Sıla Ermut
Sıla est analyste sectorielle chez AIMultiple, couvrant les modèles d’IA, l’infrastructure d’IA, la gouvernance de l’IA et les applications d’IA d’entreprise.
Centres d’intérêt de recherche
Les recherches de Sıla portent sur l’utilisation de l’IA dans le marketing, la santé, les chaînes d’approvisionnement et le développement durable. Elle couvre également l’évaluation, la gouvernance, l’éthique et l’adoption de l’IA.Ses travaux comprennent la recherche et la comparaison de technologies d’IA, l’analyse de leurs applications métier et la contribution aux benchmarks technologiques d’AIMultiple.
Expérience professionnelle
Sıla a précédemment travaillé comme recruteuse et dans des cabinets de gestion de projet et de conseil.Formation
Elle est titulaire de :- Licence en relations internationales de l’Université Bilkent.
- Master en psychologie sociale de l’Université Başkent.
Son mémoire de master portait sur les préoccupations éthiques et psychologiques liées à l’IA. Son mémoire examinait la relation entre l’exposition à l’IA, les attitudes envers l’IA et les angoisses existentielles à différents niveaux d’utilisation de l’IA.
Derniers articles de Sıla
Comparez GPT-5 Models: Raisonnement, Vitesse & Coût
Nous explorons les différences entre la famille GPT-5 d’OpenAI (par ex., GPT-5, GPT-5-mini et GPT-5-nano) en rassemblant les performances de benchmark et les coûts pour exécuter les benchmarks. Nous avons utilisé la famille GPT-5 dans notre analyse. Nous avons utilisé six benchmarks dans divers domaines, notamment le raisonnement, le codage, le suivi d’instructions et les…
Top 9 des logiciels AS2
Nous avons comparé les 9 meilleurs outils offrant une prise en charge AS2 en fonction de leur tarification, de leurs fonctionnalités clés et de leurs options de déploiement : Le tableau est trié selon le nombre d'avis. Nos abonnés sont listés en tête. La mise en œuvre AS2 de JSCAPE MFT Server est certifiée Drummond…
Top 12 des outils de génération d'avatars IA
Lors du choix du bon outil de génération d'avatars IA, les entreprises peuvent prendre en compte les composants suivants : Nous avons testé 7 outils de génération d'avatars IA et comparé leurs fonctionnalités visuelles (résolution et capacités d'exportation) et vocales (nombre de langues prises en charge et disponibilité du clonage vocal), ainsi que leurs plans…
LLM Part de marché: comparer l'utilisation et l'adoption
Nous avons analysé la part de marché des LLM en combinant des données basées sur l'utilisation et des estimations de visites web pour montrer comment la demande de grands modèles de langage est répartie entre les laboratoires d'IA et les applications d'IA. Lisez la méthodologie pour voir comment nous avons mesuré et calculé ces résultats.…
Éthique de l'IA générative: Comment les gérer
L'IA générative soulève d'importantes préoccupations concernant la manière dont les connaissances sont partagées et faisant confiance. Britannica, par exemple, a intenté un procès contre Perplexity, alléguant que l'entreprise avait illégalement et sciemment copié le contenu vérifié par des humains de Britannica et avait mal utilisé ses marques déposées sans autorisation. Découvrez quelles sont les préoccupations…
Systèmes de recommandation: Applications et exemples
Nous avons examiné les principaux types de systèmes de recommandation, les concepts clés et les applications concrètes, et avons évalué LightFM, Cornac BPR et TensorFlow Recommenders à l'aide de l'AUC, de la Precision@10 et du Recall@10. Ces bibliothèques implémentent des algorithmes de machine learning pour traiter les données d'entraînement et générer des recommandations personnalisées en…
Top 13 Cas d'utilisation des GAN
Bien que les GAN aient été les pionniers de nombreuses applications d'IA générative, en particulier dans la synthèse d'images et le transfert de style, la plupart des outils d'IA générative grand public s'appuient aujourd'hui sur des architectures basées sur la diffusion ou des approches connexes telles que le flow matching et les diffusion transformers (DiT).…
Échec de l'IA: 10 causes profondes et exemples réels
Qu’il s’agisse d’un accident de voiture autonome, d’un algorithme biaisé ou d’une panne d’un chatbot de service client, les défaillances des systèmes d’IA déployés peuvent avoir de graves conséquences et soulever d’importantes questions éthiques et sociétales. En identifiant et en traitant les problèmes sous-jacents, les entreprises peuvent atténuer les risques associés à l’IA et garantir…
Dilemmes éthiques de l'IA avec des exemples concrets
Bien que l’intelligence artificielle transforme le fonctionnement des entreprises, des inquiétudes subsistent quant à son influence possible sur nos vies. Il s’agit à la fois d’un problème académique et sociétal et d’un risque de réputation pour les entreprises ; aucune entreprise ne souhaite être fragilisée par des scandales liés aux données ou à l’éthique de…
L'avenir des grands modèles de langage
Découvrez l'avenir des grands modèles de langage en comparant des approches, telles que l'auto-entraînement, la vérification des faits et l'expertise parcimonieuse, qui pourraient remédier aux limites des LLM. LLMs accèdent à des sources externes pendant les conversations au lieu de s'appuyer sur les données d'entraînement. Le modèle interroge des bases de données externes, récupère les…
Newsletter AIMultiple
Un e-mail gratuit par semaine contenant les dernières actualités technologiques B2B et des analyses d'experts pour accélérer la croissance de votre entreprise.