IA
Explorez des analyses pratiques, des recherches et des références en intelligence artificielle, notamment l'IA générative, les grands modèles de langage, RAG, les cadres de gouvernance, les pratiques MLOps et le matériel d'IA. Comprenez les outils clés, les stratégies de mise en œuvre et les cas d'usage en entreprise qui façonnent le paysage de l'IA.
Évaluation des grands modèles de langage en : plus de 10 indicateurs et méthodes
L'évaluation des grands modèles de langage (ou évaluation LLM) est une analyse multidimensionnelle de ces modèles. Une évaluation efficace est essentielle pour sélectionner et optimiser les LLM. Les entreprises disposent d'un large éventail de modèles de base et de leurs variantes, mais le succès reste incertain sans une mesure précise des performances.
Le paysage de l'évaluation LLM avec des cadres de référence
L'évaluation des modèles LLM nécessite des outils capables d'analyser le raisonnement multi-tours, les performances en production et l'utilisation des outils. Nous avons consacré deux jours à l'examen des frameworks d'évaluation LLM les plus utilisés, qui fournissent des métriques structurées, des journaux et des traces permettant d'identifier comment et quand un modèle s'écarte du comportement attendu. Plus précisément, nous avons : exploré le paysage de l'évaluation des modèles LLM et analysé leurs capacités.
Lois d'échelle LLM : Analyse par des chercheurs en IA
Les grands modèles de langage prédisent le jeton suivant à partir de schémas appris dans les données textuelles. L'expression « lois d'échelle des grands modèles de langage » désigne les régularités empiriques qui lient les performances du modèle à la puissance de calcul, aux données d'entraînement et aux paramètres utilisés lors de l'entraînement.
Plus de 50 cas d'utilisation de ChatGPT avec des exemples concrets
ChatGPT a atteint 900 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires début 2026, soit environ 10 % de la population mondiale. OpenAI a généré 10 milliards de dollars de revenus annuels récurrents mi-2025. Mais que font ces 900 millions de personnes avec ce service ? OpenAI et l'économiste de Harvard, David Deming, ont analysé 1,5 million de conversations pour le découvrir.
Comparaison de 9 grands modèles de langage dans le domaine de la santé
Nous avons évalué les performances de 9 modèles de maîtrise en droit (LLM) à l'aide du jeu de données MedQA, un référentiel d'examens cliniques de niveau supérieur dérivé des questions de l'USMLE. Chaque modèle a répondu aux mêmes scénarios cliniques à choix multiples à l'aide d'une consigne standardisée, permettant une comparaison directe de leur précision. Nous avons également enregistré le temps de latence par question en divisant le temps d'exécution total par le nombre de questions MedQA traitées.
Indice des prix de location de GPU cloud
Les tarifs à la demande des GPU cloud de dernière génération (B200, B300, MI300X, RTX 5090) ont quasiment doublé au cours de l'année écoulée, tandis que ceux des cartes grand public (H100, H200, A100) sont restés relativement stables. Nous établissons mensuellement l'indice des GPU à partir des données de 58 fournisseurs et 17 modèles, couvrant les offres à la demande, au comptant et les réservations d'un an. Évolution des prix par génération de GPU.
Modèles d'intégration multimodaux : Apple vs Meta vs OpenAI
Les modèles d'intégration multimodale excellent dans l'identification des objets, mais peinent à appréhender les relations. Les modèles actuels ont du mal à distinguer un « téléphone sur une carte » d'une « carte sur un téléphone ». Nous avons évalué sept modèles de pointe sur les bases de données MS-COCO et Winoground afin de mesurer cette limitation. Pour garantir une comparaison équitable, chaque modèle a été évalué dans des conditions identiques, avec un matériel A40 et une précision de 16 bits (bfloat16).
DGX Spark vs Mac Studio et Halo : Comparaison des performances et alternatives
Le DGX Spark de NVIDIA a fait son entrée sur le marché de l'IA de bureau en 2025 au prix de 4 699 $, se positionnant comme un « supercalculateur d'IA de bureau ». Il embarque 128 Go de mémoire unifiée et promet une performance d'IA FP4 d'un pétaflop dans un châssis de la taille d'un Mac Mini. Consultez les résultats des tests comparatifs de performance et de rapport qualité-prix avec d'autres solutions : performances GPT-OSS 120B.
Les 25 principaux fabricants de puces IA : NVIDIA et ses concurrents
D'après notre expérience avec le benchmark GPU cloud d'AIMultiple, réalisé avec 10 modèles de GPU différents dans 4 scénarios distincts, voici les principaux fabricants de matériel IA pour les charges de travail des centres de données. Suivez les liens pour découvrir les raisons de chaque sélection : Plus de 25 fabricants de puces IA par catégorie *Les modèles sélectionnés sont basés sur les dernières annonces.
GPU cloud pour l'apprentissage profond : disponibilité et prix/performances
Si le choix du modèle de GPU vous importe peu, identifiez le GPU cloud le plus rentable grâce à notre comparatif de 10 modèles de GPU pour la génération et l'optimisation d'images et de textes. Prix des GPU cloud par débit : deux modèles de tarification courants sont proposés pour les GPU : les instances « à la demande » et les instances « spot ».