Meta Llama 4 : L’IA multimodale, puissante et gratuite 🤯🚀

Personnalisation sur Midjourney, montage IA sur Premiere Pro, auto-évaluation par DeepSeek, et percée GPT-4.5

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📜 Sommaire

  1. 👉 Les News de la Semaine

  2. 👉 Booste ta productivité avec ces 5 outils IA

  3.  👉 Le Terme de la Semaine : Embedding 🔗

  4. ⭐️ PREMIUM : La Météo de l'IA : Llama 4, ce qu’on en pense vraiment 🤔

  5. 👉 L’image IA de la Semaine

🗞️ Les News de la Semaine

  1. Meta Révolutionne les IA avec Llama 4 🔥

Meta vient de présenter Scout et Maverick, les premiers modèles de sa série Llama 4. Ces IA spécialisées sont désormais intégrées à WhatsApp et Messenger, capables de traiter 10 millions de mots en 2 secondes pour 80 % d’énergie en moins que GPT-4o.

Avec 3,5 milliards d’utilisateurs mensuels sur ses apps, Meta renforce sa domination dans les IA conversationnelles. Meta a aussi teasé Behemoth (288 milliards de paramètres, en cours d’entraînement) et Reasoning, qui sortira le mois prochain.

Pour tout décrypter, rendez-vous dans la rubrique La Météo de l’IA 🌤️ .

  1. Midjourney V7 : Le générateur d'images qui apprend vos préférences 🎨

Midjourney a lancé la version 7 de son outil, permettant aux utilisateurs de personnaliser les résultats en notant 200 images. Les tests montrent 40 % d'erreurs en moins sur les mains et textures.

Un mode rapide génère désormais des ébauches en 3 secondes, contre 10 auparavant. Cette mise à jour comble un retard d'un an face à des concurrents comme DALL·E 3.

  1. Adobe Premiere Pro : L'IA qui rallonge les vidéos en un clic 🎬

Adobe a ajouté à Premiere Pro un outil pour étendre automatiquement des clips vidéo ou audio tout en maintenant la cohérence visuelle.

L'IA analyse les mouvements et couleurs pour ajouter des images plausibles, même en format vertical. Elle permet aussi de rechercher des éléments spécifiques dans les rushs via des requêtes vocales.

  1. DeepSeek : Une IA qui s'auto-évalue 🧠🤯

DeepSeek a développé un modèle capable de s'améliorer sans intervention humaine, grâce à un système de notation interne basé sur 15 principes clés.

Ce modèle surpasse GPT-4o en résolution de problèmes mathématiques tout en réduisant les coûts d'entraînement de 60 %. Plus de 200 000 développeurs utilisent déjà cette solution open source.

  1.  OpenAI : GPT-4.5 réussit le test de Turing dans 73 % des cas 🤖

Meta vient de présenter Scout et Maverick, les premiers modèles de sa série Llama 4. Ces IA spécialisées sont désormais intégrées à WhatsApp et Messenger, capables de traiter 10 millions de mots en 2 secondes pour 80 % d’énergie en moins que GPT-4o.

Avec 3,5 milliards d’utilisateurs mensuels sur ses apps, Meta renforce sa domination dans les IA conversationnelles. La société a aussi teasé Behemoth (288 milliards de paramètres, en cours d’entraînement) et Reasoning, qui sortira le mois prochain.

Pour tout décrypter, rendez-vous dans La Météo de l’IA.

⚡️ Booste ta productivité avec ces 5 outils IA 💫 

  •  Llama 4 : La nouvelle famille de modèles open source de Meta, 20x moins chers que GPT-4o.

  •   Sixty : Optimisez votre temps perso grâce à l’IA (planifiez, priorisez, gagnez en efficacité

  •  AI Mode : Recherche IA améliorée avec réponses visuelles et multilingues.

  •  Midjourney V7 : Mode Draft pour générer des visuels stylés à la vitesse de la lumière.

  •  EverTutor Live : Un tuteur vocal qui s’adapte à votre niveau en temps réel.

🧠 Le terme de la semaine :

Embedding 🔗

Au cœur des architectures modernes de LLM, les embeddings sont l’un des mécanismes les plus élégants pour représenter le sens.

Si toi aussi tu utilises l’IA, tu as probablement croisé ce terme et tu te demandes ce que c’est et à quoi ça sert.

Eh bien, tu es au bon endroit ! 😁

1️⃣ Mais que signifie exactement embedding ? 🤔

Il s'agit d'une technique en IA pour représenter des données, comme les mots, sous une forme numérique.

Imagine que tu doives trier des chaussettes de différentes couleurs. Chaque couleur représente un mot dans une phrase. 🧦

Pour qu'un ordinateur puisse comprendre ces mots, nous devons les représenter sous une forme numérique. C'est là qu'intervient l'embedding. Comme si on attribuait un numéro à chaque couleur de chaussette.

2️⃣ Comment ça marche ? 🧮

Les embeddings changent des données catégorielles ou textuelles en vecteurs de nombres, ca rend plus facile leur traitement par des modèles d'IA.

3️⃣ Pourquoi c'est utile ?

Cette transformation améliore la performance des modèles et capture des relations sémantiques entre les données. 📈

4️⃣ Où est-ce utilisé ? 💡

Très présents dans les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel, et la détection d'anomalies, les embeddings sont cruciaux pour de nombreuses applications d'IA.

5️⃣ Implications en IA

Ils sont essentiels pour l'efficacité et la performance des systèmes d'IA, permettant une meilleure analyse et interprétation des données ! 😄

À la semaine prochaine pour plus de clarté sur les termes et concepts clés de l'IA ! 🤓

Tu peux tester Llama 4 sur le site Groq :

 🎨 L’Image IA de la Semaine

image générée par GPT-4o

Merci d'avoir lu l'édition de cette semaine de L'Odyssée de l'IA !
À la semaine prochaine pour plus d’actualités et d’astuces sur l’IA ! ! 😁

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