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Tous les articles d’Actu.ai consacrés à Harvard : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 6 articles
Prédire correctement une réponse ne signifie pas nécessairement comprendre les règles qui produisent cette réponse. Des chercheurs du MIT et de l’Université Harvard proposent d’examiner le biais inductif des modèles d’IA pour déterminer s’ils construisent des représentations du monde transférables à de nouvelles situations.
Les grands modèles de langage produisent des réponses souvent convaincantes, y compris sur des sujets scientifiques complexes. Mais une étude menée par des chercheurs du MIT et de Harvard distingue la qualité des prédictions d’une compréhension réellement généralisable du monde, notamment lorsque les situations deviennent plus complexes.
Une équipe de Harvard propose une voie plus robuste pour reconstruire une scène 3D à partir d’un grand nombre de clichés. Son algorithme combine prédiction de profondeur et optimisation convexe afin d’éviter les hypothèses initiales qui compliquent souvent ce travail. Le Colisée de Rome a servi de démonstrateur à grande échelle.
Des équipes du MIT, de l’Université Harvard et du Broad Institute ont conçu PUPS, un modèle d’IA capable d’anticiper la position de protéines dans des cellules humaines. En croisant séquences protéiques, structures en 3D et images cellulaires, l’outil pourrait aider la recherche à mieux étudier des maladies complexes.
« Possible », « probable », « très probable » : dans un compte rendu de radiologie, ces termes orientent directement la suite des soins. Une équipe du MIT et de cliniciens affiliés à Harvard propose une méthode pour mesurer leur fiabilité réelle et mieux calibrer l’incertitude diagnostique.
Reconnaître une chaise malgré un changement de couleur, d’éclairage ou de décor paraît banal pour un cerveau. Des données recueillies chez sept macaques montrent que les réseaux de neurones profonds peinent encore à reproduire cette faculté lorsque les images s’écartent de celles utilisées pour leur entraînement.
