Yann LeCun, professeur à NYU et scientifique en chef sur l’IA à Meta

Partie 1 : Aux origines de l’apprentissage profond

• 00:08 Aux origines de l’apprentissage profond
• 08:10 Que manque-t-il aux grands modèles de langage (LLMs) ?
• 16:00 D’accord avec Geoff Hinton que les LLMs comprennent ?
• 22:31 Des risques existentiels pour l’humanité ?
• 23:23 Deux liens avec les neurosciences
• 24:16 Apprentissage auto-supervisé
• 27:09 Abandonner les modèles génératifs pour l’image et la vidéo

Partie 2 : Apprendre des modèles internes du monde

• 00:08 Apprendre des modèles internes du monde
• 03:45 Un seul ou plusieurs modèles internes du monde ?
• 09:07 Une motivation intrinsèque à apprendre
• 15:48 Optimisation multi-objectifs

Partie 3 : hallucinations et autres risques sociétaux

• 00:08 Résoudre le problème des hallucinations des LLMs
• 03:09 Aspect « boîte noire » des réseaux de neurones
• 06:49 Parallèle avec l’explicabilité chez l’humain
• 11:39 Risques liés à l’IA
• 13:50 Désinformation
• 18:05 Souligner aussi les potentiels positifs de l’IA
• 19:16 Quels sont les vrais dangers ?
• 20:26 Possible amplification par l’IA de risques pré-existants ?
• 23:19 Questions environnementales et coût énergétique de l’IA
• 26:37 Utiliser l’IA pour trouver des solutions au changement climatique
• 28:54 Affaiblissement des universités face aux géants du Web