Posté par thoasm .
En réponse au lien Faut-il critiquer l'IA ?.
Évalué à 5.
Dernière modification le 10 février 2025 à 19:01.
Pour la météo ce ne serait pas si surprenant, la manière dont on fait les calculs aujourd'hui est très "force brute", il doit être possible d'identifier des manières de trouver des motifs dans les données qu'on a pas su faire avec des approches de simplification mathématiques plus traditionnelles. En gros on fait le même genre de calcul encore et encore à petite échelle, pour pouvoir trouver les structures à plus grande échelle.
Il se pourrait que l'ia arrive à agréger les données d'échelles différentes pour identifier les facteurs qui sont le plus susceptibles de faire tourner les choses dans un sens ou un autre. La détection de motif et la corrélation avec un résultat attendu donné, multi échelle, c'est exactement ce qu'on demande à faire pour faire de la détection sur des images.
Le truc qui est peut-être plus compliqué à faire c'est avec les changements climatiques, on va avoir des changements de régimes météo qui feront que les patterns appris par le passé vont être moins important, ou plus importants, et que c'est pas tellement visible dans les données passées parce que c'était rare ou il va y avoir de l'inédit. Là on peut avoir des résultats moins pertinents parce qu'on voit que l'extrapolation c'est pas toujours ça avec les techniques actuelles, leur capacité de "raisonnement" reste limitée en général. Peut être qu'en rajoutant des données issues de modèles climatiques on peut mitiger ça. Mais les modèles climatiques n'ont pas le même paramétrages et la même résolution.
Mais finalement là on se retrouve avec le fait que le terme "IA" recouvre tellement de choses que ... plus ça va avancer plus il va falloir préciser de quoi on parle.
[^] # Re: L'IA n'est pas spéciale
Posté par thoasm . En réponse au lien Faut-il critiquer l'IA ?. Évalué à 5. Dernière modification le 10 février 2025 à 19:01.
Pour la météo ce ne serait pas si surprenant, la manière dont on fait les calculs aujourd'hui est très "force brute", il doit être possible d'identifier des manières de trouver des motifs dans les données qu'on a pas su faire avec des approches de simplification mathématiques plus traditionnelles. En gros on fait le même genre de calcul encore et encore à petite échelle, pour pouvoir trouver les structures à plus grande échelle.
Il se pourrait que l'ia arrive à agréger les données d'échelles différentes pour identifier les facteurs qui sont le plus susceptibles de faire tourner les choses dans un sens ou un autre. La détection de motif et la corrélation avec un résultat attendu donné, multi échelle, c'est exactement ce qu'on demande à faire pour faire de la détection sur des images.
Le truc qui est peut-être plus compliqué à faire c'est avec les changements climatiques, on va avoir des changements de régimes météo qui feront que les patterns appris par le passé vont être moins important, ou plus importants, et que c'est pas tellement visible dans les données passées parce que c'était rare ou il va y avoir de l'inédit. Là on peut avoir des résultats moins pertinents parce qu'on voit que l'extrapolation c'est pas toujours ça avec les techniques actuelles, leur capacité de "raisonnement" reste limitée en général. Peut être qu'en rajoutant des données issues de modèles climatiques on peut mitiger ça. Mais les modèles climatiques n'ont pas le même paramétrages et la même résolution.
Mais finalement là on se retrouve avec le fait que le terme "IA" recouvre tellement de choses que ... plus ça va avancer plus il va falloir préciser de quoi on parle.