🧠 Ceux qui utilisent l'IA au travail seront riches

PLUS: LinkedIn affirme que l'IA a déjà un impact sur le marché du travail

Dans l’édition d’aujourd’hui :

🧠 Une étude révèle que les travailleurs qui utilisent l'IA sont jusqu'à 40 % plus productif

🤖 Nombre de startups d'IA, par pays

🔎 LinkedIn affirme que l'IA a déjà un impact sur le marché du travail.

🤖 Stability AI lance Stability Audio pour la musique et la création sonore

🧠 Une étude révèle que les travailleurs qui utilisent l'IA sont jusqu'à 40 % plus productif

Selon une nouvelle étude menée par des spécialistes des sciences sociales de certaines des plus grandes universités du monde, les sujets qui ont utilisé ChatGPT pour effectuer 18 tâches professionnelles différentes ont largement surpassé leurs collègues qui ne l'ont pas fait.

Principales conclusions de l’étude :

• L'étude a été menée en collaboration avec Boston Consulting Group et a analysé des centaines de consultants effectuant 18 tâches différentes.

• Ceux qui utilisent l’IA ont accompli 12,2 % de tâches en plus.

• Ils ont également accompli leurs tâches 25,1 % plus rapidement.

• Ceux qui ont utilisé l’IA ont également produit des résultats de qualité 40 % supérieurs à ceux qui ne l’ont pas fait.

• Les consultants ayant obtenu les scores les plus bas au début de l’étude ont constaté la plus forte amélioration de leurs performances lorsqu’ils étaient autorisés à utiliser l’IA.

Les chercheurs qui ont mené l'étude comprenaient des spécialistes des sciences sociales de Harvard, du MIT et de l'Université de Warwick, ainsi que des chercheurs du BCG. Le test a porté sur des centaines de consultants et a randomisé s'ils étaient autorisés à utiliser l'IA. Les consultants autorisés à utiliser l’IA ont eu accès à GPT-4.

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🤖 Nombre de startups d'IA, par pays

Personnellement, je trouve que ce n’est pas vraiment une surprise. Les Etats-Unis sont toujours les premiers dans tout ! Mais on est vraiment pas si mal placés en France en ayant la 6ème place !

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🔎 LinkedIn affirme que l'IA a déjà un impact sur le marché du travail, voici comment :

Ce n’est un secret pour personne : l’IA est la principale force qui façonne le marché du travail cette décennie. Mais comment cela façonne-t-il l’avenir du travail ? Et combien?

LinkedIn a récemment publié un rapport de recherche intitulé AI at Work pour mesurer et quantifier l'impact de l'IA sur le marché du travail, en utilisant à la fois des enquêtes et leurs données internes.

Voici les principales conclusions du rapport :

• La part des offres d'emploi mondiales en anglais mentionnant GPT ou ChatGPT a été multipliée par 21 depuis novembre 2022.

• Le nombre de profils LinkedIn ajoutant des termes comme « AI » et « ChatGPT » augmente de 75 % chaque mois depuis janvier.

• 47 % des dirigeants américains pensent que l’utilisation de l’IA augmentera la productivité, et 44 % prévoient d’augmenter l’utilisation de l’IA dans leur organisation au cours de l’année prochaine.

• Non seulement 3/4 des personnes déclarent qu'elles seraient à l'aise avec l'IA pour des tâches administratives (76 %), mais la plupart des personnes ont également déclaré qu'elles seraient à l'aise de l'utiliser pour des travaux analytiques (79 %) et même créatifs (73 %).

• Les gens recherchent également l'IA pour les aider à trouver les bonnes informations et les bonnes réponses dont ils ont besoin (86 %), à résumer leurs réunions et leurs actions (80 %) et à planifier leur journée (77 %).

LinkedIn cherche également à apporter l'IA à ses utilisateurs, car il a confirmé qu'il testait actuellement des fonctionnalités telles que la messagerie et les descriptions de poste basées sur l'IA. La société travaillerait également sur un « coach » d’IA pour les professionnels.

Vous pouvez lire le rapport complet ici ⬇️

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🤖 Stability AI lance Stability Audio pour la musique et la création sonore

Texte, images et désormais audio : l'IA générative continue de repousser les limites sur tous les supports. Stability AI vient de lancer un nouveau produit appelé Stability Audio, capable de générer un son de haute qualité à partir d'invites textuelles.

Voici ce que vous devez savoir :

• Vous pouvez alimenter les prompts de l'application à la fois pour la musique (comme le rock classique) et les bruitages (comme des gouttes de pluie sur une fenêtre).

• La plate-forme peut générer des sons dans n’importe quel genre et peut également mélanger et produire des sons de plusieurs genres.

• La sortie peut être utilisée à des fins de divertissement personnel et commerciales, comme le contenu audio d’une publicité.

• Il existe une version gratuite où vous pouvez générer 20 pistes d'une durée maximale de 45 secondes pour une utilisation non commerciale. Et la version payante comprend 500 pistes d'une durée maximale de 90 secondes et peut être utilisée à des fins commerciales.

Lors de mes tests, j’ai trouvé l’outil tout à fait performant. Bien qu’on ne puisse pas encore produire des morceaux capables de rivaliser avec des artistes professionnels, la qualité est vraiment très correcte !

Vous pouvez essayer diverses pistes gratuites ou vous inscrire gratuitement ici.

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🔧 Les 7 meilleurs outils IA de la semaine

☛ MindPal : créez des agents d'IA personnalisés qui comprennent tout votre business en quelques secondes et sans code.

☛ AudioNotes : transformez vos notes vocales et vos notes textuelles en résumés et contenus textuels structurés.

☛ Lingtual : créez des outils d'IA et des chatbots qui se connectent à tout ce que vous utilisez. Connectez le calendrier, la messagerie électronique, les API de l'entreprise, les documents, les bases de données et bien plus encore, sans code.

☛ Essay Builder : rédigez des essais exceptionnels en quelques secondes avec l'IA.

☛ Kula : Recherchez, engagez et embauchez sans effort grâce à l'IA.

☛ Klu AI : moteur de recherche pour vous aider à trouver, enregistrer et organiser des informations dans un seul endroit centralisé.

☛ Snapy.ai : transformez des vidéos et des podcasts de mauvaise qualité en vidéos et podcasts de qualité en quelques minutes. Cet outil est aussi super utile pour la création de vidéos.

🧠 Les recherches IA à lire absolument

📄 Images génératives dynamiques

Cette recherche, menée par Google Research, introduit une nouvelle approche pour modéliser la dynamique des scènes dans l'espace image. Il exploite une texture de mouvement stochastique neuronale pilotée par l’IA pour prédire les représentations de mouvement à long terme à partir d’images individuelles. Cette technique a des applications pratiques dans la transformation d'images statiques en vidéos dynamiques, la création de boucles transparentes et la simulation de la dynamique des objets en réponse à des forces externes. La formation du modèle utilise la diffusion latente et, pour résoudre les problèmes liés à la distribution d'amplitude, elle utilise une technique de normalisation adaptative en fréquence. De plus, une stratégie de débruitage coordonnée en fréquence améliore la précision de la prédiction du mouvement, ce qui entraîne la génération de textures de mouvement stochastiques cohérentes sur diverses fréquences, produisant ainsi des animations plus réalistes.

📄 Les LLM peuvent dépasser les experts 

Une étude menée à l’Université de Stanford a étudié l’efficacité des grands modèles linguistiques (LLM) dans les tâches de synthèse clinique. Cette recherche comprenait huit LLM et quatre tâches de synthèse, comprenant des rapports de radiologie et des questions de patients. L'étude a révélé que les LLM correctement adaptés surpassaient les experts humains en termes d'exhaustivité et d'exactitude du résumé des textes cliniques. Cela suggère que l'intégration des LLM dans les flux de travail cliniques à Stanford pourrait alléger la charge de documentation des cliniciens, leur permettant de se concentrer davantage sur les soins personnalisés des patients et d'améliorer divers aspects de la médecine. La recherche a également mis en évidence les défis auxquels sont confrontés les LLM et les experts humains dans ce contexte.

📄 Follow Anything : Détecte, piste et suis en temps réel

Dans une avancée pour la robotique, un système révolutionnaire nommé FAn (Follow Anything) a émergé, te montrant la puissance de la détection ouverte, du suivi et du suivi en temps réel. Développé par une équipe dirigée par Alaa Maalouf au CSAIL du MIT et à SEAS de l'Université de Harvard, FAn utilise des modèles multimodaux de pointe comme CLIP, DINO et SAM, permettant une détection et un suivi fluides d'objets spécifiés via du texte, des images ou des clics. La capacité d'adaptabilité du système, surmontant les défis d'occlusion et ses capacités de redétection autonome, marquent d'importants progrès dans le déploiement du suivi d'objets sur des micro-véhicules aériens, promettant des applications transformatrices à travers les secteurs.

📄 JEN-1 : Guide-toi dans la génération universelle de musique avec des modèles de diffusion omnidirectionnels

Ce document te présente JEN-1, un modèle universel de génération musicale pour la création de musique guidée par texte. La génération de musique, en particulier à partir de prompts textuels, pose des défis en raison de structures complexes et de taux d'échantillonnage élevés. JEN-1 utilise des modèles qui combinent des formations autorégressives et non autorégressives pour des tâches comme la génération de musique guidée par texte, le remplissage et la continuation. Il obtient des résultats de haute qualité en modélisant directement les formes d'onde audio. Les modes bidirectionnel et unidirectionnel du modèle garantissent une capture contextuelle complète. JEN-1 surpasse les méthodes existantes en alignement texte-musique et en qualité, offrant un cadre efficace et polyvalent pour générer de la musique de haute qualité alignée avec des prompts textuels et des structures mélodiques.

📄 FocalFormer3D : Concentre-toi sur les instances difficiles pour la détection d'objets 3D

Ce document te présente FocalFormer3D, un modèle de détection d'objets 3D conçu pour répondre au problème des faux négatifs dans les scénarios de conduite autonome. Les faux négatifs peuvent entraîner des situations dangereuses en manquant de prédictions de piétons, véhicules ou obstacles. FocalFormer3D utilise la stratégie Hard Instance Probing (HIP), qui identifie les échantillons de faux négatifs de manière multi-étapes, permettant au modèle de se concentrer sur les instances difficiles. Le modèle comprend un encodeur de heatmap multi-étapes pour générer des candidats objets à rappel élevé et un décodeur déformable au niveau de la boîte pour le raffinement. Les résultats expérimentaux démontrent la performance supérieure de FocalFormer3D dans la réduction des faux négatifs et l'obtention de résultats de pointe sur les benchmarks de détection et de suivi 3D LiDAR.