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L’IA d’entreprise étend son espace de travail tandis que l’apprentissage fédéré vise un réseau plus discret
Deux annonces du 28 septembre montrent des fournisseurs technologiques japonais agissant sur différentes couches de l’adoption de l’IA : la production professionnelle quotidienne et l’entraînement distribué générant moins de trafic.
Développements
Deux annonces du 28 septembre révèlent une divergence croissante sur le marché japonais de l’IA. Un fournisseur cherche à intégrer davantage de tâches créatives dans une interface d’entreprise administrée ; un autre s’attaque à la surcharge réseau sous-jacente à l’entraînement distribué des modèles.
1. LINNE AI intègre le travail sur les images dans le même chat d’entreprise
Trend Town indique que son service LINNE AI peut désormais générer et modifier des images sans obliger les utilisateurs à quitter l’interface de chat. Le communiqué présente cette fonctionnalité comme l’un des éléments d’une mise à jour en six volets, qui améliore également l’ajout de pièces jointes, permet de lire les images intégrées dans les documents Word et PowerPoint, d’exporter les documents Canvas au format PDF ou Word, actualise les tableaux de bord d’utilisation et fournit aux administrateurs une liste consolidée des chatbots.
L’entreprise indique que le flux de travail consacré aux images utilise gpt-image-2 d’OpenAI, tandis que le modèle conversationnel sélectionné par l’utilisateur interprète et structure la demande. La génération d’images consomme des jetons, et les descriptions du communiqué concernant la sécurité, les tarifs et les performances restent des affirmations du fournisseur plutôt que des conclusions issues de tests indépendants. (Lire l’annonce de LINNE AI)
2. Rosso fait breveter un calendrier adaptatif des communications pour l’apprentissage fédéré
Rosso a annoncé un brevet portant sur l’association de l’apprentissage fédéré fondé sur un registre distribué à sa méthode Adaptive-K. Selon l’entreprise, cette méthode utilise les résultats de l’intégration des modèles pour déterminer à quel moment chaque client participant doit ensuite échanger une mise à jour avec le serveur, afin d’éviter les communications inutiles lorsque la distribution des données diffère d’un client à l’autre.
Il s’agit d’un travail d’infrastructure plutôt que d’un produit grand public achevé. L’annonce ne démontre pas de manière indépendante l’ampleur d’un quelconque gain de performance, et la portée juridique du brevet n’a pas été vérifiée dans les registres d’un office des brevets. Elle illustre néanmoins l’intérêt commercial porté à la réduction des coûts de coordination des systèmes d’IA distribués. (Lire l’annonce de Rosso)
Ce que montrent les deux annonces
L’IA d’entreprise se développe dans les deux directions : vers l’extérieur, en couvrant davantage de types de productions des employés, et vers le bas, au sein des systèmes qui coordonnent l’entraînement. Les acheteurs doivent distinguer les fonctions déjà disponibles des capacités prévues, ainsi que les affirmations des entreprises des résultats mesurés, en particulier lorsqu’ils comparent la sécurité, les coûts d’exploitation et les efforts d’intégration.