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Les comptes X à suivre dans l'intelligence artificielle

Virgile Heuraux
21/12/2023
3 min de lecture

Le réseau social X (anciennement Twitter) est la plateforme que la grande majorité des personnalités scientifiques ou non utilisent, y compris les journalistes.

Si ce réseau social est autant utilisé, c’est car notre fil d’actu est alimenté par les comptes auxquels nous sommes abonnés. En suivant une liste de comptes adéquate, on peut obtenir un véritable outil de veille pour suivre le secteur qu’on souhaite.

Dans l’édition du mercredi 1er novembre, nous avons présenté différents comptes X à suivre pour s’informer sur la blockchain. Pour cette édition, nous vous proposons une autre liste de comptes à suivre, mais dédiée au secteur de l'intelligence artificielle.Les comptes à suivre dans l'IAIA GénérativeCe secteur se concentre sur la création d'œuvres numériques originales, comme des images, des vidéos, ou des textes, en utilisant l'intelligence artificielle. Les réseaux antagonistes génératifs (GANs) sont un exemple clé, créant des œuvres qui peuvent imiter le style humain.

Ian Goodfellow (goodfellow_ian) : Il s’agit de l’inventeur des réseaux antagonistes génératifs dits “GANs” ayant été créés en 2014, réputés pour leur capacité à générer des données très réalistes comme des images, des musiques ou des textes.

David Ha (@hardmaru) : David Ha est le fondateur de Sakana AI après avoir contribué en tant que chercheur chez Google et Stability AI. Ce compte partage régulièrement du contenu sur la recherche en machine learning.Deep LearningLe Deep Learning, une branche de l'apprentissage automatique, implique des réseaux de neurones profonds pour traiter des données complexes. Il est fondamental pour des avancées majeures en IA, notamment dans la reconnaissance d'images et le traitement du langage.

François Chollet (@fchollet) : est le créateur de Keras, une bibliothèque de Deep Learning populaire, et travaille chez Google. Il partage des insights sur l'apprentissage en profondeur, l'IA, et la programmation, offrant souvent des perspectives critiques sur l'état de l'IA.*

Hugo Larochelle (@hugo_larochelle) : chercheur chez Google Brain, Hugo Larochelle est connu pour ses contributions majeures en Deep Learning. Il tweete sur les dernières avancées en Deep Learning, le Machine Learning et parfois sur des sujets d'éducation en IA.

Yann le Cun (@ylecun) : Yann Le Cun est professeur à l’université de New York et Chercheur en chef en IA chez Meta. Il fait partie des pionniers dans le domaine du Deep Learning et partage souvent ses points de vue sur X.Traitement du langage naturel (NLP)Le NLP permet aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de manipuler le langage humain. Il est crucial pour des applications comme les chatbots (ChatGPT entre autres), la traduction automatique, et l'analyse de sentiments.

Emily M. Bender (@emilymbender) : Emily est une linguiste spécialisée en traitement du langage naturel. Professeure à l'Université de Washington, elle partage des insights sur la linguistique computationnelle, l'éthique en NLP et la diversité linguistique.

Dan Jurafsky (@jurafsky) : C’est un professeur de l’université de Stanford et co-auteur de l'un des manuels les plus utilisés en NLP. Il tweete sur ses recherches, qui couvrent la compréhension du langage naturel et l'analyse des sentiments.

Matthew Honnibal (@honnibal) : il s’agit du créateur de SpaCy, Bibliothèque open-source pour le traitement industriel du langage naturel en Python. partage des informations sur le développement de NLP, l'IA et les avancées technologiques dans le traitement du langage.Vision par ordinateurCe domaine se concentre sur la capacité des machines à interpréter et à comprendre le contenu visuel, de la reconnaissance faciale à l'analyse d'images médicales, en passant par les systèmes de surveillance automatisés.

Fei-Fei Li (@drfeifei) : Co-fondatrice de ImageNet et professeure à Stanford, Fei-Fei Li est une figure influente dans le domaine de la vision par ordinateur.

Alex J. Champandard (@alexjc) : spécialiste en IA créative, il partage régulièrement des découvertes et des opinions sur l'IA dans les domaines du jeu vidéo et de l'art génératif.Robotique IALa robotique IA combine l'intelligence artificielle avec la robotique pour créer des machines capables de réaliser des tâches complexes de manière autonome, allant de la fabrication automatisée aux robots de service.

Rodney Brooks (@rodneyabrooks) : Fondateur de iRobot et professeur émérite au MIT de Boston, Rodney tweete sur les dernières tendances en robotique, l'IA et leur impact sur la société.

Ken Goldberg (@ken_goldberg) : chercheur à l’UC Berkeley et responsable scientifique de AmbiRobotics, ses tweets s’articulent essentiellement autour des innovations en robotique et en IA.IA Éthique et ResponsableIA Éthique et Responsable: Ce secteur traite des implications éthiques et morales de l'IA. Il vise à assurer que l'IA est développée et utilisée de manière responsable, en tenant compte des questions de biais, de transparence, et d'impact social.

Kate Crawford (@katecrawford) : Kate Crawford est co-fondatrice de l'AI Now Institute et se spécialise sur les impacts sociaux et éthiques de l'IA, ainsi que sur les diverses actualités concernant la réglementation de cette technologie.

Meredith Whittaker (@mer__edith) : également co-fondatrice de l'AI Now Institute, elle partage son expertise sur l'éthique de l'IA, la surveillance et les implications sociétales de cette technologie.Autres thématiquesEric Topol (@EricTopol) : Médecin-scientifique et auteur, Eric Topol s'exprime sur X au sujet de l'intersection des soins de santé et de la technologie, en se concentrant sur la façon dont l'IA et d'autres progrès transforment la médecine et les soins aux patients.

Andrej Karpathy (@karpathy) : Andrej a fait partie des membres fondateurs d’OpenAI, et est revenu dans cette société cette année après avoir passé 5 ans chez Tesla. L’intérêt de ce compte réside essentiellement dans le partage de rapports scientifiques.

Avec les différents comptes ayant été présentés ici, nous avons les bases pour réaliser une veille efficace dans le secteur de l’intelligence artificielle.

Bien entendu, cette liste n’a pas pour vocation d’être exhaustive, et Il se peut qu’une certaine base de connaissances soit nécessaire pour pouvoir saisir des notions parfois pointues, mais il est possible de les acquérir en suivant les nouvelles formations d’Alyra consacrées à l’intelligence artificielle.

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