Forum de FilmDeCulte

Perso j'aime pas les sous titres dans la bande noire, je saurai pas trop dire pourquoi. Peut-être parce que s'il y'a beaucoup de dialogues ça monopolise trop mon regard en dehors du champ de l'image.

Dans Trap, un personnage dit à un autre qu'il lui suffit d'appuyer sur l'écran de son smartphone pour activer un truc et que "c'est aussi simple que de commander un taxi".

Sauf qu'en anglais, il ne dit pas taxi. Et je pense que tout le monde sait déjà quel mot il dit.

Ayant lu le sous-titre avant la fin de la réplique, je m'étais même douté du mot qui allait être utilisé dans la version originale : "an Uber".

Pourquoi est-ce qu'en 2024, pour un film comme Trap, avec le public qui est le sien, on troque un terme spécifique (avec une usage spécifique : Uber est symptomatique de la simplicité permise par les app et c'est précisément le sens de la réplique) pour un terme générique et à moitié faux (de ma vie, je crois que j'ai commandé un taxi par téléphone 2 fois)?

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Je me suis fait exactement la même remarque. Ça rejoint aussi la spécificité des références dans les dialogues américains que je pointais dans le topic CHALLENGERS, alors que les dialoguistes français vont plus souvent vers le générique.

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Liam Engle: réalisateur et scénariste

C'est ta remarque qui m'a rappelé que je voulais poster ici depuis que j'ai vu le Shyamalan.

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Lu sur DVDClassik mais tellement bon que je le rapporte ici :

Hahaha

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Liam Engle: réalisateur et scénariste

J’ai revu La 25ème heure hier soir, et le personnage de Barry Pepper se nomme Slaughtery, ainsi lorsqu’il décroche au téléphone, son introduction est traduite par « boucherie ».

J'imagine qu'avec le développement de l'IA, on va aller de plus en plus vers ce genre de conneries. Ca pullule dans les sous-titres automatiques de FB/Insta.

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Que lire cet hiver ?
Bien sûr, nous eûmes des orages, 168 pages, 14.00€ (Commander)
La Vie brève de Jan Palach, 192 pages, 16.50€ (Commander)

Le plus étrange c’est qu’il n’y avait rien d’autre à signaler.

À l'inverse récemment un truc m'a scié.
J'avais réussi à chopper l'excellent Mini de Franc Roddam où les personnages (les personnes car c'est un documentaire sur la psychiatrie infantile) parlent avec un incompréhensible accent du Nord ouvrier de l'Angleterre (signifiant car les médecins et éducateurs parlent avec un accent highbrown et normalisé qui est très compréhensible, dès lors le spectateur étranger n'a accès qu'à leur discours). Et l'IA de veed.io a pu recréer des sous-titres (anglais à anglais certes, sans problèmes lexicaux, il s'agit de reconnaître et pas de traduire) impeccables.

Les gains de productivité avec les progrès de l'AI vont être énormes, et le sont déjà. Bizarre qu'on en parlât il y a un an comme une révolution, et que cette révolution ait lieu plus silencieusement depuis.
Quand tu vois que les armées déploient des escadrons de drones autonomes en Ukraine qui adaptent en temps réel leur comportement...

Je n'en suis pas sûr.
D'une part il faut vérifier les données de sortie manuellement.

Ensuite dans le cas d'un apprentissage supervisé (sans doute le cas pour de la traduction et de la reconnaissance d'image) il faut d'abord classer un nombre énorme de données d'entraînement, tâche dont la complexité est sous-estimée, et les mises à jour d'un modèle sont dans la.plupart des cas aussi longues que l'apprentissage initial car le concept se prête mal à un apprentissage incrémental (en différents paliers). De plus cette classification ne peut être que manuelle et doit reposer sur une analyse préalable (et là même un processeur rapide n'aide pas).

. Les médias mentionnent rarement le fait que les réseaux neuronaux sont d'énormes jeux de données très statiques
D'ailleurs ce qui est valorisé comme capital boursier par les licornes est sans doute cette classification initiale,vouée à rester l'étape la plus coûteuse du processus.

Autour de moi je vois beaucoup de projet IA pas très biens définis et qui se marchent sur les pieds. Les plus avancés et les plus sains en sont toujours à créer le vrai jeu de données d'entraînement, à essayer d'optimiser cette étape (bon je ne bosse pas non à la NASA ou chez Google, on exploite des frameworks éprouvés comme Tensorflow ou PyTorch).

Et des décideurs ont tendance à avoir des attentes irréalistes aux plans technique (s'orienter vers des systèmes informatiques de plus en plus monolithiques et censés se programmer eux mêmes, sans trop se poser de problèmes d'analyse ou de question sur le dimensionnement comme si la technologie existait déjà ) et social (automatiser la correspondance juridique).

Dans un contexte scientifique, cela divertit encore plus la recherche vers l'ingénierie.

Les concepts de réseaux neuronaux datent des années 1950-70, paradoxalement on n'est pas du tout avec l'IA dans un cycle technologique particulièrement rapide, et on a tendance à l'oublier.

Le modèle du cloud a plus de conséquences sociales, politiques et économiques que l'IA (notamment sur le retard pris par l'Europe) et n'est pas non plus sans risque (plus les données sont centralisées plus elles sont physiquement vulnérables)

Je pense surtout que l'implémentation (d'un modèle comme chatgpt ou claude qui semblent simple comme bonjour - je parle de l'implémentation et témoignent d'une technologie arrivant à maturité) se déroule à bas bruit et que c'est la culture de l'entreprise (car je parle du milieu de l'entreprise, pas de la fonction publique etc) de ne rien laisser transparaître sur ses éventuels avantages compétitifs.
Tout ça est compris dans le modèle du cloud.??

Un sous-titre de qualitay pour une fois:
Dans CARRY-ON, un figurant passager qui ne veut pas se faire fouiller clame qu'il "won't bow down" face à un état oppressif ou que sais-je. Et en sous-titre sa phrase commence par "Je ne contracte pas..."

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Liam Engle: réalisateur et scénariste

Ah? Tu ne cries pas à la ref qui sera périmée dans deux ans?

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