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MessagePosté: 29 Jan 2026, 15:17 
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bmntmp a écrit:
Pensez-vous que les Waymo se conduisent toutes seules ou pilotées à distance ?


C'est une vraie question ?
Elles sont complètement autonomes.


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MessagePosté: 29 Jan 2026, 16:41 
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Je suis pas le grand spécialiste du truc, mais XGBoost est une sorte de bibliothèque d'apprentissage, a priori pas exclusive de l'usage de LLM ? Ils ne sont pas au même niveau du pipeline mais peuvent être mis en oeuvre sur les mêms données..

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je croyais que dans leur monde bouclé par le sadisme, eux-mêmes vivaient en parfaite sécurité

Imre Kertész


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MessagePosté: 29 Jan 2026, 19:04 
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Tu as zéro LLM dans XGBoost. C'est du machine learning classique et tu as très peu de données par rapport aux LLM. D'ailleurs la finance déteste les LLM qui sont mauvais sur les données tabulaires. Et les LLM ne savent pas prédire et ne battent pas le marché en trading. D'ailleurs, j'avais essayé ChatGPT quand je commençais le trading, c'est d'une nullité sans fin. Il ne faut pas mieux suivre ses conseils.


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MessagePosté: 29 Jan 2026, 21:47 
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Bien-sûr, tout ce qui est arbre et Random Forest est plus proche de la donnée de départ qu'un LLM et dès lors plus adapté aux données "quantitatives" ou ayant une dimension probabiliste. D'un côté on a un truc qui s'apparente à du resampling, de l'autre on infère un contexte, assez statique (tout en devant rester accessible en permanence), avec des couches qui sont spécialisées pour transformer (et réduire) les données.

Mais bon pour répondre à des questions d'ordre informatique, ChatGPT est assez bon et fait gagner du temps. En fait je l'utilise pour prouver mes raisonnements ou certaines approches entre mlesquelles j'hésite, mais sans que moi je doive prouver les siens....
Je lui fais plus confiance pour réduire les faux négatifs que les faux positifs : quand lui-même confirme qu'un truc est une connerie, c'est plus que probablement que c'en est vraiment une.

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Imre Kertész


Dernière édition par Vieux-Gontrand le 29 Jan 2026, 23:27, édité 1 fois.

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MessagePosté: 29 Jan 2026, 22:29 
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Vieux-Gontrand a écrit:

Mais bon pour répondre à des questions d'approches informatiques ChatGPT est assez bon par exemple. En fait je l'utilise pour prouver mes raisonnements ou des approches, mais sans chercher à prouver les siens.

Ah mais clairement. Les LLM sont très bien adaptés à certains contextes et pas du tout à d'autres.


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MessagePosté: 30 Jan 2026, 11:17 
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Sir Flashball
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Abyssin a écrit:
Castorp a écrit:
Oui, et ?

J'aurais dû écrire : "Sans les LLM, il n'y a pas l'IA telle qu'on la connaît et pratique aujourd'hui", mais ça ne change pas grand-chose.

Et ce que tu avais écris était faux et complètement différent. Et meme ta nouvelle phrase reste fausse, surtout dans le monde de l'entreprise.
Quelques exemples d'utilisation de l'IA sans LLM :

Finance / Assurance
- Détection de fraude carte bancaire (XGBoost, RF)
- Scoring crédit / risque défaut
- Détection de blanchiment (AML)
- Pricing dynamique d’assurance
- Détection d’anomalies comptables
-Trading algorithmique haute fréquence
- Arbitrage statistique
- Gestion de portefeuille (optimisation moyenne–variance)
- Détection de comportements clients à risque
- Prévision de cash-flow

Industrie / Énergie

- Maintenance prédictive (capteurs, séries temporelles)
- Détection de défauts sur chaîne de production (vision)
- Optimisation de rendement industriel
- Prévision de pannes réseaux électriques
- Contrôle qualité automatisé
- Optimisation de consommation énergétique
-Détection de fuites (gaz, eau, pétrole)
- Planification industrielle (ordonnancement)
- Jumeaux numériques
- Optimisation de supply chain

Santé / Sciences

- Détection de tumeurs sur imagerie médicale
- Diagnostic assisté (radiologie, IRM)
- Détection d’arythmies cardiaques
- Analyse génomique
- Découverte de molécules (drug discovery)
- Prédiction d’épidémies
- Analyse automatique de signaux EEG
- Aide à la décision clinique
- Tri automatisé aux urgences
- Optimisation des essais cliniques

Transport / Robotique

- Conduite autonome (perception + décision)
- ADAS (freinage d’urgence, maintien de voie)
- Navigation de robots autonomes
- Drones (stabilisation, trajectoire)
- Gestion du trafic urbain
- Optimisation des tournées de livraison
- Détection d’obstacles temps réel
- Pilotage de robots industriels
-Reconnaissance de plaques (LPR)
- Estimation de position (SLAM)

Retail / Web / Plateformes

- Systèmes de recommandation (collaboratif)
- Détection de faux avis
-Prévision de la demande
- Optimisation des stocks
- Pricing dynamique e-commerce
- Détection de bots
- Personnalisation des offres
- A/B testing automatisé
- Analyse de churn
- Optimisation de funnels

Sécurité / Défense / Cyber

- Détection d’intrusion réseau
- Analyse de malwares
- Détection de comportements suspects
-Vision thermique (surveillance)
-Détection d’objets interdits
- Analyse de signaux radar
-Systèmes de ciblage assistés
- Reconnaissance faciale
-Répondre à Castorp (ironique)
-Analyse de logs à grande échelle


J'avais pas vu ce message. :lol:

Super. Et tu crois qu'ils vont où, les milliers de milliards de dollars qui sont dépensés pour construire des data centers ? Dans ton machine learning d'entreprise ?

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MessagePosté: 30 Jan 2026, 15:50 
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Castorp a écrit:


Super. Et tu crois qu'ils vont où, les milliers de milliards de dollars qui sont dépensés pour construire des data centers ? Dans ton machine learning d'entreprise ?


Oui

Investissement data centers (IA + IT classique) => 6,7 trillions de $
Investissements data centers IA => 5,2 trillions de $
Investissements data centers ML => 3 trillions de $
Investissements data centers LLM => 2 trillions de $

Source : « The cost of compute: A $7 trillion race to scale data centers ». 2025


Dernière édition par Abyssin le 30 Jan 2026, 17:47, édité 1 fois.

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MessagePosté: 30 Jan 2026, 16:08 
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Sir Flashball
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Commence par lire l'article que tu cites (McKinsey) au lieu de me sortir des chiffres qui sortent de nulle part...

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MessagePosté: 30 Jan 2026, 16:51 
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Tout le monde (dans la planète finances) attend l'IA au tournant cette année ; si les gains de productivité ne sont pas au rendez-vous, ce sera la sévère correction (d'autant que les investissements de certains GAFAM dépassent maintenant leur cash-flow).
Tu peux pas continuer comme ça à investir dans le vide indéfiniment.

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MessagePosté: 30 Jan 2026, 17:01 
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Sir Flashball
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Bref : ça va péter.

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MessagePosté: 30 Jan 2026, 17:48 
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J'ai corrigé mon post sur les budgets data centers. La ligne du 2 trilliards était du LLM.


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MessagePosté: 30 Jan 2026, 18:25 
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Sir Flashball
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Again : ces chiffres n'apparaissent nulle part dans le rapport de McKinsey.

L'article ne dit que ça :
Data centers equipped to handle AI processing loads are projected to require $5.2 trillion in capital expenditures, while those powering traditional IT applications are projected to require $1.5 trillion in capital expenditures (see sidebar “What about non-AI workloads?”). Overall, that’s nearly $7 trillion in capital outlays needed by 2030—a staggering number by any measure.

Ils sont où tes 3000 milliards + 2000 milliards ?

Abyssin a écrit:
La ligne du 2 trilliards était du LLM.


Et en français, on dit "billions".

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MessagePosté: 05 Fév 2026, 15:45 
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https://sante.lefigaro.fr/social/sante- ... oid_Figaro

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MessagePosté: 05 Fév 2026, 17:39 
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Castorp a écrit:

Ils sont où tes 3000 milliards + 2000 milliards ?
Dans la source que tu n'as pas lu....


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MessagePosté: 05 Fév 2026, 18:33 
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Sir Flashball
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Cite. J'ai lu l'article, ces chiffres ne sont mentionnés nulle part.
J'ai peut-être loupé le passage, hein. A toi de m'éclairer.

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