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Et c'est parti pour la plongée !

Théo

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Dans l'email d'aujourd'hui :

• Mistral AI sort Mistral Large

• Comment mettre en place un système de surveillance intelligente devant chez soi grâce à l'IA (Tuto pas à pas)

• Microsoft tente de monopoliser l'IA, et la régulation veut l'en empêcher

La semaine prochaine dans l'IA Émergée :

- Pourquoi la prochaine avancée majeure de l’IA passera par un modèle monde ?

- 4 manières d'intégrer l'IA à son entreprise

Tu peux voter pour les prochains sujets de newsletter ! Ca se passe ici

Mistral AI sort Mistral Large

Qu'est ce qui est nouveau ?

Mistral AI sort Mistral Large, une IA française capable de concurrencer ChatGPT, mais qui pour la première fois (chez mistral) est privée et pas opensource.

Tout ce qu'il faut savoir dessus :

Depuis mardi, le monde ne parle que de Mistral Large,L'IA française qui concurrence ChatGPT.Ses capacités :- 32 000 tokens de mémoire (25 000 mots)- Bilingue en anglais, français, italien, allemand et espagnol- Optimisé pour le développement et l'amélioration d'applicationsSon prix : 2€50 / 100 000 mots en moyenneOù y accéder : - "La plateforme" (le site de Mistral AI)- Azure AI (l'appli de Microsoft prévue pour l'IA)Pourquoi ça change tout :1- Mistral était le seul concurrent opensource viable des modèles privés.Sauf que Mistral Large est un modèle privé. Et ils se permettent ça car...2- Mistral Large est juste derrière GPT-4. Sauf que Mistral AI n'a qu'un an d'existence, et moins de budget. Alors OpenAI doit avoir peur.Ou pas, parce que...3- Mistral AI vient de signer un accord avec Microsoft pour que leur modèle soit sur Azure AI.Microsoft aurait également investi dans Mistral, pour une somme non divulguée.Sauf que Microsoft possède 49% d'OpenAI. Les prochaines semaines vont être déterminantes pour l'avenir de l'IA, et de l'humanité. Et on en reparle un peu plus tard dans la newsletter.

Pour aller plus loin :

Mistral Large a de grosses innovations en matière de RAG (retrouver des informations dans sa mémoire et les ressortir), le gros problème de ChatGPT ou Claude aujourd'hui.

L'optimisation pour le développement et l'amélioration d'applications passe par une capacité native à appeler des fonctions. Si vous n'avez pas compris ce que ça veut dire, c'est que ça n'a pas d'utilité pour vous (ça s'adresse aux devs)

Mistral Large n'est probablement pas 2e, mais 3e dans la comparaison derrière Gemini 1.5. Pourquoi est-ce que Gemini 1.5 n'est pas sur les benchmarks mis en avant par Mistral AI ? Car Mistral a choisi les benchmarks pour les modèles avec une API, ce que n'a pas encore Gemini. Pour autant, le modèle dispo sur le site de Google est très probablement meilleur que Mistral Large.

Mistral a également sorti un autre modèle propriétaire plus petit, "Mistral Small" qui bénéficie des mêmes innovations que Mistral Large sur le RAG et l'appel de fonction. Le modèle est optimisé pour la rapidité et le faible coût. Il surpasse Mixtral 8x7B.

D'ailleurs, si vous voulez comprendre comment fonctionne Mixtral 8x7B et comment fait Mistral AI pour être aussi fort malgré leur jeunesse, j'y ai dédié une newsletter.

Vous pouvez la lire ici :

Comment mettre en place intégralement étape par étape un système de surveillance intelligente devant chez soi grâce à l'IA

Tuto pas à pas

Avant de démarrer, l’intégralité de cette partie se base sur cette excellente vidéo de All About AI. Si l’anglais et le vocabulaire plus technique ne vous dérange pas, elle fait une excellente alternative à la partie qui va suivre.

Avant de se lancer, il faut déjà comprendre comment fonctionne le système.

Un téléphone va en permanence jouer le rôle de webcam. Il va envoyer régulièrement quelques images à Moondream qui va détecter s’il se passe quelque chose (à configurer avant, comme avoir un humain devant la caméra, de l’eau qui boue, un chien, etc)

Lorsque c’est le cas, moodream l’envoie au script python qui sert de hub.Ce script va démarrer l’enregistrement de la caméra (pour une durée déterminée à l’avance), et demander à une IA de rédiger un résumé de la situation. Puis, un mail est envoyé à l’adresse définie à l’avance avec la vidéo et le résumé.

1ère étape, configurer un live en permanence. Pour ça, il suffit d’installer l’application “IP Webcam”. Une fois lancée, elle lance un live avec un lien privé pour y accéder et l’utiliser. Pas besoin de s’occuper de Moondream, qui est déjà configuré dans le script.

Pour l’envoi de mail, c’est optionnel. Si vous voulez juste que le système enregistre lorsqu’il se passe quelque chose avec la description de la vidéo sans recevoir l’e-mail à chaque fois, pas de problème. Si vous voulez recevoir un e-mail, il faut créer une clé API sur mailgun.com, puis mettre cette clé API dans le fichier mgapikey.txt (une fois que vous avez téléchargé le dossier avec tout le système.

Et d’ailleurs, c’est le moment. Mais avant, disclaimer : le code est réservé aux abonnés payants d’All About AI. Pour avoir accès au github et télécharger le code, il faut donc payer un abonnement sur sa chaine youtube : https://www.youtube.com/@AllAboutAI/featured

(Ce n’est ni sponso, ni affilié, je voulais partager ce cas concret de comment se servir de l’IA mais malheureusement l’accès au code est réservé aux abonnés payants, et je ne veux pas inciter à la fraude)

Si c’est bon pour vous, on peut se lancer ! PS : si vous voulez juste arriver au résultat final sans chercher à comprendre, suivez juste les instructions.

Étape 1 : Cloner le dépôt Git

Ouvrez un terminal sur votre ordinateur et exécutez la commande suivante pour cloner le dépôt contenant le code du système de surveillance AI :

git clone https://github.com/All-About-AI-YouTube/ai-surveillance.git

Cette commande télécharge le code source nécessaire pour exécuter le système de surveillance AI sur votre machine.

Étape 2 : Aller dans le répertoire du projet

Une fois le clone terminé, accédez au répertoire du projet en exécutant la commande suivante :

cd ai-surveillance

Vous êtes maintenant dans le répertoire contenant le code du projet.

Étape 3 : Installer les dépendances

Le projet nécessite certaines bibliothèques Python pour fonctionner. Installez-les en exécutant :

pip install -r requirements.txt

Cette commande installe toutes les dépendances listées dans le fichier requirements.txt.

Étape 4 : Configuration optionnelle de Mailgun

Si vous souhaitez recevoir des notifications par e-mail, configurez votre clé API Mailgun dans le fichier mgapikey.txt. Si vous n'utilisez pas cette fonctionnalité, vous pouvez ignorer cette étape.

Étape 5 : Configuration du fichier de script

Avant d'exécuter le script, vous devez le configurer selon vos besoins. Ouvrez le fichier ais.py dans un éditeur de texte et ajustez les paramètres suivants :

• Ligne 173 : Définissez votre adresse e-mail pour les notifications.

• Ligne 201 : Définissez l'URL de votre webcam IP (grâce à l’application IP Webcam)

• Ligne 202 : Définissez le dossier où les images seront enregistrées.

• Ligne 203 : Définissez le dossier où les vidéos seront enregistrées.

• Ligne 211 : Définissez votre coordonnée X pour les notifications d’enregistrement.

• Ligne 232 : Définissez le destinataire des e-mails.

Assurez-vous de sauvegarder le fichier après avoir effectué les modifications.

Étape 6 : Exécuter le script

Enfin, pour démarrer le système de surveillance, exécutez le script en utilisant la commande suivante dans le terminal :

python ais.py

Votre système de surveillance AI est maintenant opérationnel. Il utilisera la webcam IP configurée pour surveiller les mouvements et, selon votre configuration, pourra envoyer des notifications par e-mail ou enregistrer les événements dans un journal.

Ca y est, le système est fonctionnel ! Dites-moi si une édition qui explique comment fonctionne le code derrière ce type de système vous intéresse en votant ici !

Microsoft tente de monopoliser l'IA, et la régulation veut l'en empêcher

Qu'est ce qui est nouveau ?

Microsoft a pensé que c'était une bonne idée d’acheter l'UE avec d'énormes investissements alors qu'elle est sous le feu des projecteurs pour son investissement de 13 milliards de dollars dans OpenAI, qui s'est déroulé sans beaucoup de surveillance ni de réglementation de l'IA.

Microsoft a misé gros avec ses investissements et son développement de Copilot, mais a récolté de nombreuses poursuites pour son comportement monopolistique. Avec d'importants investissements dans le Cloud en Allemagne et dans la startup d'IA open-source française Mistral, Microsoft semble utiliser sa puissance financière comme une sorte de corruption douce.

L'investissement récent de Microsoft dans Mistral soulève beaucoup de préoccupations. Mistral Large n'est pas open-source, donc peut-être qu'une partie de l'accord était de commercialiser leur meilleure IA pour rendre l'UE plus alignée sur le capitalisme américain sur l’IA.

Sauf que c’est pas tout, puisque Microsoft a déclaréqu'il investirait 3,2 milliards d'euros en Allemagne d'ici à 2025, l'essentiel étant destiné à étendre ses efforts dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Il y a clairement une volonté de microsoft d’étouffer toute concurrence possible dans l’IA et d’être à la tête d’un monopole démesuré. Sauf que les régulateurs commencent à s’en inquiéter et à enquêter.

Les prochaines avancées de l’IA, de la tech en général et du monde seront fortement dépendantes de Satya Nadella, le CEO de Microsoft, et on en saura plus dans les prochains mois.

Quelques ressources supplémentaires de sujets pour aller plus loin :

• Cette IA surpasse ChatGPT dans ses capacités de coding et sa rapidité.

Et voici pour aujourd'hui !

On se retrouve lundi !

En attendant, dis moi-ce que tu as pensé de la newsletter d'aujourd'hui !

PS : Cette newsletter a été écrite à 100% par un humain. Ok, peut-être 80%.

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