Technologie

À la pointe
de l' AI

Un système innovant pour améliorer de manière conséquente l’interaction quotidienne des utilisateurs avec la technologie.

À la pointe de l' AI

Un système innovant pour améliorer de manière conséquente l’interaction quotidienne des utilisateurs avec la technologie.

Hub cognitif

Au cœur de la technologie de MAIA se trouve un hub cognitif qui coordonne différents modèles d’intelligence artificielle. Ce hub agit comme un directeur, intégrant les différents modèles pour qu’ils fonctionnent de manière harmonieuse et optimisée. Il permet de combiner les capacités de chaque modèle individuel, créant ainsi une solution d’intelligence artificielle globale plus puissante et plus polyvalente. Il utilise des algorithmes avancés pour gérer et répartir la charge de travail entre les différents modèles d’IA, en veillant à ce que chaque composant soit utilisé de la manière la plus optimale en fonction du contexte spécifique. Ainsi, MAIA s’adapte de manière dynamique à un large éventail de scénarios et de tâches, de la compréhension du langage naturel à l’analyse d’images, tout en maintenant un niveau élevé de performance et de fiabilité.

Hub cognitif

MoE

(Mixture of Experts)

L’une de nos innovations les plus importantes est l’adoption de la structure de Mixture of Experts (MoE). Traditionnellement, les modèles neuronaux utilisent un seul réseau pour traiter tous les types de données. MoE rompt avec ce schéma en adoptant une approche modulaire et spécialisée.

Ce système se compose d’une série d' »experts », chacun d’entre eux étant conçu pour traiter des types de données ou de tâches spécifiques. Un réseau d’accès supervise et dirige les données d’entrée vers l’expert le plus qualifié. Cela permet non seulement d’augmenter considérablement la précision et la qualité des réponses, mais aussi d’optimiser le temps de traitement et l’utilisation des ressources informatiques.

MoE

(Mixture of Experts)

Techniques RAG

(Retrieval-Augmented Generation)

Les techniques élaborées de RAG adoptées par MAIA permettent un processus raffiné d’optimisation des résultats impliquant l’utilisation de sources de données externes. Cette technique permet, par exemple dans l’application Ufind, d’accéder à des sources d’information à l’aide d’outils appelés » bricks « , des outils de collecte de données sophistiqués qui creusent profondément dans le web, et d’autres sources personnalisées telles que des bases de données privées ou de simples fichiers privés.

La même technique fait appel à un précieux réseau neuronal, l’ID neuronal, qui recueille et met en corrélation toutes les préférences et tous les comportements des utilisateurs.

Tecniche RAG

(Retrieval-Augmented Generation)

La même technique fait appel à un précieux réseau neuronal, l’ID neuronal, qui recueille et met en corrélation toutes les préférences et tous les comportements des utilisateurs.

Approche multimodale

MAIA adopte une approche multimodale qui permet à ses systèmes de traiter et d’interpréter une variété de données textuelles, visuelles, vocales et autres. MAIA adopte une approche multimodale qui permet à ses systèmes de traiter et d’interpréter une variété de données textuelles, visuelles, vocales et autres. Cette approche permet de s’assurer que le système puisse comprendre et interagir avec un plus large éventail d’informations, améliorant ainsi sa capacité à fonctionner dans des scénarios complexes et variables. La synthèse de la multimodalité est son modèle MAGIQ, qui englobe des modèles « experts » spécialisés dans différentes tâches

MAGIQ

La structure MoE de MAGIQ combine les capacités spécialisées de ses modèles LLM, TTS, vocaux et images. Cette structure permet à MAIA une compréhension approfondie, une flexibilité linguistique et un raisonnement logique. La conception du MoE de MAGIQ ne se contente pas d’optimiser les performances pour toutes les tâches, mais garantit également des interactions avec MAIA aussi humaines que possible, répondant à un large éventail de besoins et de préférences des utilisateurs. Le modèle LLM de Magiq représente un travail pionnier, car il a été formé avec des ensembles de données internes dérivées des 12 premiers mois d’interactions sur MAIA par les alpha testers, dans le but principal d’améliorer les interactions en anglais, en français et en italien, chacun avec des particularités et des nuances linguistiques uniques.

Caractéristiques

Spécificité linguistique

L’une des particularités de Magiq est qu’il met l’accent sur les spécificités des langues anglaise, française et italienne et sur les cultures nationales respectives des pays où elles sont parlées. Cet aspect est crucial car la plupart des modèles d’IA existants sont basés sur des ensembles de données dérivées de la langue anglaise. L’anglais, bien que riche et complexe, a une structure grammaticale et un vocabulaire différents du français et de l’italien. Par exemple, ces langues romanes peuvent présenter une plus grande variété de formes verbales et une structure syntaxique plus articulée. En formant des modèles spécifiques aux différentes langues, il est possible de mieux saisir leurs particularités, plutôt que de s’appuyer sur des traductions automatiques qui risquent de ne pas rendre toutes leurs nuances.

Union du LLM et de l'IA cognitive

La direction technologique de MAIA vise à combiner les modèles de langage à grande échelle (LLM) avec d’autres systèmes cognitifs d’IA. Concrètement, MAIA vise à créer une intégration fluide entre la capacité des LLM à traiter et à interpréter de grandes quantités de textes en langage naturel et la capacité des systèmes d’IA cognitifs à effectuer des tâches nécessitant un niveau élevé d’intelligence et de raisonnement, afin de fournir des solutions capables de procéder à des déductions. La combinaison du LLM et des systèmes d’IA cognitifs est à l’origine de l’objectif à moyen et long terme de MAIA, qui est de progresser vers le développement de l’intelligence artificielle générale (IAG). Il s’agit donc de créer des systèmes d’IA qui ne se contentent pas d’exceller dans des tâches spécifiques, mais qui possèdent la capacité d’apprendre, de s’adapter et de se généraliser à toute une série de tâches et d’environnements, à l’instar de l’intelligence humaine.

Personnalisation et extensibilité

La technologie de MAIA est conçue pour apprendre en permanence de l’interaction avec l’environnement et les utilisateurs, ce qui permet une personnalisation et une adaptation progressives. Cet apprentissage continu garantit que les systèmes d’IA restent efficaces et conformes à l’évolution des besoins et des attentes des utilisateurs. La structure modulaire et l’interopérabilité entre les différents modèles garantissent l’extensibilité de la plateforme et son adaptation à différents contextes et exigences. Cela est particulièrement important pour relever des défis complexes et en constante évolution dans le monde réel.

Sécurité et éthique

MAIA met l’accent sur la sécurité et la fiabilité de ses modèles, la gestion responsable des données, la transparence des décisions en matière d’IA et l’atténuation des préjugés pour garantir l’équité et la sécurité. L’éthique de MAIA comprend six règles pour la formation des modèles LLM : garantir l’impartialité des données, protéger la vie privée et anonymiser les données personnelles, assurer la transparence et une documentation complète, se conformer aux réglementations et à l’éthique, garantir la fiabilité et la clarté des résultats et procéder à des révisions continues et itératives des ensembles de données afin de maintenir leur pertinence et leur précision.

Résultat différencié

MAIA offre une expérience utilisateur optimisée pour chaque appareil en reconnaissant le type d’appareil et ses caractéristiques spécifiques. Il adapte dynamiquement l’interface pour garantir la meilleure visualisation et la meilleure interactivité, par exemple une interface tactile pour les tablettes ou une présentation visuelle pour les smart TV. Outre l’aspect visuel, MAIA fournit des fonctionnalités spécifiques à chaque appareil, telles que des instructions vocales sur les appareils mobiles ou des suggestions de contenu vidéo sur les téléviseurs. MAIA comprend également le contexte d’utilisation, activant des modes appropriés tels que le mode conduite avec des instructions vocales ou suggérant des contenus relaxants lorsque l’utilisateur est devant la télévision. L’interface et les fonctionnalités sont optimisées en permanence, en s’inspirant des préférences et des habitudes de l’utilisateur pour améliorer l’expérience au fil du temps.

Un écosystème en évolution constante

MAIA est conçu pour évoluer en permanence et rester à la pointe des innovations technologiques. Cet écosystème dynamique se caractérise par des mises à jour régulières qui non seulement corrigent les bogues, mais introduisent également de nouvelles fonctionnalités et des améliorations basées sur le retour des utilisateurs. MAIA apprend constamment des interactions avec les utilisateurs, améliorant ainsi son efficacité individuelle et collective. Il est conçu pour s’intégrer facilement aux nouvelles plateformes et aux technologies émergentes, garantissant ainsi une compatibilité sans faille. L’équipe de développeurs et de partenaires technologiques à l’origine de MAIA travaille sans relâche pour étendre ses capacités et offrir des intégrations avec un large éventail de services et d’applications.

Stratégie Opensource et qualité des données

MAIA accorde une importance particulière à la qualité des ensembles de données utilisés pour former ses modèles. C’est de cet engagement que découle le « Q » du nom de MAGIQ, qui souligne l’importance de la qualité dans la construction de modèles d’IA plus avancés et plus fiables. Le lancement de MAGIQ en open-source fait partie d’une stratégie plus large visant à encourager l’innovation et la collaboration dans le domaine de l’intelligence artificielle. En rendant MAGIQ disponible en open-source, MAIA contribue à la communauté mondiale des développeurs et des chercheurs, encourageant l’innovation collaborative et lui permettant de recevoir des contributions et des améliorations de la part du public, enrichissant ainsi son travail en laboratoire, tout en sauvegardant son principal atout : l’ensemble de données.

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Hub cognitif

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MoE

(Mixture of Experts)

MoE

(Mixture of Experts)

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Approche multimodale

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Spécificité linguistique

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