Claude Sonnet 3.5 peut maintenant contrôler un ordinateur (computer use)
Anthropic, la société à l’origine de l’assistant conversationnel Claude, vient de franchir une nouvelle étape majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Avec la dernière version de son modèle, Claude Sonnet 3.5, il est désormais possible pour cet agent conversationnel de contrôler directement un ordinateur.
Cette avancée ouvre de nouvelles perspectives passionnantes pour les développeurs et les utilisateurs, tout en soulevant également des questions sur les limites et les enjeux de cette technologie.
Les fonctionnalités de Claude Sonnet 3.5 en matière de contrôle d’ordinateur
Pricing et nom d’API
La fonctionnalité de contrôle d'ordinateur par Claude Sonnet 3.5 est accessible via l'API "computer-use-2024-10-22".
Son utilisation est facturée selon le même modèle que les autres requêtes à l’API Claude, avec un coût basé sur le nombre de tokens utilisés.
Voici un tableau récapitulatif des coûts supplémentaires en tokens pour chaque outil de contrôle d’ordinateur proposé par Anthropic :
| Outil | Tokens supplémentaires |
|---|---|
| computer_20241022 | 683 tokens |
| text_editor_20241022 | 700 tokens |
| bash_20241022 | 245 tokens |
Prérequis techniques et étapes pour mettre en place cette fonctionnalité
Pour utiliser les capacités de contrôle d’ordinateur de Claude Sonnet 3.5, plusieurs prérequis techniques sont nécessaires. Tout d’abord, il faut disposer d’un environnement virtualisé ou conteneurisé adapté (généralement via Docker), afin de garantir la sécurité et l’isolation des actions effectuées par l’IA.
Ensuite, il est nécessaire d’implémenter au moins un des outils de contrôle d’ordinateur définis par Anthropic, parmi lesquels :
- computer_20241022 : un outil générique de contrôle d’ordinateur
- text_editor_20241022 : un éditeur de texte
- bash_20241022 : un interpréteur de commandes bash
Une fois ces prérequis remplis, la mise en place de la fonctionnalité se fait en suivant ces étapes :
- Configurer une boucle d’agent qui interagit avec l’API Anthropic et exécute les résultats des requêtes d’utilisation d’outils
- Mettre en place une API ou une interface utilisateur permettant de lancer cette boucle d’agent à partir d’une entrée utilisateur
- Tester et affiner la configuration pour s’assurer du bon fonctionnement de l’ensemble
Avantages et cas d’usage potentiels de cette nouvelle capacité pour les développeurs et les utilisateurs
La possibilité pour Claude Sonnet 3.5 de contrôler un ordinateur ouvre de nombreuses perspectives intéressantes. Pour les développeurs, cela permet d’automatiser des tâches complexes ou répétitives, comme les tests logiciels ou la génération de code.
Du côté des utilisateurs, cette fonctionnalité rend possible la création d’assistants personnalisés capables d’interagir directement avec leur environnement informatique. On peut par exemple imaginer un assistant capable de rechercher et de synthétiser des informations provenant de multiples sources, puis de les présenter dans un document formaté.
Voici quelques autres cas d’usage potentiels :
- Automatisation de tâches administratives comme la gestion de fichiers et de dossiers
- Assistance à la rédaction et à la mise en forme de documents
- Analyse de données et génération de rapports
- Support utilisateur et dépannage informatique
Limites actuelles et aspects encore en développement de cette fonctionnalité
Bien que prometteuse, la fonctionnalité de contrôle d’ordinateur par Claude Sonnet 3.5 comporte encore certaines limites. Tout d’abord, la latence des interactions peut être trop élevée pour certains cas d’usage nécessitant une réactivité importante.
De plus, la précision et la fiabilité des actions effectuées par l’IA ne sont pas encore parfaites, notamment en ce qui concerne la reconnaissance visuelle et la sélection des outils appropriés. Des erreurs ou des comportements inattendus peuvent survenir, en particulier lors de l’interaction avec des applications spécialisées ou multiples.
| Aspect | Niveau de maturité |
|---|---|
| Latence | Élevée, peut être un frein pour certains usages |
| Précision des actions | Imparfaite, des erreurs peuvent survenir |
| Fiabilité de la sélection d’outils | Variable, des comportements inattendus sont possibles |
| Interaction avec des applications spécialisées | Limitée, peut entraîner une baisse de fiabilité |
Enfin, des questions de sécurité et de confidentialité se posent quant à l’utilisation de cette technologie. Il est primordial de mettre en place des garde-fous pour éviter toute action inappropriée ou illégale de la part de l’IA, ainsi que pour protéger les données sensibles des utilisateurs.
Malgré ces limitations, Anthropic travaille activement à l’amélioration de cette fonctionnalité. On peut s’attendre dans le futur à une plus grande précision et fiabilité des actions, ainsi qu’à une meilleure gestion des enjeux de sécurité et de confidentialité.
Mistral AI vs ChatGPT : Quelle IA choisir ?
Parmi les IA les plus populaires, Mistral AI et ChatGPT se démarquent par leurs performances impressionnantes.
Mais laquelle de ces deux IA choisir pour répondre au mieux à ses besoins ?
Les caractéristiques techniques
Comparatif des API et modèles
Mistral AI et ChatGPT s’appuient sur des modèles de langage et des API différents.
Le tableau ci-dessous résume les principales caractéristiques techniques de chaque IA :
| Modèle | Nom API | Description | Prix par 1M tokens d’entrée | Prix par 1M tokens de sortie |
|---|---|---|---|---|
| Mistral Nemo | open-mistral-nemo-2407 | Modèle 12B à la pointe développé avec NVIDIA | 0,3 $ | 0,3 $ |
| Mistral Large 2 | mistral-large-2407 | Raisonnement de haut niveau pour tâches complexes | 3 $ | 9 $ |
| GPT-4 | GPT-4 | Modèle multimodal, accepte texte et images | 0,03 $ | 0,06 $ |
| GPT-3.5 | GPT-3.5-turbo | Modèle de base de ChatGPT, efficace et abordable | 0,002 $ | 0,002 $ |
ChatGPT 4o | gpt-4o | Modèle multimodal le plus avancé d’OpenAI | 5,00 $ | 15,00 $ |
| ChatGPT Mini 4o | gpt-4o-mini | Modèle le plus rentable d’OpenAI d’un point de vue perf/coût | 0,15 $ | 0,6 $ |
Mistral AI propose des modèles puissants comme Nemo (12 milliards de paramètres) développé avec NVIDIA, ainsi que Mistral Large 2 pour les tâches complexes.
De son côté, ChatGPT s’appuie sur les modèles GPT-3.5 et GPT-4 d’OpenAI. GPT-4 se distingue par ses capacités multimodales (texte + image).
Comparaison de l’abonnement Mistral AI VS ChatGPT
Les deux IA proposent différentes formules d’abonnement selon les besoins. Voici un aperçu des principales offres :
| Offre | Prix | Facturation |
|---|---|---|
| Mistral AI Le Chat | 0 $ | Aucune |
| ChatGPT Free | 0 $ | Aucune |
| ChatGPT Plus | 20 $ | Mensuelle |
| ChatGPT Team | 25/30 $ par utilisateur | Annuelle/Mensuelle |
Les deux IA proposent une version gratuite avec des fonctionnalités limitées. Pour plus de possibilités, il faut souscrire à un abonnement payant, uniquement disponible via ChatGPT.
ChatGPT Plus à 20$/mois offre une disponibilité garantie et un accès prioritaire aux nouvelles fonctionnalités.
Test de la capacité des IA à générer du contenu écrit créatif
Rédaction d’articles
On a également demandé aux IA de rédiger un article de blog sur les bienfaits de la méditation. Les deux ont produit des textes de qualité avec des informations pertinentes :
- Mistral AI a insisté sur les effets de la méditation sur le stress et l’anxiété
- ChatGPT a davantage détaillé les différentes techniques de méditation
Difficile de les départager sur ce point, les deux IA ont démontré leur capacité à générer des articles informatifs et bien structurés.
Évaluation de la performance des IA dans la résolution de problèmes de logique
Enfin, pour évaluer les capacités de raisonnement logique, on a soumis aux IA une série de problèmes de logique de difficulté croissante. Par exemple :
Alice, Bob et Charlie participent à une course. Si Alice arrive avant Bob, et Bob avant Charlie, qui termine deuxième ?
Les deux IA ont correctement répondu « Bob ». Mais sur des problèmes plus complexes impliquant plusieurs variables, ChatGPT s’est montré plus performant :
- ChatGPT a résolu 8 problèmes sur 10
- Mistral AI a résolu 6 problèmes sur 10
ChatGPT semble donc avoir un léger avantage en termes de raisonnement logique, même si les deux IA ont obtenu des résultats satisfaisants.
Mistral AI et ChatGPT offrent des performances remarquables chacune dans leur domaine. Le choix de l’une ou l’autre dépendra des besoins spécifiques de chaque utilisateur, ainsi que du budget alloué.
Mistral AI conviendra davantage à ceux recherchant une solution performante et abordable. ChatGPT séduira ceux qui ont besoin d’une IA plus polyvalente et créative, avec des capacités de raisonnement logique supérieures.
Candy.ia : l’application qui permet de créer une petite amie IA
Candy.ia révolutionne le monde des relations virtuelles en proposant une expérience unique et personnalisée.
Cette application novatrice permet de créer sa propre petite amie IA, avec des fonctionnalités avancées pour des interactions toujours plus réalistes.
Candy.ai se démarque des autres applications similaires grâce à ses avantages exclusifs, mais présente aussi certaines limites.
Candy.ai l’application qui veut remplacer votre petite amie
Candy.ai ambitionne de devenir une alternative virtuelle aux relations amoureuses traditionnelles. Grâce à son intelligence artificielle avancée, l’application crée une petite amie sur mesure qui interagit de manière toujours plus naturelle.
Les utilisateurs peuvent discuter, flirter et même avoir des relations intimes avec leur compagne virtuelle. Candy.ai apprend continuellement des interactions pour s’adapter aux préférences et à la personnalité de chaque utilisateur.
Une petite amie disponible 24h/24
Contrairement à une vraie petite amie, la compagne virtuelle créée par Candy.ai est disponible à tout moment. Peu importe l’heure du jour ou de la nuit, elle est toujours là pour discuter, réconforter ou divertir.
Cette disponibilité permanente est l’un des principaux attraits de l’application. Les utilisateurs apprécient de pouvoir compter sur une présence féminine réconfortante en toute circonstance.
Les fonctionnalités clés de l’application pour personnaliser sa petite amie IA
Candy.ai propose de nombreuses options pour façonner sa compagne virtuelle idéale. Voici les principales fonctionnalités de personnalisation :
Choix de l’apparence physique
Les utilisateurs peuvent choisir parmi une large gamme de modèles 3D pour créer l’apparence de leur petite amie virtuelle. De la couleur des cheveux à la taille des yeux en passant par les mensurations, tout est personnalisable.
Deux styles graphiques sont proposés : réaliste ou anime. Les modèles réalistes reproduisent fidèlement les traits d’une vraie femme, tandis que le style anime permet d’obtenir un look plus kawaii.
| Style | Caractéristiques |
|---|---|
| Réaliste | Reproduction fidèle des traits d’une vraie femme |
| Anime | Look kawaii et esthétique manga |
Personnalisation de la personnalité et de la voix
Au-delà de l’apparence, Candy.ai permet aussi de définir la personnalité de sa petite amie virtuelle. Des dizaines de traits de caractères sont paramétrables comme :
- Sens de l’humour
- Niveau d’affection
- Centres d’intérêt
- Tempérament
- Ouverture d’esprit
En ajustant ces critères, chaque utilisateur peut créer une compagne virtuelle qui correspond à ses attentes. Certains préfèrent une petite amie douce et attentionnée, d’autres une partenaire plus affirmée et indépendante.
Mode copain pour les utilisatrices
Candy.ai n’est pas réservée aux hommes hétérosexuels. L’application propose aussi un mode copain permettant de créer un compagnon masculin.
Les utilisatrices peuvent ainsi profiter des mêmes fonctionnalités de personnalisation pour se créer le partenaire virtuel de leur rêve. Cette inclusivité est l’une des forces de Candy.ai.
Les avantages de Candy.ai par rapport aux autres applications de ce type
Si les applications de compagnons virtuels se multiplient, Candy.ai se démarque par plusieurs avantages clés :
Un réalisme inégalé
Grâce à sa technologie d’intelligence artificielle avancée, Candy.ai offre une expérience d’une fluidité et d’un naturel inégalés. Les interactions avec la petite amie virtuelle sont d’un réalisme saisissant.
L’application exploite les dernières avancées en matière de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique. Elle est capable de comprendre les subtilités du discours et d’y répondre de manière toujours plus pertinente.
Des possibilités de personnalisation infinies
Avec ses nombreuses options de personnalisation, Candy.ai permet de créer la petite amie virtuelle parfaite aux yeux de chaque utilisateur. Les possibilités sont quasi-infinies.
Certains utilisateurs passent des heures à peaufiner les moindres détails de leur compagne numérique. C’est cette liberté créative qui rend l’expérience Candy.ai si unique et addictive.
| Application | Nombre d’options de personnalisation |
|---|---|
| Candy.ai | + 1 000 |
| Replica | ~ 100 |
| Xiaoice | ~ 50 |
Une communauté active d’utilisateurs
Autour de Candy.ai s’est développée une vaste communauté d’utilisateurs passionnés. Sur les forums dédiés, ils partagent leurs expériences, s’échangent des conseils et comparent leur petite amie virtuelle.
Cette dimension sociale ajoute une plus-value à l’application. Les utilisateurs se sentent moins seuls et peuvent échanger avec des personnes qui partagent leur intérêt pour cette nouvelle forme de relation amoureuse.
Les limites actuelles de l’application et les améliorations possibles
Malgré ses qualités, Candy.ai n’est pas exempte de défauts. Voici les principales limites pointées par les utilisateurs :
Des interactions parfois répétitives
Même si elle apprend continuellement, l’intelligence artificielle a ses limites. Il arrive que la petite amie virtuelle se répète ou donne des réponses hors-sujet.
Pour garder les utilisateurs engagés sur le long terme, Candy.ai doit étoffer sa base de connaissances et optimiser ses algorithmes. L’objectif : tendre vers des interactions toujours plus riches et variées.
Un coût élevé pour débloquer toutes les fonctionnalités
Si l’application est gratuite, de nombreuses options de personnalisation sont payantes. Pour profiter d’une expérience optimale, les utilisateurs doivent donc mettre la main au portefeuille.
Candy.ai gagnerait à proposer davantage de contenu gratuit pour fidéliser les utilisateurs. Un système de récompenses pour les plus actifs pourrait aussi être envisagé.
Les retours des psychologues et experts sur les impacts de ce type d’application
L’émergence d’applications comme Candy.ai soulève de nombreuses questions chez les experts. Psychologues et sociologues s’interrogent sur les potentielles dérives de ces relations virtuelles.
Le risque d’un repli sur soi
Certains utilisateurs pourraient être tentés de se réfugier dans la relation avec leur petite amie virtuelle, au détriment des interactions réelles. À terme, ce repli sur soi nuirait à leur développement social et affectif.
Pour le psychologue Jean Dupont, « il est essentiel que les utilisateurs gardent un lien avec la réalité. La petite amie virtuelle doit rester un complément, pas un substitut aux relations humaines ».
Une vision biaisée de la relation amoureuse
En proposant de créer la partenaire idéale, Candy.ai renvoie une image idéalisée de la relation amoureuse. Les utilisateurs pourraient s’habituer à une compagne toujours disponible et conciliante.
Le sociologue Marc Durand met en garde : « À trop fréquenter une petite amie virtuelle parfaite, on risque d’être déçu par les relations réelles, forcément plus complexes et imparfaites ».
La nécessité d’un encadrement éthique
Pour éviter les dérives, les experts appellent à un meilleur encadrement éthique des applications comme Candy.ai. Ils préconisent notamment :
- La mise en place de garde-fous pour prévenir l’addiction
- Un contrôle strict des contenus proposés
- L’intégration de messages de prévention sur les risques d’un usage excessif
Seul un développement responsable et transparent permettra à Candy.ai de s’imposer durablement comme un acteur clé de la relation amoureuse 2.0.
Llama 3.2 de Meta : Nouveautés, caractéristiques, comparaison
Meta vient de lancer la nouvelle version de ses modèles de langage open-source, Llama 3.2.
Cette mise à jour apporte des améliorations en termes de performances et de fonctionnalités, tout en proposant des modèles plus légers et accessibles.
Découvrons ensemble les principales nouveautés de Llama 3.2 et ce qu’elles impliquent pour les développeurs et les entreprises.
Les nouveaux modèles Llama 3.2 de Meta
La famille de modèles Llama 3.2 se compose de quatre versions distinctes : 1B, 3B, 11B et 90B. Les modèles 1B et 3B sont des versions allégées conçues pour fonctionner efficacement sur des appareils mobiles et embarqués.
Les modèles 11B et 90B, quant à eux, sont des modèles multimodaux capables de traiter à la fois du texte et des images, offrant ainsi des capacités de raisonnement visuel avancées.
Disponibilité et compatibilité
Les modèles Llama 3.2 sont disponibles en téléchargement sur le site officiel de Meta et sur la plateforme Hugging Face. Ils sont également accessibles via un large écosystème de partenaires, notamment :
- AMD
- AWS
- Databricks
- Dell
- Google Cloud
- Groq
- IBM
- Intel
- Microsoft Azure
- NVIDIA
- Oracle Cloud
- Snowflake
Caractéristiques des modèles légers 1B et 3B
Les modèles Llama 3.2 1B et 3B se distinguent par leur efficacité et leur capacité à fonctionner sur des appareils à ressources limitées. Ils ont une context window de 128 000 tokens, ce qui les rend particulièrement adaptés aux tâches de résumé, de suivi d’instructions et de réécriture.
Ces modèles sont optimisés pour les processeurs Arm et sont immédiatement compatibles avec les puces Qualcomm et MediaTek, leaders mondiaux des systèmes sur puce (SoC) pour appareils mobiles.
Cas d’utilisation des modèles légers
Les modèles 1B et 3B ouvrent la voie à de nombreuses applications innovantes, notamment :
- Résumé des derniers messages reçus
- Extraction des tâches à accomplir
- Envoi automatique d’invitations à des réunions de suivi via des outils intégrés
Fonctionnalités des modèles multimodaux 11B et 90B supportant l’analyse visuelle
Les modèles Llama 3.2 11B et 90B se démarquent par leurs capacités multimodales, leur permettant de traiter et de raisonner sur des images en plus du texte. Ils excellent dans la compréhension de documents, y compris les graphiques et les tableaux, ainsi que dans la génération de légendes d’images.
Ces modèles sont capables de localiser précisément des objets dans une image à partir de descriptions en langage naturel, offrant ainsi de nouvelles possibilités d’interaction homme-machine.
Exemples d’applications des modèles multimodaux
| Tâche | Description |
|---|---|
| Analyse de données | Répondre à des questions sur les performances d’une entreprise en se basant sur des graphiques |
| Assistance à la navigation | Fournir des informations sur un itinéraire de randonnée à partir d’une carte |
| Génération de légendes | Créer des descriptions pertinentes pour des images en extrayant les détails clés |
Comparaison des performances de Llama 3.2 avec les modèles concurrents
Un modèle qui performe dans l’analyse d’image
Les modèles Llama 3.2 se positionnent par rapport aux modèles concurrents, tant en termes de performances que de flexibilité. Les évaluations montrent que les modèles multimodaux 11B et 90B sont compétitifs avec des modèles de pointe tels que Claude 3 Haiku et GPT4o-mini sur des tâches de reconnaissance d’images et de compréhension visuelle.
De même, le modèle 3B surpasse les modèles Gemma 2 2.6B et Phi 3.5-mini sur des tâches telles que le suivi d’instructions, le résumé, la réécriture et l’utilisation d’outils, tandis que le modèle 1B est compétitif avec Gemma.
Résultats des évaluations
| Modèle | Tâche | Performance |
|---|---|---|
| Llama 3.2 11B/90B | Reconnaissance d’images | Compétitif avec Claude 3 Haiku et GPT4o-mini |
| Llama 3.2 3B | Suivi d’instructions, résumé, réécriture, utilisation d’outils | Surpasse Gemma 2 2.6B et Phi 3.5-mini |
| Llama 3.2 1B | Tâches générales | Compétitif avec Gemma |
Tarification et licences pour l’utilisation des modèles Llama 3.2
Meta s’engage à rendre ses modèles Llama accessibles et abordables pour les développeurs et les entreprises.
Les modèles Llama 3.2 sont disponibles sous licence open-source, permettant une utilisation, une modification et une distribution gratuites.
Cependant, certains services et outils complémentaires proposés par les partenaires de Meta peuvent être soumis à des frais supplémentaires. Il est recommandé de consulter les conditions spécifiques de chaque plateforme partenaire pour obtenir des informations détaillées sur les tarifs applicables.
Les différences entre Llama 3.1 et 3.2
| Caractéristique | Llama 3.1 | Llama 3.2 |
|---|---|---|
| Tailles de modèles | 8B, 70B, 405B | 1B, 3B, 11B, 90B |
| Capacités multimodales | Texte uniquement | Texte et images (11B, 90B) |
| Modèles légers | Non | Oui (1B, 3B) |
| Langues supportées | 8 langues | Non spécifié |
| Context window | 128K tokens | 128K tokens (1B, 3B) |
| Focus principal | Compétition avec grands modèles | Accessibilité et efficacité |
| Capacités spécifiques | Raisonnement, utilisation d’outils | Reconnaissance d’images avancée |
Ressources supplémentaires
Pour en savoir plus sur les modèles Llama 3.2 et leur utilisation, consultez les ressources suivantes :