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Cette étude propose un nouveau cadre conceptuel de maturité de l'IA spécifiquement adapté aux PME, qui redéfinit leur développement comme une capacité multidimensionnelle et non linéaire ancrée dans leur écosystème, en tenant compte de leurs contraintes de ressources et de leur gouvernance informelle.
Cet article présente un pipeline auto-hébergé et sans API qui convertit des supports de cours en quiz à choix multiples grâce à un modèle de langage local, en garantissant la qualité via des contrôles déterministes et en favorisant la confidentialité, la redevabilité et l'efficacité énergétique.
Ce papier démontre qu'il est possible de remplacer asymptotiquement chaque multiplication réelle par une seule opération de mise au carré (et chaque multiplication complexe par trois), permettant ainsi des réductions importantes de ressources matérielles pour les multiplications matricielles et les convolutions grâce à des architectures dédiées.
L'article présente RSH-SpMM, un cadre hybride de multiplication matrice-matrice creuse optimisé pour les GPU, qui améliore significativement les performances et la stabilité sur des matrices irrégulières grâce à une partitionnement adaptatif des lignes, une représentation RS-Tile compatible avec les Tensor Cores et un réordonnancement local.
Ce papier présente FormalRTL, un cadre multi-agents novateur qui intègre des modèles de référence logiciels comme spécifications formelles pour générer et vérifier de manière fiable et évolutive du code RTL à l'échelle industrielle.
L'article présente Kareto, un optimiseur adaptatif qui résout le problème d'optimisation multi-objectif de la configuration du stockage en couches pour le cache KV des LLM en naviguant efficacement dans l'espace des configurations pour identifier la frontière de Pareto, permettant ainsi d'améliorer le débit, de réduire la latence ou de diminuer les coûts par rapport aux stratégies statiques.
Cet article présente une extension du générateur de code C ACETONE, initialement limité au séquentiel, afin de permettre la génération de code parallèle pour les architectures multi-cœurs, notamment pour les systèmes critiques intégrant l'apprentissage automatique.
Ce papier présente ChatNeuroSim, un cadre d'agents basé sur les grands modèles de langage qui automatise le déploiement et l'optimisation des accélérateurs de mémoire calculante (CIM) en intégrant un élagage de l'espace de conception pour réduire considérablement le temps de cycle de recherche et d'exploration.
Cet article présente \texttt{electoral\_sim}, un cadre open-source en Python qui simule et compare la performance de divers systèmes électoraux, y compris un mécanisme hypothétique basé sur un noyau softmax de Boltzmann, en mesurant leur capacité à se rapprocher de la médiane géométrique des électeurs à travers des distributions de préférences variées.
Le papier présente JigsawServe, un cadre de service innovant pour les systèmes d'inférence composés sur les GPU de centre de données qui optimise conjointement la latence, la précision et les coûts en sélectionnant dynamiquement des variantes de modèles et en allouant des ressources GPU de manière spatiale et fine, permettant ainsi d'augmenter la demande de service maximale de 11,3 fois par rapport aux travaux antérieurs.
Le papier présente Granulon, un nouveau modèle multimodal fondé sur DINOv3 qui surpasse les approches existantes en améliorant la précision et en réduisant les hallucinations grâce à un contrôle adaptatif de la granularité visuelle permettant un raisonnement unifié allant du pixel aux concepts globaux.
Cet article propose l'algorithme de déformation temporelle élastique, qui résout le problème d'appariement de séries temporelles dans un espace métrique arbitraire avec une pénalité de déformation basée sur le noyau de Hellinger, le tout avec une complexité computationnelle cubique.
Cet article présente un cadre de filigrane natif pour le 3D Gaussian Splatting qui sépare la sélection des porteurs de la préservation de la qualité grâce à des modules d'experts et de contrôle de sécurité, garantissant ainsi une robustesse accrue, une fidélité visuelle supérieure et une explication auditable du processus de marquage.
Cette étude examine comment les différences liées à l'âge influencent la perception du regard déictique d'un robot social afin d'optimiser la conception d'indices non verbaux adaptés pour l'interaction humain-robot auprès des personnes âgées.
Le papier présente VisionCreator-R1, un agent natif de génération visuelle doté d'un mécanisme de réflexion explicite et entraîné via une méthode d'optimisation conjointe plan-réflexion (RPCO) qui surpasse Gemini2.5Pro sur des tâches de génération d'images uniques et multiples.
Ce papier présente HMR-1, un robot de massage hiérarchique intégrant un modèle vision-langage pour l'identification des points d'acupuncture et le contrôle des mouvements, soutenu par le nouveau jeu de données multimodal MedMassage-12K et un benchmark d'évaluation pour les soins de santé incarnés.
Ce manuscrit présente le parcours réflexif de deux chercheurs non spécialisés en gérontologie qui, en identifiant les lacunes entre les besoins des personnes âgées et la conception technologique, ont développé une empathie accrue grâce à leur bénévolat dans une communauté résidentielle pour seniors.
Cette étude démontre que les erreurs de sélection ou de placement sont moins préjudiciables à la fiabilité perçue d'un robot que les glissements ou les blocages, et que cette fiabilité peut être rétablie par des exécutions réussies ultérieures sans nécessiter de réparation sociale explicite.
Cet article comble un écart théorique en démontrant que la dépendance doublement exponentielle pour les QBF avec peu de variables existentielles est optimale sous l'hypothèse ETH, tout en proposant un algorithme quasi-optimal pour le cas restreint à deux blocs de quantificateurs.
Cette recherche présente un système d'affectation de places de stationnement intelligent et économique utilisant la vision par ordinateur et le modèle YOLOv8, qui fusionne des images de quatre caméras via une projection inverse de perspective pour simuler un environnement de stationnement en 3D et guider les utilisateurs.