Oh gg! J’avais vu il y a quelques mois le défi lancé sur r/MachineLearning et je m’étais dis que le processus serait très compliqué, il faut détecter des petits changements qui représentent les mots sur des radios de vieux parchemins enroulés et carbonisés. Le défi était plutôt bien présenté et la quantité de données et d’outils était assez large pour le tenter, mais honnêtement j’aurai pas non plus parié que quelqu’un allait y arriver. Après j’imagine le travail qu’il reste à faire pour étendre la méthodologie à tous les manuscrits et pour déchiffrer tous les mots d’un parchemin. Là on est content mais on n’a que 1 mot.
Le défi faisait également attention aux risques d’ “hallucinations” par une IA qui arriverait à reconstruire un mot là où en réalité il n’y en aurait pas. J’imagine que s’ils font l’annonce c’est que ça a été vérifié mais ce risque sera bien plus faible quand plusieurs mots auront été déchiffrés et que le résultat sera cohérent.
4 comments
Un nouvel espoir pour les pharmaciens.
C…h…e…h !
Oh gg! J’avais vu il y a quelques mois le défi lancé sur r/MachineLearning et je m’étais dis que le processus serait très compliqué, il faut détecter des petits changements qui représentent les mots sur des radios de vieux parchemins enroulés et carbonisés. Le défi était plutôt bien présenté et la quantité de données et d’outils était assez large pour le tenter, mais honnêtement j’aurai pas non plus parié que quelqu’un allait y arriver. Après j’imagine le travail qu’il reste à faire pour étendre la méthodologie à tous les manuscrits et pour déchiffrer tous les mots d’un parchemin. Là on est content mais on n’a que 1 mot.
Le défi faisait également attention aux risques d’ “hallucinations” par une IA qui arriverait à reconstruire un mot là où en réalité il n’y en aurait pas. J’imagine que s’ils font l’annonce c’est que ça a été vérifié mais ce risque sera bien plus faible quand plusieurs mots auront été déchiffrés et que le résultat sera cohérent.
“il faut vaincre ganon”