###### 17 septembre 2024



Meta, comme de nombreuses autres grandes entreprises technologiques, a développé son propre modèle d'IA générative connu sous le nom de [Llama](https://llama.meta.com/). Ce qui distingue Llama, c'est sa nature ouverte, permettant aux développeurs de le télécharger et de l'utiliser avec une liberté considérable, même s'il y a certaines conditions à garder à l'esprit. Cette approche contraste avec des modèles comme Claude d'Anthropic, [GPT-4o d'OpenAI](https://openai.com/index/hello-gpt-4o/) (le moteur derrière [ChatGPT](/news/ai-at-your-fingertips-chatgpt-app-now-available-for-mac-2024-07-02)) et Gemini de Google, qui sont disponibles uniquement via des API.

Pour offrir aux développeurs plus de flexibilité, Meta s'est associé à des fournisseurs de services cloud tels qu'AWS, Google Cloud et Microsoft Azure pour proposer des versions hébergées dans le cloud de Llama. De plus, Meta a créé des outils qui simplifient le processus permettant aux développeurs d'affiner et d'adapter le modèle pour répondre à leurs besoins spécifiques.

Vous trouverez ci-dessous une description détaillée de Llama, y ​​compris ce qu'il peut faire, les différentes versions qu'il propose et comment vous pouvez l'utiliser efficacement.

## Qu'est-ce que le lama ?

Le lama n'est pas qu'un simple modèle ; il englobe une gamme de modèles, tels que :

- Lama 8B

- Lama 70B

- Lama 405B

Les versions les plus récentes (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B et Llama 3.1 405B) ont été publiées en juillet 2024. Ces modèles sont formés sur un large éventail de sources de données, telles que des pages Web dans différentes langues, du code public, des fichiers disponibles en ligne., et les données synthétiques produites par d’autres systèmes d’IA.

Les Llama 3.1 8B et 70B sont des modèles compacts capables d'exécuter une variété d'appareils, des ordinateurs portables aux serveurs. Le Llama 3.1 405B, en revanche, est un modèle à grande échelle qui nécessite généralement du matériel de centre de données. Même si les modèles plus petits ne sont peut-être pas aussi puissants que le 405B, ils offrent des performances plus rapides et sont optimisés pour réduire le stockage et la latence.

Tous les modèles Llama disposent d'une fenêtre contextuelle de 128 000 jetons, leur permettant de gérer environ 100 000 mots (ou 300 pages de texte). C'est à peu près la longueur de livres comme Wuthering Heights ou Harry Potter et le Prisonnier d'Azkaban. Une longue fenêtre contextuelle aide le modèle à conserver les informations des documents et données récents, réduisant ainsi le risque de s'éloigner du sujet.

## Que peut faire le lama ?

Comme d'autres modèles d'IA générative, Llama peut aider dans diverses tâches, telles que le codage, la réponse à des questions mathématiques simples et la synthèse de documents en huit langues : anglais, allemand, français, italien, portugais, hindi, espagnol et thaï. Il peut gérer la plupart des tâches basées sur du texte, telles que l’analyse de fichiers tels que des PDF et des feuilles de calcul, mais il n’a actuellement pas la capacité de générer ou de traiter des images – ce qui pourrait changer à l’avenir.

Les modèles de lama peuvent s'intégrer à des applications, des outils et des API tiers pour effectuer diverses tâches. Ils sont configurés pour utiliser Brave Search pour répondre aux questions sur l'actualité, l'API Wolfram Alpha pour les requêtes mathématiques et scientifiques et un interpréteur Python pour la validation du code. Selon Meta, Llama 3.1 peut même utiliser certains outils sur lesquels il n'a pas été explicitement formé, bien que la fiabilité de cette fonctionnalité soit encore incertaine.

## Où pouvez-vous utiliser Lama ?

Si vous souhaitez vous connecter directement avec Llama, l'expérience du chatbot Meta AI est prise en charge sur des plateformes telles que Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus et Meta.ai.

Pour les développeurs, Llama est disponible en téléchargement et peut être adapté à plusieurs plates-formes cloud populaires. Meta s'est associé à plus de 25 entreprises pour héberger Llama, notamment Nvidia, Databricks, Groq, Dell et Snowflake. Beaucoup de ces partenaires fournissent des outils supplémentaires qui permettent à Llama d'accéder à des données propriétaires ou de fonctionner plus efficacement.

Meta suggère d'utiliser les modèles Llama plus petits, en particulier les 8B et 70B, à des fins générales telles que l'exécution de chatbots ou la création de code. D'un autre côté, le Llama 405B, plus grand, est plus approprié pour des tâches telles que la distillation de modèles, qui impliquent le transfert de connaissances d'un modèle plus grand vers un modèle plus petit, ainsi que la génération de données synthétiques pour entraîner d'autres modèles.

Les développeurs exploitant des applications comptant plus de 700 millions d'utilisateurs mensuels doivent acquérir une licence spéciale auprès de Meta pour accéder à Llama, et celle-ci sera accordée à la discrétion de Meta.

## Quels outils Meta propose-t-il pour Llama ?

Meta a introduit plusieurs outils pour améliorer la sécurité de Llama :

1. **Llama Guard** : un cadre de modération qui identifie les contenus problématiques tels que les discours de haine, l'automutilation et la violation des droits d'auteur.

2. **Prompt Guard :** Un outil spécialement conçu pour protéger Llama des messages nuisibles qui cherchent à contourner ses mesures de sécurité.

3. **CyberSecEval :** Une suite d'évaluation des risques de cybersécurité qui évalue la sécurité des modèles, en se concentrant sur les menaces telles que l'ingénierie sociale automatisée et les cyberactivités offensives.

Par exemple, Llama Guard peut détecter le contenu nuisible ou illégal entré ou généré dans Llama, permettant aux développeurs de personnaliser les catégories bloquées. Prompt Guard se concentre sur la défense contre les « attaques par injection de messages » qui tentent de manipuler le modèle. CyberSecEval propose des références pour évaluer les risques de sécurité associés aux modèles Llama.

## Les limites du lama

Le lama, comme les autres modèles d’IA générative, a ses limites et ses risques potentiels. L'une des principales préoccupations est de savoir si Meta a utilisé du matériel protégé par le droit d'auteur pour former Llama. Si tel est le cas, les utilisateurs pourraient être tenus responsables de tout contenu protégé par le droit d'auteur généré par le modèle.

Des rapports récents indiquent que Meta utilise des livres électroniques protégés par le droit d'auteur pour la formation en IA, malgré des avertissements juridiques. La société intègre également du contenu d'Instagram et de Facebook dans sa formation de modèles, ce qui rend difficile la désinscription des utilisateurs. Meta fait face à plusieurs poursuites, dont une de la part d'auteurs tels que Sarah Silverman, qui affirment que la société a utilisé du matériel protégé par le droit d'auteur sans autorisation.

Une considération importante est la programmation, car Llama pourrait produire du code bogué ou dangereux. Il est essentiel que les développeurs demandent à un expert humain d’examiner tout code généré par l’IA avant de l’implémenter dans leurs applications.

Bien que le modèle Llama de Meta offre une flexibilité et des opportunités considérables aux développeurs, il est important de reconnaître les risques potentiels et les limites qui l'accompagnent.

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###### Crédits image : Méta

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Qu’est-ce que le méta-lama ? Un aperçu complet du modèle Open AI pour les développeurs

###### 17 septembre 2024

Alors qu'il était encore étudiant en informatique à l'Université de Waterloo, Jacob Jackson a cofondé [Tabnine](https://www.tabnine.com/get-free-90-day-trial/?utm_term=tabnine\&utm_campaign=%5BUS%5D+%7C+%5Ben%5D+%7C+%5Bdesktop%5D+%7C+%5BRecherche:Marque%5D+%7C+%5BTabnine%5D\&utm_source=adwords\&utm_medium=ppc\&hsa_acc=4311736126\&hsa_cam=21073527735\&hsa_grp=159292934283\&hsa_ad=713438295758\&hsa_src=g\&hsa_tgt=kwd-915660947489\&hsa_kw=tabnine\&hsa_mt=e\&hsa_net=adwords\&hsa_ver=3\&gad_source=1\&gclid=CjwKCAjw0aS3BhA3EiwAKaD2ZSi_B04PfNmu2pEw62uZL71RUlGpSu2J1k_0CDSFuIosfG5tgV4fVRoCod8QAvD_BwE), une société d'assistants de codage d'IA, qui a lancé très tôt sa carrière dans l'IA . En 2019, alors que Jackson terminait ses examens finaux, Tabnine a levé environ 60 millions de dollars en capital-risque et a été vendu à Codata. Après cela, il a commencé à travailler comme stagiaire chez [OpenAI](https://openai.com/) jusqu'en 2022, date à laquelle il a pris la décision de créer une nouvelle entreprise qui améliorerait les flux de travail des développeurs.

Jackson a développé [Supermaven](https://supermaven.com/), une plateforme de codage d'IA qui développe son expérience avec Tabnine mais présente des améliorations technologiques majeures, grâce à son inspiration des développements d'outils d'IA tels que ChatGPT et GitHub Copilot. Babble, le modèle d'IA interne de Supermaven, dispose d'une fenêtre contextuelle d'un million de jetons qui lui permet d'analyser beaucoup de code à la fois. Cela rend le modèle plus fiable dans la production de code précis en lui permettant de gérer des entrées volumineuses sans « oublier » les données récentes ni s'éloigner du sujet.

Supermaven rivalise avec des concurrents comme Code Assist de Google avec 1 million de [tokens](https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them), malgré le fait que certaines plates-formes de codage d'IA, comme Magic, proposent des fenêtres contextuelles considérablement plus grandes (Magic prend en charge 100 millions de jetons). Selon Jackson, l'argument de vente unique de Supermaven réside dans sa latence réduite, rendue possible par une architecture neuronale interne innovante. De plus, la plate-forme ne prend que 10 à 20 secondes pour traiter le référentiel de code d'un développeur, apprendre les règles de codage et les API afin de pouvoir continuer à fonctionner rapidement, même avec de grandes bases de code.

Le marché des outils de codage d'IA devrait croître rapidement et atteindre 27,17 milliards de dollars d'ici 2032, [selon les prévisions](https://www.polarismarketresearch.com/press-releases/ai-code-tools-market). Plus de 1,8 million d’utilisateurs de GitHub Copilot font partie des nombreux développeurs qui ont déjà intégré l’IA dans leurs processus. Mais le secteur doit surmonter de nombreux obstacles, notamment en matière de propriété intellectuelle et de confidentialité des données. Craignant de divulguer leur code PIN, de nombreuses entreprises hésitent à utiliser les outils de codage de l’IA. De plus, on sait que du code protégé par le droit d'auteur est régurgité par les modèles d'IA dans certains cas, mettant les développeurs en danger juridique s'ils l'incluent dans leur travail sans s'en rendre compte. .

Jackson a souligné [dans une discussion avec Techcrunch](https://techcrunch.com/2024/09/16/ai-coding-assistant-supermaven-raises-cash-from-openai-and-perplexity-founders/) que même si Supermaven conserve les données pendant une brève période pour maximiser les performances du système, il n'utilise pas les données des consommateurs pour construire ses modèles. En réduisant l'exposition aux contenus dangereux pendant la formation, il a souligné que l'accent était mis sur le code accessible au public, mais il n'a pas complètement exclu la possibilité que Babble soit enseigné sur du code protégé par IP.

Supermaven a considérablement gagné en popularité malgré ces obstacles, avec plus de 35 000 développeurs utilisant la plateforme. Depuis le lancement de la société en février, sa base d'utilisateurs a triplé et bon nombre de ces clients souscrivent à des forfaits premium. Le chiffre d'affaires annuel récurrent de l'entreprise a atteint 1 million de dollars.

En raison du succès de la plateforme, les investisseurs en prennent note. Récemment, Supermaven a révélé que la société avait finalisé son premier cycle d'investissement externe, levant 12 millions de dollars auprès d'investisseurs providentiels et de Bessemer Venture Partners, qui comprenait les cofondateurs de Perplexity et d'OpenAI, John Schulman et Denis Yarats. L'argent sera utilisé pour améliorer l'éditeur de texte de Supermaven, qui est actuellement en version bêta, et pour embaucher davantage de développeurs, préparant ainsi l'entreprise à un succès à long terme dans le domaine en croissance rapide de l'IA pour le codage informatique.

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Supermaven obtient le soutien des investisseurs : un outil d'IA optimisant les flux de travail des développeurs

###### 13 septembre 2024



Meta [met à jour](https://about.fb.com/news/2024/04/metas-approach-to-labeling-ai-generated-content-and-manipulated-media/) son approche pour étiqueter le contenu qui a été édité ou modifié par des outils d'IA sur Instagram, Facebook et Threads. L’étiquette « AI Insights », qui apparaissait auparavant directement sous le nom d’un utilisateur, sera désormais déplacée vers le menu des publications pour le contenu modifié à l’aide de l’IA.

La société a déclaré que le label continuerait d'apparaître sur le contenu que Meta identifie comme étant entièrement généré par l'IA. Bien que l'étiquette puisse être moins visible sur le contenu qui a été modifié à l'aide d'outils d'IA, elle sera toujours clairement visible sur le contenu qui a été entièrement créé avec l'aide de l'IA.

Meta a annoncé qu'elle offrirait des informations indiquant si le contenu est étiqueté sur la base de signaux standard de l'industrie ou de la divulgation des utilisateurs. Ce changement, qui sera mis en œuvre la semaine prochaine, vise à « mieux refléter la portée de l’IA utilisée dans les contenus » sur l’ensemble de ses plateformes.

En réduisant l'importance de l'étiquette d'information sur l'IA, on craint que les utilisateurs ne soient plus facilement trompés par le contenu édité par l'IA, d'autant plus que les outils d'édition deviennent de plus en plus sophistiqués.

Ce n’est pas la première fois que Meta change la façon dont il étiquette le contenu lié à l’IA. En juillet, la société a changé l'étiquette de « Fabriqué avec l'IA » à « Informations provenant de l'IA » après avoir reçu des plaintes de photographes estimant que l'étiquette était mal appliquée à de vraies photos. Meta a admis que la formulation originale prêtait à confusion et aurait pu être interprétée comme signifiant que certaines images étaient entièrement générées par l'IA, même si elles n'avaient été éditées qu'avec des outils d'IA.

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###### Crédits image : Méta

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Meta modifie l'étiquetage de l'IA sur les plateformes sociales pour le contenu édité et généré par l'IA

###### 13 septembre 2024

Bien que les opinions sur la question de savoir si la nouvelle société RH de Rajeev Behera, [Every](https://www.every.io/), soit une entreprise à haut risque ou une idée brillante soient variées, la startup fait des vagues. Pour les petites entreprises, la plateforme tout-en-un intègre la gestion de la paie, de l'intégration et des dépenses. Ce marché est déjà encombré d'acteurs établis comme Gusto, Rippling et Deel ainsi que d'entreprises émergentes comme Mercury et Brex. Cependant, les partisans de Behera semblent convaincus que sa stratégie est unique. Récemment, Every a levé 22,5 millions de dollars lors d'une levée de fonds de série A dirigée par Okta Ventures, Base10 Partners, Y Combinator et Redpoint Ventures.

L'accent mis par Behera sur les entreprises en démarrage et la stratégie d'offre distinctive sont ce qui distingue sa vision. Chacun fournit des services de constitution de société gratuits aux petites entreprises, puis ouvre des comptes bancaires professionnels et fournit un soutien back-office crucial. Les frais d'interchange et les frais SaaS pour les modules supplémentaires comme la comptabilité génèrent des revenus.

[Behera a expliqué](https://techcrunch.com/2024/09/12/why-y-combinator-companies-are-flocking-to-new-banking-hr-startup-every/) qu'Every a développé des outils avancés pour la paie, les opérations bancaires et la gestion des dépenses. Pour attirer les fondateurs dès le début, ils proposent désormais des services de constitution de société gratuits. Une fois intégrées via une session personnalisée, les startups ont accès à un système complet couvrant les opérations bancaires, la paie, les ressources humaines, la comptabilité, les impôts et la conformité avec l'État. De plus, les fondateurs bénéficient d'un canal Slack dédié où ils peuvent se connecter et partager des informations avec d'autres entrepreneurs.

Après avoir terminé leur incorporation à l'aide d'Every, les clients s'y tiennent généralement au lieu d'utiliser les plateformes concurrentes comme Rippling. Disposant d'outils destinés à favoriser leur croissance au cours des cinq premières années, Every se concentre sur les entreprises de moins de 200 personnes.

L'approche de Behera est unique dans la mesure où il prévoit que ses clients les plus rentables finiront par exiger davantage de services de la part d'Every, au moins jusqu'à ce qu'Every se développe en une fintech en phase de croissance capable d'aider les grandes entreprises.

La relation de Behera avec [Y Combinator](https://www.ycombinator.com/) (YC) a été un élément essentiel du développement de Everybody. Behera, une entrepreneure expérimentée, a utilisé le réseau de l'accélérateur, et tout le monde faisait partie de la cohorte été 2023 de YC. Reflektive, son entreprise antérieure, a été rachetée en 2021 à la suite d'une augmentation de capital de plus de 100 millions de dollars. De plus, Surbhi Sarna, conseillère de YC, et son épouse, sont également une entrepreneure à succès. Pour cette raison, environ la moitié de la clientèle d'Every est venue via le vaste réseau de startups de YC.

Même si Rippling, Gusto et Deel, trois autres startups soutenues par YC, sont en concurrence avec elles, les liens étroits d'Every avec l'écosystème YC constituent un avantage significatif. Cela a attiré les investisseurs, ainsi que l'approche pratique de Behera pour créer les composants de la plateforme à partir de zéro.

Behera a embauché davantage de personnel après avoir personnellement supervisé les ventes, le support et la conception de produits pour les 50 premiers clients de l'entreprise, avec l'aide d'Alex Bard de Redpoint, qui a supervisé la levée de fonds de série A. Après avoir lu des témoignages élogieux d'entreprises qui utilisaient déjà Every, d'autres investisseurs en capital-risque ont fait de même.

En moins de deux semaines, l'argent de la série A a été obtenu sans que Behera ne recherche activement de nouveaux investisseurs. Bien que la valeur de l'entreprise n'ait pas été rendue publique, les estimations la situent à 112,5 millions de dollars. Le financement supplémentaire sera utilisé pour soutenir les services gratuits d'incorporation et d'intégration qui sont à l'origine du succès initial d'Every, ainsi que pour accroître l'équipe d'ingénierie, qui compte désormais environ 20 personnes.

Qu’est-ce que le méta-lama ? Un aperçu complet du modèle Open AI pour les développeurs

Supermaven obtient le soutien des investisseurs : un outil d'IA optimisant les flux de travail des développeurs

Meta modifie l'étiquetage de l'IA sur les plateformes sociales pour le contenu édité et généré par l'IA

La start-up RH Every obtient un financement de série A de 22,5 millions de dollars et élargit son équipe d'ingénierie en seulement deux semaines