Khaled IBRAHIM MOUSSA

La recherche scientifique connaît une accélération grâce à l’essor des modèles d’IA générative appliqués à la simulation. Ces technologies, initialement connues pour la création de textes, d’images ou de contenus multimédias, trouvent désormais des applications dans des domaines tels que la chimie, la physique, la climatologie ou encore la biologie. Traditionnellement, les simulations scientifiques nécessitent d’importantes ressources de calcul, avec des modèles numériques complexes et des temps d’exécution pouvant atteindre plusieurs jours, voire semaines. L’intégration de l’IA générative permet de réduire considérablement ces délais en proposant des modèles prédictifs entraînés sur de vastes ensembles de données expérimentales et numériques. Ces systèmes offrent la capacité d’approximer des résultats de simulation avec une rapidité inédite, tout en conservant un haut niveau de précision. Un exemple concret est l’utilisation d’IA pour accélérer la découverte de nouveaux matériaux et m...

Les besoins en recherche et en extraction d’informations évoluent rapidement à mesure que les données disponibles en ligne et en entreprise explosent en volume et en diversité. Face à cette complexité, une tendance émerge : les modèles de recherche d’information augmentée par IA (AI-augmented information retrieval). Cette approche vise à combiner la puissance des moteurs de recherche traditionnels avec les capacités contextuelles et génératives de l’intelligence artificielle. Historiquement, les systèmes de recherche se basaient principalement sur des algorithmes de classement par mots-clés, comme TF-IDF ou BM25. Ces méthodes, bien que performantes pour des requêtes simples, peinent à saisir les nuances de contexte ou les intentions complexes des utilisateurs. Les modèles de recherche augmentée intègrent désormais des grands modèles de langage (LLM) et des techniques d’embedding sémantique, permettant de comprendre et d’interpréter les requêtes de manière plus fine. L’un des points clé...

Dans un contexte économique et industriel de plus en plus complexe, les besoins en prévision deviennent stratégiques pour les entreprises. De la gestion des stocks à l’anticipation de la demande, en passant par les prévisions financières ou énergétiques, les organisations cherchent des modèles capables de combiner précision, robustesse et adaptabilité. C’est dans ce cadre que les modèles de prévision hybrides s’imposent comme une approche de plus en plus adoptée en Data Science. Ces modèles associent plusieurs techniques complémentaires, souvent issues du machine learning et des méthodes statistiques classiques, dans le but de tirer parti des avantages de chacune. Par exemple, une combinaison entre un modèle ARIMA pour capter les tendances linéaires et saisonnières, et un réseau de neurones récurrent (RNN ou LSTM) pour intégrer les non-linéarités ou les variables exogènes, permet d’obtenir des résultats plus stables et généralisables dans des environnements incertains. L’approche hybri...