L’IA suisse Apertus s’associe à Lumo, l’assistant IA de Proton

L’équipe de recherche d’Apertus, réunissant l’EPFL, l’EPFZ et le Centre suisse de calcul scientifique (CSCS), annonce une collaboration avec Proton. Les chercheurs d’Apertus auront ainsi accès aux retours volontaires des utilisateurs de Lumo. Ces données doivent contribuer à améliorer le modèle.

(Source: EPFL, ETH Zurich, CSCS / Molinari Design)

L’équipe de recherche d’Apertus collabore avec l’éditeur genevois Proton. Apertus 1.5 peut désormais être sélectionné comme modèle de langage dans Lumo, l’assistant IA de Proton, indique un communiqué des deux EPF. Les utilisateurs peuvent transmettre volontairement leurs retours sur l’assistant, que les chercheurs d’Apertus pourront exploiter afin de poursuivre le développement de leur modèle.

«Les retours issus d’usages réels sont précisément ce qui manquait jusqu’ici aux modèles ouverts. Grâce à Proton, les utilisateurs de Lumo pourront, s’ils le souhaitent, fournir des retours qui contribueront à la recherche sur Apertus. Pour un modèle entièrement ouvert et développé dans le secteur public, cela change la donne», déclare Imanol Schlag, chercheur à l’ETH AI Center et co-responsable du projet Apertus. Apertus et Proton, connu pour son respect de la protection des données, entendent ainsi faire progresser une IA ouverte et souveraine en Suisse et en Europe.

Le communiqué souligne que les conversations avec Apertus 1.5 restent privées et protégées par un chiffrement zero-access. Cette collaboration vise à permettre à Apertus 1.5 de bénéficier d’un avantage jusqu’ici essentiellement réservé aux grandes entreprises et aux développeurs de modèles d’IA: l’accès aux retours issus de l’utilisation réelle. Les modèles ouverts comme Apertus ne disposent généralement ni d’un nombre comparable d’utilisateurs ni d’un volume équivalent de retours pratiques.

Pour rappel, Apertus a été développé par des chercheurs de l’EPFL, du Centre suisse de calcul scientifique (CSCS) et de l’EPFZ puis entraîné sur le supercalculateur Alps du CSCS. Les données d’entraînement, le code source et le processus de développement du modèle sont accessibles publiquement.

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