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Home » Apple détaille comment il prévoit d’améliorer ses modèles d’IA en analysant en privé les données utilisateur
Startups

Apple détaille comment il prévoit d’améliorer ses modèles d’IA en analysant en privé les données utilisateur

JohnBy Johnavril 15, 2025Aucun commentaire2 Mins Read
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Dans le sillage des critiques sur les performances décevantes de ses produits d’IA, en particulier dans des domaines tels que les résumés de notification, Apple a détaché lundi comment il essaie d’améliorer ses modèles d’IA en analysant les données utilisateur en privé à l’aide des données synthétiques.

En utilisant une approche appelée «confidentialité différentielle», la société a déclaré qu’elle générerait d’abord des données synthétiques, puis d’interroger les appareils des utilisateurs (à condition qu’ils puissent partager l’analyse des appareils avec Apple) avec des extraits des données synthétiques générées à comparer, et les améliorent par la suite.

«Les données synthétiques créent pour imiter le format et les correctifs importants des données utilisateur, mais ne contiennent aucun contenu généré par les utilisateurs réels», a écrit la société dans un article de blog. «Pour organiser un ensemble représentatif d’e-mails synthétiques, nous commençons par créer un large ensemble de messages synthétiques sur une variété de sujets (…), nous dérivons ensuite une représentation, appelée un message intégré, de chaque message synthétique celui des dimensions clés du message comme le langage, le sujet.

La société a déclaré que ces intérêts se sont ensuite sentis sur un petit nombre de dispositifs utilisateur qui s’opposent à une analyse de périphérique et aux appareils?

La société a déclaré qu’elle utilisait cette approche pour améliorer ses modèles Genmoji et, à l’avenir, utiliserait les données synthétiques pour l’image de jeu d’image, la baguette d’image, la création de souvenirs et les outils d’écriture ainsi que l’intelligence visuelle. Apple a déclaré qu’il interrogerait également les utilisateurs qui optent en partage d’analyses de périphériques avec des données synthétiques pour améliorer les résumés de messagerie.



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