Reprise du message précédent :
Yes la situation est transitoire, néanmoins on sait pas trop combien de temps ça durera.
En attendant le marché continu d'être inondé de candidats.
Et justement le fait que des gars ayant publié (en first auteur ?) à du NIPS candidatent à une offre non alignée à leur profil fait peur.
 
C'est top que tu regarde les profils Github !
Je suis moi même convaincu que c'est un excellent moyen d'évaluer un candidat. En admettant qu'il ai pas pompé du code, ça permet d'évaluer ses compétences, ses idées / son originalités, et toute les compétences software à côté (qualité de code, tests, CI CD...).
Par contre ça prends du temps à aller regarder c'est sur, malheureusement trop peu de recruteurs / managers prennent la peine d'aller voir.

GPT-4 est sorti https://openai.com/product/gpt-4
 
Il me semble qu'il fasse de la vision aussi  
 

 
Jpense que c'est objectivement fini, la barriere cognitive est trop grande pour la maj de l'humanite maintenant (de toute facon l'intelligence regresse partout). Je sais pas trop ce que ca va donner, surement une sorte de RSA generalise et des tickets alimentaires avec 99% de la pop en etat vegetatif

 
Lien de l'étude ?

On est encore loin d'un truc parfait
 
30 minutes que je lui demande des refs sur un modèle. Impossible de trouver le papier qu'il me recommande. Je lui demande les refs exactes, toujours impossible à trouver. Il me fait le même coup 2, 3 fois ensuite. Puis je lui demande si le papier en question existe vraiment, et...
 

 
faut vraiment que je fasse 1 mois de chômage pour sizer l'impact du truc des IAs
ça peut grand remplacer 80% des bullshits jobs
ça va être le retour à la paysannerie pour nous

 
C'est GPT 3.5, le 4 est seulement sur la version payante pour ceux short-listé si j'ai bien compris
 
C'est pas un moteur de recherche, c'est un modèle qui déblatère du texte dépendemment du contexte d'entré. OpenAI a fait des efforts pour améliorer la factualité des outputs mais ça reste sujet à erreur oui
 
Faut plutôt l'utiliser comme un stagiaire / esclave, i.e : lui demander de rédiger des mails, synthétiser des documents, produire du code, aider à brainstorm des algos etc
 
Jpense le prochain incrément de taille ça va être d'interfacer ChatGPT avec des systèmes formels comme Wolfram Alpha pour les maths ou diverses bases de données
 
Pensée émue pour les ptits jeunes qui viennent de s'inscrire en fac de droit...

j'ai plus peur pour les assistants/ secrétaires/Petites mains en tous genres que pour les juristes (la gueule de la défense/plaignant si la partie en face peut demander à GPT quelle est sa stratégie et lui demander de contrer les arguments avant le procès tranquillement  

Par contre je me pose de vraies questions concernant mon taffe d'avant vente : chat g-p-t résume les demandes de ce client et propose une architecture et des outils de l'entreprise tutu pour y répondre, tu argumenteras en mettant en avant les forces de la proposition et tu préparera quelques slides qui les resume pour s'adresser à l'utilisateur / acheteur/ manager / développeur/ administrateur / ...

La bonne nouvelle c'est qu'il pond encore n'importe quoi en inventant... Finalement c'est peut être le marketing qui devrait se méfier

Mon big boss a payé une licence gpt4 pour tout le monde

Il vous a donné des consignes particulières ? Ça ne vous freine pas dans l'usage le risque d'hallucinations de GPT 4 ?

C'est plutôt pour les juristes que cela semble compliqué car statistiquement (je vais te chercher la source) 98% des questions de droit peuvent être résolues par un bot, les 2 derniers pourcent étant traitées par des juristes. D'ailleurs une startup US s'est positionnée sur ce créneau : DoNotPay (https://www.livelaw.in/news-updates [...] -us-218552).
 
Pour les secrétaires, ça va surtout devenir une assistance très importante qui mécaniquement devrait permettre la réduction de la masse salariale mais de là à les faire disparaitre j'en doute fort (surtout concernant les secrétaires de direction)...
 
On sera fixé relativement rapidement de toute façon

 
0 consignes
 
J'imagine qu'on a pas le droit de plug du code propriétaire dedans même si j'imagine que personne ira checker
 
GPT4 est très performant, on s'en servira surtout pour rédiger / compléter / factoriser/ optimiser du code. Ça peut être intéressant aussi pour brainstorm des idées sur  problème.  
 
Évidemment faut pas s'en servir comme un Google bis, ça n'a pas de sens

"Holy moly! How are we going to get to a world where the AI team can debug issues?"

"Not sure why (esclave de l'équipe de dev) and I are able to figure this stuff out through logs but somehow everyone else is incapable?"

On est d'accord je lui propose un 1vs1 gare du nord direct  ?  

Je croyais que GPT resolverait tous les problèmes

Bonsoir,
 
Je bosse comme data scientist dans une boîte de taille moyenne depuis maintenant 3 ans et demi; c'est ma première expérience pro.
 
Au tout début j'étais assez confiant et motivé dans mon travail, on m'a refilé des sujets intéressants à creuser, mais sans réel mentoring donc beaucoup d'autonomie. En effet, je suis dans une équipe de dev/software engineer sans compétences en data science.
 
Mais peu à peu, par manque d'effectif en dev, on commence à me refiler des tâches purement de développement qui n'ont rien à avoir avec mes compétences. Du coup je m'exécute, mais sans grande expertise et passion. Au fur et à mesure, les projets sortent de plus en plus de la data science (faire des API, des applications web, des dashboards etc ...) au point de ne plus en contenir. On m'a même à un moment demander de faire du powerBI.
 
Grandement découragé par mon job, j'en deviens léthargique. Sur les 2 dernières années, je dirais que j'ai bossé effectivement 10% de mon temps de travail. Les journées de télétravail de 8h se transforment en 2h de travail effectivement et Netflix + JV le reste du temps. Le fait que mon manager ne se plaint pas de ma performance (pourtant je vous assure, je suis une brêle en dev, mon code est dégueulasse, pas documenté, pas testé, "tant que ça marche" ) m'a un peu encouragé à cette forme de paresse.
 
Y'a 2 mois, j'ai décidé de reprendre ma carrière pro en main et j'ai considéré que la boîte où je suis ne me permettrais pas de faire le job que j'aime, à savoir de la data science. La boîte n'a ni la data, ni la volonté pour. Du coup j'ai postulé à des offres sur Linkedin. Une 50aine de candidatures, une 10aine d'entretiens, plusieurs refus et 3 offres.
 
Sur ces offres, 2 sont grossomodo un coup de chance, j'ai pu assez bien pipeauter sur un projet sur lequel j'ai travaillé pendant quelques mois au tout début et qui représente à lui seul ma réelle expérience pro. Problème, ils m'ont fait des offres significativement en dessous de ce que je gagnais et j'ai pas osé accepter.
 
La 3ème offre était beaucoup plus mouvementé. Déjà le process était long (4 entretiens), j'ai cru avoir complétement raté certains entretiens et pourtant j'ai eu l'offre ... La boîte est anglaise et l'équipe internationale en remote, donc entretien en anglais, et je vous assure, à certains moment de l'entretien j'étais tellement déstabilisé que c'était pas possible qu'ils comprennent ce que je raconte (je suis plutôt bon en anglais, mais je suis très loin de parler de manière fluide et sans interruption). Quand j'ai reçu l'offre, je me suis honnêtement demandé si c'était pas une erreur. J'ai quand même fini par signer parce qu'ils semblaient faire de la vraie data science et c'est extrêmement bien payé en plus.
 
Maintenant que je suis à une semaine de la prise de ma nouvelle fonction, j'en viens à appréhender ce changement professionnel. J'ai l'impression de pas être à la hauteur parce que :
 
- j'ai pas foutu grand chose sur ma première XP pro, je ne me sens pas légitime. A la fois j'ai pas beaucoup progressé en data science pure, et j'ai pas cette rigueur de dev qui aurait pu combler un peu tout ça.
 
- c'est un poste de niveau intermédiaire sur le papier (3-4 ans d'XP) mais j'ai l'impression que c'est payé comme pour un senior/lead (65k fixe + 10k variable pour du full remote en CDI), du coup ça me fout un peu la pression.
 
- le contexte internationale avec toute l'équipe qui parle qu'en anglais c'est assez nouveau pour moi. Je m'exprime correctement en temps normal, mais je perds vite mes moyens quand c'est en anglais
 
- récemment j'étais avec un groupe d'ancien camarade de promo et on aborde le sujet du marché en data science. Tous avait l'air d'accord pour dire que ça devient de plus en plus compliqué, la demande baisse, l'offre augmente et que si on avait trouvé une planque, il faut y rester. Ou alors se convertir en ML Engineer/Data Engineer, chose qui ne m'intéresse guère puisque de mon point de vue c'est principalement du dev.
 
Des conseils, avis, remarque sur ma situation ?

Détends toi, des DS qui font autre chose que de la DS je dirais que c'est presque la norme

Pour le full english si t'as été pris c'est que t'as le minimum qu'il faut et se toute façon 80% de la communication passera par slack

Le marché de la Data qui devient moins porteur oui et non: pour les gens avec de l'XP y a de belles opportunités mais ça a baissé. J'envie pas les juniors par contre. Et oui beaucoup d'offres sont en DE j'ai l'impression

T'as l'air en plein syndrome de l'imposteur, on est beaucoup à passer par là

+1
 
Fake it till you make it
 
Et dis toi que y'a des gens bien plus mauvais que toi à des postes plus élevés, que le mérite n'existe pas. Le plus important c'est que tu ai décroché le poste et que ça te plaise.
 
Moi je serai toi je tâterai le terrain les 2/3 première semaines pour ensuite improviser / adapter mes méthodes de travail, mais je vois pas de raison pour que ça se passe mal. C'est pas un poste de research scientist chez Google où on va te demander des nouvelles preuves de retropropagation

Bienvenu dans le monde pro.
C’est souvent un facteur hasard qui force le destin.
Te stresses pas, tu vas galère au départ et tu monteras en anglais tout seul.
Pour le code, c’est de la motiv donc ça devrait aller !

Gros classique le syndrome de l'imposteur et plutôt bon signe pour la suite. Continue d'utiliser cette inquiétude pour te bouger et si tu n'as rien a faire cette semaine remet toi dans le bain en douceur : articles et exercices de DS  en illimité

Bravo en tous cas

Bonjour,  
 
J'ai une question sur l'utilisation de modèles dont le code source est GPL. Est ce que le fichier de poids est GPL contaminant ?
 
Plus précisément, j'ai entrainé un Yolov4 avec mes données. J'ai ensuite développé un lecteur vidéo qui intègre le réseau résultant (au format onnx), pour faire de la détection temps réel et quelques traitements spécifiques sur ces détections pour affichage/filtrage... etc.  
 
Le code source de Yolov4 est GPL. Est ce que l'ensemble de mon lecteur vidéo doit devenir GPL ?
 
Avant que l'on me fasse cette réponse, je tiens à préciser que la question est un peu plus subtile qu'il n'y parait : on pourrait me répondre que non, car c'est comme une image ou un modèle 3D créé avec une application GPL : même si l'application utilisée pour la créer est GPL, je peux intégrer mon image ou mon modèle 3D dans un jeu que je développe, ça ne va pas rendre le jeu GPL. Certes, mais l'analogie avec un fichier de poids est à mon avis foireuse, pour la raison suivante : ce que protège la licence GPL, il me semble que ce n'est pas "juste" le code source qui définit la structure et l'architecture en couches de ce réseau, c'est aussi la structure et l'architecture de ce réseau elle même (qu'elle soit définie en tensorflow, keras, pytorch ou autre, c'est pareil). Or, dans un fichier onnx, il y a non seulement les poids, mais il y a aussi la définition de l'architecture du réseau (cela même qui, il me semble, est protégé par la licence GPL). D'où la question.
 
J'ai demandé à ChatGPT, il m'a répondu de prendre contact avec un avocat :  

Ca m'a toujours paru foireux ces trucs; il se passe quoi si tu changes une activation ou rajoute une couche ? Techniquement c'est plus le même modèle

Mais je n'ai rien changé, j'utilise le réseau tel quel, dans un pipeline de traitement au sein de mon application. L'image est prétraitée avant d'être envoyée au réseau, et j'effectue un traitement/filtrage/calcul de stats... sur ses sorties, que je présente à l'image. Mais le réseau lui, est utilisé tel quel sans en changer aucune couche.

Non. On avait le même questionnement dans ma boite pour YOLOv5. La réponse de nos juristes:
- entrainer le model chez nous (cloud), puis donner les poids pour inférence au client: aucun souci.
- si on fait un soft, un package à déployer avec l'entrainement chez le client: il faut partager tout le code source (y compris tes changements).
Mais effectivement, donner l'onnx au client pour l'inférence c'est de montrer la structure du modèle...

P.S. ce n'est pas le code qui est protégé par GPL? Parce que tu peux trouver Yolov4 avec la licence Apache.

 
 
T'as un peu testé ? C'est mieux que gothub copilot ?

 
L'usage est un peu different. Copilot c'est mieux pour les devs (surtout avec la sortie de copilot X... https://www.youtube.com/watch?v=q1HZj40ZQrM) car c'est directement integre a l'IDE. En ML/DL/DS on passe rarement la journee sur VScode / Pycharme a redige du code donc l'usage de copilot se justifie moyennement, par contre on passe bcp de temps a ecrire des experiences etc donc chatgpt est tres utile pour brainstorm / ecrire des POC rapidement
 
Ca marche plutot bien de ce que j'ai teste, tres impressionnant

ChatGPT + wolfram alpha c'est officiel
 
https://writings.stephenwolfram.com [...] perpowers/
 
Tic tac...... bientôt fin de la partie

Va falloir commencer à penser à un Revenu Universel à ce stade là    
 
Il ne va plus rester que des boulots de merde usant physiquement style Maçon, Éboueur ou Menuisier  
 
Et encore, parce que la robotique est à la traîne

 
En Asie y'a plus vraiment de serveurs, les gens scannent 1 QR code / utilisent un ipad ou une borne pour commander la nourriture, des fois c'est self service aussi. Quand t'as fini de manger t'as juste à payer en ligne
 
Les boulots manuels genre construction etc sont faits par des esclaves indo-pakistanais stockés dans des dortoirs
 
Je pense personnellement que 1) tu dormiras dans 1 pod 2) tu mangeras des insectes 3) tu ne possederas rien 4) et tu seras HEUREUX
 
D'ailleurs en parlant d'indiens jsp pas comment ils vont gérer les millions de chômeurs maintenant que chatgpt fait mieux qu'eux pour une fraction du prix  
 
Imo c'est fini, vu l'inertie c'est pas encore le bordel mais la décennie à venir va être sportive si j'ose dire

Bof,  faudra toujours quelqu'un pour contrôler l'output de ces modèles (d'une manière ou d'une autre), et écrire son prompt de façon rigoureuse

 
Job lambda pour le citoyen de 2030 : ecriveur de prompt GPT. Remuneration : un grand bol de criquets  

Plus qu’à choper les derniers trains en bossant sur les LLM
 
Sinon je me reconvertis en maçon tailleur de pierre

Le C dans lair du jour sur l'IA, avec Laurence Devillers comme invitée, et d'autres experts (en expertise) habituels du plateau.
L''introduction est magique lorsque Devillers prend la parole pour dire ce que c'est l'IA. Personne sur le plateau ne pipe rien

Déjà c'est bien ils invitent quelqu'un qui sait de quoi elle parle
 
Vu récemment aussi : https://twitter.com/savvyRL/status/ [...] 77952?s=20

Je viens de mater l'émission - je trouve que Gaspard Koenig était aussi plutot pertinent. Par contre les deux autres étaient vraiment pas au point.
Laurence Devillers aurait pu vulgariser un peu plus son explication (en évitant les terms genre "tokens" ), ca se voit que c'est une experte qui a l'habitude de discuter avec ses pairs.
 
Leur section sur la santé était un peu confuse, mais ca demanderait du temps car il y a deja du ML dans des produits medicaux; par contre utiliser ChatGPT pour faire du diagnostic c'est clownesque.

J'aime beaucoup Gaspard Koenig. Je vous conseille vivement ses livres sur l'IA (la fin de l'individu notamment)

https://ai.facebook.com/research/pu [...] -anything/

C'est pas clownesque c'est déjà en cours chez microsoft (jvais retrouver la source)

Edit : https://digitalhealth.modernhealthc [...] t-gpt4-EHR

On commence à faire ça aussi dans ma boite; on lui file la liste des outputs et on demande de rédiger une conclusion clinique

Vous avez réussi à faire approuver ça en tant que dispositif médical ?
Ça me paraît vraiment surprenant

Non c'est en cours de dev là, on verra
 
La FDA est pas trop regardante je trouve de toute façon

On sent que l'analyse réglementaire a été poussée

Bon courage pour la certification

Comme par exemple une certaine @urelie je@n?