Avant 2013, la gouvernance de Gaza reposait sur une mosaïque complexe d'acteurs locaux et internationaux, chacun avec ses propres mécanismes de financement.
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L’intelligence artificielle distribuée est une notion essentielle dans la recherche contemporaine, et OpenAI Swarm représente une avancée dans ce domaine. Ce concept s’appuie sur l'idée de collaboration entre plusieurs agents intelligents, souvent appelés "agents autonomes", qui fonctionnent collectivement pour accomplir des tâches complexes. C'est une approche inspirée des systèmes biologiques tels que les colonies de fourmis, les essaims d'abeilles, ou les bancs de poissons, qui démontrent une intelligence collective permettant de résoudre des problèmes complexes de manière efficace, bien que chaque agent individuel ait des capacités limitées.
Swarm de OpenAI, bien que n'étant pas une plateforme commerciale directement accessible sous ce nom à l'heure actuelle, peut être décrit comme une approche d'IA collaborative où plusieurs modèles ou agents, travaillant simultanément et en coopération, permettent d’accomplir des tâches qui seraient plus difficiles pour une seule entité ou modèle. Cette technique vise à imiter la swarm intelligence (intelligence en essaim), qui est une forme d'intelligence collective émergente grâce à l'interaction de nombreuses unités relativement simples.
Chaque fourmi individuelle suit des règles simples (recherche de nourriture, communication via des phéromones) sans avoir une vue d’ensemble de la colonie entière. Cependant, collectivement, les fourmis parviennent à optimiser la recherche de nourriture de manière incroyablement efficace.
Chaque poisson ajuste son comportement en fonction de la position de ses voisins immédiats. Bien qu’un poisson seul n'ait pas la capacité d'échapper à un prédateur ou de trouver de la nourriture efficacement, l'ensemble du banc crée un système dynamique qui permet de gérer ces défis collectivement.
Swarm est souvent utilisé pour résoudre des problèmes d’optimisation. Prenons par exemple un problème où une entreprise veut optimiser la distribution de ses produits dans différents points de vente.
Un autre domaine d'application majeur est celui de la robotique en essaim. L'idée ici est que des robots autonomes, comme des drones, peuvent travailler ensemble pour accomplir des tâches complexes, comme :
Les systèmes d’intelligence collective sont étudiés à travers des simulations, comme dans les modèles économiques où des agents autonomes prennent des décisions d’achat et de vente.
Dans le monde du jeu vidéo, les systèmes de type swarm peuvent être utilisés pour simuler des comportements collectifs dans des environnements massivement multi-joueurs ou dans des simulations de batailles.
Un des défis majeurs de tout système de type swarm est la communication entre les agents. Si chaque agent possède trop peu d’informations sur les autres agents ou l'environnement global, les performances globales du système en pâtissent.
Dans un système swarm, les pannes individuelles d’agents ne devraient pas perturber l'ensemble du système. Cela signifie que le système doit être conçu pour être résilient.
Dans des systèmes plus sophistiqués, les agents d’un essaim peuvent apprendre les uns des autres et améliorer collectivement leurs performances au fil du temps.
Le concept de Swarm de OpenAI combine les principes de l’intelligence artificielle avec ceux de la collaboration distribuée. À la manière des systèmes biologiques naturels, cette approche permet à de nombreux agents simples de collaborer pour résoudre des problèmes complexes. Cela a des implications considérables dans des domaines variés, allant de la robotique à la finance en passant par les jeux vidéo et les simulations de comportement collectif. Cependant, elle soulève également des défis en matière de coordination, communication et robustesse des systèmes.