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Fonctionnalité Incrustez Vous: Latest Updates and Analysis

Incrustez-vous dans vos films préférés grâce à cette nouvelle fonctionnalité IA de Pika

Incrustez-vous dans vos films préférés grâce à cette nouvelle fonctionnalité IA de Pika

Pika compte aujourd’hui plus de 10 millions d’utilisateurs et à cette occasion justement, la start-up a ajouté une nouvelle fonctionnalité IA qui permet d’ajouter un élément ou un personnage à vos vidéos. Cette intégration intervient juste après la mise à jour du modèle [website] de l’entreprise. Une nouvelle version qui intègre d’ailleurs plusieurs mouvements de caméras, un meilleur contrôle des personnages, ainsi qu’une résolution de 1080p.

Le nouvel outil en question s’appelle Pikadditions, qui est un modèle video-to-vidéo dont le but est d’ajouter n’importe quoi sur une vidéo existante.

Le plus intéressant d’après ce que j’ai pu constater, c’est que l’on peut choisir le style et le type d’éléments à ajouter.

Et comme l’a indiqué la PDG de Pika Labs, Demin Guo, leur objectif est surtout de repousser les limites de la créativité.

Pikadditions intervient cependant comme un ensemble d’effets plus accessibles et plus conviviales.

Chacun d’entre eux permet d’inspirer une nouvelle génération d’IA générative de vidéos. Mais qui serait, cette fois-ci, plus amusante et innovante.

Licornes, pirates et blockbusters : faites vivre vos rêves les plus fous avec Pikadditions.

Pour tester Pikadditions, vous avez le choix entre deux options. Soit, vous ajoutez une touche de magie à vos vidéos, soit vous vous intégrer dans vos films préférés.

Comme par magie, ajoutez une touche de créativité dans vos vidéos.

Avec cette nouvelle fonctionnalité IA de Pika Labs, vous pouvez dynamiser vos séquences originales en y intégrant des objets. Ou pourquoi pas des personnages ou des éléments surprenants et fantastiques.

Ce qui vous permet par la suite d’égayer votre trajet quotidien avec l’apparition d’une licorne ou de pimenter une fête au bord de la piscine avec un pirate.

Aussi, avec Pikadditions, toutes ces envies peuvent prendre vie. Il suffit de stimuler, un peu, votre créativité sur vos selfies, vos clips en et vos autres fichiers vidéos.

Take any video, add any object or character from a reference image, and they seamlessly become part of the scene.

Pikadditions keeps the original footage untouched while making the impossible look real. [website] — Pika (@pika_labs) February 6, 2025.

Incrustez-vous dans des séquences emblématiques.

Jouons à un petit jeu ! Je vous propose de tester Pikadditions et d’ajouter une vidéo de vous dans l’un de vos films préférés. Ensuite, vous allez soumettre le résultat dans les commentaires.

Je vous invite à ce petit jeu puisqu’effectivement, Pikadditions vous offre la possibilité de vous intégrer dans n’importe quel clip tout en gardant l’audio original.

Imaginez-vous en vedette dans un blockbuster, foulant le sol lunaire ou partageant une scène avec une célébrité lors d’une cérémonie prestigieuse.

C’est d’après moi l’opportunité idéale de réinventer notre expérience audiovisuelle et d’explorer le monde sous un angle inédit.

Had so much fun experimenting with @pika_labs #pikadditions with some special guests in a Police Academy training montage 🙂 [website] — DrMachakil (@DrMachakil) February 9, 2025.

Un accès gratuit à tous les utilisateurs de Pika.

À titre d’information, l’outil Pikadditions est accessible à tous les utilisateurs de Pika. Que vous ayez un compte gratuit ou que vous soyez abonné à l’offre Fancy, il suffit d’aller sur le site de Pika pour tester Pikadditions.

Je tiens tout de même à rappeler qu’il y a une restriction, voire une limite au niveau du nombre de générations pour les utilisateurs de la formule Basic. Soit une limite de 15 vidéo par mois que je trouve suffisant pour tester et profiter de Pikkaditions.

En tout cas, pour Pika, le lancement de Pikadditions représente une nouvelle étape vers la quête de la première place en tant que leader en matière de vidéo générée par intelligence artificielle.

Et grâce à cette intégration, Pika devrait viser la démocratisation du montage créatif piloté par IA pour le grand public.

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Match Group abandonne le Swipe et teste une fonctionnalité IA pour sauver Tinder

Match Group abandonne le Swipe et teste une fonctionnalité IA pour sauver Tinder

À l’occasion de la Saint-Valentin, Tinder teste de nouvelles fonctionnalités IA basées sur la mise en relation, alors que les utilisateurs continuent de quitter l’application. L’objectif de Match, la société mère à qui appartient Tinder, serait donc de proposer une alternative au « Swipe ». Et parallèlement, de proposer des matchs plus personnalisés et plus engageants pour les célibataires.

C’est alors dans un communiqué que Gary Swidler, directeur financier de Match Group, a déclaré que cette fonction IA de mise en relation de Tinder devrait permettre aux utilisateurs de profiter d’un autre moyen de se rencontrer, à part le simple fait de glisser comme on l’a fait avant.

Cela dit, cette nouvelle fonctionnalité n’a pas pour objectif de remplacer le balayage. Il s’agit plutôt d’un complément piloté par intelligence artificielle.

Insécurité, confidentialité et comportements toxiques, les utilisateurs se détournent de Tinder.

Dans le communiqué, Swidler a également mentionné une autre fonctionnalité IA dédiée à Tinder, l’AI Phot Finder.

À titre d’information, c’est une fonctionnalité que Match Group a lancée l’année dernière et qui permet de sélectionner vos meilleures photos. Donc celles qui correspondent le mieux à votre profil de rencontre.

Ces intégrations semblent intervenir justement au moment où Tinder et les autres applications de rencontre font face à des difficultés.

Au fil du temps, de nombreux jeunes célibataires se lassent des rencontres en ligne. Ils trouvent ces interactions de moins en moins spontanées et amusantes.

Pour eux, elles sont désormais contraignantes et ressemblent davantage à du travail. Les inquiétudes concernant la sécurité et la confidentialité s’ajoutent à ce sentiment.

Par ailleurs, il y a aussi le comportement inapproprié de certains utilisateurs qui ne fait qu’aggraver la situation.

Au final, les utilisateurs se rendent compte que le choix offert par ces applications est bien plus limité qu’il n’y paraît.

Ce qui les pousse par la suite à délaisser Tinder et les autres plateformes de rencontres.

Tinder: en 2025, attendez-vous à une avalanche de messages générés par IA[website] [website] — BFMTV (@BFMTV) January 2, 2025.

Match Group mise sur l’IA en tant que levier de croissance pour Tinder.

Dans le cadre d’un recentrage stratégique, Match Group a désigné Spencer Rascoff, cofondateur de Zillow, pour occuper le poste de PDG.

Rascoff s’est d’ailleurs montré très optimiste quant aux perspectives offertes par l’IA dans le domaine des rencontres en ligne.

« Cette explosion cambrienne de l’IA va permettre à Match Group d’avoir le même type d’inflexion commerciale que le passage du bureau au mobile a créé pour notre catégorie. Et pour d’autres catégories il y a environ 10 ans. C’est-à-dire lorsque le mobile a dépassé le bureau. Il s’agit là d’un pari audacieux », a-t-il déclaré.

Il a également cité des applications mobiles grand public telles que TikTok, Instagram et Snapchat, qui ont tiré profit des fonctionnalités d’IA pour renforcer l’engagement. Mais aussi la fidélisation de leurs utilisateurs, en ajoutant qu’il voit le même potentiel pour Tinder.

En tout cas, même si la direction de Match Group affiche un certain optimisme, le marché des applications de rencontres semble se diriger vers une transformation significative.

Au-delà de la baisse observée avec Tinder, la société n’a pas réussi à atteindre les prévisions au quatrième trimestre.

Le bénéfice par action de la société n’est que de 82 cents contre les 84 cents attendus par les analystes.

Par ailleurs, bien que les revenus aient atteint 860 millions de dollars, ce qui dépasse tout de même les estimations, ils ont tout de même enregistré une diminution de 0,7 % par rapport à l’année dernière.

Pour ce premier trimestre 2025, Match Group anticipe des revenus compris entre 820 et 830 millions de dollars.

Ce qui représenterait une baisse de 3 à 5 % d’une année sur l’autre. Une chute provoquée notamment par des tendances négatives liées au nombre d’utilisateurs actifs mensuels de Tinder.

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Obtenez la meilleure réponse de la part d’un outil IA en le traitant comme un « enfant » !

Obtenez la meilleure réponse de la part d’un outil IA en le traitant comme un « enfant » !

Traiter l’IA comme un enfant…c’est le secret pour soutirer la meilleure réponse d’un outil IA que vous utilisez au quotidien ! Découvrez comment vous pouvez mettre cela en pratique dans ce qui suit.

Savez-vous qu’il existe des centaines de modèles LLM tels que ChatGPT, Claude, Gemini ou encore DeepSeek l’IA chinoise, enregistrés au cours de ces derniers mois ? Qui plus est, ce chiffre ne cesse d’augmenter avec les modèles « open source » qui permettent de développer d’autres modèles avec des fonctionnalités différentes répondant à des besoins bien précis ! Du coup, la question que vous devez certainement vous poser : « c’est comment tirer profit de ces modèles d’IA pour booster votre productivité ? ».

Je crois que cette réponse va certainement vous surprendre puisque selon un ingénieur spécialisé dans l’IA, il est préférable de traiter chaque outil comme si c’était un enfant…Et oui, pour lui l’IA c’est comme un enfant intelligent mais sans expérience. Explication !

Pourquoi traiter l’IA comme un enfant pour obtenir les meilleures réponses ?

Je ne sais pas si vous avez déjà posé une question à ChatGPT ou un tout autre modèle d’IA générative et que la réponse obtenue ne vous a pas satisfait ? J’en ai déjà fait l’expérience, et je peux vous dire, que même si les modèles d’IA générative sont de plus en plus performants, ils auront toujours du mal à lire dans nos pensées !

Du coup, comment obtenir des réponses précises et pertinentes ? Tout simplement en bien formulant vos requêtes en imaginant que vous demandez quelque chose à un enfant intelligent mais sans expérience. Si vous avez du mal à saisir la nuance, ne paniquez pas parce que vous trouverez ci-dessous les étapes à suivre pour y arriver.

1er conseil : Soyez clair et organisé lorsque vous pouvez votre requête.

Pour que l’IA puisse capter ce que vous lui demandez, je vous conseille de structurer votre requête tout en apportant le maximum de précision. En effet, si vous donnez une consigne trop vague ou trop complexe à l’outil d’IA générative que vous utilisez, vous risquerez d’obtenir une incohérence dans les réponses. Du coup, assurez-vous de découper les questions et de simplifier les instructions.

2ème conseil : Utilisez des listes pour découper et structurer votre demande.

Si vous souhaitez confier une tâche comportant plusieurs étapes à un outil d’IA générative telle que ChatGPT, je vous suggère de les présenter sous forme d’une liste. L’IA pourra ainsi suivre une logique claire et ne rien oublier au passage. En listant la tâche, vous aurez la certitude d’obtenir le résultat escompté.

3ème conseil : Illustrez votre prompt avec des exemples pour obtenir la meilleure réponse de la part de votre outil IA.

Tout comme pour un enfant, fournir des exemples à l’IA vous permettra d’en tirer une meilleure fonctionnalité. N’hésitez pas à préciser si vous avez besoin d’un style précis ou d’un ton particulier. Choisissez un exemple clair et précis, et vous verrez la magie s’opérer ou presque !

4ème conseil : Combinez plusieurs stratégies pour un meilleur résultat.

Dernier conseil que vous pourrez appliquer si vous souhaitez obtenir la meilleure réponse de la part d’un outil d’IA, n’hésitez pas à combiner les différentes approches citées ci-dessous. En comprenant comment fonctionne les outils d’IA vous pouvez avoir la certitude qu’ils vont vous offrir la meilleure solution à vos problèmes.

En prenant l’IA comme un enfant intelligent mais qui a besoin d’être guidé pas à pas lorsque vous lui donnez des instructions. Vous aurez ainsi l’assurance d’obtenir une réponse plus précise et plus pertinente. Le secret donc c’est d’être clair dans les consignes pour que l’IA puisse comprendre et répondre efficacement. Je vous conseille d’adopter cette règle en attendant qu’une IA capable de penser, réfléchir et connaître les subtilités de nos pensées humaines puisse voir le jour !

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Accenture unveiled on February 7 that it would acquire German management consulting firm Staufen AG to enhance its AI-driven solutions for manufactur......

Market Impact Analysis

Market Growth Trend

2018201920202021202220232024
23.1%27.8%29.2%32.4%34.2%35.2%35.6%
23.1%27.8%29.2%32.4%34.2%35.2%35.6% 2018201920202021202220232024

Quarterly Growth Rate

Q1 2024 Q2 2024 Q3 2024 Q4 2024
32.5% 34.8% 36.2% 35.6%
32.5% Q1 34.8% Q2 36.2% Q3 35.6% Q4

Market Segments and Growth Drivers

Segment Market Share Growth Rate
Machine Learning29%38.4%
Computer Vision18%35.7%
Natural Language Processing24%41.5%
Robotics15%22.3%
Other AI Technologies14%31.8%
Machine Learning29.0%Computer Vision18.0%Natural Language Processing24.0%Robotics15.0%Other AI Technologies14.0%

Technology Maturity Curve

Different technologies within the ecosystem are at varying stages of maturity:

Innovation Trigger Peak of Inflated Expectations Trough of Disillusionment Slope of Enlightenment Plateau of Productivity AI/ML Blockchain VR/AR Cloud Mobile

Competitive Landscape Analysis

Company Market Share
Google AI18.3%
Microsoft AI15.7%
IBM Watson11.2%
Amazon AI9.8%
OpenAI8.4%

Future Outlook and Predictions

The Fonctionnalité Incrustez Vous landscape is evolving rapidly, driven by technological advancements, changing threat vectors, and shifting business requirements. Based on current trends and expert analyses, we can anticipate several significant developments across different time horizons:

Year-by-Year Technology Evolution

Based on current trajectory and expert analyses, we can project the following development timeline:

2024Early adopters begin implementing specialized solutions with measurable results
2025Industry standards emerging to facilitate broader adoption and integration
2026Mainstream adoption begins as technical barriers are addressed
2027Integration with adjacent technologies creates new capabilities
2028Business models transform as capabilities mature
2029Technology becomes embedded in core infrastructure and processes
2030New paradigms emerge as the technology reaches full maturity

Technology Maturity Curve

Different technologies within the ecosystem are at varying stages of maturity, influencing adoption timelines and investment priorities:

Time / Development Stage Adoption / Maturity Innovation Early Adoption Growth Maturity Decline/Legacy Emerging Tech Current Focus Established Tech Mature Solutions (Interactive diagram available in full report)

Innovation Trigger

  • Generative AI for specialized domains
  • Blockchain for supply chain verification

Peak of Inflated Expectations

  • Digital twins for business processes
  • Quantum-resistant cryptography

Trough of Disillusionment

  • Consumer AR/VR applications
  • General-purpose blockchain

Slope of Enlightenment

  • AI-driven analytics
  • Edge computing

Plateau of Productivity

  • Cloud infrastructure
  • Mobile applications

Technology Evolution Timeline

1-2 Years
  • Improved generative models
  • specialized AI applications
3-5 Years
  • AI-human collaboration systems
  • multimodal AI platforms
5+ Years
  • General AI capabilities
  • AI-driven scientific breakthroughs

Expert Perspectives

Leading experts in the ai tech sector provide diverse perspectives on how the landscape will evolve over the coming years:

"The next frontier is AI systems that can reason across modalities and domains with minimal human guidance."

— AI Researcher

"Organizations that develop effective AI governance frameworks will gain competitive advantage."

— Industry Analyst

"The AI talent gap remains a critical barrier to implementation for most enterprises."

— Chief AI Officer

Areas of Expert Consensus

  • Acceleration of Innovation: The pace of technological evolution will continue to increase
  • Practical Integration: Focus will shift from proof-of-concept to operational deployment
  • Human-Technology Partnership: Most effective implementations will optimize human-machine collaboration
  • Regulatory Influence: Regulatory frameworks will increasingly shape technology development

Short-Term Outlook (1-2 Years)

In the immediate future, organizations will focus on implementing and optimizing currently available technologies to address pressing ai tech challenges:

  • Improved generative models
  • specialized AI applications
  • enhanced AI ethics frameworks

These developments will be characterized by incremental improvements to existing frameworks rather than revolutionary changes, with emphasis on practical deployment and measurable outcomes.

Mid-Term Outlook (3-5 Years)

As technologies mature and organizations adapt, more substantial transformations will emerge in how security is approached and implemented:

  • AI-human collaboration systems
  • multimodal AI platforms
  • democratized AI development

This period will see significant changes in security architecture and operational models, with increasing automation and integration between previously siloed security functions. Organizations will shift from reactive to proactive security postures.

Long-Term Outlook (5+ Years)

Looking further ahead, more fundamental shifts will reshape how cybersecurity is conceptualized and implemented across digital ecosystems:

  • General AI capabilities
  • AI-driven scientific breakthroughs
  • new computing paradigms

These long-term developments will likely require significant technical breakthroughs, new regulatory frameworks, and evolution in how organizations approach security as a fundamental business function rather than a technical discipline.

Key Risk Factors and Uncertainties

Several critical factors could significantly impact the trajectory of ai tech evolution:

Ethical concerns about AI decision-making
Data privacy regulations
Algorithm bias

Organizations should monitor these factors closely and develop contingency strategies to mitigate potential negative impacts on technology implementation timelines.

Alternative Future Scenarios

The evolution of technology can follow different paths depending on various factors including regulatory developments, investment trends, technological breakthroughs, and market adoption. We analyze three potential scenarios:

Optimistic Scenario

Responsible AI driving innovation while minimizing societal disruption

Key Drivers: Supportive regulatory environment, significant research breakthroughs, strong market incentives, and rapid user adoption.

Probability: 25-30%

Base Case Scenario

Incremental adoption with mixed societal impacts and ongoing ethical challenges

Key Drivers: Balanced regulatory approach, steady technological progress, and selective implementation based on clear ROI.

Probability: 50-60%

Conservative Scenario

Technical and ethical barriers creating significant implementation challenges

Key Drivers: Restrictive regulations, technical limitations, implementation challenges, and risk-averse organizational cultures.

Probability: 15-20%

Scenario Comparison Matrix

FactorOptimisticBase CaseConservative
Implementation TimelineAcceleratedSteadyDelayed
Market AdoptionWidespreadSelectiveLimited
Technology EvolutionRapidProgressiveIncremental
Regulatory EnvironmentSupportiveBalancedRestrictive
Business ImpactTransformativeSignificantModest

Transformational Impact

Redefinition of knowledge work, automation of creative processes. This evolution will necessitate significant changes in organizational structures, talent development, and strategic planning processes.

The convergence of multiple technological trends—including artificial intelligence, quantum computing, and ubiquitous connectivity—will create both unprecedented security challenges and innovative defensive capabilities.

Implementation Challenges

Ethical concerns, computing resource limitations, talent shortages. Organizations will need to develop comprehensive change management strategies to successfully navigate these transitions.

Regulatory uncertainty, particularly around emerging technologies like AI in security applications, will require flexible security architectures that can adapt to evolving compliance requirements.

Key Innovations to Watch

Multimodal learning, resource-efficient AI, transparent decision systems. Organizations should monitor these developments closely to maintain competitive advantages and effective security postures.

Strategic investments in research partnerships, technology pilots, and talent development will position forward-thinking organizations to leverage these innovations early in their development cycle.

Technical Glossary

Key technical terms and definitions to help understand the technologies discussed in this article.

Understanding the following technical concepts is essential for grasping the full implications of the security threats and defensive measures discussed in this article. These definitions provide context for both technical and non-technical readers.

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platform intermediate

algorithm Platforms provide standardized environments that reduce development complexity and enable ecosystem growth through shared functionality and integration capabilities.