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J'utilise du FSR sur ACC, 10 % de mémoire, ça donne un énorme coup de boost au FPS et graphiquement je ne vois la différence que sur des détails éloignés, comme les gradins au fond de l'image, des endroits que je ne regarde pas, c'est minime comme dégradation.

Je le fais juste pour moins solliciter la CG, histoire d'optimiser qualité/consommation/température.

Ch4rL1E a écrit :

Bac de Philo 2023 :

Quelle est la différence entre une IA et un Algorithme ?

C'est pas une question de philo ça. Mais je vais tâcher de donner une réponse claire et courte, on va voir si j'y arrive.

Tout d'abord le job d'un développeur informatique est de résoudre des problèmes, il faut trouver les bonnes instructions à donner à l'ordinateur pour résoudre le problème.

Algorithme

Un algorithme c'est comme une recette de cuisine permettant de résoudre un problème, avec des étapes claires, connues, et non changeantes.

Ca suppose qu'on comprend très bien le problème et qu'on sait exactement comment le résoudre.

Exemple, le client me dit :

"On a des images, il faudrait s'assurer qu'elles ne dépassent pas 200 pixels, et bien qu'elles soient toutes dans un format de fichier différent, au final on voudrait uniquement des JPEG, et les uploader sur un serveur particulier."

La solution est un algorithme, car je connais la recette pour résoudre ça :

1) On parcourt toutes les images du dossier

2) On vérifie si la taille dépasse 200 pixels

2-1) si oui on redimensionne

3) On vérifie si c'est du JPEG

3-1) Sinon on convertit en JPEG

4) On upload sur le serveur

IA

Maintenant si mon client me dit :

"On a des images de sport nautique, il faudrait les trier automatiquement, différencier les photos de planche à voile, de jet-ski, de voilier, de surf...".

C'est un problème relativement impossible à résoudre avec un algorithme. Je ne peux pas prétendre coder un algo qui va rechercher des groupes de pixels de différentes tailles dans l'image, pour identifier et faire la différence entre une planche à voile et un voilier, en prenant en compte tous les angles possibles de prise de vue, la lumière changeante, le fait que parfois l'eau recouvre une partie de la planche, que le voilier peut avoir rentré ses voiles et toutes sortes de détails auxquels je ne pense pas, et en plus je devrais le faire aussi pour les jet-ski, etc.

Je ne connais pas de solution à ce problème, la recette de cuisine semble irréalisable, à moins d'avoir des années devant moi et d'être prêt à coder toutes les configurations d'image possibles... Irréalisable.

C'est là que l'IA intervient : elle permet de résoudre des problèmes... qu'on ne sait pas résoudre !

Le travail n'a plus rien à voir avec l'écriture d'un algorithme.

Ici on va configurer une IA pour qu'elle soit capable d'apprendre à résoudre notre problème. Les étapes essentielles sont :

1) Trouver les bons paramètres de notre IA, qui sont différents pour chaque problème à résoudre,

2) Trouver une très grande quantité de données d'apprentissage : les photos à analyser, surf, planche à voile, etc.

MAIS on devra commencer par faire le travail de l'IA à sa place : il nous faudra étiqueter des millions (ou milliards) de photos à la main, planche à voile, surf, jet-ski... pour que l'IA puisse apprendre en connaissant la réponse.

3) Fournir ces données à l'IA : en entrée la photo, en sortie l'étiquette.

La photo en entrée sera traitée pour faciliter l'apprentissage, par exemple mettre en noir et blanc, renforcer le contraste et les contours, diminuer sa taille (aussi pour accélérer le traitement), etc.

4) Vérifier que l'apprentissage est bon, en faisant des tests avec des photos que l'IA n'a pas vu pendant l'apprentissage. Elle devra trouver de quel sport nautique il s'agit et on aura un % de réussite à l'issue du test.

Si le % de réussite n'est pas satisfaisant, reprendre au 1) et chercher à tâtons et dans la littérature scientifique quels paramètres peuvent améliorer l'apprentissage.

Notez qu'aujourd'hui on peut télécharger des IA pré-entraînées, généralement fournies par des entreprises comme Google, qui ont les moyens d'accéder à des milliards de données d'entraînement, et ont la puissance de calcul nécessaire pour que l'entraînement ne dure pas des années.

Plusieurs composants peuvent être utilisés dans une IA, et si je ne dis pas de bêtises on retrouve toujours un réseau de neurones parmi eux. C'est à ce niveau que se situe l'apprentissage, en modifiant petit à petit, pendant l'apprentissage, la façon dont chaque neurone traite ses propres données. Et vous savez par quoi il est réalisé cet apprentissage ?... Un algorithme !

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je vous l'ai dit, tout le monde ne connait pas la crise

Une couille c'est surtout ce qui va t'arriver si tu prends une 4090.