danm_cool

@TED CRILLY sinon pour les version 156cv, le marche de l'occasion est bien plus large chez Opel (AstraE) et Peugeout (E308), souvent chez Opel avec des modelés en finition haut de gamme en sachant également que les 2 berline sont réputées être les plus efficientes de la plateforme (presque aussi bien que Tesla Model 3 sur autoroute et mieux que Tesla sur route et ville!)

@Broisou c'est la théorie, dans la pratique un connait quelqu'un avoir développé un cancer sur la cuisse, a l'endroit precis ou il pose son telephone pour scroller quand il est assis dans son canapé ...

Tesla: vente de véhicules, focus sur la conduite autonome Rimac: concept de robotaxi centré sur des pods de nettoyage et recharge, focus sur le meilleur service

ça m'est déjà arrive 2 fois de joindre une borne avec moins de 0% dans mes 26000 km de longs trajets, ça passe mais faut rouler très doucement, donc a mon avis en mettant 5% dans ABRP c'est jouable sans trop de soucis! la recharge est faible jusqu’à 0% (3-7kW) ensuite ça repart en flèche, donc environs 15-20 minutes de perdues si ça arrive, ce n'est pas la fin du monde

faut juste regarder les annonces de Rimac pour les robotaxi, la difference de compréhension du marche est saisissante... pour atteindre le 100% c'est mission impossible en IA, le diable est dans les détails, le problème de la boite noire, on va améliorer une partie des cas, au détriment d'autres cas, je pense que c'est très dur sauf a utiliser des modèles de réflexion au dessus, mais on est a des années lumières a faire aussi vite pour que ça soit utile dans la conduite (dans les millisecondes) pour la prise de décision... ça sera pas un robotaxi mais un robocamion pour transporter un datacenter avec son générateur d’énergie!

sur tous mes longs trajets sauf rares exceptions j'ai roulé a 110-115km/h compteur, ça permet d'économiser le nombre d’arrêts et avoir moins de risques, j'ai également essayer une fois un trajet avec que des recharges limitées a 65-70% pour rester a une vitesse forte de recharge, on gagne une 10aine de minutes sur un long trajet (600km), aucun intérêt par rapport au stress et calculs nécessaires

j'ai vu mais je ne suis pas d'accord, les hallucinations sont le premier effet d'une IA, comme chez les humains j'aurais aimé voir le whitepaper source de cet article et les vrais résultats de tests pas des interprétations superficielles pour faire le buzz... nous les humains on aime bien interpréter des résultats, et c'est facile de prendre un cote émotionnel sinon les IA sont: stateless (il n'y a que le contexte utilisateur que est gardé en mémoire, donc un service de IA que sert plusieurs utilisateurs va répondre de manière différente a chacun, il n'y a pas de partage d’état), on ne peut pas dire la IA sait que elle sera débranchée, car c'est seulement la tache que répond a l'utilisateur courant aura cette information... pas de tache de fond autres que des agents que répondent a un prompt dans le monde de développement de IA on trouve un bonne partie de data scientistes, très intelligents a la pointe de la compréhension des architecture et modèles, mais la plupart nuls en informatique...

la IA -> N'EST PAS un algorithme, car on ne peut pas la décrire simplement en tant que tel, la IA peut être vue comme un nombre infini d'algorithmes (si un algorithmes est le parcours d'un graphe), chacun étant différent en fonction des données d’entrée... donc pratiquement impossible a connaitre toutes les données de sortie possibles, d'ou la représentation "boite noire" car le nombre de possibilités de réponse est infini (surtout pour les dernières modelés de IA basées sur plusieurs couches) un modèle machine learning ne permet pas d'avoir un score F1 parfait (100%), c'est plutot le contraire, c'est très difficile (impossible) d'atteindre ce 100%, dans mon expérience professionnelle ça n'a jamais été le cas, il faut que les données d’entrée soit homogènes et suffisamment distinctes pour obtenir un résultat au-delà de 90% au contraire, un algorithme donnera toujours la bonne réponse pour laquelle il a été programmé, sauf bug ou cas non prévu

@Maxoo tu parles de quel modèle ? A ma connaissance pour le moment un modèle repond statiquement à une requête (et son contexte)... oui un modèle de reasoning peut s'activer suite a une tâche mais il n'y a pas de libre décision, c'est a dire ça reste suite a un call API

l'IA ne se développe pas seule (enfin certains projets existent mais pas encore au point), mais elle apprend de la même manière qu'un cerveau humain apprend (enfin ça reste une simplification a l’extrême du cerveau humain), il suffit de regarder les bébés, le cas d'exemple typique est le jeu des formes, mettre des formes dans une boite, le bébé apprend par faire des gestes maladroits au début et après plusieurs essais ils y arrivent, c'est pareil avec la IA, on doit envoyer en boucle des informations pour structurer les données du réseau neuronal, a partir d'un certain nombre de cycles d'apprentissage on décide que la IA a déjà assez compris et que son réseau répond correctement aux entrées données, donc on peut l'utiliser pour lui poser des questions, le nombre de cycles peut être énorme (100.000 fois ou beaucoup plus contrairement aux humains que ont besoin d'une lecture ou jusqu’à dix lectures pour apprendre un texte par exemple) d'ou l’intérêt d'avoir un énorme data center dans lequel on peut paralléliser des traitements de données long; une fois l'entrainement fini, on va copie le fichier contenant le réseau neuronal ses poids et biais, les connexions sur un appareil capable de l'utiliser pour répondre aux capteurs

l'IA de Tesla est un modèle entraîné sur des vidéos et entrée/sortie des capteurs de véhicule, en gros la IA reçoit de millions de séquences vidéo a numériser pour alimenter des réseaux neuronaux que vont prendre une décision (si la situation est similaire), point d'algorithme chez Tesla c'est une boite noire...

@Laurent73 intéressant article mais ils manquent des points clé : - business model non étudié par Tesla pour les robotaxi car l'incompréhension du marché est totale (j'ai fait de la location des voitures sur des plateformes comme ouicar et getaround, je connais ce que ça veut dire le transport des personnes), il suffit de regarder la proposition de Rimac pour les taxi autonomes, a des années lumières devant Tesla, le point clé dans ce business est le nettoyage du véhicule, la conduite autonome ou tout autre critère passe en 2eme point - intelligences artificielle : la superficialité d'Elon dans ce domaine est flagrante, la conduite autonome est un système complexe que ne peut pas se baser que sur la connaissance seule, mais que doit pouvoir prendre des décisions et comprendre le monde, ce n'est pas un simple réseau neuronal entraîné sur des milliers de vidéos de conduite que résoudra ce problème, cette approche "informatique" va amener a rien, pour résumer : ça ne sert a rien d'utiliser les enregistrements de milliers de véhicules Tesla pour entraîner un model (ce que fait Elon avec son plus grand data center au monde) car la donnée ne suffit pas en elle même pour faire de la conduite, mais la compréhension de l'environnement et du monde que nous entoure, pour faire simple il faudrait des milliers de vidéos labellisées pour entraîner cette AI avec des situations et des objets de la route, pas forcément vue d'une voiture, la conduite autonome Tesla telle qu'elle est aujourd'hui ne sera jamais capable de faire un trajet complexe a 100%

J'ai eu des soucis de charge avec d'autres marques, un reser de la batterie 12v suffita plupart du temps pour repartir

Je viens de voir que les postes a souder sont a courant continu, donc pas de champ électromagnétique, voici l'explication

De mémoire ça dépassait les 100mG de mon trifield 100xe même a 20cm de l'assise...