Le cancer du sein touche une femme sur huit au Royaume-Uni, et la détection précoce est cruciale. ⚕️ Nos dernières recherches dans @NatureCancer montrent comment l'IA peut renforcer les efforts de détection précoce du cancer du sein. Dans des études avec @imperialcollege et le @NHSuk, notre système de dépistage expérimental basé sur l'IA a identifié 25 % de cancers « d'intervalle » de plus - des cas généralement manqués par le dépistage traditionnel - tout en réduisant les charges de travail de dépistage d'environ 40 %. Principales conclusions des études dans le fil🧵⤵️

Pour faire progresser l'IA fondamentale, nous devons résoudre l'apprentissage continu et l'oubli catastrophique. De nouvelles recherches de notre équipe introduisent l'Apprentissage Imbriqué (NL), un paradigme qui considère un modèle d'apprentissage automatique comme un système de problèmes d'optimisation imbriqués. Cette approche unifie l'architecture et l'optimisation, créant une capacité computationnelle plus profonde pour l'apprentissage. C'est une étape cruciale vers la création de modèles avec les capacités d'apprentissage continu observées dans le cerveau humain. Plus d'informations dans le blog de Vahab Mirrokni et Ali Behrouz : Lisez le document NeurIPS 2025 :

Le passage à l'IA sur appareil nécessite un niveau de confidentialité plus élevé. Nous introduisons les Insights Privés Vérifiables (PPI) pour permettre une analyse essentielle des développeurs sur les fonctionnalités de GenAI avec une garantie vérifiable que les données brutes des utilisateurs ne sont jamais exposées. Ce système est un élément central de la construction d'une IA responsable. PPI utilise un LLM Gemma open-source à l'intérieur d'un Environnement d'Exécution de Confiance (Analytique Fédérée Confidentielle) pour catégoriser les données non structurées et en tirer des insights. Seules des statistiques agrégées et différemment privées quittent l'environnement sécurisé. Nous avons publié le code pour permettre la vérification externe des garanties de confidentialité de bout en bout. Lisez-en plus sur son déploiement dans Recorder et notre plan par Artem Lagzdin et Daniel Ramage : Prépublication :