Claude 3 vs GPT-4: Révolution des Modèles de l'IA et Aperçu de l'Arrivée Probable de GPT-5

L'arrivée de Claude 3 : Une nouvelle ère pour les modèles linguistiques IA

• À tous, je tiens à vous rappeler qu'il y a presque un an, GPT-4 a été annoncé par OpenAI. Voici la vidéo originale de l'annonce de GPT-4, publiée le 15 mars 2023. Aujourd'hui, nous sommes le 5 mars 2024, lendemain de la sortie d'un grand concurrent d'OpenAI, Anthropique, qui a lancé Claude 3. Il s'agit d'un grand modèle de langage IA très similaire au GPT-4, mais en mieux. Anthropique a dévoilé Claude 3 le 4 mars, la nouvelle génération de leurs modèles IA, comprenant Opus, Sonet et Hau, qui établissent des normes de référence dans le domaine de la raison, des mathématiques, de la programmation, de la compréhension multilingue et de la vision. Claude possède maintenant une capacité de vision similaire à GPT-4, et nous allons plonger dans ses performances. Cependant, je souhaite placer ce contexte dans une perspective plus large, car il se passe des choses incroyables sur Twitter en ce moment. Jeremy Howard, cofondateur d'Answer, a laissé entendre que ça allait être une grande semaine, et Logan GPT, récemment parti d'OpenAI, a simplement confirmé. Peut-être sait-il quelque chose sur OpenAI que nous ignorons, peut-être a-t-il laissé entendre une éventuelle sortie de GPT-5. Toutes les réponses vont dans ce sens, laissant présager une semaine bien plus importante que la simple annonce de Claude 3. Bien sûr, OpenAI a dû sortir quelque chose le même jour qu'Anthropique, en proposant un simple 'chat GPT'.

L'arrivée de Claude 3 : Une nouvelle ère pour les modèles linguistiques IA

La Révolution des Modèles de l'IA : Claude 3 surpasse GPT-4 dans de nombreux domaines

• On peut désormais lire les réponses générées par Claude 3, une fonctionnalité assez intéressante, je suppose. En revenant à Claude 3 par l'IA anthropique, qui pourrait apparemment être éclipsé cette semaine par un GPT-5. En tout cas, on peut constater qu'il rivalise avec le GPT-4 en termes de connaissances de niveau universitaire, le battant largement en raisonnement de niveau supérieur. Il surpasse également le GPT-4 en mathématiques d'école primaire ainsi qu'en résolution de problèmes mathématiques. Il excelle également en mathématiques multilingues et fait de même en programmation, ce qui est assez remarquable. Avec un score de 67 ici contre zéro pour le GPT-4 et 85% pour l'Opus de Claude 3. D'ailleurs, c'est le plus grand modèle de Claude 3. La rationalité sur texte est trois points meilleure ici sur un seul tir, et nous le constatons également pour les évaluations mixtes. Il est donc clairement un meilleur modèle que le GPT-4. Gardez à l'esprit ces autres modèles également. Les modèles plus petits Sonet et Haïku sont assez compétitifs avec le GPT-4, Haïku se situant juste en dessous du niveau du GPT-4 et battant de loin ce dernier dans presque tous les domaines excepté en programmation. Ainsi, Claude 3 Haïku pourrait être le modèle ultime en matière de codage si vous voulez générer de vastes quantités de code, car bien sûr, en termes de tarification, Haïku est beaucoup, beaucoup moins cher que même le GPT-3.5 et Sonet semble rivaliser avec le GPT-4 dans de nombreux domaines, le GPT-4 remportant dans certains domaines et Sonet dans d'autres, mais l'Opus, comme je l'ai dit, est globalement meilleur que le GPT-4. Je tiens également à toucher très rapidement sur certaines réactions de la communauté. Matt Wolf note que Claude 3 est vraiment très performant. Wolf a construit un mini-jeu fonctionnel en un seul prompt et Sonet a construit le jeu en deux prompts. Chachi PT a eu du mal même après plusieurs prompts, les deux versions se comportant mieux que le GPT en résumant de longs documents et étant aussi bonnes que lui.

La Révolution des Modèles de l'IA : Claude 3 surpasse GPT-4 dans de nombreux domaines

Le triomphe des petits modèles : Haïku, la nouvelle révélation dans le monde de l'IA

• Le chat GPT excelle dans la description d'images, l'écriture créative et l'évitement des biais. Cependant, lors des tests effectués par Wolf ici chez chat GPT, il a surpassé les deux versions de Claude avec un problème de logique complexe. De plus, Wolf va bientôt publier une vidéo, alors soyez à l'affût de cela, car ses vidéos sont toujours de grande qualité. Sully soulève un point intéressant sur Twitter en se demandant si Haïku a simplement mis fin à l'ère des petits modèles. En effet, les benchmarks de Haïku sont presque aussi bons que GPT-4, mais sont proposés à un prix de 25 cents pour un million de jetons, pulvérisant ainsi GPT-3.5 et les solutions open source. Haïku est 40 fois moins cher que GPT-4 Turbo et presque aussi performant. Sully note que Haïku est presque aussi performant qu'un modèle de 7 milliards de paramètres sur le marché open source, ce qui est une avancée majeure. Cela pourrait bien être le moment où Anthropique prendrait la place d'OpenAI dans certains aspects, notamment en les surpassant en termes de rapport qualité-prix. De son côté, Matt Schumer sur Twitter souligne que l'ère des fenêtres contextuelles de plus d'un million de tokens avec Claude et Gemini 1.5 5 Pro est officiellement arrivée. Ces modèles affichent une précision de rappel de plus de 200 000 tokens contextuels, avec une exactitude de 99 %. Ils parviennent à réaliser cela en utilisant une méthode d'évaluation appelée "aiguille dans une meule de foin", qui consiste à introduire un petit morceau de texte aléatoire au sein d'un vaste corpus et à le détecter. La question qui se pose est : si ce modèle est parfait à 200 000 tokens, comment se comportera-t-il avec un million de tokens ? Bien qu'initialement offrant 200 000 tokens, il est précisé que les trois modèles sont capables de traiter des entrées dépassant un million de tokens. Une observation très pertinente de la part de Matt Schumer.

Le triomphe des petits modèles : Haïku, la nouvelle révélation dans le monde de l'IA

Analyse économique avec Claude 3: Un regard sur les tendances du PIB américain

• Avant de plonger et tester ce modèle, ils ont quelques exemples rapides assez cool. Ils ont en fait quelques vidéos de démonstration que je veux regarder pour voir ce modèle en action, tel que Claude le représente ou comme l'anthropique le présente. Tout d'abord, nous allons jeter un œil à Claude 3 en tant qu'analyste économique pour voir si Claude et quelques amis peuvent nous aider à analyser l'économie mondiale en quelques minutes. J'ai demandé à Claude 3 Opus, qui est le plus grand modèle de la nouvelle famille Claude 3 d'anthropique, d'examiner les tendances du PIB pour les États-Unis et de rédiger un tableau en markdown de ce qu'il voit. Nous avons donné à Opus et à tous les autres modèles de la famille Claude 3 une formation approfondie sur l'utilisation des outils, et l'un des outils majeurs qu'il utilise est cet outil de visualisation web. Il se rend sur une URL, examine ce qui est sur la page et, parce qu'il est multimodal, il peut utiliser les informations sur cette page pour résoudre des problèmes complexes. Voici le markdown et il est important de noter que Claude n'a pas un accès direct à ces chiffres, il regarde littéralement le même navigateur que vous et moi, examinant la courbe des tendances et essayant d'estimer les chiffres exacts. Voyons à quel point il a été précis. Nous avons demandé au modèle de créer un graphique des données et il a utilisé cet deuxième outil, cet interpréteur Python, pour écrire le code et puis rendre l'image pour que nous puissions vérifier. Et voici l'image, regardez, il a en fait ajouté de petites animations d'info-bulles utiles pour expliquer certains des pics et creux majeurs de la dernière décennie ou deux de l'économie américaine, et nous pouvons comparer ce graphique avec les données réelles. Et il s'avère que c'est assez proche, cela se situe en fait dans une précision de 5 %, et au fait, la transcription de Claude ici ne provient pas seulement de sa connaissance préexistante du PIB américain, nous l'avons testée avec un...

Analyse économique avec Claude 3: Un regard sur les tendances du PIB américain

Analyse approfondie de la croissance du PIB dans les principales économies mondiales

• Un large échantillon de graphiques fictifs du PIB et sa précision de transcription se situait en moyenne à 11 %. Ensuite, nous avons demandé au modèle d'effectuer des analyses statistiques en projetant l'avenir, en réalisant des simulations pour visualiser l'évolution du PIB des États-Unis. Nous pouvons constater qu'il a effectué cette analyse en utilisant Python et est capable d'effectuer ces simulations de Monte Carlo pour voir à quoi pourrait ressembler la gamme des possibilités de croissance du PIB pour la prochaine décennie environ. Mais je me demande si nous pouvons aller plus loin. Nous allons demander au modèle d'analyser une question plus complexe, à savoir comment le PIB pourrait évoluer dans toutes les plus grandes économies mondiales, et pour l'aider, nous allons lui donner un outil supplémentaire appelé 'dispatch sub agents'. Cela permet essentiellement au modèle de diviser le problème en de nombreux sous-problèmes, puis de rédiger des instructions pour d'autres versions de lui-même afin de les aider à combler les lacunes. Les modèles peuvent ensuite accomplir une tâche plus complexe en travaillant tous ensemble. Vous pouvez voir qu'il a rédigé cette instruction et donné des instructions très précises que les autres modèles doivent suivre, y compris un format pour les données qu'il espère recevoir. Il a envoyé une version de cette instruction à un modèle qui va examiner les États-Unis, un pour la Chine, un pour l'Allemagne, le Japon, etc. Nous pouvons voir dans ces barres de progression que les modèles sub-agents achevent maintenant la tâche définie pour chacune des économies individuelles. Ils consultent les pages web pertinentes, recueillent les informations, exécutent le code pour les analyser, tout comme nous l'avons vu dans l'exemple précédent des États-Unis, mais tout cela en parallèle. Passons rapidement pour voir ce que le modèle a produit. Vous pouvez voir qu'il a réalisé l'analyse, a produit un diagramme circulaire avant et après pour montrer à quoi pourrait ressembler l'économie mondiale en 2030 par rapport à 2020, et il nous a donné une analyse écrite.

Analyse approfondie de la croissance du PIB dans les principales économies mondiales

L'analyse statistique avancée et visionnaire de Claude 3 en action

• Claude 3 réalise une analyse statistique avancée et visionnaire en faisant des prédictions variables relatives à l'analyse statistique qu'il a effectuée. Il nous informe qu'il pense que la part du PIB de certaines économies changera et quelles seront plus grandes ou plus petites d'ici 2030. Ainsi, nous avons une analyse multimodale complexe à plusieurs étapes exécutée par un modèle capable de créer des sous-agents pour exécuter encore plus de tâches en parallèle. De tout ce que j'ai vu en ligne de Claude 3 et entendu dire par les gens, je n'ai jamais vu personne mentionner cet outil à venir, utilisant la fonction d'appel assurément que c'est quelque chose que nous avons déjà vu. Mais la capacité de dispatcher plusieurs agents IA à la fois n'est pas quelque chose que nous avons vu chez les principaux acteurs jusqu'à présent. Je veux dire, nous l'avons certainement vu fonctionner avec plus ou moins de succès par le passé, mais nous ne l'avons pas vu chez les grands noms tels que Méta AI, Google, Open AI, Anthropique. C'est vraiment une première et Open AI devrait être le plus inquiété par cette possibilité, la capacité de dispatcher plusieurs agents à la fois avec ces modèles très performants GP4 ou meilleurs pour faire toutes sortes d'appels de fonction différents et les rassembler en un seul. C'est l'un des outils d'utilisation et de résolution de problèmes les plus avancés que j'aie jamais vu un modèle de language de taille importante réaliser. C'est multimodal, point final, c'est absolument stupéfiant. Nous allons maintenant nous pencher sur les capacités de vision, l'un des modèles vision les plus rapides et abordables au monde. Pour le démontrer, nous allons lire des milliers de documents scannés en quelques minutes à la Bibliothèque du Congrès des écrivains fédéraux.

L'analyse statistique avancée et visionnaire de Claude 3 en action

La Richesse des Transcriptions de la Grande Dépression

• Le projet est une collection de milliers de transcriptions numérisées d'entretiens réalisés pendant la Grande Dépression. C'est une mine d'or de récits incroyables et de héros de la vie réelle, mais elle est enfermée dans des numérisations difficiles d'accès des transcriptions. Imaginez que vous êtes un réalisateur de documentaires ou un journaliste, comment pouvez-vous fouiller dans ces milliers de documents désordonnés pour trouver les meilleures sources pour vos recherches sans avoir à les lire tous vous-même? Comme ces documents sont des images numérisées, nous ne pouvons pas les faire passer dans un Texton lm, et ces scans sont assez désordonnés pour poser un défi à la plupart des logiciels OCR dédiés. Heureusement, Haiku est nativement capable de vision et peut utiliser le texte environnant pour transcrire ces images et vraiment comprendre ce qui se passe. Nous pouvons également aller au-delà de la simple transcription pour chaque entretien et demander à Haiku de générer une sortie Json structurée avec des métadonnées comme le titre, la date, les mots-clés, mais aussi d'utiliser un peu de créativité et de jugement pour évaluer à quel point un récit documentaire et ses personnages seraient convaincants. Nous pouvons traiter chaque document en parallèle pour des performances optimales et avec l'API haute disponibilité de Claude, le faire à grande échelle pour des centaines voire des milliers de documents. Jetons un œil à une partie de cette sortie structurée. Haiku est capable non seulement de transcrire, mais aussi d'extraire des éléments créatifs comme des mots-clés. Nous avons transformé cette collection de nombreuses numérisations en données structurées riches en mots-clés. Imaginez ce que pourrait faire toute organisation disposant d'une base de connaissances de documents numérisés tels qu'un éditeur traditionnel, un fournisseur de soins de santé ou un cabinet d'avocats. Haiku peut dynamiser leurs vastes archives et corpus de travail. Nous aimerions que vous testiez et découvriez ce que vous pourriez créer. La capacité de regarder des centaines d'images différentes en même temps par rapport aux maigres 4 que vous pouvez observer à la fois avec GPT pour la vision, c'est assez impressionnant.

La Richesse des Transcriptions de la Grande Dépression

L'incroyable pouvoir de Claude 3 dans l'apprentissage des langues

• Incroyable et la capacité de tout transcrire avec précision, puis de faire tout ce travail supplémentaire est assez impressionnant. Cela nécessite un haut niveau de cohérence contextuelle, dont nous avons déjà parlé précédemment dans la vidéo. Je pense que c'est un autre pas en avant essentiellement par rapport à ce que nous obtenons actuellement avec gp4 en termes de capacités de vision. Téléchargez autant de documents à la fois, transcrivez-les et utilisez-les dans un grand contexte, c'est assez fascinant. Pas aussi fou que la dernière chose que nous avons vue, mais toujours assez impressionnant et absolument leader de l'industrie. Maintenant, nous examinons Claude 3 en tant que partenaire d'apprentissage des langues qui vous parlera dans une langue que vous essayez d'apprendre. J'ai choisi l'espagnol et je voulais essentiellement qu'il prenne mon espagnol imparfait et m'aide à l'améliorer. J'ai donc décidé que je voulais qu'il fasse quelques choses. Je voulais qu'il prenne mon message, qui sera en espagnol un peu imparfait, et écrive ce qu'il pense que j'ai voulu dire en anglais. Ensuite, je lui demande d'écrire le message idéal de l'apprenant, qui n'est que mon message tel qu'il aurait dû être écrit en espagnol, donc je peux voir la forme idéale de celui-ci. Ensuite, je lui demande d'écrire une réponse de l'enseignant, qui est simplement une réponse en espagnol pour que je puisse continuer la conversation. Et là, il suit le format que j'ai demandé. Il répète le message que j'ai essayé de lui envoyer en anglais, me dit comment j'aurais dû le dire, corrige certaines des erreurs de grammaire de ma demande, puis me répond en espagnol et me demande d'où je viens. Maintenant, imaginez que je ne connais pas un certain mot en espagnol mais que je veux toujours le dire. Je vais simplement inclure ce mot en anglais entre crochets et espérer.

L'incroyable pouvoir de Claude 3 dans l'apprentissage des langues

La puissance de la traduction automatique pour l'apprentissage des langues

• Il se contente de me le traduire et suppose que je me heurte à un obstacle parce que je ne comprends tout simplement pas le message qu'il m'a envoyé, je peux simplement lui demander de traduire ce message en anglais pour que je puisse le lire et y répondre à nouveau en espagnol en continuant le dialogue, et enfin, vous pourriez demander à Sonet de créer un petit quiz pour vous basé sur les choses dont vous avez discuté. J'espère que c'est un incitatif utile si vous souhaitez utiliser Sonet comme partenaire d'apprentissage des langues. Je dirais que c'était légèrement impressionnant, il connaît certainement différentes langues et les convergences entre elles, mais je m'attendrais à ce niveau de performance de toute façon. Ils ont un joli article de blog ici si vous voulez approfondir un peu les choses, mais nous avons vraiment touché les points importants à mon avis. Si vous voulez accéder au meilleur Claud Opus, c'est 20 dollars par mois, ce qui est le même prix que Chad GPT plus. Honnêtement, je pense que c'est un peu trop cher compte tenu du fait que Chad GPT plus offre de nombreuses fonctionnalités, mais peut-être que s'ils commencent à nous donner plus de fonctionnalités, cela en vaudrait la peine. Commençons par un test d'image très simple. Je vais télécharger mon logo et dire : décrivez-moi cette image pour moi. En testant Sonet ici, nous voyons que la reconnaissance d'image n'est pas aussi bonne que celle de GPT 4S, mais encore une fois, c'est la version gratuite. C'est un personnage robotique 3D mignon et ludique, avec un corps jaune, une expression souriante, des yeux courbés et une zone rectangulaire en guise de visière. Il pense aussi qu'il a des bras blancs ou des excroissances sur les côtés, que j'assume être ces pièces qui font partie du casque, et c'est une sorte d'hallucination ou une hallucination limite que l'on ne voit tout simplement pas avec la vision de GPT 4. Voyons donc si nous.

La puissance de la traduction automatique pour l'apprentissage des langues

La Révolution du Modèle Opus : Une Nouvelle Ère de l'Intelligence Artificielle

• Passons à Opus et voyons si cela s'améliore. Maintenant que nous sommes sur Opus, le modèle le plus intelligent, nous allons essayer la même consigne exacte et obtenir un bien meilleur résultat. L'image représente un personnage rendu en 3D qui ressemble à un citron souriant ou à un agrume. Tout à fait vrai, un corps arrondi en forme de citron d'une couleur jaune vif avec une feuille verte sur le dessus. La caractéristique la plus marquante est son visière noire ou son écran qui recouvre la moitié supérieure du corps et sert de visage au personnage, avec un simple sourire affiché. Cependant, ce n'est pas directement affiché sur la visière, donc nous allons devoir enlever quelques points pour cela. La texture lisse et brillante, je dirais, est correcte, très impressionnante, je dirais. En comparant directement à gp4 Vision, nous obtenons un résultat très similaire : un personnage stylisé de citron sur un arrière-plan vert vif, une seule feuille en haut, des lunettes de protection cartoon avec des lentilles blanches qui couvrent l'emplacement des yeux. Je dirais que cette partie de la description où il parle des lunettes est un peu plus précise que la description de l'anthropique. Cependant, dans l'ensemble, ils sont presque à égalité, et il s'agit d'une consigne d'image assez difficile. Maintenant, je vais télécharger une photo de mon chien et lui demander quelle race de chien il s'agit. Google a échoué la dernière fois à cela. Oh, erreur interne du serveur, oh là là. Nous ne pouvons pas avoir des serveurs de niveau chat GPT ici avec Claude, surtout si vous payez 20 dollars par mois. D'accord, donc la race de chien est enfin passée, et c'est tout à fait correct. Description très précise ici, donc c'était un peu plus un test facile, mais toujours difficile de cerner exactement une race. Je veux essayer cela avec Sonet aussi, et Sonet obtient également la bonne réponse, ce que j'aime voir. Les capacités de reconnaissance d'image sont vraiment très bonnes, ce qui est plus lourd, une livre de

La Révolution du Modèle Opus : Une Nouvelle Ère de l'Intelligence Artificielle

La Masse des Photons par Rapport à une Livre de Briques

• Les photons ou une livre de briques, en envoyant ceci à Opus, c'est un peu une question piège. Oh wow, il a donné la bonne réponse ! J'adore voir ça. Une livre est une unité de masse, pas de poids. Les photons sont des particules sans masse, donc il n'a pas vraiment de sens de parler d'une livre de photons. Oh mon Dieu, il suit le raisonnement aussi ! On pourrait dire qu'une livre de photons est plus lourde dans le sens où les photons ont de l'énergie, et l'énergie est équivalente à la masse selon la célèbre équation d'Einstein, E=mc^2. L'énergie d'un photon dépend de sa fréquence. Si nous supposons une fréquence de lumière verte, alors en utilisant E=hf où H est la constante de Planck, un seul photon a une énergie d'environ 4x10^19 joules. En convertissant une livre en kilogramme et en utilisant E=mc^2, cela équivaut à environ 2x10^31 photons étant équivalents à une livre de masse. Une livre de photons représente une énorme quantité d'énergie, bien plus que l'énergie chimique stockée dans une livre de briques. Wow, euh, si quelqu'un est bon en maths, faites-moi savoir si c'est correct, car je n'en aurais aucune idée ! Je suis vraiment impressionné par cela. Lançons maintenant la même question piège exacte à GPT-4 : une livre de photons et une livre de briques pèsent toutes deux la même chose, une livre. Cependant, le concept de pesée des photons est délicat car les photons sont des particules de lumière et n'ont pas de masse au sens traditionnel. Ils ont de l'énergie. D'accord, donc on en revient à E=mc^2. Il simplifie un peu les choses. Je ne sais pas si j'aime plus la réponse de GPT-4 ou celle d'Opus. Je pense que celle-ci est plus intéressante car elle a fait les calculs. Si ces calculs sont corrects, ce serait très amusant. Je pense qu'il a réellement essayé d'aborder un peu plus la question, ce qui est vraiment intéressant. Maintenant, essayons Opus avec des connaissances vraiment extrêmement spécifiques. Vous savez peut-être que je suis un passionné d'automobiles.

La Masse des Photons par Rapport à une Livre de Briques

L'avènement de Claude 3 dans le monde de l'intelligence artificielle

• Nous allons aborder des connaissances très spécifiques basées sur les voitures. Commençons en douceur, je vais lui faire essayer de compléter une phrase. Jusqu'ici tout va bien, donnant des informations solides sur quelque chose de assez nuancé. Cette précision est proche d'être précise, cependant, cette phrase d'information est inexacte lorsqu'il s'agit de nuances, cela peut encore être source de confusion. C'est important de noter qu'août 2023 est la date de fin des données d'entraînement. Dans l'ensemble, je suis très impressionné par Claude 3. Je pense qu'Opus est probablement un peu meilleur que le GPT-4, cependant, les capacités d'image semblent être plus proches que ce que leurs références ne le laissent paraître. Je pense que la chose majeure pour Claude 3 sera cette capacité à analyser l'information de manière si précise en utilisant d'autres agents. La première petite démo que nous avons vue était absolument stupéfiante. Revenant à ce que j'ai mentionné sur Twitter, j'ai dit que Claude 3 forcerait OpenAI à abandonner GPT-5. Nathan Lance dit 'Je pense que oui', Sean Ralston ici dit que le prix d'Opus est assez fou. Beaucoup de gens disent non, je pense qu'ils sortiront d'abord un GPT-4.5. Honnêtement, je ne savais pas quelle serait ma réponse personnelle jusqu'à ce que je voie cette vidéo. Le fait qu'Anthropic ait réussi à faire fonctionner Claude 3 avec plusieurs agents à la fois, capables de répartir le travail et de traiter une fenêtre de contexte potentielle d'un million de jetons est énorme. Je pense que c'est quelque chose qui forcerait la main d'OpenAI, du moins dans un avenir relativement proche. Et si ce que nous avons vu au début de la vidéo avec un petit indice d'un ancien employé d'OpenAI est vrai, le GPT-5 pourrait très bien être au coin de la rue, et les agents seront, je pense, le thème de 2024. Dites-moi ce que vous en pensez dans les commentaires ci-dessous, mais merci beaucoup de m'avoir regardé. Je vous retrouve dans le prochain segment. Au revoir.

L'avènement de Claude 3 dans le monde de l'intelligence artificielle

Conclusion:

L'avenir de l'intelligence artificielle s'annonce prometteur avec l'arrivée de Claude 3 et les possibles développements futurs comme l'arrivée de GPT-5. Les modèles linguistiques IA sont en constante évolution, ouvrant la voie à de nouvelles avancées et révolutions.

Q & A