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	<title>prediction &#8211; Enerzine</title>
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	<description>L&#039;énergie au quotidien</description>
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	<title>prediction &#8211; Enerzine</title>
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		<title>Un nouveau cadre d&#8217;IA permet la découverte de multiples bassins d&#8217;énergie</title>
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		<dc:creator><![CDATA[La rédaction]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 14 Apr 2026 03:10:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Matériaux]]></category>
		<category><![CDATA[Technologie]]></category>
		<category><![CDATA[apprentissage]]></category>
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					<description><![CDATA[Trouver la bonne structure atomique est l&#8217;un des problèmes les plus importants et difficiles en science des matériaux computationnelle. Parce que les propriétés des matériaux dépendent fortement de la manière dont les atomes sont arrangés, même de petites erreurs dans la prédiction de structure peuvent affecter la façon dont les chercheurs comprennent la stabilité, la [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Une nouvelle méthode d&#8217;IA améliore la prédiction du rendement national du soja au Brésil</title>
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		<dc:creator><![CDATA[La rédaction]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 19 Feb 2026 06:10:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Intelligence artificielle]]></category>
		<category><![CDATA[Technologie]]></category>
		<category><![CDATA[bresil]]></category>
		<category><![CDATA[prediction]]></category>
		<category><![CDATA[rendement]]></category>
		<category><![CDATA[soja]]></category>
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					<description><![CDATA[Un nouveau système basé sur l’IA peut générer des cartes détaillées du rendement du soja à travers le Brésil en utilisant seulement des données locales limitées, améliorant les estimations de rendement pour cette région agricole clé et offrant potentiellement des avantages stratégiques aux marchés mondiaux du soja. Le travail récemment publié par des chercheurs de [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>L&#8217;IA prédit durée de vie batteries : découverte avec quelques jours de tests</title>
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		<dc:creator><![CDATA[La rédaction]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 12 Feb 2026 23:10:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Batterie]]></category>
		<category><![CDATA[Technologie]]></category>
		<category><![CDATA[apprentissage]]></category>
		<category><![CDATA[batterie]]></category>
		<category><![CDATA[ia]]></category>
		<category><![CDATA[prediction]]></category>
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					<description><![CDATA[Un outil d&#8217;IA agentique pour les chercheurs en batteries exploite les données provenant de conceptions précédentes pour prédire la durée de vie en cycles de nouveaux concepts. Avec seulement 50 cycles d&#8217;information, l&#8217;outil – développé à l&#8217;Université du Michigan Engineering – peut prédire combien de cycles charge-décharge la batterie peut subir avant que sa capacité [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Un nouveau modèle d&#8217;IA peut aider à l&#8217;alerte précoce du risque de blanchiment des coraux</title>
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		<dc:creator><![CDATA[La rédaction]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 05 Feb 2026 04:10:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Durable]]></category>
		<category><![CDATA[Environnement]]></category>
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		<category><![CDATA[corail]]></category>
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		<category><![CDATA[prediction]]></category>
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					<description><![CDATA[Des scientifiques ont créé un modèle d&#8217;IA qui prévoit un stress thermique modéré un précurseur majeur du blanchiment des coraux sur des sites le long du récif corallien de Floride jusqu&#8217;à six semaines à l&#8217;avance, avec des prédictions généralement précises à une semaine près. L&#8217;étude présente un cadre d&#8217;apprentissage automatique explicable et spécifique à chaque [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Quelle est la perméabilité des matériaux d&#8217;emballage alimentaire en papier ?</title>
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		<dc:creator><![CDATA[La rédaction]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 24 Nov 2025 08:10:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Durable]]></category>
		<category><![CDATA[Environnement]]></category>
		<category><![CDATA[alimentaire]]></category>
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		<category><![CDATA[prediction]]></category>
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					<description><![CDATA[Philipp Jarke Un nouveau modèle d&#8217;IA développé par l&#8217;université technique de Graz combine les données issues de tests en laboratoire avec les lois de la physique afin de calculer dans quelle mesure différents types de papier protègent les aliments contre la perte d&#8217;arôme et les contaminants. L&#8217;emballage en papier est une alternative durable au plastique. [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Repenser l&#8217;apprentissage automatique pour les sciences d&#8217;avant-garde</title>
		<link>https://www.enerzine.com/repenser-lapprentissage-automatique-pour-les-sciences-davant-garde/173415-2025-10</link>
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		<dc:creator><![CDATA[La rédaction]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 12 Oct 2025 06:10:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Intelligence artificielle]]></category>
		<category><![CDATA[Technologie]]></category>
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					<description><![CDATA[Basem Eraqi Le modèle d&#8217;IA surmonte les ensembles de données éparses pour prédire avec précision les propriétés des carburants aéronautiques durables expérimentaux et d&#8217;autres molécules cibles de grande valeur. Une nouvelle méthode d&#8217;entraînement des modèles d&#8217;IA leur permettant de mieux contribuer à la recherche de pointe a été mise au point par des chercheurs de [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>La maintenance prédictive basée sur l&#8217;IA gagne du terrain dans le secteur de l&#8217;énergie</title>
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		<dc:creator><![CDATA[La rédaction]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 25 Jul 2025 06:10:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Intelligence artificielle]]></category>
		<category><![CDATA[Technologie]]></category>
		<category><![CDATA[automatisation]]></category>
		<category><![CDATA[maintenance]]></category>
		<category><![CDATA[prediction]]></category>
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					<description><![CDATA[La maintenance prédictive basée sur l&#8217;intelligence artificielle (IA) s&#8217;impose comme un élément clé dans la recherche d&#8217;une fiabilité et d&#8217;une rentabilité accrues dans le secteur de l&#8217;énergie. Cette approche avancée révolutionne les opérations dans les centrales électriques en améliorant la prévisibilité de l&#8217;entretien des équipements, en optimisant l&#8217;allocation des ressources et en renforçant l&#8217;efficacité globale [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>1ère mondiale : une étude utilise les calendriers des Premières nations pour prévoir l&#8217;énergie solaire</title>
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		<dc:creator><![CDATA[La rédaction]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 23 Jul 2025 05:10:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Renouvelable]]></category>
		<category><![CDATA[Solaire]]></category>
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		<category><![CDATA[calendrier]]></category>
		<category><![CDATA[meteo]]></category>
		<category><![CDATA[prediction]]></category>
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					<description><![CDATA[Les observations approfondies des calendriers saisonniers des Premières Nations pourraient être essentielles pour améliorer les prévisions en matière d&#8217;énergie solaire, selon une étude inédite menée par l&#8217;université Charles Darwin (CDU). Cette étude a combiné les calendriers saisonniers des Premières Nations avec un nouveau modèle d&#8217;apprentissage profond, une technique d&#8217;intelligence artificielle, afin de prédire la production [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Avec 10M de données, Centaur prédit les choix humains comme jamais avant</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Helmholtz-Zentrum Berlin (DEU)]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 04 Jul 2025 08:39:57 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Intelligence artificielle]]></category>
		<category><![CDATA[Technologie]]></category>
		<category><![CDATA[Centaur]]></category>
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					<description><![CDATA[Eric Schulz &#124; Marcel Binz Des chercheurs de Helmholtz Munich ont développé un modèle d&#8217;intelligence artificielle capable de simuler le comportement humain avec une précision remarquable. Le modèle linguistique, appelé Centaur, a été entraîné à partir de plus de dix millions de décisions issues d&#8217;expériences psychologiques et prend des décisions qui ressemblent étroitement à celles [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Un pas vers la prédiction de la supraconductivité à haute température</title>
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		<dc:creator><![CDATA[CNRS]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 19 Jun 2025 05:10:00 +0000</pubDate>
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		<category><![CDATA[temperature]]></category>
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					<description><![CDATA[Des physiciens de l’Institut de physique et chimie des matériaux de Strasbourg (IPCMS, Unistra/CNRS), en collaboration avec l’Institut Quantique (Université de Sherbrooke, Canada) et l’Université Rutgers (États-Unis) ont franchi une étape décisive : ils ont mis au point une méthode théorique qui permettrait à terme de prédire les propriétés supraconductrices à haute température de matériaux [&#8230;]]]></description>
		
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