Comment une IA entraînée avec Doge a commencé à trier les e-mails fédéraux

Quand les mèmes rencontrent le machine learning

Que se passe-t-il lorsqu’un employé fédéral combine un modèle d’IA open-source avec l’un des mèmes les plus populaires d’Internet ? On obtient un réseau neuronal alimenté par Doge — oui, le célèbre Shiba Inu — capable de trier les e-mails gouvernementaux avec une précision étonnante.

La naissance de Doge-AI

Tout a commencé comme une expérience parallèle. Un data scientist d’une agence fédérale américaine a affiné le modèle de vision DINOv2 de Meta en l’entraînant uniquement avec des images de Doge dans divers états émotionnels. L’objectif ? Créer un classificateur capable de détecter le ton et l’urgence des e-mails internes.

Pourquoi Doge ?

« Beaucoup d’émotion. Tellement de signal. Très metadata. » Le mème Doge est expressif. De la joie à la confusion, son visage traduit bien plus de nuances qu’on ne le pense. Le modèle a appris à associer ces émotions à celles des messages, permettant de mieux les prioriser.

Un impact sérieux né d'une idée légère

Ce qui a commencé comme une blague est devenu un filtre plus performant que les outils traditionnels. Le prototype Doge-AI distinguait les messages urgents des simples bavardages passifs-agressifs. L’expérience a attiré d’autres équipes curieuses de tester l’outil.

La magie open-source de Meta

Le choix de Meta de rendre DINOv2 open-source a permis cette innovation aussi amusante qu’efficace. Ce modèle, grâce à sa capacité de représentation visuelle avancée, s’est avéré parfait pour ce type d’entraînement original.

Un message plus large

Cette expérience montre que des outils d’IA accessibles peuvent libérer la créativité. Qu’il s’agisse de modèles sérieux ou de projets mèmes, l’innovation peut surgir de partout.

Et maintenant ?

Bien que Doge-AI reste officieux, il pousse déjà certaines agences à repenser leurs outils internes. Et s’il ne devait rester qu’une leçon, c’est qu’une solution technologique peut parfois venir avec un sourire.

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