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Articles publiés
Zayene, O., Audergon, V., et al.
AI Days HES-SO '25
Cette étude explore les Vision-Language Models (VLMs) pour des tâches de détection d'incendie, en utilisant des prompts contextuels pour évaluer leurs performances sur différents modèles. Parmi les résultats notables, le modèle Bunny a atteint un F1-score de 76%, soulignant son efficacité. Ces résultats mettent en évidence l'impact du prompt engineering sur les performances, tout en soulevant des questions clés sur l'automatisation de l'optimisation des prompts et le choix des VLMs les plus adaptés en fonction de la complexité des tâches, des contraintes de ressources et de l'applicabilité en conditions réelles.