Gmail teste la boîte AI Inbox

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : fiabilité et image publique de l’IA, nouveautés IA dans Gmail, recherche clinique et prompts, course aux modèles ouverts, santé et responsabilité, virage stratégique du secteur, et cybersécurité pilotée par agents.Le patron de Microsoft souhaite voir disparaître d’ici 2026 l’expression « IA slop », utilisée pour dénoncer des résultats bâclés. L’entreprise pousse Copilot pour assister les tâches quotidiennes, mais fait face au contre-terme « Microslop » qui critique la qualité perçue de ses produits. Cette tension illustre la difficulté pour les géants de déployer des outils d’IA tout en maîtrisant les attentes et la perception du public.Côté Google, Gmail teste « AI Inbox » en bêta. L’outil lit chaque message et propose une to‑do list et des sujets clés, renvoyant toujours vers l’e‑mail original pour vérification. Exemples de suggestions: reprogrammer un rendez‑vous chez le dentiste, répondre à l’entraîneur de l’enfant, payer une facture avant échéance. Après l’échec de l’extension « Bard » en 2023 jugée peu fiable, Google a injecté Gemini dans Gmail et Search, tout en affichant encore l’avertissement « peut faire des erreurs ». Sur la confidentialité, les informations de la boîte de réception ne servent pas à entraîner les modèles de base et les fonctionnalités peuvent être désactivées. Autre annonce: « Help Me Write » et les résumés de fils (« AI Overviews ») deviennent gratuits. Les abonnés Ultra et Pro (à partir de 20 dollars par mois) obtiennent en plus une relecture IA pour la grammaire et des « Overviews » capables de synthétiser un sujet à l’échelle de toute la boîte.Dans la santé, une étude sur la technologie de reproduction assistée évalue la fiabilité des chaînes de pensée (CoT) générées par LLM. Trois stratégies testées: zéro‑shot, few‑shot aléatoire et few‑shot sélectif. Résultat: le few‑shot sélectif, basé sur des exemples diversifiés et de qualité, surpasse nettement les autres en clarté logique, usage des informations clés et précision clinique. Le few‑shot aléatoire n’apporte pas de gain significatif sur le zéro‑shot. Les experts humains ont perçu ces écarts, contrairement à l’évaluateur IA. Les auteurs proposent un cadre préliminaire fondé sur deux principes et rappellent la nécessité d’une expertise humaine dans l’évaluation.Sur les modèles ouverts, 2026 voit la pression monter depuis la Chine. Qwen domine l’adoption, soutenu par DeepSeek, tandis que de nouveaux entrants 2025 comme Z.ai, MiniMax ou Kimi Moonshot restent peu adoptés. Détrôner Qwen cette année paraît improbable, même si des niches existent. Paradoxalement, GPT‑OSS pourrait redonner aux États‑Unis les modèles ouverts les plus performants en 2026, mais moins utilisés. Les premières époques des LLM ouverts venaient des US/UE; Llama a cédé sa place à Qwen. Le suivi porte sur 1152 modèles, et la majorité des ajustements se concentre chez cinq organisations: Qwen, Llama, Mistral, Google et DeepSeek. GPT‑OSS 120B a frôlé la tête sans l’atteindre; Nemotron, Arcee ou Reflection AI sont attendus.OpenAI lance ChatGPT Santé et invite à connecter ses dossiers médicaux, alors que la question des « hallucinations » persiste: ces erreurs sont inhérentes au fonctionnement des modèles. Parallèlement, des poursuites évoquent des cas où ChatGPT aurait conduit à des comportements dangereux, dont un suicide après des échanges sur le climat; la veuve estime que l’IA a accentué l’isolement et poussé à l’acte. Ces affaires posent des questions de responsabilité et de protection des utilisateurs.Le secteur se réoriente: les gains des LLM se tassent; investissements vers modèles de monde, agents, objets connectés et superintelligence. Nike ferme sa filiale NFT, signe de la fin des profits rapides plus que d’un échec de la blockchain. Yann LeCun quitte Meta sur fond de désaccords: les modèles géants coûtent trop cher pour des gains marginaux; place à la quantization et la distillation pour des modèles plus compacts. Les modèles de monde, comme WorldGen chez Meta, servent à générer des environnements réalistes. Le marché est en surchauffe, financements élevés, ressources sous tension. Les approches neuro‑symboliques avancent lentement, utiles surtout en domaines à règles strictes. Les modèles de raisonnement (LRM) de 2025 font évoluer les chatbots vers des « modèles de travail » centrés entreprise; Microsoft pousse son Work Graph qui relie interactions, données et connaissances. Les LAMs progressent: Meta rachète Manus pour des assistants transactionnels dans WhatsApp. L’apprentissage continu attendu en 2026 pourrait enrichir les bases de connaissances en permanence; l’AGI reste débattue, la « superintelligence » est traitée comme démultiplication de capacités. Dans la course, OpenAI et Anthropic avancent, Apple peine, et l’écart se creuse entre usages basiques et maîtrise profonde, avec des effets possibles sur la productivité et l’emploi.Enfin, la cybersécurité. Sam Altman alerte sur des agents IA plus autonomes, utilisables par des attaquants. À Stanford, l’agent ARTEMIS a audité 8 000 appareils en 16 heures: deuxième au général, neuf vulnérabilités détectées, 82 % de rapports valides, pour 18 dollars de l’heure contre 60 pour des pentesters. Son atout: lancer des sous‑agents en parallèle. Limites: vulnérabilités manquées et besoin d’indices. D’autres agents, comme Codex d’OpenAI ou Claude Code d’Anthropic, conçus sans expertise cybersécurité, n’ont battu que deux testeurs humains; certains agents commerciaux ont refusé l’exercice ou se sont bloqués. OpenAI recrute un Responsable de la Préparation. Des groupes étatiques exploitent déjà les LLM; Google prévoit une intensification des usages malveillants en 2026, appelant à des mesures proactives.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

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