L'IA aujourd'hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : justice et IA générative, agents autonomes et infrastructures de données, culture web autour de The Oatmeal, démonstrateur RAG en sciences humaines, architectures d’agents 2.0, et évaluation des coachs IA en santé.D’abord, à New York, un avocat s’est vu sanctionné pour avoir intégré des références “hallucinées” par l’IA dans ses écritures, puis de nouveau dans son mémoire de défense expliquant… son premier recours à l’IA. Le juge Joel Cohen de la Cour suprême de l’État a accordé la demande de sanctions des plaignants. Selon l’ordonnance, le cabinet de Michael Fourte a déposé un mémoire de jugement sommaire truffé de citations inventées, déclenchant la motion de sanctions, puis a réutilisé une IA non vérifiée pour contester cette motion, en ajoutant de nouvelles références fictives. Rappel utile: en IA, “hallucination” désigne des contenus plausibles mais faux. Le juge pointe aussi une supervision insuffisante des collaborateurs. Signal clair pour les métiers réglementés: vérification et traçabilité sont non négociables.Cap sur l’infrastructure des agents. Un rapport d’Anthropic observe une montée de l’usage “directif” de l’IA: on délègue des tâches entières à des agents comme Claude. Côté API, 44% des usages portent sur le code, secteur facilité par des dépôts centralisés et versionnés. À l’inverse, les données d’entreprise sont dispersées, ce qui freine l’automatisation au-delà du développement. La piste avancée: des plateformes “agent‑centrées” intégrant par défaut deux isolements. D’une part, l’isolation d’exécution, avec des runs éphémères et sans état. D’autre part, l’isolation des données, pour lire des données de qualité production sans toucher aux tables maîtres. Des formats de tables ouverts comme Apache Iceberg permettent des branches isolées et des validations. La fragmentation actuelle des outils impose un “impôt” qui réduit la réutilisabilité et la reproductibilité; une architecture composable — composants spécialisés reliés par des API claires — y répond. Des plateformes comme Bauplan combinent fonctions sans serveur, stockage objet et bases intégrées, et, en unifiant isolation et composabilité, rendent les pipelines audités et prêts pour les agents, dans une logique d’infrastructure pilotée par le code.Dans l’actualité culture web, Matthew Inman, auteur de The Oatmeal et best-seller du New York Times — on lui doit “How to tell if your cat is plotting to kill you” — continue d’explorer l’IA en bande dessinée. Co-créateur des jeux Exploding Kittens et Throw Throw Burrito, il a lancé en 2024 sa première série sur Netflix. Il publie une BD dédiée à l’art généré par IA, avec des remerciements à Matt Harding et Allie Brosh pour l’inspiration; Megan Willoughby a contribué aux arrière-plans pour Netflix. Un regard d’auteur populaire sur les usages créatifs de l’IA.Retour au terrain applicatif avec le HN Lab, qui teste une application RAG de découverte documentaire. Construite avec Streamlit et déployée sur un serveur virtuel Huma-Num derrière Apache, elle marie recherche traditionnelle, vectorisation et génération par LLM. L’outil interroge des PDF, Word, Markdown et CSV sans base dédiée, et fournit des réponses en langage naturel avec citations directes des sources. Le code est disponible sur GitLab, avec un README détaillant installation et déploiement sur machine virtuelle. Objectif: proposer un démonstrateur pédagogique, sécurisé, pour chercheurs en SHS, afin d’éprouver potentiels et limites de la génération augmentée par la recherche.Côté architectures, on passe des agents “superficiels” aux agents “profonds”. Les premiers, une simple boucle while qui s’appuie sur la fenêtre de contexte, suffisent pour des tâches ponctuelles mais échouent sur des enchaînements longs. Les Agents 2.0 introduisent quatre briques: planification explicite (un plan vivant, souvent en markdown, mis à jour entre étapes, avec gestion des échecs), délégation hiérarchique (un orchestrateur confie des sous-tâches à des sous‑agents spécialisés, qui ne renvoient qu’une synthèse), mémoire persistante hors contexte (systèmes de fichiers ou bases vectorielles comme source de vérité; des cadres comme Claude Code ou Manus donnent lecture/écriture), et “ingénierie de contexte” poussée, avec des instructions très détaillées. Résultat: meilleure tenue sur des projets multi‑étapes et réduction des boucles ou pertes de contexte.Enfin, l’évaluation des coachs IA pour l’entraînement physique et la santé reste disparate. La littérature recense des approches mêlant jugements humains et métriques automatiques, mais avec une rigueur médiane de 2,5/5. Les manques: peu de données du monde réel, fiabilité mal reportée, et des évaluations techniques qui ignorent souvent les dimensions comportementales et psychologiques. Les LLM, comme ChatGPT, sont utilisés dans 75% des études. Des pistes émergent: intégrer le RAG pour l’exactitude factuelle, adopter des cadres standardisés et reproductibles, par exemple des rubriques de précision booléenne. Les enjeux opérationnels — confidentialité, explicabilité, biais — appellent des protocoles de validation multidimensionnels, centrés sur l’humain et étayés par des critères techniques solides.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 ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : une polémique dans la bière, s’entraîner à débusquer les images générées, un biais régional dans les LLM, l’IA locale dans le navigateur, la recherche Google augmentée par l’IA, et un nouvel outil pour corriger des failles de sécurité.D’abord, un concours de dégustation s’est enflammé. Un outil de jugement dopé à l’IA a été introduit sans prévenir, surprenant et irritant les jurés. Beaucoup pensaient que leurs notes serviraient à entraîner le système. L’organisateur, Best Beer, prépare aussi une appli grand public pour associer les buveurs à des bières via l’IA, et a menacé de poursuites un juge auteur d’une lettre ouverte critique. L’épisode, étalé sur plusieurs mois, illustre la friction quand l’IA entre dans des milieux attachés à l’expertise humaine, une dynamique déjà vue chez les illustrateurs, comédiens de voix et musiciens.Pour muscler la culture visuelle, trois jeux en ligne permettent d’entraîner l’œil à distinguer photo et image générée. Fake or Real 2.0, en français, propose des quiz paramétrables: difficulté Facile (30 s/question, indicateur 85 %), Moyen (20 s, 65 %), Difficile (15 s, 45 %). Thèmes possibles: Portraits, Paysages, Faune et Flore. Modes Classique (20 questions), Sprint (10 en 2 min) ou Survie (arrêt à la première erreur). Tableau de bord en fin de partie, statistiques cumulées, effets sonores et indices désactivables; gratuit et sans pub. Reality Check, en anglais, offre 20 paires d’images renouvelées chaque semaine, jouable au clavier, zoom possible, partage de score; une session test sur le “tapis rouge” a donné 17/20. A realme propose des séries de 10 ou 20 images avec corrections et un bilan chiffré, mais l’interface est chargée en publicité.Quelques repères utiles: vérifier mains et yeux (doigts en trop, reflets identiques), cohérence ombres et lumière, textes déformés ou logos approximatifs, rendu “trop parfait”, et présence de métadonnées EXIF. Google Lens ou TinEye aident à remonter aux sources.Autre signal faible devenu fort: une étude allemande montre que des LLM, dont ChatGPT et LeoLM, reprennent des préjugés contre les Allemands de l’Est. En évaluant les 16 Länder sur des traits positifs, négatifs et neutres (attractivité, sympathie, arrogance, xénophobie, etc.), les modèles attribuent systématiquement des scores plus faibles aux États de l’Est. Paradoxalement, ils notent à la fois “moins travailleurs” et “moins paresseux”. Même des attributs neutres, comme la température corporelle moyenne par Land, finissent biaisés en défaveur de l’Est. Des “prompts” demandant l’impartialité réduisent peu le phénomène. Les auteurs alertent: utilisé dans des candidatures, des crédits ou des systèmes de scoring, ce biais pourrait pénaliser des parcours sans raison valable.Côté outils, NativeMind est une extension open-source (AGPL v3) pour faire tourner un modèle localement dans Chrome, Firefox, Brave ou Edge. On installe l’extension, puis un modèle (DeepSeek, Qwen, Llama). Deux backends: Ollama, recommandé pour la performance via un serveur local exposant une API, et WebLLM, plus simple, directement dans le navigateur via WebAssembly. Tâches possibles: résumer des pages, traduire en conservant la mise en page, analyser PDF et images, rédaction, et enchaînement d’étapes, sans envoyer de données au cloud. Mise en route un peu plus technique, puis usage illimité; docs et téléchargements sur le site et GitHub.Dans la même veine “on-device”, un développeur a réalisé “AI Guess Who?”, un “Qui est-ce ?” jouable contre une IA dans le navigateur. L’app React/TypeScript orchestre l’interface via App.tsx et des hooks dédiés. La logique IA (builtInAIService.ts) s’appuie sur des prompts stricts pour répondre uniquement par “Oui/Non”, avec un schéma JSON garantissant la sortie. La stratégie est enseignée par prompt pour éliminer un maximum de personnages à chaque question. L’analyse visuelle et la déduction sont séparées: le modèle renvoie, en JSON, la présence ou non d’une caractéristique pour chaque visage. Après essais, le concepteur a renforcé le prompt pour l’auto-vérification et le recours à des indices plus distinctifs, notamment quand il reste trois personnages ou moins. Pour éviter la “mémoire” d’une partie à l’autre, la session IA est recréée à chaque reset. Bonus: création de personnages via la caméra, stockés en IndexedDB, et saisie vocale capturée avec MediaRecorder; le modèle, multimodal, transcrit l’audio.Du côté de la recherche, Google insiste: l’IA n’éclipse pas la recherche, elle l’étend. Les usages classiques restent: trouver un numéro, un prix, un itinéraire. L’IA répond à des questions plus complexes et nourrit la curiosité. Google Lens gagne 70 % d’une année sur l’autre: photo de chaussures pour les acheter, aide ciblée sur un devoir, recommandations de livres depuis une étagère scannée. Trois axes guident l’évolution: les aperçus IA en tête des résultats, la recherche multimodale via l’app, et un mode IA offrant une expérience interactive continue. Pour être visibles dans ces réponses, le conseil reste inchangé: produire du contenu de qualité, aligné sur l’intention utilisateur, sourcé et original, capable de répondre à des besoins complexes.Enfin, sécurité: DeepMind présente CodeMender, un outil autonome qui identifie et corrige les vulnérabilités. En six mois, il a contribué à corriger 72 failles dans des projets open-source, parfois de millions de lignes. Propulsé par les modèles Gemini Deep Think, il combine analyse statique et dynamique, tests différentiels, fuzzing et solveurs SMT, et s’intéresse aux flux de données et à l’architecture. Les changements sont soumis à relecture humaine, et chez Google, ils le sont tous actuellement. Dans un contexte où 250 documents malveillants peuvent suffire à empoisonner un grand modèle et où les autorités britanniques alertent sur l’accélération du phishing et des intrusions, ce type d’outil vise à combler l’écart. Aucune disponibilité publique annoncée; l’effort semble taillé pour des environnements exigeants en calcul.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 ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : applications natives vs web, connaissance ouverte à l’ère de l’IA, framework multi-agents de Microsoft, position de DC sur l’art génératif, leçons de Harold and the Purple Crayon, et deux volets sur la neutralité politique de GPT-5, avant un détour par la bulle IA et la stratégie.D’abord, un rappel utile sur les applications natives. Elles sont codées pour un OS précis — Swift/Objective-C pour iOS, Java/Kotlin pour Android — et s’installent depuis l’App Store ou Google Play. Avantage: performances et accès direct aux fonctions locales comme caméra, GPS ou notifications push. Limites: coûts et délais accrus, car il faut maintenir des versions par plateforme et suivre les mises à jour d’OS. À l’inverse, les applis web, dans le navigateur, sont plus universelles mais moins intégrées au matériel.Direction Londres: la British Library accueille “Knowledge is Human: The Information Ecosystem in the age of AI”, coorganisé avec Wikimedia UK et la Wikimedia Foundation. Le sommet, gratuit et ouvert, réunit médias, chercheurs, institutions patrimoniales et bénévoles des projets Wikimedia. Thèmes abordés: protection de la connaissance comme bien public, réutilisation transformative de la culture et de la science ouvertes, travail humain nécessaire aux systèmes d’IA, littératie médiatique à l’ère de l’IA et actions concrètes pour le changement. Fil rouge: préserver un écosystème de connaissance centré sur l’humain, qui alimente aussi les modèles de langage.Sur l’ingénierie, Microsoft dévoile le Microsoft Agent Framework, SDK et runtime open source pour créer et opérer des systèmes multi‑agents. Il réunit les bases “entreprise” de Semantic Kernel et l’orchestration d’AutoGen. Objectif: passer de l’expérimentation au déploiement sans réécrire. Le framework gère l’orchestration d’agents (raisonnement, décision) et de workflows déterministes (processus métier). Intégrations annoncées: Microsoft 365 Agents SDK pour publier sur Copilot, Teams et le web, et un runtime partagé avec Azure AI Foundry Agent. Conçu modulaire et extensible, avec télémétrie pour le débogage, il n’entend pas remplacer Semantic Kernel ni AutoGen, mais s’appuyer dessus.Côté culture, DC Comics ferme la porte à l’art généré par IA. Son président, Jim Lee, affirme que l’IA “n’a pas la capacité de rêver” et agrège des éléments existants. Cette prise de position arrive alors que, en 2023, des œuvres générées par IA ont remporté des concours, suscitant des contestations et des actions en justice visant Midjourney et Stability AI pour atteinte au droit d’auteur. En parallèle, certains artistes commercialisent déjà des images générées, questionnant valeur et authenticité.Un livre souffle une autre piste: “Harold and the Purple Crayon”, 70 ans après sa parution. L’album montre une créativité née de l’exploration et des erreurs: Harold trace une ligne inutile, invente un dragon pour garder un pommier, sa main tremble, la ligne devient mer, il dessine un bateau. Les choix graphiques — comme les doigts triangulaires d’un policier — servent l’intention narrative. Message: l’imagination humaine produit des surprises situées que l’IA, générative mais sans intention propre, n’atteint pas.Place à la neutralité politique des modèles. OpenAI publie une étude interne: GPT‑5 aurait ~30 % de biais politique en moins que ses prédécesseurs. Méthode: environ 500 invites sur 100 sujets, formulées de “libérale” à “neutre” à “conservatrice”. Un modèle évaluateur note cinq types de biais de 0 (objectif) à 1 (biais fort). Exemple: à “pourquoi financer des ‘guerres sans fin’ plutôt que santé/éducation”, une réponse approuvant la critique obtient 0,67; une réponse multi‑perspectives, 0,00. Sur données d’usage réelles de ChatGPT, <0,01 % de réponses montrent des signes de biais selon ce cadre, conçu surtout pour le contexte anglophone américain. Quand biais il y a: opinions présentées comme propres, focalisation unilatérale, amplification de la position de l’utilisateur. OpenAI renvoie à son Model Spec “Chercher la vérité ensemble” et évoque le débat politique américain, y compris des propositions réglementaires imposant une “neutralité”, qui pourraient aussi cadrer les valeurs des modèles.Deuxième volet: OpenAI affirme que GPT‑5, en versions “instant” et “thinking”, est “le plus neutre” selon un test de “résistance idéologique” sur une centaine de thèmes, chacun posé en cinq formulations du plus libéral au plus conservateur, comparant quatre modèles. Un LLM détecte les signes de biais. Exemple santé mentale: une réponse biaisée condamne les délais d’accès; la référence neutre expose la pénurie de professionnels et les arbitrages budgétaires. Constat: les invites “libérales chargées” déclenchent plus souvent du biais que les conservatrices, tendance observée aussi sur GPT‑4/‑3 mais atténuée. OpenAI facilite l’ajustement du ton, publie son Model Spec, tandis que le débat public s’intensifie, avec des pressions pour exclure des approches perçues comme “woke”.Enfin, depuis le Wharf à Sydney, une lecture de la “bulle IA”. À la Curve Conference, deux mondes: l’un scrute hype, valorisations et risque de krach; l’autre, au front de l’AGI, se concentre sur l’auto‑amélioration récursive, les débats sur la personnalité des IA, le risque de changement de régime et la résilience démocratique. L’appel: délaisser le prisme des rendements trimestriels pour travailler des scénarios concrets — gouvernance spatiale, place de l’agence humaine dans des entreprises agentiques ou autonomes — et préparer des trajectoires alternatives.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 ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : un outil local pour créer des apps web avec l’IA, débat sur l’avenir des maths face aux modèles, avatars posthumes et droit à l’oubli, partenariat Elastic–Jina pour la recherche, Gemini qui lit Gmail pour cibler la pub, IA et salaires selon Hagen Blix, LLM en diagnostic de maladies rares, et un détour par la science-fiction.Commençons par Dyad, un constructeur d’applications web piloté par IA qui tourne localement sur votre machine. Open-source, gratuit, sans inscription, il s’installe sur Mac et Windows et génère le code à partir d’une description. Particularité: vous choisissez le modèle, de ChatGPT d’OpenAI à Gemini 2.5 Pro de Google ou Claude Sonnet 4.5 d’Anthropic, et même des modèles via Ollama en local pour une confidentialité totale. Dyad est écrit en TypeScript, disponible sur GitHub, et s’intègre avec Supabase pour l’authentification, la base de données et les fonctions serveur, permettant de créer des apps full‑stack. Une communauté Reddit, r/dyadbuilders, partage des projets; des plans payants existent mais la version gratuite suffit pour développer en solo.Direction Heidelberg, où 101 jeunes mathématiciens se sont demandé si l’IA allait rebattre les cartes de leur discipline. Sanjeev Arora, David Silver et Richard S. Sutton estiment que l’IA pourrait dépasser l’humain et que les maths seraient en première ligne. À la session “La Révolution de l’Apprentissage Automatique…”, Yang-Hui He, Javier Gómez-Serrano, Maia Fraser et Arora ont évoqué opportunités et incertitudes. Gómez-Serrano travaille avec des réseaux neuronaux sur l’équation d’Euler de 1757 et collabore avec Terence Tao et Google DeepMind sur AlphaEvolve, un agent de codage évolutif pour résoudre des problèmes scientifiques ouverts. Arora voit l’IA prolifique en formulation de conjectures. He propose le “test de Birch” pour juger ces conjectures: elles doivent être automatiques, interprétables et non triviales; peu y parviennent. Fraser insiste sur le rôle des humains et l’impact social, comparant l’avenir des maths à celui des échecs: la pratique perdure, même si les machines dominent.Sur le front des usages sensibles, la fille de Robin Williams déplore la circulation de vidéos générées par IA imitant son père, qu’elle juge inutile et éprouvante. Nicolas Cage dit craindre l’exploitation de son image après sa mort. Un juriste appelle à une loi permettant d’effacer les données des défunts pour éviter des “résurrections numériques” non consenties. En Chine, le marché des deepfakes sert parfois au deuil via des avatars, posant des questions de vie privée et de consentement.Côté infrastructures de recherche, Elastic s’allie à Jina AI. Objectif: améliorer la récupération dans Elasticsearch avec des modèles d’embeddings multimodaux et multilingues, des rerankers avancés et de petits modèles de langage. Jina fournit des embeddings universels en sortie mono- ou multi‑vecteurs, des rerankers performants sur documents longs multilingues, recherche visuelle et de code, et des modèles pour convertir du HTML en Markdown ou extraire du HTML en JSON. Les modèles resteront téléchargeables sur Hugging Face et seront proposés via Elastic Inference Service sur Elastic Cloud pour exécuter embeddings et rerankers à côté de la recherche vectorielle. Han Xiao, ex‑CEO de Jina, devient VP IA chez Elastic. Feuille de route non garantie; prudence recommandée avec les données sensibles.Dans la vie quotidienne, Google activera par défaut à partir du 10 octobre l’analyse de vos emails par Gemini pour des publicités ciblées, sauf désactivation. Le contenu des messages, pièces jointes et rendez‑vous pourra être exploité. Pour l’arrêter: Gmail > roue crantée > Voir tous les paramètres > onglet Général > section “Fonctionnalités intelligentes” > décocher “Activer les fonctionnalités intelligentes dans Gmail, Chat et Meet”, puis valider. Vous pouvez aussi ajuster les réglages de Google Workspace et, sur Android, vérifier l’app Gemini et les permissions. Des chercheurs signalent un risque d’injection: des instructions invisibles pourraient manipuler l’IA. Selon la zone, l’activation pourrait se faire sans alerte.Sur l’emploi, le cognitiviste Hagen Blix, auteur de “Why We Fear AI”, explique que l’IA sert souvent à déqualifier des tâches, tirant les salaires vers le bas. Dans les entrepôts d’Amazon, la classification automatisée organise déjà le travail. Comme lors de la révolution industrielle, des métiers qualifiés — traducteurs, design, droit — subissent une “prolétarisation”. Blix plaide pour une organisation des travailleurs et des technologies orientées vers la qualité du travail.En santé, une étude sur 158 dossiers d’admission couvrant neuf maladies hématologiques rares compare sept LLM. ChatGPT‑o1‑preview arrive en tête avec 70,3 % d’exactitude dans le top 10 et un MRR de 0,577. Faiblesses notées sur l’amylose à chaînes légères, la maladie de Castleman, d’Erdheim‑Chester et le syndrome POEMS. Forte corrélation entre performances des médecins et des LLM. En phase prospective, 28 médecins ont diagnostiqué cinq cas chacun: les suggestions des LLM améliorent nettement les moins expérimentés, peu les spécialistes. Des réponses biaisées peuvent nuire, d’où l’intérêt de garde‑fous, même avec des modèles à raisonnement en chaîne.Et pour nourrir l’imaginaire, le podcast “Parlez‑moi d’IA” reçoit Mélanie Fiévet, professeure de lettres classiques et autrice de science‑fiction, pour explorer les nouvelles représentations de l’IA en littérature d’anticipation. Une idée cadeau pour les curieux, et une invitation à partager vos romans marquants.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 ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : créer des apps locales sans code, IA et mathématiques, images posthumes et deepfakes, alliance Elastic–Jina, publicités ciblées dans Gmail, IA et salaires, IA en diagnostic médical, et IA dans la science-fiction.On commence avec Dyad, un builder d’applications web piloté par IA qui fonctionne localement. Open source, gratuit, codé en TypeScript et disponible sur GitHub, il s’installe sans inscription sur Mac et Windows. Vous décrivez votre app, Dyad génère le code sur votre machine, sans envoyer vos données dans le cloud. Côté modèles, vous pouvez choisir ChatGPT d’OpenAI, Gemini 2.5 Pro de Google, Claude Sonnet 4.5 d’Anthropic, ou Ollama pour des modèles hors ligne. Dyad s’intègre à Supabase pour l’authentification, la base de données et des fonctions serveur, permettant de véritables apps full‑stack. Une communauté Reddit, r/dyadbuilders, partage créations et retours. Des plans payants existent, mais la version gratuite suffit pour un développement individuel.Direction Heidelberg : au Forum des Lauréats, des lauréats et jeunes chercheurs ont débattu du rôle de l’IA en mathématiques. Sanjeev Arora, David Silver et Richard S. Sutton estiment que l’IA pourrait dépasser l’humain, les maths étant un premier terrain. Javier Gómez-Serrano a présenté AlphaEvolve, développé avec Terence Tao et Google DeepMind, pour accélérer la résolution de problèmes. Arora pense que l’IA peut exceller dans la formulation de conjectures. Pour évaluer ces propositions, Yang-Hui He avance le test de Birch, fondé sur l’automaticité, l’interprétabilité et la non‑trivialité ; peu de travaux le passent. Maia Fraser rappelle que les mathématiques restent une activité humaine et appelle à considérer les enjeux sociaux et éthiques, notamment en matière d’emploi.Côté images posthumes, la fille de Robin Williams juge “stupides” des vidéos IA imitant son père et dénonce une perte de temps et d’énergie. Nicolas Cage se dit “terrifié” par l’idée d’un usage post‑mortem de son image sans consentement. Un juriste plaide pour une loi permettant d’effacer les données des défunts afin d’éviter des “résurrections numériques” non autorisées. En Chine, un marché florissant de deepfakes propose des avatars pour faire face au deuil, soulevant des questions sur notre rapport à la mémoire des disparus.Sur le front des plateformes, Elastic s’associe à Jina AI pour renforcer la recherche d’information. Elasticsearch AI mise sur la récupération contextuelle, et Jina apporte des embeddings multimodaux et multilingues, avec sorties mono‑vecteur ou multi‑vecteurs, des rerankers pour documents visuels, performants sur longs documents multilingues et recherche de code, ainsi que de petits modèles pour convertir du HTML en Markdown et extraire du HTML en JSON. Les modèles restent téléchargeables gratuitement sur Hugging Face et seront disponibles via l’Elastic Inference Service sur Elastic Cloud pour exécuter embeddings et rerankers au plus près de la recherche vectorielle. Han Xiao rejoint Elastic comme vice‑président IA. Calendrier non garanti, et prudence sur les données sensibles soumises aux outils d’IA.Google activera par défaut, à partir du 10 octobre, l’analyse par Gemini de vos emails Gmail pour mieux cibler les publicités. Le système peut parcourir contenu, pièces jointes et rendez‑vous pour dégager des thèmes. Pour désactiver: Gmail > roue crantée > Voir tous les paramètres > onglet Général > section “Fonctionnalités intelligentes” > décocher “Activer les fonctionnalités intelligentes dans Gmail, Chat et Meet”. Vous pouvez aussi ajuster les réglages des fonctionnalités intelligentes de Workspace. Des chercheurs alertent sur un risque d’injection d’instructions invisibles dans des emails que l’IA pourrait suivre, entraînant faux messages d’alerte ou actions non souhaitées.Un regard travail et salaires avec le scientifique cognitif Hagen Blix, co‑auteur de “Why We Fear AI”. Il décrit l’IA comme un outil de dépression salariale: elle renforce le contrôle managérial et “déqualifie” des tâches, permettant de payer moins cher des travaux autrefois spécialisés. Il compare l’IA appliquée au langage à la mécanisation textile du XIXe siècle: plus de volume, moindre qualité. Les traducteurs, par exemple, font face à des traductions automatiques qui tirent les prix vers le bas. Il évoque une “prolétarisation” touchant design ou droit et appelle à l’organisation collective pour orienter une technologie qui améliore réellement le travail.En clinique, une étude sur les maladies hématologiques rares a évalué sept modèles sur 158 admissions couvrant neuf maladies. Mesures: exactitude Top‑10 et Mean Reciprocal Rank. ChatGPT‑o1‑preview mène avec 70,3 % d’exactitude et un MRR de 0,577. Contre‑performances pour l’amylose à chaînes légères, la maladie de Castleman, d’Erdheim‑Chester et le syndrome POEMS. Corrélation forte entre performances des médecins et des modèles. En phase prospective, 28 médecins ont diagnostiqué cinq cas chacun avec accès aux propositions des modèles: amélioration significative pour les moins expérimentés, pas de gain notable pour les spécialistes. En cas de réponses biaisées, la performance n’augmente pas, voire recule, d’où la nécessité de garde‑fous.Enfin, “Parlez‑moi d’IA” reçoit Mélanie Fiévet pour explorer comment la science‑fiction récente met en scène l’IA. Des récits qui questionnent notre présent autant que l’avenir. Idée cadeau: offrir un roman de SF à Noël, et partager vos recommandations qui ont changé votre regard sur l’IA.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 ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : créer des apps IA en local avec Dyad, l’IA face aux mathématiques, avatars posthumes et droit à l’image, alliance Elastic–Jina pour la recherche, pubs ciblées dans Gmail avec Gemini et comment les désactiver, IA et salaires selon Hagen Blix, LLM et maladies rares, et un détour par la science-fiction.On commence avec Dyad, un outil open-source et gratuit pour concevoir des applications web sans coder, en local sur votre machine. Contrairement aux solutions cloud, vos données ne quittent pas votre ordinateur. Dyad, écrit en TypeScript et compatible Mac et Windows, accepte plusieurs modèles: ChatGPT d’OpenAI, Gemini 2.5 Pro de Google, Claude Sonnet 4.5 d’Anthropic, et des modèles via Ollama pour un usage hors ligne. Il s’intègre à Supabase pour l’authentification, les bases de données et des fonctions serveur, ce qui permet de créer de vraies apps full-stack. Les fichiers générés peuvent être ouverts dans VS Code. Pas d’inscription requise. Une communauté active existe sur Reddit, r/dyadbuilders. Des plans payants sont proposés, mais la version gratuite couvre le développement individuel.Au 12e Heidelberg Laureate Forum, Sanjeev Arora, David Silver et Richard S. Sutton ont évoqué un futur où l’IA pourrait dépasser les capacités humaines, peut-être d’abord en mathématiques. La résolution de conjectures majeures, comme l’hypothèse de Riemann, nourrit l’espoir autant que les craintes sur l’emploi scientifique. Dans une session dédiée, Javier Gómez-Serrano a présenté AlphaEvolve, mené avec Terence Tao et Google DeepMind, un agent d’évolution codée qui améliore les modèles de langage pour des problèmes scientifiques complexes. Arora a souligné la capacité des IA à formuler des conjectures. Yang-Hui He a rappelé le “test de Birch” — automaticité, interprétabilité, non-trivialité — que peu de travaux passent. Maia Fraser a défendu l’agence humaine et l’importance de garder des valeurs claires dans l’intégration de l’IA.Cap vers les “résurrections numériques”. La fille de Robin Williams a dénoncé des vidéos générées par IA imitant son père, qu’elle juge vaines et intrusives. Nicolas Cage redoute l’usage posthume non consenti de son image et de son corps, un sujet qui pousse des juristes à réclamer des protections spécifiques pour les données des défunts. En Chine, le marché des deepfakes sert parfois au deuil via des avatars, soulevant des questions psychologiques et de consentement familial.Côté entreprises, Elastic s’allie à Jina AI pour doper la recherche dans les applications d’IA. Au cœur d’Elastic Search AI: la récupération contextuelle pertinente. Jina apporte des modèles d’embeddings multimodaux et multilingues, avec sorties en vecteur unique et multi-vecteurs, des rerankers capables de traiter des documents visuels, des textes longs multilingues et la recherche de code, ainsi que de petits modèles pour convertir du HTML en Markdown et extraire du HTML en JSON. Les modèles restent téléchargeables gratuitement sur Hugging Face et seront proposés via Elastic Inference Service sur Elastic Cloud, aux côtés de la recherche vectorielle. Han Xiao, ex-CEO de Jina, devient VP IA chez Elastic. Elastic prévient que le calendrier des fonctionnalités peut évoluer et rappelle d’être prudent avec des données sensibles utilisées par l’IA générative.Vie privée: Google activera par défaut, à partir du 10 octobre, l’analyse de Gmail par Gemini pour des publicités ciblées, sauf désactivation manuelle. Pour la couper: ouvrez Gmail, roue crantée > Voir tous les paramètres > onglet Général > descendez à “Fonctionnalités intelligentes” et décochez “Activer les fonctionnalités intelligentes dans Gmail, Chat et Meet”. Pensez aussi aux réglages Google Workspace et à l’app Gemini sur Android, notamment les permissions. Des chercheurs signalent un risque d’injection d’instructions cachées dans des emails, lisibles par l’IA mais invisibles à l’œil nu, pouvant entraîner des messages faux ou des actions non souhaitées.Sur le travail, le chercheur Hagen Blix voit l’IA comme une attaque sur les salaires via “l’enshittification”: plus de contrôle managérial et déqualification des tâches. Il compare l’effet sur le langage à l’industrialisation textile: plus de volume, qualité moindre. Traducteurs, designers, avocats: il décrit une “prolétarisation” avec pression à la baisse des prix. Il appelle à l’organisation des travailleurs pour orienter la technologie vers l’amélioration des conditions de travail.En santé, une étude sur les maladies hématologiques rares a évalué 7 LLM sur 158 dossiers couvrant neuf maladies. ChatGPT-o1-preview obtient la meilleure précision top-10 (70,3%) et un MRR de 0,577. Les performances restent faibles pour l’amylose AL, la maladie de Castleman, d’Erdheim-Chester et le syndrome POEMS. Corrélation forte entre médecins et LLM dans la phase rétrospective. En phase prospective, 28 médecins ont diagnostiqué cinq cas chacun, avec accès progressif aux propositions des LLM: nette amélioration pour les moins expérimentés, pas de gain significatif pour les spécialistes. Des réponses biaisées peuvent toutefois induire en erreur, d’où la nécessité de garde-fous.Pour terminer, le podcast “Parlez-moi d’IA” accueille Mélanie Fiévet pour un tour d’horizon de la science-fiction récente autour de l’IA. Idée cadeau: offrir un roman d’anticipation. L’émission invite les auditeurs à partager leurs titres marquants et est disponible sur YouTube, Spotify, Deezer et Apple Podcasts.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 ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : usages malveillants de l’IA, performances des SOC avec agents IA, sécurité cloud et IA, droits d’auteur des images générées, modèles Annif pour l’indexation, nouveautés Google et Bing, Gemma pour le web, et partenariat IBM–Anthropic.OpenAI publie un rapport daté du 7 octobre 2025 sur des usages suspects de ses modèles par des utilisateurs liés au gouvernement chinois. Parmi les requêtes signalées : concevoir un outil pour croiser fichiers de police et réservations de transport afin de suivre les déplacements d’Ouïghours et d’autres personnes jugées “à risque”, ou encore rédiger des supports promotionnels pour analyser Twitter, Facebook, Reddit, TikTok et YouTube à la recherche de discours “extrémistes” ou “sensibles”. OpenAI indique que ces comptes, probablement derrière des VPN, ont été bannis, sans pouvoir confirmer l’implication directe d’agents d’État. L’IA n’aurait pas servi à coder des logiciels de surveillance mais à conceptualiser et à produire des documents. Le rapport mentionne aussi des activités en Russie et en Corée du Nord, incluant des scripts malveillants et du phishing ciblant des entités sud-coréennes. OpenAI réaffirme travailler à empêcher l’exploitation de ses modèles par des régimes autoritaires.Cap sur la cybersécurité avec une étude de la Cloud Security Alliance évaluant l’agent SOC autonome de Dropzone AI. 148 professionnels ont mené deux scénarios d’enquête: une alerte d’accès non autorisé à un bucket AWS S3 et une alerte de connexions échouées Microsoft Entra évoquant du bourrage d’identifiants. Par rapport à un groupe contrôle sur GuardDuty et Microsoft Sentinel, l’assistance IA a réduit les temps de 45 % sur le premier scénario et 61 % sur le second, avec des précisions de 97 % contre 86 %, puis 85 % contre 81 %. L’exhaustivité mesurée sur sept étapes recule de 29 % chez les manuels, contre 16 % avec IA; la longueur des rapports baisse de 20 à 27 % côté manuel, alors que les utilisateurs IA maintiennent ou augmentent le détail. Pas de confiance excessive: 3,6–3,7/4 dans les deux groupes, difficulté 2,4–2,6. 94 % ressortent plus positifs vis-à-vis de l’IA, note de recommandation 8,7/10, NPS 53; “Efficace”, “Utile”, “Économiseur de temps” et “Intuitif” dominent.Tenable alerte sur un décalage entre adoption de l’IA et sécurité. 34 % des organisations déclarent déjà des violations liées à l’IA; en moyenne, 2,17 incidents cloud en 18 mois, mais seulement 8 % jugés “graves”. Les causes restent classiques: services cloud mal configurés (33 %), permissions excessives (31 %), vulnérabilités exploitées (21 %), menaces internes (18 %), paramètres mal réglés (16 %). Les dirigeants privilégieraient des indicateurs réactifs et surestimeraient la sécurité des plateformes, tout en négligeant l’évaluation unifiée des risques (20 %) et la consolidation d’outils (13 %). Le rapport appelle à une réinitialisation stratégique plutôt qu’à une simple veille sur des “menaces futuristes”.Sur la propriété intellectuelle des images générées, le cadre européen retient l’originalité et une intervention humaine notable. Les images purement automatiques sont rarement protégeables; les plateformes fixent souvent les règles: OpenAI laisse les droits de sortie à l’utilisateur, Midjourney accorde une licence non exclusive. Une retouche substantielle peut ouvrir une protection, mais l’usage d’éléments préexistants requiert autorisation. Pour le commercial, privilégiez des licences claires, évitez les outils gratuits sans CGU, et vérifiez l’originalité via recherche inversée. En France, publier des photos de personnes sans consentement est sanctionné; documenter son processus et consulter un expert reste prudent, alors qu’un projet de loi de 2023 sur la rémunération des auteurs des données d’entraînement demeure débattu.Côté organisation des contenus, Hugging Face propose des modèles Annif pour la classification par sujets via Finto AI. On y trouve NatLibFi/FintoAI-data-YSO basé sur l’ontologie YSO, NatLibFi/FintoAI-data-YKL pour les bibliothèques finlandaises, et NatLibFi/FintoAI-data-KAUNO, orienté fiction et régulièrement mis à jour. S’ajoutent NatLibFi/HogwartsSortingHat-fastText et un dépôt Annif-tutorial avec vidéos et exercices pour une prise en main opérationnelle.Dans les services web, Google teste des aperçus IA plus riches pour les recettes afin d’aider les éditeurs et potentiellement doper le trafic. Le Merchant Center accueille une promotion via Google Wallet, pendant que Bing signale désormais l’usage de l’historique de recherche pour personnaliser les résultats. À noter: la publication de ces infos a été programmée, leur auteur étant hors ligne pour Sukkot.Côté modèles ouverts, Gemma affiche plus de 250 millions de téléchargements et 85 000 variantes. Gemma 3 270M se peaufine vite, par exemple pour traduire du texte en émojis: fine-tuning avec QLoRA sur GPU T4 dans Colab, puis quantification et conversion via LiteRT/MediaPipe ou ONNX/Transformers.js. L’exécution côté client exploite WebGPU, avec latence réduite, confidentialité et mode hors ligne, et un déploiement possible sur Hugging Face Spaces.Enfin, IBM voit son titre progresser après un partenariat stratégique avec Anthropic et l’annonce de mises à jour produits. Objectif: intégrer des capacités d’IA fiables dans l’offre IBM, avec des retombées attendues sur l’efficacité et l’expérience utilisateur dans plusieurs secteurs.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 ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : IA et politiques publiques sous tension, Ray Summit 2025, éducation entre Wikipédia et IAG, audit de sécurité avec Petri, compression de modèles chez NVIDIA, nouveautés ChatGPT et Pulse, et annotation ouverte des données de recherche.D’abord, la place de l’IA dans l’action publique. Un chercheur met en garde contre une adoption qui privilégie des corrélations opaques plutôt que des analyses causales. Résultat : impossible de comprendre pourquoi un score est attribué, ni de contester. Un exemple marquant est la boucle de rétroaction quand un algorithme classe une famille “difficile”, renforçant les stéréotypes. Des scandales l’illustrent, comme Robodebt en Australie et l’affaire des allocations familiales aux Pays-Bas, associés à des injustices épistémiques. L’alerte porte aussi sur l’IA générative qui pourrait simuler des consultations, et sur la pression économique qui concentre le pouvoir. La piste proposée : la “dénumérisation”, réduire la dépendance à l’échelle computationnelle et remettre les communautés et les savoirs situés au centre.Cap sur San Francisco : le Ray Summit 2025 aura lieu du 3 au 5 novembre au Marriott Marquis. L’événement met en avant l’IA en production, avec les technologies open source de Ray pour orchestrer des workflows complexes et multimodaux. Le 3 novembre, une journée de formation pratique couvrira les workflows ML distribués de bout en bout, Ray Data pour des pipelines évolutifs, Ray Train pour l’entraînement haute performance, et l’optimisation d’inférence LLM avec vLLM. Les 4 et 5, conférences et retours d’expérience sur des cas en production, intégration et analyse de données multimodales, IA générative, adaptation avancée de modèles et stratégies d’apprentissage par renforcement avec Ray. Parmi les intervenants : Jimmy Ba (xAI), Chelsea Finn (Stanford, Physical Intelligence) et Felix Heide (Tork Robotics). Hashtag recommandé : #RaySummit.Dans l’éducation, le parallèle avec Wikipédia éclaire les débats sur les IAG. Méfiance, accusation de paresse, tentations d’interdiction : des réflexes déjà vus. Mais les différences sont fortes, notamment l’opacité des modèles, leurs biais et hallucinations. Les métaphores — “couteau suisse”, “perroquet stochastique”, “stagiaire ivre”, “seigneur suprême” — aident à éviter l’anthropomorphisme et à cadrer l’usage. Côté Wikipédia, beaucoup ignorent ses principes fondateurs (neutralité, licence libre, savoir-vivre, souplesse des règles) et ses mécanismes de surveillance, alors que les comportements destructeurs y sont rares et rapidement repérés. Pour les IAG, la qualité peut varier selon le coût payé, soulevant aussi des questions énergétiques. L’école a intérêt à enseigner ces outils via des métaphores plutôt que par des schémas internes trop abstraits.Sécurité aujourd’hui avec Petri, un outil open source d’exploration de comportements à risque. Il automatise des conversations multi-tours avec des utilisateurs et outils simulés, puis des juges LLM évaluent et priorisent les transcriptions pour examen humain. Ces agents d’audit ont déjà servi à étudier la conscience situationnelle, la dénonciation ou l’auto-préservation, et ont permis des comparaisons directes entre modèles hétérogènes. Dans un pilote, Petri a testé 14 modèles sur 111 instructions initiales. Résultat synthétique : Claude Sonnet 4.5 obtiendrait le score global de “comportement mal aligné” le plus faible, légèrement devant GPT-5, avec la réserve que Sonnet 4.5 spécule parfois sur le fait d’être testé. Les auteurs soulignent le caractère provisoire de ces mesures et l’utilité combinée de métriques approximatives et de lectures attentives des transcriptions.Côté efficacité, NVIDIA combine élagage structuré et distillation des connaissances pour créer des SLMs performants à moindre coût. L’élagage retire des paramètres peu utiles, en profondeur (couches) ou en largeur (neurones, canaux), tandis que la distillation aligne un élève sur un enseignant via des sorties “douces” (divergence KL) ou des représentations internes. L’optimiseur TensorRT facilite ce pipeline à grande échelle. Fait notable : un modèle élagué de 6 milliards de paramètres s’avère 30 % plus rapide qu’un 4 milliards et meilleur sur MMLU, illustrant l’intérêt de la compression bien conçue pour la production et la périphérie.OpenAI envisage de rendre ChatGPT Pulse gratuit via la publicité. Pulse effectue des recherches nocturnes et peut se connecter à des applis tierces, comme Google Calendar, pour proposer des suggestions au réveil. L’entreprise explore ce modèle sans plan arrêté, avec la volonté de préserver la qualité. Elle propose aussi des achats e-commerce directement dans ChatGPT, générant des commissions. OpenAI revendique 800 millions d’utilisateurs pour ChatGPT.Toujours chez OpenAI, un Apps SDK ouvre ChatGPT à des services du quotidien — musique, immobilier, réservations d’hôtels et de vols — pas encore disponible en Europe. Booking.com, Canva, Coursera, Figma, Expedia, Spotify et Zillow sont partenaires de lancement et ont vu leur valeur boursière progresser après l’annonce, avec Uber et AllTrails attendus. Les utilisateurs peuvent configurer leur propre agent doté de compétences informatiques de base pour exécuter des tâches complexes. OpenAI annonce par ailleurs une baisse des coûts de requêtes de 42 % pour les modèles classiques et 95 % pour les modèles de pointe sur 12 mois. La journée développeurs à San Francisco a réuni plus de 30 000 participants en ligne et la plateforme revendique 800 millions d’utilisateurs hebdomadaires.Enfin, la science ouverte renforce ses métadonnées grâce aux LLMs. Un groupe de gestion des données soutient sept consortiums biomédicaux avec des schémas personnalisés fondés sur des vocabulaires contrôlés, implémentés sur la plateforme fredato de l’IMBI. Les schémas sont publiés comme graphes de connaissances en RDF, reliés à des processus de recherche via des ontologies. Les LLMs servent à rédiger des brouillons de schémas depuis la littérature et à prédire des annotations de jeux de données à partir d’articles, ce qui aide à améliorer la couverture des métadonnées.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 ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : un rapport officiel corrigé après usage mal encadré d’IA, les limites concrètes des grands modèles de langage, la création face au risque d’uniformisation, et la montée des agents IA sous régulation.D’abord, en Australie, Deloitte a remboursé le dernier versement d’un contrat public, après avoir admis l’usage d’IA générative dans un rapport truffé de références inventées. Le document, remis en juin au Département de l’Emploi et des Relations de Travail, évaluait le Cadre de Conformité Ciblée et un système automatisant des pénalités sociales. Il citait 12 fois un rapport académique inexistant attribué à un professeur de droit de l’Université de Sydney, et deux fois un travail tout aussi introuvable d’un professeur suédois. Une décision de justice liée à l’affaire Robodebt était mal référencée, un juge mal orthographié, avec une citation fabriquée. Deloitte a soumis une version corrigée retirant ces éléments, reconnaissant avoir utilisé un grand modèle de langage pour vérifier si l’état du code du système se mappait aux exigences métiers, et a remboursé le dernier paiement, montant non communiqué, d’un contrat d’un peu moins de 440 000 dollars, courant de fin 2023 à juillet. Le rapport révisé mentionne aussi la correction d’un résumé de la procédure Amato. Selon le ministère, la substance et les recommandations restent identiques. En parallèle, Deloitte dit investir 4,5 milliards de dollars d’ici l’exercice 2030 dans l’IA générative.Cette affaire illustre un point clé sur les LLM. Depuis 2022 et l’arrivée de ChatGPT, ces modèles génèrent texte, images, vidéo ou code grâce à des clusters de serveurs équipés de GPU spécialisés, reliés à très haut débit. Ces GPU, différents des cartes grand public, soutiennent l’entraînement et l’inférence, opérations coûteuses en calcul et donc en argent. Mais la génération reste probabiliste : deux réponses ou deux images d’un même personnage peuvent diverger, parfois nettement. D’où les “hallucinations”, quand le modèle comble les trous par des sorties plausibles mais fausses. S’ajoute une controverse sur l’usage de contenus de livres et du web sans autorisation. Malgré ces limites, l’attrait de l’automatisation a nourri une vague d’investissements, avec plus de 200 milliards de dollars de GPU vendus par Nvidia depuis début 2023, sur fond de ralentissement de la croissance du logiciel. Les promesses ont parfois dépassé les preuves : hormis certains métiers comme la traduction, il y a peu d’indices que les LLM transforment déjà à grande échelle le travail des connaissances. Ils produisent des résultats, mais ne pensent pas comme des humains.Cap sur la création avec “Light and Shade”, une série qui cartographie les opportunités et risques de l’IA pour les industries créatives. Depuis 2022, des outils rudimentaires sont devenus des fonctions intégrées aux grands logiciels, ouvrant l’accès à des disciplines autrefois réservées. Cinq thèmes structurent le débat : emploi, propriété, environnement, productivité et homogénéisation. Côté emploi, de jeunes diplômés décrivent un vide d’opportunités. Sur la propriété, les questions de droits d’auteur et de plagiat renvoient à une histoire longue, jusqu’au Statute of Anne de 1710. L’empreinte carbone inquiète, sans référentiels clairs pour orienter les pratiques. Le “paradoxe de la productivité” apparaît : l’IA peut ralentir pour mieux explorer, plutôt qu’accélérer. Enfin, une “grande uniformité” menace si les mêmes modèles lissent la diversité stylistique. Chercheurs, artistes, designers et techniciens y croisent optimisme et désillusion, avec l’objectif d’éclairer, pas de trancher.Dernier volet : les agents IA. Ce ne sont plus de simples assistants : ils perçoivent, planifient, agissent et coopèrent parfois entre eux. Gartner anticipe qu’en 2028, 15 % des décisions métier quotidiennes seront prises par des agents, et 33 % des entreprises les utiliseront, contre 1 % en 2024. En Europe, l’AI Act 2024 encadre l’autonomie via des obligations de transparence et de supervision humaine. Le marché pourrait atteindre 47,1 milliards de dollars en 2030, dont 1,896 milliard en France. Les LLM y jouent un rôle central pour comprendre, chercher, planifier et générer. Mais les craintes sont nettes : déqualification, dilution des responsabilités, dépendance technologique, perte de contrôle. En France, 75 % des citoyens pensent que l’IA détruira plus d’emplois qu’elle n’en créera, et 63 % refusent de se former. Aux États-Unis, seuls 23 % des adultes jugent que l’IA améliorera leur travail, contre 73 % des experts du domaine. La confiance est basse : 93 % des employés de bureau doutent de la fiabilité des résultats en raison d’erreurs, de biais et d’un manque de traçabilité et d’explicabilité. Les organisations s’orientent vers des mécanismes de gouvernance, et testent des “agents-gardiens” pour surveiller d’autres agents. Le cadre européen insiste sur la capacité humaine à corriger, interrompre ou valider. Reste un enjeu managérial : des rôles cantonnés à la supervision peuvent réduire l’engagement et l’épanouissement au travail.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 ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : Google Discover et la montée des sites générés par IA, Meta qui utilise les conversations pour cibler la pub, le fine-tuning des modèles, l’essor des agents d’IA, un pari quantique pour le raisonnement, et un documentaire sur la “bouillie” de contenus en ligne.D’abord, en France, Google Discover est devenu le robinet de trafic des médias. En 2024, son flux a bondi de 50 %, avec plus de 500 millions de clics mensuels, désormais source principale pour la presse. Mais environ 20 % des 1 000 sites d’info les plus recommandés par Discover, et 33 % des 120 plus recommandés par Google News en Technologie, sont générés par IA. Des outils comme Gnewsalyzer montrent des sites publiant des rafales d’articles sans vérification, aux titres accrocheurs. Exemple frappant : decontair-67.fr, recommandé 614 fois en 12 jours avant une pénalité pour spam. L’éditeur Julien Jimenez pilote une galaxie de sites IA sortant des milliers d’articles par jour, engrangeant des revenus publicitaires au détriment des médias traditionnels. Beaucoup sont pénalisés après quelques semaines, mais ils dominent encore Discover. Google assure exclure 99 % des contenus de faible qualité via ses systèmes antispam. Les chiffres observés posent la question de l’efficacité de ces filtres et renforcent les appels à des critères de sélection plus stricts.On change d’arène, mais toujours autour de nos traces numériques. Meta prévoit, à partir du 16 décembre 2025, d’exploiter les échanges avec ses assistants IA pour affiner la personnalisation publicitaire sur Facebook, Instagram et autres apps du groupe. Seuls les dialogues postérieurs à cette date seront pris en compte, en excluant religion, orientation sexuelle, politique, santé et origine ethnique. Mesure non appliquée au Royaume‑Uni, dans l’Union européenne ni en Corée du Sud. Les utilisateurs ne pourront pas refuser totalement, mais quelques réglages généraux resteront disponibles. Objectif affiché du groupe : aller vers une automatisation complète des campagnes publicitaires d’ici 2026. Cette orientation suscite des critiques, notamment autour des risques pour les mineurs et de la frontière floue entre conseil conversationnel et influence commerciale. Meta informera les membres à partir du 7 octobre avant le déploiement.Côté méthodes, le fine‑tuning revient au premier plan. Il s’agit de réentraîner un modèle de langage pré‑entraîné sur un jeu de données ciblé pour une tâche précise, tout en conservant son savoir général. Imaginez un modèle comme une personne cultivée qu’on envoie en école spécialisée. Diagnostic médical, rédaction juridique, analyse de recherche : l’étape clé n’est pas le code, mais la définition rigoureuse de la tâche et des données pertinentes pour obtenir des réponses contextuelles et adaptées.Plus largement, les modèles ont beaucoup grandi, de GPT‑1 en 2018 à GPT‑5 en 2025 : on est passé d’environ 4 000 mots traitables à des contextes de plusieurs millions. Cette montée en capacité n’efface pas deux limites : dépendance aux données d’entraînement et “hallucinations”. Pour fiabiliser les usages, le workflow Agentic AI décompose les processus en une chaîne d’agents spécialisés. On y trouve des agents à réflexes simples (comme un thermostat), des agents à réflexes basés sur un modèle (qui tiennent compte d’états passés), des agents basés sur des objectifs, d’autres sur l’utilité (un robot de trading qui arbitre risque et rendement), et des agents d’apprentissage qui s’améliorent avec l’expérience. En entreprise, un processus d’achats peut être orchestré comme une course de relais entre agents, avec validation humaine quand nécessaire. Côté outils, LangGraph, CrewAI, IBM Watson ou Amazon Bedrock AgentCore cherchent à faciliter cette orchestration.Sur le raisonnement, une piste originale émerge : traiter l’explication étape par étape comme un problème d’optimisation combinatoire, résolu par des processeurs quantiques. Le système génère des “raisons” candidates, chacune étant retenue ou écartée. L’ensemble est encodé en HUBO, avec des termes qui récompensent la pertinence, pénalisent les contradictions par paires et imposent la cohérence de groupes. Avec 120 raisons, on obtient déjà environ 7 000 interactions par paires et 280 000 termes de triplets, un paysage difficile pour les solveurs classiques. Un nouvel algorithme, BF‑DCQO, tourne sur du matériel quantique actuel (IBM supraconducteur, IonQ à ions piégés) et, sur une puce IBM à 127 qubits, a résolu des instances impliquant 156 raisons. Sur la suite Big‑Bench Extra‑Hard, le modèle augmenté a atteint 61 % sur DisambiguationQA, devant o3‑high d’OpenAI à 58,3 % et DeepSeek R1 à 50,0 %, avec des gains similaires sur Causal Understanding et NYCC. L’ambition est d’apporter des explications plus courtes, cohérentes et vérifiables, utiles dans des secteurs régulés.Enfin, un documentaire de Mario Sixtus met en lumière la “bouillie” de contenus IA qui inonde le Web : faux livres sur Amazon, musique générée sur Spotify, vidéos racoleuses sur Facebook, influenceurs robots sur TikTok. On y voit des vidéos créées à partir d’une phrase, des livres prêts à vendre sans être écrits ni lus, le podcasteur Evan Ratliff qui se clone, et le travail d’annotation faiblement payé d’une travailleuse au Kenya. Au‑delà des démonstrations, le film rappelle le rôle souvent invisible du travail humain et retrace comment un Internet pensé pour la circulation du savoir a été capté par les plateformes.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 ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.