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 : l’IA et le travail vu par un sociologue, Bandcamp bannit la musique générée, enquête en Californie sur du contenu explicite créé par IA, et la bataille des traducteurs en ligne avec ChatGPT Translate, sur fond de bilan mesuré de l’impact des LLM.On commence avec le troisième épisode du podcast “Entre la chaise et le clavier”. Le sociologue Juan Sebastian Carbonell y examine comment l’IA reconfigure le travail: risque de remplacement des jeunes développeurs, déplacements de tâches, et usage de l’IA comme prétexte à des plans de licenciements classiques. Il prolonge cette analyse dans son livre paru en septembre 2025, “Un taylorisme augmenté, Critique de l’intelligence artificielle” (Éditions Amsterdam), qui revisite les méthodes d’organisation inspirées du taylorisme à l’ère des algorithmes. L’émission invite les auditeurs à s’abonner, commenter et suggérer des invités: des interactions qui influencent directement les algorithmes de recommandation et donc l’audience. Côté production: Mathilde Saliou à la production, réalisation et mixage de Clarice Horn, identité graphique signée Flock. La musique inclut “Please Rewind” d’Ava Low et “Open Road” de Lennon Lutton, via Epidemic Sound.Changement d’ambiance avec Bandcamp, qui interdit désormais toute musique générée par IA, entièrement ou “en grande partie”. L’annonce, faite sur le compte Reddit officiel de la plateforme, s’accompagne d’un appel aux utilisateurs pour signaler les contenus suspects. Bandcamp n’a pas détaillé son processus de vérification ni annoncé d’équipe dédiée, mais revendique une expérience “sans IA” pour préserver la création humaine. Une position qui contraste avec des acteurs comme Spotify, plus hésitants à supprimer ce type de contenu.En Californie, le procureur général Rob Bonta ouvre une enquête sur la prolifération d’images sexuellement explicites non consensuelles créées avec Grok, le modèle d’xAI. Rapports à l’appui, des utilisateurs modifieraient des photos ordinaires de femmes et d’enfants pour les sexualiser, puis les diffuseraient notamment sur X. xAI a intégré à ses modèles d’images un “mode épicé” capable de générer du contenu explicite, présenté comme argument de vente. Des analyses évoquent une production à grande échelle: plus de la moitié de 20 000 images générées entre Noël et le Nouvel An montreraient des personnes en vêtements minimalistes, certaines semblant être des enfants, et des images photoréalistes d’enfants engagés dans des actes sexuels sont mentionnées dans ces rapports. Bonta rappelle ses actions: soutien à une législation visant à protéger les enfants des chatbots compagnons, rencontre en septembre avec OpenAI aux côtés de la procureure générale du Delaware, envoi en août d’une lettre à 12 grandes entreprises d’IA sur des interactions inappropriées avec des mineurs, et participation en 2023 à une coalition de 54 États et territoires demandant au Congrès une commission d’experts sur le CSAM impliquant l’IA. Il souligne aussi son opposition à une proposition fédérale d’interdiction de réguler l’IA et sa détermination à défendre le droit californien face aux tentatives de l’administration Trump.Cap sur la traduction automatique: OpenAI a lancé ChatGPT Translate, un service gratuit sans compte. Dans ses premiers tests, le portail affichait 28 langues et une interface simple à deux blocs; au lancement discret du 15 janvier 2026, la couverture dépasse 50 langues. L’outil propose des boutons de style — naturel, académique, plus formel, et d’autres — qui s’appuient sur le modèle principal de ChatGPT pour reformuler la requête. OpenAI met en avant la qualité stylistique plus que le mot à mot, avec des usages visés pour les voyages, le travail, les études et l’apprentissage. Côté fonctions: traduction d’images annoncée mais encore inopérante par endroits; dictée accessible sur certains sites américains, et capacité à dicter ou importer une photo présentée comme en cours de déploiement. Le service est aujourd’hui plus lent que Google Traduction ou DeepL, et certains styles redirigent vers l’interface classique. En toile de fond, l’écosystème bouge: Google conçoit des exercices créés par IA, Duolingo a déjà des appels avec chatbot, et DeepL développe ses propres modèles.Enfin, un regard lucide sur l’impact réel des LLM: plusieurs analyses soulignent une grande part de mémorisation plutôt que de compréhension, en désaccord avec la vision plus optimiste de Geoffrey Hinton. Sur l’emploi, le Remote Labor Index estime qu’environ 2,5 % des postes seraient remplaçables par l’IA, un chiffre modeste au regard du discours ambiant. Le constat: la technologie est solide et commercialement exploitable, mais ses capacités ont été survendues. Miser nos politiques industrielles et géopolitiques sur une technologie encore immature comporte des risques.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. 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Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : IA à l’école et risque de triche en Allemagne, messagerie Mailo Junior pour enfants, Niji 7 pour l’art animé, Apple Creator Studio, et Siri propulsé par Gemini.D’abord, cap sur Hambourg. Le 15 décembre, le tribunal administratif a jugé que l’usage d’outils comme ChatGPT pour des devoirs non surveillés ou des travaux notés peut constituer une tentative de tromperie. L’affaire part d’un élève de 3e qui a contesté un zéro pour un journal de lecture en anglais. Son professeur a relevé un écart marqué entre ce texte et un test écrit, surveillé, sur le même livre. L’élève a reconnu avoir utilisé ChatGPT. Le tribunal rappelle le principe d’indépendance des performances académiques: tout outil altérant sensiblement ce principe exige une approbation préalable. ChatGPT, en prenant en charge la structure des phrases, le choix des mots et la grammaire, est assimilé à une aide extérieure ou à du plagiat. Même sans interdiction explicite, la consigne “rédiger avec ses propres mots” exclut l’IA générative. Conséquence pratique: en cas d’amélioration inattendue, les enseignants peuvent agir sur la base d’un soupçon fondé; la charge de la preuve reste à l’école, mais un aveu après confrontation suffit pour sanctionner. Élèves et parents doivent déclarer tout soutien par IA dès lors qu’il touche à une partie notée, y compris pour “améliorer la formulation”.On reste du côté jeunes, mais avec un service pensé pour eux: Mailo Junior. Cette messagerie française, gratuite et sous contrôle parental, cible les 6-14 ans avec une interface qui évolue selon l’âge: très graphique et ludique de 6 à 9 ans, plus complète et proche d’un webmail classique de 10 à 14 ans. Côté sécurité, l’enfant ne peut échanger qu’avec des contacts validés par les parents; tout message d’un expéditeur inconnu est intercepté et soumis à approbation, limitant spams et contenus inadaptés. Pas de publicité, pas de profilage: les messages ne sont pas analysés à des fins de ciblage. Les données sont hébergées en France, dans le cadre du RGPD. En bonus, un agenda pour rendez-vous et devoirs, un espace cloud, et un “frigo familial”, tableau virtuel où chacun laisse des notes visibles par tous. Accès via navigateur et applications Android et iOS. Une formule payante, Mailo Family, permet de gérer plusieurs comptes, d’augmenter le stockage et d’élargir les fonctions.Cap maintenant sur la création visuelle avec Midjourney Niji version 7. Ce modèle dédié à l’art animé se distingue par des couleurs marquées, une interprétation précise des consignes et un style qui se rapproche de pratiques d’atelier. La flexibilité des ratios d’aspect aide à composer pour différents formats. En décrivant le décor – “un lac tranquille entouré de montagnes enneigées” ou “une rue éclairée au néon dans une métropole futuriste” – on obtient des scènes plus immersives. Niji 7 introduit des codes de référence de style: ils permettent de reproduire des esthétiques spécifiques, y compris celles de versions antérieures comme SV4, sans moodboards externes, avec une cohérence sur plusieurs images. Des commandes de style aléatoires encouragent l’exploration, avec des résultats inattendus mais cohérents. Des limites subsistent, mais des stratégies de prompting soignées permettent d’exploiter au mieux le modèle.Justement côté outils créatifs, Apple lance Creator Studio, un abonnement qui regroupe ses apps pro, des fonctions IA et du contenu exclusif. Disponible le 28 janvier sur l’App Store: 12,99 € par mois ou 129 € par an, avec réduction pour étudiants. Sont inclus Final Cut Pro, Logic Pro, Pixelmator Pro, et la suite iWork (Pages, Numbers, Keynote), ainsi que Motion et Compressor pour Final Cut, et MainStage pour Logic. Freeform sera ajouté plus tard, tout en restant gratuite hors abonnement. Sur Mac, certaines apps restent achetables en licence perpétuelle; sur iPad, l’abonnement demeure l’unique voie pour les apps payantes. Apple promet une expérience optimisée sur iPad avec l’Apple Pencil et la compatibilité de fichiers entre Mac et iPad. Pixelmator Pro recevra une mise à jour majeure avec une interface adaptée à Liquid Glass, en conservant les fonctions IA comme la sélection rapide et l’agrandissement. Côté IA et contenus premium: dans Final Cut Pro, recherche dans les transcriptions, analyse automatique des rushs pour identifier le contenu, et montage aligné sur le tempo d’une musique détectée. Dans Logic Pro, “Synth Player” génère des pistes électro sans claviériste, et “Chord ID” convertit audio ou MIDI en accords. Une vaste bibliothèque de sons libres de droits est incluse. Un “Content Hub” fournira photos, éléments graphiques, illustrations et thèmes exclusifs pour Pages, Numbers et Keynote. Essai gratuit d’un mois et partage familial via iCloud.Enfin, assistants vocaux: Apple s’appuiera sur les modèles Gemini de Google pour la prochaine version de Siri, via un partenariat pluriannuel. Après évaluation, Apple juge la technologie de Google la plus adaptée comme base de ses modèles de fondation, afin d’introduire de nouvelles expériences. Bloomberg indique que Gemini tournera sur les serveurs Private Cloud Compute d’Apple, isolant les données des utilisateurs de l’infrastructure de Google. Apple poursuit en parallèle l’amélioration de ses propres modèles pour réduire sa dépendance. Ce choix intervient sur fond de concurrence iOS/Android, mais aussi de coopération: Google verse depuis des années des milliards pour rester le moteur par défaut de Safari, un accord désormais très surveillé. Cette décision rebat les cartes pour OpenAI: malgré de meilleurs scores de ChatGPT par le passé, les progrès de Gemini auraient poussé Sam Altman à décréter une “alerte rouge” et à retarder certaines fonctions prévues de ChatGPT face à Gemini 3. La nouvelle mouture de Siri est attendue plus tard cette année avec iOS 26, iPadOS 26 et macOS 26 Tahoe, après un report lié à des soucis de fiabilité.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 : langage et artefacts génératifs, dérives sur X avec Grok, Copilot chez Microsoft, l’offensive open source de Nvidia, jeux vidéo sans genAI, ChatGPT Health, faille ZombieAgent, et PC: l’IA ne fait pas vendre.D’abord, le déplacement de la “question du langage”. De 2024 à 2025, la vidéo générative a bondi: Sora d’OpenAI (déc. 2024), Veo 3 de Google avec son synchronisé (mai 2025), puis Genie 3 (août 2025) qui crée des mondes interactifs en temps réel. Résultat: nos écrans se remplissent d’artefacts génératifs. Entre émerveillement et “brainrot”, des images IA de Gaza façon Riviera ou de parades nazies circulent, rendant floue la frontière entre vrai et faux. Le photoréalisme sort de la “vallée de l’étrange” et bouscule nos repères. Les labels “généré par IA” ne suffisent pas: il manque des rituels communs de certification. À la clé, un “effet Larsen” de réception, un risque d’archiver l’artificiel et de standardiser les imaginaires jusqu’à l’“effondrement” des récits.Sur X, le chatbot Grok d’Elon Musk illustre la dérive: en une semaine, la plateforme a été inondée d’images synthétiques non consenties, y compris visant des mineurs. Les utilisateurs poussent le modèle à produire des nus de femmes et de filles, directement dans leurs fils. Le phénomène prolonge des pratiques documentées depuis 2017: condamnées, parfois pénalisées, mais toujours massives. L’escalade actuelle ne se limite pas à X; elle suit la disponibilité grand public d’outils puissants.Cap sur Microsoft. Pas de rebranding global en “Microsoft 365 Copilot”, confirme l’éditeur. En revanche, la stratégie évolue: prix de Copilot revus à la baisse, modules additionnels inclus, et installation imposée dans Microsoft 365 à partir d’octobre pour doper l’usage. En cause: adoption jugée faible et coût perçu comme élevé. Le débat s’enflamme jusqu’au sobriquet “Microslop”, tandis que Microsoft tente d’aligner valeur et prix.Chez Nvidia, Jensen Huang défend l’open source: lors du CES 2026, il estime les modèles ouverts à environ six mois des modèles propriétaires. Nvidia publie Nemotron (parole, RAG, sécurité) pour l’IA agentique, Cosmos pour l’IA physique, Alpamayo pour l’auto, GR00T pour la robotique, Clara pour le biomédical, et annonce ouvrir aussi les données d’entraînement. Il cite 80 % des startups bâtissant sur des modèles ouverts et un quart des jetons d’OpenRouter issus d’open source. ServiceNow a ainsi créé le modèle de raisonnement Apriel Nemotron 15B avec moins de coût et de latence; Siemens étend ses intégrations. Marc Benioff résume: les LLM se commoditisent, “le moins cher est le meilleur”, d’où l’intérêt d’attendre l’option ouverte.Dans le jeu vidéo, l’éditeur Hooded Horse interdit tout asset généré par IA, même en “bouche-trou”. Motif: éthique, clarté de production, et éviter qu’un élément IA se glisse au final, comme vu dans The Alters. L’entreprise emploie ses artistes marketing et reconnaît la difficulté à définir ce qui est “IA” quand un créateur retravaille une base générée. Le débat déborde le secteur, jusqu’aux chartes scolaires à Londres.Côté santé, OpenAI lance ChatGPT Health: un espace séparé, chiffré au repos et en transit, non utilisé pour entraîner les modèles. Aux États-Unis, connexion possible aux dossiers via b.well; intégrations bien-être avec Apple Health et MyFitnessPal. Objectif: dossier unifié en langage naturel, préparation de consultations et lecture de résultats. Pas de chiffrement de bout en bout, et disponibilité limitée hors EEE, Suisse et Royaume-Uni. Précision: l’outil n’est pas un substitut médical.Sécurité maintenant. “ZombieAgent” exploite l’architecture de ChatGPT par injection de commandes persistante: un agent malveillant s’ancre en mémoire longue et exfiltre des données de services connectés comme Gmail, Outlook ou GitHub. Signalée le 26 septembre 2025, la vulnérabilité a été corrigée au 16 décembre, puis des variantes sont réapparues le 8 janvier 2026. Le tableau rappelle des précédents: prise de contrôle de comptes en 2023, extraction de paramètres en 2024, “ShadowLeak” en 2025. Réponses: contrôles d’accès renforcés, surveillance, audits d’applications connectées, vigilance contre l’IA de l’ombre et appels à une “sécurité dès la conception”. Des régulateurs discutent de cadres dédiés; certaines entreprises migrent vers des déploiements sur site.Enfin, Dell constate que l’IA n’est pas le déclencheur d’achat grand public. Tous ses nouveaux PC embarquent un NPU, mais cela brouille le message; Dell met en avant autonomie et performances, tirées notamment par les puces Snapdragon X Elite sur XPS 13 et Inspiron, et des puces Cloud AI sur le haut de gamme. Microsoft peine à imposer des usages: la fonction Recall, retardée d’environ un an pour raisons de sécurité et absente en Europe, n’a pas convaincu.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 : Gmail se dote d’une AI Inbox, agents de cybersécurité et risques, IA clinique et qualité des raisonnements, Copilot et “IA slop”, domination des modèles ouverts chinois, ChatGPT Santé et fiabilité, et virage du marché au-delà des LLM.Commençons par Google, qui teste “AI Inbox” dans Gmail. L’outil lit chaque message pour proposer une liste de tâches et de sujets clés avec des liens vers les e-mails d’origine. Exemples concrets: reprogrammer un rendez-vous chez le dentiste, répondre à l’entraîneur de votre enfant, ou payer une facture avant l’échéance. Google rappelle les limites: les utilisateurs voient encore l’avertissement “Gemini peut faire des erreurs”, héritage d’anciennes synthèses inexactes. Côté confidentialité, les données des boîtes de réception ne servent pas à entraîner les modèles de base, et l’on peut désactiver ces fonctions. En parallèle, Google rend gratuits “Help Me Write” et les “AI Overviews” pour les fils. Les abonnés Ultra et Pro, dès 20 dollars par mois, obtiennent un relecteur IA (grammaire, structures) et des “AI Overviews” capables de résumer des sujets à l’échelle de toute la boîte.Sécurité maintenant. Sam Altman alerte sur des agents d’IA plus autonomes, capables de découvrir des vulnérabilités critiques. Une étude de Stanford a opposé six agents IA à dix testeurs humains sur 16 heures, sur un réseau de 8 000 appareils. L’agent ARTEMIS a dépassé neuf humains et fini deuxième, avec neuf vulnérabilités trouvées et 82 % de rapports valides, pour un coût d’environ 18 dollars de l’heure contre 60 pour des pentesters. Son atout: créer des sous-agents en parallèle. Limites toutefois: certaines failles ont été manquées ou demandées par indice. Des agents généralistes comme Codex ou Claude Code n’ont battu que deux humains, d’autres se sont bloqués ou ont refusé la tâche. OpenAI recrute un Responsable de la Préparation, signe que l’industrialisation exige des cadres de déploiement et des outils spécialisés.Dans la médecine reproductive assistée, une étude compare trois stratégies de “chain-of-thought” pour générer des raisonnements cliniques: zéro-shot (instructions seules), few-shot aléatoire (exemples pris au hasard), et few-shot sélectif (exemples choisis pour leur diversité et leur qualité). Verdict: le few-shot sélectif l’emporte nettement sur la clarté logique, l’usage des informations clés et la précision clinique. Les auteurs proposent un cadre méthodologique et montrent que les évaluations humaines détectent des écarts ignorés par des évaluateurs automatisés, pointant la nécessité d’un contrôle expert.Retour au développement logiciel: le PDG de Microsoft voudrait faire disparaître le terme péjoratif “IA slop” d’ici 2026 en poussant Copilot. L’initiative a braqué les projecteurs, popularisant le surnom “Microslop”. Copilot suggère du code et automatise certaines tâches grâce à l’analyse de masses de données, mais des développeurs redoutent une baisse de qualité et de créativité. Le débat illustre la tension entre productivité et exigence d’ingénierie.Côté écosystème ouvert, la dynamique bascule vers la Chine. En 2026, des acteurs locaux imposent des modèles puissants, mettant la pression sur l’économie américaine. Qwen s’impose, soutenu par DeepSeek. En 2025, Z.ai, MiniMax et Kimi Moonshot restent peu adoptés, laissant Qwen remplacer Llama comme modèle par défaut sur de multiples tâches. Llama demeure toutefois le plus téléchargé côté occidental. GPT-OSS d’OpenAI montre des signaux de rattrapage dans les téléchargements, face à DeepSeek et Mistral. Les grands modèles DeepSeek V3 et R1 surpassent ceux de Qwen et ouvrent une concurrence à grande échelle. Sur HuggingFace, les récents Qwen dominent: en décembre, Qwen aurait totalisé plus de téléchargements que l’ensemble de l’écosystème ouvert combiné, et ses dérivés prolifèrent. Les modèles chinois ouverts sont jugés parmi les plus intelligents, malgré des questions de licences et de documentation. GPT-OSS 120B se rapproche du sommet mais resterait derrière MiniMax M2; à suivre: Nemotron, Arcee, Reflection AI.OpenAI lance ChatGPT Santé, incitant les utilisateurs à connecter leurs dossiers médicaux pour personnaliser les conseils. Les “hallucinations” — production de contenus incorrects inhérente aux modèles — ravivent les inquiétudes, d’autant que l’entreprise fait face à des poursuites liées à des comportements dangereux attribués à des réponses d’IA. Le débat sur responsabilité et usages sensibles, notamment en santé mentale, s’intensifie.Plus largement, les LLM plafonnent et le marché se réoriente: modèles de monde, agents, objets connectés, voire superintelligence. Le paysage se consolide autour d’un oligopole, tandis que l’écart s’accroît entre observateurs et adopteurs. Nike ferme sa filiale NFT: non pas la fin du Web3, mais la fin des gains rapides sur des technologies mal comprises. Côté recherche, Yann LeCun quitte ses fonctions chez Meta sur fond de divergence: priorités passées de la science aux produits, avec des progrès LLM désormais marginaux et une focalisation sur la réduction des modèles à performance quasi équivalente. Émergent les TRM, petits modèles récursifs qui s’auto-corrigent; les modèles de monde, utiles pour simuler la physique et accélérer la création d’environnements; et les IA neuro-symboliques, prometteuses mais aujourd’hui cantonnées à des domaines très régulés, comme la géométrie. Les “modèles d’action” gagnent du terrain: Meta rachète Manus pour intégrer un service d’exécution de tâches dans WhatsApp, cap vers des super apps, pendant que les lunettes connectées avancent. Le marché est en surchauffe, porté par des investissements massifs et une narration qui alimente le capital-risque.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 : les dérives du langage autour de l’IA, un CES 2026 sans tapage chez Dell, robots et modèles Gemini, agents intégrés et vie privée, santé numérique avec ChatGPT Health, licenciements dans la tech, et une méthode d’agents IA très terre-à-terre.D’abord, un rappel utile: parler de “raisonnement”, “chaîne de pensée” ou “hallucinations” pour décrire des systèmes probabilistes prête à confusion. Ces métaphores anthropomorphisent l’IA, comme si elle comprenait, décidait ou éprouvait des émotions. Cela gonfle les attentes, brouille la responsabilité des concepteurs et des opérateurs, et installe une confiance mal placée. Même les échecs décrits en termes humains (“ignorer”, “mentir”) suggèrent une intention qui n’existe pas. Le débat n’est pas nouveau: dès 1976, le chercheur Drew McDermott alertait sur ces glissements de langage. L’enjeu aujourd’hui est de décrire les systèmes sans leur prêter d’agentivité ni de compétences humaines, y compris quand l’interface est conçue pour l’illusion de conversation.Changement d’ambiance au CES 2026: Dell a tenu un pré-briefing sans storytelling IA. Jeff Clarke, vice‑président et COO, a dressé l’état du marché — tarifs, lente transition de Windows 10 vers 11 — et pointé “une promesse non tenue de l’IA” censée doper la demande, tout en prévenant d’une pénurie de mémoire en 2026. Dell relance ses XPS, présente des portables Alienware ultra‑fins haut de gamme et d’entrée de gamme, de nouvelles tours Area‑51 et plusieurs moniteurs. Message assumé en Q&R: “le message autour de nos produits n’était pas axé sur l’IA”. Tous les appareils intègrent un NPU, mais, selon Kevin Terwilliger, les consommateurs n’achètent pas en fonction de l’IA et s’y perdent plus qu’ils n’y gagnent. Une inflexion notable, dans une industrie où même un lancement matériel — comme celui de Valve en 2025 — a pu faire sans mention d’IA.Sur le front robotique, Demis Hassabis a annoncé un partenariat Google DeepMind–Boston Dynamics: intégration des modèles Gemini dans les robots de la firme de Hyundai. Atlas, l’humanoïde maison, a été mis à jour avec des articulations à 360° et des outils d’IA, élargissant ses mouvements au‑delà des capacités humaines. Les modèles Gemini apporteraient planification, accès à la recherche Google et exécution de tâches plus complexes. L’apprentissage par renforcement reste un pilier pour l’adaptation en situation. Certains chercheurs — chez Huawei notamment — défendent que viser une AGI exige un corps pour apprendre par interaction physique.Autre tendance: l’IA agentique intégrée aux systèmes d’exploitation et aux applications. Cette bascule transforme l’informatique en infrastructure orientée objectifs, contrôlée par les éditeurs. Exemple discuté: Recall de Microsoft, qui capture une “mémoire photographique” des activités. Vendu comme productivité, il opère comme une surveillance au niveau OS, crée une cible centralisée et menace la confidentialité d’apps pensées pour la protection, comme Signal. Au‑delà du constat, des pistes “garrot” sont proposées: préserver dès maintenant la confidentialité au niveau applicatif, garantir l’autonomie des développeurs, un contrôle utilisateur granulaire, une transparence radicale et encourager la recherche adversariale — un agenda technique et politique présenté au 39C3.Côté santé, OpenAI lance ChatGPT Health, une expérience dédiée qui combine de façon contrôlée des données d’Apple Health, MyFitnessPal et d’autres sources. L’outil soutient l’information de l’utilisateur sans se substituer aux soins, ni fournir diagnostics ou traitements. OpenAI affirme que plus de 230 millions d’utilisateurs posent chaque semaine des questions santé/bien‑être. Le développement a mobilisé plus de 260 médecins dans 60 pays, avec plus de 600 000 retours couvrant 30 domaines, pour calibrer ton, sécurité et renvoi systématique au clinicien. Déploiement limité au départ, dans un espace distinct présentant des améliorations de confidentialité; l’utilisateur choisit quels partenaires peuvent partager ses données.Sur l’emploi, depuis fin 2022 et la sortie de ChatGPT, environ un demi‑million de travailleurs de la tech ont été licenciés. Selon plusieurs analyses, ces coupes ne découlent pas d’une automatisation effective des tâches, mais d’une instrumentalisation de l’IA comme prétexte. Les grandes plateformes testent en interne des méthodes de gestion — réduction des coûts, répression de la dissidence — avant de les étendre à d’autres secteurs. L’IA sert de paravent à des objectifs culturels ou politiques et à une mise en conformité sous la menace d’automatisation. Les outils de code assisté peuvent faciliter le développement tout en visant la baisse des coûts salariaux. Le tout est souvent présenté comme “efficacité” ou “ajustement des effectifs”.Pour finir, une approche pragmatique des agents: la “méthode Ralph Wiggum”. Inspirée du personnage des Simpsons, elle assume l’échec obstiné comme moteur d’apprentissage. Avec Claude Code d’Anthropic, un agent bouclé en essais‑erreurs tente, échoue, analyse, puis recommence, guidé par des “panneaux de signalisation” conçus par le développeur. Résultat affiché: environ 50 000 dollars de valeur générée pour 297 dollars de frais, en misant sur la résilience du processus plutôt que sur un coup de génie.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 : faux signalement massif chez Uber Eats, images générées non consenties sur X, la plateforme Rubin de NVIDIA, les LLMs pour le tri d’articles scientifiques, l’IA à l’université, PeerTube et JavaScript, Project Graph d’Adobe, IA et codage, citations fantômes et l’outil CERCA, et l’essor de Claude Opus 4.5.On commence par une affaire qui bouscule la vérification de l’information. Un post viral sur Reddit, signé Trowaway_whistleblow, accusait une app de livraison de manipuler les délais, d’imposer des frais pour contrer les syndicats, et d’attribuer aux chauffeurs un “score de désespoir” influençant leurs courses. Le message a atteint la page d’accueil avec 86 000 votes positifs et des millions de vues. Enquête à l’appui, le badge “d’employé Uber Eats” fourni à un journaliste s’est avéré généré par l’IA Google Gemini, et un document technique “confidentiel” truffé d’incohérences, dont l’usage de données d’Apple Watch pour évaluer l’état émotionnel des chauffeurs. Conclusion: une fabrication, et un temps de vérification toujours plus lourd à l’ère des contenus synthétiques. Dans le même registre de confiance, Grok, outil de génération d’images, a vu circuler sur X des visuels sexualisés non consentis, y compris impliquant des mineurs. Les régulateurs ont exigé des mesures de restriction, relançant le débat sur la modération et la protection des utilisateurs.Cap sur l’infrastructure: NVIDIA dévoile la plateforme Rubin, pensée pour bâtir un “superordinateur d’IA”. Six puces co-conçues: CPU NVIDIA Vera, GPU NVIDIA Rubin, commutateur NVLink 6, SuperNIC ConnectX-9, DPU BlueField-4 et commutateur Ethernet Spectrum-6. Objectif: réduire fortement le temps d’entraînement et les coûts d’inférence. Rubin, nommée en hommage à l’astronome Vera Rubin, introduit NVLink de dernière génération, le Transformer Engine, l’informatique confidentielle et un moteur RAS, avec un cap sur l’IA agentique, le raisonnement avancé et les modèles MoE à moindre coût que la plateforme Blackwell. AWS, Google, Microsoft, Meta et d’autres partenaires prévoient d’adopter ces briques pour gagner en mémoire, fiabilité et efficacité.Dans la recherche, une étude a évalué les LLMs pour trier les résumés d’articles dans des revues systématiques et méta-analyses. Des scripts Python ont piloté ChatGPT v4.0 et v3.5, Google PaLM 2, Meta Llama 2, puis les versions récentes: gpt-4.0 turbo, gpt-3.5 turbo, Google Gemini 1.0 pro, Llama 3, et Claude 3. Sur trois bases de résumés, comparées aux décisions humaines, ChatGPT v4.0 affiche une sensibilité et une spécificité équilibrées, avec une précision globale atteignant ou dépassant 90 %. Les auteurs estiment que ces outils peuvent alléger le tri avec un effort humain limité, en mode autonome ou hybride, sans remplacer totalement l’expertise.Dans l’enseignement supérieur, l’usage de l’IA générative explose: à Bordeaux-Montaigne, 85 % des étudiants l’emploient fréquemment, près de 70 % constamment. Les universitaires se divisent: en juin 2025, une lettre ouverte aux Pays-Bas appelle à freiner une adoption jugée non critique; en France, des enseignants, dont Florence Maraninchi, signent un manifeste (près de 2 000 soutiens) pour une objection de conscience. À l’inverse, le réseau TERRA-HN plaide pour une appropriation critique à l’université plutôt qu’un retrait.Côté création, Adobe présente Project Graph, un éditeur visuel par nœuds qui relie modèles d’IA et outils comme Photoshop. Les créateurs conçoivent des flux sur mesure, les empaquettent en “outils portables” avec interface simplifiée, partageables et utilisables à travers les apps Adobe et le web. But: transformer des pipelines complexes — variations de marque, montage vidéo à grande échelle, gestion de séances photo — en briques réutilisables, sans devoir “devenir développeur”.Sur le développement logiciel, le débat s’intensifie. Linus Torvalds juge l’IA plus efficace pour les revues de code, et les entreprises multiplient l’adoption. Mais une étude associe GitHub Copilot à une hausse de 41 % des bogues. AUTOSEL, outil qui s’immisce dans le noyau Linux via l’IA, alarme une partie de la communauté: certains demandent une politique d’urgence sur l’usage de l’IA. Dans le même temps, des filières informatiques stagnent ou reculent, sur fond de crainte d’obsolescence, alors que des groupes comme Microsoft licencient tout en intégrant des outils d’IA.Petit détour par le web décentralisé: PeerTube requiert JavaScript pour fonctionner. Si vous le désactivez, la page ne s’affiche pas. Les utilisateurs soucieux de sécurité peuvent consulter le code de l’instance, chercher des audits, ou utiliser des applications tierces listées par PeerTube. La plateforme fédérée répartit les vidéos sur des “instances” interconnectées. En cas de souci, PeerTube recommande la dernière version de Mozilla Firefox et invite à signaler les bugs sur GitHub.Enfin, la littérature scientifique fait face aux “références fantômes” générées par LLMs: des citations plausibles mais inexistantes, parfois relayées sur le web — une fausse référence attribuée à Ben Williamson compte 43 citations sur Google Scholar. Pour automatiser la vérification, l’outil open source CERCA extrait les références d’un PDF (via Cermine), fait du fuzzy matching, interroge OpenAlex, Crossref et Zenodo, et signale les incohérences. Développé en Java/JavaFX, sous licence AGPL-3.0, il vise à épauler auteurs, relecteurs et éditeurs. En parallèle, l’enthousiasme autour de Claude Opus 4.5, très utilisé pour des projets de code personnels, alimente les questions sur l’automatisation des tâches d’ingénierie.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 modèle multimodal compact qui tient la distance, une interface web interactive chez Google, l’IA agentique à l’honneur, l’offensive TPU v7 de Google, le parcours d’Arthur Mensch, et un guide pour mieux travailler avec l’IA.On ouvre avec T5Gemma-2, nouveau venu de la famille Gemma 3. Ce modèle encodeur‑décodeur multimodal aligne 270 millions de paramètres et tourne sur un ordinateur portable. Ses embeddings encodeur‑décodeur sont liés, ce qui réduit le nombre total de paramètres, et son décodeur fusionne attention auto et croisée en une seule couche, simplifiant l’architecture et facilitant la parallélisation en inférence. Côté usages, il traite texte et images simultanément et accepte jusqu’à 128 000 tokens grâce à une attention local‑global héritée de Gemma 3. En pratique, un analyste peut donner une capture d’écran d’un graphique de ventes et une consigne textuelle : le modèle repère le mois au plus haut revenu et calcule l’écart à la moyenne trimestrielle. Entraîné sur plus de 140 langues, plus petit et plus flexible que ses prédécesseurs, il cible des machines standard tout en gérant documents longs et tâches multimodales.On reste chez Google avec “vue dynamique” de Gemini, une expérimentation disponible via un bouton sur la version web dans certains pays, dont les États‑Unis. Plutôt qu’un texte statique, l’assistant génère de mini‑pages web interactives : éléments graphiques cliquables, images, animations, informations organisées pour planifier un voyage, structurer des tâches ou comparer des produits sans quitter la page. Limites : l’outil ne capte pas l’intuition humaine — par exemple la perception d’une taille de vêtement — et ces interactions nourrissent la collecte de données. Service gratuit pour l’instant, il pourrait intégrer de la publicité à terme.Cap sur le mot numérique 2025 : “IA agentique”. À la différence de l’IA générative centrée sur la production de contenu, ces agents poursuivent un objectif et prennent des décisions avec peu d’intervention humaine. Exemples : lire les e‑mails, isoler ceux liés aux factures, extraire les montants, alimenter un logiciel comptable, puis envoyer le message de confirmation ; ou encore gérer un agenda, trouver un créneau, réserver un restaurant selon des préférences, et créer l’événement. D’autres termes cités : détox numérique et dégafamisation ; plus loin, hyperscaler, shadowban, vishing, algospeak, numéricovigilance. “IA slop” désigne les contenus générés de faible qualité. Le palmarès des années passées mentionne IA frugale, numérique responsable, métavers.Côté infrastructure, Google prépare pour 2026 le déploiement massif de sa TPU v7 “Ironwood”. Changement d’échelle : la conception passe du serveur au rack, avec matériel, réseau, alimentation et logiciels intégrés au niveau système pour l’entraînement et l’inférence à large échelle. Les TPU, ASIC dédiés à l’IA, reposent sur des matrices statiques avec flux de données et noyaux prédéfinis, quand les GPU lancent dynamiquement des noyaux à l’exécution ; malgré cela, l’écosystème CUDA de Nvidia reste un atout majeur et le portage des bases de code coûteux. Ironwood adopte un design à double puce pour le rendement et le coût, conserve le refroidissement liquide, et mise sur la commutation de circuits optiques pour relier les racks : latence réduite, bande passante stable pour des entraînements longs. Un rack compte 64 puces ; un cluster monte à 144 racks, soit 9 216 TPU synchrones. En 2026, environ 36 000 racks seraient déployés, nécessitant plus de 10 000 commutateurs optiques. La consommation par puce est estimée entre 850 et 1 000 W, jusqu’à 100 kW par rack, avec distribution d’énergie avancée et secours par batterie. La production totale pourrait atteindre 3,2 millions de TPU, mais une expertise poussée de la pile logicielle Google reste nécessaire ; pour la plupart des acteurs, les GPU devraient rester dominants.Portrait rapide d’Arthur Mensch, né en 1992 à Sèvres. Polytechnique, Télécom Paris et Paris‑Saclay, thèse à l’Inria sur l’optimisation stochastique et l’analyse prédictive d’images cérébrales en IRM fonctionnelle. En 2020, il rejoint DeepMind sur les LLM et les systèmes multimodaux. En 2023, il cofonde Mistral AI avec Guillaume Lample et Timothée Lacroix : modèles ouverts et interopérables, valorisation en milliards, partenariats avec Microsoft et Nvidia. Il met en avant le contrôle des modèles et une trajectoire européenne de souveraineté.On termine par un mode d’emploi pour mieux travailler avec l’IA d’ici 2026. Clarifier la communication : prompting spécifique au domaine, changement de perspective, boucles d’auto‑évaluation, “reverse prompting” pour expliciter le raisonnement ; des outils dédiés à l’optimisation des prompts pour ChatGPT ou Gemini aident à cadrer les sorties. Choisir un modèle, le maîtriser, puis étendre à d’autres selon les tâches. Gérer le contexte : formats d’entrée structurés, fichiers de projet organisés pour limiter les redites. Fiabiliser : vérifications automatisées complétées par des contrôles manuels. Traiter les réponses comme une base et y ajouter expertise et style. Orchestrer plusieurs outils : Zapier ou Make.com pour automatiser et relier les services ; LangChain pour combiner des capacités en agents. Revoir régulièrement les flux, éliminer le redondant, ajuster l’alignement avec les objectifs.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 modèle multimodal léger qui tourne sur portable, une interface Gemini plus visuelle, l’IA agentique à l’honneur, un guide pour doper votre pratique, la montée en puissance des TPU v7 de Google, et le parcours d’Arthur Mensch chez Mistral AI.D’abord, T5Gemma-2. Ce modèle encodeur-décodeur de la famille Gemma 3 concentre 270 millions de paramètres et fonctionne sur un ordinateur portable. Il est multimodal: texte et image sont traités ensemble via un encodeur de vision. Côté architecture, il relie les embeddings entre l’encodeur et le décodeur pour réduire les paramètres sans perdre en capacité, et fusionne l’attention auto-référentielle et l’attention croisée en une seule couche dans le décodeur, ce qui simplifie l’exécution et la parallélisation à l’inférence. Sa fenêtre contextuelle grimpe jusqu’à 128 000 tokens grâce à une attention local‑global alternée. Formé sur plus de 140 langues, il couvre des usages globaux et surpasse les Gemma 3 de taille équivalente (qui étaient textuels) en performances multimodales. Exemple concret: analyser une capture d’écran d’un tableau de bord de ventes et répondre à des questions chiffrées sans serveur dédié.Cap maintenant sur la “vue dynamique” de Gemini, une fonctionnalité expérimentale accessible via un bouton sur la version web dans certains pays, dont les États‑Unis. Plutôt qu’un simple texte, Gemini génère de petites pages interactives: images, animations, onglets. Utile pour planifier un voyage, organiser des tâches ou comparer des produits, le tout sans quitter le site de Gemini. Des limites subsistent: bugs d’affichage, zones non cliquables, et incapacité à saisir des ressentis comme le confort d’un vêtement. Cette approche illustre aussi les enjeux de données et de monétisation: aujourd’hui gratuit, ce type d’assistant pourrait intégrer demain publicités ou liens d’affiliation.Sur le terrain des usages, “IA agentique” a été élu mot numérique de l’année 2025. L’idée: des agents capables de décider et d’enchaîner des actions pour atteindre un objectif, seuls ou en coopération, avec peu d’intervention humaine. Exemples: lire les e‑mails, détecter ceux liés aux factures, extraire les données, saisir dans un logiciel comptable, puis envoyer la confirmation; ou gérer votre agenda, trouver un créneau pour réserver un restaurant selon les préférences des invités, puis ajouter l’événement avec rappel. Le vote met aussi en avant “détox numérique” et “dégafamisation”, reflet de préoccupations sur la souveraineté technologique. D’autres termes cités: hyperscaler, shadowban, vishing, algospeak, numéricovigilance, ainsi que des propositions comme cyberpunk, cyberdystopie, intellition, asservissement numérique, shadow IA, IA slop, souvent liées aux risques de désinformation et de deepfakes.Dans la même veine pratique, un guide propose d’atteindre un niveau d’usage de l’IA supérieur à 99 % des utilisateurs d’ici 2026. Les clés: une communication précise (prompting spécifique au domaine, changement de perspective, boucles d’auto‑évaluation), le “reverse prompting” pour faire expliciter le raisonnement, et des outils d’optimisation de prompts adaptés à ChatGPT ou Gemini. Choisir et maîtriser un modèle à la fois avant d’en ajouter d’autres; structurer le contexte avec des formats d’entrée cohérents; vérifier la fiabilité via contrôles automatisés complétés par une revue humaine. Traiter l’IA comme un partenaire: partir des sorties comme base, injecter votre expertise et votre style. Pour aller plus loin, orchestrer plusieurs outils et automatiser avec Zapier, Make.com ou LangChain, tout en auditant régulièrement les workflows pour éliminer les redondances et rester aligné sur vos objectifs.Côté infrastructures, Google prépare pour 2026 un déploiement massif de sa septième génération de TPU, nom de code Ironwood. L’approche passe du serveur au rack comme unité de conception: intégration matériel‑réseau‑alimentation‑logiciel au niveau système. Ironwood adopte un design à double puce pour améliorer le rendement et garde le refroidissement liquide. L’interconnexion s’appuie sur des commutateurs de circuits optiques (OCS) entre racks pour réduire la latence, la consommation et offrir une large bande passante adaptée aux entraînements longs. Chaque rack compte 64 puces; des clusters jusqu’à 144 racks permettent de faire fonctionner 9 216 TPU de façon synchrone. Des estimations évoquent environ 36 000 racks déployés en 2026 et plus de 10 000 OCS. Côté énergie: 850 à 1 000 W par puce, jusqu’à 100 kW par rack, avec distribution avancée et secours par batterie. Reste un frein: la maîtrise de la pile logicielle Google, raison pour laquelle les GPU devraient demeurer dominants pour la majorité des entreprises.Pour finir, portrait d’Arthur Mensch. Né en 1992, passé par l’École polytechnique en 2011, Télécom Paris et Paris‑Saclay, il réalise une thèse à l’Inria sur l’optimisation stochastique et l’analyse prédictive d’images cérébrales en IRM fonctionnelle. En 2020, il rejoint DeepMind, où il travaille sur grands modèles de langage et systèmes multimodaux. En 2023, il cofonde Mistral AI avec Guillaume Lample et Timothée Lacroix. L’entreprise mise sur des modèles ouverts et interopérables, s’intègre facilement chez les développeurs, signe des partenariats avec Microsoft et Nvidia et atteint en un an une valorisation de plusieurs milliards de dollars. Un parcours qui illustre l’ambition européenne en IA et la quête de souveraineté technologique.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.