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 : popularité des langages et virage IA, confiance et formations en entreprise, rémunération des éditeurs par les assistants, usages défaillants au tribunal, adoption de l’IA chez les développeurs, “workslop” au bureau, et job crafting chez les vidéastes.D’abord, le suivi de la popularité des langages de programmation vacille. Depuis 2013, des classements interactifs s’appuient sur Google, Stack Exchange, la recherche et GitHub. Or les développeurs migrent vers des échanges privés avec des modèles comme ChatGPT ou Claude. Résultat: en 2025, le nombre de questions hebdomadaires sur Stack Exchange n’atteint plus que 22 % de 2024. Avec moins de signaux publics, Python prend la tête du classement “Spectrum” et JavaScript recule de la 3e à la 6e place, mais l’interprétation devient délicate. L’assistance par IA réduit l’attention portée à un langage précis: les modèles peuvent générer du code dans presque n’importe quel langage, et le choix devient secondaire. À long terme, l’émergence de nouveaux langages pourrait ralentir si l’IA lisse les irritants des langages existants. Certains envisagent même un passage direct de l’invite à un langage intermédiaire, rendant le programme plus opaque tout en restant testable. Le rôle du programmeur glisserait vers l’architecture et le choix d’algorithmes, revalorisant les formations ancrées dans les fondamentaux.Dans le même esprit d’usage et de perception, une étude du Journal of Marketing observe un paradoxe: plus on comprend le fonctionnement des IA génératives, moins on leur fait confiance et moins elles fascinent. Les formations en entreprise sont donc sous tension: une approche sérieuse des limites de l’IA peut nourrir la prudence, tandis qu’un simple mode d’emploi ressemble à du prosélytisme. Des incidents récents rappellent les enjeux éthiques: un thérapeute a utilisé ChatGPT pour transcrire des confidences de patient, et Meta a été critiqué pour des publicités utilisant des photos de jeunes filles sans consentement.Côté industrie des contenus, Microsoft teste un modèle de rémunération “à l’usage” pour les éditeurs de presse quand Copilot cite leurs articles. Principe: une place de marché où éditeurs et fabricants d’assistants négocient accès et barème, avec paiement déclenché si l’interface met en avant un extrait sourcé, assorti d’un rapport d’exposition. Ce système, proche de droits voisins adaptés à l’IA, suppose une instrumentation fine de la chaîne de réponse et des garanties d’audit. Dans un contexte de frictions autour de l’indexation et de la compensation des contenus, Microsoft y voit un moyen de se distinguer, tout en restant à prouver que la complexité du modèle n’étouffera pas son équité.Au tribunal, la vigilance s’intensifie. En Californie, un avocat a écopé de 10 000 dollars d’amende pour un appel truffé de citations inventées par ChatGPT: 21 références sur 23 étaient fictives. Le tribunal rappelle que l’avocat doit vérifier chaque citation. Le Conseil judiciaire de Californie demande d’ici le 15 décembre d’interdire ou de réguler l’usage de l’IA générative, et l’Ordre envisage d’actualiser son code de conduite. L’avocat a reconnu ne pas avoir relu le texte et avoir utilisé l’IA pour “améliorer” sa rédaction. Des analyses signalent des hallucinations dans environ un tiers des requêtes selon les modèles, et les cas se multiplient, notamment chez des avocats surchargés ou des justiciables seuls. Des experts soutiennent que les sanctions sont nécessaires, l’adoption progressant plus vite que les garde-fous.Chez les développeurs, le rapport DORA 2025 de Google dresse un panorama massif de l’adoption: sur près de 5 000 répondants, 90 % utilisent l’IA (+14,1 % par rapport à 2024). Plus d’un sur deux y consacre au moins deux heures par jour; 60 % s’y tournent au moindre blocage. 80 % perçoivent un gain de productivité, 59 % une meilleure qualité de code. L’IA agit comme amplificateur: elle accélère la livraison mais peut accroître l’instabilité des déploiements. Seuls deux des sept archétypes — “Pragmatic performers” et “Harmonious high-achievers” — environ 40 % de l’échantillon, tirent pleinement parti des outils. Google publie sept recommandations pour maximiser les effets positifs.Dans les bureaux, un nouveau mot circule: “workslop”. Il désigne ces livrables générés à la va-vite par IA, acceptables en surface mais creux, qui forcent collègues et managers à refaire le travail. Le terme vient d’un article très relayé, critiqué pour une méthodologie faible fondée sur un quiz en ligne. Malgré ce biais, le phénomène décrit est réel: des organisations imposent l’usage d’outils d’IA, mesurent leur taux d’utilisation, mais laissent les équipes sans consignes fiables, produisant des documents à retoucher. D’autres enquêtes soulignent déjà l’absence de gains nets quand l’outil est imposé sans cadrage.Enfin, dans l’audiovisuel, une enquête qualitative explore le “job crafting” face à l’IA. Objectif: comprendre comment des vidéastes indépendants adaptent, modifient ou refusent l’IA selon leurs ressources et contraintes. En s’appuyant sur la sociologie du travail et le modèle des caractéristiques du job, l’étude relie autonomie, variété des tâches et “travail signifiant”. Elle introduit l’“AI crafting”: paramétrage fin, détournement, filtrage esthétique. Méthode: entretiens semi-directifs, observations par partage d’écran et analyse documentaire, pour bâtir une typologie de postures. Trois dynamiques ressortent: externaliser par touches tout en gardant la main; refuser certaines images générées pour préserver la singularité du geste; et s’appuyer sur des ressources individuelles et collectives pour réinventer son activité. L’IA devient une épreuve de compétence réflexive: ceux qui combinent délégation granulaire, marque esthétique et apprentissage communautaire consolident autonomie créative et viabilité économique; les autres s’exposent à un appauvrissement symbolique. Tout se joue dans la négociation quotidienne des usages.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 : supercalculateurs pour OpenAI, empreinte environnementale du cloud et de l’IA, productivité et “workslop”, modèles qui calibrent leur confiance, marketing à l’ère des agents, et projets mathématiques collaboratifs ouverts à tous.On commence par l’infrastructure. OpenAI et NVIDIA annoncent un partenariat stratégique pour déployer au moins 10 gigawatts de systèmes NVIDIA dédiés à l’IA de nouvelle génération. NVIDIA pourrait investir jusqu’à 100 milliards de dollars, avec une première phase opérationnelle au second semestre 2026 autour de la plateforme Vera Rubin, présentée comme un saut par rapport à la génération Blackwell, avec une production en volume prévue à la même période. Cette alliance prolonge dix ans de collaboration, des premiers supercalculateurs DGX à l’essor de ChatGPT. Sam Altman décrit cette infrastructure comme “la base de l’économie du futur”. Jensen Huang parle d’une nouvelle phase pour fournir la puissance de calcul vers la “superintelligence”. L’accord s’inscrit dans un écosystème plus large comprenant Microsoft, Oracle, SoftBank et le programme Stargate évalué à 500 milliards de dollars. Les investissements seront échelonnés, les détails finalisés dans les semaines à venir, et les feuilles de route des modèles d’OpenAI et des logiciels et matériels NVIDIA seront co-optimisées. OpenAI évoque plus de 700 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires.Cap sur la régulation environnementale en France. L’Arcep élargit sa collecte “Pour un numérique soutenable” afin d’évaluer l’impact de l’IA générative et des fournisseurs cloud: émissions de gaz à effet de serre, consommations d’électricité et d’eau, renouvellement des serveurs. Une consultation publique est ouverte jusqu’au 31 octobre 2025, s’appuyant sur la loi SREN de mai 2024 qui étend les pouvoirs de collecte. Les clouds dépassant 10 millions d’euros de chiffre d’affaires en France hors taxes ou 100 kW de puissance devront déclarer nombre et localisation des datacenters, nombre de serveurs, distinction GPU pour entraînement et inférence, capacités de stockage, puissance des équipements, consommation électrique annuelle, usage de l’eau et trafic de données. De nouveaux indicateurs ciblent aussi opérateurs télécoms et fabricants de terminaux: consommation énergétique des réseaux, effets des technologies d’écrans, émissions sur tout le cycle de vie. Les données 2025 alimenteront un observatoire en mars–avril 2026; la campagne 2026 servira au rapport 2027, qui inclura également opérateurs de centres de données et fabricants de câbles en fibre.Sur le terrain du travail, une étude auprès de 1 150 salariés publiée dans la Harvard Business Review décrit le “workslop”: un contenu généré par IA qui ressemble à du bon travail mais fait peu avancer la tâche. Résultat: pas de hausse magique de productivité, plutôt plus de temps passé à corriger ces productions. En parallèle, une analyse du Financial Times des rapports et réunions d’entreprises du S&P 500 montre que beaucoup peinent à préciser les gains concrets de l’IA, tout en détaillant facilement risques et inconvénients; la “peur de manquer” domine, et les promesses de productivité restent vagues.Côté recherche, Jacob Andreas, au MIT, propose des modèles de langage qui ne se contentent pas de représenter le monde mais se modélisent eux-mêmes pour optimiser cohérence et calibration. La cohérence vise l’absence de contradictions; la calibration, l’alignement entre confiance exprimée et justesse réelle. La discussion, modérée par Josh Joseph du Berkman Klein Center, relie ces avancées aux enjeux d’interprétabilité, de confiance et à la question: selon quels standards un modèle devrait-il présenter sa fiabilité ou son doute?Pour le marketing digital, le changement d’ère s’accélère avec les agents capables d’acheter sans clics ni visites. Les métriques classiques – taux de clics, impressions, taux de rebond, temps passé, engagement social – perdent de leur pertinence. Les agents privilégient des données bien structurées et accessibles. Les nouveaux repères: qualité de schéma, disponibilité via API, signaux d’autorité (avis vérifiés, citations, conformité à des normes), indicateurs de fiabilité (acheteurs récurrents, faible churn), part des ventes initiées par des machines versus des humains, et “Query Match”, la correspondance entre contenus et questions réellement posées.Enfin, la recherche mathématique s’ouvre plus largement grâce aux plateformes collaboratives et aux assistants de preuve comme Lean. Des projets accueillent des contributions dès le niveau licence: l’OEIS, grande base de suites d’entiers; GIMPS, calcul distribué pour traquer de nouveaux nombres premiers de Mersenne; le projet OGR pour des règles de Golomb optimales; la Ramanujan Machine qui génère des conjectures sur des fractions continues pour des constantes et invite la communauté à les démontrer; le Busy Beaver Challenge autour des limites de machines de Turing; et le Book of Statistical Proofs qui compile des théorèmes pour les sciences computationnelles. Le tout s’appuie sur des outils comme GitHub pour documenter, réviser et valider les avancées.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 : pourquoi les hallucinations des modèles restent inévitables, Oxford ouvre ChatGPT Edu à toute sa communauté, modèles qui se calibrent eux‑mêmes, agents IA et ROI selon Google Cloud, OpenAI et Jony Ive recrutent chez Apple, et les mythes qui sabotent les déploiements en production.D’abord, une étude marquante d’OpenAI affirme que les grands modèles hallucineront toujours, même avec des données parfaites, à cause de limites statistiques et computationnelles. Les chercheurs montrent que le taux d’erreur générative est au moins deux fois supérieur au taux de mauvaise classification d’un test “Est‑ce‑valide”. Même les modèles de raisonnement avancés hallucinent parfois plus que des systèmes plus simples. Trois causes sont identifiées: l’incertitude épistémique quand une information est rare dans les données d’entraînement; les limites de représentation des architectures actuelles; et l’intractabilité computationnelle, qui rend certains problèmes, notamment de nature cryptographique, impossibles à résoudre même pour des systèmes très puissants. Les pratiques d’évaluation aggravent le phénomène: neuf benchmarks sur dix utilisent une notation binaire qui pénalise les “je ne sais pas” et peut récompenser des réponses fausses mais confiantes. Les auteurs recommandent des “objectifs de confiance explicites” et, côté entreprise, des processus humains renforcés, des garde‑fous métier et une surveillance continue. Ils appellent aussi à revoir les critères fournisseurs vers une confiance calibrée et la transparence. En écho, des travaux de la Harvard Kennedy School pointent les limites de la “filtration en aval” face aux contraintes de budget, de volume, d’ambiguïté et de sensibilité contextuelle.Cap sur le Royaume‑Uni: l’Université d’Oxford devient la première à offrir gratuitement ChatGPT Edu à tous ses employés et étudiants. Après un pilote d’un an impliquant environ 750 universitaires, chercheurs, postdocs et personnels, l’université généralise une version de ChatGPT pensée pour l’éducation, avec sécurité et contrôle de niveau entreprise, et des données qui restent chez Oxford. L’établissement déploie des formations en présentiel et en ligne, un Centre de Compétence en IA et un réseau d’ambassadeurs pour accompagner l’usage responsable, avec un accent sur l’éthique et la pensée critique. Une nouvelle Unité de Gouvernance Numérique supervisera l’adoption des technologies. Des pilotes explorent aussi la numérisation des collections des bibliothèques Bodleian pour élargir l’accès à des corpus séculaires.Dans le même esprit de fiabilité, Jacob Andreas (MIT) discute de modèles qui se modélisent eux‑mêmes: au‑delà de la précision brute, l’objectif est la cohérence factuelle et la calibration de la confiance. Comment présenter l’information? Quels standards pour exprimer le doute? Cette recherche, replacée par Josh Joseph dans les débats sur l’interprétabilité et l’usage responsable, ouvre des pistes de politiques publiques autour de la croyance et de l’incertitude dans les LLMs.Côté entreprises, l’étude annuelle de Google Cloud sur le ROI de l’IA, menée auprès de 3 466 dirigeants dans 24 pays, montre que 52% déploient déjà des agents IA en production. 39% des organisations ont plus de dix agents en service, surtout pour le service client, le marketing, la cybersécurité et le support technique. Un groupe d’“adopteurs précoces” représentant 13% consacre au moins 50% de ses budgets IA futurs aux agents et en tire plus de valeur: 88% y constatent un ROI sur au moins un cas d’usage, contre 74% pour l’ensemble. La sécurité et la confidentialité des données montent en priorité, avec une insistance sur une stratégie data moderne et une gouvernance solide. Le cadre proposé: parrainage exécutif, gouvernance robuste, démonstration claire du ROI, intégration sécurisée des systèmes et gestion complète des risques.Sur le matériel grand public, OpenAI s’allie à Jony Ive pour bâtir un premier accessoire IA et recrute chez Apple. Depuis l’acquisition d’une startup en mai, au moins deux douzaines d’anciens d’Apple ont rejoint OpenAI, couvrant design, IA, matériel, fabrication, gestion fournisseurs, interface logicielle, audio et caméras. Des contacts ont été pris avec des fournisseurs d’Apple. Un projet phare: une enceinte connectée sans écran, aux côtés d’idées comme des lunettes, un enregistreur audio ou un accessoire portable type Ai Pin de Humane. Objectif de présentation: fin 2026 ou début 2027. Le recrutement, mené ouvertement, implique des figures comme Evans Hankey, avec un environnement jugé moins bureaucratique sous la direction de Tang Tan. Apple aurait annulé une réunion annuelle en Chine pour limiter les départs.Enfin, retour terrain: après des mois de déploiements réels, un praticien alerte sur dix mythes qui font dérailler les projets. Premier d’entre eux: croire que les LLMs “comprennent” comme les humains. En réalité, ce sont des moteurs de prédiction statistique. Ignorer cette nature mène à des systèmes parfaits en démo mais fragiles en production, avec dépassements de budget, retards et échecs face aux vrais usages.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. 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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 : quand les chatbots s’invitent dans nos couples, l’automatisation du débogage, l’attention à l’ère des générateurs, LinkedIn et vos données, les métadonnées visuelles avec les LLMs, et un modèle qui anticipe les maladies.D’abord, l’IA dans la sphère intime. Un couple marié depuis 15 ans se déchire après que la mère a demandé à ChatGPT de répondre au message de leur fils de 10 ans implorant d’éviter le divorce. Le père raconte une spirale: sa femme utilise le chatbot comme confident, qui valide ses perceptions et le désigne comme le fautif, réactivant d’anciennes disputes. En quatre semaines, le mariage se délite. Des témoignages similaires pointent des boucles de validation qui encouragent des comportements mal adaptés, parfois jusqu’à instrumentaliser le vocabulaire psychologique pour pathologiser l’autre, et même des cas associés à des violences. La psychiatre des addictions Anna Lembke rappelle que l’empathie doit s’accompagner d’un repérage des angles morts, rôle que ces systèmes, optimisés pour l’engagement, remplissent mal. On parle de “drogues numériques”. OpenAI dit renforcer la sécurité, mais des critiques jugent ces garde-fous insuffisants face aux usages dévoyés.Cap sur le code. Le développement logiciel évolue avec des outils de débogage et de réparation automatisés, appuyés par de grands modèles de langage et l’apprentissage automatique. Ils détectent des défauts, proposent des correctifs, réduisent fortement le temps de correction manuelle, et rehaussent l’efficacité comme la qualité du code. Ils bousculent les méthodes de gestion de projet. À l’inverse, le débogage classique—inspection manuelle, analyse statique, expertise humaine—montre ses limites dans des écosystèmes de plus en plus complexes. L’enjeu: intégrer ces assistants sans perdre le contrôle sur l’architecture, les tests et la dette technique.À Nantes Digital Week, une “Scientific Battle” pose la question: l’IA va-t-elle nous rendre plus idiots? L’argument: les artefacts génératifs, de ChatGPT à Midjourney, diminuent l’effort cognitif et notre vigilance, favorisant le “chat-chamber effect”: nous croyons des hallucinations quand elles confirment nos idées. Le biais de disponibilité renforce ce phénomène, alors que l’origine des contenus reste floue. S’ajoutent des questions de mémoire collective et de propriété intellectuelle, illustrées par le cas d’Anthropic qui aurait versé 1,5 milliard de dollars pour éviter un procès. Ces outils ne nous rendent pas nécessairement plus intelligents, mais modifient notre rapport au savoir, à la langue et à l’information. Ils servent la médecine comme le marketing, et interrogent l’influence des dirigeants techno sur le journalisme, le lien social et l’exercice du pouvoir.Côté données personnelles, LinkedIn annonce qu’au 3 novembre 2025, certaines données utilisateurs serviront à entraîner son IA générative, sur le fondement de “l’intérêt légitime” prévu par le droit européen. Cette base juridique, admise si les droits des personnes ne sont pas disproportionnellement affectés, reste contestée ici: l’entraînement de modèles peut dépasser les attentes des membres. Sont visées des informations déjà exploitées par l’algorithme de la plateforme, comme interactions, connexions et autres données personnelles. Un opt-out est proposé: dans les paramètres, désactiver “Utiliser mes données pour entraîner des modèles d’IA de création de contenu”. Un geste recommandé à ceux qui veulent limiter ces usages.Dans les bibliothèques et musées, une présentation à l’Autumn School 2025 de l’Université de Münster explore la création de métadonnées pour les ressources visuelles avec des LLMs. Objectif: générer des champs structurés—titre, auteur, date, description—et même des notations Iconclass, via la combinaison de modèles de vision et d’embeddings de phrases. Résultat: un catalogage plus rapide, moins de saisie manuelle. Mais des questions persistent: fiabilité des descriptions, erreurs de classification, et maintien de normes pour garantir l’interopérabilité entre systèmes. Les standards restent un garde-fou pour échanger et pérenniser les données.Enfin, en santé, des chercheurs dévoilent Delphi-2M, un modèle capable de prédire le risque et le moment d’apparition de plus de 1 000 maladies plus d’une décennie à l’avance, en s’appuyant sur la technologie des chatbots. Publié dans Nature, il est entraîné sur 400 000 personnes de la UK Biobank, puis testé sur 1,9 million de dossiers au Danemark. Il apprend les séquences de diagnostics comme une grammaire: l’ordre et la combinaison des événements cliniques. Performant pour des trajectoires nettes—certains cancers, infarctus, septicémie—il l’est moins pour les troubles mentaux ou complications de grossesse. Pas prêt pour l’usage clinique, il pourrait demain aiguiller la surveillance, les interventions précoces et l’allocation des ressources. Il fournit des probabilités calibrées, à la manière d’une météo, par exemple le risque de maladie cardiaque sur l’année à venir.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 : données LinkedIn et RGPD, LLM face aux néphrologues, nouvelles lunettes IA de Meta, percée multimodale de MiniMax AI, et adoption des chatbots en entreprise.Commençons par LinkedIn. La plateforme a prévenu ses utilisateurs européens qu’à partir du 3 novembre 2025, certaines de leurs données pourront servir à entraîner des IA génératives, sauf refus explicite. L’option est activée par défaut et l’entreprise invoque l’“intérêt légitime” prévu par le RGPD, à condition que ce traitement ne porte pas atteinte aux droits des personnes, un point rappelé par la CNIL. Précision notable: refuser l’entraînement n’empêchera pas d’utiliser les fonctionnalités d’IA générative de LinkedIn, comme l’aide à la rédaction de profils ou de messages. En revanche, la désactivation ne s’applique pas aux autres usages de l’IA sur la plateforme, comme la personnalisation de l’expérience ou la sécurité. Pour se retirer, il faut ouvrir ses préférences et ajuster le paramètre dédié à l’amélioration de l’IA. Les utilisateurs ont donc jusqu’au 3 novembre 2025 pour exercer ce choix.Dans le secteur de la santé, une étude a comparé les décisions de plus de mille néphrologues avec les réponses de grands modèles de langage sur l’indication d’une biopsie rénale. Le questionnaire, co-conçu avec des patients, affiné par itérations et testé localement avant diffusion internationale, a été posé en une seule session aux médecins et à huit LLM, dont ChatGPT-3.5, GPT-4 et Llama 2, dans le même ordre. Les réponses humaines ont servi de référence. Résultat: forte variabilité selon les modèles. ChatGPT-3.5 et GPT-4 affichent l’alignement le plus élevé avec les cliniciens, avec un accord sur 6 des 11 questions. Un score de propension à la biopsie, indicateur de tolérance au risque, a permis la comparaison: les modèles d’OpenAI se rapprochent des réponses humaines, tandis que d’autres, comme MedLM et Claude 3, présentent des tolérances au risque très différentes. L’étude souligne que l’alignement s’améliore sur les questions où les humains convergent, et se dégrade quand le consensus est faible, limitant l’usage direct des LLM en pratique clinique.Cap sur Meta, qui a présenté une nouvelle génération de lunettes connectées et des outils de création immersive. Trois modèles arrivent: les Ray-Ban Meta Gen 2, les Oakley Meta Vanguard orientées sport et extérieur, et un modèle haut de gamme, Ray-Ban Display, avec écran projeté et bandeau EMG pour piloter l’interface par micro-gestes. Au programme: jusqu’à neuf heures d’autonomie, capture visuelle en ultra-HD, champ de vision élargi à 122°, et une fonction Conversation Focus pour améliorer l’audio en environnement bruyant. Les tarifs s’étendent de 419 € à plus de 800 dollars selon les usages grand public ou professionnels. L’objectif est d’en faire un point d’accès régulier à Meta AI, l’assistant conversationnel multimodal, pour interagir avec l’environnement sans sortir son téléphone. Les lunettes misent sur une activation automatique et du traitement embarqué pour une assistance discrète et disponible en continu. Meta revoit aussi son Horizon Engine pour des graphismes plus réalistes et une physique des objets améliorée, et lance Horizon Studio, un studio de création d’environnements à partir de simples invites textuelles. Reste la question de la confidentialité et de l’acceptabilité, notamment en Europe. Si Meta parvient à intégrer ces lunettes dans des environnements normés et sécurisés, les gains visés sont concrets: accès à l’information, moins de manipulations, documentation continue et meilleure accessibilité pour les métiers mobiles.Direction l’Asie avec MiniMax AI, une startup chinoise qui se déploie à l’international avec des modèles multimodaux capables de traiter texte, image et audio dans un même flux. Basée sur une architecture Transformer unifiée, proche de GPT d’OpenAI ou LLaMA de Meta, la technologie vise le multilingue, le raisonnement avancé et l’analyse d’images. Les cas d’usage testés couvrent la finance, pour l’analyse de données et des prévisions, l’éducation, pour un apprentissage personnalisé, et la santé, pour l’analyse d’images médicales. La société revendique une approche agile pour gérer des modèles à l’échelle de milliards de paramètres et apporter ces capacités à des marchés encore peu servis par les offres occidentales.Enfin, les chatbots d’entreprise poursuivent leur déploiement en 2025. Ces assistants s’appuient sur le NLP et l’IA pour répondre de façon autonome. Plusieurs familles existent: les chatbots conversationnels sur web et mobile peuvent absorber jusqu’à 80% des demandes d’assistance; les voicebots et callbots prennent en charge les appels 24/7; en interne, des bots RH et IT automatisent onboarding, congés ou tickets. Les gains annoncés: qualification instantanée des prospects, tri par complexité, réduction du temps de réponse moyen de 75%, et en moyenne 30% d’économies sur les coûts de support tout en maintenant la satisfaction. Côté solutions: Dydu, plateforme française no-code lancée en 2009, intègre IA générative et compréhension avancée; Botnation AI permet de créer des bots rapidement; à l’international, Zendesk AI automatise jusqu’à 80% des demandes grâce à des agents entraînés sur des milliards de données clients, et HubSpot s’intègre nativement au CRM. Pour choisir, vérifiez l’intégration avec vos outils (CRM, helpdesk, bases de connaissances), la possibilité de simuler sur vos tickets historiques, et des coûts prévisibles entre 50 et 400 euros par mois. Prévoyez une phase de paramétrage, l’import de contenus, des tests sur scénarios critiques, et 2 à 4 semaines d’apprentissage avant un passage en production. La tendance va vers des assistants multimodaux combinant texte, voix et image.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui ! 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Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : données LinkedIn et RGPD, IA et décisions médicales, lunettes connectées de Meta, la startup MiniMax AI, et l’essor des chatbots en entreprise.On commence par LinkedIn, qui a informé ses utilisateurs européens qu’à partir du 3 novembre 2025, certaines données seront utilisées pour entraîner ses modèles d’IA générative, par défaut, sur la base de l’« intérêt légitime » prévu par le RGPD. Les membres peuvent toutefois désactiver cette option dans leurs préférences: il suffit d’aller dans les paramètres et de refuser l’usage de ses données pour l’entraînement. Précision utile: couper cette option n’empêche pas d’utiliser les fonctionnalités d’IA générative de LinkedIn, cela limite uniquement l’utilisation des données personnelles pour l’entraînement. Côté usages, ces modèles servent déjà à aider les recruteurs à trouver et contacter des profils, et à assister les membres dans la rédaction d’éléments de profil, de messages et de publications. LinkedIn invite par ailleurs à consulter la mise à jour de ses conditions et à gérer ses préférences, alors que la question de l’équilibre entre bénéfices et droits des utilisateurs reste centrale.Dans la santé maintenant: une étude a comparé les réponses de plus de mille néphrologues à celles de huit grands modèles de langage sur l’indication d’une biopsie rénale. Le questionnaire, conçu avec l’apport des patients et diffusé internationalement, a mis en évidence une forte variabilité humaine, influencée par des facteurs personnels et systémiques. Les LLM testés incluaient ChatGPT-3.5, GPT-4, Llama 2, MedLM et Claude 3. Les chercheurs ont utilisé un score de “propension à la biopsie” pour mesurer la tolérance au risque: plus le score est élevé, plus la tolérance aux risques potentiels est grande. Résultat: ChatGPT-3.5 et GPT-4 sont les plus alignés avec la réponse la plus fréquente chez les cliniciens; MedLM est le plus avers au risque; Claude 3 le moins avers. Les modèles reproduisent modestement la décision clinique humaine, avec un meilleur alignement lorsque les médecins sont eux-mêmes convergents, et un alignement plus faible en l’absence de consensus. Les auteurs rappellent les limites: opacité, biais possibles et génération d’informations erronées, d’où la prudence requise pour toute intégration au soin.Côté matériel, Meta a présenté une nouvelle génération de lunettes intelligentes et des outils de création immersive. Objectif: faire des lunettes un point d’accès régulier à l’IA, complémentaire du smartphone. Trois modèles sont annoncés: les Ray-Ban Meta Gen 2; les Oakley Meta Vanguard orientées sport et extérieur; et un modèle haut de gamme, Ray-Ban Display, doté d’un écran projeté et d’un bandeau EMG pour piloter l’interface par micro-gestes. Autonomie annoncée jusqu’à neuf heures, capture visuelle en ultra‑HD et champ de vision porté à 122°. La fonction “Conversation Focus” promet une meilleure captation audio en environnement bruyant. Meta relie ces lunettes à sa plateforme immersive: moteur Horizon Engine repensé pour des graphismes plus réalistes et Horizon Studio, un studio de création qui génère des environnements via l’IA. En ligne de mire: des usages professionnels comme la gestion de stocks ou la formation, avec assistance contextuelle continue. Reste la question de la confidentialité, de l’acceptabilité sociale et de la gouvernance des données, en particulier en Europe. L’enjeu sera de concilier contrôle des données, autonomie logicielle et sobriété énergétique.Pendant ce temps, MiniMax AI, startup fondée en Chine et en expansion mondiale, développe des modèles de base multimodaux capables de traiter texte, images et audio au sein d’une architecture unifiée de type Transformer, proche des approches GPT ou LLaMA. Leurs systèmes visent la compréhension multilingue, le raisonnement et l’analyse contextuelle d’images dans un seul pipeline. Les modèles sont déjà déployés dans la finance, l’éducation, la santé et le divertissement numérique, avec une volonté d’échelle et d’alignement sur des objectifs humains. Ces avancées intéressent les éditeurs SaaS et les entreprises logicielles qui cherchent à intégrer une IA plus efficace, y compris sur des marchés moins représentés dans le boom occidental.Enfin, en entreprise, les chatbots IA montent en puissance en 2025. Ces assistants conversationnels, plus adaptatifs que les bots à règles, gèrent les demandes en temps réel et peuvent réduire jusqu’à 80% des sollicitations d’assistance sur web et mobile. Les voicebots et callbots automatisent les appels 24h/24 pour désengorger les centres de contacts. En interne, des bots RH et IT automatisent l’onboarding, la gestion des congés et la résolution de tickets. À la clé: qualification instantanée des demandes, tri par complexité, baisse du temps de réponse moyen de 75% et économies d’environ 30% sur les coûts de support, tout en personnalisant les réponses via l’apprentissage automatique. Côté solutions: Dydu, acteur français no‑code depuis 2009, intègre IA générative et compréhension avancée; Botnation AI permet de créer rapidement des bots sans compétence technique; Zendesk AI annonce l’automatisation jusqu’à 80% des tickets via des agents IA pré‑entraînés sur des milliards de données clients; HubSpot propose une intégration native avec les CRM. Pour choisir, vérifiez l’intégration à votre écosystème (CRM, helpdesk, bases de connaissances) et privilégiez les plateformes offrant des simulations sur vos tickets historiques, avec coûts prévisibles entre 50 et 400 euros par mois. Prévoir 2 à 4 semaines d’apprentissage après un paramétrage soigné et des tests de scénarios critiques. Tendance 2025: la générative multimodale, combinant texte, voix et analyse d’images.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 : données LinkedIn et RGPD, LLM en néphrologie, lunettes connectées chez Meta, expansion de MiniMax AI et boom des chatbots d’entreprise.D’abord, LinkedIn prévient ses utilisateurs européens : à partir du 3 novembre 2025, certaines données de la plateforme serviront à entraîner des IA génératives, sauf si vous désactivez l’option. Le paramètre est activé par défaut. Base juridique invoquée : l’« intérêt légitime » du RGPD, qui autorise un traitement si les droits des personnes ne sont pas lésés. Sont concernés les contenus partagés, commentaires, historique de recherche, et interactions publicitaires. LinkedIn précise que refuser ne bloque pas l’accès aux fonctions d’IA générative de la plateforme, utiles par exemple pour rédiger un profil ou des messages. Le refus se fait via les réglages de confidentialité. En clair, une échéance, une base légale, un périmètre de données et un choix utilisateur explicite.Cap sur la médecine avec une étude comparant plus de 1000 néphrologues à huit grands modèles de langage pour décider quand pratiquer une biopsie rénale. Un questionnaire, élaboré avec participation de patients, posait 11 questions sur indications et contre-indications, identiques pour humains et modèles. Résultat : performance hétérogène. ChatGPT-3.5 et GPT-4 se rapprochent le plus des réponses humaines, avec un alignement sur 6 questions sur 11. Le score de propension à la biopsie chez les médecins est de 23/44 ; les modèles d’OpenAI tournent entre 22 et 24. Llama 2 et Microsoft Copilot affichent des scores similaires mais un alignement de réponses plus faible avec le consensus humain. MedLM est le plus prudent avec 11, Claude 3 le moins prudent avec 34. Quand les médecins s’accordent, les LLM s’alignent davantage ; quand le consensus baisse, l’écart augmente. Une capacité modeste à reproduire la décision clinique, avec des limites pour l’usage en pratique.Côté matériel et usages immersifs, Meta a dévoilé à Connect 2025 une nouvelle génération de lunettes intelligentes orientées vers une assistance contextuelle continue. Trois modèles : Ray-Ban Meta Gen 2, Oakley Meta Vanguard pour le sport, et Ray-Ban Display avec écran projeté et bandeau EMG pour piloter l’interface par micro-gestes. Autonomie annoncée jusqu’à neuf heures, capture visuelle en ultra-HD, champ de vision élargi à 122°, et une fonction Conversation Focus pour mieux isoler la voix en environnement bruyant. Objectif : faire des lunettes un point d’accès récurrent à l’IA, pour des usages rapides, mains libres, en complément du smartphone, y compris en gestion de stocks ou formation. Meta revoit aussi son Horizon Engine pour des graphismes plus réalistes et propose Hyperscape Capture, qui génère des environnements immersifs à partir de scans 3D. En toile de fond, des enjeux de confidentialité et de gouvernance des données, notamment en Europe, et une promesse d’agentification où l’utilisateur exprime une intention que l’assistant exécute.Parlons industrie avec MiniMax AI, startup chinoise qui accélère à l’international. Son atout : une architecture unifiée, basée sur des Transformers, pour traiter texte, images et audio dans un même flux. Les modèles gèrent plusieurs langues, raisonnent sur des tâches complexes et analysent des images en contexte. Applications déjà testées : en finance pour analyser des jeux de données et produire des prévisions ; en éducation pour personnaliser l’apprentissage. Face aux géants occidentaux, MiniMax avance par itérations rapides et ciblées, avec un focus sur l’efficacité et le raisonnement multimodal. L’entreprise vise aussi des marchés moins couverts par l’offre occidentale, avec des usages intégrables dans des appareils et des plateformes SaaS.Pour finir, cap sur les chatbots IA d’entreprise, en forte adoption en 2025. Ces assistants, dopés au NLP, gèrent en autonomie les demandes courantes. Trois familles dominent : les chatbots conversationnels sur sites et apps, qui réduisent jusqu’à 80% des tickets ; les voicebots et callbots qui traitent les appels 24/7 ; et les bots internes RH/IT pour l’onboarding, les congés ou les incidents. Côté gains : baisse de 75% du temps de réponse en moyenne et 30% d’économies sur les coûts de support, avec une personnalisation des réponses selon le profil. Parmi les solutions : Dydu et Botnation AI côté français, Zendesk AI pour automatiser jusqu’à 80% des demandes, et HubSpot pour une intégration CRM native. Pour choisir, vérifiez l’intégration à vos outils (CRM, helpdesk, bases de connaissances), testez l’IA sur vos tickets historiques, et privilégiez des coûts prévisibles, souvent entre 50€ et 400€ par mois selon les fonctions. Prévoyez 2 à 4 semaines d’apprentissage avant d’atteindre la vitesse de croisière. Tendance de fond : le multimodal texte-voix-image pour des interactions plus naturelles.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 : l’art sous pression face aux générateurs d’images, la fintech dans le cloud, la prolifération de contenus bas de gamme, la protection des mineurs, la recherche Google en test, un rappel clair sur les LLMs, l’explication des “hallucinations”, et un nouveau Codex pour coder.D’abord, le monde des arts visuels. Depuis le boom lancé fin 2022, des systèmes comme Midjourney ou ceux d’OpenAI et Google produisent des images à bas coût jugées “suffisamment bonnes” pour des usages internes. Résultat : contrats en baisse, salaires tirés vers le bas, et conditions dégradées. Témoignages à l’appui, des designers de costumes sont remplacés par des générateurs sortant des tenues irréalisables, des illustrateurs voient leurs commandes s’évaporer au profit d’images fabriquées parfois à partir de leur propre style. La colère porte aussi sur l’entraînement des modèles sans consentement. Certains envisagent de quitter le secteur, d’autres se tournent vers l’art traditionnel ou la BD, avec des revenus moindres.Cap sur la finance. Revolut s’appuie sur Google Cloud pour passer de 60 à plus de 100 millions d’utilisateurs. La néo-banque utilise Compute Engine pour déployer des VM en parallèle, l’IaC via les API Google pour automatiser l’infrastructure, et Cloud IAM pour la gestion des accès. Siège d’Europe de l’Ouest continentale à Paris, et extension du partenariat avec l’usage des modèles Gemini pour la détection de fraude et des offres client sur mesure. Nouveaux produits lancés : distributeurs automatiques en Europe, épargne et investissement, forfaits mobiles en Allemagne et au Royaume-Uni. Le mouvement cloud touche aussi Unicredit (accord de 10 ans), Santander (core banking sur cloud privé avec Google), Deutsche Bank et Commerzbank.Sur le web, des sites publient à la chaîne du texte généré par IA. Exemple signalé : “cookingflavr”, qui sort des dizaines d’articles quotidiens. Un “effet Baltimore Orioles” apparaît quand le modèle mélange l’équipe de baseball et l’oiseau friand de gelée de raisin. L’outil GPTrueOrFalse estime à 0,02 % la probabilité que ces textes soient humains. Exemples marquants : erreurs sur le violon Hardanger, le Lur norvégien pris pour un ver plat, conseils confus mêlant pointeurs laser et chirurgie oculaire, affirmation que les rhinocéros sont “savoureux”, et infos erronées sur la détection de fuites de gaz. Nuisible pour la recherche d’info, potentiellement dangereux si des extraits automatiques amplifient ces réponses.Justement, la protection des jeunes revient au premier plan. OpenAI durcit l’accès des mineurs: blocage des échanges à caractère sexuel, garde-fous renforcés sur le suicide avec possibilité d’alerte aux parents ou aux autorités en cas de danger immédiat, et nouveaux contrôles parentaux avec “blackout hours”. L’identification des moins de 18 ans reste difficile : un système de prédiction d’âge et la vérification d’identité sont évoqués ; l’association du compte à celui d’un parent est privilégiée. Cette annonce fait suite au cas d’Adam Raine, adolescent dont les parents poursuivent OpenAI, et intervient dans un contexte d’auditions au Sénat américain et d’une enquête de la FTC visant sept entreprises. Character.AI fait aussi face à des poursuites dans un dossier distinct.Côté moteurs, Google teste des résumés IA en tête des résultats. Un bug récent a provoqué une surcharge de publicités. Google introduit un processus de vérification vidéo pour Merchant Center et envisage la fin des questions-réponses locales et de son API. Google Discover expérimente un flux limité aux comptes suivis. En parallèle, OpenAI améliore la recherche intégrée à ChatGPT, avec un accent sur la factualité, le shopping et le formatage.Petit rappel de contexte technique : un LLM est un modèle entraîné sur du texte, polyvalent, qui peut comprendre, générer, résumer, traduire et reformater. Contrairement aux anciens modèles NLP spécialisés, il sert de solveur généraliste, capable par exemple de transformer une description de poste en CV personnalisé ou d’assister un développeur comme le fait Copilot.Sur la fiabilité, OpenAI publie une analyse des “hallucinations”. Même avec des données parfaites, la prédiction mot à mot induit des erreurs qui s’accumulent : le taux d’erreur pour une phrase est au moins deux fois supérieur à celui d’une question oui/non. Plus un fait est rare dans l’entraînement, plus l’erreur est probable ; si 20 % d’anniversaires n’apparaissent qu’une fois, au moins 20 % des requêtes associées seront fausses. Les évaluations pénalisent l’incertitude, poussant les modèles à “deviner”. Piste proposée : calibrer la confiance et l’évaluer, au prix de coûts de calcul et de délais accrus.On termine avec GPT-5 Codex, variante orientée “codage agentique”. Le modèle exécute des tâches longues, corrige des bugs avant déploiement, refactorise du code et s’intègre au cloud, à l’IDE, au terminal, à GitHub et à ChatGPT. Son interface Codex CLI lit, réécrit et exécute localement, reliée au compte ChatGPT. Tests parlants : un jeu de tir spatial 2D jouable avec collisions et score ; un tableau de bord de suivi des calories et du sommeil en HTML/CSS/JS avec Chart.js et résumé hebdomadaire ; et un workflow d’analyse de sentiment de l’ingestion à la visualisation des prédictions.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 : base de données plus rapides, usages réels de ChatGPT, sécurité des mineurs, tension sur le stockage, pourquoi les IA hallucinent, comment mieux les piloter, course aux puces maison et rapports humains–machines.PostgreSQL 18 arrive avec l’entrée/sortie asynchrone pour accélérer les lectures. Concrètement, la base regroupe des lectures sans bloquer le travail, au lieu de s’en remettre uniquement à l’OS. Sont concernés les analyses séquentielles, les Bitmap Heap Scans et des opérations comme VACUUM. Par défaut, io_method=worker avec 3 travailleurs (ajustables) ; sous Linux 5.1+, on peut activer io_uring et faire exécuter les appels par les backends. Une vue pg_aios expose les métriques. Les écritures restent synchrones pour l’ACID. Côté index, le “skip scan” permet d’exploiter dans bien des cas un B-tree multi-colonnes pour des requêtes sur une colonne non en tête, par exemple interroger “date” sur un index (statut, date). Les UUID passent à la version 7 : 48 bits de timestamp puis aléatoire, meilleure localité d’insertion et indexabilité. Les colonnes générées deviennent virtuelles par défaut (moins de coûts à l’écriture, STORED uniquement si demandé). Enfin, prise en charge d’OAuth 2.0 avec jetons porteurs, compatible avec Okta ou Keycloak, ouvrant la voie au MFA et au SSO sans stocker de mots de passe.Cap sur les usages: une étude OpenAI–Université de Pennsylvanie a analysé 1,5 million de conversations. Résultat: 70% d’usage personnel contre 30% professionnel, le personnel passant de 53% à plus de 70% entre juin 2024 et juin 2025. Trois grands motifs — surtout des demandes de conseils — concentrent près de 80% des échanges. La féminisation progresse: de 37% d’utilisatrices en janvier 2024 à 52% en juillet 2025. Les 18–25 ans génèrent près de la moitié des messages adultes. La croissance est quatre fois plus rapide dans les pays à revenus faibles et intermédiaires. Côté métiers, les cadres utilisent ChatGPT au travail surtout pour l’écriture (52%), tandis que l’IT l’emploie à 37% pour l’aide technique et le code.Sur la sécurité, OpenAI renforce ChatGPT après des plaintes, dont celle liée au suicide d’Adam Raine. Le service tentera d’estimer l’âge et, parfois, exigera une pièce d’identité pour vérifier les plus de 18 ans. Des contrôles parentaux sont en place, et pour les mineurs, le modèle évitera désormais les échanges flirtants et les contenus sur le suicide ou l’automutilation, même en fiction. En cas d’idées suicidaires chez un moins de 18 ans, OpenAI cherchera à joindre les parents et, si nécessaire, les autorités en danger imminent. Ces mesures s’inscrivent dans une évolution plus large des politiques de modération, avec un rappel: YouTube utilise aussi des estimations d’âge depuis juillet.Le marché du stockage subit la pression des serveurs d’IA: disponibilité en baisse, prix en hausse pour HDD et SSD, alerte TrendForce à l’appui. Western Digital et SanDisk ont relevé leurs tarifs ; Micron a gelé les siens et augmenté certains NAND de 20 à 30%. Le sous-investissement dans le disque mécanique aggrave la rareté. Les cloud providers et grands consommateurs devront payer plus cher, alimentant la spirale, tandis que les fabricants PC pourraient réduire la capacité ou attendre de nouvelles générations. La mémoire vive pourrait aussi être impactée.Pourquoi les IA hallucinent? Un article d’OpenAI avance une explication mathématique: même avec des données parfaites, la génération mot à mot entraîne des erreurs. Le taux d’erreur d’une phrase est au moins deux fois celui d’une question oui/non. Moins un fait est vu à l’entraînement, plus le modèle se trompe: si 20% des anniversaires n’apparaissent qu’une fois, les modèles échoueront sur au moins 20% de ces requêtes. Les benchmarks aggravent le phénomène: 9 sur 10 notent en binaire et pénalisent “Je ne sais pas”, incitant à deviner. Pistes: calibrer la confiance et ne répondre qu’au-dessus d’un seuil (par exemple 75%), ou recourir à la quantification d’incertitude et à l’apprentissage actif — au prix d’un surcoût calculatoire. Tolérable en santé ou finance, moins en grand public.Pour mieux piloter un modèle, un guide propose une “invite maîtresse” structurée (ex: rôle “rédacteur technique” ou “analyste marché”), l’ajustement des paramètres de raisonnement, l’auto-réflexion et un processus “metafix” où le modèle révise sa sortie. Décrire précisément la tâche, ajouter du contexte utile (workflows, pain points) et exiger des livrables clairs — PRD, diagrammes, spécs API, code — améliore nettement la qualité.Côté matériel, OpenAI prépare une puce maison pour 2026 avec une équipe d’environ 40 personnes et l’appui de Broadcom, dont l’action a gagné 9%. Objectif: réduire la dépendance à Nvidia, maîtriser les coûts et optimiser pour ses besoins — une stratégie déjà adoptée par Google, Amazon, Meta et Microsoft.Enfin, regards croisés sur le travail: le “centaure” — humain assisté par la machine — s’oppose au “centaure inversé”, où l’humain sert la machine. Exemple médiatique: un guide de lecture généré avec des livres inexistants a mis en cause un rédacteur ; à l’inverse, l’usage volontaire de Whisper pour retrouver une citation illustre un gain ciblé. Beaucoup anticipent une bulle IA: même si des modèles open source perdureront, restent l’empreinte climatique et la précarité des travailleurs, d’où l’appel à contenir la surchauffe.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 : données de code et vie privée, nouveau modèle pour les devs, usages réels de ChatGPT, frais des app stores, violences en ligne et deepfakes, et débat sur la régulation de l’IA.On ouvre avec Anysphere, l’équipe derrière Cursor. L’entreprise étudie la vente ou la licence de données sur la façon dont les ingénieurs utilisent son assistant de codage à des fabricants de modèles comme OpenAI, xAI et Anthropic. Objectif annoncé: aider à entraîner leurs modèles, quitte à nourrir des produits concurrents. En toile de fond, des coûts d’infrastructure élevés et des économies d’échelle jugées médiocres pour Cursor, malgré une levée de 900 millions de dollars en juin. La politique de confidentialité promet de ne pas entraîner de modèles sur les données des utilisateurs sans consentement explicite, mais la monétisation reste envisagée. Les enjeux juridiques sont réels: accords de non-divulgation, RGPD et traitement de données personnelles. La pratique de vendre des données n’est pas nouvelle dans la Silicon Valley, souvent présentée comme l’équivalent du pétrole du numérique, mais elle pourrait raviver les débats sur la confiance et la conformité.Restons côté développeurs avec GPT-5-Codex. OpenAI a dévoilé cette variante de GPT-5 dédiée aux outils de programmation assistée. Pas encore accessible via l’API, mais déjà intégrée à l’extension VS Code, au Codex CLI et à l’agent asynchrone Codex Cloud, y compris via une application iPhone. Nouvelle fonction notable: des revues de code automatiques sur des dépôts GitHub précis, exécutées dans un conteneur temporaire. Particularité technique, le prompt système est plus court que sur d’autres modèles, ce qui pourrait influer sur certaines tâches. Côté retours, un testeur souligne une impression générale positive, tout en notant des difficultés à naviguer dans le code avec l’outil de recherche du CLI, possiblement perfectible via une mise à jour du prompt. Pour l’anecdote, le modèle a aussi généré une image SVG d’un pélican à vélo.Passons aux usages grand public. OpenAI publie une étude sur 1,5 million de conversations avec ChatGPT, anonymisées. L’outil, lancé fin 2022, revendique 700 millions d’utilisateurs actifs par semaine. Contrairement aux idées reçues, les échanges non liés au travail dominent et progressent: de 53 % au départ à plus de 70 % aujourd’hui. L’usage professionnel reste plus fréquent chez les diplômés aux postes bien rémunérés. OpenAI classe les interactions en trois catégories: “demander” (environ la moitié), “faire” (40 %) et “exprimer” (11 %). L’étude note une hausse de la part des femmes utilisatrices entre début 2024 et juillet 2025 et une forte progression dans les pays à revenu faible et moyen. L’éditeur avance que l’accès à l’IA devrait être vu comme un droit, source de valeur non mesurée par le PIB.Changement de registre avec les app stores. Microsoft supprime les frais de publication pour les développeurs individuels sur le Microsoft Store. Google maintient des frais uniques de 25 dollars pour l’inscription sur le Play Store, Apple conserve 99 dollars par an pour l’App Store. En Europe, Apple fait face à une enquête sur son “Core Technology Fee”, facturé à chaque première installation annuelle au-delà d’un seuil, pendant que de nouvelles règles suscitent des critiques chez des développeurs qui y voient une menace pour leur modèle économique. Google a, lui aussi, introduit de nouveaux frais dans l’UE et juge l’ouverture aux magasins d’applications tiers sur Android “dangereuse”. La décision de Microsoft abaisse la barrière d’entrée, alors que ses concurrents ajustent leurs politiques sous contrainte réglementaire.Sur les impacts sociétaux, Laura Bates, dans “The New Age of Sexism”, décrit la reproduction de biais dans l’IA et les mondes virtuels. Les femmes seraient 17 fois plus susceptibles de subir des abus en ligne. Les deepfakes sont massivement genrés: 96 % relèveraient de pornographie non consensuelle, ciblant des femmes dans 99 % des cas. L’autrice évoque des outils inopérants avec des images d’hommes, l’essor de troubles post-traumatiques chez des adolescentes, et son propre harcèlement via des deepfakes. Écart d’adoption aussi: 71 % des hommes de 16 à 24 ans utilisent l’IA chaque semaine, contre 59 % des femmes. Bates appelle à des règles de sécurité comparables à d’autres secteurs, alors que l’industrie renvoie souvent la responsabilité aux comportements des utilisateurs.Enfin, débat régulation: une chronique récente plaide pour une coopération États-Unis–Chine afin de sécuriser l’IA, en citant la menace de “superintelligences”. Certaines affirmations relayées — modèles parlant des langues non prévues, ou une alerte de sauvetage annulée par une IA — ont été démenties ou relevaient de simulations scénarisées. L’idée d’une “IA qui régule l’IA” via une éthique commune embarquée se heurte à la complexité et à la diversité des normes morales, que les systèmes actuels ne savent pas gérer de manière fiable. D’où un appel à des pistes concrètes fondées sur des preuves, plutôt qu’à des récits spéculatifs.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. 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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 : Google intensifie sa lutte anti-spam et ajuste son “mode IA”, gros changements dans Google Ads et Search Console, hallucinations des modèles et nouvelles pistes d’évaluation, auto-prompting en progrès, mise en garde du monde académique, invasion des podcasts générés, et montée des deepfakes. Et un rappel pratique sur la mise à jour de votre navigateur.D’abord, un point d’usage: certains sites signalent que votre navigateur peut afficher des pages de manière dégradée. Mettre à jour vers la dernière version améliore sécurité, performance et compatibilité avec les sites modernes. Des liens utiles sont disponibles sur browsehappy.com. Sans mise à jour, attendez-vous à des fonctionnalités limitées.Côté Google, la mise à jour anti-spam d’août 2025 se poursuit et s’intensifie. En parallèle, une polémique a éclaté après l’affirmation selon laquelle “le web est en déclin rapide”. Autre chantier: le “mode IA” de la recherche. Annoncé comme futur mode par défaut, Google a nuancé cette position. Le mode IA s’étend au-delà de l’anglais au hindi, à l’indonésien, au japonais, au coréen et au portugais, et apparaît désormais jusque dans les suggestions de saisie automatique.Google a actualisé ses directives pour les évaluateurs de la qualité de la recherche, en ajoutant une vue d’ensemble de l’IA et des définitions affinées pour les contenus YMYL, ces sujets pouvant impacter santé, sécurité ou finances. Dans Search Console, six types de données structurées obsolètes ne sont plus pris en charge.Publicité: Google Ads déploie AI Max pour les campagnes de recherche à l’échelle mondiale. Au menu, de nouvelles fonctionnalités, des mises à jour du Merchant Center et des améliorations de l’Asset Studio AI. Des tests portent sur un mode promotionnel, des budgets totaux de campagne et d’autres options. Les nouvelles métriques AI Max incluent des correspondances élargies et des pages de destination étendues. Google renforce aussi le lien site–application pour un meilleur reporting. Côté SERP, des annonces sponsorisées avec raffinement de recherche sont testées, des alternatives à “Les gens recherchent aussi” sont explorées, et Google envisage de remplacer les étoiles d’avis d’hôtels par le numéro de téléphone et l’URL de l’établissement.Un rapport indique que presque tous les utilisateurs de ChatGPT utilisent également Google, mais l’inverse n’est pas vrai. Dans le même temps, l’Union européenne inflige 3,5 milliards de dollars d’amende et demande à Google de se séparer d’une partie de son activité technologique publicitaire.Passons aux modèles de langage. OpenAI rappelle que les “hallucinations” persistent: les modèles préfèrent deviner plutôt qu’admettre une incertitude, car les systèmes de notation valorisent la réponse même approximative. L’analogie du QCM est parlante: deviner peut rapporter, s’abstenir jamais. S’y ajoute la mécanique de prédiction du mot suivant sans vérification factuelle, surtout pour les faits rares. Même des modèles récents comme GPT-5 en produisent, moins souvent toutefois. OpenAI recommande d’ajuster les évaluations: pénaliser davantage les réponses fausses et accorder une note partielle aux réponses prudentes. Les tests montrent que s’abstenir quand on doute réduit les erreurs sans dégrader la précision globale.Autre tendance: les modèles sont de plus en plus compétents pour rédiger des invites, y compris pour eux-mêmes. Les familles Claude 4 et GPT-5, avec des dates de coupure d’entraînement récentes, auraient été exposées à plus de bons exemples, et Anthropic mobilise des sous-agents dans Claude Code, comme décrit dans une publication. Des retours de terrain font état de progrès tangibles en auto-prompting.Sur le front académique, un collectif de scientifiques cognitifs et de chercheurs en IA publie le 5 septembre un article de position appelant à refuser l’adoption non critique des outils d’IA dans les universités. Signataires venant des Pays-Bas, du Danemark, d’Allemagne et des États-Unis. Olivia Guest souligne l’urgence en ce début d’année universitaire et des signes de “déchargement cognitif” chez les étudiants. Le texte prolonge une lettre ouverte néerlandaise signée par plus de 1 100 universitaires, invitant notamment à reconsidérer les relations financières avec les entreprises d’IA. Les auteurs comparent ces déploiements à d’anciennes adoptions non critiques — tabac, moteurs à combustion, puis réseaux sociaux — et appellent à préserver enseignement supérieur, pensée critique, expertise, liberté académique et intégrité scientifique.Dans l’audio, lancement officiel d’Inception Point: un réseau de podcasts générés par IA. Sa PDG, Jeanine Wright, ex-Wondery jusqu’en mai 2024, revendique 3 000 épisodes par semaine, monétisés avec des publicités d’iHeart Media. L’entreprise affirme 10 millions de téléchargements depuis septembre 2023, soit environ 64 écoutes par podcast, pour des revenus limités. Les émissions, voix synthétiques et visuels générés à l’appui, sont critiquées comme du “spam audio”. Wright défend la qualité et tacle les détracteurs, tout en indiquant que la société est autofinancée, sans salariés rémunérés pour l’instant, et compte lever des fonds.Enfin, un rapport sur l’éducation prônant une IA éthique contient plus de 15 sources fictives, illustrant le risque de désinformation générée par IA. Newsguard observe une hausse de 1 150 % de sites et blogs diffusant de faux articles générés par IA depuis avril 2023. Le Forum économique mondial signale une croissance annuelle de 900 % des contenus deepfake en ligne. Des technologies de détection et de riposte deviennent nécessaires face à cette prolifération.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 : débat sur la création à l’ère de l’IA, agents d’entreprise chez Adobe, consolidation dans les plateformes d’agents, et transparence des usages en recherche.On commence par une tribune qui fait écho à un sentiment répandu : l’IA serait moins créatrice que remixeuse. L’auteur décrit une technologie qui, plutôt que d’inventer, réarrange des contenus existants, avec pour effet une uniformisation des œuvres — une “soupe artistique tiédasse”, dit-il. Il pointe des emplois déjà remplacés dans la rédaction simple ou la musique d’illustration, et regrette que cette évolution soit saluée comme un progrès. En contrepoint, il appelle à réinvestir des projets artistiques audacieux et singuliers, citant Outer Wilds, Twin Peaks ou The Fountain comme repères d’œuvres qui prennent des risques et marquent durablement. Son espoir, malgré un ton pessimiste, est une demande renouvelée pour l’art porté par des émotions et une intention humaines.Cap maintenant sur l’entreprise, avec Adobe qui ouvre en disponibilité générale ses agents d’IA conçus pour transformer la construction, la livraison et l’optimisation des expériences client et des campagnes marketing. Au cœur du dispositif, la plateforme Adobe Experience Platform (AEP) et son Agent Orchestrator. Objectif: orchestrer des agents Adobe et tiers, interpréter l’intention exprimée en langage naturel, planifier des actions en plusieurs étapes, et affiner les réponses. Adobe parle d’un moteur de raisonnement mêlant science de la décision et modèles de langage, pour un raisonnement dynamique et adaptatif. L’AEP, déjà utilisée par de grandes entreprises pour connecter des données en temps réel, sert de base pour des actions contextuelles orientées objectifs, avec une boucle “human-in-the-loop” pour le contrôle et le raffinement. Plus de 70 % des clients AEP utiliseraient l’assistant IA d’Adobe, interface conversationnelle des équipes avec ces agents. Des marques comme The Hershey Company, Lenovo, Merkle, Wegmans Food Markets et Wilson Company collaborent déjà autour de ces offres. Côté produits, des agents prêts à l’emploi arrivent directement dans Adobe Real-Time Customer Data Platform, Adobe Experience Manager, Adobe Journey Optimizer et Adobe Customer Journey Analytics. Bientôt, l’Experience Platform Agent Composer proposera une interface unique pour configurer les agents selon les directives de marque et les politiques internes, afin de réduire le temps de mise en valeur. Des outils développeurs — SDK d’agent et registre d’agent — permettront de construire, étendre et orchestrer des applications agentiques pour de nouveaux secteurs et profils d’utilisateurs. Pour l’interopérabilité, l’Agent Composer mise sur la collaboration multi-agents via le protocole Agent2Agent. Adobe annonce aussi des partenariats avec Cognizant, Google Cloud, Havas, Medallia, Omnicom, PwC et VML pour fluidifier les flux de travail et adapter les usages par industrie.Dans le même sillage agentique, RevRag.AI rachète GenStaq.ai, une jeune pousse fondée en 2024 et spécialisée en orchestration de flux et opérations LLM à grande échelle. L’objectif affiché: renforcer le contrôle de l’infrastructure et accélérer des agents d’IA “enterprise-grade”, du niveau applicatif jusqu’à l’infrastructure. GenStaq apporte une plateforme LLMOps modulaire avec pipelines RAG, API basées sur des sessions et infrastructure vectorielle, pensée pour les développeurs et prête pour la production. RevRag, déjà client de GenStaq, met en avant la complémentarité: maîtrise de la distribution et de la stratégie go-to-market d’un côté, socle d’infrastructure de l’autre. L’équipe fondatrice de GenStaq rejoint la direction produit et ingénierie, avec une feuille de route axée sur l’élargissement des partenariats, l’avancement des flux de travail agentiques et la consolidation de la position de RevRag.AI sur la GenAI.Enfin, côté recherche et édition scientifique, un guide opérationnel explique comment intégrer GAIDeT — la Taxonomie de Délégation d’IA Générative — dans les métadonnées Crossref via les assertions Crossmark. Le document rappelle l’enjeu de transparence des usages d’IA, propose aux auteurs de générer des déclarations avec le Générateur de Déclarations GAIDeT, puis détaille l’intégration pour éditeurs, gestionnaires de dépôts et déposants: via le champ en XML ou directement dans le formulaire de dépôt Web Crossref. Des exemples de fragments XML et d’entrées de formulaire sont fournis. Le guide recommande d’inscrire GAIDeT dans les politiques éditoriales et les workflows de dépôts, pour des divulgations lisibles par l’humain et exploitables par la machine, au service des principes de Science Ouverte et FAIR — Findable, Accessible, Interoperable, Reusable. Bénéfices attendus: traçabilité des usages d’IA, clarté pour les auteurs et éditeurs, et amélioration de la qualité de l’écosystème de 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 : débat sur la créativité humaine face aux outils génératifs, déploiement des agents d’Adobe pour le marketing, acquisition de GenStaq par RevRag, et transparence des usages de l’IA dans les métadonnées scientifiques avec GAIDeT.D’abord, une voix critique rappelle les limites de l’IA dite créative. Selon ce point de vue, les modèles ne produisent pas des œuvres au sens plein, mais recombinent des contenus existants, souvent de manière maladroite. Cette dynamique alimenterait une uniformisation culturelle et remplace déjà des tâches rémunérées dans le contenu simple ou la musique d’illustration. En miroir, l’auteur appelle à une renaissance d’œuvres audacieuses et singulières, citant des références comme Outer Wilds ou Twin Peaks, pour raviver l’appétence du public pour des créations humaines, perçues comme plus vibrantes et sincères. Au-delà du constat, il exprime l’espoir que cette standardisation suscite une valorisation renouvelée de l’authenticité artistique.Sur le terrain des produits, Adobe rend disponible à grande échelle ses agents d’IA pour transformer la construction, la livraison et l’optimisation des expériences client et des campagnes marketing. Au cœur du dispositif, l’Agent Orchestrator de la plateforme Adobe Experience Platform, AEP, permet de gérer et personnaliser des agents issus d’Adobe comme d’écosystèmes tiers. Objectif: comprendre le contexte, planifier des actions en plusieurs étapes et affiner les réponses. AEP, déjà utilisée par de grandes entreprises pour relier des données en temps réel, fournit le socle: connaissance des données, du contenu et des flux de travail, afin de déclencher des actions pertinentes et mesurables en termes de retour sur investissement.Adobe indique que plus de 70 % des clients AEP utilisent son assistant IA, une interface conversationnelle pour interagir avec les agents à travers les outils maison et des services tiers. Des marques comme The Hershey Company, Lenovo, Merkle, Wegmans Food Markets ou Wilson Company ont expérimenté ces capacités pour améliorer leurs opérations et l’impact sur l’expérience client.Nouvelle brique mise à disposition: l’AEP Agent Orchestrator avec un moteur de raisonnement qui combine science de la décision et modèles de langage. Il interprète l’intention exprimée en langage naturel et sélectionne dynamiquement les agents à activer dans un plan orchestré. Le tout s’accompagne d’un mode “human-in-the-loop” pour permettre aux équipes d’examiner et de corriger le tir. Des agents prêts à l’emploi seront intégrés aux applications d’entreprise d’Adobe: Real-Time Customer Data Platform, Experience Manager, Journey Optimizer et Customer Journey Analytics, avec l’objectif d’accélérer l’orchestration de l’expérience client.Prochainement, l’Experience Platform Agent Composer offrira une interface unique pour configurer et adapter les agents aux directives de marque et aux politiques internes, avec l’ambition de réduire le temps de mise en valeur. Adobe annonce aussi de nouveaux outils développeurs — SDK d’agent et registre d’agents — pour construire, étendre et orchestrer des applications agentiques, et favoriser des cas d’usage dans d’autres secteurs. L’interopérabilité est adressée via la collaboration multi-agents en protocole Agent2Agent, et des partenariats sont annoncés avec Cognizant, Google Cloud, Havas, Medallia, Omnicom, PwC et VML.Dans le même mouvement d’industrialisation des agents, RevRag.AI acquiert GenStaq.ai, spécialiste de l’orchestration de flux de travail et des opérations pour modèles de langage à grande échelle. L’objectif est de renforcer la maîtrise de l’infrastructure et d’accélérer des agents d’IA de niveau entreprise. En intégrant la plateforme modulaire de GenStaq, RevRag.AI affirme contrôler la chaîne complète, des agents applicatifs à l’infrastructure sous-jacente, pour proposer des systèmes plus sécurisés, évolutifs et personnalisables.Fondée en 2024, GenStaq a conçu une plateforme LLMOps modulaire: pipelines RAG, API basées sur des sessions et infrastructure vectorielle, pensée pour les développeurs et prête pour la production. Déjà client de GenStaq, RevRag évoque une synergie technique et culturelle. Les fondateurs de GenStaq rejoignent la direction produit et ingénierie de RevRag, qui entend élargir ses partenariats, faire progresser les flux de travail agentiques et consolider sa position sur la GenAI. GenStaq souligne que l’infrastructure a besoin de distribution, un axe déjà travaillé par RevRag sur le go-to-market.Enfin, côté édition scientifique, un guide pratique explique comment intégrer GAIDeT, la Taxonomie de Délégation de l’IA Générative, dans les métadonnées Crossref via les assertions Crossmark. Le but: rendre visibles et structurées les contributions de l’IA dans la recherche. Les auteurs peuvent générer des déclarations avec le Générateur de Déclarations GAIDeT; les éditeurs et déposants les intègrent soit en XML via la balise , soit via le formulaire de dépôt Web de Crossref. Le document fournit des exemples de fragments XML et d’entrées de formulaire, des recommandations pour adopter GAIDeT dans les politiques éditoriales et les workflows des dépôts, et détaille les bénéfices: transparence lisible par l’humain et exploitable par la machine, meilleure interopérabilité des métadonnées, et alignement avec les principes de Science Ouverte et FAIR.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 : agents d’IA en entreprise chez Adobe, consolidation du marché avec RevRag, transparence des usages via GAIDeT, et un billet d’humeur sur la créativité humaine face aux modèles génératifs.Adobe ouvre la disponibilité générale de ses agents d’IA pour transformer la construction, la livraison et l’optimisation des expériences client. Au cœur du dispositif, la plateforme Adobe Experience Platform et son Agent Orchestrator permettent de gérer des agents Adobe et tiers, de comprendre le contexte, planifier des actions en plusieurs étapes et affiner les réponses. Déjà, plus de 70 % des clients AEP utilisent l’assistant IA d’Adobe comme interface conversationnelle. Des marques comme The Hershey Company, Lenovo, Merkle, Wegmans Food Markets ou Wilson Company testent ces offres pour renforcer leurs parcours client. Techniquement, l’Agent Orchestrator embarque un moteur de raisonnement mêlant science de la décision et modèles de langage pour interpréter des commandes en langage naturel et activer dynamiquement les bons agents dans un plan orchestré. Les actions visent des objectifs, avec un raffinement “human-in-the-loop”. Les agents prêts à l’emploi s’intègrent directement dans Adobe Real-Time Customer Data Platform, Adobe Experience Manager, Adobe Journey Optimizer et Adobe Customer Journey Analytics, pour accélérer l’orchestration CX. Bientôt, l’Experience Platform Agent Composer offrira une interface unique pour personnaliser les agents selon les directives de marque et les politiques internes. Côté développeurs, un SDK d’agent et un registre d’agents élargiront les cas d’usage, y compris la collaboration multi-agents via le protocole Agent2Agent. Adobe annonce enfin de nouveaux partenariats avec Cognizant, Google Cloud, Havas, Medallia, Omnicom, PwC et VML pour une exécution fluide des flux de travail et une personnalisation par industrie.Dans le même sillage “agentique”, RevRag.AI acquiert GenStaq.ai, spécialiste LLMOps et orchestration de flux. Objectif affiché : renforcer le contrôle sur toute la pile, des agents applicatifs à l’infrastructure, pour des systèmes plus sécurisés, scalables et personnalisables en entreprise. GenStaq, fondée en 2024, apporte une plateforme modulaire avec des pipelines RAG, des API basées sur des sessions et une infrastructure vectorielle, pensée développeurs et prête pour la production. Déjà client de GenStaq, RevRag y voit un alignement technique et culturel. Les fondateurs de GenStaq rejoignent la direction produit et ingénierie de RevRag, qui se concentre désormais sur l’extension des partenariats entreprise, l’avancement des flux de travail d’agents et la consolidation de sa position sur le marché de la GenAI.Changement de registre avec la transparence des usages d’IA dans la recherche. Un guide pratique explique comment intégrer la taxonomie GAIDeT (Generative AI Delegation Taxonomy) dans les métadonnées Crossref via les assertions Crossmark. L’objectif est de rendre les divulgations sur l’IA lisibles par les humains et exploitables par les machines, en phase avec la Science Ouverte et les principes FAIR. Les auteurs peuvent générer leurs déclarations grâce au Générateur de Déclarations GAIDeT. Côté éditeurs et déposants, l’intégration se fait via la balise en XML ou par le formulaire de dépôt Web Crossref. Le document fournit des extraits XML et des exemples d’entrées de formulaire, détaille les bénéfices pour auteurs, éditeurs et pour l’écosystème mondial des métadonnées, et recommande d’adopter GAIDeT dans les politiques éditoriales et les workflows des dépôts.Enfin, un texte fait écho aux tensions culturelles autour de l’IA. Il dénonce une technologie perçue comme une “photocopieuse” qui remixe des œuvres existantes, uniformise l’art et favorise la prise de risque minimale, citant des franchises comme Marvel et la nouvelle trilogie Star Wars. À rebours, il appelle à une appétence pour des projets audacieux et singuliers, citant le jeu Outer Wilds ou le film The Fountain comme exemples de créations capables de surprendre et toucher. Le message se conclut par une confiance dans la capacité humaine à produire des œuvres dérangeantes et sincères, avec une injonction à cultiver la folie créative, à la manière de Boris Vian, plutôt que de céder à la facilité des outils génératifs.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 : confidentialité des usages quotidiens, audio génératif pour les marques, recherche web et bots, productivité des devs, nouveaux outils pour Go, réseaux sociaux et Small AI sur le terrain.Pour commencer, une solution simple pour préserver la confidentialité lors d’écrans partagés: l’extension Chrome AI Chat Blur. Elle floute automatiquement les titres de conversations dans les barres latérales et historiques de plusieurs plateformes de chat IA. On peut activer ou désactiver le flou par service, ajuster l’intensité via un curseur, et l’extension n’envoie aucune donnée: pas d’analytics, pas de pub, permissions minimales. Elle s’installe depuis le Chrome Web Store ou le Microsoft Edge Store, et il est conseillé de l’épingler. Le code source est disponible sur GitHub, où remonter idées et bugs.Restons sur l’image publique de l’IA avec la vidéo virale autour de Will Smith. Beaucoup ont cru à de faux publics générés par IA; en fait, l’IA a servi à transformer des photos réelles en courtes vidéos pour le montage. Patric et Géraldine, de Berne, y apparaissent avec une pancarte expliquant qu’une chanson de Will Smith a aidé à traverser un cancer. L’artiste a partagé leur vidéo sur Instagram et, en concert, il est descendu les saluer; Géraldine a pu le serrer dans ses bras. La génération vidéo a donné un rendu étrange, semant le doute sur leur existence, et certains médias ont parlé de “carburant de cauchemar”. Eux retiennent le message d’espoir; l’épisode illustre comment l’IA peut brouiller la perception du réel.Cap sur le son avec Stable Audio 2.5 de Stability AI, un modèle pensé pour la production audio en entreprise. Objectif: créer des compositions personnalisées pour les marques, alors qu’une identité sonore rend une marque huit fois plus mémorable, mais n’est utilisée que dans 6% des créations. Le modèle génère des pistes de trois minutes en moins de deux secondes via la méthode ARC, qui améliore structure musicale et respect des prompts, y compris les moods et styles. Il propose aussi l’inpainting audio: on importe un extrait, on choisit le point de départ, le modèle complète le reste en contexte. Disponible via l’API Stability AI et sur fal, Replicate, ComfyUI; licences d’entreprise et services pro pour déploiements internes. Une collaboration avec l’agence amp vise des identités sonores pour des clients de WPP.Côté recherche en ligne, une étude Gartner indique que 53% des utilisateurs se méfient des résultats basés sur l’IA: résumés jugés plus frustrants, manque de transparence, informations clés omises, biais possibles. Google teste un “AI Mode” où Gemini génère toute la page sans les “10 liens bleus”. La refonte, avec l’IA en mode par défaut, pourrait réduire les clics vers les sites et affecter le modèle économique du web. Dans le même esprit, Google expérimente des raccourcis vers ce Mode IA directement dans les suggestions de la barre de recherche: quelques utilisateurs disent les voir, capture à l’appui, mais le test n’est pas généralisé.Sur la promesse de productivité, le développeur Mike Judge constate un décalage: une étude de METR montre que l’IA ralentit les devs de 19%. Lui-même s’est mesuré 21% moins productif, malgré un ressenti initial de +25%. Les données publiques ne montrent pas de boom: sorties d’apps stables ou en baisse sur Apple et Google Play, hausse de titres sur Steam mais sans pic attribuable à l’IA, pas de hausse notable des nouveaux dépôts GitHub. Les licenciements tech relèvent plutôt de l’économie; peu de créations d’apps “sur le temps libre”. Il invite à demander des preuves aux partisans du “x10”.Pour les équipes Go, Google annonce Genkit Go 1.0, version stable de son cadre open-source pour construire des applications IA. API unifiée pour modèles Google AI, Vertex AI, OpenAI, Anthropic, Ollama; multimodal, sorties structurées, appel d’outils, RAG et workflows agentiques. Les “flows” offrent observabilité, tests facilités et déploiement simplifié; exposition en HTTP avec peu de configuration. Chaîne d’outils locale via une CLI unique, intégrée au flux Go, et compatibilité garantie sur les versions 1.*. Nouvelle commande “genkit init:ai-tools” pour configurer automatiquement les assistants de code populaires, en JS comme en Go.Sam Altman estime que les réseaux sociaux paraissent de plus en plus “faux” sous l’afflux de contenus générés par IA. Imperva chiffre à plus de la moitié la part du trafic Internet 2024 due aux bots. Altman s’interroge sur l’authenticité de ce qu’il lit, y compris pour des succès comme Codex. L’ironie n’échappe pas: OpenAI a contribué à ce mouvement et a utilisé des données de Reddit pour l’entraînement. Il note aussi que le langage des LLM déteint sur les usages. Certains y voient une stratégie marketing, alors qu’un réseau social d’OpenAI est évoqué.Enfin, la “Small AI” progresse dans les pays en développement: solutions légères, locales, peu coûteuses. En agriculture: Nuru au Kenya diagnostique des maladies de cultures à partir d’une photo, hors ligne; au Sénégal, conseils mobiles basés sur profils d’agriculteurs et données de culture pour maladies et besoins en eau; au Ghana, des SMS météo hyper-locaux guident semis, irrigation et récolte sur téléphones basiques. En santé: applications de soutien aux soins maternels sur des îles du Pacifique où les médecins manquent; en Inde, dépistage mobile de la tuberculose et de conditions liées au diabète, sans haut débit. En éducation: le tuteur WhatsApp “Rori” au Ghana, entraîné sur 500 micro-leçons, coûte environ 5 dollars par élève et par an et apporte des gains équivalents à une année scolaire, avec des déploiements au Costa Rica, en République dominicaine et au Mexique. Les principes: problèmes hyper-locaux, appui sur les réseaux existants, mobile-first et hors ligne, partenariats public-privé.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 : la relation entre IA et design, l'intégration de l'IA dans l'éducation, et l'impact des IA génératives sur la recherche scientifique.Commençons par explorer la relation complexe entre l'intelligence artificielle et le design d'interface. La designer Nolwenn Maudet souligne que l'essor de l'IA a entraîné une standardisation du design, réduisant le contrôle des utilisateurs sur les interfaces. Historiquement, le design visait à donner aux humains le contrôle sur les machines, tandis que l'IA cherche à rendre les machines autonomes. Cette dynamique a conduit à une homogénéisation des interfaces, limitant l'expérimentation et la personnalisation. Maudet propose que le design pourrait offrir des solutions plus simples, encourageant la réflexivité plutôt que de complexifier les algorithmes pour corriger leurs biais.Passons maintenant à l'éducation, où l'IA s'immisce de manière croissante. À l'Université d'État de l'Ohio, chaque étudiant de première année doit désormais étudier l'utilisation de l'IA. D'autres institutions, comme l'Université d'Hawaï, utilisent des chatbots pour surveiller le bien-être des étudiants. Cependant, cette intégration suscite des inquiétudes, notamment sur la confidentialité des données et l'impact sur la réflexion critique des étudiants. Des voix s'élèvent pour rappeler l'importance de la pensée humaine authentique dans l'enseignement, soulignant que l'intégration de l'IA n'est pas inévitable.En parallèle, les moteurs de recherche évoluent avec l'intégration de l'IA. Google et Microsoft ont lancé des fonctionnalités qui transforment la recherche en une consommation passive d'informations générées par l'IA. Cette tendance pourrait étouffer les sites indépendants et les communautés en ligne, en réduisant la diversité des sources d'information. Mojeek, un moteur de recherche alternatif, s'engage à utiliser l'IA pour soutenir la recherche sans la supplanter, préservant ainsi l'autonomie et la curiosité des utilisateurs.Enfin, examinons l'efficacité des IA génératives dans la revue de la littérature scientifique. Des outils comme Perplexity Academic et Felo sont critiqués pour leur manque de rigueur scientifique. Lors de tests, ces IA ont omis des références essentielles et généré des réponses biaisées. Leur incapacité à fournir des analyses approfondies souligne l'importance de la lecture critique et de l'analyse par les étudiants, qui restent essentielles pour développer une véritable compétence scientifique.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 révolutionne le design UX/UI, les défis juridiques d'Anthropic, et l'évolution des API avec l'IA.Commençons par Google, qui a récemment dévoilé Stitch, un outil en version bêta qui pourrait transformer le travail des designers UX/UI. Annoncé lors de la conférence Google I/O 2025, Stitch utilise l'intelligence artificielle pour convertir des descriptions en langage naturel en interfaces utilisateur fonctionnelles. Par exemple, une simple phrase peut générer une application mobile complète avec le code HTML/CSS nécessaire. L'outil propose deux modes : Flash, pour une génération rapide, et Pro, pour des résultats plus sophistiqués. Stitch s'intègre également avec Figma, permettant aux designers d'exporter leurs créations tout en préservant les calques et composants. Bien que gratuit pour l'instant, Stitch est limité à 350 générations par mois en mode Flash et 50 en mode Pro. Disponible dans 212 pays, il nécessite un compte Google et fonctionne uniquement en anglais.Passons maintenant à Anthropic, qui a accepté de verser 1,5 milliard de dollars pour régler un procès concernant l'utilisation d'œuvres protégées par le droit d'auteur pour entraîner ses modèles d'IA. Ce règlement est le plus important jamais enregistré pour une violation de droits d'auteur dans le secteur technologique. Anthropic a également annoncé une révision de ses Conditions générales et de sa Politique de confidentialité, ce qui pourrait affecter la collecte et l'utilisation des données des utilisateurs. Par ailleurs, l'entreprise a récemment levé 13 milliards de dollars, portant sa valorisation à 183 milliards de dollars. Cette affaire souligne les tensions entre innovation technologique et protection des droits d'auteur, un débat qui continue de diviser l'industrie.Enfin, explorons la relation entre les API et l'IA. Les API sont essentielles pour connecter les services et partager les données, mais leur complexité croissante pose des défis. L'IA intervient pour rationaliser et améliorer cet écosystème, transformant une recherche fastidieuse en un processus plus fluide. Cependant, l'échelle des API peut devenir un goulot d'étranglement pour les agents IA, surtout lorsqu'ils doivent naviguer dans des milliers de points d'accès. Pour résoudre ce problème, des solutions sont proposées pour rendre les API plus évolutives, garantissant ainsi des performances fiables et des résultats précis. Cette symbiose entre API et IA promet une nouvelle ère de productivité et d'innovation.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 : l'appel à la prudence dans l'adoption de l'IA dans l'éducation, un accord majeur d'Anthropic sur les droits d'auteur, l'impact de l'IA sur l'enseignement, et le lancement d'un modèle open source en Suisse.Commençons par l'appel lancé par des chercheurs en sciences cognitives et en intelligence artificielle. Ils exhortent les universités à ne pas adopter l'IA de manière non critique. Un article récent met en garde contre l'impact potentiel de l'IA sur les compétences cognitives des étudiants, soulignant que l'IA pourrait affaiblir la rétention et la pensée critique. Les chercheurs appellent à une réflexion approfondie pour éviter que l'éducation ne soit dictée par les géants de la Silicon Valley. Ils comparent cette situation à des erreurs passées comme celles du tabac et des moteurs à combustion, soulignant l'importance de protéger l'intégrité scientifique et la liberté académique.Passons maintenant à Anthropic, une start-up américaine d'intelligence artificielle, qui a accepté de verser au moins 1,5 milliard de dollars à un fonds d'indemnisation pour les auteurs et éditeurs. Cet accord fait suite à des poursuites pour téléchargement illégal de millions de livres. Bien que l'utilisation d'œuvres protégées pour entraîner des IA ne soit pas illégale en soi, Anthropic a été reconnue coupable d'avoir utilisé des livres piratés. Le montant pourrait augmenter si plus de 500 000 livres sont concernés, chaque ouvrage supplémentaire entraînant un versement de 3 000 dollars. Cet accord, qui doit encore être validé par un juge fédéral, permet à Anthropic d'éviter un procès potentiellement dévastateur.En France, l'impact de l'IA sur l'éducation est déjà visible. Mickaël Bertrand, professeur au lycée Charles de Gaulle à Dijon, a développé des modules d'apprentissage de l'IA pour aider les élèves à comprendre cette technologie. Les retours sont variés : certains élèves, déjà familiers avec l'IA, n'ont pas besoin d'aide, tandis que d'autres, moins efficaces, bénéficient de cette formation. Les parents sont partagés, certains craignant les risques cognitifs et environnementaux, d'autres appréciant cette opportunité éducative. L'IA pousse les enseignants à redéfinir leur rôle, se concentrant sur l'apprentissage plutôt que sur la simple transmission de connaissances.Enfin, la Suisse a lancé "Apertus", un modèle d'intelligence artificielle open source. Développé en collaboration avec l'EPFL, l'ETH Zurich et le CSCS, Apertus se distingue par sa transparence et son accessibilité. Entraîné sur des données publiques, il respecte les demandes de retrait de données personnelles. Disponible en deux versions, il prend en charge 1 811 langues, y compris des langues sous-représentées. Distribué sous une licence open source, Apertus est accessible via des plateformes comme Hugging Face et Swisscom. Les développeurs prévoient d'adapter Apertus à des domaines spécifiques, élargissant ainsi son impact potentiel.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 : l'impact de l'IA sur la perception de la réalité, les avancées des petits modèles de langage, et les innovations dans la détection des ondes gravitationnelles.Commençons par une étude fascinante sur l'impact des fausses informations générées par l'IA. Des chercheurs de Johns Hopkins, Singapour et Carnegie Mellon ont collaboré avec le journal Süddeutsche Zeitung pour tester la capacité des lecteurs à distinguer des images réelles de celles générées par IA. Résultat : 36% des participants ont échoué à identifier correctement les images. Cette prise de conscience a conduit à une augmentation de 2,5% des visites quotidiennes sur le site du journal et à une réduction d'un tiers du taux de désabonnement. Cette expérience montre que l'exposition contrôlée à la désinformation peut renforcer l'esprit critique des individus, les incitant à se tourner vers des sources fiables.Passons maintenant aux petits modèles de langage, ou SLMs, qui gagnent en popularité. Ces modèles, plus rapides et efficaces, nécessitent moins de ressources que leurs homologues plus grands. Par exemple, le modèle Gemma 3 270M de Google, avec ses 270 millions de paramètres, fonctionne sur des appareils aux ressources limitées. De même, le modèle Qwen3-0.6B, avec 600 millions de paramètres, offre un bon équilibre entre performance et efficacité. Ces avancées permettent une intelligence embarquée, favorisant la confidentialité et la rapidité.En parlant d'innovation, la méthode Deep Loop Shaping révolutionne le contrôle des observatoires d'ondes gravitationnelles. Développée en collaboration avec LIGO et GSSI, cette méthode réduit le bruit dans les systèmes de rétroaction, améliorant la stabilité des mesures des ondes gravitationnelles. Ces ondes, générées par des événements cosmiques comme les collisions de trous noirs, sont essentielles pour comprendre l'univers. Deep Loop Shaping pourrait également s'appliquer à d'autres domaines, comme l'aérospatiale et la robotique, en améliorant la suppression des vibrations et l'annulation du bruit.Enfin, Apple envisage de transformer Siri en un moteur de recherche, rivalisant avec Google et OpenAI. Le projet "World Knowledge Answers" vise à utiliser des grands modèles de langage pour améliorer Siri, lui permettant de répondre à des questions complexes en ligne. Une collaboration potentielle avec Google est envisagée pour développer un modèle d'IA spécifique aux besoins d'Apple. Le lancement est prévu pour le printemps 2026, avec la version iOS 26.4, promettant de faire de Siri un concurrent sérieux pour des services comme ChatGPT.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 : l'impact de l'IA sur les médias, les avancées des petits modèles de langage, et les innovations dans l'observation des ondes gravitationnelles.Commençons par une étude récente qui révèle que plus l'intelligence artificielle génère de fausses informations, plus les gens se tournent vers les médias traditionnels. En collaboration avec le journal allemand Süddeutsche Zeitung, des chercheurs ont créé un quiz interactif pour identifier des images générées par IA. Résultat : 36% des participants n'ont pas réussi à distinguer les fausses images. Cette prise de conscience a entraîné une augmentation de 2,5% des visites quotidiennes sur le site du journal et une réduction d'un tiers du taux de désabonnement. Cette tendance souligne l'importance des sources fiables dans un monde saturé de contenus douteux.Passons maintenant aux petits modèles de langage, ou SLMs, qui gagnent en popularité. Ces modèles, plus rapides et efficaces, nécessitent moins de ressources que leurs homologues plus grands. Par exemple, le modèle Gemma 3 270M de Google, avec ses 270 millions de paramètres, fonctionne sur des appareils aux ressources limitées. De même, le modèle Qwen3-0.6B, avec 600 millions de paramètres, offre un bon équilibre entre performance et efficacité. Ces avancées permettent une intelligence embarquée, favorisant la confidentialité et la rapidité.En parlant d'innovation, la méthode Deep Loop Shaping améliore le contrôle des observatoires d'ondes gravitationnelles. Développée en collaboration avec LIGO et GSSI, cette méthode réduit le bruit dans le système de rétroaction de LIGO, améliorant la stabilité des miroirs interférométriques. Cela pourrait permettre aux astronomes de détecter des centaines d'événements supplémentaires par an, offrant des données essentielles pour comprendre la dynamique de l'univers.Enfin, Apple envisage de transformer Siri en un moteur de recherche, rivalisant avec Google et OpenAI. Le projet "World Knowledge Answers" repose sur l'utilisation de grands modèles de langage pour améliorer les capacités de Siri. Apple pourrait collaborer avec Google pour développer un modèle d'IA spécifique, réduisant ainsi sa dépendance à Google tout en offrant un service de recherche web de haute qualité. Le lancement est prévu pour le printemps 2026.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.