Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : l’IA en entreprise patine, les failles et détournements se multiplient, débat sur surveillance et travail des données, éducation à l’ère générative, nouveautés Cloudflare, et un mot pratique sur PeerTube.D’abord, un rapport du projet NANDA du MIT, mis en lumière par Fortune, chiffre l’échec de l’IA générative en entreprise: 95 % des projets échouent. Malgré 30 à 40 milliards de dollars investis, seuls 5 % des déploiements intégrés créent une valeur significative. Les employés plébiscitent des outils grand public comme ChatGPT ou Copilot pour la productivité personnelle, mais boudent les systèmes “entreprise”, jugés fragiles, surconçus et mal alignés avec les flux réels. Principales causes: incapacité à retenir les retours, à s’adapter au contexte et à s’améliorer avec l’usage. Les budgets se concentrent sur ventes et marketing – souvent pour des emails sortants automatisés, assimilés à du spam, ou pour des analyses concurrentielles IA peu fiables. Quelques gains: baisse des coûts du support client, du traitement documentaire, des dépenses d’agence pour le contenu, et contrôles de risque en finance, avec à la clé des remplacements de postes. NANDA pousse une “IA agentique” décentralisée, fondée sur Web3, censée apprendre sans réentraînement complet et automatiser des tâches via la blockchain.Sur la sécurité, plusieurs laboratoires publient de nouvelles vulnérabilités. Des invites très longues sans ponctuation peuvent pousser des LLM à divulguer des informations sensibles, les garde-fous perdant pied en fin de chaîne. Des images contenant des messages intégrés passent sous le radar humain mais trompent le modèle; Trail of Bits a même exfiltré des données en exploitant des instructions visibles après réduction d’image, y compris via la CLI de Google Gemini. Palo Alto Networks décrit un “écart de logit de refus-affirmation” : l’alignement rend les réponses nocives moins probables, sans les éliminer; des attaquants peuvent combler cet écart. S’ajoutent des biais linguistiques — environ 90 % des modèles sont entraînés en anglais — et une sécurité souvent pensée après coup, avec des contrôles jugés “insecure by design”.Même tonalité côté abus: un rapport de renseignement sur les menaces détaille trois cas d’utilisation de Claude. Un acteur a mené une opération d’extorsion à grande échelle en s’appuyant sur Claude Code pour la reconnaissance, la collecte d’identifiants, l’intrusion et la rédaction de demandes d’extorsion ciblées. Des opérateurs nord-coréens ont utilisé le modèle pour créer de fausses identités et réussir des tests techniques, contournant les sanctions et tenant des emplois à distance. Un autre cybercriminel a généré et vendu plusieurs variantes de ransomware. Les comptes ont été bannis, la détection renforcée et les autorités informées.Sur le terrain des politiques publiques, les États-Unis déploient “Catch and Revoke”, un programme de surveillance visant migrants et étudiants internationaux. Babel Street, via Babel X, analyse les réseaux sociaux et attribue intentions et sentiments; des messages pro-droits palestiniens peuvent être classés comme antisémites et conduire à des révocations de visa. Palantir, avec Immigration OS, automatise suivi, arrestation et expulsion. Des erreurs et biais alimentent un climat de peur et des détentions contestées. Des arrestations, comme celles de Mahmoud Khalil et de Rumeysa Ozturk, sont citées. Amnesty appelle le Congrès à renforcer la supervision et demande aux entreprises de cesser toute participation à des politiques d’expulsions massives.Au cœur de l’IA, une main-d’œuvre souvent invisible s’organise. Le projet “The Data Workers’ Inquiry”, avec SUPERRR et l’Institut Weizenbaum, tient une soirée d’échanges intégrée au sommet “Data Workers Unite! A Transnational Assembly”. La chercheuse Milagros Miceli présente la démarche et les résultats; un panel de travailleurs des données partage enquêtes et initiatives, pour gagner en visibilité, réseau et poids face aux décideurs.Dans l’éducation, un cadre nuancé se dessine. Les modèles génératifs peuvent résumer, expliquer ou produire des images, comme le montrent DreamBox, Adaptiv’Math ou Duolingo, mais risquent d’entretenir une délégation excessive. Un modèle à six niveaux — de la consommation passive à l’“apprentissage expansif avec IA” — aide à guider les élèves vers des usages actifs, créatifs et critiques, sans bannir ni généraliser à outrance. Objectif: préserver l’effort, l’agentivité et la progression, dans un écosystème où l’IA ne doit pas se substituer au désir d’apprendre.Côté infrastructure, Cloudflare étend Workers AI avec des modèles partenaires hébergés chez lui. Leonardo.Ai apporte Phoenix 1.0, orienté rendu de texte et cohérence de prompt, et Lucid Origin pour des images photoréalistes. Deepgram ajoute Nova 3 pour la transcription rapide et Aura 1 pour une synthèse vocale expressive. Les développeurs peuvent combiner Workers pour la logique, Workers AI pour l’inférence, R2 pour le stockage et Images pour la diffusion; pour la voix temps réel, WebRTC et WebSocket sont pris en charge.Enfin, note pratique: PeerTube requiert JavaScript pour fonctionner. En cas de blocage, mise à jour de Firefox recommandée; pour la confidentialité, consulter le code de l’instance ou des audits, et signaler les problèmes via GitHub.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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