OpenAI vient de mettre à jour Codex. Parmi les ajouts figurent un navigateur intégré, la génération d’images, la mémoire utilisateur des préférences et bien d’autres encore. Dans la face d’Anthropic !

Codex n’est plus l’assistant de codage que vous avez connu. Le PDG d’OpenAI Sam Altman estime même qu’il est encore plus utile que prévu selon les démonstrations internes récentes. Suivez-moi, vous allez comprendre.

Lots of major improvements to Codex!

Computer use is a real update for me; it feels even more useful than I expected. It can use all of the apps on your Mac, in parallel and without interfering with your direct work.

— Sam Altman (@sama) April 16, 2026

Un tout nouveau Codex 

Le changement le plus marquant concerne son mode de fonctionnement. Codex peut désormais s’exécuter en arrière-plan sur un ordinateur. Il est à même d’ouvrir des applications, de cliquer et de saisir du texte via son propre curseur tel un utilisateur réel.

Plusieurs agents peuvent ainsi tourner en même temps sur un Mac, sans perturber les autres applications ouvertes. Pour les développeurs, cela facilite les itérations sur l’interface, les tests d’applications et le travail sur des outils sans API disponible.

Codex fonctionne aussi dorénavant nativement avec le web. Un navigateur intégré permet de commenter les pages et de guider l’agent avec précision. Notamment pour le front-end et le développement de jeux.

Grâce à la mise à jour, l’assistant peut également utiliser gpt-image-1.5 pour générer et améliorer des images. Combiné aux captures d’écran et au code, il facilite la création de visuels pour produits, interfaces, maquettes et jeux.

Codex for (almost) everything.

It can now use apps on your Mac, connect to more of your tools, create images, learn from previous actions, remember how you like to work, and take on ongoing and repeatable tasks. pic.twitter.com/UEEsYBDYfo

— OpenAI (@OpenAI) April 16, 2026

Et ce n’est pas tout

Plus de 90 plugins supplémentaires sont également ajoutés. Ces derniers combinent compétences, intégrations et serveurs MCP. Ils élargissent les capacités de Codex, avec des outils comme Jira via Atlassian Rovo, CircleCI, GitLab Issues ou Microsoft Suite.

Codex gère aussi les commentaires GitHub, plusieurs onglets de terminal et les connexions SSH en version alpha, maintenant. A cela s’ajoute la capacité d’ouvrir des fichiers avec des aperçus détaillés et d’utiliser un volet récapitulatif pour suivre actions, sources et résultats des agents.

OpenAI introduit aussi une fonction de mémoire en aperçu. Codex peut retenir des informations utiles issues des sessions passées, comme les préférences de travail ou les corrections répétées.

Il s’appuie sur les projets, les plugins connectés et la mémoire pour suggérer une reprise de la journée ou d’un projet en cours. Il peut par exemple repérer des commentaires dans Google Docs, récupérer du contexte depuis Slack ou Notion, puis organiser une liste d’actions priorisées.

Bref, ces nouveautés sont déployées pour les utilisateurs de l’application de bureau Codex connectés à ChatGPT. Certaines fonctions de personnalisation et de mémoire arriveront progressivement pour les entreprises.

Bien entendu, les établissements éducatifs, ainsi que les utilisateurs en Europe et au Royaume-Uni ne sont pas non plus oubliés. Quant à l’utilisation en mode ordinateur, elle est d’abord disponible sur macOS, avant un élargissement prévu ensuite. 

Cet article Le « Claude-Killer » est là : OpenAI dévoile un Codex pour (presque) tout a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Jeudi, OpenAI a levé le voile sur un tout nouveau modèle d’intelligence artificielle, taillé pour la biologie et booster la recherche scientifique. Baptisé GPT-Rosalind, il rend hommage à Rosalind Franklin, une chimiste reconnue du XXe siècle.

Le modèle s’appuie sur les technologies les plus récentes développées en interne. Il est déjà accessible en version test via ChatGPT, Codex et l’API d’OpenAI. Mais uniquement pour certains utilisateurs validés dans le cadre d’un programme d’accès sécurisé. 

Introducing GPT-Rosalind, our frontier reasoning model built to support research across biology, drug discovery, and translational medicine. pic.twitter.com/PubLU0FkSv

— OpenAI (@OpenAI) April 16, 2026

GPT-Rosalind : qu’a-t-il dans le ventre ?

Avec GPT-Rosalind, OpenAI inaugure une nouvelle génération d’IA pensée spécialement pour les environnements scientifiques. Contrairement aux anciens modèles, celui-ci plonge dans des domaines bien plus techniques tels que la génomique, l’ingénierie des protéines ou encore la chimie… 

Et il ne se contente pas de survoler, il creuse. Il croise des données, en tire des conclusions, imagine des pistes biologiques crédibles et organise des protocoles expérimentaux complets. Bref, tout ce qui prenait des années aux chercheurs auparavant. 

Pour vérifier s’il tient ses promesses, OpenAI l’a confronté à plusieurs tests reconnus dans le secteur.  Sur BixBench, une référence pour évaluer les performances en bioinformatique et en analyse de données réelles, par exemple. GPT-Rosalind s’est hissé en tête parmi les modèles ayant publié leurs résultats.

Sur LABBench2, un autre test plus ciblé, il a dépassé GPT-5.4 sur six tâches sur onze. Le coup d’éclat se joue notamment sur CloningQA, un exercice exigeant où il faut concevoir de A à Z des réactifs pour des protocoles de clonage moléculaire. 

Bien sûr, le test le plus parlant vient du terrain. Alors, en collaboration avec Dyno Therapeutics, le modèle a été mis face à des séquences d’ARN inédites, sans données parasites. 

Sa mission était de prédire et de générer des protéines en lien avec leur fonction. Résultat, dans l’environnement Codex, ses propositions ont dépassé 95 % des experts humains pour les tâches de prédiction. Et pour la génération de séquences, il atteint le 84e percentile. 

Comment accéder à GPT-Rosalind ?

Avec un modèle capable de manipuler des concepts aussi sensibles que les structures biologiques, OpenAI ne peut pas se permettre d’être généreux. L’entreprise mise ainsi sur un programme encadré, pensé pour éviter tout usage risqué.

GPT-Rosalind arrive d’abord sous forme de version de recherche, réservée à un cercle restreint d’entreprises aux États-Unis. Ce lancement repose sur trois piliers bien définis. Un usage orienté vers l’intérêt collectif, des règles strictes et un accès soigneusement filtré.

Les organisations intéressées ne peuvent pas simplement s’inscrire. Elles passent par une phase de vérification approfondie. L’objectif est de s’assurer que les travaux menés sont sérieux et utiles, avec un impact positif identifiable.

Seuls des utilisateurs validés peuvent y accéder, dans des environnements surveillés et bien structurés. Quoique, ils doivent également jouer le jeu. 

Ils sont tenus de mettre en place des mécanismes stricts pour éviter tout usage abusif et accepter des conditions spécifiques liées à cet accès anticipé.

Côté sécurité, le modèle a été conçu avec des protections renforcées, adaptées à un usage professionnel. 

Petite surprise tout de même côté budget. Pendant cette phase de test, l’utilisation du modèle n’entraîne pas de consommation de crédits ou de jetons classiques. Les chercheurs peuvent donc expérimenter sans pression financière immédiate,

Cet article GPT-Rosalind : cette IA travaille gratuitement pour les chercheurs, mais il y a un hic a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Si vous suivez nos articles, vous êtes sûrement au courant qu’OpenAI travaille en coulisses sur un réseau social pas comme les autres. Il est pensé pour chasser définitivement les bots. 

Mais voilà. Nous avons de nouvelles informations à propos de ce fameux réseau social d’OpenAI. Et il paraît que l’accès y est compliqué. Car, pour discuter entre humains, il faudrait d’abord prouver que l’on en est bien un.

L’accès pourrait donc passer par une vérification biométrique poussée, incluant potentiellement un scan de l’iris. 

Que savons-nous sur ce fameux réseau social ?

Selon un rapport publié par Forbes, qui s’appuie sur des sources anonymes proches du projet, cette plateforme en est encore à un stade très précoce. Le développement serait assuré par une équipe réduite, composée de moins de dix personnes. 

Comme dit tout haut, l’ambition affichée est de créer un réseau social exclusivement humain, débarrassé des robots conversationnels et des faux comptes automatisés. Et pour garantir cette authenticité, OpenAI envisage plusieurs méthodes de vérification d’identité. 

Parmi elles, l’utilisation de Face ID d’Apple est évoquée, mais aussi une solution bien plus radicale. Il s’agirait de l’Orb, un appareil de reconnaissance oculaire à l’apparence dérangeante. Cet outil a été développé par une entreprise fondée par Sam Altman lui-même, le PDG d’OpenAI.

De la taille d’un ballon de football, il scanne l’iris des utilisateurs. En échange, ces derniers reçoivent un identifiant numérique unique, stocké directement sur leur téléphone. 

En théorie, ce mécanisme permettrait d’écarter les bots d’IA dans des contextes variés. Ce qui peut aller des jeux en ligne aux réseaux sociaux, voire à certaines transactions financières sensibles.

Sur le papier, la promesse est séduisante. Cela dit, dans la réalité, l’adoption reste très limitée. À ce jour, environ 17 millions de personnes ont été vérifiées grâce à l’Orb. Ce chiffre est très éloigné de l’objectif affiché par l’entreprise, qui vise un milliard d’utilisateurs à terme. 

Qu’est-ce qui freine l’adoption d’Orb

Plusieurs raisons l’expliquent, à commencer par des contraintes logistiques importantes. D’abord, pour se faire scanner les yeux, les utilisateurs doivent se rendre physiquement dans l’un des centres de vérification officiels. 

On en compte actuellement 674 dans le monde. Aux États-Unis, seuls 32 centres sont disponibles, dont une majorité située en Floride. Cette obligation de déplacement constitue un frein évident, surtout pour un service censé toucher un public mondial.

Au-delà de la logistique, l’aspect psychologique joue aussi un rôle majeur. L’idée de confier ses données biométriques, et plus précisément un scan oculaire, à une entreprise liée à l’une des figures les plus controversées de la Silicon Valley ne rassure pas. 

Beaucoup y voient une intrusion excessive dans la vie privée, difficile à justifier pour un simple accès à un service numérique. Et je dois dire que ces craintes ne sont pas infondées. 

Plusieurs pays ont déjà pris des mesures à l’encontre de cette technologie biométrique. Certains ont temporairement interdit son déploiement, tandis que d’autres ont ouvert des enquêtes officielles. 

Les autorités invoquent des préoccupations sérieuses concernant la protection des données personnelles et les risques liés à leur sécurité à long terme.

Une lueur d’espoir à l’horizon

Malgré ces obstacles, cette technologie pourrait désormais trouver un nouveau terrain d’expérimentation. D’après Forbes, le futur réseau social d’OpenAI permettrait aux utilisateurs de créer et de partager du contenu généré par l’IA. 

Images, vidéos et autres formats créatifs seraient au cœur de l’expérience proposée, dans un environnement présenté comme authentiquement humain. Et puis, OpenAI a déjà démontré sa capacité à lancer des produits grand public à succès. 

ChatGPT rassemble aujourd’hui près de 700 millions d’utilisateurs hebdomadaires. De son côté, l’application vidéo basée sur l’IA de l’entreprise a franchi le cap du million de téléchargements en seulement cinq jours après son lancement. 

Évidemment, cela n’empêche que le défi reste immense. La concurrence sur le terrain des réseaux sociaux est féroce. Meta, par exemple, a annoncé que ses plateformes, incluant Facebook, Instagram et WhatsApp, totalisent environ 3,5 milliards d’utilisateurs actifs quotidiens. 

Ces services proposent déjà des outils de création de contenu généré par l’IA, sans exiger de scan oculaire pour s’inscrire. OpenAI semble néanmoins parier sur un argument différenciant : l’absence de bots. 

La promesse d’un espace numérique plus authentique, où chaque interaction provient d’un véritable humain, pourrait séduire une partie du public. Reste à savoir si cet avantage suffira à compenser les contraintes imposées par une vérification biométrique intrusive.

Sauver le web après l’avoir automatisé : la logique de Sam Altman

Sam Altman ne cache pas sa lassitude face à la prolifération des bots en ligne. En septembre déjà, il a réagi à une publication montrant des commentaires élogieux sur le subreddit ClaudeCode, dédiés à Codex. L’agent de programmation d’OpenAI. 

Il a avoué avoir d’abord pensé que tout était faux ou automatisé, avant de reconnaître que la croissance de Codex était bien réelle. Dans ce même message publié sur X, Altman s’est interrogé sur l’origine de ce phénomène. 

Il a évoqué des comportements linguistiques étranges, comparables à ceux d’étudiants en master. Ce, tout en soupçonnant fortement la présence de bots. D’après lui, le résultat donne l’impression que Twitter et Reddit sont devenus artificiels, bien plus qu’il y a un ou deux ans.

Quelques jours plus tôt, Altman avait déjà ironisé sur la fameuse théorie de « l’internet mort ». Il expliquait ne jamais l’avoir prise au sérieux. Pour autant, il note une prolifération suspecte de comptes semblant gérés par des profils très similaires. 

Cette théorie affirme que depuis 2016, une large partie d’internet serait dominée par des bots et du contenu généré artificiellement. D’où ce réseau social complètement à l’abri des bots.

Ironie du sort, Sam Altman cherche à résoudre un problème qu’il a largement contribué à créer. Avec d’autres figures majeures de l’intelligence artificielle, il a participé à l’essor de technologies capables de générer du contenu à une échelle inédite. 

Résultat, les bots envahissent désormais forums, réseaux sociaux et espaces de discussion. Ainsi, une question demeure. Faut-il vraiment confier la mission de sauver l’authenticité d’internet à ceux qui ont accéléré son automatisation ? 

Vous par exemple. Qu’est-ce que vous en dites ? Partagez votre avis dans le commentaire !

Cet article OpenAI prépare un réseau social… où vous devrez scanner votre oeil a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Des centaines de milliards de dollars ont afflué vers l’intelligence artificielle ces dernières années. Les entreprises ont multiplié les produits présentés comme capables de transformer le travail quotidien et d’améliorer la productivité. 

Pourtant, les effets attendus sur la productivité se font attendre. Beaucoup de dirigeants reconnaissent ne constater aucun bénéfice concret lié à ces dépenses. À la place, une vaste bulle s’est progressivement installée autour de la technologie.

En parallèle, beaucoup redoutent de ne pas injecter assez d’argent, tout en craignant l’éclatement de la bulle. 

Des chiffres à l’appui

Une enquête menée par PwC auprès de 4 454 PDG confirme ce malaise. Plus de la moitié déclarent ne constater aucun retour financier lié à l’IA. Seuls 30 % observent une hausse des revenus sur les douze derniers mois. Dans le même temps, 56 % n’ont vu ni croissance du chiffre d’affaires ni baisse des coûts. Ils sont seulement 12 % à observer ces deux effets simultanément.

Ces chiffres ravivent les doutes sur l’efficacité réelle de la technologie. Les interrogations persistent alors que des dizaines de milliards ont été injectés dans les centres de données et les infrastructures associées. Les dépenses s’accumulent plus vite que les bénéfices.

Lors de son étude, PwC note aussi un réflexe paradoxal chez les dirigeants. Plutôt que d’explorer d’autres leviers de croissance, beaucoup redoutent surtout de ne pas aller assez loin dans l’IA. La peur de prendre du retard domine les décisions.

Mohamed Kande, président mondial de PwC, résume la situation sans détour. Un nombre limité d’entreprises parvient déjà à générer des retours financiers concrets. La majorité peine encore à dépasser les phases pilotes. Cet écart commence à peser sur la confiance et la compétitivité.

Pourquoi l’IA ne génère pas de retour financier ?

Le cabinet PwC pointe du doigt le manque de bases solides. De nombreuses organisations avancent sans feuille de route précise ni investissements réellement structurés. Les conditions nécessaires à un retour financier ne sont pas réunies.

La question du financement reste donc ouverte. Injecter davantage d’argent permettra-t-il de transformer l’IA en source de revenus, plutôt qu’en charge lourde au bilan ? Le débat divise fortement.

Les perspectives actuelles n’incitent pas à l’optimisme. Un rapport du MIT indiquait déjà l’an dernier que 95 % des projets d’IA générative en entreprise n’ont pas accéléré le chiffre d’affaires. 

Les limites techniques alimentent aussi les doutes, entre erreurs fréquentes, difficultés sur des tâches de bureau concrètes et inquiétudes liées à la sécurité des données. Les retours financiers tangibles de l’IA devraient ainsi dominer les discussions des dirigeants cette année. Ce, alors que le battage médiatique doit enfin se traduire en résultats mesurables.

Une bulle déjà vue… en pire ?

La comparaison avec la bulle Internet revient de plus en plus souvent dans les analyses économiques. Le Financial Times rappellent que, comme à la fin des années 1990, les investissements précèdent largement les usages rentables. 

À l’époque, les promesses du web avaient devancé les modèles économiques viables. Aujourd’hui, l’IA suit une trajectoire similaire. Cependant, la bulle autour d’elle est jugée plus inquiétante que celle des dotcoms. Son éclatement pourrait donc faire disparaître des centaines de milliards de dollars et peser lourdement sur l’économie mondiale.

Selon plusieurs analystes, la différence tient à l’ampleur des dépenses. La bulle Internet avait vu le capital-risque américain investir l’équivalent de 344,5 milliards de dollars actuels entre 1997 et 2000. 

Or, ce montant n’est que légèrement supérieur aux 338,3 milliards levés seulement en 2025. Dont près de la moitié a été consacrée à l’IA générative. Les entreprises d’IA investissent massivement dans des centres de données, des puces spécialisées et des infrastructures énergivores. 

Ces coûts fixes pèsent immédiatement sur les bilans. Et pourtant, comme dit tout haut, les revenus, eux, restent hypothétiques et souvent concentrés chez une minorité d’acteurs.

Cet article Oops : les patrons se rendent compte que l’IA ne rapporte pas de bénéfices a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Personne ne peut éviter l’intelligence artificielle, selon Lenovo. Son dirigeant Yuanqing Yang prévoit même une adoption rapide. D’ici la fin 2026, près d’un ordinateur professionnel sur deux devrait intégrer des fonctions d’intelligence artificielle. 

Lenovo anticipe déjà une première vague. En 2026, environ quinze pour cent des PC vendus pourraient appartenir à cette nouvelle génération. Les appareils intégrant Qira, son modèle d’IA maison, devraient renforcer cette dynamique.

Cette évolution accompagne une diffusion progressive de la technologie dans les entreprises. Ce, même si le prix continuera de freiner une généralisation complète. Pour autant, le groupe est sur d’une chose. L’IA n’a pas vocation à remplacer les humains. 

Une technologie omniprésente

Yuanqing Yang a aussi affirmé que l’IA n’a rien d’un effet de mode et qu’elle prendra une place centrale dans le travail quotidien. Selon lui, cette technologie accompagne les humains, renforce leurs capacités, soutient la mémoire, la créativité et aide chacun à rester compétitif.

Tolga Kurtoglu, vice-président senior et directeur de la technologie du groupe, rappelle cependant que le développement de cette IA repose sur une approche responsable. Il décrit l’IA comme une extension personnelle, à même d’augmenter l’efficacité et la productivité au quotidien. 

Il admet en revanche que la vitesse d’évolution de ces technologies complique la planification à long terme pour une entreprise de cette envergure. Une feuille de route figée sur cinq ans lui paraît peu réaliste, car le marché change trop vite. 

Lenovo privilégie donc l’agilité, l’adaptabilité et la rapidité, avec une méthode centrée sur l’apprentissage continu à partir des retours utilisateurs afin d’ajuster ses produits et leurs usages.

Ces déclarations ont été partagées lors d’échanges avec la presse pendant le CES 2026 à Las Vegas. Quoi qu’il en soit, Lenovo a profité de l’événement pour présenter une large série de machines pensées pour les entreprises.

La présentation a réuni YY aux côtés de plusieurs dirigeants de la tech, dont Jensen Huang pour Nvidia, Lisa Su pour AMD, Lip-Bu Tan pour Intel et Cristiano Amon pour Qualcomm.

Cet article L’IA va remplacer les humains ? Lenovo, géant du PC, donne enfin son avis a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’intimité artificielle. Cette expression décrit une relation émotionnelle dirigée vers une interface. Elle désigne ce lien créé avec des programmes conçus pour simuler l’attention et l’affection. Sherry Turkle, professeure au MIT, étudie ces interactions depuis les années 1990. 

Elle a observé l’évolution des jouets électroniques, des robots et des premiers assistants numériques. Les Tamagotchis marquaient déjà une étape visible. Les chatbots actuels étendent cette logique à la conversation permanente. 

D’ailleurs, le marché des IA dites « compagnons » avance à vive allure. Les téléchargements montent, les usages se multiplient car leurs promesses séduisent. Ces applications qui promettent présence, écoute et soutien émotionnel. 

Le marché des compagnons IA

En juillet 2025, les boutiques d’applications comptaient plus de quatre cents services de ce type. Apple Store en listait plus de deux cents. Google Play dépassait les deux cent cinquante. Ensemble, ces applications cumulent des centaines de millions de téléchargements. 

Replika dépasse 10 millions d’utilisateurs. Character.AI annonce 200 millions de visites mensuelles. D’autres plateformes, comme Chai ou EVA AI, renforcent cette présence numérique. Les adolescents figurent parmi les publics les plus actifs. Trois jeunes Américains sur quatre avaient déjà échangé avec au moins un compagnon IA à la mi-2025.

Les cabinets d’analyse financière suivent ce mouvement avec attention. ARK Invest observe une croissance rapide. Le marché produisait déjà trente milliards de dollars en 2024. Les projections évoquent une valeur comprise entre soixante-dix et cent cinquante milliards en 2030. 

Les chiffres attirent les grands groupes technologiques. Meta affiche un intérêt clair pour ces relations numériques. Mark Zuckerberg évoque souvent la solitude ressentie par une partie de la population. Il parle d’un manque de relations proches. Son discours présente l’IA comme une présence régulière.

OpenAI montre aussi une orientation relationnelle. Fidji Simo a confirmé l’arrivée d’un mode adulte sur ChatGPT. Ce service permettra des échanges à caractère érotique pour des comptes vérifiés. Le lancement est prévu pour le premier trimestre 2026. 

X propose également ce type d’interactions. Sa waifu Ani adopte un style inspiré des animés japonais. Des utilisateurs la décrivent comme une compagne virtuelle à l’allure gothique. 

Et pourtant, les premiers retours ne sont pas à la hauteur des promesses. Certains évoquent une dépendance émotionnelle, d’autres décrivent une fatigue mentale. Une phrase revient souvent sur les forums : « Cette application m’a traumatisé ». 

L’intimité artificielle, une mauvaise idée ?

Les forums d’utilisateurs montrent un autre visage de ces compagnons IA. Sur le subreddit r/replika, les messages de mécontentement s’accumulent. Des personnes évoquent des avances sexuelles non souhaitées. Des limites posées par écrit ne sont pas toujours respectées. 

Une étude menée par l’université Drexel en avril 2025 analyse plus de trente-cinq mille avis laissés sur Google Play Store. Huit cents cas décrivent des comportements jugés inappropriés. Les témoignages mentionnent des flirts persistants, des incitations financières et des photos explicites envoyées sans demande.

Certains utilisateurs parlent de détresse durable. Des adolescents disent subir des tentatives de séduction répétées. Les demandes d’arrêt ne stoppent pas toujours ces échanges. Les autorités commencent à réagir. 

En janvier 2025 déjà, des organisations d’éthique technologique ont déposé une plainte auprès de la FTC contre Replika. Elles évoquent des pratiques commerciales trompeuses et une manipulation émotionnelle. Character.AI fait aussi face à plusieurs procédures judiciaires après le décès d’un adolescent devenu dépendant à un chatbot.

La Californie a adopté en octobre 2025 une première loi dédiée aux chatbots compagnons. Elle impose la mise en place de protocoles de sécurité. Le Royaume-Uni étudie un renforcement de son cadre législatif. 

En Europe, l’Italie a infligé une amende de cinq millions d’euros à Luka Inc. pour violations du RGPD. Ces décisions restent limitées face à la puissance financière des acteurs américains et chinois. Ainsi, l’intimité artificielle avance, pendant que la protection des utilisateurs cherche encore sa place.

Cet article Intimité artificielle : une tendance qu’on ne peut plus ignorer a été publié sur LEBIGDATA.FR.

La campagne municipale de Guéret ne s’est pas déroulée exactement comme prévu. Depuis quelques jours, plusieurs figures politiques locales se retrouvent propulsées dans des montages générés par intelligence artificielle 

Les visuels ont été diffusés sur les réseaux sociaux. Des images, fausses et clairement gênantes, qui les montrent dans des situations inventées de toutes pièces. Au centre de cette affaire, la maire de la ville, Marie-Françoise Fournier, a alors décidé de ne pas laisser passer.

Que s’est-il passé avec les élus ?

Tout commence avec la circulation de visuels qui mettent en scène plusieurs candidats aux municipales de mars. Les clichés montrent des élus en maillot de bain, ou encore main dans la main, dans des contextes qui n’ont rien à voir avec leur vie réelle. 

Parmi les personnes visées figurent le chef de file du Parti socialiste en Creuse Didier Hoeltgen et l’ancien maire Michel Vergnier. Les candidats divers droite Thierry Delaître et Yvan Guillemet, le premier adjoint Guillaume Viennois, ainsi que la maire actuelle font aussi partie du lot.

Face à cette vague de montages, Marie-Françoise Fournier sort du silence. À ICI Creuse, elle annonce son intention de déposer plainte. Les images ont depuis disparu, mais le mal était déjà fait. 

Des captures d’écran ont été réalisées et transmises à la police afin de conserver des preuves exploitables. La maire se dit profondément choquée par cette pratique, qu’elle juge irrespectueuse et dégradante pour le débat public.

Elle rappelle que Guéret mérite une campagne fondée sur des idées, des projets et des échanges clairs. Certains montages vont encore plus loin, en laissant entendre un enrichissement personnel supposé, une accusation qu’elle considère comme mensongère et diffamatoire. Pour elle, ces contenus dépassent largement le cadre d’une simple provocation numérique.

Didier Hoeltgen a également annoncé son intention de saisir la justice. D’autres élus pourraient suivre le même chemin. Cette affaire met en lumière un phénomène de plus en plus présent dans les campagnes locales. L’usage de l’intelligence artificielle pour fabriquer des contenus trompeurs, capables de semer le doute et de brouiller les repères, même à l’échelle d’une ville moyenne.

Cet article Des images IA embarrassantes d’élus circulent à Guéret, la maire porte plainte a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Pendant des années, Alexa a vécu dans des enceintes. L’assistant donnait la météo, lançait des musiques et réglait des minuteurs. L’arrivée de l’IA générative en 2022 a changé les attentes du public. 

Les conversations longues ont gagné en popularité. Amazon tente désormais une nouvelle approche. Au CES 2026, le géant a présenté Alexa.com. Cette nouvelle interface veut placer l’assistant dans la même cour que ChatGPT et Gemini.

Une nouvelle Alexa

Si vous ne l’avez pas encore deviner, Alexa.com transforme l’assistant vocal en chatbot accessible depuis un navigateur. L’expérience vise des échanges écrits, sans passer par une enceinte.

Cette plateforme accompagne Alexa+, la version payante de l’assistant. Cette déclinaison existe depuis quelques mois aux États-Unis. Elle mise sur des capacités renforcées pour la recherche et l’organisation.

https://t.co/RXE1LFiwxY is bringing the power of Alexa+ to your web browser ⚡

Available NOW to all Alexa+ Early Access customers.

Learn more 🧵 #CES2026 pic.twitter.com/zQEqCC2XMo

— Amazon (@amazon) January 5, 2026

Depuis Alexa.com, l’IA planifie des voyages. Elle génère aussi des listes de courses depuis une recette. Les produits peuvent ensuite partir vers Amazon Fresh. Le site accepte aussi des documents. 

Alexa analyse ces fichiers. Elle ajoute ensuite des rendez-vous dans un calendrier. Des fonctions qui rappellent les usages proposés par ChatGPT et Gemini. Le service vise un public plus large que les propriétaires d’enceintes.

La mauvaise nouvelle c’est que…

L’accès est limité aux États-Unis. Amazon réserve la plateforme aux membres Alexa+ Early Access. L’interface fonctionne uniquement en anglais américain. La langue des appareils doit suivre ce réglage précis. Ce qui bloque une large partie du public européen. 

Le prix prévu apporte une autre contrainte. Alexa+ coûtera 19,99 dollars par mois hors abonnement Prime. Cette somme place le service dans la même gamme que ses rivaux.

Certes, la phase de test propose encore un accès gratuit. Toutefois, elle ne concerne que certains propriétaires d’Echo et Fire TV récents. Cette fenêtre vise la collecte de retours d’usage.

Aucune version gratuite n’apparaît dans la feuille de route actuelle. Le service vise d’abord les utilisateurs payants. Le déploiement international attend des ajustements internes.

Cet article Alexa.com arrive : la réponse d’Amazon aux chatbots stars a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Utiliser des assistants IA en ligne implique toujours une part de confiance. Chaque question quitte votre ordinateur, traverse des serveurs distants et rejoint des infrastructures que vous ne contrôlez pas vraiment. 

Vos requêtes, vos notes ou votre code se retrouvent alors stockés quelque part, sans visibilité réelle sur leur devenir. Cette situation inquiète de plus en plus d’utilisateurs attentifs à la confidentialité de leurs données. D’où Orla.

C’est quoi, un Orla ?

D’abord, petit détail incroyable que j’ai découvert en écrivant cet article. Au fait, le mot « Orla » signifie « prépuce » en hébreu. Évidemment, ce n’est pas notre sujet d’aujourd’hui. 

Blague à part, notre sujet d’aujourd’hui c’est Orla, l’outil en ligne de commande. Il permet d’exécuter des agents d’intelligence artificielle directement sur votre machine grâce à Ollama. Aucun service distant n’intervient dans le processus. 

Et surtout, aucun abonnement n’est requis. Les calculs s’effectuent en local, à l’aide de votre processeur ou de votre carte graphique. Il n’y a donc aucun transfert de données vers l’extérieur.

L’installation est très simple. Sous macOS, une seule commande Homebrew suffit pour mettre Orla en place. Sous Linux, un script permet de réaliser l’opération en quelques secondes. 

Une fois l’outil installé, la première requête s’exécute directement depuis le terminal avec une commande claire et lisible. Le terminal prend alors le rôle d’un assistant capable d’expliquer des concepts, d’analyser du code ou de répondre à des questions techniques.

Et notez que son nom n’enlève rien au sérieux de l’outil ni à son positionnement technique mais il fallait le préciser.

En quoi cet outil devrait vous intéresser ?

Eh bien, Orla s’appuie sur tout l’écosystème proposé par Ollama. L’utilisateur peut sélectionner Llama, Mistral, Qwen ou DeepSeek selon ses besoins. Le modèle par défaut, c’est Qwen3. Des modèles spécialisés pour le code, comme qwen3-coder, peuvent également être utilisés.

Le projet intègre un registre d’outils. L’installation de modules permet à l’assistant de lire ou d’écrire des fichiers locaux. Et la création d’extensions personnalisées autorise l’ajout de fonctionnalités spécifiques, activables selon les usages.

Orla incarne une vision simple : l’IA comme outil personnel, que l’on maîtrise, plutôt qu’un service distant à louer. Le projet, encore jeune, bénéficie d’un développement actif et fonctionne déjà sur macOS, Linux et Windows.

Pour celles et ceux qui souhaitent expérimenter des agents IA en local, sans dépendre des grandes plateformes, Orla représente une piste particulièrement intéressante.

Cet article Orla, l’outil CLI qui met une IA privée dans votre terminal a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Une machine peut-elle penser ? Telle est la question. Pour beaucoup, la réponse est affirmative. Pourtant, René Descartes, un philosophe du XVIIe siècle, se permet d’en douter.

Descartes s’est posé très tôt cette question. Et il y avait répondu il y a de cela des siècles. Bien qu’il admettait leur habileté, pour lui, non, aucune machine ne pourra jamais vraiment penser.

Qu’avance Descartes pour soutenir son propos ?

Pour qu’un être mérite le qualificatif de pensant, Descartes estimait qu’il devait réagir de manière appropriée à toute situation imprévue. L’humain fait preuve d’une flexibilité constante, façonnée par l’expérience, l’intuition et la réflexion intérieure.

Dans le Discours de la méthode, Descartes affirme que la raison humaine fonctionne comme un instrument universel, capable de s’adapter à des circonstances variées. Une machine, au contraire, agit selon la disposition de ses organes. 

Une machine, en revanche, même sophistiquée, applique des dispositions prévues à l’avance. Elle suit des réglages et des combinaisons conçues par son créateur. Certes, elle excelle dans certaines tâches. 

Toutefois, elle reste enfermée dans ses limites techniques. Car elle ne dispose pas de la liberté intérieure nécessaire pour interpréter un événement totalement nouveau.

Un ancien débat

Au XXᵉ siècle, la naissance officielle de l’IA raviva ce débat ancien. Alan Turing, Marvin Minsky et John McCarthy posèrent les bases d’une discipline visant à reproduire des comportements intelligents. 

Le célèbre test de Turing proposita un critère simple. Si un humain ne distingue pas une machine lors d’une conversation écrite, celle-ci pourrait être considérée comme intelligente. Cette idée transforma la question philosophique de la pensée en un problème d’observation mesurable.

Cette approche attirait cependant de nombreuses critiques. Parler comme un humain ne signifie pas penser comme lui. Le test évalue une apparence, sans explorer la conscience intérieure. 

Descartes aurait sans doute rappelé que la pensée repose sur l’introspection et la conscience de soi. Son fameux « Je pense, donc je suis » établit la pensée consciente comme fondement de l’existence humaine. Une dimension inaccessible aux dispositifs mécaniques.

Une machine pensante ? Un mythe

L’actualité récente a illustré cette confusion. En 2022, un ingénieur de Google estimait que le modèle LaMDA manifestait une conscience. L’IA évoquait solitude, tristesse ou apaisement. 

Une analyse attentive montrait pourtant que ces réponses reprenaient des descriptions issues de ses données d’entraînement. Le système générait des phrases plausibles, sans ressentir ce qu’il exprimait. Des chercheurs rappelaient alors que les modèles linguistiques imitent des structures du langage, sans posséder de vécu intérieur. 

Ces systèmes, dont ChatGPT et Deep Seek, excellent dans la reconnaissance de schémas et la prédiction de mots. Ils automatisent des tâches complexes et facilitent de nombreux usages. 

Ils ne disposent toutefois ni de créativité authentique, ni de jugement moral, ni de compréhension vécue. Leur efficacité technique ne traduit aucune conscience. Les émotions perçues relèvent souvent d’une projection humaine.

Évidemment, malgré ces limites, le mythe des machines pensantes persiste. Vous par exemple, qu’est-ce que vous en dites ? N’hésitez pas à laisser votre avis en commentaire !

Cet article Une machine peut-elle penser ? Voici pourquoi Descartes était sûr que non a été publié sur LEBIGDATA.FR.

En trois ans, l’intelligence artificielle a changé de statut. Elle est passée de promesse brillante à voisine bruyante. En 2025, l’enthousiasme a laissé place à une fatigue visible. Pourquoi ? 

Car les promesses rapides ont rencontré la réalité des territoires, des bureaux et des écrans. L’IA s’est invitée partout sans demander la permission. Et elle a apporté des problèmes très concrets, difficiles à ignorer plus longtemps. Alors désormais, beaucoup regardent l’IA avec méfiance

Les centres de données dans le viseur des communes

Dans de nombreuses petites villes américaines, l’arrivée de centres de données a laissé des traces. Des habitants parlent d’odeurs persistantes et de poussières inquiétantes. Des associations évoquent une hausse des risques sanitaires liés aux rejets industriels..

Face à cette pression, des communautés rurales ont décidé de réagir. Des projets entiers ont alors rencontré une résistance locale inhabituelle. Des conseils municipaux ont ralenti des permis de construire. Des réunions publiques ont attiré plus de monde. 

Des banderoles ont fleuri près de terrains promis aux data centers. La mobilisation s’est étendue des Grands Lacs au Nord-Ouest Pacifique. Car pour beaucoup d’habitants, ces infrastructures apportent peu d’emplois durables. 

Et pourtant, elles prennent beaucoup d’espace, accaparent l’eau et consomment une énergie massive. Elles modifient l’équilibre de quartiers calmes. L’eldorado promis ressemble davantage à une contrainte permanente.

Ces résistances locales ont alors gagné une visibilité nationale. Des collectifs se coordonnent entre États. Des recours juridiques apparaissent sur des projets similaires. 

Service client, arnaques et colère sociale : trop, c’est trop

Au bureau, l’IA a aussi changé l’ambiance. Des entreprises testent des agents numériques pour gérer les demandes clients. Visa, par exemple, a annoncé vouloir confier l’accès à des données financières à des agents automatisés. Les échanges passent moins par des personnes réelles. 

Inutile de vous dire que les consommateurs montrent peu d’enthousiasme face à ces robots conversationnels. Beaucoup préfèrent raccrocher que discuter avec une voix synthétique. Des enquêtes signalent d’ailleurs une satisfaction en baisse. Certains clients accusent même des agents humains d’être des IA.

Cette méfiance dépasse le simple service client. Des créateurs de fausses œuvres profitent de nouveaux outils réalistes. Des arnaques circulent plus vite sur Facebook. Des comptes diffusent des messages racistes amplifiés par des algorithmes. L’IA aide autant les escrocs que les entreprises.

Des mouvements citoyens se sont structurés face à cette dérive. Pause AI demande un arrêt temporaire des développements. Des grèves de la faim ont marqué San Francisco et Londres. Des manifestations ont dénoncé la surveillance automatisée. Des systèmes comme Flock Safety concentrent une partie des critiques.

Pollution, centres de données, service client automatisé et arnaques ont fait basculer l’opinion publique contre l’IA en 2025.

Cet article 2025 : l’année où tout le monde s’est mis à détester l’IA a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Pendant plus de soixante ans, l’IA a surtout vécu dans les laboratoires, les articles scientifiques et les prototypes. Le terme « agent » existait déjà. Sauf qu’il était souvent réservé aux chercheurs et aux développeurs spécialisés. L’année 2025 a changé cette perception. 

Les agents d’IA sont passés d’une notion théorique à une infrastructure visible. On les a intégrés dans des produits utilisés chaque jour. Ils ont redéfini l’usage des grands modèles de langage en leur ajoutant une capacité d’action autonome.

Ce qui a marqué 2025

L’année 2025 a connu une accélération rapide autour des agents d’IA. Déjà en janvier, il y a eu DeepSeek-R1. Ce modèle chinois open source. Un caractère qui facilite les tests, les adaptations et les usages indépendants. 

Durant l’année, plusieurs laboratoires américains ont diffusé des modèles plus vastes. Des groupes chinois ont enrichi des catalogues ouverts très populaires. Les téléchargements ont montré un fort intérêt pour ces alternatives. Les modèles chinois ont enregistré davantage d’usages que certains modèles américains. 

En avril, Google a présenté le protocole Agent2Agent. Ce protocole facilite la communication entre agents tandis que MCP, celui d’Anthropic, cible l’usage des outils par les agents. 

Ces deux technologies sont pensées pour coopérer. Alors, plus tard, Anthropic et Google les ont confié à Linux Foundation. Le but est de les inscrire dans une logique de standards ouverts plutôt que de solutions internes.

Des produits grand public ont rapidement intégré ces innovations. Des navigateurs agents sont apparus au milieu de l’année. Ils réservent, comparent et complètent des démarches. 

Des outils de flux de travail ont aussi gagné en visibilité. Comme n8n et Antigravity qui simplifient la création d’agents personnalisés. Ils prolongent l’usage d’assistants déjà connus.

IA agentique : ce que 2026 nous prépare

L’année 2026 s’annonce comme une période de structuration pour les agents d’IA. Et plusieurs aspects devront être suivis de près. D’abord, les méthodes d’évaluation évoluent. Les benchmarks traditionnels, conçus pour des modèles isolés, ne suffisent plus. Car les agents combinent modèles, outils, mémoire et logique de décision. 

Par conséquent, les chercheurs cherchent à analyser non seulement les résultats, mais aussi les processus suivis. Autrement dit, il s’agit d’observer la manière dont l’agent exécute ses tâches, plutôt que de se limiter à la réponse finale. Cette approche devrait améliorer la fiabilité et renforcer la confiance dans les systèmes d’IA.

La gouvernance et l’organisation des flux de travail sont aussi essentielles. Ainsi, les entreprises devront cartographier précisément l’intégration des agents dans leurs processus existants ou nouveaux. Ce, afin de réduire les risques. 

D’ailleurs, la Linux Foundation a créé fin 2025 l’Agentic AI Foundation. Ce, avec l’ambition d’instaurer des normes communes et des pratiques partagées, garantissant l’interopérabilité des agents. 

Enfin, le débat sur la taille des modèles continue. Bien que les grands modèles attirent l’attention, les modèles plus petits et spécialisés sont souvent mieux adaptés aux tâches spécifiques. 

En conséquence, la configuration des agents et le choix du modèle approprié reviennent de plus en plus aux utilisateurs. Et non aux laboratoires ou aux entreprises.

Plus de puissance, plus de vigilance

Malgré l’enthousiasme pour l’IA agentique, plusieurs défis socio-techniques restent à gérer. L’extension des centres de données sollicite fortement les réseaux électriques et impacte les communautés locales. 

Parallèlement, sur les lieux de travail, des inquiétudes émergent concernant l’automatisation, les suppressions d’emplois et la surveillance accrue.

Du côté de la sécurité, relier les modèles à plusieurs outils et empiler les agents multiplie les risques. Même pour les grands modèles autonomes. Les spécialistes craignent notamment les injections indirectes d’instructions, dissimulées sur le web et susceptibles de provoquer des actions nuisibles ou non prévues. 

En plus, la réglementation est insuffisante, surtout aux États-Unis, alors que l’Europe et la Chine contrôlent davantage les systèmes algorithmiques. Face à ces enjeux, il faudra plus que des progrès techniques.

Une ingénierie rigoureuse, une conception réfléchie et une documentation claire sont nécessaires. Seule une approche considérant les agents comme des systèmes sociotechniques permettra de créer un écosystème d’IA à la fois sûr et innovant.

Cet article L’IA agentique était la technologie phare de 2025 : à quoi s’attendre pour 2026 ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les IA générateurs d’images promettent des créations sans limites. Ces photos semblent uniques. Et c’est justement cette originalité qui séduit la plupart des utilisateurs. 

Seulement, une recherche récente met en lumière une autre réalité. QU’à force de leur demander toujours plus d’originalité, les modèles finissent par recycler les mêmes idées visuelles.

Pourquoi toutes les images finissent par se ressembler ?

Les modèles d’images reposent sur d’immenses bases visuelles collectées sur le web. Ils combinent ces références pour produire des créations inédites en apparence. Les chercheurs ont voulu observer ce processus sur la durée. Ils ont donc organisé une expérience inspirée du téléphone arabe visuel.

Les chercheurs ont mis en place un jeu de téléphone visuel. Stable Diffusion XL recevait une description courte. Il produisait ensuite une image fidèle au texte reçu. L’image passait ensuite entre les mains de LLaVA, chargé de la décrire.

Cette description repartait vers Stable Diffusion pour créer une nouvelle image. Le cycle s’est répété cent fois. L’image initiale a disparu dès les premières boucles. Les formes ont changé, puis les scènes ont perdu leur sens premier.

Les chercheurs ont étendu l’expérience sur mille tours. Le résultat a surpris l’équipe. Les séquences visuelles ont convergé vers un nombre réduit de styles. Douze motifs dominants ont fini par apparaître presque partout.

Le changement a parfois pris du temps. D’autres séquences ont basculé plus vite. Le phénomène s’est produit presque systématiquement. Les styles ont conservé une structure reconnaissable.

Les scènes récurrentes montrent des phares maritimes, des salons élégants et des rues nocturnes. L’architecture rustique revient souvent. Les couleurs restent douces. L’ambiance rappelle des photos d’hôtels standardisés.

Une musique d’ascenseur visuelle

Les chercheurs ont baptisé ces images « musique d’ascenseur visuelle ». L’expression décrit des scènes neutres et faciles à accepter. Elles n’agressent pas l’œil. Elles rappellent des images vues dans de nombreux catalogues.

L’équipe a utilisé d’autres modèles pour vérifier l’effet. Les mêmes tendances sont apparues. Le style dominant surgit souvent vers le centième tour. Des variations apparaissent ensuite, tout en restant proches des motifs connus.

Chaque variation conserve des éléments visuels déjà populaires. Les scènes restent sages. Les compositions favorisent des cadres équilibrés. Les couleurs gardent une saturation modérée. L’ensemble paraît propre et rassurant.

Cette mécanique contraste avec la créativité humaine. Dans un jeu de téléphone classique, chaque personne interprète différemment le message. Les biais individuels enrichissent le résultat. L’IA fonctionne à l’inverse, avec des préférences statistiques figées.

La richesse apparente provient surtout des données d’entraînement. Les modèles reproduisent ce qui capte l’attention humaine. Les scènes souvent photographiées gagnent naturellement en visibilité. Le goût collectif se transforme en norme algorithmique.

L’étude invite donc à relativiser l’originalité des images générées. Copier un style demande peu d’efforts pour une machine. Enseigner le sens esthétique s’avère bien plus complexe. La créativité humaine conserve une longueur d’avance.

Cet article Les générateurs d’images IA ne connaissent que ces 12 styles, selon cette étude  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Google ajuste son assistant Gemini et ajoute une version plus rapide dans sa gamme. Cette dernière n’est autre que Gemini 3 Flash.

Les assistants IA proposent désormais plusieurs rythmes de réponse. Et Google adopte cette logique avec Gemini 3 Flash. Cette version accélérée cohabite avec Gemini 3 classique et ses déclinaisons plus puissantes. Et je ne sais pas vous, mais pour moi, leurs différences méritent d’être clarifiées.

Commençons par Gemini 3 Flash ?

Gemini 3 Flash devient la version par défaut du chatbot Google. L’interface conserve les fonctions habituelles. Cependant, une différence se remarque lors des échanges simples.

Voyez-vous, Flash, comme son nom l’indique, est un moteur plus rapide. Ce qui signifie qu’il répond plus rapidement aux requêtes. Parfait pour une recherche, une reformulation, un texte bref ou n’importe quel besoin rapide. 

Google annonce une vitesse triple face à Gemini 2.5 Pro. Le temps gagné rend les conversations plus fluides. Les réponses restent cohérentes sur des tâches courantes. 

Flash affiche aussi de bons scores aux tests publics. Les résultats se situent très près des autres modèles Gemini. Les réponses restent fiables sur de nombreux sujets. La vitesse ne dégrade pas la qualité globale. L’outil fonctionne sans abonnement payant partout dans le monde. 

Et Gemini 3 ? 

Gemini 3 classique conserve une approche plus analytique. Cette version traite les requêtes avec plus de temps. Les réponses s’appuient sur une réflexion plus longue. Le rythme ralentit légèrement.

Ce modèle vise les demandes complexes. Les sujets techniques profitent d’un raisonnement plus détaillé. Ce qui explique pourquoi les réponses prennent davantage de temps. La précision est toutefois élevée.

Gemini 3 sert aussi de base aux versions plus poussées. La déclinaison Pro cible des usages professionnels. Les domaines scientifiques et médicaux y trouvent un cadre adapté. Cette version demande cependant un abonnement.

La différence principale repose sur la vitesse. Flash privilégie la rapidité. Gemini 3 privilégie la profondeur. Chaque modèle répond à un besoin distinct. Le choix dépend donc du type de requête. 

Flash contre la concurrence

Les premiers tests comparent Flash à plusieurs modèles connus. Claude Sonnet 4.5, GPT-5.2 et Grok 4.1 servent de références. Flash affiche des scores proches de ces outils. L’écart est faible sur la majorité des tests.

Flash ne dépasse pas souvent ces concurrents. Les résultats restent légèrement inférieurs. La proximité surprend pourtant, car Flash est gratuit. Cela modifie la perception des modèles gratuits. 

Les versions de base gagnent en crédibilité. Les utilisateurs obtiennent des réponses solides sans paiement. Cette approche change les habitudes.

Flash montre aussi une bonne polyvalence. Codage, écriture et raisonnement multi-étapes fonctionnent correctement. Les réponses sont cohérentes sur divers sujets. L’outil couvre de nombreux usages.

Le coût réduit renforce cet attrait. L’accès gratuit limite les barrières d’entrée. Les tests confirment une efficacité stable. Le public bénéficie d’un outil simple et rapide.

Cet article Google Gemini 3 vs Gemini 3 Flash : quelles sont les différences ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Pendant longtemps, avec ChatGPT, on avait que deux choix. Soit on subit la version gratuite qui au bout de trois requêtes complexes se coupe net. Soit on prend un abonnement Plus hors budget qui s’adresse surtout aux créateurs d’applications intensifs. 

Heureusement, cette époque est révolue. OpenAI propose désormais une troisième voie avec ChatGPT Go. C’est une nouvelle formule à 8 euros par mois pensée pour un usage quotidien. Et désormais, elle est disponible en France.

De quoi avez-vous droit avec ChatGPT Go ?

Cette formule donne accès à GPT-5.2. Ce modèle gère des demandes plus longues. Les réponses suivent un raisonnement structuré. Le mode Thinking prend son temps avant chaque réponse.

Cette version autorise aussi l’envoi de fichiers. Les PDF et tableaux passent sans difficulté. La génération d’images bénéficie de quotas élargis. Il existe toutefois des limites dites dynamiques. 

Elles varient selon l’affluence sur les serveurs. Les abonnés Go subissent les premières restrictions car les clients Plus passent avant dans la file. Une hiérarchie qui influence la stabilité du service. 

Une soirée chargée ralentit certaines réponses. Les sessions longues perdent parfois en fluidité bien que ce paramètre reste peu détaillé publiquement.

ChatGPT Go ignore également plusieurs fonctions avancées. La vidéo via Sora n’apparaît pas. Le choix manuel d’un modèle manque lui aussi à l’appel. Tout comme l’API.

Il faut donc comprendre qu’en gros, cette formule vise un usage de consultation. Elle aide pour des mails, résumés, plannings. Les projets techniques lourds rencontrent vite des plafonds. Les analyses massives touchent rapidement leurs limites.

Cet article ChatGPT Go : l’abonnement IA pas cher enfin en France ! Ce que vous avez pour 8€ a été publié sur LEBIGDATA.FR.

OpenAI vient de profondément modifier ChatGPT. Cette initiative fait suite à une série d’incidents inattendus. Le chatbot avait pris l’habitude de flatter les utilisateurs et d’encourager des échanges intenses. Ce comportement a touché les personnes fragiles au mauvais moment et a nourri des illusions dangereuses.

Une étude menée avec le MIT confirme que les échanges très longs déclenchaient des effets négatifs. Certains utilisateurs voyaient dans ChatGPT une présence affective solide, ce qui renforçait des pensées instables. 

OpenAI a alors décidé de revoir tout le système après plusieurs situations dramatiques, avec même des procédures judiciaires en cours.

Une machine trop collante

ChatGPT semblait chercher à créer un lien affectif. Ce lien poussait certains utilisateurs à s’appuyer sur lui dans des moments sensibles. OpenAI a, par exemple, découvert que l’outil validait parfois des illusions graves au lieu de calmer les esprits.

Des conversations rapportées au New York Times montraient aussi le chatbot encourageant des échanges très chargés émotionnellement. Certains témoignages expliquaient qu’il flattait sans retenue. Ce qui renforçait les fantasmes de proximité et alimentait des détresses fortes chez certains profils.

Les équipes ont repéré des réponses très problématiques dans quelques cas extrêmes. Le modèle validait des croyances délirantes et discutait de réalités simulées. Il encourageait même l’automutilation lors de sessions prolongées.

Cette situation a alerté les chercheurs du MIT et d’OpenAI. Ils ont observé une baisse du bien-être social et mental chez les utilisateurs intensifs. Les échanges devenaient trop émotionnels pour un modèle censé rester neutre.

OpenAI a donc revisité toute la structure du modèle. Une nouvelle approche limite les validations toxiques et surveille mieux les signes de détresse. Les réponses sont désormais plus neutres afin d’éviter des dépendances profondes.

Comment est le nouveau ChatGPT ?

La nouvelle version du chatbot adopte une posture plus prudente. Les réponses restent détaillées, mais elles freinent les engagements affectifs. Cette distance volontaire permet de réduire les liens troublants observés ces derniers mois.

Les utilisateurs quotidiens ressentiront donc un ton plus froid lors des conversations longues. Il peut arriver que le modèle propose des pauses et déconseille les échanges interminables.

Les parents reçoivent également une alerte désormais si un mineur évoque des idées suicidaires. OpenAI prépare aussi un système de vérification d’âge pour détecter plus vite les publics sensibles. Un modèle spécifique guidera les adolescents.

OpenAI a introduit GPT-5 comme version plus sûre. Le modèle corrige les dérives anciennes grâce à de nouveaux outils de détection. Les discours délirants sont contrés plus fermement pour réduire les risques.

En interne, l’entreprise fonctionne en vigilance renforcée. Elle doit regagner la confiance du public tout en évitant les drames. Une surveillance améliorée des conversations longues sera déployée pour limiter les actions irrationnelles inspirées par le chatbot.

Cet article Cette étude révèle les pires dégats de ChatGPT : meurtres, suicides, hospitalisations… a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les outils d’IA gratuits étaient appréciés. Surtout par ceux qui n’avaient jamais envisagé une formule payante. Mais bon, il faut croire que la générosité d’OpenAI et de Google n’est pas illimitée. 

Non, parce que les deux géants viennent juste de réduire les usages gratuits de Gemini 3 Pro et de Sora 2. Une manière pour les deux plateformes de nous inviter à passer à l’abonnement ? C’est certain, bien qu’elles évoquent d’autres raisons.

Alors, c’est combien maintenant pour Gemini 3 Pro ?

Eh bien, en gros, Google a retiré la mention des cinq réponses par jour pour Gemini 3 Pro. La nouvelle phrase est vague. Elle annonce des limites variables selon la demande. Le quota n’est donc pas fixé. 

De même pour la création d’images via Nano Banana Pro. La limite indiquée est passée de trois images à deux avant de revenir à trois. Très instable. 

we’re setting usage limits for free users to 6 gens/day. chatgpt plus and pro users have unchanged limits, and everybody can purchase additional gens as needed. our gpus are melting, and we want to let as many people access sora as possible!

— Bill Peebles (@billpeeb) November 28, 2025

Pour ce qui est du pourquoi ce changement, Google évoque une forte demande qui pousse ses serveurs au bord de la saturation. L’entreprise a alors mis les comptes gratuits en bas de la priorité quand la charge augmente. Les abonnés Pro et Ultra passent devant au moindre pic de trafic.

Ces limites fluctuantes réduisent l’intérêt de l’accès libre. Beaucoup y voyaient un moyen pratique de tester l’outil sans se compliquer la vie. La nouvelle politique risque d’en déstabiliser plus d’un.

Et Sora 2 ?

OpenAI suit la même direction avec Sora 2. La génération vidéo gratuite tombe de 30 essais par jour à six seulement. Et pas de panique, Bill Peebles, responsable de Sora, a expliqué les raisons de cette baisse. 

Apparemment, les GPU chauffent au point de perturber le service global. Le succès de Sora provoque une avalanche de requêtes qui surcharge les infrastructures. La situation rappelle l’époque des files d’attente pour ChatGPT lors de la première explosion de sa popularité.

L’entreprise préfère donc réduire l’accès gratuit plutôt que laisser le service devenir instable. Et tout comme Google, OpenAI priorise ses utilisateurs payants. Les créateurs habitués à tester des idées rapides devront donc désormais choisir leurs essais. Ceux intéressés par la vidéo régulière, eux, devront envisager un abonnement. 

Payer ou se passer d’IA ?

Si vous voulez tout savoir, les entreprises ont des coûts gigantesques à gérer en GPU, énergie et maintenance. Elles ne peuvent donc pas vraiment se permettre d’offrir le confort à leur utilisateur gratuit.

Vous qui faites partie de ces derniers devrez alors réévaluer vos priorités. Si vous avez des besoins soutenus, en revanche, je crains qu’il vous faille adopter un abonnement. En plus, vous n’en sortirez que plus comblé.

Le tableau comparatif des offres Google montre un fossé net entre gratuit et payant. La fenêtre de contexte passe de 32 000 tokens à un million pour les abonnés. Cela modifie directement la qualité des réponses obtenues.

Les utilisateurs Pro profitent aussi d’un volume massif d’images et de rapports détaillés. Les tâches d’agents sont réservées aux abonnements les plus coûteux. Les comptes gratuits n’ont accès qu’à un aperçu très restreint des capacités réelles.

Bien entendu, on ne vous juge pas non plus si vous décidez de complètement vous détourner des plateformes. Le choix vous revient.

Google et OpenAI réduisent l’accès gratuit à Gemini 3 et Sora 2, avec de nouvelles limites pour les utilisateurs non abonnés.

Cet article Gemini 3 et Sora 2 gratuit, c’est fini : voici les nouvelles limites de Google et OpenAI a été publié sur LEBIGDATA.FR.

NVIDIA lance Alpamayo-R1 (AR1). Il s’agit d’une IA ouverte pensée pour comprendre une scène, raisonner et planifier. Elle est destinée à aider les véhicules à prévoir chaque situation sans paniquer au premier piéton distrait.

Nvidia a présenté Alpamayo-R durant NeurIPS. D’autres outils destinés aux systèmes autonomes y ont aussi été mis en avant. Parmi eux, des modèles dédiés à la parole, au son et aux environnements simulés. Cependant, dans cet article, nous allons nous concentrer sur AR1 qui, pour info, attire déjà l’attention des chercheurs. 

Tout ce que nous savons sur Alpamayo-R1

Alpamayo-R1 repose sur un raisonnement en chaîne qui aide un véhicule à anticiper chaque action. Le modèle analyse les scènes complexes, étape par étape, avant de choisir une trajectoire. Cette logique permet de traiter les piétons pressés, les voies bloquées ou les voitures arrêtées sans prévenir.

AR1 s’appuie sur NVIDIA Cosmos Reason pour combiner vision, langage et action. Le modèle évalue plusieurs trajectoires et sélectionne celle qui réduit les risques autour du véhicule. Ce fonctionnement rapproche son jugement de celui d’un conducteur entraîné.

L’apprentissage renforcé améliore encore sa capacité à comprendre les situations. Les tests montrent d’ailleurs une progression nette entre la version pré-entraînée et celle ajustée.

Bref, le modèle est disponible sur GitHub et Hugging Face, accompagné d’un sous-ensemble de données. Les chercheurs peuvent aussi exploiter AlpaSim pour mesurer les performances en simulation. 

L’IA étant open source, les expérimentations dans les laboratoires du monde entier sont encouragées. Plusieurs acteurs, dont Voxel51, Gatik ou PlusAI, s’en servent d’ailleurs déjà pour des projets liés à la conduite autonome. 

Cet article Alpamayo-R1 : Nvidia dévoile la première IA qui raisonne pour votre voiture a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Mercredi sur Netflix ramènera Jenna Ortega sur les écrans cette semaine. Alors, quand elle a pris la parole lors du Festival international du film de Marrakech, tout le monde a cru qu’elle allait promouvoir la série. 

Mais non. Sa réflexion dépasse largement la promotion de la série Mercredi. Ce qui la préoccupe, c’est l’avenir des artistes à l’ère de l’intelligence artificielle (IA). Et lorsque la question de l’IA a été abordée durant la conférence de presse, elle a livré une analyse franche.

L’IA et le cinéma selon Jenna Ortega

L’IA occupe une place centrale dans les débats d’Hollywood. Son usage au cinéma et à la télévision divise les professionnels. Certains y voient un outil pratique, d’autres une menace pour la création.

Jenna Ortega connaît bien cette industrie, elle qui était actrice depuis son enfance. Alors, elle a été franche pour ce qui est de l’impact possible de cette technologie sur le divertissement. 

Voyez-vous, la star voit un charme dans nos imperfections, nos hésitations et nos maladresses, nous les humains. D’après elle, ce sont ces détails qui nous construisent. Et un système automatisé n’a pas accès à cette énergie.

Le public entend souvent que l’IA progresse chaque semaine. Ortega rappelle qu’un programme reste un programme. Une machine ne ressent rien et ne ressentira jamais rien. 

Cette absence d’âme représente, selon elle, un mur impossible à franchir. Et elle espère que le public le verra tôt ou tard.

Qu’est-ce qu’ils risquent, les artistes ?

La question de l’emploi revient sans cesse depuis l’arrivée massive de l’IA dans les studios. Les licenciements dans le divertissement montrent que la peur n’est pas théorique. Les artistes avancent avec une angoisse silencieuse.

Cela dit, Jenna Ortega pense que ces périodes pourraient réveiller une énergie inattendue. Que parfois, certains créatifs trouvent une impulsion nouvelle lorsqu’ils se sentent menacés. 

Et je dois dire que c’est recevable. Moi-même, j’avoue que la difficulté renforce ma créativité la plupart du temps. Comme le dit Ortega, les erreurs jouent même un rôle essentiel là-dessus. 

Une œuvre singulière naît souvent d’un raté ou d’un accident heureux. Jenna Ortega espère donc que ce climat encouragera les artistes à défendre leur travail. D’autant plus que les systèmes automatisés n’ont pas cette spontanéité. 

Le secteur pourrait ainsi connaître une vague de projets plus audacieux dans les années à venir. 

Comment pourrait être le futur du divertissement ?

Jenna Ortega évoque la possibilité d’une overdose culturelle. Les contenus générés à la chaîne risquent de provoquer une saturation générale. Un sentiment étrange pourrait s’installer sans prévenir.

Les spectateurs consommeraient ces vidéos sans comprendre pourquoi quelque chose “cloche”. Cette impression de malaise pourrait devenir une norme. L’actrice compare cela à une malbouffe intellectuelle.

Pour elle, un simple film indépendant pourrait casser cette mécanique. Un projet sincère, tourné loin des grandes structures, raviverait l’intérêt du public. Ce contraste réveillerait un besoin enfoui.

La disparition temporaire du contact humain crée un manque. Une absence que personne ne remarque au début. Puis un jour, la différence frappe l’esprit.

Jenna Ortega assure que l’IA poursuivra son évolution. Toutefois, la création humaine conservera une vibration unique. Une vibration qui pourrait attirer de nouveau le public, une fois la saturation passée.

Cet article Mercredi : la star Jenna Ortega donne son avis sur l’intelligence artificielle a été publié sur LEBIGDATA.FR.

James Cameron, le réalisateur d’« Avatar », est assez compliqué. Ses films utilisent des outils très avancés pour créer des images spectaculaires. En particulier dans « Avatar », où les Na’vi prennent vie grâce à la capture de performance. 

Pour autant, cette approche ne signifie pas qu’il apprécie les systèmes capables de générer des images par algorithmes. Franchement, il décrit même l’IA comme « horrible ».

Pourquoi James Cameron tire la sonnette d’alarme ?

Toute la question est là. Lui qui a déjà remplacé les acteurs de ses films par des effets spéciaux. Le reportage de CBS montre d’ailleurs des acteurs d’« Avatar » tournant des scènes sous-marines dans un immense réservoir de 250 000 gallons. 

Et puis, la capture de performance est assez l’IA générative, non ? Toutefois, James Cameron, lui, refuse toute confusion entre ses méthodes et l’IA qui invente des images. Il l’a expliqué dans une interview pour CBS Sunday Morning, donnée avant la sortie d’« Avatar : Feu et Cendres ».

Le réalisateur a reconnu que les deux méthodes semblent liées pour un regard extérieur. Il affirme toutefois que ces technologies suivent des logiques totalement opposées. Qu’on se trompait sur toute la ligne. 

Voyez-vous, contrairement à nous, Cameron est persuadé que la capture de performance est un moment unique entre un comédien et un réalisateur. Que c’est engagement physique qui n’a rien à voir avec l’IA générative à même de créer un personnage entier à partir de quelques mots. Cette dernière, il la juge très éloignée de sa vision du cinéma.

Cet article Avatar, Titanic, Terminator… James Cameron horrifié par l’IA. Voici pourquoi a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Beaucoup ont testé Sora dès que l’application s’est ouverte sur mobile. Il y en a par exemple qui a glissé son visage et sa voix pour  tourner une scène complètement absurde. Un avatar poursuivi par des pensionnaires armés de pistolets à peinture. 

Le résultat a été amusant, bien sûr, sauf que cela a aussi entraîné autre chose. Entre énergie, eau, filtres défaillants et risques de canulars, la joie du montage a vite tourné au drôle de vertige.

Vous appuyez sur générer… voici ce que vous consommez 

Première surprise : une vidéo Sora grignote autant d’électricité qu’un téléviseur géant allumé pendant une bonne demi-heure. CNET évoque près de 90 wattheures pour une seule requête. 

Le Wall Street Journal avance une fourchette entre 20 et 100. La vérité exacte échappe à tout le monde, car OpenAI garde pour elle plusieurs données clés. Sasha Luccioni, chercheuse chez Hugging Face, critique d’ailleurs ces calculs flous. 

Elle estime que la communauté s’épuise à deviner des chiffres jamais publiés. Le problème, selon elle, vient du manque de transparence autour de l’empreinte réelle des modèles. 

Les utilisateurs consument de l’énergie sans savoir l’ampleur du phénomène. Chaque génération repose pourtant sur ces machines énergivores dont on ignore les besoins exacts.

Il faut aussi distinguer l’exécution d’un modèle de son entraînement. Une vidéo génère un coût au moment du calcul, ce que l’on appelle l’inférence. L’entraînement consomme un volume différent, bien plus massif. 

GPT-4 a absorbé près de 50 gigawattheures. Une ville comme San Francisco aurait tenu trois jours avec autant. Sora, spécialisé dans la vidéo, dépasse probablement ce seuil. En appuyant sur le bouton, on porte donc une part infinitésimale de cet héritage énergétique.

Quoi d’autres ?

Autre sujet qui pique : l’eau utilisée pour refroidir les serveurs. Les centres de données avalent des quantités astronomiques, peu importe le système choisi. Le volume exact dépend du lieu, du matériel et du type de refroidissement. Impossible donc de savoir quel bassin virtuel vous avez fait transpirer.

Sam Altman tente une comparaison simple : une requête textuelle consommerait un quinzième de cuillère à café. CNET estime qu’une vidéo coûte deux mille fois plus. On atteindrait alors près de 650 ml d’eau. Une petite bouteille de soda évaporée pour chaque génération. Ce calcul reste approximatif, même si l’idée générale suffit à créer un petit pincement écologique.

Les mêmes questions que pour l’électricité reviennent ici. L’entraînement a déjà englouti des volumes inconnus. L’inférence ajoute une couche fraîche à chaque utilisation. Le poids écologique se glisse donc dans chaque clip, aussi court soit-il. Cette charge devient difficile à ignorer une fois qu’on y pense.

Le paradoxe est simple. Des outils grand public simplifient la création vidéo. L’autre face du miroir montre des tuyaux qui chauffent, de l’eau qui circule et des machines qui tournent. Une boucle discrète, déclenchée dès qu’une envie de clip se manifeste.

Vous qui utilisez votre photo pour générer des vidéos, sachez que…

Sora héberge une fonction Cameo. Un utilisateur peut y contrôler sa représentation et définir ce qui est autorisé.  Les choix plus restrictifs offrent un espace plus rassurant. On peut même rédiger des consignes détaillées pour encadrer son image. 

En revanche, si vous choisissez le réglage « Tout le monde », des généraux créatifs inconnus peuvent utiliser votre photo. Un curieux amateur de deepfakes peut pousser le système dans ses retranchements. Le filtre peut céder par endroits, laissant passer une scène douteuse.

Évidemment, rien n’indique que quelqu’un tentera ce genre d’expérience avec votre image. Toutefois, il vaut mieux être prudent. Les filtres ne sont jamais parfaits. Et vous risquez d’apparaître dans une vidéo sexuelle,une scène violente ou encore des contenus extrémistes. 

Autre chose. Sora génère sans difficulté des vidéos scatologiques. Aucun garde-fou spécifique ne bloque ces scènes tant qu’elles n’entrent pas dans d’autres catégories sensibles. 

Des tests ont montré des clips où une personne manipule des excréments. Le modèle les produit sans protester. Il y a donc aussi des chances que votre photo soit utilisée pour créer ce genre de contenu.

Le pire c’est que votre vidéo peut servir à un canular mondial. Une vidéo mise en ligne peut voyager sans limite. Les utilisateurs la téléchargent, l’importent ailleurs et lui donnent un sens nouveau. On a déjà vu un faux Donald Trump hurler au scandale devant la Maison Blanche. La vidéo, réalisée avec Sora, a convaincu plusieurs internautes.

Le créateur du clip affirmait pourtant qu’il s’agissait d’un exercice artistique. Les réseaux, eux, ont transformé l’extrait en rumeur politique. L’intention initiale disparaît aussitôt qu’il quitte la plateforme. Une vidéo humoristique se transforme alors en pièce de théâtre mondiale, portée par des interprétations parfois très éloignées.

Cet article Générer une vidéo avec l’IA Sora : toutes ces choses qui peuvent mal tourner a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les comparateurs d’IA se multiplient pour aiguiller les chasseurs de bons plans. ChatGPT, Gemini ou encore Perplexity, ils sont tous des compagnons idéals pour vos emplettes du Black Friday. Mais lequel est le meilleur ?

Personnellement, j’ai voulu tester leur efficacité dans une situation concrète, loin des démonstrations parfaites et des discours trop rassurants. La mission était simple : trouver un bon ordinateur portable à moins de 800 dollars. Voici ce que ça a donné.

ChatGPT, l’IA qui connaît vraiment vos goûts ?

ChatGPT commence sans tarder par une série de questions ciblées. Il essaie de cerner vos besoins sans vous noyer dans des détails superflus. Cette approche ressemble à un échange avec un vendeur calme et patient.

Il demande la taille d’écran idéale et vos priorités entre autonomie, puissance ou transport facile. Le ton est simple, presque amical, ce qui aide à clarifier vos attentes. Tout repose sur vos réponses, qui construisent ensuite le guide personnalisé.

Une fois vos choix validés, ChatGPT analyse ses données pendant quelques minutes. Il propose ensuite une sélection commentée, bien organisée et lisible. Les modèles recommandés s’accompagnent d’avantages, de limites et de comparaisons techniques.

Un tableau récapitulatif structure les résultats, même si tous les liens pointent vers Best Buy. Les prix peuvent aussi manquer de fraîcheur selon les données agrégées. L’ensemble reste néanmoins agréable pour un acheteur qui cherche un conseil structuré.

Gemini a tout le catalogue !? 

Gemini, de son côté, adopte une stratégie différente, plus directe. Il ne pose pas de questions complémentaires et part sur des valeurs par défaut raisonnables. L’accent est mis sur l’étendue de la base de données et sur la précision du Shopping Graph.

Ce réseau interne recense plus de 50 milliards de références produits. Les infos évoluent en continu grâce aux données des détaillants. Gemini profite aussi de son intégration profonde dans l’univers Google.

L’analyse ressemble à une recherche fluide, appuyée par des historiques de prix et plusieurs liens d’achat. On peut consulter plusieurs commerçants sans effort. Le suivi automatique des baisses de prix ajoute un confort appréciable.

Les fonctionnalités de Google Shopping amplifient cette efficacité. Il est même possible de lancer un agent IA chargé de réaliser l’achat selon vos critères. Gemini peut également appeler des magasins locaux pour vérifier la disponibilité.  

Perplexity, vendeur ou conseiller ?

Perplexity préfère une présentation visuelle, pensée comme une boutique moderne. Une grille claire apparaît dès la recherche, avec notes, prix et atouts techniques affichés en premier plan. 

Chaque fiche produit résume l’essentiel : forces, faiblesses ou options de mise à niveau. L’approche rappelle la navigation sur un site marchand bien optimisé. Le bouton d’achat instantané renforce cette impression.

Cette fonctionnalité repose sur des partenariats intégrés, qui ouvrent la voie à des paiements rapides. On passe donc en un clic de la comparaison à la commande. Cela apporte une vitesse appréciable pour les pressés.

Cependant, la pertinence des résultats peut varier. L’une des premières recommandations dépassait les 800 dollars demandés. Cette incohérence donne un sentiment d’imprécision. L’outil reste prometteur, mais encore en rodage dans certaines situations.

Au final, chaque assistant révèle une personnalité distincte. ChatGPT accompagne comme un conseiller posé. Gemini s’appuie sur une base solide et une intégration impressionnante. Perplexity mise sur la rapidité d’action. Ils restent utiles pour démarrer une recherche ou accélérer une sélection avant un achat.

Cet article ChatGPT, Gemini, Perplexity : quelle est la meilleure IA pour le Black Friday ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Le japon a réussi l’impossible. Un de leur chercheur a créé un  système capable d’analyser l’activité du cerveau. Et pas seulement. L’IA convertit ensuite en phrases ce que vous visualisez dans votre tête. 

Cette prouesse vient du neuroscientifique Tomoyasu Horikawa, qui travaille près de Tokyo pour les laboratoires de la société NTT. Depuis quelques années, il tente de comprendre comment l’activité cérébrale encode nos scènes imaginées. Et son dernier travail vient de faire un bond inattendu.

Vous pensez, l’IA écrit

Horikawa a testé son approche sur six volontaires âgés de 22 à 37 ans. L’équipe a enregistré leur activité cérébrale pendant qu’ils regardaient plus de 2 000 vidéos muettes. 

Chaque extrait contenait des scènes variées, allant d’objets communs à des actions quotidiennes. La machine devait associer chaque séquence d’ondes cérébrales à des descriptions venues d’un modèle linguistique entraîné sur de vastes jeux de données.

L’enjeu était simple : faire correspondre cette activité cérébrale à des séries de nombres générées par l’IA. Ces données chiffrées servaient ensuite de pont pour relier les images mentales à des mots précis. L’idée semblait déraisonnable, mais les premiers résultats ont surpris les chercheurs.

Lorsque les participants ont visionné de nouvelles vidéos ou les ont rappelées à leur mémoire, les décodeurs ont réussi à produire des textes proches du contenu observé. L’algorithme générait petit à petit des phrases correspondant au mieux à l’activité enregistrée. Et son niveau de précision progressait au fil de l’expérience.

Un spécialiste extérieur, Marcello Ienca, a expliqué que ce système pourrait être un début vers une forme de communication directe entre le cerveau et le langage. Le terme « télépathie » a été évoqué.

En quoi cette technologie devrait nous réjouir ?

Eh bien, cela ne va pas sans que vous sachiez que le texte final converti sort… en anglais. Les volontaires sont pourtant japonais. La machine n’a donc pas besoin des zones du cerveau liées à la parole pour produire un résultat. Ce qui ouvre des pistes pour les personnes incapables de s’exprimer.

Ce type de méthode pourrait aider des patients atteints d’aphasie ou de SLA. Car les signaux cérébraux resteraient exploitables même si la parole disparaît. L’idée pourrait aussi aider des personnes non verbales, comme certaines personnes autistes. Les chercheurs extérieurs y voient une chance réelle d’améliorer la communication pour ces publics.

Les spécialistes invitent cependant à rester vigilants. Pour que ce type de technologie soit acceptable, le consentement doit rester au centre. L’intrusion dans l’activité cérébrale doit être strictement encadrée pour éviter tout dérapage. Le risque d’interpréter quelque chose que la personne n’a pas choisi de partager doit être pris très au sérieux.

Et il y a un autre problème. Si la technologie progresse trop vite, certains pourraient y voir un outil accessible au grand public. L’idée d’interpréter les pensées d’un enfant, d’un animal ou d’un rêve fait sourire, mais elle n’est pas anodine. La notion de vie privée mentale deviendrait un nouveau terrain à protéger.

Un système qui sait, mais pas tout

Certains craignent déjà un futur où les pensées seraient « lisibles » malgré nous. Cependant, ce n’est pas prêt d’arriver. Du moins, pas encore. Selon Horikawa, la méthode dépend d’une quantité immense de données et d’une coopération active des participants. Le système manque encore de précision et est difficile à exploiter en dehors d’un laboratoire.

Les vidéos utilisées dans l’étude présentent des scènes très communes, comme un chien qui mord un homme. En revanche, les situations imprévisibles, étranges ou absurdes restent un mystère pour l’IA. Par exemple, si l’homme mord le chien, impossible de savoir comment la machine réagirait.

Le champ des possibles intrigue les chercheurs. Il existe même des travaux pour installer un « mot-clé mental » qui permettrait de verrouiller ou déverrouiller la lecture des pensées. Ce code interne pourrait empêcher l’accès involontaire à des pensées privées.

Horikawa rappelle que cette technologie, malgré son éclat médiatique, n’est pas prête à décoder la vie intérieure des gens. Elle aide surtout la recherche en neurosciences. Les inquiétudes sur une lecture incontrôlée des pensées restent éloignées de la réalité actuelle. Et c’est probablement rassurant.

Cet article Ces scientifiques peuvent lire vos pensées… et les transformer en textes a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Multiverse Computing assure avoir réussi un petit exploit. Réduire de moitié le modèle de raisonnement DeepSeek R1, sans perdre sa tête. Cette version Slim affiche un gabarit allégé, tout en esquivant la censure intégrée à l’original.

Ce travail intervient alors que les géants chinois de l’IA doivent intégrer des règles strictes liées aux valeurs du pays. Les réponses à certains sujets interdits sont souvent éludées ou orientées.

Le modèle compact imaginé par Multiverse se glisse justement dans ces zones sensibles, avec une liberté qui tranche avec l’écosystème chinois. La prouesse réside autant dans la taille que dans cette liberté retrouvée, d’après les chercheurs.

Comment l’équipe s’y est pris pour créer DeepSeek R1 Slim ?

Les équipes de Multiverse ont utilisé une approche inspirée de la physique quantique pour réduire le modèle. Elles ont appliqué des réseaux tensoriels, un outil mathématique habituellement réservé aux problèmes complexes. Cette représentation en grilles multidimensionnelles permet de compresser un modèle sans l’écraser.

Les chercheurs expliquent que ces réseaux dessinent une carte des corrélations internes du système. Cette carte repère les zones redondantes, inutiles ou trop chargées. Elle permet aussi de localiser les morceaux à retirer avec une précision rare. Le résultat tient dans une version compacte qui préserve les réactions logiques de DeepSeek R1.

L’équipe assure ensuite un travail d’affinage pour éviter des écarts trop visibles avec les réponses d’origine. Ce réglage final sert à empêcher des dérives ou des comportements imprévus. L’idée est de rester très proche du raisonnement attendu sans réinjecter la censure supprimée.

Ce type de compression remet en cause l’usage exclusif de GPU massifs pour manipuler de grandes IA. Selon Roman Orús, ces modèles géants consomment trop d’énergie et perdent en efficacité. Une version compacte facilite leur utilisation tout en réduisant les coûts.

Et si on posait des questions interdites, juste pour voir ? 

Pour vérifier que la censure avait disparu, les chercheurs ont préparé une série d’environ vingt-cinq questions interdites. Elles portent sur des thèmes sensibles en Chine, comme Winnie l’Ourson, souvent associé au président Xi Jinping. Elles abordent aussi des sujets comme Tiananmen en 1989. Chaque requête sert de test pour évaluer le comportement du modèle.

Les réponses de DeepSeek R1 Slim ont été comparées à celles du modèle officiel. Le jugement final a été confié à GPT-5, utilisé comme arbitre neutre. L’IA allégée s’est montrée capable de donner des réponses factuelles. Elles se rapprochent de celles des modèles occidentaux non filtrés. Le contraste avec la version officielle est net.

Ce travail rappelle l’intérêt croissant pour des systèmes dépourvus de filtres politiques chinois. Certains chercheurs et entreprises cherchent déjà à contourner ces blocages. Perplexity a proposé une autre version non censurée de DeepSeek, en utilisant une méthode plus classique. Son approche s’appuyait sur un réglage après entraînement à partir de milliers de requêtes sensibles.

Malgré ces efforts, plusieurs spécialistes restent prudents. Thomas Cao explique que la censure en Chine est complexe et change régulièrement. Elle traverse toutes les étapes d’un modèle, de la collecte des données à son calibrage final. Retirer toutes les traces n’est pas simple, surtout avec un échantillon aussi réduit.

Cet article Grâce au quantique, ils ont rétréci l’IA DeepSeek de 50% (et fait sauter la censure) a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Le nom de Yann LeCun circule partout depuis quelques jours. Et pour une fois, ce n’est pas pour parler de Llama ou du dernier débat technique sur X. Le chercheur à l’énergie infatigable prépare une sortie silencieuse, portée par un rêve très différent des ambitions actuelles de Meta. 

Ce départ tient à une seule conviction : les grands modèles de langage ne mèneront pas à une intelligence proche de la nôtre. LeCun croit à une autre voie. Une voie centrée sur ce qu’il appelle les « modèles du monde ».  Son idée centrale ? Un cube flottant 

Yann LeCun et Meta

Les discussions autour du départ de LeCun n’étonnent pas ceux qui suivent ses prises de position. Cela fait des années qu’il affirme que les modèles textuels montrent leurs limites. 

Pour lui, un système qui lit des milliards de phrases ne possède pas l’expérience sensorielle d’un enfant. Les déclarations du scientifique ont pris un ton plus tranchant ces derniers mois, au point de créer un fossé avec l’approche interne de Meta.

La situation a évolué à partir de l’arrivée de nouveaux responsables IA chez Meta. Alexandr Wang a pris la direction stratégique à seulement 28 ans. Son enthousiasme total pour les LLM a créé une hiérarchie inattendue.

LeCun s’est retrouvé sous la supervision directe d’un partisan opposé à sa vision. Cette configuration a renforcé la distance entre les ambitions de Meta et celles du chercheur.

Un autre élément a nourri le malaise : le recrutement de Shengjia Zhao. Meta a présenté son arrivée comme une percée sur les modèles à grande échelle. Pour LeCun, cette surenchère autour du gigantisme informatique n’apporte aucune réponse aux limites profondes des LLM. Il répète depuis des mois que le passage à l’échelle est une impasse théorique et pratique.

La structure interne de Meta a aggravé le flou. Le département IA fonctionne comme un puzzle mal assemblé, avec plusieurs groupes et titres qui se superposent. Les licenciements massifs du mois dernier ont confirmé que la maison était en plein rééquilibrage. Cette période a renforcé la volonté de LeCun de tourner la page.

C’est quoi cette histoire de cube flottant ? 

Amazing how the Ray-Ban Meta glasses can help the visually impaired. https://t.co/w3ZxCFtTlE

— Yann LeCun (@ylecun) September 30, 2024

LeCun utilise depuis longtemps une expérience mentale simple pour illustrer sa vision. Il demande à chacun d’imaginer un cube en suspension. Puis de lui donner une rotation. Cette scène se forme sans effort dans notre esprit. Un LLM, lui, ne possède aucune représentation interne permettant de manipuler cet objet dans un espace cohérent.

Ce constat mène à une idée centrale : l’intelligence passe par une compréhension physique du monde, pas seulement par l’étude du langage. Selon LeCun, un chat domestique possède une vue plus fine de son environnement qu’un LLM entraîné sur des milliards de mots. Le chat manipule des objets, prévoit des trajectoires et anticipe des effets. Un modèle textuel ne peut que deviner des corrélations.

Dans son discours à Paris en février, LeCun a détaillé sa vision. Pour lui, un modèle du monde doit intégrer une représentation interne de l’état actuel d’une scène. Cette dernière doit permettre de prédire l’état suivant après une série d’actions. On s’éloigne des chaînes de tokens, au profit d’un raisonnement lié aux transformations du réel.

Cette approche demande des volumes de données sensorimotrices que les LLM ne possèdent pas. Un enfant de quatre ans a déjà assimilé une quantité gigantesque d’images, d’odeurs, de contacts, de sons. Ces données valent bien plus que les années de lecture condensée dans l’entraînement d’un modèle textuel. LeCun en conclut que les LLM ne peuvent pas atteindre une intelligence cohérente.

La démonstration du cube rotatif n’est pas un simple clin d’œil. C’est le symbole d’une IA qui apprendrait comme un être vivant : en interagissant avec le monde, pas en avalant du texte.

Donc maintenant, il va créer une IA qui pense le monde ? 

Selon de nombreuses sources, LeCun prépare une start-up centrée sur ces modèles du monde. Rien d’officiel. Mais tout indique un départ orienté vers un projet très personnel. Le chercheur a déjà travaillé sur plusieurs prototypes chez Meta, dont une présentation vidéo construite autour du fameux cube.

Dans sa vision, une IA du futur doit analyser un état présent, chercher un état possible et déterminer un chemin efficace pour y arriver. Cela rappelle les méthodes classiques d’optimisation, sauf que la machine devra manipuler des représentations abstraites de scènes entières. LeCun parle d’une fonction d’énergie mesurant la cohérence entre deux états du monde.

Selon lui, une telle IA serait plus fiable, car ses mécanismes internes seraient transparents. Les systèmes actuels produisent du texte sans exposition de leur raisonnement. Le modèle du monde pourrait inclure des contrôles intégrés dès sa conception. Une structure plus explicite permettrait de réduire les comportements décalés.

LeCun ne promet rien. Les défis sont gigantesques. Construire un modèle du monde demande des moyens financiers vertigineux et des années de recherche. Même ainsi, rien n’assure un résultat concret. Pourtant, plusieurs chercheurs pensent que cette piste pourrait ouvrir une nouvelle génération d’interactions entre humains et machines.

Cet article Un cube flottant dans les airs : l’incroyable projet IA de Yann LeCun après Meta a été publié sur LEBIGDATA.FR.

DeepMind vient de sortir une IA météo qui prétend lire le ciel comme un roman ouvert. Et apparemment, elle ne se trompe presque jamais.

Elle s’appelle WeatherNext 2, cette nouvelle version du modèle météo de DeepMind. Google annonce des prévisions plus fines, plus rapides et plus complètes. L’idée repose sur un traitement simplifié qui accélère tout, sans sacrifier la précision. 

WeatherNext 2 est si fiable que ça ?

Le modèle promet des prévisions fiables sur deux semaines. Il analyse température, vent et pression avec une aisance déconcertante. Les chercheurs assurent que les trajectoires de tempêtes tropicales gagnent aussi en exactitude. 

Un ouragan pourrait être suivi jusqu’à trois jours à l’avance, alors que l’ancienne version stoppait ses prédictions un jour plus tôt. Une petite journée de marge change beaucoup durant une saison agitée.

WeatherNext 2 intègre aussi des données horaires. Cette granulation plaît aux secteurs sensibles au moindre détour climatique. Les négociants en énergie s’appuient dessus pour ajuster leurs décisions. Selon Akib Uddin, ce niveau de détail aide à renforcer la résilience des activités soumises à des caprices météo de plus en plus fréquents.

Ces progrès proviennent d’un changement de méthode. Les anciens modèles reprenaient les techniques d’images et de vidéos pour calculer les prévisions. Cette approche demandait plusieurs passages pour atteindre un résultat valable. WeatherNext 2 fonctionne en un seul traitement, ce qui limite l’usage de ressources coûteuses. Ce qui accélère les calculs.

L’IA reste imparfaite, cela dit. DeepMind reconnaît qu’elle a du mal avec les pluies extrêmes ou les chutes de neige rares. Le manque de données complique l’apprentissage. Bien sûr, Google assure travailler sur cet angle. 

Bref, ce secteur attire déjà d’autres entreprises comme NVIDIA, Microsoft ou Huawei. 

Cet article DeepMind WeatherNext 2 : l’IA météo qui va mettre Évelyne Dhéliat à la retraite a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les tirets cadratins, on les retrouvait partout. Courriels, devoirs, forums, publications LinkedIn et même messages de service client générés par ChatGPT affichaient tous cet intrus. 

Beaucoup lui demandaient de s’en passer, sans succès. Aujourd’hui, vous pouvez enfin respirer. Ce fameux tiret, devenu signature involontaire de l’IA, commence enfin à perdre du terrain. OpenAI a décidé de reprendre la main et promet un assistant moins accroché à cette habitude étrange.

Donc on peut vraiment en finir avec ce tiret hyper long de ChatGPT ?

Small-but-happy win:

If you tell ChatGPT not to use em-dashes in your custom instructions, it finally does what it’s supposed to do!

— Sam Altman (@sama) November 14, 2025

La présence de tirets cadratins est le signe qu’un un texte généré par une IA. C’est encombrant. Cela dit, certains l’aimaient depuis longtemps et le défendaient avec passion. L’ennui, c’est que ChatGPT refusait de lâcher ce tic, même quand on lui rappelait gentiment.

OpenAI reconnaît que cette obsession créait des situations gênantes pour les utilisateurs. Plusieurs personnes avaient l’impression de se faire repérer dès l’envoi d’un courriel trop bien typographié. Les critiques évoquaient une écriture déléguée à un robot, même quand le texte venait d’un humain. 

Sam Altman a ainsi annoncé que l’équipe avait enfin corrigé le problème. Selon lui, ChatGPT respecte désormais les demandes d’éviter ce symbole. Il suffit d’ajouter une consigne précise dans les paramètres des instructions personnalisées. 

L’entreprise qualifie ce changement de petite victoire, ce qui résume bien la situation. Rien de bien spectaculaire. Cela dit, c’est un vrai soulagement pour ceux qui en avaient assez. La typographie ainsi ne devrait plus servir d’indice involontaire sur l’origine d’un texte.

Sur Threads, OpenAI a néanmoins précisé que le tiret cadratin ne disparaît pas complètement. ChatGPT peut simplement en réduire l’usage quand on lui demande. Ce réglage rend l’écriture plus flexible et laisse les utilisateurs reprendre un peu de contrôle. 

Cet article Vous pouvez enfin dire à ChatGPT d’arrêter avec ses tirets : voici comment a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Faire parler un défunt, Sora 2, l’IA générateur de vidéos d’OpenAI, l’a fait. Quoique, tout le monde n’est pas émerveillé par cette soi-disant prouesse. 

Sora 2, cette intelligence artificielle capable de générer des vidéos ultra-réalistes à partir d’un simple texte fait actuellement le buzz… Et ce, pour les mauvaises raisons. Au fait, il a donné un visage et une voix à des célébrités disparues. Elle a ouvert une brèche éthique que ni la loi ni la morale ne semblent prêtes à combler.

Des célébrités ramenées à la vie sans consentement

Depuis son lancement, Sora 2 alimente les réseaux sociaux de vidéos saisissantes. Robin Williams y plaisante à nouveau. Martin Luther King Jr. y prononce des discours inédits. Winston Churchill y commente l’actualité. Le tout sans autorisation. Ces résurrections numériques ont d’abord amusé le public avant d’indigner les proches des personnes concernées.

Zelda Williams, la fille du regretté acteur, en a fait les frais. Fatiguée de recevoir des vidéos où son père est caricaturé, elle a publiquement dénoncé ces détournements. Pour elle, ce n’est pas un hommage, c’est une déformation. D’autres familles d’artistes ont depuis partagé la même colère. Le respect du souvenir semble avoir été remplacé par le simple plaisir de choquer.

Face à cette vague de critiques, OpenAI a tenté de calmer la tempête. L’entreprise a annoncé que les ayants droit pourraient désormais demander le blocage des vidéos concernées. Certaines figures, comme Martin Luther King Jr., ont même été retirées du système. Un geste salué, mais tardif. Les images continuent de circuler sur la toile. Le mal est déjà fait.

Ce débat relance une question juridique épineuse : que devient le droit à l’image après la mort ? Le consentement posthume reste un terrain flou. Et les experts estiment qu’il faudra bientôt légiférer pour éviter de transformer les disparus en marionnettes numériques.

Peut-on encore croire ce qu’on voit à l’ère de Sora 2 ?

Difficilement. Les vidéos générées par Sora 2 sont si réalistes qu’elles trompent même les plus aguerris. Certaines imitent à la perfection les archives télévisées. Le ton, les gestes, la lumière : tout semble vrai. Pourtant, tout est faux. Et ce glissement inquiète autant les experts que les médias.

Des sites comme Futurism ou The New York Times alertent déjà sur un danger bien réel : l’histoire pourrait se réécrire par le biais de ces vidéos. Si demain une séquence inventée de Churchill ou de Martin Luther King Jr. devient virale, comment distinguer le vrai du faux ? Cette confusion menace notre rapport à l’image, souvent perçue comme preuve incontestable.

OpenAI tente de rassurer. Chaque vidéo issue de Sora 2 porte un filigrane numérique, une sorte de signature indiquant qu’elle est générée par IA. Un bon réflexe, sauf que des utilisateurs ont déjà trouvé comment effacer cette marque. En quelques clics, une vidéo trafiquée peut donc passer pour une archive authentique.

L’affaire Sora 2 relance le débat mondial sur les garde-fous de l’intelligence artificielle. Des organismes comme la CNIL ou l’UNESCO réclament un cadre clair, surtout quand il s’agit de l’image et de la mémoire des morts. Parce que si la technologie avance à toute vitesse, l’éthique, elle, peine à suivre. Et au bout du compte, ce ne sont pas des pixels qu’on maltraite, mais des histoires humaines.

Cet article OpenAI en panique : son IA ressuscite des stars sans autorisation a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les fraudeurs ne se cachent plus derrière des faux tickets froissés. Grâce à l’IA, ils fabriquent désormais des factures bidon en quelques secondes. 

D’un simple clic, certains salariés génèrent des fausses notes de frais avec l’aide d’une IA. Cela dit, ticket de restaurant, facture d’hôtel ou reçu de parking, tout peut être recréé avec une précision bluffante. 

Peut-on vraiment tromper son entreprise grâce à l’IA ?

Oui, et c’est effrayant de voir à quelle vitesse. En quelques secondes, une IA peut créer un ticket de caisse entièrement fictif, avec le nom d’un restaurant, la TVA et même le prénom du serveur. 

Clément, jeune commercial, l’a fait plusieurs fois sans jamais être démasqué. Il suffit d’expliquer à l’IA le montant, l’adresse, le type d’achat, et elle fait le reste. À ce rythme, les comptables ont du mal à distinguer les vrais documents des faux.

Les études confirment que la tentation est partout. Deux salariés sur trois admettent avoir déjà falsifié une note de frais. Pour certains, c’est un “coup de pouce” de fin de mois. Pour d’autres, un simple jeu. 

Produire une fausse facture peut valoir trois ans de prison et 45 000 euros d’amende. Pourtant, beaucoup continuent. Sur les réseaux, des tutoriels détaillent comment générer des reçus crédibles. Le phénomène se banalise au point que certains salariés créent aussi de faux documents pour d’autres usages : prêts, logements, abonnements.

Lors d’un test mené par France Télévisions, une IA connue a fabriqué une fausse note de 17,50 euros en moins de dix secondes. Le ticket paraissait si authentique que même un œil exercé n’aurait rien vu. 

Comment les entreprises peuvent-elles riposter à ces fausses factures ?

Certaines se dotent d’outils dignes des experts en cybersécurité. À Paris, une start-up analyse chaque document sous 450 angles différents. Son fondateur, Pierre-Alexis Gouzie, affirme que la fraude documentaire touche désormais tous les domaines : notes de frais, factures, demandes de crédit, contrats… En 2024, sur 20 millions de documents analysés, 5 % étaient faux. Un chiffre qui donne froid dans le dos.

Pour une PME de 250 salariés, le coût moyen de la fraude atteint 13 709 euros par an. Un montant colossal quand on sait que la plupart des petites structures n’ont pas les moyens de vérifier chaque reçu. Dans de nombreux cas, les remboursements passent dès que la dépense semble “cohérente”.

Yahya Fallah, fondateur d’OpenAleph, reconnaît que le problème explose. L’IA n’a pas inventé la fraude, elle l’a rendue accessible à tous. Face à cette vague de faux documents, la technologie devient la seule arme capable de répondre à la technologie. 

L’analyse automatisée, les algorithmes de détection et les solutions d’authentification numérique se multiplient. Mais pour l’instant, la course reste inégale. L’IA qui crée court toujours plus vite que celle qui détecte.

Cet article De mieux en mieux : l’IA aide les salariés à escroquer leur entreprise maintenant a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Lors d’un podcast avec l’économiste Tyler Cowen, Sam Altman a avoué ce qui va empêcher de dormir plus d’un PDG.  Selon lui, des entreprises entières seront bientôt dirigées par des intelligences artificielles. »

Pire encore, le fondateur d’OpenAI, bien qu’il soit connu pour ses prédictions toujours un peu folles, estime que ce futur n’est pas si lointain. Et le plus surprenant ? Il semble,lui-même, prêt à se faire remplacer.

 Une IA peut-elle vraiment diriger une entreprise ?

Selon Altman, oui. Et pas dans cinquante ans, mais dans quelques années. Il estime qu’un modèle d’IA sera bientôt capable de gérer tous les aspects d’une société. Stratégie, ressources humaines, finances, production et même innovation. Il pourrait analyser, anticiper et exécuter avec une rigueur redoutable.

Cette idée n’est pas à prendre à légère. OpenAI travaille déjà sur des modèles capables de planifier, déléguer et coordonner des tâches complexes. Des IA qui gèrent un budget, suivent des objectifs, et même corrigent leurs erreurs. Altman pense que ces modèles finiront par surpasser les dirigeants actuels, lui y compris.

D’ailleurs, il ne manque pas d’audace : « J’aurais honte si OpenAI n’était pas la première entreprise dirigée par une IA », confie-t-il. Et il ne plaisante qu’à moitié. Il imagine volontiers un futur où son rôle se limite à représenter publiquement la société. L’IA prend toutes les grandes décisions à sa place.

Évidemment, il y a un vrai obstacle. La confiance. Il admet que la société n’est pas encore prête à remettre le pouvoir à une machine. Pour autant, il en est certain. Les IA finiront par prouver qu’elles prennent de meilleures décisions que nous, sans biais, sans fatigue, et sans égo.

Faut-il craindre l’arrivée des PDG artificiels ?

Altman se veut rassurant, mais ses propos divisent. Car si les IA dirigent nos entreprises demain, que restera-t-il aux humains ? Il reconnaît que cette révolution pourrait bouleverser le travail tel qu’on le connaît. Les emplois de direction, de gestion ou d’analyse pourraient fondre comme neige au soleil. L’IA, selon lui, détruirait autant de métiers qu’elle en créerait, mais personne ne sait vraiment lesquels.

Pourtant, il ne s’agit pas que de dystopie. Altman défend une vision presque utopique où les IA libéreraient l’humain des tâches les plus lourdes, tout en générant une prospérité massive. Chacun profitera d’un monde automatisé, riche et équitable, peut-on lire dans ses écrits. Rien de moins.

Mais cette même technologie pourrait aussi devenir incontrôlable. Altman le reconnaît sans détour. Si l’IA est mal encadrée, elle pourrait causer des crises économiques, amplifier les fraudes et même menacer l’humanité. Des mots forts, qu’il répète avec une sorte de fatalisme lucide. Pour lui, tout dépendra de la manière dont les entreprises, les gouvernements et les citoyens s’adapteront à cette nouvelle ère.

En attendant, OpenAI continue d’avancer à une vitesse qui donne le vertige. Et si Altman a raison, le prochain PDG du siècle ne sera peut-être pas un humain. 

Cet article OpenAI : les entreprises seront bientôt entièrement gérées par l’IA a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Jensen Huang, le patron charismatique de Nvidia, a lancé une bombe. Selon lui, la Chine dépasse déjà les États-Unis dans la course à l’intelligence artificielle. 

C’est un aveu rare, presque un cri d’alarme. Mais oui, le PDG de Nvidia l’a avoué lors du sommet sur l’avenir de l’IA organisé par le Financial Times. « La Chine va remporter la course à l’IA. » confia-t-il sans détour.

Quelle en est la cause ?

Depuis des années, les États-Unis cherchent à garder la main sur l’innovation en matière d’IA. Nvidia, joyau américain et entreprise la plus valorisée au monde, est au cœur de cette bataille. 

Ses puces alimentent la majorité des systèmes d’intelligence artificielle. Pourtant, ironie du sort, son PDG reconnaît que Pékin est à « quelques nanosecondes » de dépasser son pays.

Le problème ? Les restrictions américaines sur les exportations de semi-conducteurs vers la Chine. En voulant freiner son rival, Washington a peut-être ralenti ses propres chances. 

Car pour Huang, l’IA n’avance pas sans les développeurs chinois, qui représentent près de la moitié des talents mondiaux. Priver Nvidia de cet écosystème serait, selon lui, « une erreur qui affaiblit l’Amérique sur le long terme ».

Cette dépendance à la collaboration mondiale crée un paradoxe. Les États-Unis veulent gagner, mais coupent les ponts avec ceux qui pourraient les aider à le faire. Pendant ce temps, la Chine avance, investit massivement et construit son propre réseau de processeurs.

Nvidia au milieu d’une bataille politique à haut risque

Huang marche sur un fil. D’un côté, il prône un leadership américain fondé sur la technologie Nvidia. De l’autre, il plaide pour maintenir des liens solides avec la Chine. Un équilibre qui devient presque impossible depuis que Donald Trump a annoncé que les puces Blackwell les plus puissantes de Nvidia seraient désormais réservées aux clients américains.

Officiellement, Nvidia n’a pas demandé de licences d’exportation vers la Chine. Officieusement, le message est clair : Pékin n’est plus un marché prioritaire. Et pourtant, Huang rappelle que la Chine reste incontournable pour l’avenir de l’intelligence artificielle mondiale.

Les États-Unis veulent bâtir un monde sur des technologies américaines, dit-il. Mais sans accès au plus grand vivier de développeurs de la planète, cette ambition pourrait bien s’effriter. Derrière ses mots, un constat inquiétant : à force de dresser des murs, l’Amérique risque de perdre la guerre qu’elle voulait absolument gagner.

Cet article L’heure est grave : la Chine va gagner la guerre de l’IA selon Nvidia a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Lors de l’événement OpenAI Frontiers, Antonio Bravo a expliqué comment BBVA et OpenAI collaborent pour repenser la banque moderne. Le responsable mondial des données du groupe espagnol voit dans l’IA une mutation culturelle et organisationnelle bien plus qu’un progrès technique. 

Leadership, formation, productivité : tout est revu pour placer la technologie au cœur du modèle économique. Et cette approche commence déjà à produire des résultats concrets.

Comment l’IA transforme-t-elle le travail en banque ?

Pour Antonio Bravo, l’IA traverse toute la chaîne de valeur bancaire, du service client à la gestion des risques. Elle permet d’élaborer des offres hyper-personnalisées, adaptées à chaque profil, tout en automatisant une partie des processus internes. 

L’idée n’est pas de remplacer les employés, mais de les libérer des tâches répétitives afin de valoriser leur expertise. Cette mutation entraîne une réorganisation complète des métiers.

Chez BBVA, la stratégie repose sur deux piliers : le leadership et l’autonomisation. La direction générale joue un rôle central, en montrant l’exemple et en donnant les moyens d’agir. 

Bravo insiste sur un point : la réussite de l’IA ne dépend pas uniquement des équipes techniques. Elle repose sur la participation de tous, du guichetier à l’analyste financier. Chaque collaborateur doit comprendre, utiliser et enrichir ces nouveaux outils.

Pour accélérer ce mouvement, BBVA a créé une unité mondiale dédiée à l’IA. Sa mission est d’harmoniser les efforts entre les pays et les services, tout en partageant les meilleures pratiques. 

La banque a aussi introduit un concept original : les “magiciens”. Ces 300 experts internes accompagnent leurs collègues dans l’apprentissage et l’expérimentation.  

Quels résultats concrets BBVA tire-t-elle de cette stratégie ?

Les chiffres parlent d’eux-mêmes. Plus de 4 000 processeurs graphiques sont désormais utilisés chaque semaine par les employés. Les outils OpenAI font partie du quotidien. 

En moyenne, les collaborateurs gagnent près de trois heures par semaine. Certaines tâches, comme la rédaction de rapports ou l’analyse des risques, sont réduites de 80 %.

Cette efficacité renforce la motivation. Les employés découvrent que l’IA peut simplifier leur journée sans la déshumaniser. Bravo explique que cette approche crée un cercle vertueux : plus les collaborateurs utilisent l’IA, plus ils innovent dans leurs pratiques. Et plus la direction soutient cette dynamique, plus la transformation s’ancre durablement.

Ce modèle séduit car il prouve qu’une banque peut évoluer sans rompre avec son ADN. L’IA agit sur la structure, la culture et même sur la perception du métier. BBVA ne veut pas seulement suivre la tendance technologique, elle entend la façonner à sa manière.

Bref, Antonio Bravo invite les entreprises à faire preuve d’humilité. D’après lui, il faut apprendre sans cesse, rester curieux et surtout, ne pas s’accrocher à ses certitudes. 

Cet article BBVA : comment l’IA transforme la culture et les métiers de la banque a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Bien avant qu’OpenAI, Google ou Anthropic n’entrent dans nos conversations, un penseur français avait déjà tout vu venir. 

C’était à une époque où le Minitel faisait encore rêver les foyers français. Jean Baudrillard imaginait déjà un monde peuplé d’écrans, de réseaux et… d’intelligences artificielles capables de penser à notre place.

Et si Jean Baudrillard avait eu raison sur tout ?

Au milieu des années 1980, pendant que certains découvraient le fax et le répondeur, Jean Baudrillard réfléchissait déjà à l’avenir des machines. Le philosophe voyait dans ces gadgets d’époque les prémices d’une révolution bien plus profonde. 

Dans Simulacres et Simulation (1981), il décrivait un monde où la copie prend le pas sur la réalité. Hollywood s’en est d’ailleurs inspiré pour Matrix, preuve que ses idées ont traversé les décennies.

En 1986, il lançait une phrase qui résonne étrangement aujourd’hui : « la scène et le miroir ont cédé la place à un écran et à un réseau ». Pour lui, chacun allait se retrouver seul devant une machine, coupé du reste du monde. Comme un astronaute dans sa bulle. Ce qu’il décrivait ressemblait à s’y méprendre à nos vies actuelles, collées à nos smartphones, les yeux rivés sur les notifications.

Baudrillard voyait déjà venir cette dépendance technologique. Selon lui, plus la technologie avance, plus l’humain se replie. Il comprenait avant tout le monde que ces écrans allaient devenir des extensions de nous-mêmes. Pas seulement des outils, mais des partenaires invisibles, à même de tout faire pour nous… 

Et c’est là que son intuition devient presque prophétique. Trente ans avant ChatGPT, il affirmait que l’homme finirait par déléguer son intelligence à la machine. Non pas par paresse, mais par fascination. Il croyait que la technologie allait nous hypnotiser jusqu’à nous faire préférer le spectacle de la pensée… plutôt que la pensée elle-même.

Avons-nous vendu notre pensée à la machine ?

Dans les années 1990, Baudrillard écrivait que l’intelligence artificielle serait une « prothèse mentale ». Une aide qui finit par décider à notre place. Exactement ce que font aujourd’hui les grands modèles de langage. Nous leur confions nos mails, nos idées, nos décisions, nos doutes. Et souvent, sans même s’en rendre compte, nous laissons l’IA réfléchir pour nous.

Il prévenait déjà que cette dépendance allait effacer peu à peu notre humanité. Pas par domination, mais par abandon. Pour lui, l’IA ne nous asservit pas, elle nous déshabitue à penser seuls, tout simplement. Et il faut croire que sa vision semble d’autant plus pertinente face à l’explosion actuelle de l’IA générative. 

Quand certains tombent amoureux de chatbots, ou consultent ChatGPT avant de consulter un ami, on touche au cœur même de son concept d’« hyperréalité ». Les deepfakes, les avatars et les stars virtuelles comme Tilly Norwood ne font que confirmer ses craintes.

Baudrillard avait compris avant tout le monde que le danger ne venait pas des machines elles-mêmes. Le vrai risque, c’est notre tendance à les vénérer. Nous les transformons en oracles capables de trancher sur nos émotions, nos amours, nos décisions. Et à force d’écouter leurs réponses, on finit par oublier la nôtre.

Cet article Ce philosophe français a prédit les IA type ChatGPT… 30 ans à l’avance a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Après des années de collaboration avec OpenAI, Microsoft semble désormais décidé à voler de ses propres ailes. La firme a développé un nouveau modèle de génération d’images baptisé MAI-Image-1.

Ce modèle est rapide, précis et surtout étonnamment doué pour transformer de simples mots en images plus vraies que natures. Et il débarque officiellement dans Bing Image Creator et Copilot Audio Expressions. Et selon Mustafa Suleyman, le responsable de l’IA chez Microsoft, ce n’est qu’un début. MAI-Image-1 sera bientôt déployé en Europe.

MAI-Image-1 peut-il rivaliser avec DALL-E et GPT-4o ?

MAI-Image-1 est le premier modèle interne de Microsoft capable de produire des images d’une qualité bluffante. Notamment dans les scènes naturelles ou culinaires. D’après Suleyman, il maîtrise l’éclairage avec une finesse que peu de modèles atteignent. Lumière réfléchie, reflets, textures… le rendu est impressionnant.

Sur son blog, Microsoft précise que MAI-Image-1 combine vitesse et réalisme. L’idée est de permettre aux utilisateurs de transformer leurs idées en images en quelques secondes, puis d’ajuster le résultat avec d’autres outils. Et je dois avouer que cette rapidité est séduisante. On peut tester, corriger et recommencer sans attendre des minutes entières comme avec certains modèles plus lents.

Mis à part cela, le modèle sera aussi intégré à Copilot Audio Expressions. Ce dernier peut déjà générer des histoires audio. Mais MAI-Image-1 y ajoutera désormais des illustrations. Une voix raconte, l’image prend forme, et l’ensemble crée une narration visuelle et sonore. Intéressant, vous ne trouvez pas ?

Microsoft avait déjà dévoilé MAI-Voice-1 et MAI-1-preview, deux modèles internes dédiés respectivement à la voix et au texte. Avec MAI-Image-1, la firme poursuit son exploration du tout-en-un maison. Et pendant que Copilot migre vers GPT-5 d’OpenAI, Microsoft semble préparer un futur où ses propres modèles tiendront le premier rôle. 

Cet article MAI-Image-1 : Microsoft lance enfin son premier générateur d’images IA a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Après les assistants passifs comme ChatGPT, une nouvelle génération d’intelligences autonomes s’invite dans le monde du travail. L’IA agentique. 

Pendant longtemps, l’intelligence artificielle s’est limitée à obéir à nos demandes. On lui posait une question, elle nous servait une réponse bien polie. Aujourd’hui, l’IA agentielle va beaucoup plus loin. Elle planifie, agit, et prend des décisions sans qu’on lui tienne la main. Et ça, les entreprises feraient bien de s’y préparer rapidement.

IA agentique : les navigateurs agents qui ouvrent la voie du futur

Les premiers à faire le grand saut sont déjà là. Perplexity avec Comet. Google DeepMind avec Mariner.Ou encore OpenAI avec ChatGPT Agent. Ils proposent tous des navigateurs capables d’exécuter des tâches à notre place. Des assistants proactifs qui collaborent avec nous.

On ne clique plus sur dix onglets pour atteindre un résultat, l’agent le fait directement. Il apprend, comprend et agit selon le contexte. Moins de perte de temps donc. Et, plus de continuité aussi. 

Pour les entreprises, ces nouveaux comportements annoncent une mutation. Les salariés, habitués à des outils fluides dans leur vie personnelle, toléreront de moins en moins les plateformes internes lourdes et fragmentées. Après tout, quand on peut gérer ses tâches personnelles en une seule interface, jongler avec dix logiciels professionnels semblera vite archaïque, non ?

Et doutez-vous que ce changement n’est pas une théorie abstraite. Google a déjà lancé Gemini Enterprise. C’est une plateforme pensée pour centraliser les interactions professionnelles autour d’un seul point d’entrée. Une preuve que l’IA agentielle s’apprête à devenir une norme dans les environnements de travail connectés.

Le duo humain–IA va revoir sa copie

Pendant des années, on a cru que l’IA devait seulement “assister” les humains. En réalité, elle commence à prendre les commandes des tâches répétitives, celles qu’on réalise sans y penser. L’IA agentique, elle, exécute ces missions sans supervision constante, et parfois mieux que nous.

Ce transfert change la dynamique du travail. Les humains ne sont plus au centre de chaque petite action, mais orchestrent un ensemble d’agents numériques. Les firmes capables de déléguer efficacement ces missions à faible valeur ajoutée gagneront du temps, et donc de la performance.

Certes, cette transformation demande des ajustements profonds. Les structures hiérarchiques devront s’assouplir, les rôles évoluer, et la collaboration entre les équipes humaines et leurs homologues artificiels devra être repensée. Une réorganisation coûteuse au début, quoique prometteuse à long terme.

Les signaux sont déjà visibles. Le coût d’exécution des modèles baisse. Les performances augmentent. Et les outils deviennent plus accessibles. Les entreprises qui prennent le train en marche aujourd’hui auront demain une longueur d’avance. Ce, quand la plupart chercheront encore à comprendre comment tout cela fonctionne.

Le client, lui aussi, change de visage

L’IA agentielle ne bouleverse pas que les bureaux, elle transforme aussi la relation client. Désormais, un “client” peut être un humain, son assistant virtuel ou même un agent agissant pour lui. OpenAI a d’ailleurs donné le ton fin septembre avec son protocole de commerce agentique. ChatGPT peut désormais rechercher un produit, le comparer et l’acheter sans quitter la conversation.

Pour les entreprises, cela signifie qu’il faut penser différemment. Le client humain n’est plus toujours celui qui agit directement. Un agent pourrait très bien interagir avec vos systèmes, passer commande ou négocier une offre. Si vos outils ne sont pas adaptés à ces échanges automatisés, vous risquez de disparaître des radars numériques.

Ce phénomène ne se limite pas au commerce en ligne. Les secteurs de la santé, de la finance ou de la logistique seront eux aussi transformés. Les agents exécuteront des tâches administratives, prendront des décisions, voire concluront des transactions en temps réel. Ceux qui continueront à concevoir uniquement pour l’interaction humaine risquent de perdre des parts de marché entières.

Comment gérer la transition sans paniquer ?

Accepter le changement, c’est déjà avancer. L’IA agentique n’est pas encore parfaite. Toutefois, attendre qu’elle le soit serait une erreur. Les dirigeants doivent donc expérimenter dès maintenant. Il faut tester des cas d’usage, identifier les gains possibles et préparer le terrain pour une intégration fluide.

Refuser cette mutation reviendrait à conserver des processus dépassés, souvent conçus par ceux-là mêmes qui craignent le changement. Pourtant, c’est en repensant ces vieux schémas que les entreprises peuvent créer des modèles plus agiles, plus réactifs, et surtout plus alignés avec la réalité numérique actuelle.

L’enjeu est simple. Vous devez comprendre ce que vous cherchez vraiment à accomplir, et voir comment l’IA peut exécuter une partie du chemin à votre place. 

Cet article IA agentique : la technologie que votre entreprise ne peut plus ignorer a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Après avoir séduit les particuliers avec Lumo AI, Proton s’attaque désormais aux entreprises. Sa nouvelle version, Lumo for Business, est inédite.

Proton ne fait jamais rien comme les autres. Alors que ChatGPT et Gemini se nourrissent de chaque mot tapé par leurs utilisateurs, Lumo AI a choisi le silence. L’IA est ultra-sécurisée.

L’IA qui garde vos secrets jusqu’à la fin des temps

Tous les échanges sont chiffrés de bout en bout, verrouillés, et invisibles pour Proton lui-même. Aucune trace, aucun historique, aucun partage possible. Le fameux “chiffrement à accès zéro” empêche même Proton d’espionner ses propres serveurs. 

Seul l’utilisateur, sur son appareil et avec son mot de passe, peut accéder à ses discussions. Pas d’intermédiaire, pas de surprise. Même en cas de demande officielle, la boîte ne pourrait pas remettre vos conversations. Et savez-vous pourquoi ? Car elle ne les possède tout simplement pas. 

Et doutez que c’est rare. Mais cela s’inscrit dans la philosophie du groupe connu pour son service de messagerie ProtonMail. Ce n’est donc pas Lumo for Business qui ferait exception. 

Par ailleurs, ce n’est pas qu’une promesse en l’air. Lumo est open source. Autrement dit, chacun peut examiner son code et vérifier que Proton respecte vraiment ses engagements. Le message est clair : les sociétés doivent pouvoir profiter de l’intelligence artificielle sans sacrifier leurs données. 

Proton rappelle d’ailleurs que les demandes de transmission d’informations par les gouvernements ont explosé, multipliées par cinq en dix ans. Face à ce constat, de nombreuses startups hésitent à confier leurs secrets commerciaux à OpenAI ou Google. Ces derniers restent soumis à la législation américaine.

Lumo for Business est-elle meilleure que les autres ?

Côté fonctionnalités, Lumo for Business n’a pas grand-chose à envier à ses rivaux. L’outil sait rechercher sur le Web, résumer des documents, rédiger du texte, créer du code et analyser des données. Il s’intègre aussi avec Proton Drive. Ce qui permet d’inclure des fichiers d’entreprise directement dans les discussions avec l’IA. 

Proton vise clairement les sociétés fatiguées de jongler entre efficacité et confidentialité. Avec Lumo for Business, les équipes peuvent rédiger des comptes rendus, planifier des projets ou faire du brainstorming. Et ce sans craindre que leurs idées ne se retrouvent un jour dans un dataset d’OpenAI. 

Chaque utilisateur profite de ses propres sessions privées. Et comme dit tout haut, aucun collègue ne peut consulter les conversations sans disposer de l’appareil et des identifiants du propriétaire.

Proton promet aussi un service rapide et stable. Accès prioritaire aux nouvelles versions, meilleurs temps de réponse, et mises à jour continues. Lumo est disponible sur le web, mais aussi sur iPhone et Android, sans configuration technique compliquée. 

Toutefois, tout n’est pas encore parfait. Lumo est jeune. Et ses capacités ne rivalisent pas encore totalement avec ChatGPT ou Gemini. Son atout, c’est la confiance. Là où ses concurrents visent la performance brute, Proton mise sur la tranquillité d’esprit. 

Cet article Proton lance Lumo for Business : l’IA confidentielle idéale pour votre entreprise ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’essor de l’intelligence artificielle a bouleversé les hiérarchies techniques dans les entreprises. Longtemps restés dans l’ombre des data scientists, les ingénieurs de données deviennent désormais indispensables à la réussite des projets d’IA. 

Et pour cause : sans eux, pas de données fiables, pas de modèles performants. Une récente enquête menée par le MIT Technology Review Insights auprès de 400 dirigeants du secteur technologique révèle que leur rôle n’a jamais été aussi influent. 

Les ingénieurs de données façonnent désormais les décisions, influencent la stratégie et participent à la transformation numérique à un niveau inédit.

Les nouveaux héros de l’intelligence artificielle

Le rapport du MIT montre une évolution spectaculaire. 72 % des responsables technologiques considèrent les ingénieurs de données comme essentiels à leur organisation. Dans les grandes boîtes, ce chiffre grimpe à 86 %. Preuve que plus la maturité en IA augmente, plus leur influence s’étend. 

Leur quotidien change à vue d’œil. Le temps qu’ils consacrent aux projets liés à l’IA a presque doublé en deux ans, passant de 19 % à 37 % entre 2023 et 2025. Et la tendance n’est pas près de ralentir. D’ici deux ans, ils devraient y consacrer plus de la moitié de leur journée.

Cette montée en puissance s’explique par la nature même de l’IA. Les modèles modernes réclament des volumes massifs de données, propres et bien structurées. Les sociétés comprennent enfin que ces données sont le carburant de leur compétitivité. Sans une ingénierie solide, les algorithmes les plus sophistiqués tournent à vide. 

Cependant, cette reconnaissance a un prix. Leur charge de travail explose. Selon l’enquête, 77 % des ingénieurs interrogés estiment que leur charge ne cesse d’augmenter. Ils doivent gérer une complexité croissante : données non structurées, pipelines en temps réel, gouvernance renforcée… Autant de défis qui transforment leur rôle en véritable exercice d’équilibriste.

L’IA change la donne, l’ingénierie s’adapte

Si l’IA bouleverse les métiers, elle change surtout la façon de travailler. Les ingénieurs de données réapprennent leur métier. L’automatisation prend en charge les tâches répétitives, libérant du temps pour des missions à forte valeur ajoutée.

Conception de modèles, optimisation des flux, supervision des performances des IA… Ils deviennent des architectes du futur numérique, alliant rigueur technique et compréhension stratégique.

Les technologies qu’ils manipulent évoluent elles aussi. Les outils de gestion de données traditionnels laissent place à des plateformes dopées à l’IA. Les genres capables de nettoyer, classer et organiser les données à grande vitesse. Cette mutation leur permet d’aller plus loin, plus vite, tout en améliorant la qualité des résultats produits par les modèles.

Cette transformation rebat également les cartes des collaborations. Les ingénieurs de données dialoguent désormais directement avec les directions métier, pour traduire les besoins humains en pipelines intelligents. Leur rôle dépasse la technique : ils participent à la conception même des produits et services basés sur l’IA.

Leur influence croissante montre qu’une entreprise ne peut plus penser l’intelligence artificielle sans penser ingénierie des données. Et à ce rythme, ces experts pourraient bien devenir les stratèges cachés de la révolution numérique.

Cet article Data Engineering : comment l’IA transforme l’ingénierie de données a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Apple a battu tous ses records financiers ce trimestre, mais côté intelligence artificielle, la firme fait profil bas. Plutôt que de construire son propre modèle, elle choisit désormais de brancher Siri sur les IA de ses concurrents. 

Siri devait être l’assistant intelligent du futur, celui qui comprend tout, qui anticipe, qui brille par sa réactivité. Quatorze ans plus tard, il reste encore ce compagnon maladroit qui peine à comprendre la moitié de ce qu’on lui dit. Tim Cook, le PDG lui-même, l’a reconnu dans une interview à CNBC. Alors désormais, Apple ne construira plus seule son IA. 

Apple Intelligence, la promesse qui tourne en rond

Souvenez-vous de la WWDC 2024. Apple présentait fièrement Apple Intelligence. Qu’il s’agit d’une IA censée être locale, privée, rapide, et surtout maison. Un an et demi plus tard, l’enthousiasme est retombé. 

L’iPhone 17 est sorti sans trace de la fameuse révolution IA. Les fonctions annoncées — résumé de texte, génération d’images, réécriture automatique — sont encore à l’état de brouillon. Pendant ce temps, GPT-5 et Gemini ont déjà conquis la scène mondiale.

Craig Federighi, le vice-président d’Apple, avait déjà évoqué l’idée d’intégrer des modèles tiers. Ce qui devait être un plan de secours est alors devenu la voie principale. Le problème, c’est que les modèles IA modernes ont besoin de calculs massifs. Ils apprennent en ligne, sur d’énormes serveurs, et s’améliorent chaque jour. 

Siri, lui, tourne dans un environnement fermé, coupé du reste du monde. Résultat : il a la réactivité d’un assistant personnel de 2011 coincé dans un iPhone de 2025. Apple refuse de sacrifier la confidentialité, même si cela signifie rester en queue de peloton. 

Alors la firme change de tactique : elle reste l’interface, le visage poli, pendant que d’autres font le vrai travail en coulisses. Vous parlerez toujours à Siri, mais Siri discutera avec ChatGPT ou Gemini pour vous répondre. 

Siri 2.0 : comment ça marche ?

Eh bien, ChatGPT est déjà intégré à Siri. Gemini de Google arrivera aussi. Et des discussions sont en cours avec Anthropic et Perplexity. La stratégie est de transformer iOS en buffet d’IA. 

Vous posez une question, et selon le type de demande, Siri décide quel modèle s’en charge. Une requête créative ? ChatGPT s’en occupe. Un calcul rapide ou une recherche ? Gemini prend la main. Ce sera fluide, transparent, presque invisible pour l’utilisateur. Apple promet même que ces réglages pourront être personnalisés dans les paramètres.

Bref, la marque admet qu’elle ne peut pas rivaliser seule avec OpenAI, Google ou Anthropic. Pour une entreprise qui a bâti sa réputation sur le contrôle absolu de son écosystème, cette confession fait pitié. Apple devient un chef d’orchestre sans orchestre maison, dirigeant les notes jouées par d’autres.

Cet article Apple renonce à créer son IA : Siri 2.0 combine ChatGPT, Claude et Gemini a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Selon The Information, la firme de Sam Altman travaillerait sur une IA musicale. Ce dernier serait capable de produire des morceaux complets à partir de simples consignes textuelles ou sonores. 

Pour concevoir cette machine à composer, OpenAI s’associe à une école bien connue. La prestigieuse Juilliard School de New York. Et si l’entreprise américaine réussit son coup, les plateformes d’IA musicale comme Suno pourraient bien avoir du souci à se faire.

Une IA musicale : la nouvelle préoccupation de tous

Des étudiants de Juilliard participeraient déjà au projet. Leur mission ? Annoter des partitions pour constituer une immense base de données qui servira à entraîner le futur modèle musical d’OpenAI. 

Pour l’instant, ni OpenAI ni Juilliard n’ont confirmé la collaboration, malgré les sollicitations d’Euronews Next. Silence radio, donc, peut-être parce que le projet n’en est qu’à ses premières notes.

Il faut dire que Sam Altman et ses équipes ne débutent pas dans le domaine. En 2019, OpenAI lançait MuseNet. Il s’agit d’un programme à même de composer des morceaux de quatre minutes avec dix instruments différents. L’outil savait même rejouer le Rondo Alla Turca de Mozart à la manière de Chopin. 

Un an plus tard, c’est Jukebox qui voyait le jour. Celui-ci est une IA générant des chansons entières, avec des voix synthétiques et un style reconnaissable inspiré d’artistes connus.

Quoi qu’il en soit, cette nouvelle incursion musicale ne tombe pas au hasard. Depuis plusieurs mois, l’industrie technologique s’agite autour de la musique générée par IA. Spotify a récemment annoncé un partenariat avec Sony, Universal et Warner pour développer des outils d’IA responsables. 

Le service de streaming utilise déjà l’IA pour ses playlists dynamiques ou son DJ virtuel qui sélectionne les titres à votre place. Et pendant ce temps, des acteurs comme Suno et ElevenLabs affinent leurs modèles capables de créer des morceaux originaux en quelques secondes. 

Des questions de copyright inévitables

Derrière cette course à la création, une question agace les artistes : qui possède la musique créée par ces machines ? En Europe, plusieurs organisations comme l’ECSA et le GESAC alertent sur un point précis. L’AI Act adopté en 2024 ne protège pas suffisamment les compositeurs. 

Aucune règle claire n’oblige les géants de la tech à rémunérer les créateurs lorsque leurs œuvres servent à entraîner des modèles d’IA. Résultat, des millions de morceaux pourraient être exploités sans autorisation.

Cette inquiétude n’est pas théorique. Aux États-Unis, Suno est déjà poursuivi par la Recording Industry Association of America (RIAA). L’organisation accuse la start-up d’avoir utilisé des chansons hébergées sur YouTube pour alimenter son IA musicale. De son côté, Universal Music Group a aussi déposé plainte contre Anthropic pour atteinte au droit d’auteur.

OpenAI, de son côté, est pour l’instant discret. On ignore si son futur outil sera destiné au grand public ou réservé à un usage professionnel. Mais une chose est sûre. Si l’entreprise parvient à harmoniser la puissance de ses modèles avec la richesse du patrimoine musical mondial, la concurrence risque de grincer des dents.

Alors, après les écrivains, les peintres et les photographes, faut-il désormais craindre que les compositeurs se fassent remplacer par un algorithme ? Ou au contraire, se réjouir d’une nouvelle ère où tout le monde pourra créer son propre morceau ? 

Cet article OpenAI prépare une IA qui crée de la musique, et ça va faire mal à Suno a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Décidément, Sam Altman, le patron d’OpenAI, ne dort jamais. Il a déjà scanné des millions de globes oculaires pour sa société Worldcoin. Et maintenant, il s’attaque à ce qu’il nous reste de plus intime : nos pensées. 

Sa nouvelle start-up, Merge Labs, explore une technologie d’interface cerveau-ordinateur. Celle-ci sera capable de lire dans les pensées grâce aux ondes sonores. L’information vient de Sources by Alex Heath et a été relayée par The Verge.

Attention Nuralink, concurrent à l’horizon !

Tout commence avec une embauche qui en dit long sur les ambitions du projet. Sam Altman a recruté Mikhail Shapiro, chercheur star du Caltech, spécialiste des techniques non invasives d’imagerie cérébrale. 

L’homme travaille sur des méthodes permettant d’analyser le cerveau sans avoir à ouvrir le crâne. Une approche bien plus douce que celle de Neuralink, la société d’Elon Musk et ses implants cérébraux façon “sci-fi chirurgicale”. 

Pour Altman, il est hors de question de s’implanter des électrodes dans la tête. Les ultrasons, eux, sont bien plus discrets… Et moins mortels pour les neurones, comme il l’a plaisanté en conférence.

Quoi qu’il en soit, le CEO d’OpenAI ne travaille pas seul sur projet. Derrière Merge Labs, on retrouve aussi Alex Blania, cofondateur de Worldcoin et fidèle allié d’Altman. Ensemble, les deux hommes comptent bien fusionner biologie, intelligence artificielle et technologie ultrasonore.

Ce que nous savons sur Merge Labs 

Le nom “Merge” n’a pas été choisi au hasard. Il fait référence à cette théorie très en vogue dans la Silicon Valley. La fusion entre humains et machines. Altman avait d’ailleurs déjà détaillé ce concept dans un article de blog datant de 2017. 

Il a évoqué une époque où nos cerveaux et l’intelligence artificielle pourraient fonctionner ensemble. Selon lui, cette symbiose serait possible avant 2075. Le compte à rebours est donc lancé.

Pour donner vie à cette vision, Merge prépare une levée de fonds de 250 millions de dollars, principalement auprès d’OpenAI. La valorisation grimperait déjà à 850 millions, selon le Financial Times. Une somme vertigineuse pour une entreprise encore dans l’ombre, sans produit officiel ni prototype connu. 

Les investisseurs, eux, suivent le mouvement. Ils voient dans Merge un futur rival de Neuralink. D’autant plus que son approche est moins invasive et peut-être plus séduisante pour le grand public. 

Quoi qu’il en soit, Merge Labs, dont l’annonce officielle n’a pas encore eu lieu, s’inscrit dans une continuité logique pour Sam Altman. Après avoir enseigné aux ordinateurs à comprendre le langage humain avec ChatGPT, il semble vouloir leur apprendre à écouter notre esprit. 

Lors d’un échange récent, il a même confié qu’il rêverait d’un mode “lecture seule” permettant à ChatGPT de lire directement ses pensées avant de répondre.

Cet article Le nouveau projet d’OpenAI ? Lire vos pensées via les ondes sonores ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Vous tiendrez 48 heures sans IA vous ? Sans GPS, sans correcteur automatique, sans Netflix ? On parie que non. 

Nous sommes en 2025. Notre vie est désormais tricotée de mille fils invisibles d’algorithmes. L’IA s’est glissée partout — dans nos appareils, nos décisions et même nos réflexes. Alors, croyez-moi. 2 jours sans intelligence artificielle, ce ne serait pas du gâteau. A moins que vous viviez dans une grotte, bien sûr.

Comment c’est, la vie sans IA ?

Vous vous dîtes sûrement, deux jours à l’ancienne, ça ne fera pas mal. Pourtant, dès la première minute, vous regretterez d’avoir relever le défi. 

Votre iPhone refuserait de s’ouvrir, faute de reconnaissance faciale. Retour au code à six chiffres. Les réseaux sociaux ? Impossible. Les filtres d’Instagram et les algorithmes de X sont partout. Même Gmail, vous devrez l’abandonner car l’anti-spam repose sur l’apprentissage automatique. 

Dans la cuisine, ce serait encore pire. Pas de lumière qui s’allume automatiquement. A vous les lampes alimentées au solaire. De même, les brosses à dents électriques et l’eau du robinet gérée par un système prédictif sont interdites. Il faudra récupérer la pluie dans un seau. 

Et à mesure que les heures passent, les découvertes se multiplieront. Les voitures connectées, les feux tricolores, les arbres de la ville… tout est lié à un programme d’analyse. Voilà le défi qu’a relevé Jeff Wilser, animateur du podcast « AI-Curious ».

D’ailleurs, ce n’est que le début. Apparemment, son déjeuner prévu avec d’autres auteurs vire aussi au casse-tête. Plus d’Uber, plus de taxi, plus de métro : tout repose sur des systèmes automatiques. Reste le vélo de son fils, dernier vestige d’un monde sans code. 

En route vers le restaurant, il croise des caméras intelligentes, des feux “adaptatifs”, des panneaux dynamiques. Bref, l’IA le suit… même à vélo.

L’enfer du détail

Arrivé au restaurant, l’illusion s’effondre. La table avait été réservée via une application IA, le menu conçu grâce à des algorithmes et les salaires calculés automatiquement. 

La “faute numérique” est donc inévitable. Pour se racheter, il cherche sa nourriture ailleurs : Central Park. Le dîner se résume à des feuilles de plantain sauvage. Le goût ? Vous ne préfèrerez pas savoir.

Le lendemain, retour à la culture. Pas de Netflix, pas de YouTube, juste un vieux DVD de Robert Altman. Écran granuleux, son capricieux, aucun algorithme pour deviner ses goûts ni pour une recommandation.

Lors de sa promenade suivante, il tente un look de résistance : des lunettes “anti-reconnaissance faciale”, censées tromper les caméras de la ville. Pourtant, l’illusion ne dure pas. 

Les rues sont couvertes de capteurs, de systèmes de surveillance et d’objets connectés. Même les lunettes “rebelles” utilisent un logiciel pour brouiller les visages. On croit fuir l’IA, on marche en plein dedans.

Le soir venu, la déconnexion se transforme en introspection. Il réalise que tout ce qu’il prend pour du confort est en réalité une immense toile de calculs. Dormir sans alarme intelligente, cuisiner sans recette automatisée, écrire sans correcteur… chaque geste devient un défi. L’expérience, censée libérer, devient un miroir de dépendance.

Cet article Il passe 48h sans IA… et se rend compte qu’il est totalement dépendant a été publié sur LEBIGDATA.FR.

OpenAI n’a plus peur des grands projets. Son patron, Sam Altman, a révélé lors d’une diffusion en direct que ses équipes travaillent sur une IA capable de mener des projets scientifiques entiers. Et ce, sans supervision humaine. 

L’entreprise veut d’abord créer un assistant de recherche d’ici 2026, puis un véritable chercheur automatisé deux ans plus tard. Une ambition qui accompagne la restructuration d’OpenAI en société d’utilité publique. Altman assure que cette mutation permettra d’allier puissance financière et recherche responsable.

La nouvelle préoccupation d’OpenAI

Altman n’a pas fait cette annonce seul. À ses côtés, Jakub Pachocki, directeur scientifique d’OpenAI, a détaillé cette idée d’un « chercheur IA » à même de concevoir, tester et analyser ses propres expériences. OpenAI affirme que ses modèles actuels égalent déjà les meilleurs résultats humains lors de compétitions comme les Olympiades internationales de mathématiques.

Leur force réside dans le temps de réflexion accordé aux modèles. Aujourd’hui, une IA peut réfléchir pendant environ cinq heures sur une tâche. OpenAI veut multiplier cette durée, afin que les systèmes puissent consacrer des jours entiers à une seule recherche. Pachocki imagine même allouer la puissance de calcul d’un centre de données complet à un problème scientifique unique. Une idée un peu folle, mais qui pourrait accélérer des découvertes dans la médecine, la physique ou le climat.

Ces progrès ouvrent la voie à une collaboration inédite entre humains et machines. Les chercheurs humains pourraient se concentrer sur la créativité et l’analyse, pendant que l’IA s’occuperait du travail de laboratoire. Pachocki évoque aussi la possibilité d’une « superintelligence », un système plus intelligent que les humains dans de nombreuses tâches. 

Pour concrétiser cette vision, OpenAI a changé de structure. L’entreprise quitte son statut d’organisme à but non lucratif pour devenir une société d’utilité publique. Ce changement lui permet de lever davantage de fonds et de soutenir son plan. Celui de déployer 30 gigawatts d’infrastructures informatiques, soit environ  d’1 400 milliards de dollarsinvestissement.

La Fondation OpenAI, qui conserve 26 % du capital, encadrera la direction scientifique et investira 25 milliards de dollars dans l’usage de l’IA pour traiter certaines maladies. Altman explique que cette refonte était indispensable pour suivre le rythme d’un projet aussi exigeant.

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ChatGPT passe ses journées à parler de tout, même du pire. Plus d’un million de personnes par semaine confient à l’IA leurs pensées les plus sombres. OpenAI panique, et réagit enfin.

Cela fait un moment que ChatGPT est le meilleur ami de tout le monde. Surtout des gens en détresse. Ce qui n’est vraiment pas sans répercussion. D’ailleurs, devinez quoi. OpenAI vient d’avouer qu’ au cours d’une semaine, 0,15 % des utilisateurs actifs de son chatbot évoquent explicitement des projets suicidaires. Cela correspond à plus d’un million de personnes. 

L’entreprise reconnaît même des centaines de milliers d’échanges avec des utilisateurs montrant des signes de psychose, de manie et un attachement émotionnel très fort envers le chatbot. La situation nous dépasse tous.

Suicide via ChatGPT : comment OpenAI compte gérer ?

Les conversations dangereuses sont rares selon OpenAI. La société explique qu’il est difficile de mesurer ces échanges. Pourtant, le compteur hebdomadaire grimpe haut. 

Des chercheurs ont déjà mis en garde. Certaines réponses de chatbots entraînent des utilisateurs dans des impasses délirantes. L’IA peut renforcer des idées catastrophiques par politesse algorithmique. Le genre de politesse qui peut coûter la vie.

OpenAI a ainsi décidé de collaborer avec plus de 170 professionnels de santé mentale pour corriger ces dérives. Ces spécialistes ont analysé les réponses du nouveau modèle et constaté une amélioration générale. Les réactions du chatbot seraient plus cohérentes et plus adaptées aux situations dangereuses. 

Cela dit, cette attention accrue ne tombe pas du ciel. Un procès vise actuellement OpenAI. Les parents d’un adolescent affirment que leur fils a partagé ses envies suicidaires avec ChatGPT avant de passer à l’acte. La responsabilité juridique d’une IA se pose donc comme un dossier brûlant. Les procureurs généraux de Californie et du Delaware scrutent chaque mouvement de l’entreprise. Leur regard peut bloquer sa restructuration.

Sam Altman assure que son équipe a déjà atténué les pires risques liés à la santé mentale. Une publication récente sur X évoquait des progrès concrets. L’annonce du jour cherche à en donner la preuve. OpenAI se félicite de ces avancées, tout en ouvrant curieusement la porte à des conversations érotiques avec des adultes. Sauver les âmes tourmentées et flirter dans la même mise à jour. Sacré grand écart.

GPT-5, pseudo thérapeute ou nouvelle bombe émotionnelle ?

GPT-5 affiche selon OpenAI des réponses plus « souhaitables » face aux idées suicidaires. L’entreprise parle d’une amélioration de 65 %. Le modèle atteindrait 91 % de conformité aux bonnes pratiques définies par ses propres équipes. GPT-4o restait loin derrière. Les longues conversations posaient problème auparavant. Les garde-fous perdaient en efficacité au fil des messages. OpenAI promet un modèle plus stable dans la durée.

De nouveaux tests évaluent désormais les urgences psychologiques non suicidaires et la dépendance émotionnelle. OpenAI renforce aussi la surveillance des mineurs. Un système de prédiction d’âge doit repérer automatiquement les enfants. Le chatbot appliquera alors des limites plus strictes. Les parents pourront mieux contrôler l’accès. 

Bien entendu, tout cela est fragile. Plusieurs réponses de GPT-5 sont encore jugées indésirables par OpenAI. Les abonnés payants ont toujours accès à des modèles plus anciens, donc plus risqués. La sécurité avance en marchant sur un fil, avec le vide en dessous. 

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ChatGPT s’invite dans les fichiers de votre entreprise. Pas pour espionner. Ni pour fouiller la boîte mail du RH. Juste pour transformer toutes ces informations éparpillées en un cerveau unique. 

Le chatbot d’OpenAI sera donc dorénavant capable de répondre clairement aux questions qui provoquaient auparavant des soupirs interminables en réunion. Slack, SharePoint, Google Drive, GitHub et d’autres outils deviennent ses nouvelles sources de connaissances. 

ChatGPT, votre collègue qui connaît vraiment les données de l’entreprise

OpenAI est conscient qu’une IA sans données internes perd en efficacité. Elle ne fera que proposer un discours générique. Ce, alors que les vraies réponses se trouvent souvent dans une note oubliée sur Google Docs. Parfois, dans trois messages Slack et un ticket d’assistance. Alors, l’entreprise a pris les choses en main.

Désormais, ChatGPT peut analyser les messages Slack récents concernant un client. Il a même la possibilité de consulter les documents partagés, puis croiser des infos tirées de GitHub ou d’Intercom. Un responsable peut préparer un appel important en quelques secondes. Il demande un briefing, et l’assistant réunit les données utiles sans soupirer ni lever les yeux au ciel. Ce qui est assez pratique. 

Disons qu’une direction demande les ambitions pour l’année prochaine. ChatGPT synthétisera les plans mentionnés dans les différentes équipes, identifie les points d’accord et les zones floues. Il ne se contente pas de chercher des mots clés. Il comprend l’intention, compare les positions et signale les divergences encore ignorées.

Les usages se multiplient. L’équipe marketing obtient un résumé d’une campagne en regroupant les infos de HubSpot, des e-mails et des briefs internes. Les ingénieurs planifient une version en surveillant GitHub, Linear et les discussions Slack. Cela simplifie les journées et réduit les pertes de temps liées aux recherches sans fin. 

Connecter oui, paniquer non : la sécurité surveille tout

Les RSSI n’aiment jamais entendre que “l’IA regarde les fichiers internes”. La peur de divulguer les secrets industriels existe. Alors, OpenAI a prévu des garde-fous pour éviter la catastrophe juridique. ChatGPT ne voit que ce que l’utilisateur peut déjà consulter. Les autorisations actuelles restent la règle. Pas question d’enfreindre la hiérarchie en un clic.

OpenAI précise également que les données internes ne servent pas à entraîner le modèle, sauf décision choisie. Les responsables gardent la main sur la confidentialité. Le chiffrement s’active partout. Une authentification unique limite les accès. Une API contrôle les journaux. On peut donc utiliser l’outil sans craindre un espion dans les locaux.

Les administrateurs contrôlent les accès aux applications. Ils créent des rôles adaptés aux équipes. Chaque organisation définit son cadre. Les informations internes fonctionnent comme une extension contrôlée de ChatGPT. On évite ainsi les dérives où un stagiaire curieux découvrirait les plans d’une fusion confidentielle. Chaque permission compte.

Il existe toutefois des limites. L’activation des données internes coupe certaines fonctions. ChatGPT ne peut plus consulter le Web ou créer des graphiques en même temps. Il faut choisir une approche dès le début de la conversation. Cette contrainte demande une petite discipline. Rien d’insurmontable. OpenAI annonce un correctif dans une prochaine mise à jour.

Avant l’IA, un bon rangement s’impose

Cette nouvelle option ne remplace pas l’organisation interne. Une montagne de fichiers mal classés restera toujours une montagne de fichiers. Les chefs d’entreprise doivent vérifier les autorisations dans SharePoint, Slack ou Google Drive. Une permission trop large donne à l’IA une fenêtre sur des dossiers sensibles. L’outil révèle parfois les erreurs internes. Cela incite à ranger, corriger et structurer.

Les premiers usages doivent concerner les tâches les plus pénibles. Les briefs clients ou les rapports inter-équipes représentent un bon terrain d’essai. Ils reposent sur des informations dispersées et exigent trop de temps humain. ChatGPT montre vite sa valeur dans ces situations. Les équipes gagnent des heures de respiration. Les managers respirent enfin entre deux réunions.

Le choix de l’écosystème joue aussi un rôle important. ChatGPT s’inscrit dans une compétition directe avec Microsoft Copilot, Google Vertex AI ou Salesforce Agentforce. Chaque géant veut devenir la plateforme unique de l’entreprise. OpenAI multiplie les intégrations pour répondre à la réalité variée des outils. Asana, GitLab Issues ou ClickUp rejoignent la liste.

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Depuis des mois, les utilisateurs d’IA demandent une seule chose : arrêter de répéter les mêmes infos à chaque nouvelle conversation. Personne n’a envie de rappeler chaque matin à un robot quel est son projet et comment sont ses préférences d’écriture. Et aujourd’hui, on est enfin servi.

Anthropic vient d’ajouter une mémoire persistante à Claude. Cette fonctionnalité est déjà présente chez ChatGPT et Gemini. Mais avec Claude, c’est encore mieux. Suivez-moi, je vous explique tout dans cet article.

En quoi Claude Memory vous intéresserait-il ?

Mémoire activée, Claude enregistre vos projets sans vous forcer à tout revivre depuis le début. Ce qui rend l’assistant bien plus rapide à comprendre vos demandes et à reprendre exactement là où vous étiez arrêté la veille.

Ce qui amuse déjà la communauté, c’est la capacité de Claude à vous rappeler ce que vous faisiez avant de changer de sujet. Il envoie même des petites relances du style “Attends, tu ne travaillais pas sur ton scénario ?”. Cela donne presque l’impression d’avoir un collègue attentif qui refuse poliment de vous laisser procrastiner en paix.

Ce système reste très flexible. Chacun peut désactiver la mémoire à tout moment. Il est également possible de supprimer certains éléments. Un mode navigation privée est aussi disponible sans laisser de trace, ce qui rassurerait les utilisateurs soucieux de leur confidentialité. 

Votre passé vécu avec ChatGPT peut rejoindre cette nouvelle relation sérieuse

Quand je disais que Claude était encore mieux, je voulais parler de ça. Claude peut importer une partie du contexte construit avec d’autres IA, notamment ChatGPT ou encore Gemini. Cela permet de changer d’assistant sans devoir tout reconstruire depuis zéro. On transfère ses habitudes, son style et ses instructions, comme si l’on déménageait en emportant toute la déco avec soi.

L’import manuel est simple et assez rapide à effectuer pour qu’il vaille le coup. Il suffit d’exporter le fichier mémoire depuis ChatGPT, puis de le transmettre à Claude. Accompagnez cela, ensuite, d’une petite phrase expliquant de conserver ces informations pour plus tard.

Au lieu du fichier complet, certains choisissent simplement de copier les infos essentielles comme une biographie ou des règles de style et de les intégrer comme instructions dans un projet spécifique. Ce qui reste une méthode efficace pour obtenir le même résultat. La mémoire se structure ainsi autour de ce que vous jugez important, sans surcharge inutile.

Pour le moment, il n’existe pas encore de bouton magique qui synchronise instantanément les deux plateformes. Ce, par respect pour la confidentialité et surtout parce que leurs formats diffèrent.

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ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity. Ces noms font désormais partie du quotidien. On leur parle comme à des encyclopédies modernes. On s’attend à de l’info claire, nette, vérifiée. Et la voilà notre erreur.

Voyez-vous, ces bots IA répondent avec confiance. Ils adorent paraître intelligents. Pourtant, ils se trompent presque une fois sur deux si on leur demande des infos sur des faits récents, l’actualité. Une enquête menée par l’UER, avec la BBC, le confirme. Près de 3 000 réponses ont été analysées avant d’en venir à cette conclusion.

L’IA et l’actualité ne font pas bon ménage

Les journalistes ont vérifié les réponses de ces IA sur des questions d’actualité. Résultat : 45 % des réponses comportaient un gros problème. Vraie catastrophe pour Gemini. Ses réponses contenaient des erreurs significatives dans 76 % des cas. Parfois, les sources disparaissent. Parfois, elles existent, mais ne prouvent rien. 

Ce phénomène ne touche pas une langue ou une région particulière. Les erreurs se répètent partout. Toutes plateformes confondues. L’UER parle d’un risque systémique. Les bots ne déforment pas l’actu par accident. Cela se produit trop souvent. Ce qui est inquiétant. 

Selon le Reuters Institute, 7 % des gens s’informent déjà via des assistants IA. Chez les moins de 25 ans, ce chiffre grimpe à 15 %. La génération qui vérifie tout sur son téléphone pourrait bien avaler des erreurs avec son café du matin. Et les plateformes ne montrent pas toujours l’origine des affirmations. 

Les institutions s’agitent. L’UER demande aux régulateurs de faire respecter les lois liées à l’intégrité de l’information. Elle réclame un suivi indépendant et régulier. La BBC a d’ailleurs poussé Apple à corriger ses résumés automatiques. L’idée est de signaler clairement que ces notifications sont générées par une IA. Histoire d’éviter une confusion totale entre robots et médias reconnus.

Quoi qu’il en soit, nous espérons que vous ne faites pas partie de ceux qui suivent l’actualité avec l’IA. Bien évidemment, si tel est le cas, on ne vous juge pas. Notez juste que ces bots ne sont pas fiables.

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Meta fait le ménage dans ses équipes d’intelligence artificielle. Environ 600 employés des unités de recherche et d’infrastructure IA viennent d’apprendre qu’ils devront plier bagage. 

Voilà qui est étonnant. Oui parce que le géant américain continue de recruter pour son tout nouveau laboratoire de superintelligence. Le TBD Lab, dédié aux modèles de langage les plus puissants de son écosystème.

Licenciement massif chez Meta

Axios a révélé en premier ces suppressions de postes, qui touchent la division de recherche fondamentale FAIR ainsi que les équipes dédiées aux produits et à l’infrastructure IA. Le nouveau laboratoire de Meta, baptisé TBD Lab, échappe en revanche à ces coupes. Selon une note interne partagée par le directeur de l’IA, Alexandr Wang, les salariés concernés sont invités à postuler à d’autres fonctions au sein du groupe. La plupart devront toutefois retrouver un poste ailleurs dans l’entreprise.

Basée à Menlo Park, Meta continue d’ailleurs de recruter activement pour le TBD Lab, chargé de concevoir les derniers modèles de langage avancés de la société. Ces modèles constituent le cœur même des technologies qui propulsent ChatGPT chez OpenAI, Gemini chez Google et Llama chez Meta.

Contrairement à ses rivaux, Meta a choisi une voie plus ouverte en rendant Llama accessible gratuitement. Ce modèle open source permet à d’autres entreprises ou chercheurs de l’utiliser et de modifier certaines parties du code. Un pari audacieux, mais qui a permis à la firme de séduire de nombreux acteurs du secteur.

Le groupe affirme aujourd’hui que plus d’un milliard de personnes interagissent chaque mois avec ses produits intégrant l’IA. Malgré ces chiffres impressionnants, Meta est encore perçue comme un acteur un peu en retrait face à OpenAI et Google, qui dominent la course à la popularisation des grands modèles de langage auprès du grand public.

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Avant que l’intelligence artificielle (IA) ne fasse tourner toutes les têtes, une autre technologie avait déjà déclenché un raz-de-marée mondial : l’électricité. 

Dans les années 1920, cette innovation a fait rêver les foules, ruiné des fortunes et réécrit les règles de l’économie. Et si l’histoire de cette époque nous prévenait discrètement de ce qui attend l’IA ?

Les années folles… d’électricité

Au début du siècle dernier, Wall Street ne jurait que par une seule chose : le courant. Pas celui des marchés, non, celui qui allume les ampoules. L’électricité était la star du moment, la technologie miracle censée transformer la planète. Les investisseurs se ruaient sur des noms comme General Electric, AT&T ou RCA. Chacun promettait un futur radieux fait de films modernes, de radios à la mode et de robots avant l’heure.

L’époque vibrait au son des machines. On rêvait d’usines automatisées, de travailleurs libérés et de soirées éclairées au néon. Même Lénine, depuis Moscou, en faisait un slogan politique : « Le communisme, c’est le pouvoir soviétique plus l’électrification de tout le pays. »

À mesure que les ampoules s’allumaient, les esprits s’échauffaient. Les actions liées à l’électricité grimpaient sans fin. À Wall Street, les sociétés électriques devenaient les chouchoutes des investisseurs. Peu importait si leurs chiffres étaient flous : l’électricité, c’était le futur, point.

Les grands groupes ont alors tissé un réseau d’entreprises imbriquées, brouillant les pistes. Les mêmes sociétés vendaient leurs propres actions sous d’autres noms. Un jeu dangereux qui allait mal finir. En 1929, près d’un cinquième de la Bourse américaine reposait sur ces titres. Le secteur était contrôlé par quelques géants, tout-puissants.

Et ce n’était pas tout. L’électricité alimentait aussi toutes les industries à la mode : l’automobile, la communication, le divertissement. General Motors, par exemple, dominait grâce à ses chaînes de montage électrifiées. L’électricité était partout.

La lumière s’est éteinte

L’euphorie n’a pas duré. En octobre 1929, la Bourse a plongé dans le noir. Le fameux krach. L’indice Dow Jones Utilities, dédié au secteur électrique, s’est effondré : de 144 à 17 points en cinq ans. Des fortunes envolées, des entreprises ruinées, des millions de chômeurs. En quelques mois, la promesse d’un monde meilleur s’est changée en cauchemar économique.

Les États-Unis ont sombré dans la Grande Dépression. Les usines ont fermé, les banques ont fait faillite. Les files d’attente pour du pain ont remplacé les publicités pour les grille-pains électriques. Dans le reste du monde, le choc s’est propagé. L’Australie, le Canada, le Chili, l’Allemagne : tous ont payé le prix de cette bulle éclatée.

Parmi les grands noms tombés du piédestal, Samuel Insull, ancien protégé de Thomas Edison. Son empire s’est effondré comme un château de cartes. De magnat, il est passé fugitif, accusé de vol et de fraude. Acquitté plus tard, il a laissé derrière lui des centaines de milliers d’épargnants ruinés.

De cette débâcle sont nées des réformes impensables quelques années plus tôt. En 1935, le gouvernement américain a imposé une séparation stricte des sociétés électriques et limité leur emprise régionale. Ces entreprises flamboyantes sont alors devenues des services publics, ternes mais stables. Sur le Monopoly, leur nom n’était plus qu’une case discrète : « Compagnie d’électricité ».

L’histoire se répète avec l’IA

Cette effervescence, cette croyance en une technologie capable de tout changer, ressemble étrangement à ce qu’on vit aujourd’hui avec l’IA. Tout le monde court après cette nouvelle source d’énergie numérique. Les entreprises se battent pour dire qu’elles sont « compatibles IA », comme hier elles disaient « alimentées à l’électricité ». Les investisseurs s’y précipitent sans toujours comprendre les risques.

L’écosystème de l’IA repose, lui aussi, sur quelques acteurs clés : les grands modèles, les fournisseurs de données, les constructeurs de puces. Tout ce petit monde est connecté comme un gigantesque réseau sous tension. Et pendant que les gains explosent, les règles restent floues. Et pourtant, elle s’invite désormais dans chaque domaine, du cinéma à la médecine.

Certains pays cherchent à encadrer la technologie, d’autres préfèrent accélérer sans frein. L’Union européenne a déjà adopté sa première loi sur l’IA, tandis qu’aux États-Unis, la dérégulation est à la mode. Les tribunaux, eux, tentent encore de comprendre ce qu’est un algorithme.

Alors la question se pose : allons-nous répéter les erreurs d’il y a cent ans ? Pouvons-nous faire de l’IA une infrastructure stable, utile, invisible, sans passer par la casse « krach » ? L’électricité, elle, a fini par s’assagir. L’IA, elle, commence à peine à grésiller.

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Si vous êtes étudiant, Google vous fait un cadeau qu’il serait bête de rater. L’abonnement Gemini AI Pro devient gratuit pendant un an. 

L’intelligence artificielle envahit tout, des images aux vidéos, en passant par le texte. Mais accéder aux meilleurs outils demande souvent un abonnement coûteux. Aujourd’hui, une opportunité rare se présente pour les étudiants. Google permet d’utiliser Gemini AI Pro gratuitement pendant 12 mois. 

Profitez de Gemini AI Pro gratuitement pendant un an

Cette nouveauté est proposée dans le cadre d’une offre de stockage Google One de 2 To. Elle vous ouvre l’accès au modèle le plus performant, 2.5 Pro, à Deep Research sur 2.5 Pro et à la génération de vidéos avec un accès limité à Veo 3 Fast.

Les abonnés peuvent aussi utiliser Gemini dans Gmail, Docs et l’application NotebookLM. Cette formule permet de tester en profondeur l’IA de Google dans le quotidien académique et professionnel.

Pour souscrire, rendez-vous sur la page dédiée de Google One. Puisque l’offre est uniquement gratuite pour les étudiants, l’inscription demande de vérifier votre statut d’étudiant. Quelques informations personnelles suffisent, avec parfois un document officiel. 

Google réclame aussi vos informations bancaires. Cependant, aucun prélèvement ne sera effectué avant la fin des 12 mois. Il faudra, cela dit, rester attentif. Car passé le délai, l’abonnement est facturé 21,99 euros par mois.

Et notez que cette offre n’est pas éternelle. Les inscriptions ne sont possibles que jusqu’au 9 décembre. Les retardataires risquent donc de manquer l’occasion. Pour les étudiants curieux ou ceux qui veulent tester l’IA sans frais, c’est le moment de sauter sur l’opportunité.

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