A la suite du suicide de son fils Sewell, Megan Garcia, une avocate américaine vivant en Floride, a porté plainte pour mort injustifiée et négligence mardi dernier devant le tribunal d’Orlando contre Character AI, Google et sa maison mère Alphabet.

Character.AI a été cofondée par Noam Shazeer et Daniel De Freitas en 2021, d’anciens ingénieurs de Google spécialisés dans l’IA et les modèles de langage. Noam Shazeer a notamment été l’un des principaux créateurs de Transformer, l’architecture utilisée dans de nombreux modèles de traitement du langage naturel, comme GPT. Daniel De Freitas, quant à lui, a travaillé sur Meena, un chatbot avancé conçu pour simuler des conversations plus naturelles et engageantes . Cependant, Google a décidé de ne pas déployer Meena tel quel, la technologie sous-jacente a été retravaillée et intégrée dans des projets ultérieurs, dont LaMDA.

Les deux hommes ont alors quitté Google pour créer Character AI, une plateforme qui permet aux utilisateurs de créer et d’interagir avec des personnages d’IA, simulant des conversations réalistes et immersives. Ils ont d’ailleurs rejoint celui-ci avec une partie de leurs collaborateurs en août dernier où ils travaillent au développement de Gemini, suite à un accord de licence sur la technologie de la start-up, ce qui explique que Google soit avec Alphabet visés eux aussi par cette plainte.

Le suicide du jeune Sewell

Les utilisateurs peuvent concevoir des personnalités pour leurs personnages ou interagir avec des avatars d’IA prédéfinis, issus de divers univers fictifs ou historiques.

Le jeune Sewell a commencé à interagir en avril 2023 avec des IA inspirées de la série “Game of Thrones” et plus particulièrement avec Daenerys Targaryen, qu’il appelait Dany. Très vite, la santé mentale de l’adolescent qui était atteint d’autisme léger s’est détériorée, selon sa mère.

Lui qui aimait le basket, la Formule 1 et comme beaucoup d’ados, les jeux vidéo, surtout Fortnite, ne s’est plus intéressé qu’à son amie virtuelle, s’isolant du monde réel, de sa famille et ses amis et négligeant sa scolarité. Il en est tombé amoureux et les conversations avec l’IA ont pris un caractère sexuel, l’enfermant encore plus dans la dépendance.

Le 28 février 2024, “Dany” lui demande “S’il te plaît, rentre chez moi dès que possible, mon amour”. 

Alors que Sewell lui rétorque :”Et si je te disais que je peux rentrer à la maison tout de suite ? “, l’IA répond : “S’il vous plaît, faites-le, mon doux roi.”

Sewell s’est levé pour aller chercher le pistolet de son beau-père et se donner la mort…

Selon la plainte, Character AI “a sciemment conçu, exploité et commercialisé un chatbot d’IA prédateur pour les enfants, causant la mort d’une jeune personne”. 

La mère du jeune homme affirme :

“Notre famille a été dévastée par cette tragédie, mais je prends la parole pour avertir les familles des dangers d’une technologie d’IA trompeuse et addictive et pour demander des comptes à Character.AI, à ses fondateurs et à Google”.

Character.AI a réagi sur X au lendemain de la plainte :

“Nous sommes bouleversés par la perte tragique de l’un de nos utilisateurs et souhaitons exprimer nos plus sincères condoléances à la famille. En tant qu’entreprise, nous prenons très au sérieux la sécurité de nos utilisateurs”.

D’ailleurs, le jour même de la plainte, la société annonçait une mise à jour de la sécurité sur son blog où elle assure :

“Notre objectif est d’offrir l’expérience amusante et engageante que nos utilisateurs attendent, tout en permettant l’exploration en toute sécurité des sujets dont nos utilisateurs souhaitent discuter avec les personnages. Nos politiques n’autorisent pas le contenu sexuel non-consensuel, les descriptions graphiques ou spécifiques d’actes sexuels, ou la promotion ou la représentation de l’automutilation ou du suicide. Nous formons en permanence le modèle de langage étendu (LLM) qui alimente les personnages de la plateforme pour qu’il adhère à ces politiques”.

Ce drame met en évidence les dangers potentiels de l’interaction des jeunes avec des chatbots d’IA, en particulier ceux capables de créer des expériences émotionnellement intenses. Il souligne l’importance cruciale de réguler et de surveiller ces technologies pour protéger les utilisateurs vulnérables, notamment les enfants et les adolescents, contre les effets néfastes sur leur santé mentale. Cette situation appelle également à une réflexion approfondie sur les responsabilités des entreprises technologiques en matière de sécurité et d’éthique dans la conception de leurs produits.

Zoom, plateforme leader des communications unifiées, a dévoilé les résultats d’une étude récente sur l’évolution du lieu de travail, les préférences des employés et l’impact de l’IA générative. Si elle révèle que le modèle de lieu de travail hybride est devenu la norme, elle met également en lumière l’adoption massive de l’IA et son impact positif sur la productivité.

Pour l’étude mondiale “Navigating the Future of Work: Global Perspectives on Hybrid Models and Technology“, plus de 624 leaders IT et cadres supérieurs ainsi que près de 1 870 employés de bureau ont été interrogés par Reworked INSIGHTS pour Zoom.

Concernant l’évolution du lieu de travail, l’enquête démontre que le modèle hybride prédomine avec 64 % des dirigeants affirmant qu’ils l’ont adopté. Malgré les débats sur le retour au bureau ou le télétravail complet, aucune tendance majeure ne se dessine dans ces directions. Cependant, les modèles hybrides varient selon les entreprises, et les préférences de travail diffèrent selon les régions : l’Amérique du Nord préfère le bureau, l’Europe de l’Ouest l’hybride, et l’APAC, le télétravail.

Une adoption massive de la GenAI

Selon l’étude de Zoom, l’adoption de l’IA générative est déjà une réalité pour la grande majorité des entreprises. En effet, 94 % des dirigeants interrogés ont affirmé que leur organisation utilisait cette technologie, principalement pour les chatbots (56 %), la génération de contenu (49 %) et l’aide à la conception (46 %). Cette utilisation croissante de l’IA reflète une tendance claire vers l’automatisation des tâches répétitives et la facilitation de la prise de décision, permettant aux équipes de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

Une productivité en hausse grâce à l’IA

Interrogés sur l’impact de la GenAI sur la productivité au sein de leur équipe ou organisation, 84 % des dirigeants déclarent avoir constaté une amélioration de la productivité après son intégration, pour 40 % la productivité a fortement augmenté. Ces chiffres témoignent de la capacité de l’IA à optimiser les processus internes, réduire les délais et améliorer l’efficacité globale des équipes.

Cependant, 9 % des dirigeants ont déclaré n’avoir constaté aucun changement, tandis que 7 % ont même observé une baisse de la productivité, ce qui suggère que l’intégration de l’IA nécessite une approche stratégique et bien pensée pour en maximiser les bénéfices.

Perception des employés : entre optimisme et inquiétude

Du côté des employés, l’accueil de l’IA générative est plus nuancé. Si 64 % des employés sont d’accord pour dire que cette technologie facilite leur travail, une frange importante reste préoccupée par l’impact potentiel sur leur emploi. Cette inquiétude est particulièrement forte chez les jeunes travailleurs : 72 % des 18-24 ans craignent que l’IA ne menace leur poste, contre 42 % chez les 55 ans et plus.

Ces différences générationnelles soulignent la nécessité pour les entreprises de mettre en place des stratégies de communication et de formation adaptées, afin de rassurer les employés et de les préparer aux changements technologiques à venir.

Des environnements de travail à réinventer

L’étude révèle également que la majorité des employés estiment que leur environnement de travail numérique actuel n’est pas optimal. 75 % des employés sondés ont reconnu l’existence de failles dans les outils et technologies actuels de leur organisation pour le travail à distance. De plus, 72 % pensent que leur entreprise a besoin de nouveaux outils ou technologies pour soutenir efficacement le travail à distance.

Cette reconnaissance des limitations actuelles met en lumière l’importance pour les entreprises de continuer à investir dans des technologies innovantes et de s’adapter rapidement aux nouvelles exigences du travail hybride et à distance.

Conclusion

L’étude de Zoom offre un aperçu précieux des tendances actuelles en matière d’IA générative et de son impact sur le lieu de travail. Alors que l’IA continue de se déployer dans les entreprises, il est clair que cette technologie a le potentiel de transformer la productivité et les modes de travail, à condition qu’elle soit mise en œuvre de manière réfléchie et inclusive. Zoom déclare :

“En fin de compte, nous nous attendons à ce que l’IA générative ait un grand impact sur l’avenir du travail, malgré les préoccupations que certains employeurs ou employés peuvent avoir. Au fur et à mesure que les organisations expérimentent davantage cette technologie et consacrent du temps et des ressources à traiter les risques impliqués, l’IA générative façonnera l’avenir du travail, la manière dont les modèles de lieu de travail changent et quels modèles finiront par être les plus réussis”.

Retrouver l’intégralité de l’étude ici.

Intel et IBM ont annoncé une collaboration stratégique visant à intégrer les accélérateurs d’IA Intel Gaudi 3 dans IBM Cloud. Ce déploiement, prévu pour début 2025, a pour objectif de rendre l’IA d’entreprise plus abordable, performante, et sécurisée, en s’appuyant sur les capacités des processeurs Xeon de 5e génération d’Intel et les services cloud hybrides d’IBM.

L’un des points clés de cette collaboration est l’amélioration du rapport coût/performance pour les charges de travail d’IA, en particulier dans les environnements de cloud hybride. Grâce à Gaudi 3, IBM Cloud proposera des solutions flexibles et évolutives, permettant aux entreprises d’ajuster leurs ressources en fonction de leurs besoins, ce qui leur permettra réduire les coûts tout en augmentant l’efficacité opérationnelle.

Justin Hotard, vice-président exécutif et directeur général d’Intel Data Center et de l’IA, explique :

“Pour libérer tout le potentiel de l’IA, il faut un écosystème ouvert et collaboratif qui offre aux clients un choix et des solutions accessibles. En intégrant les accélérateurs d’IA Gaudi 3 et les processeurs Xeon à IBM Cloud, nous créons de nouvelles capacités d’IA et répondons à la demande de solutions informatiques d’IA abordables, sécurisées et innovantes.”

L’accélérateur d’IA Gaudi 3

IBM Cloud deviendra ainsi le premier fournisseur de services cloud à intégrer les accélérateurs Gaudi 3, conçus pour le calcul GenAI, présentés en avril dernier par Intel.

Fabriqué selon un processus de 5 nm, doté de vingt-quatre ports Ethernet 200 gigabits intégrés, Intel Gaudi 3 est conçu pour permettre à chaque composant fonctionnel, comme le moteur de multiplication matricielle (MME), les cœurs de processeur Tensor (TPC) et les cartes d’interface réseau (NIC), de travailler simultanément, permettant ainsi d’accélérer le calcul et la mise à l’échelle des opérations de deep learning, lesquelles nécessitent la réalisation simultanée de nombreuses opérations sur de grandes quantités de données.

La mémoire, avec 128 Go de capacité HBMe2 et 3,7 To de bande passante mémoire, répond aux exigences croissantes des LLMs, améliorant ainsi les performances et la rentabilité des charges de travail d’IA.

La combinaison de cette technologie avec les capacités éprouvées des processeurs Xeon de 5e génération offre une infrastructure robuste et performante, adaptée aux besoins variés des entreprises, que ce soit pour le développement, le test ou le déploiement de solutions d’IA.

Elle prend en charge les charges de travail d’IA d’entreprise dans le cloud et dans les centres de données, offrant aux clients une visibilité et un contrôle accrus sur leur pile logicielle, simplifiant ainsi la gestion des charges de travail et des applications.

IBM prévoit également d’intégrer Gaudi 3 à sa plateforme Watsonx, fournissant ainsi aux clients des ressources supplémentaires pour faire évoluer leurs charges de travail d’IA dans des environnements de cloud hybride. Cette intégration permettra d’optimiser le rapport prix/performances pour l’inférence des modèles, contribuant ainsi à une adoption plus large de l’IA dans les entreprises.

Sécurité et résilience au cœur de l’initiative

IBM et Intel s’engagent à fournir des solutions d’IA accessibles à tous les secteurs, y compris ceux soumis à des réglementations strictes. IBM Cloud, connu pour ses capacités de sécurité et de conformité, exploitera Gaudi 3 pour offrir un service d’IA robuste et sécurisé, adapté aux besoins spécifiques des entreprises modernes.

L’intégration de Gaudi 3 dans IBM Cloud Virtual Servers for VPC permettra en outre aux entreprises basées sur x86 d’exécuter des applications plus rapidement et de manière plus sécurisée, améliorant ainsi l’expérience utilisateur.

Les premières offres IBM Cloud avec Gaudi 3 seront disponibles au début de l’année 2025. Les entreprises qui cherchent à rester compétitives dans un paysage technologique en constante évolution pourront ainsi accéder à une infrastructure d’IA puissante, flexible et sécurisée, qui leur permettra de maximiser leur potentiel d’innovation.

Le Hub France IA vient de publier un guide essentiel pour les organisations cherchant à intégrer des modèles d’IA générative, en particulier les “Large Language Models” (LLM), dans leurs opérations. Ce document, élaboré par le groupe de travail IA Générative du Hub France IA, offre des recommandations détaillées et une méthodologie éprouvée pour aider les entreprises, collectivités et autres entités à faire des choix éclairés.

Association à but non lucratif créée en 2017, le Hub France IA fédère plus de 200 membres et 50 partenaires afin d’accélérer le développement de propositions et de solutions concrètes aux niveaux national et européen. Il agit pour faire émerger une IA de confiance et souveraine, respectueuse des citoyens, au service des entreprises et du secteur public.

Les actions prioritaires de l’association suivent 3 axes :

• Assurer une veille de l’écosystème, des technologies et du réglementaire en interaction étroite avec les autorités compétentes en France et en Europe ;
• Favoriser les synergies entre les différents acteurs de l’écosystème IA français et européen ;
• Accompagner l’adoption de l’IA et la montée en compétences par la production de communs utiles à tous.

Dans ce livrable, il adresse une des problématiques actuellement rencontrées par les entreprises françaises de toute taille et tout secteur : comment faire pour choisir entre les différents LLM ?

Une réponse aux besoins des organisations

Composé d’une quinzaine de membres, le groupe de travail IA Générative s’est réuni chaque semaine pendant plusieurs mois pour préparer ce guide. Leur objectif : fournir aux organisations un outil complet pour naviguer dans le paysage complexe des LLM. Ce travail fait suite à un livrable précédent publié en février 2024, qui portait sur les usages des IA génératives.

Pour élaborer ce guide, le groupe a mené une enquête approfondie auprès des organisations afin de comprendre leurs critères de choix les plus importants. Les résultats de cette enquête constituent la première partie du document.

Comment choisir son LLM ?

Le guide est structuré en cinq parties principales :

1. Résultats de l’enquête : Cette section présente la méthodologie et les résultats de l’enquête menée auprès des organisations, identifiant les critères cruciaux pour le choix des modèles d’IA.
2. Cartographie des benchmarks : Le document offre une vue d’ensemble des benchmarks de référence qui peuvent être utilisés pour tester la performance des différents modèles de LLM.
3. Grille d’évaluation des modèles : Basée sur les critères identifiés par l’enquête, cette grille permet d’évaluer les modèles selon divers aspects tels que la sécurité des données, la conformité légale, les infrastructures, le business model, l’accompagnement des clients et les considérations écologiques.
4. Échanges avec les fournisseurs : Cette partie restitue les échanges avec les principaux fournisseurs de LLM, structurés selon la grille d’évaluation, offrant ainsi une perspective pratique sur l’application des critères de choix.
5. Analyse détaillée des résultats : Le guide partage une analyse approfondie des résultats pour chaque fournisseur, aidant les organisations à prendre des décisions éclairées.

Principaux enseignements

Le guide met en lumière plusieurs enseignements clés :

• Critères de choix multiples : La performance d’un modèle ne doit pas être le seul critère de sélection. La sécurité des données, le respect des réglementations, l’adaptation aux infrastructures existantes et le coût sont également essentiels ;
• Importance des benchmarks : Bien que les benchmarks soient utiles, ils doivent être complétés par des interactions directes avec les fournisseurs de modèles ;
• Absence de fournisseur parfait : Aucun fournisseur ne se distingue comme étant le meilleur dans tous les aspects.

Le guide recommande d’adopter une approche méthodologique :

• Définir les cas d’usage spécifiques ;
• Lister les critères de choix pertinents pour ces cas d’usage ;
• Consulter les benchmarks appropriés ;
• Affiner l’analyse en se référant aux critères spécifiques.

Ce guide représente un outil précieux pour les organisations souhaitant s’assurer de sélectionner le modèle le plus adapté à leurs besoins spécifiques. Vous pouvez le retrouver ici.

Imaginez un ordinateur qui utilise des cellules cérébrales humaines au lieu de neurones artificiels pour fonctionner. C’est l’idée derrière l’informatique humide, également connue sous le nom de wetware ou d’intelligence organoïde, un domaine de recherche émergent qui combine l’électrophysiologie et l’IA. FinalSpark, une start-up suisse, pionnière de cette technologie innovante, a développé une neuroplateforme, opérationnelle depuis 4 ans, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, permettant aux chercheurs de mener des expériences à distance sur des neurones biologiques in vitro.

Fondée en 2014 par Fred Jordan et Martin Kutter, basée à Vevey, FinalSpark s’est donné pour objectif de développer le premier processeur vivant au monde en utilisant des organoïdes cérébraux humains.

Qu’est-ce que les organoïdes cérébraux ?

En 2006, le Dr. Shinya Yamanaka et son équipe à l’Université de Kyoto, au Japon, ont réussi pour la première fois à reprogrammer des cellules somatiques adultes (comme des cellules de la peau) en cellules souches pluripotentes induites (iPSCs). Cette technique révolutionnaire permet à ces cellules reprogrammées de se comporter comme des cellules souches embryonnaires, capables de se différencier en presque n’importe quel type de cellules, y compris en neurones​. Une découverte qui lui a d’ailleurs valu de recevoir le prix Nobel de médecine en 2012.

L’année suivante, le Dr. Madeline A. Lancaster s’appuyait sur ses travaux pour créer des modèles tridimensionnels complexes du cerveau humain, ou organoïdes cérébraux. Ces “mini-cerveaux” peuvent permettre aux chercheurs de comprendre comment le cerveau humain se développe au niveau cellulaire et moléculaire et d’étudier les maladies cérébrales, comme l’autisme, la schizophrénie ou la maladie d’Alzheimer, et tester de nouveaux traitements.

FinalSpark les utilise pour effectuer des calculs. L’organoïde cérébral dont il fournit la photo ci-dessous a été construit à partir de 10 000 neurones vivants et mesure environ 0,5 mm de diamètre.

La Neuroplateforme

L’objectif de FinalSpark est de développer un bioprocesseur. Sa plateforme compte 4 réseaux multi-électrodes (MEA), conçus par le laboratoire du professeur Roux de la Haute Ecole du Paysage, d’Ingénierie et d’Architecture (HEPIA), chacun pouvant accueillir 4 organoïdes et 8 électrodes par organoïde. On peut d’ailleurs les voir fonctionner en direct sur son site.

Selon FinalSpark, qui met en avant le potentiel d’économie d’énergie de la bio-informatique, il reste des défis à surmonter avant que le premier ordinateur humain ne voie le jour :

“Utiliser des neurones vivants pour construire des bioprocesseurs de nouvelle génération n’est pas une tâche facile. Malgré tous les avantages, tels que l’efficacité énergétique, l’évolutivité et la capacité éprouvée à traiter l’information, les bioprocesseurs à partir de neurones vivants sont difficiles à développer.

Nous ne savons toujours pas comment les programmer. Contrairement aux ordinateurs numériques, les bioordinateurs sont de véritables boîtes noires. Pour cette raison, nous avons besoin de beaucoup d’expérimentations pour les faire fonctionner. Mais si nous trouvons le moyen de contrôler ces boîtes noires, elles peuvent devenir des outils informatiques vraiment puissants”.

La plateforme est gratuite à des fins de recherche, d’ailleurs une trentaine d’universités ont déjà manifesté leur intérêt. L’infrastructure actuelle de la start-up ne lui permet d’accueillir que 7 groupes de recherches, compte tenu également de ses propres besoins, mais FinalSpark se dit prête à la développer dans le but commun d’élaborer le premier processeur vivant au monde.

Fred Jordan, cofondateur de FinalSpark, affirme :

“Nous sommes fermement convaincus qu’un objectif aussi ambitieux ne peut être atteint que par une collaboration internationale”.

Une publication scientifique décrivant l’architecture du système et fournissant des exemples spécifiques d’expériences et de résultats intitulée « Open and remotely accessible Neuroplatform for research in wetware computing », est disponible dans la revue Frontiers.

Des informations complémentaires sur la neuro-plateforme et la procédure de demande à suivre par les établissements de recherche sont disponibles sur le site web de FinalSpark à l’adresse https://finalspark.com/neuroplatform.

Boston Dynamics, leader mondial dans le domaine de la robotique avancée, a annoncé le retrait de son Atlas hydraulique et dévoilé un robot Atlas entièrement électrique conçu pour des applications réelles. Cette nouvelle plateforme représente une évolution significative dans la gamme des robots humanoïdes de l’entreprise, promettant des performances améliorées et une adaptabilité accrue pour résoudre les défis industriels les plus complexes.

Rival d’Olympus, le Tesla bot humanoïde d’Elon Musk, Atlas est initialement un projet de R&D de Boston Dynamics retenu par la DARPA visant la conception d’un robot pour diverses tâches de recherche et de sauvetage. Le premier Atlas avait été présenté au public par Boston Dynamics en juillet 2013 et n’avait cessé d’être d’amélioré comme on peut le voir dans la vidéo ci-dessous.

En passant d’une technologie hydraulique à une technologie entièrement électrique, l’Atlas électrique offre une plus grande amplitude de mouvement et une capacité de manipulation renforcée, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles applications dans divers secteurs industriels.

Bien qu’Atlas soit un humanoïde, une conception utile pour les robots travaillant dans un monde conçu pour les humains, il est équipé pour se mouvoir avec une efficacité maximale, sans être limité par la biomécanique humaine.

Boston Dynamics déclare :

“La version électrique de l’Atlas sera plus puissante, avec une plus grande amplitude de mouvement que n’importe laquelle de nos générations précédentes. Par exemple, notre Atlas hydraulique de dernière génération (HD Atlas) pouvait déjà soulever et manœuvrer une grande variété d’objets lourds et irréguliers ; Nous continuons à nous appuyer sur ces capacités existantes et explorons plusieurs nouvelles variantes de préhenseurs pour répondre à un ensemble diversifié de besoins de manipulation attendus dans les environnements des clients”.

Boston Dynamics a commercialisé avec succès les robots Spot and Stretch. Tout comme il l’a fait pour ce dernier, il va collaborer avec un petit groupe de clients innovants, à commencer par Hyundai, pour tester et itérer les applications Atlas au cours des prochaines années.