Choses à Savoir TECH

ChatGPT ne lit pas réellement votre phrase mot par mot. Avant de répondre, il la découpe en petites unités appelées « tokens », et cette mécanique détermine à la fois ce qu’une IA peut lire, combien elle coûte et jusqu’où elle peut suivre une conversation.Un token peut correspondre à un mot entier, mais aussi à une partie de mot, quelques caractères ou un signe de ponctuation. Le découpage dépend du tokenizer, le logiciel utilisé par chaque famille de modèles. Une même phrase peut donc nécessiter un nombre différent de tokens selon l’IA et la langue employée. Chez OpenAI, l’ordre de grandeur souvent donné pour l’anglais est d’environ quatre caractères par token, soit trois quarts d’un mot. Une fois le texte découpé, le modèle manipule ces unités pour calculer, à partir du contexte, quel token a le plus de chances de suivre les précédents. Il en génère un, puis recommence jusqu’à constituer sa réponse. Un token n’est donc ni une pensée ni une idée : c’est une unité informatique permettant au modèle de représenter et de produire du contenu.Ces unités servent également à mesurer sa capacité de travail. Une fenêtre de contexte de 200 000 tokens signifie qu’un modèle peut traiter une certaine quantité d’informations simultanément : votre demande, les instructions, l’historique de la discussion ou des documents. Ce n’est pas pour autant une mémoire permanente. Lorsque cette fenêtre se remplit, certaines informations doivent être condensées ou retirées. Les tokens sont aussi devenus l’unité économique de l’IA. Dans les API utilisées par les entreprises, les fournisseurs facturent généralement séparément les tokens envoyés au modèle et ceux qu’il génère. Certains distinguent aussi les données déjà mises en cache et les tokens utilisés par les modèles pour raisonner avant d’afficher leur réponse.Et le principe dépasse désormais le texte : images, audio et vidéo peuvent eux aussi être convertis en unités comptabilisées par les modèles multimodaux.Le token paraît donc minuscule, mais il constitue l’un des compteurs fondamentaux de l’intelligence artificielle : il mesure à la fois ce qu’elle reçoit, ce qu’elle peut garder sous les yeux et une partie du calcul nécessaire pour nous répondre.Source : Clubic

Alibaba ne veut plus seulement entraîner ses modèles d’intelligence artificielle : le groupe chinois veut aussi fabriquer une part croissante des puces et des data centers qui les font fonctionner.À sa conférence Apsara, Alibaba a dévoilé le Zhenwu V900, un accélérateur conçu par sa filiale T-Head pour entraîner les grands modèles et exécuter leurs réponses. Le groupe affirme qu’il offre trois fois les performances du Zhenwu M890 présenté en mai. Cette comparaison reste toutefois interne : Alibaba n’a pas publié les données de calcul permettant de confronter directement le V900 aux puces de Nvidia, Huawei ou d’autres concurrents. Les caractéristiques annoncées donnent néanmoins une idée de la stratégie. Chaque puce dispose de 216 gigaoctets de mémoire et d’une liaison entre accélérateurs pouvant atteindre 1 200 gigaoctets par seconde. Surtout, Alibaba affirme que son architecture peut relier jusqu’à 500 000 cartes dans un même cluster. La production en série et la commercialisation sont prévues au premier trimestre 2027.L’enjeu n’est donc pas simplement de fabriquer une puce chinoise supplémentaire. Alibaba cherche à contrôler toute la chaîne : processeurs, interconnexions, serveurs, réseau, modèles Qwen et services cloud. Une intégration devenue particulièrement stratégique alors que les restrictions américaines compliquent l’accès de la Chine aux accélérateurs IA occidentaux les plus avancés.Cette course au matériel accompagne une hausse spectaculaire des besoins. Alibaba prévoit des futurs modèles Qwen comptant entre 5 000 et 10 000 milliards de paramètres, même si la taille seule ne détermine pas la qualité d’une IA. Pour les alimenter, Alibaba Cloud veut dépasser 20 gigawatts de capacité mondiale de data centers en 2032. Le Zhenwu V900 n’a donc pas encore prouvé qu’il pouvait rivaliser avec les meilleures puces disponibles. Son importance est ailleurs : la bataille de l’IA se déplace progressivement du modèle vers l’infrastructure entière. Et Alibaba veut dépendre de moins en moins de technologies qu’un autre pays peut décider de ne plus lui vendre.Source : Stack Chronicle

Les prochains écouteurs de Viaim veulent transformer les conversations de votre journée en mémoire exploitable par vos agents IA, sans conserver en permanence l’enregistrement sonore. Le produit s’appelle Rise. Sous l’apparence d’écouteurs sans fil, Viaim a surtout construit un dispositif de capture : leur boîtier possède trois microphones et peut fonctionner comme un enregistreur posé sur une table, même lorsque les écouteurs restent rangés.La fonction la plus inhabituelle s’appelle « Always-on Listening ». Lorsqu’elle est activée, l’application analyse les conversations environnantes par séquences d’environ cinq minutes. Son logiciel Vitana en extrait les sujets abordés, les décisions prises et les questions restées ouvertes pour constituer progressivement une mémoire textuelle. Selon Viaim, l’audio brut de ces séquences n’est ensuite pas conservé. Pour garder un véritable enregistrement, il faut lancer explicitement cette fonction.Cette mémoire peut ensuite être associée à des documents, des liens et l’historique d’un projet. L’idée est qu’après une réunion, l’IA sache non seulement ce qui vient d’être dit, mais aussi comment cela modifie les décisions précédentes. Viaim veut aller encore plus loin avec un système baptisé Task Broker. Après validation de l’utilisateur, une tâche issue d’une conversation pourrait être transmise à Google Workspace, Claude Code, Codex, Cursor ou Copilot. Une discussion sur une modification logicielle pourrait ainsi devenir directement une instruction préparée pour un agent de programmation. Viaim précise toutefois que la disponibilité de ces intégrations variera selon les plateformes et les régions.La promesse de confidentialité mérite également une nuance. Ne pas conserver l’audio limite la quantité de données stockées, mais le microphone doit tout de même capter les paroles pour les analyser. En France, le Code pénal protège précisément les paroles prononcées à titre privé ou confidentiel contre une captation sans consentement.Source : Clubic

Adobe vient de faire un choix inhabituel pour l’un de ses logiciels phares : mettre une version de Premiere sur Android gratuitement, sans abonnement, sans publicité et sans filigrane. Disponible depuis le 22 septembre, Premiere mobile n’est pas Premiere Pro simplement réduit à l’écran d’un smartphone. Adobe a conçu une application spécifique au mobile, avec une timeline multipiste pour superposer vidéos, musiques, voix et effets, du montage précis à l’image près et des exports pouvant atteindre la 4K. L’accès est particulièrement ouvert pour un produit Adobe. Aucun abonnement Creative Cloud n’est nécessaire et il n’est même pas obligatoire de créer un compte pour monter une vidéo, l’enregistrer localement ou l’exporter. L’application fonctionne sur Android 13 ou une version plus récente, avec au moins 5 gigaoctets de mémoire vive.La gratuité a cependant ses limites. Adobe commercialise du stockage supplémentaire et des crédits pour ses outils d’intelligence artificielle Firefly. Certaines fonctions restent également en développement, notamment Adobe Fonts, la détection du rythme et surtout la possibilité de commencer un montage sur téléphone puis de le poursuivre directement dans Premiere sur ordinateur. Cette arrivée marque aussi la fin d’une transition engagée depuis un an. Adobe avait retiré Premiere Rush des boutiques en septembre 2025. Son support doit s’arrêter le 30 septembre 2026. Le nouveau Premiere mobile prend désormais sa place sur Android, près d’un an après son lancement sur iPhone. Le choix du gratuit change surtout le terrain sur lequel Adobe se bat. Sur smartphone, l’entreprise affronte des applications comme CapCut, où l’utilisateur s’attend à pouvoir filmer, monter et publier sans acheter au préalable un logiciel professionnel.Premiere mobile sert donc moins à transporter le modèle économique historique d’Adobe sur Android qu’à faire entrer une nouvelle génération de créateurs dans son écosystème.Source : Stack Chronicle

Le multijoueur de GTA VI pourrait ne pas accompagner la sortie du jeu en novembre. Et l’indice le plus précis à ce jour ne vient pas de Rockstar, mais du patron de Twitch.Dan Clancy a déclaré à Bloomberg que Twitch avait passé « beaucoup de temps » à discuter avec Rockstar de ses projets et de la manière d’impliquer les créateurs de contenus. Il anticipe un premier bond d’audience avec GTA VI, puis « un encore plus important l’année prochaine quand ils lanceront le multijoueur ». Comme l’entretien date de septembre 2026, « l’année prochaine » désigne donc 2027. Mais cette nuance est essentielle : Rockstar n’a annoncé ni date, ni nom, ni fonctionnement pour un nouveau GTA Online. Clancy ne parle pas au nom du studio, même si ses échanges directs avec Rockstar donnent davantage de poids à son commentaire qu’à une simple rumeur.Pour l’instant, la communication officielle est beaucoup plus prudente. GTA VI sortira le 19 novembre sur PlayStation 5 et Xbox Series X et S, et Rockstar le présente explicitement comme une expérience solo. Le décalage serait notable. En 2013, GTA Online avait été lancé seulement deux semaines après GTA V. Cette fois, l’actuel GTA Online doit continuer à être soutenu même après l’arrivée de GTA VI, ce qui permettrait à Rockstar de faire cohabiter temporairement l’ancien multijoueur et le nouveau jeu solo.Cette séparation peut aussi avoir une logique industrielle. Le multijoueur d’un GTA est devenu un produit de très longue durée, alimenté pendant des années par du contenu, des communautés et notamment le jeu de rôle, extrêmement populaire sur Twitch. Le lancer séparément permettrait à Rockstar de concentrer d’abord l’attention sur l’histoire de Jason et Lucia, avant de provoquer une seconde vague médiatique. Pour l’instant, 2027 reste donc une indication crédible, pas un calendrier officiel. Mais lorsqu’un dirigeant de Twitch évoque cette fenêtre après avoir travaillé directement avec Rockstar, la frontière entre rumeur et information devient nettement plus intéressante.Source : Bloomberg

Certaines conversations avec ChatGPT peuvent être lues par de vraies personnes pour améliorer le modèle. Pas toutes, et pas avec votre nom affiché, mais suffisamment pour rappeler qu’un chatbot n’est pas un journal intime.L’existence de ce dispositif, baptisé en interne « Project Lily », a été révélée par une enquête de 404 Media fondée sur des documents internes et des exemples de conversations. OpenAI ferait appel à des centaines de sous-traitants chargés d’évaluer des échanges provenant de vrais utilisateurs.Leur travail consiste notamment à comprendre ce que l’utilisateur demande, puis à comparer et noter plusieurs réponses générées par ChatGPT. L’objectif est d’améliorer le comportement du modèle : éviter certaines erreurs, limiter les réponses excessivement complaisantes ou encore l’empêcher de se présenter comme s’il était humain.Les conversations ne sont pas censées arriver brutes. Les évaluateurs ne voient pas le nom du compte et OpenAI utilise un système baptisé Privacy Filter pour retirer des informations personnelles. Mais selon l’enquête, certains échanges contiennent malgré tout des détails sensibles. Les évaluateurs peuvent aussi recevoir du contexte provenant des conversations précédentes afin de comprendre la demande. Il faut cependant éviter un raccourci : cela ne signifie pas que des employés lisent systématiquement toutes les conversations ChatGPT. Project Lily porte sur un échantillon utilisé pour évaluer et améliorer les modèles. OpenAI indique publiquement que, sur ses services destinés aux particuliers, les conversations peuvent servir à entraîner ses modèles. Les utilisateurs peuvent désactiver cette utilisation dans les paramètres, sous « Contrôles des données », puis « Améliorer le modèle pour tous ». Les nouvelles conversations ne servent alors plus à cet entraînement.Project Lily met surtout en lumière une réalité rarement visible. Derrière l’impression d’un dialogue entièrement automatisé, l’amélioration d’une intelligence artificielle repose encore largement sur des humains qui lisent, classent et jugent ses réponses. À mesure que nous confions aux chatbots des problèmes professionnels, familiaux ou intimes, cette frontière devient essentielle : parler seul à une machine ne signifie pas nécessairement que personne d’autre ne pourra jamais voir ce qui lui a été confié.Source : Stack Chronicle

OpenAI vient de transformer GPT-6 Astra en assistant spécialisé pour les avocats. Et le chiffre le plus intéressant n’est pas sa progression, mais ce qu’il rate encore.Le nouveau service s’appelle Astra for Law. Il ne s’agit pas d’un nouveau modèle, mais d’une version de GPT-6 Astra reliée à un moteur de recherche juridique spécialisé et à des instructions conçues pour analyser des dossiers, rechercher des précédents ou rédiger des arguments. La différence avec ChatGPT classique vient surtout des sources accessibles au modèle. OpenAI a constitué un index de plus de 230 millions d’adresses couvrant la jurisprudence américaine, les lois, les règlements et les décisions administratives, avec des mises à jour quotidiennes.Pour mesurer l’intérêt de cette spécialisation, l’entreprise a soumis Astra for Law à 200 questions de recherche juridique américaines provenant d’un jeu de validation privé de Vals AI. Résultat : 54 % des réponses ont passé l’ensemble des critères de correction, contre 38,7 % pour GPT-6 Astra utilisant simplement la recherche web.Le gain est réel. Mais il signifie aussi que, dans ce test précis, le système échoue encore à satisfaire tous les critères sur presque une question sur deux. Et l’évaluation a été réalisée par OpenAI sur un jeu de données qui n’est pas public, donc elle n’a pas encore été reproduite indépendamment.Cela explique pourquoi Astra for Law n’est pas vendu comme un avocat automatique destiné au grand public. Il est d’abord proposé à certains cabinets américains via un programme d’accès contrôlé, dans ChatGPT et Codex. Une version destinée aux développeurs doit suivre. Le modèle peut retrouver des décisions, confronter des arguments ou examiner des contrats, mais OpenAI demande explicitement aux professionnels de vérifier les réponses et les sources avant de s’y fier. Et pour l’instant, l’index juridique est centré sur le droit américain : il ne peut donc pas simplement être transposé au droit français.La nouveauté n’est donc pas que ChatGPT remplace l’avocat. Elle est plus concrète : l’IA généraliste commence à recevoir les bases documentaires, les outils et les règles métier qui lui permettent d’entrer directement dans le travail quotidien des professions spécialisées.Source : OpenAI

Des photos publiées sur Facebook et Instagram auraient-elles servi à fabriquer des empreintes biométriques pour les futures lunettes de Meta ? C’est l’accusation au cœur d’une nouvelle action collective américaine. La plainte a été déposée le 4 septembre devant un tribunal fédéral de l’Illinois par deux familles, dont deux enfants. Elles accusent Meta d’avoir utilisé, sans consentement, des images provenant de Facebook et Instagram pour développer des technologies de reconnaissance faciale, mais aussi certains modèles d’intelligence artificielle générative.Le dossier vise notamment NameTag, une fonction conçue pour les lunettes connectées de Meta. Le principe est simple : la caméra filme un visage, le logiciel le transforme en une représentation mathématique (une empreinte faciale) puis cherche une correspondance afin d’identifier la personne.NameTag n’a cependant jamais été lancé auprès du public. En juin, une enquête de WIRED avait découvert du code fonctionnel mais désactivé dans l’application Meta AI, installée sur des dizaines de millions de téléphones. Meta l’avait retiré après la publication de l’enquête et affirmait alors qu’aucune décision définitive n’avait été prise sur cette fonction.La nouvelle plainte va plus loin : elle affirme que les empreintes utilisées pour développer ce système pourraient provenir de photos déjà hébergées par Meta. Elle accuse également l’entreprise d’avoir exploité des images pour entraîner des modèles comme Emu et Muse Image. À ce stade, ce sont des allégations : aucun tribunal n’a établi que Meta avait effectivement enfreint la loi. L’entreprise conteste d’ailleurs le dossier, qu’elle juge sans fondement, et affirme n’avoir commercialisé aucun produit NameTag ni construit de base universelle de visages.L’affaire est particulièrement sensible dans l’Illinois, dont la législation biométrique impose des règles strictes sur la collecte de données permettant d’identifier une personne. En Europe aussi, le RGPD accorde une protection renforcée aux données biométriques lorsqu’elles servent à identifier quelqu’un de manière unique.L’enjeu dépasse donc les lunettes connectées : une photo publiée pour être regardée peut aussi devenir une matière première permettant à une machine d’apprendre à reconnaître un visage. Et c’est précisément cette seconde utilisation que la justice devra désormais examiner.Source : https://www.wired.com/story/meta-sued-over-training-data-for-its-ai-and-face-recognition-systems/