L'IA aujourd'hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : ChatGPT et sa nouvelle mémoire, les ambitions d'OpenAI, les innovations de Google DeepMind, et bien plus encore. Commençons par ChatGPT, qui a récemment reçu une mise à jour majeure. Désormais, il peut référencer toutes vos conversations passées pour offrir des réponses plus personnalisées. Cette fonctionnalité, appelée "historique de chat", est disponible pour les comptes payants. Cependant, elle a suscité des réactions mitigées. Par exemple, lors de la génération d'une image, des détails non demandés ont été inclus, illustrant comment la mémoire peut influencer les résultats de manière inattendue. Cette mise à jour soulève des questions sur le contrôle du contexte et la recherche, car elle peut affecter les résultats de manière imprévisible. Passons maintenant à OpenAI, où Sam Altman a dévoilé des plans pour lancer un appareil d'intelligence artificielle d'ici 2026, avec l'objectif ambitieux de vendre 100 millions d'unités. Ce dispositif, qui ne sera ni un smartphone ni un appareil portable, vise à redéfinir l'interaction des consommateurs avec l'IA. Malgré les défis, notamment des tentatives similaires infructueuses, OpenAI espère que cet appareil marquera une avancée significative dans l'IA grand public. En parallèle, Google DeepMind continue d'explorer les frontières de l'IA avec des modèles avancés comme Gemini et Gemma. Ces modèles sont conçus pour exceller dans des tâches complexes, tandis que des outils comme SynthID intègrent des filigranes invisibles pour identifier le contenu généré par l'IA. DeepMind s'engage également dans des projets variés, de la biologie à la durabilité climatique, illustrant l'application diversifiée de l'IA. Google a également annoncé que le mode IA est désormais accessible à tous les utilisateurs aux États-Unis, introduisant des fonctionnalités comme la recherche approfondie et la personnalisation. Ce mode permet une expérience de recherche plus interactive, intégrant des capacités avancées d'IA pour répondre aux besoins des utilisateurs. Enfin, Devstral, un modèle open-source développé par Mistral AI et All Hands AI, se distingue dans le domaine de l'ingénierie logicielle. Conçu pour résoudre des problèmes réels, Devstral surpasse les modèles existants sur le benchmark SWE-Bench Verified. Il est suffisamment léger pour fonctionner sur des appareils locaux, ce qui le rend idéal pour un déploiement dans des environnements sensibles à la confidentialité. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : Google révolutionne la création artistique, l'impact de ChatGPT sur l'éducation, et les défis des langages spécifiques au domaine. Commençons par Google, qui lors de sa conférence annuelle Google I/O 2025, a dévoilé des avancées majeures dans l'intelligence artificielle appliquée à la création visuelle, vidéo et musicale. Parmi les innovations, la plateforme Flow se distingue. Alimentée par les outils Veo, Imagen et Gemini, Flow permet de concevoir des films en décrivant simplement les scènes et les personnages. Imagen 4 améliore la qualité des images générées, tandis que Veo 3 intègre désormais le son, transformant un scénario en une scène vivante. Ces outils pourraient bien transformer l'industrie créative en offrant un contrôle sans précédent aux professionnels. Passons maintenant à l'éducation, où ChatGPT a bouleversé les pratiques scolaires. Développée par OpenAI, cette technologie génère du texte de manière autonome, ce qui a conduit certaines écoles à interdire son utilisation. Les institutions craignent que les élèves l'utilisent de manière inappropriée, ce qui soulève des questions sur l'intégration des nouvelles technologies dans l'apprentissage. Les enseignants et les élèves doivent être préparés à ces outils innovants pour éviter des sanctions sévères comme l'exclusion. En 2018, un développeur a créé "lethain/systems", un langage spécifique au domaine pour modéliser des systèmes exécutables. Ce système, bien qu'imparfait, a prouvé son utilité au fil des ans. Récemment, le travail s'est concentré sur les serveurs Model Context Protocol (MCP), avec des outils comme "load_systems_documentation" et "run_systems_model". Ces outils aident à structurer et gérer le contexte lors de l'utilisation de modèles de langage. Le défi réside dans l'équilibre entre complexité et efficacité, un aspect crucial pour la conception des MCP. Enfin, abordons les problèmes liés à l'utilisation de solutions obsolètes pour créer du texte en dégradé CSS. Historiquement, des propriétés comme `-webkit-text-fill-color` étaient utilisées, mais elles sont désormais dépassées. Le code généré par ChatGPT utilise encore ces méthodes, ce qui n'améliore pas la compatibilité avec les navigateurs modernes. Il est recommandé d'utiliser `@supports` pour vérifier la compatibilité des fonctionnalités CSS modernes, garantissant ainsi un code à jour et fonctionnel. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : DevOps chez arXiv, l'open source de VS Code, la robotique humanoïde de NVIDIA, et Codex d'OpenAI. Commençons par arXiv, la plateforme en ligne qui révolutionne la science ouverte. arXiv recrute un ingénieur DevOps pour renforcer son infrastructure. Ce rôle est essentiel pour maintenir la robustesse et la sécurité du site, qui permet aux chercheurs de partager leurs travaux avant publication. En intégrant arXiv, l'ingénieur contribuera à la gestion d'un trafic élevé et à l'amélioration continue de la plateforme, en collaboration avec une communauté de chercheurs et de développeurs. arXivLabs, une initiative de la plateforme, permet de développer et partager de nouvelles fonctionnalités, reflétant les valeurs d'ouverture et de collaboration. Passons maintenant à VS Code, l'éditeur de code open source qui intègre l'intelligence artificielle. Microsoft a annoncé que l'extension GitHub Copilot Chat deviendra open source sous licence MIT. Cette décision s'inscrit dans une stratégie visant à intégrer l'IA au cœur de VS Code, tout en restant fidèle aux principes d'ouverture et de collaboration. L'extension sera refactorée dans le noyau de VS Code, facilitant ainsi la contribution de la communauté. Microsoft prévoit également de rendre open source son infrastructure de test de prompts, afin de garantir la qualité des contributions communautaires. Enchaînons avec NVIDIA, qui a fait des avancées dans la robotique humanoïde. La société a dévoilé le modèle Isaac GR00T N1.5, une mise à jour qui améliore l'adaptation des robots à de nouveaux environnements. Ce modèle utilise des données de mouvement synthétiques générées par GR00T-Dreams, permettant aux robots d'apprendre de nouveaux comportements. NVIDIA a également introduit des technologies de simulation comme Isaac Sim, utilisées par des entreprises telles que Foxconn pour accélérer le développement robotique. Les systèmes Blackwell de NVIDIA offrent une architecture unique pour exécuter toutes les charges de travail robotiques, optimisant ainsi le traitement des données. Terminons avec OpenAI, qui a lancé Codex, un agent de développement logiciel basé sur le cloud. Codex automatise des tâches comme l'écriture de code et le débogage, et est intégré à ChatGPT pour les utilisateurs Pro, Team et Enterprise. Alimenté par le modèle codex-1, il génère du code conforme aux conventions humaines et exécute les tests de manière itérative. Codex fonctionne dans un environnement sécurisé sans accès à Internet, garantissant la transparence des modifications. OpenAI a également introduit Codex mini, un modèle plus léger pour des interactions rapides, disponible via API. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : la transparence dans l'IA, les performances des modèles de langage, et les pratiques controversées des géants de la tech. Commençons par le concept des "Open Weights" dans l'intelligence artificielle. Ce terme désigne les paramètres finaux d'un modèle de réseau neuronal, partagés pour offrir un aperçu de son fonctionnement. Bien que cela représente un pas vers plus de transparence, les Open Weights ne suffisent pas à garantir une compréhension complète du processus d'entraînement. Sans accès au code d'entraînement ou aux jeux de données, il est difficile de reproduire le modèle ou d'identifier les biais potentiels. La transparence est cruciale pour assurer l'équité et la conformité réglementaire, tout en favorisant l'innovation et la collaboration. Passons maintenant aux modèles de langage de grande taille, ou LLMs, qui se distinguent par leur capacité à annoter des métadonnées dans le domaine de la neuroimagerie humaine. Des modèles comme le GPT-4o d'OpenAI atteignent des scores de performance élevés, comparables à ceux d'annotateurs humains. Ces modèles fonctionnent souvent en "zero-shot", c'est-à-dire sans entraînement spécifique préalable. Les divergences entre les annotations des LLMs et celles des humains sont souvent minimes, ce qui rend ces modèles fiables pour une utilisation à grande échelle. Les chercheurs encouragent le développement de "micro-benchmarks" pour évaluer et améliorer ces systèmes. Abordons maintenant les pratiques des géants de l'IA. Récemment, ils ont admis utiliser l'ensemble du contenu en ligne pour entraîner leurs modèles, sans toujours obtenir le consentement des auteurs. Cette pratique soulève des questions éthiques et légales, notamment en matière de droits d'auteur et de protection de la vie privée. Google, par exemple, contourne les contrôles de désinscription des éditeurs pour l'entraînement de ses IA, ce qui a des implications pour les éditeurs cherchant à protéger leurs droits. Enfin, dans le secteur des médias, Google a annoncé Material 3 Expressive, une évolution de son design pour Android 16, visant à améliorer l'expérience utilisateur. Cette mise à jour s'inscrit dans une tendance où les entreprises technologiques optimisent leurs interfaces pour une utilisation plus intuitive. Par ailleurs, Epic Games accuse Apple de bloquer la mise à jour mondiale de Fortnite, illustrant les tensions entre développeurs et plateformes de distribution. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact des modèles de langage sur l'éducation, les défis de l'intégrité scientifique, et les avancées en technologie vocale. Commençons par l'éducation. En février 2023, un scandale a éclaté aux États-Unis lorsque des élèves de Floride ont été accusés d'utiliser ChatGPT pour rédiger leurs dissertations. Ce phénomène a mis en lumière le manque de préparation des écoles face à l'adoption rapide de l'IA générative. Des documents révèlent que certains États ont fait appel à des consultants pour former les enseignants, mais beaucoup étaient pris de court. L'usage de l'IA dans l'éducation soulève des questions sur la dépendance des élèves à ces outils, créant une génération d'étudiants "fonctionnellement illettrés". Les écoles peinent à contrôler cette technologie, un défi majeur pour le système éducatif américain. Passons maintenant à l'intégrité scientifique. Lors du colloque de l'Ofis en avril 2025, les discussions ont porté sur les enjeux éthiques de l'IA générative dans la recherche. Ces technologies, capables de créer du contenu original, posent des défis en matière de fiabilité et de transparence des résultats. Les participants ont exploré comment l'IA peut transformer les pratiques de recherche tout en soulevant des questions complexes sur l'intégrité scientifique. Enchaînons avec la technologie vocale. Les avancées récentes, comme le clonage vocal ultra-rapide, posent de nouveaux risques. La voix devient une interface centrale, mais aussi une cible pour la fraude. L'attaque de 2024 contre Arup, où la voix d'un cadre a été clonée pour un transfert frauduleux, illustre ces dangers. Des initiatives comme le Voice Privacy Challenge cherchent à anonymiser les signaux vocaux pour protéger l'identité biométrique des utilisateurs. Enfin, une étude de l'Université de Tokyo a révélé des similitudes entre les modèles de langage et les schémas cérébraux de personnes atteintes d'aphasie. Cette recherche pourrait améliorer les systèmes d'IA et les diagnostics des troubles du langage. Les modèles de langage, comme GPT-2, montrent des schémas similaires à ceux observés dans l'aphasie réceptive, offrant des perspectives pour des IA plus fiables. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact de l'IA générative sur l'éducation, la sécurité vocale, et les avancées en neurosciences. Commençons par l'éducation. En février 2023, un scandale a éclaté aux États-Unis lorsque des élèves de Floride ont été accusés d'utiliser ChatGPT pour rédiger leurs dissertations. Ce qui semblait être un incident isolé a révélé un défi majeur pour le système éducatif américain. Les documents obtenus montrent que les écoles étaient mal préparées à l'adoption rapide de l'IA générative. Certaines ont fait appel à des consultants pour former les enseignants, mais les résultats ont été mitigés. Aujourd'hui, l'utilisation de ChatGPT est si répandue qu'il est difficile de suivre son impact. Les étudiants deviennent de plus en plus dépendants de ces outils, ce qui soulève des questions sur l'avenir de l'éducation. Passons maintenant à la sécurité vocale. Les avancées en synthèse vocale, comme le clonage ultra-rapide de F5-TTS, posent de nouveaux risques. La voix, devenue une interface centrale, est vulnérable aux attaques. Un exemple frappant est l'incident de 2024 où la voix d'un cadre a été clonée pour autoriser un transfert frauduleux. Des initiatives comme le Voice Privacy Challenge cherchent à anonymiser les signaux vocaux pour protéger notre identité biométrique. Ces technologies visent à éliminer les marqueurs vocaux tout en préservant le contenu linguistique. Enfin, explorons les similitudes entre les modèles de langage et les schémas cérébraux. Une étude de l'Université de Tokyo a comparé les schémas de traitement des LLMs avec ceux de personnes atteintes d'aphasie. Les chercheurs ont découvert que les modèles de langage, comme GPT-2, présentent des schémas similaires à ceux observés chez les patients atteints d'aphasie de Wernicke. Ces modèles peuvent produire des réponses confiantes mais erronées, un phénomène appelé "hallucinations". Cette recherche pourrait améliorer les systèmes d'IA et offrir de nouvelles méthodes pour diagnostiquer les troubles du langage. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact de l'IA générative sur l'éducation, les avancées en intégrité scientifique, et les défis de la technologie vocale. Commençons par l'éducation. En février 2023, un scandale a éclaté aux États-Unis lorsque des élèves d'un lycée en Floride ont été accusés d'utiliser ChatGPT pour rédiger leurs dissertations. Ce qui semblait être un incident isolé est devenu un défi majeur pour le système éducatif américain. Des documents révèlent que les écoles étaient mal préparées à l'adoption de l'IA générative. Certaines ont fait appel à des consultants pour former les enseignants, mais l'usage de ChatGPT s'est généralisé, créant une classe d'élèves "fonctionnellement illettrés". Les écoles peinent à contrôler cette technologie, et l'article du New York magazine souligne que l'IA est désormais omniprésente dans le système éducatif. Passons maintenant à l'intégrité scientifique. Le colloque de l'Ofis, tenu à Paris, a réuni 200 participants pour discuter des enjeux liés à l'IA générative dans la recherche. Les experts ont exploré comment ces technologies influencent la rigueur scientifique et la transparence des processus de recherche. L'IA générative soulève des questions éthiques et méthodologiques, et les participants ont souligné la nécessité de cadres éthiques robustes pour guider son utilisation. Les discussions ont mis en lumière l'importance de la responsabilité des chercheurs face à ces nouvelles technologies. Enchaînons avec la technologie vocale. Les avancées dans ce domaine, comme le clonage vocal ultra-rapide, posent de nouveaux risques. L'attaque de 2024 contre Arup, où la voix d'un cadre a été clonée pour autoriser un transfert frauduleux, illustre ces dangers. Les systèmes vocaux d'IA, bien qu'ils offrent une commodité accrue, créent des opportunités pour la fraude et l'abus. Des initiatives comme le Voice Privacy Challenge cherchent à anonymiser les signaux vocaux pour protéger la vie privée et la sécurité biométrique des utilisateurs. Enfin, un mot sur les assistants de codage basés sur l'IA. Bien qu'ils accélèrent le développement logiciel, une enquête de Tricentis révèle que de nombreuses équipes déploient du code sans tests complets pour respecter les délais. Cela augmente les risques de sécurité, avec 66 % des organisations s'attendant à une panne majeure dans l'année. Les dirigeants doivent définir des métriques de qualité claires et intégrer des vérifications axées sur la sécurité pour éviter les vulnérabilités. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact de l'IA sur la programmation, les avancées de Google et OpenAI, et les nouvelles méthodes d'apprentissage par renforcement. Commençons par la programmation par intelligence artificielle. Malgré les déclarations de leaders comme Satya Nadella de Microsoft et Mark Zuckerberg de Meta, qui prédisent une augmentation significative de la génération de code par l'IA, les contributions de l'IA dans le code open source restent limitées. Les projets open source, transparents par nature, ne montrent pas de preuves tangibles de l'efficacité de l'IA dans la gestion de cas complexes ou de bugs non triviaux. Les développeurs expérimentés peuvent tirer parti de l'IA, mais les résultats sont souvent médiocres pour les novices. Certains projets ont même interdit les rapports de sécurité générés par l'IA en raison de leur faible qualité. En fin de compte, les interactions humaines restent essentielles dans le développement de logiciels. Passons maintenant à Google, qui teste une nouvelle fonctionnalité intégrant une recherche par IA directement sur sa page d'accueil. Ce mode, basé sur l'IA générative, pourrait remplacer le widget "J'ai de la chance" et fournir des réponses plus contextuelles. Cependant, cela suscite des inquiétudes quant à l'impact sur le trafic des sites web et le référencement naturel. Le système Gemini, qui alimente ce mode, pourrait obliger les éditeurs à partager leurs données avec Google pour maintenir leur visibilité. Parallèlement, OpenAI, avec ChatGPT Search, se positionne comme un concurrent direct, renforçant la compétition dans le domaine des moteurs de recherche. En parlant d'OpenAI, une interview avec Sulman Choudhry et Srinivas Narayanan a révélé les défis techniques rencontrés lors du lancement de ChatGPT Images. Ce mode a attiré 100 millions de nouveaux utilisateurs en une semaine, nécessitant des ajustements d'infrastructure pour gérer la charge. L'équipe a utilisé Python, FastAPI, et Temporal pour optimiser les processus, ajoutant une file d'attente asynchrone pour les utilisateurs gratuits. Cette croissance rapide a mis en lumière l'importance de l'évolutivité dans les systèmes d'IA. Enfin, explorons une nouvelle méthode d'apprentissage par renforcement. Contrairement aux agents traditionnels, cette approche s'adapte aux changements de tâches locales en ligne, détectant les modifications dans les paires état-action et mettant à jour ses modèles en conséquence. Elle permet une adaptation rapide à de nouveaux contextes, limitant les coûts de mémoire et surpassant les méthodes à modèle unique dans des environnements incertains. Cette innovation offre des perspectives prometteuses pour la prise de décision optimale dans des environnements changeants. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact des IA génératives sur la pensée humaine, les défis du droit d'auteur face à l'IA, et les avancées d'OpenAI dans le domaine de la santé. Commençons par l'impact des intelligences artificielles génératives sur notre capacité à penser de manière autonome. Historiquement, les technologies ont souvent remplacé des tâches physiques, mais l'IA générative soulève des inquiétudes quant à notre capacité cognitive. Contrairement aux outils comme les calculatrices, l'IA générative menace des compétences essentielles telles que l'analyse et la génération d'idées. De plus, elle peut produire des informations erronées avec assurance, ce qui la rend peu fiable. Cette tendance à choisir la facilité pose la question de savoir si nous devons résister lorsque cela menace notre pensée critique. Passons maintenant aux défis juridiques posés par l'utilisation des œuvres protégées pour entraîner des IA. Le Bureau du copyright des États-Unis a publié un rapport sur la compatibilité de ces pratiques avec le "fair use". Ce principe permet l'utilisation limitée de matériel protégé sans autorisation, mais son application aux IA est complexe. Le rapport suggère que l'entraînement des IA avec des œuvres protégées pourrait ne pas être couvert par le fair use. Cette question est devenue cruciale avec des procès comme celui intenté par le New York Times contre OpenAI et Microsoft pour violation du copyright. En parlant d'OpenAI, la société a récemment introduit HealthBench, un benchmark pour évaluer les IA dans le domaine de la santé. Ce test, développé avec 262 médecins de 60 pays, couvre 5 000 scénarios médicaux réalistes. Les modèles GPT-4.1 et o3 d'OpenAI ont surpassé les médecins dans ce benchmark, bien que la comparaison présente des limites. Les médecins n'écrivent pas de réponses sous forme de chat, ce qui ne reflète pas le fonctionnement réel des soins cliniques. Cependant, ces modèles montrent des améliorations significatives, notamment en termes d'efficacité et de coût. Enfin, la France a pris le relais du Royaume-Uni pour organiser le sommet sur l'intelligence artificielle, mettant l'accent sur les enjeux économiques. Avec 109 milliards d'euros d'investissement et la construction de 35 centres de données, la France cherche à s'imposer dans la course mondiale à l'IA. L'objectif est de développer une vision française et européenne de l'IA, intégrant le sensible et le réel à sa capacité de calcul, pour créer un imaginaire positif qui soutienne notre capacité critique. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !