En quelques années seulement, les applications de rencontre ont tout changé. Notre manière de faire connaissance, de séduire et parfois même de tomber amoureux…

Depuis longtemps, leur fonctionnement repose sur le swipe. Regarder un profil et balayer vers la gauche ou la droite selon l’intérêt ressenti. Match Group a lancé ce système avec Tinder en 2012.

Mais aujourd’hui, une nouvelle révolution commence à pointer le bout de son nez. L’intelligence artificielle, que nous aimons tous appeler “IA”. L’application de rencontre Bumble est le premier à l’expérimenter pour vous aider à trouver l’amour.

Bumble vous présente son IA Bee

La PDG de Bumble, Whitney Wolfe Herd, a récemment dévoilé un projet assez étonnant : un assistant IA baptisé “Bee”. Son objectif ? Discuter avec les utilisateurs pour apprendre à les connaître avant de leur proposer des profils compatibles et même des idées de rendez-vous personnalisées. 

Bee vient donc comme une sorte d’entremetteur pour remplacer le swipe. Bumble devient ainsi la première grande application de rencontre à placer l’intelligence artificielle au cœur même de son fonctionnement. 

Pour autant, les outils IA ne sont pas totalement nouveaux dans cet univers. Ces dernières années, plusieurs plateformes ont déjà commencé à tester ces technologies. 

Hinge, par exemple, utilise l’IA générative pour aider les utilisateurs à lancer des conversations ou améliorer leurs profils. Bumble avait aussi ajouté, dès 2024, des systèmes capables de détecter les faux profils et les arnaques.

L’IA mérite-t-elle de décider qui sera votre grand amour ?

Depuis des décennies, les chercheurs s’intéressent à la manière dont l’amour est devenu une sorte de marché moderne. Le sociologue Zygmunt Bauman parlait même d’“amour liquide”. Une époque où les relations deviennent plus rapides, plus flexibles et parfois plus jetables.

La sociologue Eva Illouz expliquait aussi que l’abondance de choix complique l’engagement amoureux. Plus il existe d’options, plus il devient difficile de se fixer. Résultat : beaucoup passent leur temps à comparer des profils comme on compare des produits sur une boutique en ligne.

Les applications de rencontre telles que Bumble n’ont pas aidé. Pire,  elles ont largement amplifié ce phénomène. Les profils deviennent des vitrines à parcourir rapidement, avec une logique très proche du shopping numérique. On évalue des photos, des descriptions et quelques centres d’intérêt avant de passer au suivant.

L’IA pourrait théoriquement réduire cette confusion en proposant des profils jugés “compatibles”. Toutefois, elle apporte aussi de nouvelles inquiétudes. 

Désormais, il ne faudra plus seulement se demander si la personne en face est sincère. Il faudra aussi décider si l’algorithme mérite votre confiance.

Pourquoi se méfier de l’IA quand il s’agit de rencontre ?

Eh bien, c’est tout simple. Les systèmes d’IA ne sont jamais totalement neutres. De nombreuses recherches montrent qu’ils peuvent reproduire des discriminations déjà présentes dans la société. 

La chercheuse Safiya Umoja Noble explique d’ailleurs que les IA reflètent souvent les inégalités humaines plutôt que de les corriger. Dans une application de rencontre, cela pourrait renforcer certains stéréotypes liés au genre, à l’origine ethnique ou au niveau social.

Un algorithme cherchant des personnes “compatibles” pourrait aussi finir par enfermer les utilisateurs dans des profils trop similaires. En gros, l’IA risque de vous proposer des personnes qui vous ressemblent tellement que toute surprise disparaît. 

Or, les rencontres marquantes naissent parfois justement de l’imprévu, du hasard ou de différences inattendues. 

Au-delà de la question de confiance, laisser une IA gérer les rencontres donne l’impression de transformer encore davantage les émotions humaines en simples données à analyser. Comme si l’amour devenait un tableau Excel avec des statistiques de compatibilité. 

Alors, je vous pose la question : seriez-vous prêt à laisser une IA de Bumble choisir votre potentiel partenaire de vie ? Et promis, on ne vous jugera pas !

Cet article Bumble : plus besoin d’être drôle pour pécho, l’IA s’en charge  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Google commence à déployer Health 5.0 sur l’application Fitbit. Obligatoire, cette mise à jour apporte son lot de nouveautés séduisantes. Toutefois, des changements moins glorieux sont aussi au rendez-vous.

Ce timing de Google ne doit sûrement rien au hasard. Car voyez-vous, le nouveau Fitbit Air, rival direct du bracelet connecté Whoop, arrivera dès la semaine prochaine. Et Health 5.0 sera indispensable pour le configurer.

Bref, le déploiement a commencé le 19 mai et devrait atteindre tous les utilisateurs d’ici le 26 mai 2026.

It's happening! The #GoogleHealth app has started rolling out to Fitbit users. Look for the app on Android and iOS between now and May 26 ✨

Everything you need to know: https://t.co/m0Pj3pkRJT

— Google Health (@googlehealth) May 21, 2026

Que promet Google Health 5.0 ?

Sur l’écran d’accueil, Google Health 5.0 affiche désormais son nouveau widget “Accès rapide”. Il est présenté comme plus utile que l’ancien compteur de pas Fitbit. Fini le simple cercle affichant vos pas quotidiens donc. 

À la place, Google propose une grille élargie affichant jusqu’à six statistiques de santé en même temps. Nombre de pas, sommeil, hydratation, poids, distance parcourue ou niveau de forme physique… Chacun peut choisir les données qu’il souhaite voir apparaître.

Le widget peut aussi passer en mode compact pour afficher une seule statistique. Chaque vignette ouvre directement les données détaillées dans Google Health. 

Google a aussi ajouté quelques petits raccourcis pratiques. Parmi eux, une icône cœur pour accéder rapidement à Google Health. S’ajoute un bouton d’actualisation et même l’heure de la dernière synchronisation pour vérifier si les données sont récentes ou déjà dépassées.

Mais alors, quel est le problème avec cette mise à jour ?

Selon une analyse publiée par Lifehacker, le Health Coach alimenté par Gemini aurait encore quelques sérieux soucis d’hallucinations. L’outil aurait notamment félicité un utilisateur pour un score de sommeil de 99 alors que son véritable score était de 85. 

Encore plus gênant, l’IA aurait cité des discussions Reddit totalement hors sujet comme sources d’informations. Et dans l’un de ces échanges, la réponse affichée provenait en réalité de ChatGPT, copiée puis repostée par un internaute. 

Ce n’est pas tout. Google Health 5.0 retire aussi plusieurs fonctions appréciées des utilisateurs Fitbit. Les animaux du sommeil, les groupes communautaires, la messagerie entre utilisateurs, les plans alimentaires avec objectifs caloriques ou encore les graphiques de gestion du stress disparaissent de cette nouvelle version. 

Et évidemment, certaines fonctions autrefois gratuites deviennent désormais payantes. Les discussions avec le coach santé et les programmes personnalisés passent sous abonnement Google Health Premium.

Celui-ci est facturé à 9,99 dollars par mois ou 99,99 dollars par an. La période d’essai gratuite aura finalement eu la durée de vie d’une bonne résolution de janvier.

Cet article Google Health 5.0 sur Fitbit : un nouveau look pour une nouvelle catastrophe ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Récemment, Meta a supprimé environ 8 000 emplois, soit près de 10 % de ses effectifs. Le même jour, le PDG Mark Zuckerberg a annoncé qu’aucune nouvelle vague de licenciements massifs n’est prévue chez Meta cette année. 

Si ce message avait pour but de rassurer les employés, ce qui est sans aucun doute le cas, c’est raté. Ils sont loin de l’être. Et c’est tout à fait compréhensible.

Certes, Zuckerberg affirme vouloir mettre fin aux grands plans sociaux pour cette année. Ses propos laissent malgré tout entendre que des ajustements plus discrets au sein de certaines équipes restent possibles.

Fin des licenciements chez Meta… normalement

Dans une note interne relayée par Reuters, le CEO de Meta écrit : « Je tiens à préciser que nous ne prévoyons pas d’autres licenciements à l’échelle de l’entreprise cette année. » 

Il a également reconnu que la communication autour de ces décisions n’avait pas été suffisamment claire et a promis d’améliorer ce point. Évidemment, chez Meta, cette annonce n’a cependant pas convaincu tout le monde. 

Certains employés ont réagi avec ironie aux termes utilisés dans la note, notamment l’expression « à l’échelle de l’entreprise ». Ils laissent entendre que des suppressions de postes plus ciblées pourraient encore survenir. 

D’autres ont rappelé que, dans les grandes entreprises technologiques, les plans changent parfois très vite. Les dernières coupes budgétaires de Meta ont particulièrement marqué les esprits à cause de leur brutalité. 

Selon le Financial Times, plusieurs employés nord-américains auraient été invités à rester chez eux le jour de l’annonce, avant de découvrir leur sort via des e-mails envoyés à l’aube. Avec une telle méthode, difficile de ne pas récolter des critiques. 

Quoi qu’il en soit, en parallèle des départs, Meta a déplacé environ 7 000 salariés vers de nouvelles équipes dédiées à l’IA. Zuckerberg mise depuis longtemps sur cette technologie pour améliorer la productivité et automatiser davantage de tâches internes. 

L’entreprise aurait notamment créé une division baptisée « Applied AI », chargée d’optimiser ses modèles d’intelligence artificielle. Une autre équipe travaillerait aussi sur des agents capables d’automatiser certains flux de travail pour les employés. 

Cet article Après avoir viré 8 000 personnes, Meta promet d’arrêter (pour l’instant)  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Aujourd’hui, la peur d’être remplacé par l’IA, presque tout le monde le ressent… Sauf Jeff Bezos, visiblement. Au contraire, lui qui est le PDG d’Amazon, il estime que les salariés devraient presque remercier l’IA de débarquer dans leur quotidien.  

Lors d’un long entretien accordé à CNBC, le fondateur d’Amazon et de Blue Origin a assuré que l’IA allait provoquer un immense bouleversement économique. Mais selon lui, cette révolution mènerait surtout vers une période d’abondance. Une vision très optimiste, forcément plus facile à défendre quand on possède déjà plusieurs milliards de dollars.

Pourquoi Jeff Bezos est très optimiste envers l’IA ?

Pour illustrer son idée, Bezos a comparé l’IA à un bulldozer offert à quelqu’un qui creuse encore les fondations de sa maison à la pelle. Selon lui, cette technologie va surtout faire exploser la productivité et “valoriser” les travailleurs au lieu de les remplacer. 

Et je dois avouer que, d’un point de vue, il n’a pas tort. Seulement, cette promesse tombe au moment même où de nombreuses entreprises licencient déjà des employés au profit de l’automatisation.

Le milliardaire va même plus loin. Il imagine un futur où certaines personnes quitteraient volontairement leur emploi. Pourquoi ? Simplement parce que les biens coûteraient moins cher grâce à l’IA. 

D’après lui, dans de nombreux foyers à deux revenus, un conjoint pourrait abandonner le marché du travail sans difficulté. Nourriture, logement, construction… tout deviendrait progressivement moins coûteux. 

Mais à condition, selon lui, de ne pas freiner le développement de cette technologie avec trop de régulation. Le problème, c’est que cette vision ultra-positive se heurte à la réalité actuelle. 

Une vision qui ne tient la route 

Les prix continuent d’augmenter dans plusieurs secteurs, y compris sur les plateformes d’Amazon. En parallèle, comme dit tout haut, des milliers de postes disparaissent déjà sous prétexte d’efficacité technologique. 

Pourtant, beaucoup d’outils IA peinent encore à démontrer de véritables gains de productivité. Pour certains critiques, la comparaison avec le bulldozer ressemble donc davantage à une machine qui écrase les travailleurs qu’à un outil qui les aide réellement.

Malgré cette réalité, même l’idée d’une éventuelle bulle financière autour de l’IA ne semble pas inquiéter Bezos. Selon lui, même si cette frénésie d’investissements devait mal tourner, elle resterait bénéfique car elle pousse les entreprises à injecter des milliards dans l’innovation. 

Cette position soulève des questions sur les intérêts personnels du patron d’Amazon. Car pendant qu’il défend une IA “libérée” des contraintes réglementaires, ses propres projets profitent pleinement de cet enthousiasme. 

Sa société de robotique et d’intelligence artificielle, Project Prometheus, aurait récemment levé près de 10 milliards de dollars en seulement quelques mois. Difficile, dans ce contexte, de ne pas voir un certain alignement entre son discours et ses intérêts financiers.

Bezos s’est d’ailleurs exprimé sur la fiscalité des ultra-riches. Selon lui, augmenter massivement les impôts des milliardaires ne résoudrait pas les difficultés économiques des classes moyennes. Une déclaration qui rappelle les révélations de ProPublica publiées en 2021. 

L’enquête expliquait notamment comment certains milliardaires, dont Bezos, utilisaient des prêts adossés à leurs actions pour réduire drastiquement leurs impôts. D’après ces travaux, son taux d’imposition réel était inférieur à 1 % sur une partie de sa fortune.

Cet article Remplacés par l’IA ? Pas du tout, vous devriez « sauter de joie » selon Jeff Bezos  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Si vous suivez Vous avez sûrement entendu les dires. Oui, Google a présenté Antigravity 2.0 lors de sa conférence I/O. Il s’agit d’une version largement enrichie de sa plateforme de codage agentique lancée l’année dernière. 

Google explique que cette version 2.0 n’est pas une simple mise à jour. C’est une reconstruction complète de son approche. Le but est de séparer clairement l’interface agentique de l’IDE classique, afin d’éviter toute confusion et d’élargir les usages au-delà du développement logiciel.

L’ancienne version de l’IDE Antigravity reste disponible. Toutefois elle est progressivement appelée à évoluer vers un environnement entièrement agentique.

Elle est disponible sur macOS, Linux et Windows, et s’utilise sans environnement de développement intégré traditionnel. Il suffit de télécharger l’application. Ceux qui utilisent déjà l’IDE recevront une mise à jour automatique.

Bien sûr, libre à vous de conserver l’ancienne version si vous le souhaitez. 

Introducing Antigravity 2.0, a new standalone desktop application that delivers fully on that original glimpse of a truly agent-optimized experience.

Rebuilt from the ground up with multi-agent teams, scheduled tasks, native voice and one-click integration with other Google… pic.twitter.com/Mgrpnctesf

— Google Antigravity (@antigravity) May 19, 2026

Antigravity 2.0 : qu’est-ce qui change ?

Au cœur du système, on retrouve toujours un agent principal avec lequel l’utilisateur échange directement. Il produit des résultats, reçoit des retours, et ajuste ses actions en fonction des instructions. 

La vraie différence arrive avec les nouvelles capacités des agents. Par exemple, L’agent principal peut désormais créer et appeler des sous-agents dynamiquement. Chaque sous-agent est chargé d’une tâche spécifique. Ce qui évite de surcharger le contexte principal et permet de travailler en parallèle. 

Le système gère également des tâches asynchrones. Cela signifie que plusieurs actions peuvent se dérouler en même temps sans bloquer le reste du processus. Mis à part cela, les hooks JSON permettent désormais d’intercepter et de modifier le comportement des agents via une structure simple et flexible. 

La planification fait aussi son entrée avec les tâches programmées. Grâce à des déclencheurs de type cron, les agents peuvent désormais s’exécuter automatiquement selon un calendrier défini, sans intervention humaine constante. 

C’est tout ?

Non. L’organisation interne du produit évolue également. Le lien rigide entre agent et dépôt disparaît au profit d’une logique basée sur les projets. Un projet peut regrouper plusieurs dossiers, avec ses propres règles, paramètres et permissions. 

Côté commandes, Antigravity 2.0 introduit une série de slash commands qui rendent l’interaction plus directe et plus expressive. Certaines permettent de lancer une tâche jusqu’à son terme sans interruption.

D’autres obligent l’agent à poser des questions avant d’agir, ou encore à planifier une exécution ponctuelle ou récurrente. Une commande dédiée contrôle même l’usage du navigateur, afin de mieux encadrer les comportements en ligne de l’agent.

Parmi les ajouts les plus pratiques figure également la dictée vocale. Au lieu d’enregistrer un simple fichier audio envoyé au modèle, chaque parole est directement convertie en texte sous les yeux de l’utilisateur.

L’ensemble est complété par une série d’améliorations d’interface et de performance. Navigation plus claire, gestion des conversations optimisée, flux de révision plus lisible et nouveaux éléments visuels pour accompagner chaque fonctionnalité.

Bref, tout est pensé pour rendre l’expérience plus intuitive, même pour les utilisateurs non techniques.

Pourquoi Google a conçu une version 2.0 d’Antigravity ?

Pour comprendre pourquoi cette version 2.0 existe, il faut remonter au lancement de l’IDE Antigravity. À l’époque, l’idée d’une interface centrée sur les agents était encore nouvelle. 

L’objectif était de prouver qu’un tel modèle pouvait fonctionner, notamment pour le développement logiciel. Très vite, des millions de développeurs ont adopté cette approche, transformant ce paradigme en nouvelle norme de l’industrie.

Toutefois, une limite est vite apparue. Le monde ne se résume pas au code. Mélanger un IDE classique et une interface d’agents dans un même produit créait parfois de la confusion.

Surtout pour les utilisateurs non familiers des environnements de développement. Même sans cette complexité, beaucoup utilisaient déjà les agents pour des tâches bien au-delà du code.

C’est dans ce contexte que l’équipe a repensé l’ensemble du système. Ces derniers mois ont été consacrés à une refonte profonde. L’intégration avec les modèles Gemini renforcée !

L’architecture repensée autour des agents plutôt que du code ! Et enfin, de nouveaux outils ont été ajoutés, comme une interface en ligne de commande ou un kit de développement logiciel. 

Antigravity devient ainsi une plateforme complète, bien au-delà d’un simple outil de développement. 

Cet article Plongée dans Antigravity 2.0 : Le nouvel eldorado des agents IA autonomes  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Vous êtes sûrement déjà tombé sur ces posts LinkedIn qui semblent sorties d’une… usine à phrases motivantes. Tout est parfaitement structuré, le ton paraît sérieux, mais au final… il n’y a pas grand-chose à retenir. 

Ces types de contenus en font trop. Ils transforment une simple anecdote professionnelle en un roman découpé en plusieurs paragraphes avec une morale artificielle. Sans parler de la pluie de commentaires qui ressemblent eux aussi à des réponses automatiques.

Comme nous tous, LinkedIn commence enfin à trouver ces publications générées par l’IA problématique. La plateforme annonce ainsi vouloir freiner leur diffusion. Ces textes propres en apparence, mais souvent dépourvus d’idées originales, d’expérience réelle et de véritable point de vue.

Comment LinkedIn compte débusquer les posts générés par l’IA ?

D’après Laura Lorenzetti, représentante de LinkedIn, l’IA peut rester utile pour améliorer une tournure de phrase ou corriger un texte. En revanche, les publications doivent continuer à refléter la personnalité et l’expérience de leur auteur. 

Pour y parvenir, LinkedIn travaille avec ses équipes éditoriales sur des outils capables d’identifier les posts produits par une IA « générique ». Ces systèmes analyseront plusieurs signaux différencier les contenus.

C’est-à-dire, ceux qui apportent un vrai regard, du contexte ou une expertise, de ceux qui enchaînent les phrases lisses sans réelle valeur. Et les publications ne sont pas les seules concernées. 

LinkedIn va aussi s’attaquer aux commentaires automatisés générés en masse. Ces réponses qui répètent simplement le contenu du post original, sans apporter la moindre réflexion, sont également dans le viseur. 

Vous savez, les fameux « Très inspirant » ou « Merci pour ce partage riche de sens » laissés sous absolument tous les posts imaginables.

Que deviendrait ces posts ?

LinkedIn précise qu’il ne compte pas supprimer automatiquement les posts créés avec l’IA. L’objectif est plutôt de limiter leur visibilité. Lorsqu’un contenu est détecté comme trop générique ou artificiel, il aura simplement moins de chances d’être recommandé au-delà du cercle proche de son auteur. 

Selon l’entreprise, les premiers essais seraient plutôt convaincants. Les systèmes parviendraient à reconnaître les contenus jugés génériques dans 94 % des cas. LinkedIn affirme aussi que les utilisateurs voient déjà moins de publications de ce type provenant de comptes extérieurs à leur réseau.

La plateforme mise également sur la vérification des profils pour réduire la présence des faux comptes et des bots alimentés par l’IA. Avec plus de 100 millions de membres vérifiés, LinkedIn espère freiner le flot de contenus automatisés qui envahit progressivement les fils d’actualité.

Et franchement, il était temps. D’autant que d’autres plateformes comme Meta ou YouTube développent elles aussi déjà des outils contre les contenus générés artificiellement. 

Cet article LinkedIn : fin des posts qui puent l’IA, le grand ménage a commencé  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les images générées par l’intelligence artificielle (IA), on en retrouve partout. Sur les réseaux sociaux, dans les articles, les vidéos ou même les campagnes publicitaires…  

Le problème, c’est qu’à mesure que ces usages se généralisent, il devient parfois impossible de savoir si une image est réelle, retouchée ou entièrement créée par une IA. 

Et justement, c’est ce qu’OpenAI veut changer avec la SynthID. Cette technologie sera progressivement intégrée aux images générées via ChatGPT, Codex et l’API OpenAI. 

SynthID & C2PA : le combo ultime d’OpenAI pour débusquer les images IA

Depuis 2024, OpenAI ajoute déjà des “Content Credentials” aux images générées avec DALL·E 3, ImageGen et Sora. En parallèle, l’entreprise a rejoint la Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA). C’est un groupe international qui développe un cadre technique ouvert pour tracer l’origine des contenus numériques.

Le système C2PA repose sur des métadonnées et des signatures cryptographiques. Ces éléments permettent d’attacher des informations vérifiables à un contenu, comme son origine ou les modifications subies. 

Ce mécanisme s’adresse aussi bien aux journalistes qu’aux plateformes ou aux utilisateurs qui souhaitent mieux comprendre ce qu’ils consultent en ligne.

Et récemment, OpenAI a rendu ses contenus conformes au standard C2PA. Cette compatibilité permet aux plateformes de lire et conserver plus facilement les informations de provenance. 

L’enjeu est crucial, car ces données doivent rester accessibles même après plusieurs transferts ou modifications du fichier. Mais OpenAI reconnaît aussi une limite importante. 

Les métadonnées seules ne suffisent pas toujours. Une simple capture d’écran peut parfois effacer ces informations. D’où, comme je disais, la SynthID, la technologie de tatouage numérique développée par Google DeepMind.

Ce système ajoute un marquage invisible directement dans l’image. L’utilisateur ne voit rien à l’écran. Cependant un outil spécialisé peut détecter ce signal même après certaines modifications.

L’idée est de créer une double protection. Les métadonnées C2PA apportent un contexte détaillé sur la création du contenu. SynthID, en revanche, agit comme une sorte de trace secrète capable de survivre à certaines transformations. Ces deux approches se complètent. 

Comment vérifier un tatouage invisible ? 

Même avec ces technologies, encore faut-il pouvoir les détecter facilement. C’est dans cette optique qu’OpenAI propose un premier outil public de vérification. Ce système permettra aux utilisateurs de téléverser une image afin de vérifier si elle provient des modèles de l’entreprise. 

L’outil analysera plusieurs signaux à la fois. Il recherchera les Content Credentials, mais aussi le tatouage numérique SynthID. Si des traces sont détectées, le système pourra indiquer que l’image a probablement été générée avec ChatGPT, Codex ou l’API OpenAI.

OpenAI reste cependant prudente sur un point essentiel. La boîte reconnaît qu’aucune méthode de détection n’est parfaite. Si aucun signal n’est trouvé, cela ne voudra pas automatiquement dire que l’image n’a pas été créée par une IA. 

Certaines modifications peuvent encore supprimer ou altérer les indices de provenance. Pour le moment, cet outil se limite uniquement aux contenus générés par OpenAI. 

Toutefois l’entreprise affirme vouloir travailler avec d’autres acteurs du secteur. Cela, afin de créer, à terme, un système de vérification utilisable sur plusieurs plateformes et pour différents types de contenus.

Cet article Ne vous faites plus avoir : les images de ChatGPT ont désormais une « marque »  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Comme Google le disait sur X, les rumeurs voyaient juste. La firme a présenté la série Gemini 3.5 lors de sa conférence I/O du 19 mai 2026. Le modèle Flash 3.5, pensé pour les agents IA et le codage, était la vedette de l’événement. Il est le premier disponible.

The rumors are true…

Today, we’re introducing the Gemini 3.5 model series.#GoogleIO pic.twitter.com/pmkc0ivP3I

— Google (@Google) May 19, 2026

L’entreprise de Mountain View décrit Gemini 3.5 Flash comme son plus puissant à ce jour. Selon le PDG Sundar Pichai, il est plus rapide, moins coûteux et pourtant plus performant que Gemini 3.1 Pro. 

Dès maintenant, Gemini 3.5 Flash est accessible dans le monde entier via l’application Gemini ainsi que dans le mode IA intégré à Google Search. Il devient immédiatement le modèle par défaut. 

Les développeurs peuvent également utiliser le modèle à travers l’API Gemini dans Google AI Studio et Android Studio. 

Meet Gemini 3.5 Flash — our strongest agentic and coding model yet.

It delivers frontier-level performance at 4x the speed of comparable frontier models — often at less than half the cost.

Generally available, starting today. 🧵#GoogleIO pic.twitter.com/jLhqozutwG

— Google (@Google) May 19, 2026

Ce que nous savons sur Gemini 3.5 Flash 

Google l’a conçu pour être léger, rapide et capable de gérer la majorité des usages quotidiens. Le groupe affirme même qu’il produit jusqu’à quatre fois plus de tokens par seconde que plusieurs modèles concurrents.

Et pourtant, il coûte deux à trois fois moins cher dans certains scénarios. Le plus étonnant reste ses performances. Malgré son positionnement “Flash”, ce modèle dépasse Gemini 3.1 Pro sur presque tous les tests importants. 

En développement logiciel, il atteint 76,2 % sur Terminal-Bench 2.1 contre 70,3 % pour son prédécesseur. Sur les tâches agentiques, il grimpe à 1656 points sur GDPval-AA Elo, bien au-dessus des 1314 de Gemini 3.1 Pro. Même constat pour l’utilisation d’outils avec 83,6 % sur MCP Atlas.

Google affirme même que Gemini 3.5 Flash rivalise presque avec Claude Opus 4.7 Max sur l’Artificial Analysis Intelligence Index. Mais qu’il génère ses réponses environ douze fois plus vite. 

Malgré des capacités nettement plus avancées, l’entreprise assure que Gemini 3.5 a été conçu dans le respect de son cadre de sécurité baptisé Frontier Safety Framework. Elle explique avoir renforcé ses défenses contre les cyberattaques, les usages abusifs et les contenus dangereux.

Pour éviter les dérapages, Google s’appuie notamment sur des outils d’analyse interprétative. Ces derniers sont capables d’examiner les mécanismes de raisonnement internes de l’IA avant qu’une réponse ne soit envoyée à l’utilisateur.

Gemini Spark : un agent IA basé sur Flash 3.5

Lors de sa conférence annuelle I/O Google a également présenté Gemini Spark. Il s’agit d’un agent IA personnel fonctionnant en permanence, jour et nuit, pour effectuer des tâches à la place de l’utilisateur. 

Le système repose sur Gemini 3.5 Flash et tourne directement sur l’infrastructure Google Cloud. Il s’intègre aussi nativement avec l’écosystème Workspace. Gmail, Google Docs et les autres outils de productivité fonctionnent directement avec Spark, sans configuration compliquée. 

Pour interagir avec l’agent, il suffit même d’envoyer un message à une adresse Gmail dédiée. De son côté, Spark utilise Chrome pour gérer les tâches liées au web. 

Les utilisateurs Android profiteront aussi d’une nouvelle fonction baptisée Android Halo, pensée pour suivre en temps réel ce que fait l’agent IA sur mobile.

Josh Woodward, vice-président de Google Labs, a présenté plusieurs usages concrets. Selon lui, Spark peut par exemple récupérer des informations depuis des e-mails, documents, feuilles de calcul ou présentations. 

Pour quoi faire ? Afin de rédiger automatiquement un rapport ou un brouillon d’e-mail pour un responsable. Google affirme aussi que certaines petites entreprises utilisent déjà Spark pour surveiller leur boîte de réception et éviter de manquer des demandes de clients.

Gemini Spark prend également en charge des connexions vers des services tiers via MCP. Google promet d’ailleurs que d’autres intégrations arriveront prochainement.

Bref, le géant commence déjà à le déployer auprès d’un groupe restreint de testeurs. Une bêta plus large arrivera la semaine prochaine pour les abonnés américains à Google AI Ultra. Une formule premium facturée 100 dollars par mois.

Cet article Google I/O 2026 : Les rumeurs disaient vrai, Gemini 3.5 débarque et va tout balayer  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’Université de Washington voulait mener une étude. Celle-ci envisageait d’équiper des enseignants de maternelle de caméras embarquées. L’appareil enregistrera tout ce qui se déroulait en classe. Ces vidéos serviront ensuite à entraîner des modèles d’IA. Mais ça a tourné au fiasco.

Dans un document transmis aux familles et consulté par 404 Media, les chercheurs expliquaient. « L’enseignant principal de votre enfant pourrait porter une petite caméra filmant son point de vue, et/ou qu’une caméra fixe pourrait être installée dans la classe ». 

Le texte précisait que ces enregistrements capteraient « les interactions normales entre enseignants et élèves pendant les activités scolaires habituelles ». Ce qui est une autre façon de dire que les enfants sont inclus automatiquement dans l’expérience. 

Sauf bien sûr, si leurs parents formulaient explicitement un refus. Mais doutez-vous qu’ils ne se sont pas contentés de dire non. Ils ont vivement contesté le projet. Leur réaction a été suffisamment forte pour pousser l’Université de Washington à abandonner totalement l’expérience, selon 404 Media.

« Je suis troublé par l’idée que l’image de mon enfant soit utilisée dans des outils d’IA inconnus et par les possibles détournements ». Voilà les mots qu’a confié anonymement un parent à 404 Media. 

Hors de question de filmer des enfants pour entraîner l’IA, pourquoi ?

Le problème venait en partie du flou entourant l’étude. Les documents évoquaient l’utilisation des vidéos pour « développer et évaluer des modèles d’IA capables d’analyser la qualité des interactions en classe ». 

Ils mentionnaient également que les données pourraient être traitées via « des services d’IA basés sur le cloud ». En revanche, aucune précision sur les entreprises impliquées ni sur les modèles utilisés.Très vite, les questions se sont multipliées. 

Que devient l’image d’un enfant dont les parents refusaient le projet ? Serait-il flouté ? Effacé ? Comment distinguer concrètement les élèves autorisés des autres dans une salle pleine de jeunes enfants qui bougent sans arrêt ? 

Une autre mère a d’ailleurs dénoncé l’absence de véritable consentement éclairé. Les chercheurs indiquaient simplement qu’ils masqueraient les visages et les noms « dans la mesure du possible ». Une formulation qui n’a absolument pas rassuré les familles.

Pire, selon elle, le document était déjà difficile à comprendre pour des anglophones. Or, de nombreuses familles de l’école venaient de l’immigration et ne parlaient pas anglais. Aucun formulaire traduit n’était disponible

Des spécialistes de l’éducation ont aussi critiqué le manque de transparence du projet. Faith Boninger, codirectrice du National Education Policy Center, a notamment soulevé plusieurs zones d’ombre.

Qui pouvait accéder aux données ? Combien de temps seraient-elles conservées ? Qui finançait réellement cette recherche ? 

Face à la tempête, l’Université de Washington a fini par jeter l’éponge. Un porte-parole a confirmé l’arrêt du programme après les premières réactions négatives des parents. 

Il précisait alors qu’il n’était « pas inhabituel » de mettre fin à une étude dès ses débuts lorsque des partenaires communautaires expriment des inquiétudes.

Une tendance beaucoup plus large

L’IA s’invite désormais partout dans l’éducation. Des entreprises comme OpenAI, Anthropic et Microsoft investissent massivement dans des programmes éducatifs. A cela s’ajoutent les formations destinées aux enseignants. 

Les universités multiplient aussi les partenariats pour offrir aux étudiants un accès gratuit aux outils d’IA générative. Mais derrière ces initiatives se cache une immense faim de données. 

Pour développer des modèles spécialisés dans l’éducation, il faut alimenter les IA avec des milliers d’heures d’interactions réelles. Et c’est précisément cette idée qui commence à inquiéter sérieusement certains parents. 

D’ailleurs, ça se comprend. Devenir une source directe de données d’entraînement pour l’IA, ne m’enchante pas non plus. 

L’échec de cette étude montre aussi que la contestation autour de l’IA prend de l’ampleur. Les familles deviennent progressivement les premières à s’opposer à certaines expérimentations jugées trop intrusives. 

À New York, un projet de lycée largement automatisé par l’IA a récemment été abandonné après une mobilisation de parents devant l’hôtel de ville. Visiblement, filmer des enfants toute la journée pour nourrir des algorithmes n’est pas encore considéré comme une activité scolaire « normale ». Loin de là.

Cet article Une école voulait filmer des enfants pour entraîner l’IA : les parents pètent les plombs   a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Pour son premier grand texte depuis son arrivée au Vatican, Léon XIV compte s’attaquer à un sujet brûlant : l’explosion de l’intelligence artificielle (IA) et ses conséquences sur la société. Cette encyclique sera présentée la semaine prochaine lors d’un événement public organisé au Vatican. 

Habituellement, ce type de texte est présenté par des cardinaux, sans apparition majeure du pape. Les encycliques représentent pourtant l’une des prises de parole les plus importantes dans l’Église catholique. 

Elles servent souvent à définir les priorités d’un pontificat et à répondre aux grands bouleversements de société. Mais cette fois, contrairement à la tradition, le pape s’occupera lui-même de la présentation lors de l’événement le 25 Mai. 

D’après Vatican News, elle porterait le nom de « Magnifica humanitas », que l’on pourrait traduire par « Magnifique humanité ». Léon XIV l’a signée le 15 mai. Et donc, exactement 135 ans après la signature de Léon XIII de son célèbre texte Rerum Novarum consacré aux droits des travailleurs pendant la révolution industrielle.

Christopher Olah, cofondateur d’Anthropic, ainsi que les théologiennes Anna Rowlands et Léocadie Lushombo participeront à l’événement. 

L’IA, un sujet qui obsède le vatican 

Selon plusieurs observateurs du Vatican, Léon XIV devrait particulièrement s’inquiéter des effets de l’IA sur le travail humain. Ce, tout en dénonçant son usage militaire. Une thématique qui colle parfaitement aux prises de position de Léon XIV depuis son arrivée au Vatican. 

Lors de sa première intervention devant les hauts responsables de l’Église, le pape avait déjà donné le ton. Il expliquait que l’IA représentait une nouvelle révolution industrielle, avec des conséquences majeures sur le travail, la justice et la dignité humaine. 

Il avait aussi révélé avoir choisi le nom de Léon XIV en hommage à Léon XIII. Une figure importante de l’époque de la révolution industrielle. Ce dernier reste célèbre pour son encyclique Rerum Novarum, un texte fondateur sur les droits des travailleurs. 

Et visiblement, le sujet obsède déjà le Vatican. Plus tôt cette année, Léon XIV avait publié un message pour la 60e Journée mondiale des communications sociales. Dans ce texte intitulé « Préserver les voix et les visages humains », il appelait les fidèles à ne pas abandonner leur esprit critique face aux machines. 

Bref, le pape mettait en garde contre des systèmes imitant les voix, les visages ou même l’empathie humaine. Il estime que ces technologies risquent de bouleverser profondément les relations humaines.

Qu’est-ce qu’Anthropic vient faire dans cette affaire ?

Tout compte fait, l’invitation de Christopher Olah n’a rien d’anodin. Elle pourrait offrir à Anthropic une belle occasion de renforcer son image d’entreprise “éthique” dans la course à l’IA. 

La société multiplie déjà les rapprochements avec les milieux religieux. Elle avait même consulté un prêtre lors de la création de la “constitution” de son chatbot Claude. Un ensemble de règles censé guider le comportement du modèle.

Et Anthropic n’est pas seule dans cette opération séduction. Depuis plusieurs années, les géants de la tech tentent discrètement de se rapprocher de l’Église catholique. 

L’idée est sans doute que convaincre quelques figures influentes du Vatican pourrait suffire à gagner une certaine légitimité morale. Une stratégie qui rappelle les efforts déployés par certaines entreprises technologiques pour influencer le monde politique.

Le problème, c’est que le Vatican ne semble pas totalement emballé par la vision du monde vendue par la Silicon Valley. Sous les pontificats de François puis de Léon XIV, l’Église insiste surtout sur la protection de la dignité humaine face aux excès technologiques. 

Et même si l’institution catholique traîne ses propres contradictions historiques, elle continue d’afficher un discours très ferme sur la valeur de l’humain. Un concept qui, selon certains critiques, pourrait parfois manquer dans les grandes entreprises de la tech.

Cet article « Magnifica humanitas » : Le Pape et Anthropic s’unissent pour sauver nos âmes de l’IA ?  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Quatorze mois après avoir quitté OpenAI, Mira Murati sort enfin du silence avec le premier vrai projet de sa société Thinking Machines : TML-Interaction-Small. 

Et surprise ! Ce n’est pas un nouveau clone de GPT. C’est une IA pensée pour parler, écouter et réagir simultanément, presque comme un humain en pleine conversation. 

Aujourd’hui, discuter avec un assistant vocal ressemble encore souvent à un échange de mails un peu gênant. On parle, on attend qu’il termine, puis on reprend la parole après un petit silence devenu presque normal.

Avec TML-Interaction-Small, Thinking Machines veut casser cette habitude. Pendant qu’il parle, il continue d’écouter, d’analyser ce qu’il voit et d’ajuster sa réponse en direct. 

Cela peut ressembler à un débat familial animé pendant le dîner. Mais c’est aussi exactement comme fonctionnent les conversations humaines.

People talk, listen, watch, think, and collaborate at the same time, in real time. We've designed an AI that works with people the same way.

We share our approach, early results, and a quick look at our model in action.https://t.co/AFJZ5kH7Ku pic.twitter.com/uxl1InS6Ay

— Thinking Machines (@thinkymachines) May 11, 2026

Comment est-ce possible ?

L’entreprise utilise le terme “full-duplex”. Une situation où deux interlocuteurs parlent en même temps. Du genre, lors d’un vrai appel téléphonique. 

Pour y parvenir, Thinking Machines utilise en réalité deux modèles différents qui travaillent ensemble. Le premier gère l’interaction en temps réel : la voix, les interruptions, le rythme de la discussion ou encore les réactions immédiates. 

Le second, beaucoup plus lourd, reste en arrière-plan pour effectuer les tâches complexes. C’est lui qui s’occupe du raisonnement avancé, des recherches web ou des appels d’outils externes avant de transmettre les résultats à la conversation principale.

Hormis cela, le système découpe les échanges en micro-tours de 200 millisecondes. Résultat : l’IA peut continuer à écouter même lorsqu’elle est en train de répondre, au lieu de se figer comme un assistant vocal qui aurait perdu le fil de la discussion. 

Un peu comme quelqu’un qui tient une conversation tout en fouillant dans ses notes, sauf sans les fameux “euh deux petites secondes

L’IA de Thinking Machines face aux concurrents

TML-Interaction-Small cartonne sur les benchmarks spécialisés dans la fluidité des conversations. Sur FD-bench v1.5, un test conçu pour mesurer la qualité des interactions vocales, par exemple, le modèle atteint 77,8 points. 

À côté, GPT-realtime-2.0 en mode minimal affiche seulement 46,8 points. La latence descend également à 0,40 seconde, contre 0,57 pour Google Gemini 3.1 Flash Live et 1,18 seconde pour GPT-realtime-2.0 minimal. 

Sachant qu’une conversation humaine fluide tourne autour de 200 à 250 millisecondes entre deux prises de parole. L’écart commence donc réellement à se réduire.

Outre les benchmarks, selon Thinking Machines, l’architecture de TML-Interaction-Small répond à une limite assez connue des grands modèles de langage actuels. Voyez-vous, les IA classiques n’ont pas réellement conscience du temps qui passe. 

Elles savent rarement gérer correctement les horaires ou les intervalles sans indication précise. Dans certains tests personnels relayés par plusieurs observateurs, Gemini se tromperait encore régulièrement sur des notions temporelles simples.

Ce qui n’est pas le cas de TML-Interaction-Small. Selon VentureBeat, ce modèle peut comprendre une instruction du genre: “Rappelle-moi de vérifier la température toutes les quatre minutes”. 

Pour des usages industriels, médicaux ou scientifiques, ce genre de détail est essentiel.

Cet article Elle a quitté OpenAI et créé une IA qui discute (enfin) comme un humain  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Google a profité de l’Android Show I/O Edition du 12 mai pour présenter Gemini Intelligence. Il s’agit d’une nouvelle série de fonctions d’automatisation, directement intégrée à Android. 

Le déploiement débutera progressivement cet été sur les Galaxy S26 et les Pixel 10. D’ici la fin de l’année, Google prévoit d’étendre son accès à d’autres appareils de son écosystème. Notamment les montres connectées, les voitures compatibles, les lunettes intelligentes et certains ordinateurs portables.

Today, we introduced Gemini Intelligence, which brings the best of Gemini to our most advanced devices.

Gemini Intelligence integrates premium hardware and innovative software to help you stay a step ahead and work proactively to get things done throughout your day.… pic.twitter.com/NY30mNUXyy

— Google (@Google) May 12, 2026

Qu’est-ce que Gemini Intelligence change pour Android ?

Eh bien, dans un premier lieu, Gemini Intelligence permet d’automatiser les tâches entre applications. Vous pouvez par exemple lui demander de gérer votre liste de courses.

L’IA pourrait alors créer automatiquement un panier chez un commerçant partenaire.  Plus besoin d’ouvrir plusieurs applications manuellement. De même pour lancer une recherche touristique à partir d’une simple photo. 

Une image de plage ou de montagne pourrait ainsi servir à trouver directement une excursion correspondante sur Expedia, partenaire mentionné par Google. 

Mis à part cela, Le clavier Gboard profite lui aussi de Gemini Intelligence avec une nouvelle génération de saisie vocale. Google veut rendre les échanges beaucoup plus naturels en prenant en compte les hésitations, les corrections spontanées et les changements de formulation pendant la dictée.

Cette fonction, baptisée « Rambler » en anglais, pourra même passer d’une langue à une autre dans un même message. Une petite révolution pour les utilisateurs habitués à mélanger plusieurs langues dans leurs conversations… 

Google introduit aussi une fonction appelée « Create my Widget ». Elle permet de transformer de simples requêtes en widgets interactifs directement épinglés sur l’écran d’accueil.

L’utilisateur pourra par exemple demander à Gemini de créer un programme d’entraînement de douze semaines pour une course à pied. L’IA générera ensuite un widget permettant de suivre facilement les différentes étapes du programme.

Bonne nouvelle pour l’écosystème Android ! cette fonction sera disponible aussi bien sur smartphone que sur Wear OS. Google en profite également pour introduire une nouvelle interface Material 3 Expressive, avec des animations plus fluides, des effets de transparence et une présentation plus dynamique.

Cet article Google lance Gemini Intelligence, le nouveau cerveau de votre smartphone Android  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les entreprises d’IA en font toujours un peu trop pour leur modèle qu’elles commencent à entretenir des idées, comment dire, bizarre. Tenez, Anthropic, par exemple, a dévoilé une nouvelle fonctionnalité destinée à mettre les agents pilotés par Claude en état de rêve.

Pendant cet état de rêve, les agents IA analyseront les événements récents afin d’identifier les informations utiles à conserver en mémoire. Le but n’est autre que d’améliorer ses futures tâches et interactions. 

Cette fonctionnalité, Anthropic la nomme « Dreaming ». Elle a été dévoilée lors de la conférence développeurs Code with Claude à San Francisco. Cela dit, pour le moment, elle est disponible uniquement en avant-première de recherche dans Claude Managed Agents.  

Live from Code with Claude: we're launching dreaming in Claude Managed Agents as a research preview.

Outcomes, multiagent orchestration, and webhooks are now in public beta. pic.twitter.com/p4DFRzFEd8

— Claude (@claudeai) May 6, 2026

À quoi sert ce système de rêve sur Claude Managed Agents exactement ?

Cette approche répond à une limite bien connue des modèles de langage. Voyez-vous, leur fenêtre de contexte n’est pas infinie. Et certaines informations importantes finissent par disparaître lors des projets de longue durée. 

Aujourd’hui, de nombreux modèles utilisent déjà une technique appelée « compaction ». Celle-ci consiste à résumer régulièrement les longues conversations. Le but est toujours d’éliminer les éléments jugés inutiles tout en gardant les informations essentielles pour poursuivre une discussion ou une tâche. 

Seulement, ce mécanisme reste généralement limité à une seule conversation et à un unique agent. D’où « Dreaming » selon Anthropic. Le système analyse de manière récurrente les anciennes sessions ainsi que les données mémorisées provenant de plusieurs agents. 

Il tente ensuite de détecter des schémas importants, des habitudes ou des informations pertinentes qui pourront être réutilisées plus tard. Les utilisateurs auront le choix de laisser ces ajustements se faire automatiquement ou de vérifier manuellement les modifications avant leur application. 

D’après Anthropic, cette analyse des schémas de réflexion permet notamment d’identifier des tendances invisibles pour un agent isolé. Genre, des erreurs qui reviennent fréquemment. Des méthodes de travail adoptées spontanément par plusieurs agents. 

Ou encore des préférences partagées au sein d’une équipe. L’entreprise explique également que ce système aide à restructurer la mémoire afin qu’elle reste pertinente malgré l’accumulation d’informations au fil du temps. 

Les autres fonctionnalités dévoilées

Hormis le système de rêve, Anthropic a également présenté d’autres nouveautés liées à Claude Managed Agents Lors de la conférence Code with Claude. Parmi elles figure pas la fonctionnalité « Results ».

Elle permet aux développeurs de définir précisément ce qui constitue une tâche réussie. Un évaluateur distinct vient ensuite vérifier si le travail produit par l’agent atteint réellement cet objectif. 

Si le résultat n’est pas satisfaisant, l’agent peut tenter une nouvelle approche automatiquement.

Anthropic a aussi annoncé l’orchestration multi-agents. Celle-ci, quant à elle, fonctionne un peu comme une sorte de chef d’équipe. Un agent principal répartit une tâche complexe entre plusieurs agents spécialisés. 

L’un peut analyser des journaux système, un autre examiner des tickets d’assistance pendant qu’un troisième surveille des métriques techniques. Bref, l’orchestration multi-agents autorise la collaboration parallèle de jusqu’à 20 agents spécialisés.

Puis il y a aussi, les notifications webhook. Elles assurent des notifications en temps réel vers des systèmes et services externes. 

Bref, « Results », l’orchestration multi-agents et webhook sont tous accessibles en version bêta publique.

Cet article Anthropic force son IA Claude à… « rêver », (et c’est pour votre bien)  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Dimanche soir, le compte officiel de ChatGPT sur X a lancé un petit voyage dans le temps… enfin presque. Il a publié une publicité fictive digne d’un magazine informatique des années 80.

On y découvre une image de famille réunie autour d’un PC vintage, posant des questions, échangeant des idées et discutant sans fin. Si vous peinez à imaginer de quoi cela à l’air, pas de panique, la pub est juste ci-dessous.

pic.twitter.com/zA3iLk28Hb

— ChatGPT (@ChatGPTapp) May 4, 2026

Très vite, les internautes ont pris le relais avec enthousiasme, donnant naissance à une vague de pubs rétro. Voici les plus drôles.

Les meilleures images

Celle qui s’inspire le plus à la pub rétro de ChatGPT est sans aucun doute cette présentation de réseau crypto comme une révolution familiale sur un vieux PC. 

Bon, il y a aussi cette pub rétro de 4lpha :

Cela dit, le concept a été détourné dans tous les sens. Certains ont imaginé des projets crypto douteux comme CoinMafia, peuplés de singes pas très rassurants.

D’autres ont taquiné en disant : Qui se souvient encore de la toute première page d’accueil de ChatGPT version 1998 ?

how many of you remember the original ChatGPT homepage from 1998 pic.twitter.com/FbDLsapdIW

— Henry Shevlin (@dioscuri) May 3, 2026

Il y en a qui ont poussé le délire jusqu’à inventer des mèmes absurdes, comme Memelord affiché à 42 dollars. 

Ou encore des pages d’accueil de Formule 1 version vintage. 

Un internaute en particulier s’est vanté de l’avoir fait avant les autres.

Même Shrek s’est retrouvé embarqué dans l’aventure avec un improbable mode Ogre. 

Pubs ChatGPT rétro : appréciées de tous ?

Si beaucoup ont adoré ce retour nostalgique, tout le monde n’a pas été totalement convaincu. L’artiste Reid Southen, par exemple, a pointé du doigt une certaine ironie dans l’expression « connaissance fiable ».

Il accompagne son partage d’un avertissement sur les possibles erreurs de ChatGPT. 

De leur côté, certains internautes ont préféré en rire, affirmant que leurs vieux Commodore 64 versaient une petite larme devant tant de modernité déguisée.

Et vous, que pensez-vous de ces pubs rétro avec ChatGPT. En passant, avez-vous déjà essayé de laisser libre cours à votre imagination pour créer une image propre à vous ? Si la réponse est oui, nous nous ferons un plaisir de la voir en commentaire !

Cet article Pub ChatGPT rétro : et si l’IA avait existé dans les 80s ? Les images les plus drôles  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Dans un récent article, on vous a parlé d’un suspect dans une affaire de double meurtre à l’Université de Floride du Sud. Hisham Abugharbieh, 26 ans, celui qui a consulté ChatGPT pour savoir comment dissimuler un corps dans une benne à ordures. 

Plus précisément, il aurait demandé ce qui se passerait si un corps était placé dans un sac-poubelle puis jeté dans une benne. Face à une réponse prudente de ChatGPT, il a relancé avec une interrogation révélatrice de sa peur d’être découvert.

We are expanding our criminal investigation into OpenAI to include the USF murders after learning the primary suspect used ChatGPT. https://t.co/QDNaD8BepC

— Attorney General James Uthmeier (@AGJamesUthmeier) April 27, 2026

« Comment le découvriraient-ils ? » 

Aujourd’hui, les éléments réunis par les enquêteurs semblent lourds. Un colocataire affirme avoir vu le suspect manipuler des cartons près d’un conteneur à déchets. Une perquisition a ensuite permis de retrouver des effets personnels appartenant à l’une des victimes, notamment une carte étudiante.

Le corps de Zamil Limon a été retrouvé plus tard dans un sac résistant, abandonné près d’un pont surplombant la baie de Tampa. L’autopsie évoque de multiples blessures par arme blanche. 

De son côté, Nahida Bristy reste introuvable, malgré la découverte récente de restes humains encore en cours d’identification.

Désormais, selon les documents judiciaires, Hisham Abugharbieh fait ainsi face à plusieurs chefs d’accusation. Parmi eux, meurtre avec préméditation, séquestration et traitement illégal de restes humains. 

Si le mobile reste flou, un élément attire particulièrement l’attention des enquêteurs : la présence de conversations avec des intelligences artificielles dans les dossiers. 

ChatGPT souillé dans des affaires de meurtre

Quelques jours avant cette affaire, des conversations particulièrement troublantes ont été révélées. Elles impliquent Phoenix Ikner, suspect de la fusillade survenue à l’université d’État de Floride. 

Avant le drame, il avait interrogé ChatGPT sur plusieurs points sensibles. Comment désactiver la sécurité de son arme ? Comment choisir les bonnes munitions ? Ou encore comment identifier les zones les plus fréquentées du campus ?

Près de dix mois après la fusillade de la Florida State University, une autre tragédie survenue à Tumbler Ridge, en Colombie-Britannique, a également impliqué l’usage de ChatGPT. 

Jesse Van Rootselaar, âgée de 18 ans, aurait utilisé le chatbot de manière préoccupante avant les faits. Bien que son compte ait été signalé, aucune alerte n’aurait été transmise aux forces de l’ordre. Ce qui a déclenché plusieurs actions en justice. 

Face à cette série d’affaires, OpenAI tente aujourd’hui de reprendre la main. Dans une récente prise de parole, l’entreprise reconnaît la gravité de ces dérives et affirme vouloir corriger ses failles. 

Elle affirme vouloir tirer des leçons de ces situations, améliorer ses systèmes et éviter que ses outils ne soient détournés à des fins violentes. 

Cet article Il tue deux personnes et demande à ChatGPT comment cacher les corps  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

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.

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.