Un groupe de chercheurs a mis au point un système d'IA capable de protéger les utilisateurs contre la reconnaissance faciale indésirable par des acteurs malveillants. Baptisé Chameleon, le modèle d'IA utilise une technologie spéciale de masquage pour générer un masque qui dissimule les visages dans les images sans affecter la qualité visuelle de l'image protégée. En outre, les chercheurs affirment que le modèle est optimisé en matière de ressources, ce qui le rend utilisable même avec une puissance de traitement limitée. Les chercheurs ont également fait part de leur intention de publier le code du modèle d'IA Chameleon prochainement.

« Accélérer la prochaine vague nucléaire pour alimenter l'innovation en intelligence artificielle », tel est le projet annoncé ce 3 décembre par Meta. En pratique, la maison mère de Facebook et WhatsApp publie un appel à projet pour trouver des développeurs capables de mettre en marche des réacteurs nucléaires d’ici 2030. 



Le but : créer une nouvelle source d’énergie pour satisfaire les besoins toujours croissants des centres de données de l’entreprise. La course à l’intelligence artificielle dans laquelle s’est lancée l’industrie du numérique, en particulier celle aux applications appuyées sur de grands modèles de langage, entraîne en effet une explosion de la demande en énergie.

Comment fonctionne l’intelligence artificielle ? Comment la démystifier et appréhender ses enjeux ? La CNIL propose une sélection de quelques livres, films ou ressources en ligne pour les curieux.

Un format d'atelier qui vise à accompagner le grand public dans la compréhension du fonctionnement d'une IA

Dans un papier publié dans la revue Nature, des chercheurs interrogent la rhétorique d’une intelligence artificielle dite « ouverte ».

En conclusion, on se contentera ici de citer les auteurs : « La poursuite de l’IA la plus ouverte ne conduira pas à un écosystème plus diversifié, responsable ou démocratisé, bien qu’elle puisse avoir d’autres avantages. Nous observons également que, comme par le passé, les grandes entreprises technologiques en quête d’avantages dans l’IA utilisent l’IA ouverte pour consolider leur domination sur le marché tout en déployant le discours d’ouverture pour détourner les accusations de monopole de l’IA et de régulation associée. »

Quelles sont les pratiques des jeunes en matière d’IA, en milieu académique comme professionnel ? Quel rapport ont-ils avec ces technologies ? L’Université Paris Dauphine-PSL apporte plusieurs éléments de réponse grâce à son enquête réalisée auprès de son effectif étudiant.

L’étude a été réalisée auprès de 800 étudiants de Dauphine, autant inscrits en licence (50 %) qu’en master (47 %), essentiellement en management, informatique et finance. 1 étudiant sur 2 utilise les IA génératives (IAG) une fois par semaine à l’Université Paris Dauphine-PSL, révèle l’étude. ChatGPT est l’outil le plus usité par les étudiants sondés : 50 % déclarent utiliser la version gratuite et 13 % la version payante. La ressource citée juste après est Copilot, l’IA de Microsoft. 78 % des jeunes sondés estiment que ces outils leur permettent de réaliser leur travail plus rapidement.

L’IA générative ne va ni nous augmenter ni nous remplacer, mais vise d’abord à mieux nous exploiter, expliquent Aiha Nguyen et Alexandra Mateescu de Data & Society. En s’intégrant aux applications de travail, elle promet de réduire les coûts même si elle n’est pas pertinente, elle vient contraindre l’activité de travail, et renforce l’opacité et l’asymétrie de pouvoir.

Pour l’instant, pour contester « la marchandisation non rémunérée de leur travail », les travailleurs ont peu de recours, alors que cette nouvelle couche d’exploitation pourrait avoir des conséquences à long terme puisqu’elle vise également à substituer leur travail par des outils, à l’image de la prolifération de mannequins virtuels dans le monde de la mode.

Le recours à l’IA générative renforce également la surveillance et la datafication du lieu de travail, aggravant des décisions automatisées qui sont déjà très peu transparentes aux travailleurs. Automatisation de l’attribution des tâches, de l’évaluation des employés, de la prise de mesures disciplinaires… Non seulement le travail est de plus en plus exploité pour produire des automatisations, mais ces automatisations viennent contraindre l’activité de travail.

L’IA générative est souvent introduite pour accélérer la production et réduire les coûts. Et elle le fait en extrayant la valeur des travailleurs en collectant les données de leur travail et en les transférant à des machines et à des travailleurs moins coûteux qui vont surveiller les machines. A mesure que les travailleurs sont réduits à leurs données, nous devons réfléchir à comment étendre les droits et les protections aux données produites par le travail.

Vous souhaitez mettre en place des activités sur l’Intelligence Artificielle (IA) ? La Scientothèque met à disposition un ensemble de protocoles pédagogiques à destination des enseignants de primaire et secondaire ainsi que des animateurs désirant aborder la thématique de l’IA.

Kit pédagogique à destination des managers et agents souhaitant s'acculturer sur l'IA et éventuellement proposer un atelier découverte au sein de leur équipe. Un outil clé en main !

Use of AI on images of the dead is unregulated in the country, leaving cybersecurity experts worried about the potential for deepfakes and identity theft.

J. García López, a funeral home in Mexico that launched its Día de Muertos campaign in October, received over 15,000 requests to create AI-generated videos of deceased persons. Daniela Rojas, senior program officer at Eon Institute, an AI-focused Mexican think tank, expressed concerns about how such companies store people’s images and biometrics.

Using AI to resurrect the dead has raised ethical questions elsewhere. In 2020, Jang Ji-sung, a mother of four in South Korea, was virtually reunited with an AI-generated avatar of her dead 7-year-old daughter. Ji-sung had said this helped her say farewell to her child, but “many psychologists have come up and said this might, in some cases, make the grieving process longer”. The discussion has yet to take hold in Mexico, where the practice of digital resurrections exploded in popularity this year.

L’utilisation d’intelligences artificielles, dans certains cas, génère des risques de discriminations accrues ou encore de perte de confidentialité ; à tel point que l’Union européenne tente de réguler les usages de l’IA à travers différents niveaux de risques. Ceci pose d’autant plus question que la plupart des systèmes d’IA aujourd’hui ne sont pas en mesure de fournir des explications étayant leurs conclusions. Même les experts ne savent pas toujours comment les systèmes d’IA atteignent leurs décisions. Un nouveau domaine de recherche s’empare du problème : l’« IA explicable » est en plein essor.

Précaires, isolés et cachés par les plateformes, les travailleur·euses de données sont aussi invisibles qu'essentiels. Sans ces personnes, pas de ChatGPT, Midjourney ou Gemini. Elles demandent d'urgence un cadre légal à leur travail.

Isolés, précarisés et mis en concurrence pour une simple tâche, les travailleur·euses du clic sont invisibilisés par de grandes entreprises de la Tech. Faute de contrat de travail, ils et elles n’ont aucune sécurité dans leur emploi.

Comment fonctionne une intelligence artificielle ou IA ? Quelles sont ses différentes applications, et quel est ou sera leur impact sur notre société ? Après cette vidéo, vous allez tout comprendre et aurez l'algorithme dans la peau !

Un jeu de cartes pour explorer les enjeux sociaux et environnementaux de l’IA Générative en 2h – imaginé par les associations Latitudes et Data for Good.

Artificial intelligence (AI) is the most discussed technology of recent years. Advocates promise that it will help overcome productivity challenges and radically transform the economy through increased wage gains and higher economic output, among other benefits.

Productivity is a key ingredient in future economic growth and standard of living, as it offers the potential to increase output without increasing inputs—like worker hours, natural resources, and investment costs. Yet, in past waves of innovation, we have seen patterns where a technology achieves widespread adoption, without any evidence of it increasing productivity. Will this time be different?

In this study, we tackle the critical question of whether AI adoption leads to productivity improvement at the firm level. Evidence of productivity gains from AI use is mixed. There is no conclusive evidence of a strong positive or negative relationship between AI adoption and short-term productivity improvement.

The set of firms that adopted AI were already more productive than their peers, but the decision to adopt AI did not increase the rate at which their productivity grew.