Il y a quelques mois, Inflection AI, Character AI et Adept AI faisaient partie des start-up les plus prometteuses de l’intelligence artificielle générative, levant en tout deux milliards de dollars. Elles ne sont aujourd’hui plus que l’ombre d’elles-mêmes, dépecées respectivement par Microsoft, Google et Amazon, devenant le symbole d’une nouvelle réalité. Elles ne disposaient plus des moyens financiers pour faire face aux immenses coûts d’entraînement et d’inférence des modèles d’IA. Et leurs investisseurs ont surtout cherché à limiter la casse avant qu’il ne soit trop tard.

Pour monétiser l’intelligence artificielle, Google n’a pas opté pour une approche révolutionnaire, comme le fait Perplexity, qui tente d’imposer le format novateur de questions sponsorisées. Le groupe a simplement repris les recettes déjà employées sur son moteur de recherche, qui lui permettent d’être le champion de la publicité en ligne. Concrètement, un carrousel de produits sponsorisés (les marques ou les distributeurs doivent payer pour y apparaître) s’affichera avant, après ou au sein de la réponse générée par Gemini, lorsqu’un internaute posera une question avec un “angle commercial”, c’est-à-dire qui peut se traduire par un achat en quelques clics.

L’open source est une notion jusqu’à aujourd’hui mal définie dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA). Certains modèles se présentent parfois comme open source au sens où leurs poids sont téléchargeables et réutilisables, sans pour autant que l’on puisse parler strictement d’ouverture : les modalités de réutilisation peuvent être restreintes, une marque commerciale peut être imposée et il est rare que tous les éléments soient fournis publiquement pour permettre de reproduire toutes les étapes de production du modèle.

Pour y voir plus clair, le PEReN a développé un outil de comparaison des degrés d’ouverture de certains modèles d’IA générative au regard de la définition inédite de l’OSI. Ce comparateur interactif vous permet ainsi de déterminer quels modèles sont compatibles avec vos cas d’usage ou votre philosophie en configurant les critères selon vos préférences ! Le nombre de modèles considérable ne permet pas l’exhaustivité. L’outil concerne donc une sélection de modèles répandus ou associés à des licences particulières.

This is the first time the carbon emissions caused by using an AI model for different tasks have been calculated.

In fact, generating an image using a powerful AI model takes as much energy as fully charging your smartphone, according to a new study by researchers at the AI startup Hugging Face and Carnegie Mellon University. However, they found that using an AI model to generate text is significantly less energy-intensive. Creating text 1,000 times only uses as much energy as 16% of a full smartphone charge.

Their work, which is yet to be peer reviewed, shows that while training massive AI models is incredibly energy intensive, it’s only one part of the puzzle. Most of their carbon footprint comes from their actual use.

Les données utilisées pour entraîner les IA reflètent les stéréotypes et les préjugés de la société, par exemple envers des groupes sous-représentés. Pour conserver la confidentialité de données sensibles, comme les données de santé, tout en garantissant qu’elles ne sont pas biaisées, il faut adapter les méthodes d’apprentissage.

Et si plutôt que refléter, voire exacerber une réalité actuelle dysfonctionnelle, l’IA pouvait être vertueuse et servir à corriger les biais dans la société, pour une société plus inclusive ? C’est ce que proposent les chercheurs avec une nouvelle approche : l’« apprentissage fédéré ».

L’utilisation des données personnelles par les grandes plateformes de réseaux sociaux suscite un vif débat, à la lumière des récentes découvertes concernant LinkedIn, Snapchat et Meta. Ces entreprises exploitent les informations publiques de leurs utilisateurs pour former des modèles d’intelligence artificielle sans que ces derniers en soient pleinement conscients.

Découvrez les grands acteurs du monde de l'IA, de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique.

FirstMark, société de capital-risque basée à New York, a publié sa cartographie de l’écosystème des données, de l’analytique, de l’apprentissage automatique et de l’IA en 2024. Le travail accompli est d’une ampleur colossale : il regroupe plus de 2 000 logos (entreprises ou solutions), répartis dans 9 catégories et près de 100 sous-catégories. Tour d’horizon.

Le marché des infrastructures réseau connaît une dynamique et un intérêt sans précédent depuis des décennies, et l'intelligence artificielle promet de le rendre encore plus fascinant.

La transition de l’informatique à usage général à l’informatique accélérée nécessite de nouveaux logiciels et architectures de réseaux distribués pour connecter, déplacer et traiter les données à des vitesses fulgurantes, avec une très faible latence et presque aucune tolérance à la perte de données.

À l'heure où tous les mastodontes du numérique, GAFAM comme instituts de recherche comme nouveaux entrants financés par le capital risque se mettent à publier des modèles en masse (la plateforme Hugging Face a ainsi dépassé le million de modèles déposés le mois dernier), la question du caractère « open-source » de l'IA se pose de plus en plus.

L’Open Source Initiative a attrapé le syndrome FOMO – tout comme le jury du prix Nobel. Elle souhaite également participer à l’engouement pour l’« IA ». Mais pour les systèmes que nous appelons aujourd’hui « IA », l’IA open source n’est pas possible dans la pratique. En effet, nous ne pourrons jamais télécharger toutes les données d’entraînement réelles.

Dans son essai Les prophètes de l'IA, paru le 25 octobre aux éditions Lux, le journaliste Thibault Prévost - également pigiste pour Usbek & Rica - dresse un portrait démystificateur des grands noms de l'intelligence artificielle qui nous vendent la fin des temps. Entretien.

Alors que l'intelligence artificielle prend de plus en plus de place dans notre quotidien, quelles sont ses répercussions politiques et géopolitiques ? Émilie Aubry s'entretient avec Asma Mhalla, spécialiste des enjeux politiques de la Tech. Elle explique les bases de l'IA et comment elle est utilisée par les industriels de la Tech et par les États pour véhiculer leurs idées. 

Echange lors de l'émission Le dessous des cartes du 12 mars 2024.
Disponible jusqu'au 15/03/2027

L'intelligence artificielle pilotant des drones kamikazes ou faisant patrouiller des chiens robots dans les rues de New York : la science-fiction est en train de devenir réalité. Des experts nous exposent comment l’IA révolutionne déjà les conflits contemporains et nous avertissent des dangers potentiels pour l’humanité.

En explorant les théâtres des conflits contemporains, ouverts ou larvés, et les impressionnantes technologies déjà exploitées par les nations en pointe – de la Russie à Israël, de la Chine aux États-Unis –, des spécialistes de la robotique exposent à quel point l'intelligence artificielle a déjà profondément révolutionné le domaine militaire. Ils nous avertissent de ses risques pour l'avenir, auxquels l'Union européenne, construite sur un idéal de paix, semble encore assez mal préparée : si le déploiement d'armes entièrement autonomes est désormais de l'ordre du possible, c'est aux États de légiférer pour éviter une dangereuse escalade dans la course à l'armement.

Un film documentaire de Daniel Andrew Wunderer disponible sur arte.tv jusqu'au 31/10/2027

Devant les progrès spectaculaires de l’intelligence artificielle, l’industrie du cinéma est partagée entre enthousiasme et effroi… Tour d’horizon d’un tsunami technologique en marche.

Depuis les balbutiements du cinéma de science-fiction, Hollywood imagine des scénarios où des machines, plus intelligentes et plus créatives que les humains, prendraient le pouvoir. Mais aujourd’hui la situation s’inverse : alors que l’intelligence artificielle multiplie les bonds en avant spectaculaires, les studios s’intéressent de plus en plus près au potentiel de ces technologies surpuissantes, capables désormais de prouesses qui nous paraissaient inatteignables il y a seulement quelques années : vieillir ou rajeunir artificiellement les acteurs et en créer des répliques numériques plus vraies que nature, générer un doublage en langue étrangère reproduisant fidèlement le timbre naturel d’un comédien en adaptant le mouvement de ses lèvres ; mais aussi produire des scénarios originaux ou des séquences hyperréalistes sur la base d’une description textuelle. Cette révolution signe-t-elle la fin de la création cinématographique telle que nous la connaissions jusqu’alors ?

Un film documentaire de Mario Sixtus disponible sur arte.tv jusqu'au 18/12/2024

État des lieux des avancées en matière d’intelligence artificielle en Europe, à l’aube d’une nouvelle ère aux bouleversements encore inconnus.

Devancée par les États-Unis et la Chine, l’Europe tente aujourd’hui de rester dans la course effrénée à l’intelligence artificielle (IA), et compte un nombre toujours croissant de start-up spécialisées en la matière. Jonas Andrulis, fondateur d’Aleph Alpha, une société établie à Heidelberg en Allemagne, cherche à générer une IA capable de fluidifier le travail de l’administration publique. Le Français Thomas Wolf, cofondateur de la plate-forme Hugging Face, privilégie, lui, une forme en open source accessible à tous, afin de la nourrir des retours des usagers. Quant à Han Xiao, à l’origine de la start-up berlinoise Jina AI, il ambitionne de créer une intelligence artificielle générative (c’est-à-dire capable de créer des contenus de façon autonome), en mesure de dépasser ChatGPT.

Un film documentaire de Dominik Bretsch, Maximilian Villwock, Mehran Djojan, Sebastian Weis et Ellen Xu disponible sur arte.tv jusqu'au 26/02/2025

Une sélection d'oeuvres culturelles (livres et films) qui traitent de l'intelligence artificielle

Comme elle l'avait annoncé, l'Open Source Initiative (OSI) a publié la version 1.0 de sa définition de l'IA open-source. Ce texte, rédigé en collaboration avec différents experts venant de la recherche et de l'industrie, a pour ambition d'adapter la définition de l'open source et les quatre libertés essentielles au monde des modèles d'intelligence artificielle.

L'OSI exige maintenant une description « complète » des données utilisées pour entrainer le modèle : les créateurs de modèles doivent vraiment détailler les informations concernant ces données d'entrainement. De plus, la méthodologie du processus de filtrage utilisé sur les données collectées pour entrainer les modèles doit être détaillée et le code qui la met en place doit être publié.

Comme on pouvait s'en douter aux vues des tensions entre l'OSI et Meta, cette définition exclut les modèles de l'entreprise, qui se revendique pourtant leader de l'IA open source.

Les images produites par l’IA sont la somme de toutes nos représentations qu’elles renforcent. Alors que beaucoup d’entre nous souhaiteraient mettre fin aux stéréotypes, les machinent les ravivent comme nulles autres. Reste à savoir si cela va nous servir à mieux identifier les clichés ou à nous submerger sous le conformisme.

Deux récentes études menées par 20 Minutes et Opinion Way offrent un éclairage approfondi sur la perception et l’usage de l’IA par les jeunes Français de 18 à 30 ans. Bien que cette génération soit fascinée par les avancées technologiques et prête à adopter l’IA dans leur quotidien, elle reste particulièrement attentive à ses impacts, notamment sur la santé mentale, l’emploi, et l’environnement.

Alors que nous approchons du deuxième anniversaire du lancement de ChatGPT, se pose la question de l’évolution des chatbots. S’ils sont effectivement capables de prouesses aux yeux des néophytes, une analyse plus minutieuse des chatbots révèle de nombreuses limitations et surtout des freins à leur déploiement à grande échelle (plusieurs milliards d’utilisateurs réguliers).

"Elements of AI" sont une série de cours en ligne gratuits créés par MinnaLearn et l'Université d'Helsinki. Aucune connaissance en programmation ou mathématiques avancées n’est requise pour suivre ces cours.

Apprendre ce que signifie l'IA, ce qui peut (et ne peut pas) être fait avec l'IA, et comment commencer à créer des méthodes d'IA. Les cours combinent théorie et exercices pratiques et peuvent être complétés à votre propre rythme.

Une enquête franche et efficace sur les dessous idéologiques du monde de l’intelligence artificielle (qui n’est, comme on le sait, ni intelligente ni artificielle), les grands mouvements dont ses gourous sont alimentés : survivalisme, long-termisme, altruisme efficace, extropianisme et autres barbarismes qui en long, large et travers, font dégouliner dans la presse les « risques existentiels » d’une IA dite « générale » dont il est apparemment préférable de craindre l'hypothétique avènement prochain que d’interroger les modes de production.

Une lecture conseillée donc, pour l’analyse, la collection édifiantes de faits et de chiffres, et pour les bons mots de l’auteur.