L'approche de ChatGPT repose sur l'autonomie, la fiabilité et l'adaptabilité, permettant aux utilisateurs de personnaliser l'outil selon leurs besoins.
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L'AGI (intelligence artificielle générale) est un concept ambitieux dans la recherche en IA, cherchant à développer une intelligence artificielle capable de comprendre, apprendre et s'adapter à une large gamme de tâches, comme un humain. Bien que des modèles génératifs prospèrent, l'AGI reste une idée discutée parmi les chercheurs et les leaders de la technologie.
ChatGPT intègre désormais une fonction de recherche shopping permettant d'explorer, comparer et découvrir des produits grâce à des guides d'achat personnalisés. Cette fonction simplifie les prises de décision en offrant des recommandations adaptées aux besoins des utilisateurs.
UEL'intégration d'une fonction shopping dans ChatGPT représente une menace concurrentielle pour les acteurs européens du e-commerce et du comparateur de prix, qui risquent de perdre du trafic au profit d'OpenAI.
Une équipe de chercheurs a développé Know3D, une méthode qui permet de contrôler l'apparence du dos des objets 3D générés à partir d'une seule image, en utilisant de simples commandes textuelles. Le système exploite les connaissances du monde réel encodées dans les grands modèles de langage pour inférer et diriger ce qui doit apparaître sur les faces cachées d'un objet tridimensionnel, sans que l'utilisateur ait besoin de fournir d'autres références visuelles. Cette avancée s'attaque à l'un des angles morts les plus persistants de la génération 3D à partir d'une image unique : la reconstruction des zones non visibles. Jusqu'ici, les modèles généraient ces faces cachées de manière aléatoire ou incohérente, produisant des objets 3D inutilisables en production professionnelle. Avec Know3D, un designer peut écrire une instruction comme "dos plat avec texture bois" pour obtenir un résultat cohérent et maîtrisé, ce qui ouvre des perspectives concrètes pour la création de contenus dans les jeux vidéo, la réalité augmentée et le commerce en ligne. La génération 3D à partir d'une image reste un problème ouvert très actif en recherche, avec des acteurs comme Stability AI, Luma AI ou encore des équipes académiques qui multiplient les approches concurrentes. L'originalité de Know3D réside dans le recours aux LLM non pas pour générer du texte, mais comme base de connaissance spatiale et sémantique sur la forme des objets du monde réel. Si les résultats se confirment sur des géométries complexes, cette technique pourrait s'intégrer rapidement dans les pipelines de création 3D assistée par IA déjà en cours de déploiement dans l'industrie.
Des chercheurs en robotique ont publié une étude explorant comment les robots pourraient renforcer les liens entre parents et enfants, plutôt que de les remplacer. Présentée dans un article soumis à arXiv (référence 2604.23976), cette recherche a mobilisé deux protocoles distincts impliquant des familles avec des enfants de 5 à 12 ans. Une première phase d'exploration s'est déroulée directement au domicile de six familles, à l'aide de prototypes technologiques placés dans leur environnement quotidien. Ces observations ont permis d'identifier deux variables clés à tester : le comportement du robot (passif, réactif ou proactif) et le mode de communication entre les membres de la famille (synchrone ou asynchrone). Une seconde étude en laboratoire a ensuite impliqué 20 familles pour mesurer l'impact de ces paramètres sur la qualité des échanges parent-enfant. Les résultats montrent que les familles se sont approprié les échanges médiatisés par le robot de manières très variées, révélant des tensions autour de questions d'initiative, de timing et de vie privée. Selon le comportement programmé du robot, les dynamiques d'interaction changeaient sensiblement : un robot proactif pouvait initier des échanges, tandis qu'un robot passif attendait que l'humain prenne les rênes. Ces nuances ont des implications concrètes pour les familles où les parents sont souvent absents ou peu disponibles, comme dans les foyers avec des horaires de travail décalés ou des situations de séparation parentale. Cette recherche s'inscrit dans un débat plus large sur le rôle des technologies dans la vie familiale. Alors que les smartphones, écrans et assistants vocaux sont régulièrement accusés d'isoler les individus les uns des autres, ces travaux ouvrent une piste alternative : concevoir des outils numériques qui favorisent activement la connexion humaine. La robotique sociale, encore marginale dans les foyers, pourrait ainsi trouver un créneau utile au-delà de l'assistance aux personnes âgées ou du divertissement. Les prochaines étapes de ce programme de recherche pourraient inclure des tests sur des durées plus longues et dans des contextes familiaux plus diversifiés, notamment en situation de garde alternée ou de distance géographique.
UELes chercheurs européens en robotique sociale pourraient s'appuyer sur ces travaux pour développer des prototypes adaptés aux réalités familiales françaises, notamment dans le contexte des familles recomposées ou à horaires décalés.
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