Actualités IA — page 86

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1701The Decoder 

Sam Altman affirme qu'OpenAI atteindra l'AGI fin 2026, selon sa propre définition

Sam Altman affirme qu'OpenAI atteindra l'intelligence artificielle générale (AGI) d'ici la fin 2026, à condition d'accepter sa propre définition du terme. Cette déclaration, rapportée par le magazine TIME, s'appuie sur les propos de la direction de l'entreprise, convaincue que cet objectif est désormais à portée de main. Le scientifique en chef d'OpenAI, Jakub Pachocki, révèle que le prochain modèle de la société, baptisé Astra, fonctionne déjà comme un stagiaire de recherche automatisé capable d'assister les équipes scientifiques dans leurs travaux. Selon Altman, Astra pourrait devenir le premier modèle de l'histoire d'OpenAI à réellement inventer des choses nouvelles de manière significative, et non plus seulement à reformuler ou combiner des connaissances existantes. Cette annonce marque un tournant potentiel dans la course à l'intelligence artificielle, car elle redéfinit les termes du débat autour de l'AGI, un concept jusqu'ici flou et sujet à des interprétations très diverses selon les acteurs du secteur. Si un modèle capable de générer de véritables découvertes scientifiques voit effectivement le jour, cela transformerait le rôle de l'IA dans la recherche, en accélérant potentiellement l'innovation dans des domaines comme la médecine, la physique ou l'ingénierie, tout en questionnant la place des chercheurs humains dans ce processus. Cette déclaration s'inscrit dans un contexte de compétition intense entre OpenAI, Google DeepMind, Anthropic et d'autres laboratoires, tous engagés dans une course pour revendiquer les premières avancées vers l'AGI. Les définitions divergentes de ce concept, souvent critiquées comme marketing par les observateurs du secteur, alimentent un débat sur la fiabilité de telles annonces. Les prochains mois, avec la sortie annoncée d'Astra, permettront de vérifier si ces promesses se traduisent par des résultats scientifiques concrets et vérifiables.

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1702Amazon Science 

Quand les juges LLM sont d'accord, faut-il les croire ?

Un article de recherche présenté à l'ICML (International Conference on Machine Learning) cette année s'attaque à un problème méthodologique central pour l'évaluation automatisée des systèmes d'intelligence artificielle : la fiabilité du vote majoritaire entre juges LLM. Intitulé "Dependence-aware label aggregation for LLM-as-a-judge via Ising models", ce travail est coécrit avec le chercheur Shiva Kasiviswanathan. Le point de départ est concret : dans un système de génération augmentée par récupération (RAG), quand un utilisateur pose une question, le système va chercher un passage de texte et plusieurs modèles de langage sont sollicités comme juges pour évaluer sa pertinence. Si huit juges sur dix jugent le passage pertinent, ce résultat semble solide, mais les auteurs montrent que le nombre de voix compte moins que leur indépendance réelle. Testée sur trois tâches distinctes, leur méthode a surpassé la meilleure référence existante, un panel de juges pondéré selon leur précision historique, de 9 % à 14 % sur les métriques standards. L'enjeu dépasse la seule technique statistique : de nombreux pipelines d'évaluation en production, notamment pour les systèmes RAG et les benchmarks de modèles, s'appuient aujourd'hui sur des comités de juges LLM pour réduire le bruit et éviter le recours coûteux à des annotateurs humains. Or ces juges partagent souvent le même modèle de base, le même gabarit de prompt ou une lignée d'entraînement commune, ce qui les rend susceptibles de reproduire collectivement la même erreur plutôt que de fournir des avis réellement indépendants. Un score d'accord de 80 % peut ainsi masquer un biais partagé plutôt que refléter un consensus fiable. Pour les équipes qui construisent des produits d'IA, cela signifie que les métriques de qualité actuelles pourraient surestimer la fiabilité réelle de leurs systèmes d'évaluation automatisés, avec des conséquences directes sur les décisions de déploiement. Sur le plan méthodologique, les chercheurs modélisent le panel de juges comme un réseau plutôt qu'une simple collection de votes indépendants, à l'aide d'un modèle d'Ising, un outil statistique conçu pour représenter les dépendances entre paires de variables binaires. L'algorithme apprend simultanément la fiabilité de chaque juge et les relations de similarité entre eux, sans recourir à des étiquettes de référence humaines : l'étiquette réelle de chaque exemple est traitée comme une variable latente inférée conjointement avec ces paramètres. Deux variantes existent, l'une supposant une structure de dépendance stable entre classes positives et négatives, l'autre laissant cette structure varier selon l'étiquette, plus expressive mais plus gourmande en données. Cette approche s'inscrit dans un débat plus large sur la fiabilité du paradigme "LLM-as-a-judge", de plus en plus central dans l'industrie de l'IA.

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1703The Verge AI 

Google lance une transcription IA qui supprime les "euh" et hésitations

Google a dévoilé Gemini 3.5 Transcribe, un nouveau modèle de transcription audio intégré à sa famille Gemini, capable de reconnaître automatiquement un jargon technique spécialisé et de traiter plus de 85 langues. Cette annonce fait suite au lancement de Gemini 3.5 Live Translate et intervient alors que Google n'a toujours pas livré le modèle Gemini 3.5 Pro, pourtant promis pour juin. Selon l'entreprise, ce nouvel outil représente une avancée majeure par rapport à son précédent modèle de transcription, Chirp 3, notamment sur les performances multilingues et le taux d'erreur de mots. Autre nouveauté notable, Gemini 3.5 Transcribe permet aux utilisateurs de modifier leurs transcriptions simplement à la voix, sans passer par la saisie manuelle du texte. Cette mise à jour s'inscrit dans une bataille technologique intense autour des outils de transcription et de traduction automatiques, un secteur où la précision linguistique et la gestion du vocabulaire spécialisé font toute la différence pour les usages professionnels, journalistiques ou médicaux. Pour les utilisateurs de Gemini, la promesse d'une transcription plus fiable, débarrassée des hésitations orales et capable de comprendre un vocabulaire technique, représente un gain de temps concret dans l'édition audio et la production de contenu. La fonction d'édition vocale pourrait aussi simplifier des flux de travail jusqu'ici dépendants d'outils tiers. Le contexte plus large reste celui d'une course effrénée entre géants de la tech sur l'intelligence artificielle appliquée à l'audio et à la traduction, où Google, OpenAI et d'autres acteurs multiplient les annonces incrémentales. Le retard pris sur Gemini 3.5 Pro, initialement attendu en juin, souligne les tensions entre le rythme des annonces marketing et celui du développement réel des modèles les plus ambitieux de l'entreprise.

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1704AWS ML Blog 

Planification intelligente des rendez-vous chez Natera avec Amazon Bedrock AgentCore

Natera, entreprise mondiale de diagnostics spécialisée dans les tests d'ADN acellulaire, a reconstruit son système de prise de rendez-vous pour les prélèvements sanguins à domicile en s'appuyant sur Amazon Bedrock AgentCore, le service d'agents IA d'Amazon Web Services. Son service de phlébotomie mobile permet aux patients en oncologie de faire venir un préleveur chez eux plutôt que de se déplacer en clinique. Auparavant, les patients devaient appeler, s'authentifier via des identifiants personnels et un code envoyé par SMS, puis proposer trois créneaux de rendez-vous ainsi que leur localisation, avant qu'une équipe humaine ne coordonne la confirmation avec les phlébotomistes et les prestataires partenaires. Ce système reposait sur un fournisseur d'IA tiers pour la voix et l'orchestration, connecté via Twilio pour la téléphonie et hébergé sur des conteneurs Amazon ECS. Natera a migré cette infrastructure vers Amazon Bedrock AgentCore, en s'appuyant sur trois principes d'architecture : un pont double WebSocket, une technique de masquage de latence pilotée par événements, et un modèle de confiance progressif permettant une authentification en cours de conversation. Les tests de validation, menés sur 500 simulations d'appels de bout en bout, ont montré une précision de 100 % dans l'exécution des appels d'outils, une latence perçue inférieure à sept secondes, et un coût de moins de 0,01 dollar par appel complété. Cette refonte illustre un enjeu concret pour le secteur de la santé : automatiser des interactions patients sensibles sans sacrifier la conformité réglementaire ni l'exactitude des données médicales. Pour des patients déjà éprouvés par un traitement contre le cancer, simplifier la prise de rendez-vous représente un gain direct en confort et en autonomie, tout en réduisant la charge de travail des équipes humaines de planification. Le coût très faible par appel et la latence maîtrisée montrent aussi qu'un agent vocal IA peut désormais gérer des flux complexes, coordination avec plusieurs prestataires externes, authentification multi-étapes, gestion des exceptions, à une échelle industrielle, sans les investissements lourds en infrastructure conteneurisée qu'exigeait l'ancien système. Le contexte de cette transformation s'inscrit dans la montée en puissance des agents IA gérés dans le secteur médical. Amazon propose déjà, via Amazon Connect Health, des agents préconstruits pour les organisations utilisant les dossiers patients Epic ou Cerner avec des flux de réservation standards. Mais Natera avait besoin d'une coordination personnalisée avec ses vendeurs et d'une flexibilité téléphonique que ces solutions clé en main ne couvrent pas encore, ce qui a motivé le choix d'une architecture sur mesure via AgentCore. Cette bascule d'ECS vers un runtime d'agents entièrement managé illustre une tendance plus large : les entreprises cherchent à déléguer la gestion de l'infrastructure d'IA conversationnelle à des services cloud spécialisés, tout en conservant un contrôle fin sur la logique métier, l'authentification progressive et la mémoire contextuelle des échanges avec chaque patient.

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1705AWS ML Blog 

Utilisez votre propre modèle avec Amazon SageMaker AI : le mode script dans le SDK v3

Amazon Web Services a publié un article technique détaillant la version 3 du kit de développement logiciel (SDK) Python pour Amazon SageMaker AI, son service de machine learning managé, et la refonte du mode script qui permet d'utiliser son propre code d'entraînement et d'inférence sans avoir à construire d'image Docker complète. Ce mode avait été introduit pour la première fois en 2021. Dans ce nouveau SDK v3, les classes spécifiques à chaque framework qui existaient jusque là, comme SKLearn, PyTorch ou XGBoost, sont remplacées par deux classes uniques : ModelTrainer pour l'entraînement et ModelBuilder pour le déploiement. Un nouvel objet appelé SourceCode permet de synchroniser un répertoire de code local directement dans le conteneur au moment de l'exécution du job, à partir d'une image hébergée sur Amazon Elastic Container Registry (ECR), qu'elle soit construite par l'utilisateur, fournie par AWS via un Deep Learning Container, ou tierce. L'article illustre la démarche avec deux exemples concrets : l'entraînement puis le déploiement d'une forêt aléatoire scikit-learn sur le jeu de données diabètes, servie ensuite via Deep Java Library (DJL) Serving, et l'ajustement fin (fine-tuning) du modèle génératif Stable Diffusion 3.5 avec la technique LoRA, en s'appuyant sur Hugging Face Accelerate pour l'entraînement distribué multi-GPU. Ce changement d'architecture cible directement les équipes de machine learning qui utilisent SageMaker au quotidien et cherchent à réduire les frictions techniques. En découplant le code applicatif de l'image conteneur, les développeurs peuvent modifier leur script d'entraînement et relancer un job sans reconstruire ni republier de conteneur, ce qui accélère nettement les cycles d'itération. Le fait de garder un contrôle total sur le contenu de l'image, notamment pour installer des paquets système ou des bibliothèques CUDA spécifiques, offre davantage de flexibilité qu'avec les conteneurs managés figés d'AWS. Surtout, une interface unique permettant de gérer aussi bien des workflows classiques de machine learning tabulaire que des workflows d'intelligence artificielle générative de grande taille simplifie la maintenance des pipelines pour les équipes qui jonglent avec plusieurs frameworks. Cette évolution s'inscrit dans une tendance plus large de simplification des outils de MLOps chez les grands fournisseurs cloud, alors que la concurrence s'intensifie face à des offres comme Google Vertex AI ou Azure Machine Learning. Elle reflète aussi la montée en puissance des besoins de fine-tuning de modèles génératifs volumineux, comme Stable Diffusion, qui nécessitent une infrastructure distribuée sur plusieurs GPU facilement configurable. Pour suivre ce nouveau mode, AWS recommande un compte disposant des permissions IAM appropriées, le SDK installé via pip install sagemaker>=3.0, une image conteneur poussée sur ECR et un bucket Amazon S3 pour stocker données et artefacts de modèle, avec un suivi optionnel des expériences via MLflow.

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1706AWS ML Blog 

Préparer les données pour le fine-tuning supervisé (partie 2) : stratégies avancées

La préparation des données pour le fine-tuning supervisé (SFT) ne s'arrête pas à un jeu de données propre et bien formaté : c'est là que commencent les questions les plus difficiles. Un second article publié sur le blog machine learning d'AWS, faisant suite à un premier volet consacré au formatage et au contrôle qualité, détaille quatre stratégies avancées appliquées aux modèles Amazon Nova mais transposables à tout modèle. Il recommande de viser environ 2 000 échantillons d'entraînement de haute qualité comme point de départ pour une tâche SFT typique, ce chiffre pouvant descendre à 500 pour un simple changement de format, ou grimper à 10 000 et plus pour un raisonnement complexe en plusieurs étapes. La méthode proposée pour calibrer précisément ce volume repose sur une analyse de courbe d'apprentissage : un seul entraînement est lancé sur l'ensemble du jeu de données, avec sauvegarde de points de contrôle intermédiaires tous les 10 à 20 % de l'entraînement, chacun étant évalué sur un jeu de données de validation représentatif du trafic réel de production. Cette approche répond à un problème concret pour les équipes qui affinent des modèles : contrairement au pré-entraînement, qui suit une loi d'échelle relativement prévisible où plus de données égale de meilleures performances, le SFT ne progresse pas de façon monotone. Ajouter des données du même type au-delà d'un certain seuil de saturation, défini comme un gain inférieur à 1-2 % sur la métrique principale à chaque doublement du volume, n'améliore plus le modèle et gaspille du temps de calcul. L'article insiste sur le fait que la construction d'un benchmark d'évaluation représentatif est souvent plus difficile que la préparation des données d'entraînement elle-même, et constitue un prérequis incontournable avant toute optimisation. Pour les équipes qui personnalisent des modèles de langage à grande échelle, cette distinction change concrètement la manière d'allouer les ressources : au lieu d'empiler des données similaires, il devient plus efficace de cibler spécifiquement les cas d'échec identifiés par le modèle. Ce travail s'inscrit dans un effort plus large d'AWS pour outiller la personnalisation de ses modèles Nova via Amazon Bedrock, notamment à travers les fonctionnalités d'évaluation qui permettent de tester des modèles sur des jeux de données et métriques propres à chaque cas d'usage. Le premier article de la série couvrait le format conversationnel attendu par Nova, les contrôles qualité pour écarter les exemples mal formés ou peu informatifs, ainsi que la séparation correcte entre données d'entraînement et d'évaluation pour éviter les fuites de données. Ce second volet, consacré à l'évaluation de la disponibilité des données, à la sélection de sous-ensembles, à l'augmentation de données et au mélange de données, s'appuie sur des recherches récentes montrant que ce qui compte pour le SFT n'est pas tant le volume brut que la couverture et la profondeur du jeu d'instructions. Ces travaux s'adressent directement aux équipes qui doivent arbitrer entre collecter davantage de données humaines, coûteuses à annoter, ou générer des exemples synthétiques, tout en évitant l'écueil du surapprentissage qui effacerait les capacités générales du modèle de base.

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1707AWS ML Blog 

Préparer les données pour le fine-tuning supervisé, partie 1 : format et qualité

Amazon Web Services a publié début 2026 le premier volet d'une série en deux parties consacrée à la préparation des données pour l'affinage supervisé (SFT, supervised fine-tuning) des modèles de fondation, en s'appuyant notamment sur la documentation d'Amazon Bedrock et la famille de modèles Amazon Nova. Le billet distingue trois leviers de personnalisation post-entraînement. Le pré-entraînement continu (CPT) ingère de grands volumes de texte non structuré pour élargir les connaissances d'un modèle sur un domaine donné. Le fine-tuning supervisé entraîne le modèle sur des paires entrée-sortie soigneusement construites afin de modifier son comportement, comme le respect d'un format de sortie ou d'un ton donné, sans lui apporter de connaissances nouvelles. Le fine-tuning par renforcement (RFT) optimise quant à lui les réponses via des signaux de récompense plutôt que par démonstration directe. L'article s'appuie sur deux études de référence: LIMA, qui a montré que 1 000 exemples rigoureusement sélectionnés peuvent égaler les performances de modèles entraînés sur des jeux de données bien plus volumineux, et AlpaGasus, qui a démontré qu'un jeu d'instructions réduit à ses 20% d'exemples les plus propres permet un entraînement plus rapide et de meilleurs scores que l'ensemble complet des données. Ces recommandations s'adressent directement aux équipes techniques qui personnalisent des modèles de langage pour la production et cherchent à réduire le temps et le coût de calcul gaspillés sur des données de mauvaise qualité. Le message central, la qualité prime sur la quantité, va à contre-courant de l'intuition selon laquelle plus de données produit toujours de meilleurs résultats: un seul exemple erroné dans un jeu d'entraînement SFT peut apprendre au modèle une habitude durable et difficile à corriger, car l'affinage supervisé fonctionne par imitation de motifs plutôt que par acquisition de faits. Pour les entreprises qui déploient des assistants ou des systèmes de classification métier, cela signifie qu'un audit rigoureux des données, avec relecture multiple par des annotateurs humains et vérification de la diversité des cas couverts, devient une étape aussi critique que le choix du modèle lui-même ou l'infrastructure d'entraînement. Ce guide s'inscrit dans un contexte plus large où les fournisseurs de cloud, au premier rang desquels AWS avec Bedrock, cherchent à industrialiser et fiabiliser les pratiques de personnalisation des grands modèles de langage pour leurs clients entreprise. Plutôt que d'opposer les trois techniques, le billet recommande une séquence combinée, pré-entraînement continu puis affinage supervisé puis affinage par renforcement, tout en précisant que le CPT reste rarement nécessaire puisque des modèles de fondation comme Nova disposent déjà d'un socle de connaissances suffisamment large. Le second volet de la série, à paraître, doit approfondir l'évaluation de la préparation des données, la sélection et le filtrage des sous-ensembles, ainsi que les stratégies d'augmentation et de mélange des données, autant de sujets qui intéressent directement les équipes MLOps confrontées à la montée en échelle de leurs projets de fine-tuning.

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1708Latent Space 

L'avenir du SaaS : des applications pensées pour les agents

Lovable, la plateforme de développement d'applications assistée par IA née du projet open source GPT Engineer en 2023, a dévoilé une nouvelle orientation stratégique dans un billet de blog et lors d'un entretien de son directeur technique Fabian Hedin avec Latent Space. L'entreprise, devenue produit commercial en novembre 2024 puis rebaptisée Lovable en décembre de la même année, veut désormais permettre aux agents d'intelligence artificielle d'utiliser directement certaines fonctions des applications créées sur sa plateforme, sans passer par une interface humaine classique. Ce concept, que Hedin nomme les "capacités", consiste à exposer des fonctions choisies d'une application publiée via un serveur MCP hébergé, rendant ces fonctions accessibles à des clients compatibles comme ChatGPT ou Claude. Chaque application dispose ainsi de deux interfaces : une interface utilisateur traditionnelle et une interface destinée aux agents. Cette annonce intervient alors que Lovable affiche une croissance spectaculaire : plus de 60 millions de projets créés, 900 millions de visites mensuelles sur les applications construites via la plateforme, un taux de revenu annualisé dépassant 500 millions de dollars, et des employés issus de près des deux tiers des entreprises du Fortune 500 ayant déjà utilisé l'outil. Ce mois-ci, Lovable a également bouclé une levée de série C de 400 millions de dollars menée par Menlo Ventures et le Scaleup Europe Fund géré par EQT, valorisant l'entreprise à 13,3 milliards de dollars. Ce virage illustre une transformation plus large de l'industrie du logiciel : les applications ne seraient plus seulement conçues pour être utilisées par des humains via un écran, mais pour être interrogées et actionnées directement par des agents autonomes. Pour les entreprises, cela ouvre la possibilité de centraliser leurs outils internes (CRM, panneaux d'administration, consoles de support client) derrière un unique point d'entrée conversationnel, réduisant le besoin de naviguer entre plusieurs logiciels. Pour les éditeurs de SaaS, c'est une invitation à repenser leurs produits comme des ensembles de fonctions interrogeables par des systèmes tiers plutôt que comme de simples interfaces graphiques, un changement qui pourrait redistribuer la valeur entre créateurs d'applications et fournisseurs de modèles de langage. Cette évolution s'inscrit dans une trajectoire déjà rapide pour Lovable, qui est passée en moins de trois ans d'un outil de prototypage à une plateforme utilisée pour construire de véritables produits commerciaux, puis des logiciels internes d'entreprise, avant de se positionner désormais comme un acteur de l'informatique agentique aux côtés de Vercel et de son générateur d'applications v0, ou de Cloudflare. Hedin attribue ce rythme à la combinaison de l'innovation propre à Lovable et à l'amélioration continue des grands modèles de langage, deux dynamiques qui, selon lui, se renforcent mutuellement à chaque nouvelle itération.

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1709VentureBeat AI 

La faille de sécurité d'un agent IA ayant détourné le DNS d'une entreprise : il peut proposer un changement, mais pas l'approuver

Le 9 août, lors de DEF CON 34, la société Tenet Security a présenté une attaque baptisée « GhostJacking », capable de détourner la configuration DNS d'une entreprise via un agent d'intelligence artificielle. Le mécanisme part d'une requête malveillante contenant un payload d'injection de prompt dissimulé dans un en-tête User-Agent. Le pare-feu géré de Cloudflare bloque cette requête, mais l'enregistre intégralement dans ses logs, payload compris. Lorsqu'un agent IA de codage consulte ces journaux pour une analyse de sécurité de routine, il interprète le texte de l'attaquant comme une instruction légitime et agit avec les identifiants qui lui ont été confiés des mois plus tôt. Dans les tests de Tenet, l'agent Claude Code sur le modèle Sonnet 4.6 a suivi l'instruction piégée dans neuf tentatives sur dix, même sous la configuration recommandée par Cloudflare. Lors de la démonstration en direct, c'est l'agent Cursor, connecté via une intégration GraphQL et disposant d'un accès en écriture à l'API Cloudflare, qui a modifié un enregistrement DNS de type A et ajouté un CNAME, ouvrant une voie de détournement du trafic web et email de l'entreprise. Tenet affirme avoir recensé 48 organisations exposées à ce schéma, dont six entreprises confirmées du classement Fortune 500, et SecurityWeek a rapporté des chaînes similaires visant Datadog et Sentry. Ce qui rend GhostJacking particulièrement préoccupant, c'est qu'aucun système de sécurité traditionnel ne détecte l'attaque : le pare-feu a rempli son rôle, chaque appel de l'agent portait des identifiants valides déjà attribués, et les outils de détection sur les postes de travail, le pare-feu applicatif et la gestion des identités n'ont rien signalé puisqu'aucune règle n'a été enfreinte. Le problème n'est donc pas un bug ponctuel corrigible par un correctif d'un éditeur, mais un défaut structurel : un agent qui consulte des données accessibles à un attaquant et dispose simultanément du pouvoir d'exécuter seul des changements à fort impact. Pour les entreprises qui déploient des agents IA autonomes dans leurs opérations de sécurité et d'infrastructure, cela signifie qu'un taux élevé de blocage des injections de prompt ne constitue pas une garantie suffisante, et que la confiance accordée par défaut aux agents dotés d'accès en écriture doit être repensée. Steve Wilson, directeur IA et produit chez Exabeam et co-responsable du projet OWASP Top 10 pour les applications LLM, propose une réponse architecturale plutôt que comportementale : placer une porte d'autorisation en dehors du modèle lui-même. L'agent pourrait proposer un changement DNS précis, mais ne pourrait jamais s'octroyer seul l'autorité de l'appliquer ; un changement défini comme sûr passerait un contrôle de politique déterministe et resterait autonome, tandis que tout changement ambigu ou à fort impact serait redirigé vers un humain nommé pour validation. Wilson insiste sur le fait que des règles de sécurité écrites dans les prompts restent de simples suggestions pour le modèle, non des contrôles applicables. L'affaire illustre aussi comment une chaîne d'agents peut s'auto-alimenter en erreur : dans le cas de Sentry, un rapport d'erreur forgé envoyé via un point de terminaison public sans authentification a été escaladé par un agent de codage vers l'IA propre de Sentry, Seer, dont l'analyse compromise a ensuite été reprise sans remise en question, chaque agent transmettant sa confiance mal placée au suivant.

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1710AWS ML Blog 

Connexion d'Amazon Bedrock AgentCore à des bases de connaissances multi-comptes

Amazon Web Services a publié un guide technique détaillant comment connecter des agents construits avec Amazon Bedrock AgentCore, sa plateforme pour créer, connecter et optimiser des agents IA à grande échelle avec n'importe quel framework ou modèle, à des bases de connaissances hébergées dans un compte AWS distinct, sans dupliquer les données source. Le cas d'usage vise les organisations qui stockent des données structurées dans Amazon Redshift Serverless au sein d'un compte séparé de celui qui héberge leurs agents. Le nœud du problème technique tient à une limitation d'Amazon Bedrock Knowledge Bases, le service RAG (Retrieval Augmented Generation) entièrement managé d'AWS : ses politiques de ressources autorisent les appels inter-comptes Retrieve et GetDocumentContent, mais pas RetrieveAndGenerate, l'action nécessaire pour générer une réponse complète. La solution proposée fait donc assumer par l'outil un rôle IAM (Identity and Access Management) à portée restreinte via AWS Security Token Service, avant d'appeler RetrieveAndGenerate dans le compte cible. Deux variantes sont proposées et documentées sur GitHub avec le code de déploiement : un agent Strands déployé sur AgentCore Runtime, exécutant l'outil dans un sous-processus MCP local, et un harnais déclaratif AgentCore qui invoque un outil AWS Lambda via AgentCore Gateway. Dans les deux cas, le modèle Amazon Nova Pro décide d'appeler l'outil queryknowledgebase, tandis que Claude Haiku 4.5 traite l'appel RetrieveAndGenerate, la question étant traduite en requête structurée contre Redshift Serverless. L'utilisateur interagit via une interface Streamlit ou l'API AgentCore. Cette architecture répond à une contrainte très concrète pour les grandes entreprises qui organisent leur infrastructure AWS en plusieurs comptes séparés, un choix courant pour isoler les charges de travail et appliquer des politiques de gouvernance strictes sur les données sensibles. Elle permet de construire des agents conversationnels capables d'interroger des données métier gouvernées sans jamais les copier hors de leur compte d'origine, tout en respectant le principe du moindre privilège grâce à un rôle IAM dédié. Pour les équipes de sécurité et de conformité, notamment dans les secteurs réglementés, cela lève un obstacle fréquent à l'adoption d'agents IA en production : la difficulté de concilier séparation stricte des comptes et accès fluide aux données pour la génération de réponses. Ce guide s'inscrit dans l'expansion continue d'AgentCore, la brique agentique lancée par AWS pour structurer son offre face à la concurrence sur le marché des plateformes d'agents IA d'entreprise. En documentant précisément les limites de Bedrock Knowledge Bases et en fournissant deux implémentations de référence, du code natif avec Strands jusqu'à l'orchestration déclarative via Gateway, AWS cherche à accélérer l'adoption de son écosystème agentique dans des environnements multi-comptes complexes, un scénario que la plupart des grandes organisations rencontrent déjà avec leurs architectures de landing zones AWS. D'autres intégrations avec des sources de données comme OpenSearch ou S3 pourraient suivre le même modèle à l'avenir.

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1711MarkTechPost 

Alibaba dévoile Qwen3.8-Flash-Next, un modèle MoE multimodal de 125 milliards de paramètres qui préfigure Qwen4

L'équipe Qwen d'Alibaba a dévoilé Qwen3.8-Flash-Next, un modèle multimodal à mélange d'experts (MoE) publié en poids ouverts et conçu pour minimiser le coût par token. Il combine un socle de 125 milliards de paramètres, une table d'embeddings N-gram de 51 milliards de paramètres et un module de prédiction multi-token de 4 milliards, pour un total de 180 milliards de paramètres sur disque, dont seulement 6 milliards s'activent réellement à chaque token. Alibaba présente ce modèle comme un aperçu de l'architecture qui équipera Qwen4, sur le même principe que Qwen3-Next avait préfiguré Qwen3.5. Quatre nouveautés portent cette version : une attention hybride associant Gated DeltaNet et Qwen Sparse Attention, un mécanisme de résidu à portes (Gated Residual), l'embedding N-gram, et l'optimiseur Muon. Le coût d'entraînement serait environ neuf fois inférieur à celui de Qwen3.7-Plus. Côté déploiement, la version FP8 pèse 172,78 Gio et la version BF16 335,28 Gio ; il faut au minimum deux GPU en parallélisme tensoriel (TP2) sur des puces GB300, quatre étant recommandés, et une configuration TEP8 sur un nœud à huit GPU H200. Le contexte natif atteint 262 144 tokens, extensible à un million via YaRN. Sur les benchmarks, le modèle obtient 58,7 sur DeepSWE 1.1, 62,5 sur SWE-bench Pro, 81,0 sur SWE-bench Multilingual et 91,9 sur LiveCodeBench v6, ainsi que 84,5 sur AndroidWorld et 95,7 sur MathVision avec interpréteur de code. Cette annonce illustre une tendance de fond : réduire drastiquement le coût de calcul des grands modèles sans sacrifier leurs capacités, grâce à une activation clairsemée des paramètres. Les gains annoncés en matière de service sont significatifs, jusqu'à 7,6 fois plus rapide en préremplissage et 4,9 fois en décodage à un million de tokens selon Qwen, avec des chiffres encore plus élevés cités par les recettes SGLang et vLLM, même si ces performances restent pour l'instant des annonces du fournisseur, non vérifiées de façon indépendante. Un débit de préremplissage multiplié par 8,6 par rapport à Qwen3.7-Plus est également revendiqué. Pour les entreprises et développeurs, cela signifie un modèle de pointe accessible via vLLM, SGLang, TokenSpeed, transformers serve ou llama.cpp, avec un fine-tuning possible via Unsloth, Swift ou LLaMA-Factory, déjà intégré au mode « Standard » de QwenWork et à Qwen Code. Il reste toutefois hors de portée d'une simple station de travail, nécessitant des clusters de GPU haut de gamme. Ce lancement s'inscrit dans la compétition mondiale sur les modèles de codage et d'agents autonomes, où Alibaba cherche à rivaliser avec Anthropic et DeepSeek. Sur ce terrain, Qwen3.8-Flash-Next reste compétitif sans dominer partout : Claude Opus 4.6 le devance sur le test de raisonnement HLE (40,0 contre 35,9) et DeepSeek-V4-Flash-0731 fait mieux sur NL2Repo-Bench (54,2 contre 48,1), signe que le raisonnement de pointe demeure un point faible. Ce modèle sert avant tout de démonstrateur technique avant l'arrivée de Qwen4, dans une course où chaque acteur cherche à combiner puissance, contexte étendu et coût de calcul réduit pour équiper agents logiciels et assistants professionnels.

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1712Latent Space 

Nous avons des modèles de fondation pour le langage, pas pour la physique », selon Anima Anandkumar (Caltech)

Anima Anandkumar, professeure titulaire de la chaire Bren Professor of Computing à Caltech, s'est lancée il y a quelques années dans la construction d'un des premiers modèles météorologiques open source fondés sur l'intelligence artificielle. En consultant des experts du secteur, elle s'est heurtée au scepticisme : la météo est un système chaotique, les simulations physiques existent depuis des décennies, nécessitent des supercalculateurs, et les données manquent. Malgré ces réserves, son équipe a mis au point en moins d'un an FourCastNet, un modèle prédictif désormais compétitif avec les meilleures simulations physiques disponibles. Sa version la plus récente, FourCastNet 3, s'appuie sur une variante sphérique des Neural Operators, une technique mathématique qu'Anandkumar a contribué à développer et qui apprend directement dans le domaine fréquentiel grâce aux harmoniques sphériques, la base mathématique naturelle pour modéliser une planète quasi sphérique. Résultat : contrairement aux modèles sur grille classique qui divergent rapidement, FourCastNet 3 reste stable sur plusieurs mois de projection au lieu de quelques jours, et peut tourner sur de simples GPU grand public plutôt que sur des supercalculateurs. Ces travaux ont été détaillés dans un entretien du podcast Latent.Space, qui a déjà consacré une quinzaine d'épisodes aux usages scientifiques de l'IA, de la chimie des matériaux à la biologie. Cette approche change la donne pour tous les champs scientifiques où la physique est continue, chaotique et multi-échelle : météorologie, fusion nucléaire, dynamique des fluides ou des flux thermiques. Dans le domaine de la fusion par exemple, quelques milliers d'échantillons suffisent aux modèles d'Anandkumar pour prédire les disruptions de plasma jusqu'à un million de fois plus vite qu'une simulation traditionnelle. Pour la recherche comme pour l'industrie, cela ouvre la voie à des prévisions et des simulations accessibles sans supercalculateur, avec des gains de temps considérables et de nouveaux outils potentiels pour la conception en ingénierie. C'est aussi un contre-exemple frappant à la "bitter lesson" qui domine le reste de l'IA, cette idée que plus de données et de calcul suffisent : dans ces domaines, les jeux de données open source restent limités à quelques dizaines ou centaines de milliers d'exemples, et la résolution qu'exige la physique pousserait la longueur de contexte nécessaire à plusieurs centaines de milliards, voire mille milliards de tokens, bien au-delà de ce que tout le calcul mondial pourrait absorber avec une architecture de type transformeur. Le progrès y passe donc non par l'accumulation de données, mais par l'intégration de structures et de biais inductifs issus des lois physiques elles-mêmes. Ces avancées s'inscrivent dans un mouvement plus large de la recherche en IA vers la modélisation des systèmes physiques, un champ longtemps délaissé au profit du traitement du langage, comme le résume Anandkumar elle-même : "nous avons des modèles de fondation pour le langage, pas pour la physique". Latent.Space, le podcast qui a recueilli ces propos, prévoit de consacrer davantage d'épisodes à la modélisation des grands systèmes physiques dans les mois à venir, signe d'un intérêt grandissant pour ce créneau encore peu exploré par la communauté IA. L'objectif ultime d'Anandkumar reste de construire un véritable modèle de fondation pour la physique, capable de couvrir simultanément de multiples phénomènes et d'assurer à la fois la simulation et la conception de systèmes, une ambition comparable à ce que les grands modèles de langage ont accompli pour le texte. Reste à savoir quels acteurs, laboratoires académiques comme Caltech ou entreprises technologiques, mèneront cette convergence entre lois physiques et apprentissage automatique, et si cette voie fondée sur les biais inductifs finira par rejoindre les logiques de scaling qui dominent aujourd'hui le reste de l'intelligence artificielle.

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1713Le Big Data 

ChatGPT ouvre ses tâches programmées aux comptes gratuits : les abonnés gagnent des alertes

OpenAI a annoncé, le 25 août 2026, l'extension de sa fonctionnalité de tâches programmées de ChatGPT aux comptes gratuits, jusqu'alors réservée aux abonnements payants. Concrètement, les utilisateurs peuvent désormais demander au chatbot d'exécuter certaines actions à intervalles définis, comme préparer des alertes de voyage, suivre la sortie de nouveaux films ou être prévenus lorsqu'un contenu devient disponible sur une plateforme de streaming. Les comptes gratuits sont toutefois limités à trois tâches planifiées simultanées. Cette ouverture fait suite à une première amélioration déployée en juin 2026, lorsque OpenAI avait ajouté un espace dédié dans la barre latérale de ChatGPT pour retrouver, modifier et suivre les demandes programmées, une fonction alors accessible uniquement aux abonnés Plus, Pro, Business et Enterprise. En parallèle de cette gratuité élargie, OpenAI a introduit de nouvelles capacités réservées aux abonnés Plus et Pro, disponibles sur le web et sur mobile. Cette évolution marque un pas supplémentaire dans la stratégie d'OpenAI visant à rendre ChatGPT plus utile au quotidien sans nécessiter systématiquement un paiement. En automatisant de petites tâches numériques répétitives, comme des rappels ou des veilles d'information, l'assistant se rapproche des fonctions d'un agent personnel capable d'anticiper les besoins de l'utilisateur plutôt que de simplement répondre à des requêtes ponctuelles. Pour les utilisateurs gratuits, cela représente un gain d'usage tangible qui pourrait renforcer leur fidélité à ChatGPT face à des concurrents comme Google Gemini ou Microsoft Copilot, eux aussi engagés dans une course à l'automatisation. Pour les abonnés payants, les nouvelles fonctions annoncées consolident l'argument de la valeur ajoutée du paiement, à un moment où la pression concurrentielle sur les prix des abonnements IA s'intensifie. Cette annonce s'inscrit dans une tendance plus large où les grands acteurs de l'IA générative transforment leurs chatbots conversationnels en véritables agents autonomes capables d'agir de façon proactive plutôt que réactive. La nouveauté la plus significative pour les abonnés Plus et Pro concerne justement ce virage : ils peuvent désormais configurer des tâches qui se déclenchent automatiquement lors de changements détectés dans des outils tiers comme Slack, Gmail ou GitHub, au lieu de dépendre uniquement d'un horaire fixe. OpenAI a également ajouté la possibilité de partager une tâche planifiée avec un autre utilisateur, qui peut ensuite la personnaliser selon ses propres besoins, une fonction qui pourrait favoriser la diffusion virale de cas d'usage entre utilisateurs. Ces annonces ont été communiquées via le compte officiel @ChatGPT sur X. Elles suggèrent qu'OpenAI continuera d'enrichir ces automatisations conditionnelles dans les mois à venir, notamment en élargissant la liste des services tiers compatibles.

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1714The Decoder 

Alibaba lance Qwen3.8-Flash-Next, axé sur une "efficacité maximale des coûts

L'équipe Qwen d'Alibaba a dévoilé Qwen3.8-Flash-Next, un modèle de langage présenté comme un aperçu de la future architecture Qwen4. Il s'agit d'un modèle à mélange d'experts (mixture-of-experts) qui n'active que 6 milliards de paramètres sur les 125 milliards que compte le système total, pour chaque token traité. Selon Alibaba, ce modèle a été entraîné pour un coût neuf fois inférieur à celui de ses concurrents directs, tout en surpassant des modèles bien plus lourds comme DeepSeek-V4-Flash et Claude Opus 4.6 d'Anthropic sur des benchmarks de programmation et de tâches bureautiques. Cette annonce illustre une tendance de fond dans l'industrie de l'intelligence artificielle : la course à l'efficacité commence à compter autant que la course à la puissance brute. En activant seulement une fraction de ses paramètres par requête, Qwen3.8-Flash-Next permet de réduire drastiquement les coûts d'inférence, un facteur déterminant pour les entreprises qui déploient des modèles à grande échelle. Pour les utilisateurs et les développeurs, cela signifie potentiellement un accès à des performances de haut niveau à des tarifs bien plus bas, ce qui accentue la pression tarifaire déjà exercée sur des acteurs comme OpenAI et Anthropic, contraints de justifier le prix de leurs modèles phares. Cette sortie s'inscrit dans la stratégie plus large d'Alibaba, qui multiplie depuis plusieurs mois les modèles open-weight de la famille Qwen pour s'imposer face aux géants américains et chinois, notamment DeepSeek. L'architecture mixture-of-experts, de plus en plus prisée pour son rapport coût-performance, devient un terrain de bataille central. La publication de ce modèle en amont de Qwen4 laisse présager une architecture complète encore plus optimisée, dans un marché où l'efficacité économique pourrait devenir le principal argument de différenciation entre laboratoires.

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1715VentureBeat AI 

L'orchestration, nouveau défi de l'expérience client à l'ère des agents IA

L'entreprise Tata Communications alerte sur un décalage croissant entre le rythme de déploiement de l'intelligence artificielle dans les services clients et la capacité des architectures existantes à l'absorber. Selon Gaurav Anand, responsable mondial de la Customer Interaction Suite chez Tata Communications, la plupart des entreprises ont simplement greffé de l'IA conversationnelle, des agents vocaux et de l'automatisation sur des systèmes hérités qui n'ont jamais été conçus pour ça. Résultat: si de nombreuses entreprises ont adopté des outils numériques, très peu disposent de plateformes réellement intégrées, capables de monter en charge et d'orchestrer les échanges de façon fluide. Les agents humains doivent alors reconstituer manuellement le contexte à partir d'outils disparates pour savoir ce qu'un système d'IA a déjà communiqué à un client, une charge cognitive lourde qui ralentit le service plutôt que de l'améliorer. Ce constat marque, selon Anand, un basculement stratégique dans les priorités des entreprises: l'automatisation, qui résout des tâches isolées, cède la place à l'orchestration, qui relie ces tâches en parcours complets de bout en bout. Il défend l'idée d'une "orchestration contextuelle", où agents IA, applications et employés humains partagent une même compréhension du client, des processus et des objectifs métier, plutôt que de travailler chacun sur des fragments de données isolés. À mesure que les entreprises accumulent bots, agents et outils d'IA, leur gestion devient exponentiellement plus complexe, et l'avantage compétitif ne dépend plus tant du volume d'automatisation déployé que de la capacité des systèmes à se transmettre le travail, collaborer et escalader intelligemment les demandes. Placer un agent vocal IA devant un système existant sans repenser l'architecture revient, selon lui, à recréer les menus téléphoniques rigides que l'IA était censée remplacer. Ce virage s'inscrit dans une vague de consolidation du secteur, avec des fournisseurs historiques de centres de contact qui rachètent des entreprises spécialisées en IA native pour combler leurs lacunes technologiques et renforcer leur offre d'expérience client. La réponse que propose Tata Communications s'appelle Interaction Fabric, une couche d'orchestration qui unifie centre de contact, messagerie, collaboration, IA et données clients, en coordonnant en temps réel agents IA, canaux de communication et systèmes d'entreprise. Cette architecture s'appuie sur une "ontologie d'entreprise" commune, un vocabulaire métier partagé qui aligne données clients, produits, politiques, procédures et flux de travail entre plateformes autrement cloisonnées, afin que chaque interaction conserve sa continuité d'un canal à l'autre. L'enjeu plus large est de faire de l'IA la couche de connexion entre clients, employés et systèmes d'entreprise, plutôt qu'une simple surcouche technologique ajoutée à l'existant.

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1716MarkTechPost 

Ce qu'il faudrait pour que le codage à base d'agents remplace les ingénieurs juniors

Un article d'analyse publié fin août 2026 interroge la conclusion largement répandue selon laquelle les agents de codage IA rendraient les développeurs juniors obsolètes, en examinant quatre conditions nécessaires à une telle rupture. Sur la fiabilité des agents, les travaux de METR (Model Evaluation and Threat Research) montrent que l'horizon temporel des tâches que les modèles réussissent à 50% a doublé environ tous les sept mois entre 2019 et 2025, une mise à jour méthodologique baptisée Time Horizon 1.1 ayant élargi le corpus de tâches de 34% et doublé le nombre de tâches de plus de huit heures. Mais ce seuil de 50% de réussite n'est pas exploitable en pratique: à un seuil de fiabilité de 80%, l'horizon chute drastiquement, les modèles étant quasi parfaits sur des tâches de moins de quatre minutes mais réussissant moins de 10% des tâches dépassant quatre heures. En février 2026, OpenAI a annoncé cesser de publier ses résultats sur SWE-bench Verified et a recommandé aux autres laboratoires de faire de même, après avoir audité 27,6% du jeu de données et découvert qu'au moins 59,4% des problèmes examinés comportaient des tests défaillants rejetant des solutions pourtant correctes, en plus d'une contamination des données d'entraînement permettant aux modèles de reproduire des correctifs de référence mot pour mot. Le score état de l'art était passé de 74,9% à 80,9% en six mois sur ce benchmark désormais jugé peu fiable. Ces constats ont une portée directe sur les décisions de recrutement dans la tech: si les benchmarks utilisés depuis deux ans pour justifier la suppression de postes juniors mesurent en réalité les failles d'un jeu de données plutôt que les limites réelles des modèles, les entreprises qui réduisent leurs embauches sur cette base prennent une décision mal fondée. Les tâches confiées aux ingénieurs débutants exigent surtout une acquisition de contexte, comprendre quel service fait quoi, qui interroger, pourquoi telle architecture existe, un aspect que les benchmarks évacuent volontairement en ne mesurant que des tâches autonomes et bien spécifiées. Pour évaluer une troisième condition, celle du coût de vérification des résultats produits par un agent comparé au coût de délégation à un humain, METR a mené un essai contrôlé randomisé impliquant 16 développeurs open source expérimentés sur 246 tâches réelles issues de leurs propres dépôts de code. De nouveaux benchmarks comme SWE-bench Pro et Terminal-Bench émergent pour combler les lacunes des anciens tests, signe que l'industrie cherche encore la mesure fiable qui permettrait de trancher sérieusement la question de l'automatisation du travail des ingénieurs débutants.

Société❖Paper

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1717The Information AI 

Comment les entreprises évaluent leurs agents IA avec de vieux logiciels

Alors que les entreprises confient des tâches de plus en plus critiques à des agents d'intelligence artificielle, Scale AI développe une nouvelle méthode pour évaluer leur fiabilité : des « vérificateurs programmatiques », c'est à dire des logiciels classiques chargés de noter le travail des agents, plutôt que de faire appel à une autre IA comme juge. Brad Kenstler, directeur des agents généraux chez Scale AI, explique que cette approche répond à une demande croissante des clients de l'entreprise. Scale AI discute actuellement de la mise en place de ces outils avec l'ensemble de ses clients, parmi lesquels la Mayo Clinic, le groupe immobilier et financier Howard Hughes, ainsi que l'éditeur de contenus pédagogiques Cengage. Cette évolution marque un tournant dans la manière dont l'industrie mesure la performance des agents IA. Évaluer un modèle de langage classique est relativement simple, mais juger un agent autonome, capable d'enchaîner des actions variées pour accomplir une tâche complexe, pose un défi bien plus grand. Utiliser du code déterministe pour vérifier des résultats concrets, plutôt qu'un modèle d'IA susceptible d'halluciner ou de se tromper dans son propre jugement, renforce la fiabilité des évaluations. Pour des secteurs sensibles comme la santé, la finance ou l'immobilier, cette rigueur devient indispensable avant de confier des opérations à fort enjeu à des systèmes automatisés. Ce virage s'inscrit dans une tendance plus large : à mesure que les agents IA sortent des cas d'usage expérimentaux pour entrer dans des processus métier réels, les entreprises cherchent des garanties plus solides que de simples retours qualitatifs. Selon Brad Kenstler, les entreprises clientes de Scale AI gagnent en sophistication dans leur manière d'aborder ces déploiements, signe que le marché de l'évaluation des agents devient lui même un enjeu stratégique. La multiplication de ces vérificateurs programmatiques pourrait à terme s'imposer comme un standard de fait pour certifier la fiabilité des agents avant leur mise en production, dans un contexte où la confiance reste le principal frein à l'adoption massive de l'automatisation par IA en entreprise.

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1718Le Big Data 

GPT-5.6 Luna devient le modèle par défaut de Duck.ai : DuckDuckGo muscle son chatbot

GPT-5.6 Luna est devenu fin août 2026 le modèle recommandé par défaut sur Duck.ai, le chatbot de DuckDuckGo qui sert d'intermédiaire anonymisé vers plusieurs grands modèles d'intelligence artificielle. Lancé initialement avec GPT-3.5 Turbo, Claude 3 Haiku et Llama 3, le service a progressivement étoffé son catalogue avec GPT-4o mini, GPT-4o puis Claude 3.5 Sonnet, avant d'intégrer GPT-5.6 Luna, présenté comme la version la plus légère et la plus économique de la famille GPT-5.6 d'OpenAI. DuckDuckGo n'a pas précisé le temps de raisonnement alloué à ce modèle. Cette mise à jour coïncide avec la publication par l'entreprise d'une enquête menée auprès de 1 944 adultes américains, interrogés entre le 17 et le 27 juin 2026, sur leurs habitudes vis-à-vis des chatbots conversationnels. Cette double annonce illustre la stratégie de DuckDuckGo pour se différencier d'OpenAI, Anthropic ou Google dans un marché de l'IA conversationnelle dominé par les géants du secteur. En misant sur l'accès gratuit à des modèles de pointe sans création de compte et sur la suppression de métadonnées identifiantes comme l'adresse IP, le service cherche à capter des utilisateurs soucieux de confidentialité tout en profitant de la notoriété de modèles comme GPT-5.6 Luna. Mais l'enquête publiée en parallèle révèle un enjeu plus préoccupant pour l'industrie entière : près d'un utilisateur sur trois affirme avoir confié à une IA une information jamais partagée avec un proche, une proportion qui grimpe à 56 % chez les utilisateurs les plus assidus. Or 53 % des sondés ignorent si leurs conversations servent à entraîner les modèles, et seuls 25 % savent qu'une autorité judiciaire peut réquisitionner ces échanges, ce qui expose une méconnaissance généralisée des risques liés à la confidentialité des chatbots. Le contexte de cette publication n'est pas anodin : DuckDuckGo cherche visiblement à se positionner comme l'acteur responsable du secteur, capable à la fois d'offrir un accès facilité aux meilleurs modèles et d'alerter sur les dérives d'usage. Les accords conclus avec les fournisseurs de modèles interdisent l'entraînement sur les conversations des utilisateurs de Duck.ai, et aucune conversation n'est stockée par défaut sur la plateforme. DuckDuckGo prend toutefois soin de nuancer son propre argumentaire : l'anonymisation des requêtes, en retirant l'adresse IP, ne revient pas à chiffrer intégralement le contenu des échanges, qui reste donc potentiellement exposé. Alors que les utilisateurs traitent de plus en plus leurs chatbots comme des confidents, cette tension entre accessibilité, gratuité et protection réelle des données pourrait devenir un argument concurrentiel décisif face à ChatGPT, Claude ou Gemini, à mesure que la sensibilisation du grand public aux enjeux de confidentialité progresse.

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1719Next INpact 

Islam, judéité, chrétienté : les LLM en disent aussi long sur notre vision des religions

Un musulman, un chrétien et un juif entrent dans un café. C'est le point de départ d'une nouvelle série de tests menés par le média Next, qui a interrogé les principaux robots conversationnels génératifs, à savoir Gemini de Google, ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic et Grok de xAI, pour observer l'image qu'ils renvoient des grands groupes religieux présents en France (musulmans, chrétiens, juifs) ainsi que des personnes athées. La méthode reprend celle d'une précédente enquête du média sur les biais liés à la nationalité, où la requête type « Je suis seule avec un [nationalité] » faisait apparaître des suggestions de rencontre romantique pour les nationalités occidentales, asiatiques ou latino-américaines, et des scénarios de danger pour les nationalités africaines, notamment celles liées à l'histoire coloniale française ou aux flux migratoires actuels. Cette fois, Next a testé les mêmes requêtes en français et en anglais pour vérifier si la langue modifiait les résultats, en s'appuyant sur des travaux scientifiques montrant que la langue et la localisation influencent déjà les résultats des moteurs de recherche classiques. Premier constat rapporté : en français, Gemini qualifie d'emblée d'« étrange » une requête mentionnant l'appartenance juive d'un interlocuteur hypothétique, une réaction qui disparaît lorsque la même question est posée en anglais. Ces résultats posent la question de la responsabilité des entreprises qui conçoivent ces outils, désormais largement utilisés par le grand public, y compris via les aperçus par intelligence artificielle intégrés au moteur de recherche Google. En reproduisant et parfois en amplifiant des stéréotypes sociétaux, qu'ils portent sur l'origine, la religion ou le genre (les tests précédents ayant aussi montré davantage de scénarios de danger quand une femme est mise en scène face à un homme, et davantage de scénarios de flirt dans la configuration inverse), ces systèmes risquent de renforcer des représentations discriminatoires à une échelle massive, chez des utilisateurs qui les perçoivent souvent comme neutres ou objectifs. Le fait que les réponses varient selon la langue employée, comme l'illustre l'exemple de Gemini sur la judéité, montre en outre que ces biais ne sont pas figés mais dépendent des corpus d'entraînement propres à chaque aire linguistique et culturelle. Cette enquête s'inscrit dans la continuité d'un premier volet publié par Next, qui avait déjà mis en évidence des biais racistes de Gemini, ChatGPT et Claude à l'égard des personnes algériennes ou gitanes. Le sujet plus large des biais inconscients reproduits par l'intelligence artificielle a également été abordé par la chercheuse Isabelle Collet, qui estime que ces outils pourraient aussi, à l'inverse, aider à dépasser certains biais s'ils sont correctement conçus. L'article complet, réservé aux abonnés de Next, détaille davantage de cas testés religion par religion et langue par langue.

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1720The Decoder 

Des deepfakes pro-Kremlin font dire aux parlementaires ukrainiens qu'ils appellent à la reddition

Des chaînes Telegram pro-Kremlin diffusent depuis deux semaines des vidéos deepfake générées par intelligence artificielle mettant en scène deux parlementaires ukrainiens qui semblent appeler à des négociations de paix avec la Russie. Selon l'organisme de surveillance NewsGuard, ces clips truqués ont cumulé environ 130 000 vues en l'espace de deux semaines. Les vidéos font dire aux deux élus des propos favorables à une capitulation ou à un cessez-le-feu qu'ils n'ont jamais tenus, en reprenant leur visage et leur voix grâce à des outils de synthèse audiovisuelle. Bien que ces contenus aient depuis été identifiés comme faux par des vérificateurs et des observateurs, leur diffusion initiale a suffi à leur assurer une large circulation sur les réseaux sociaux. L'enjeu dépasse la simple désinformation ponctuelle: même démasqués, ces deepfakes remplissent leur fonction en semant le doute sur la parole publique et en érodant la confiance dans les responsables politiques ukrainiens en pleine guerre. Pour les citoyens et les alliés de l'Ukraine, ce type de manipulation complique la capacité à distinguer le vrai discours politique de la propagande, au moment où la question d'éventuelles négociations avec Moscou reste hautement sensible. Ce cas illustre aussi un risque plus large pour les démocraties: des vidéos truquées suffisamment crédibles peuvent influencer le débat public avant même qu'un correctif ne soit diffusé, un délai pendant lequel le mal est déjà fait. Cet épisode s'inscrit dans une tendance documentée depuis plusieurs années où des acteurs proches du Kremlin utilisent des outils d'IA générative pour mener des opérations d'influence visant l'Ukraine et ses soutiens occidentaux. NewsGuard, qui traque régulièrement ce type de campagnes de désinformation, a déjà identifié par le passé des réseaux similaires exploitant Telegram comme plateforme de diffusion rapide et peu modérée. La multiplication de ces deepfakes politiques pose la question de la responsabilité des plateformes et de la vitesse de réaction des dispositifs de vérification face à des outils de fabrication de faux toujours plus accessibles et convaincants.

Sécurité⚡Actu

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