L'IA aujourd'hui épisode du 2025-11-19
Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page !Aujourd’hui : RGPD et entraînement des modèles, un modèle “médaillé d’or IMO” chez OpenAI, le départ de Yann LeCun de Meta, l’animation d’images avec Champ, des mondes 3D avec Marble, et une tribune sur une IA qui s’installe durablement.D’abord, Bruxelles envisage de revoir le RGPD pour faciliter l’entraînement des modèles d’IA. Une proposition clé serait de considérer l’usage de données personnelles pour l’entraînement comme un “intérêt légitime”. Concrètement, des entreprises pourraient s’affranchir du consentement explicite si elles justifient que l’utilisation sert l’innovation ou le développement technologique. Autre pivot: redéfinir la “donnée personnelle”. Une information ne serait plus couverte si l’entreprise qui la collecte ne peut pas identifier la personne concernée, ce qui exclurait potentiellement de larges ensembles de données du RGPD. Enfin, les données sensibles ne bénéficieraient d’une protection renforcée que lorsqu’elles “révèlent directement” l’origine, les opinions, la santé ou l’orientation sexuelle. Ces chantiers allègeraient les obligations des acteurs de l’IA, tout en soulevant des craintes d’un recul de la protection de la vie privée.Côté modèles, OpenAI travaille sur une nouvelle version surnommée “gagnant de la médaille d’or de l’IMO”. Le but n’est pas de remplacer GPT‑5.x, mais d’offrir des performances de pointe sur des tâches spécifiques, sans se cantonner à un domaine ultra étroit. Le modèle serait peu optimisé pour l’IMO en tant que telle et s’appuie surtout sur des avancées générales en apprentissage par renforcement et en calcul, sans recourir à des outils externes comme des interpréteurs de code. Rappel utile: en apprentissage par renforcement, le système apprend via récompenses et pénalités, mais il peine sur des tâches sans réponses claires. Dans ce cadre, Andrej Karpathy rappelle que le défi du “Software 2.0” tient à la vérifiabilité des tâches: mathématiques, code ou jeux avancent car la correction est explicite, quand le travail créatif ou le raisonnement contextuel progressent plus lentement. Même si ces modèles surpassent l’humain sur des domaines très vérifiables, l’impact pour l’utilisateur moyen pourrait rester limité à court terme, tout en accélérant la recherche en preuves mathématiques ou en optimisation.Dans l’écosystème, Yann LeCun quitte Meta pour fonder sa start‑up. À la tête de FAIR depuis 2013, il a porté PyTorch, la recherche fondamentale et l’open source. Meta change de stratégie: création de Meta Superintelligence Labs et acquisition de Scale AI pour 15 milliards de dollars, avec Alexandr Wang aux commandes, afin d’intégrer des modèles très grands dans les produits de la maison. LeCun soutient que les LLM actuels ne suffisent pas à atteindre une intelligence générale et mise sur des “world models” apprenant le monde de manière causale, à l’image d’un enfant. Son projet JEPA illustre cette voie. Ce départ interroge l’avenir de l’open source chez Meta et rappelle l’intérêt, pour l’Europe, d’investir dans des avancées scientifiques plutôt que dans une course à l’infrastructure.On reste dans la création visuelle avec Champ, pour “Animation d’Image Humaine Contrôlable et Cohérente avec Guidance Paramétrique 3D”. À partir d’une photo, il génère une vidéo animée de la personne. L’article explique comment l’exécuter en local, présente ses forces et ses faiblesses, et replace Champ parmi d’autres modèles suivis récemment: Chronos d’Amazon pour les séries temporelles, Open‑Sora‑Plan pour la génération vidéo, et DocOwl pour les questions‑réponses sur documents. Le code a été repéré via PapersWithCode, plateforme pratique pour retrouver rapidement les implémentations les plus récentes.Changement de focale: et si la bulle IA ne crevait pas? Certains observateurs redoutent non la fin de l’IA, mais sa consolidation. Longtemps rangée avec le métavers et les NFT, l’IA gagne pourtant du terrain: 12 % des Français utiliseraient ChatGPT quotidiennement. Même en cas de correction du marché ou de défaillance d’acteurs, les modèles génératifs continueraient à évoluer et à s’intégrer. Des projets se développent pour mettre l’IA au service des travailleurs, tandis que des usages contestables existent déjà, comme des faux justificatifs de dépenses. Enfin, le débat écologique s’intensifie, entre mises à niveau logicielles qui rendent du matériel obsolète et coûts environnementaux de la mise au rebut.Pour finir, Marble 3D Worlds fait entrer l’IA dans l’intelligence spatiale. À partir d’un texte ou d’images, il construit des scènes 3D complètes, cohérentes en profondeur, perspective, éclairage, objets et textures. Donnez “un marché médiéval tranquille au crépuscule” et le système compose l’environnement, en respectant la perspective et les contraintes du monde réel. Le mode Chisel sépare la structure du style: volumes simples d’abord, puis détails et ambiance via une invite textuelle. L’édition en scène permet d’ajuster l’éclairage, de remplacer des objets ou de changer l’humeur sans tout reconstruire; la fonction d’extension prolonge la scène au-delà d’une zone sélectionnée. Les exports haute fidélité visent le web, les moteurs de jeu et les outils de design, avec des usages en jeux vidéo, architecture, effets visuels et robotique. World Labs lance aussi Marble Labs, pour partager des flux de travail entre artistes, ingénieurs et designers.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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