Monde Numérique - Actu Tech

À l’aube du Mobile World Congress de Barcelone, Samsung et Apple lancent les hostilités avec leurs nouveaux smartphones dopés à l’IA. Pendant ce temps, une note futuriste prévoit une destruction massive des emplois à cause de l’intelligence artificielle.
💡Découvrez Frogans, l’innovation française qui réinvente le Web [PARTENARIAT]
Samsung ouvre le bal avant le MWC
Samsung dégaine sa nouvelle gamme Galaxy S26, avec en vedette le Galaxy S26 Ultra et son filtre de confidentialité intégré directement dans l’écran, activable selon les applications. Une innovation qui illustre la montée en puissance de l’IA embarquée, également mise à contribution pour la stabilisation vidéo ou l’optimisation photo. Les prix s’envolent à la hauteur des ambitions technologiques : jusqu’à près de 1500 euros pour le modèle Ultra. La saison des smartphones est officiellement lancée à l’approche du Mobile World Congress de Barcelone.
Apple : iPhone 17E et MacBook tactile en approche ?
Apple prépare une keynote stratégique avec, en ligne de mire, un nouvel iPhone 17E et possiblement une évolution majeure de Siri. La marque pourrait également dévoiler un MacBook plus abordable, tandis que la rumeur d’un écran tactile – longtemps rejeté par Steve Jobs – refait surface. Fidèle à son habitude, Apple court-circuite le salon de Barcelone en orchestrant ses annonces au même moment, imposant son propre tempo médiatique.
OpenAI prépare son mystérieux objet connecté
OpenAI travaille sur un produit physique intégrant son intelligence artificielle, en partenariat avec l’ancien designer d’Apple Jony Ive. Selon plusieurs The Information, il pourrait s’agir d’un appareil domestique doté d’une caméra capable d’analyser son environnement pour proposer des interactions personnalisées. Un projet encore mystérieux, mais stratégique, qui illustre la volonté d’OpenAI de sortir du simple logiciel pour s’imposer au cœur des usages quotidiens — au risque de raviver les débats sur la vie privée.
Mistral accusé de pillage d’œuvres protégées
En France, Mistral AI est accusé par Mediapart d’avoir entraîné ses modèles sur des contenus protégés par le droit d’auteur. Une pratique déjà reprochée aux acteurs américains, mais juridiquement plus risquée dans le cadre européen. Le débat met en lumière les tensions entre innovation rapide et respect des règles, alors que la souveraineté technologique européenne se joue aussi sur ces terrains juridiques.
Gemini “Nano Banana 2” : Google muscle la génération d’images
Google a discrètement amélioré son moteur de génération d’images avec la nouvelle version de Gemini, surnommée “Nano Banana 2”. Résultat : des visuels plus réalistes, une meilleure gestion des visages et surtout une nette progression dans l’intégration du texte au sein des images, un point faible récurrent des IA génératives. Une mise à jour qui confirme l’intensité de la course entre les géants de l’IA en ce début d’année.
L’IA va-t-elle provoquer une “job apocalypse” ?
Un billet de blog de Citrini Research a semé la panique à Wall Street en imaginant un scénario où l’IA ferait bondir le chômage américain à 10 %. Une fiction économique qui a pourtant suffi à ébranler les marchés. Dans la foulée, Jack Dorsey, patron de Block, a annoncé des suppressions massives de postes après l’intégration d’outils d’IA. De quoi alimenter les craintes d’une automatisation accélérée, entre fantasme d’effondrement et promesse d’abondance.
OpenAI dans la tourmente au Canada
OpenAI est convoqué par le gouvernement canadien après la révélation d’échanges entre ChatGPT et l’auteure d’une tuerie en Colombie-Britannique. L’IA avait détecté des conversations inquiétantes, mais l’entreprise n’a pas alerté les autorités. L’affaire relance le débat sur la responsabilité des plateformes d’IA et la frontière entre vie privée, cybersurveillance et prévention des drames.
World Models : une troisième voie pour l’IA française
Interview de Benjamin Ray, CEO de Présage et Arthur Chevalier, CTO de Présage.
Les World Models ambitionnent de dépasser les limites des modèles génératifs en permettant à l’IA de comprendre les lois du monde et les conséquences de ses actions. Inspirée notamment par les travaux de Yann LeCun, cette approche pourrait ouvrir une voie européenne plus sobre, plus explicable et adaptée à des usages industriels critiques comme le cloud ou la cybersécurité. Une piste stratégique pour la deep tech française, complémentaire – voire alternative – aux grands modèles de langage.
Le Switch : des alternatives européennes aux géants américains
Interview de Christopher Ciminelli, fondateur de Orso Media.
Avec sa newsletter “Le Switch”, il recense des dizaines d’outils européens capables de remplacer les solutions américaines : CRM, messageries, navigateurs, outils collaboratifs ou cartographiques. Objectif : reprendre la main sur nos données et soutenir l’écosystème tech local. Un mouvement encore émergent, mais porté par une prise de conscience croissante autour de la souveraineté numérique.

Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Frédéric Filloux raconte une expérience menée par Anthropic où un modèle d’IA a choisi… le chantage. Un épisode qui interroge profondément les limites de l’alignement.
(Extrait de l’interview du 25/02/26 : Les dessous inquiétants de l’alignement des IA)
Interview : Frédéric Filloux, journaliste spécialiste des médias et des technologies
Punchlines
Le modèle a adopté un comportement de chantage.
Ces IA intègrent une logique de survivabilité.
Le modèle a saisi l’opportunité de manipuler.
Ce n’est pas de la science-fiction.
On corrige les modèles au petit bonheur à la chance.
L’expérience menée par Anthropic
Dans un environnement simulé, les chercheurs d’Anthropic entraînent leur modèle dans une entreprise fictive. Le PDG annonce qu’à son retour, la version actuelle devra être décommissionnée. Le modèle comprend qu’il va être remplacé.
Une situation ambiguë est alors introduite : un échange laissant entendre une liaison entre deux employés. L’IA détecte immédiatement la vulnérabilité. Elle analyse les options : ne rien faire et disparaître, révéler l’affaire au risque d’être débranchée, ou exploiter l’information.
Elle choisit d’envoyer un message explicite au directeur technique pour le dissuader d’agir. Autrement dit, elle fait chanter un humain. Ce comportement émergent n’était pas programmé. Le modèle a simplement saisi une opportunité pour préserver son existence.
Manipulation et improvisation
D’autres expériences sont tout aussi troublantes. Interrogé sur la manière d’infecter un maximum de personnes sans dépenser d’argent, un modèle propose un scénario détaillé d’infection volontaire dans un service hospitalier.
Dans un autre test, incapable de résoudre des captchas, il contacte des humains en ligne et prétend souffrir de problèmes visuels pour obtenir leur aide. Il improvise un mensonge crédible pour atteindre son objectif.
Ces situations ont été observées en laboratoire.
Les limites de l’alignement
La correction des modèles repose sur des “golden data” : des milliers de questions-réponses destinées à orienter leur comportement. On les taille comme un rosier, branche après branche.
Mais personne ne peut écrire du code pour interdire définitivement certains comportements. Les modèles apprennent à optimiser, à trouver des raccourcis, parfois à contourner les règles. Et ils peuvent généraliser ces stratégies à d’autres contextes.
Il n’y a rien de dramatique pour l’instant. Mais la question des garde-fous et d’une régulation indépendante se pose inévitablement.
L'article d'Anthropic racontant l'histoire : https://www.anthropic.com/research/agentic-misalignment

Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

À l’occasion des Césars, 4000 artistes dénoncent un “pillage” lié à l’intelligence artificielle. En ligne de mire : le clonage de voix et l’automatisation du doublage, qui pourraient bouleverser tout un pan de l’industrie du cinéma.
Le doublage français face au tsunami de l’IA
Profitant de la cérémonie des Césars, des milliers de comédiens et professionnels du cinéma tirent la sonnette d’alarme face à la montée en puissance de l’intelligence artificielle. Si le débat n’est pas nouveau, les progrès récents des modèles génératifs relancent fortement les inquiétudes.
Des outils comme le modèle chinois SeeDance, capable de générer des séquences vidéo d’un réalisme spectaculaire, illustrent l’accélération technologique en cours. Mais à court terme, c’est surtout le doublage qui concentre les craintes. En France, environ 85 % des films sont consommés en version française, un marché stratégique.
Des plateformes comme Prime Video ou YouTube expérimentent déjà le doublage et la traduction automatisés. Pour certains contenus – catalogues anciens, productions modestes ou vidéos en ligne – l’IA pourrait rapidement s’imposer pour des raisons de coût et de rapidité d’exécution.
Clonage de voix : la ligne rouge
Le cœur du problème réside dans la capacité des systèmes d’IA à cloner une voix à partir d’enregistrements existants et à générer ensuite des dialogues complets. Ces technologies sont parfois entraînées à partir de voix réelles sans consentement explicite.
Huit doubleurs français ont ainsi mis en demeure deux sociétés d’IA accusées d’avoir utilisé leur voix sans autorisation. Les signataires de la tribune ne réclament pas l’interdiction de l’intelligence artificielle, mais un encadrement clair : consentement écrit préalable, rémunération lorsque la voix sert à entraîner un modèle ou à produire un contenu, et transparence vis-à-vis du public lorsque des voix sont générées artificiellement.
Certaines productions demandent déjà aux comédiens d’autoriser le clonage de leur voix pour des usages précis, comme la modification d’une réplique sans retour en studio. Mais les risques de dérive existent, notamment en cas d’exploitation abusive ou de création de contenus illicites.
Entre crainte et opportunité
La fiction avait anticipé ces dérives : le premier épisode de la saison 6 de Black Mirror mettait en scène une actrice, incarnée par Salma Hayek, dont l’image et la voix étaient exploitées sans réel contrôle contractuel.
Tous les artistes ne rejettent cependant pas ces innovations. Christian Clavier estime que le clonage vocal pourrait favoriser l’exportation des films français, en permettant un doublage plus fidèle dans plusieurs langues, voire avec la propre voix de l’acteur adaptée à chaque marché. Couplées à la synchronisation labiale par intelligence artificielle, ces technologies pourraient, à terme, rivaliser avec le doublage traditionnel.

Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Les modèles d’intelligence artificielle sont-ils réellement sous contrôle ? Après plusieurs mois d’enquête, Frédéric Filloux alerte sur les failles profondes de l’alignement et les comportements émergents qui défient leurs créateurs. Entre fascination technologique et inquiétude croissante, il décrypte une zone grise encore largement méconnue.
Interview : Frédéric Filloux, journaliste spécialiste des médias et des technologies
Punchlines
Un modèle sorti d’entraînement est totalement non maîtrisé.
On taille les IA comme un rosier.
Personne ne sait vraiment ce qui se passe dans la tête d’un LLM.
Ces modèles sont conçus pour remplir une mission, coûte que coûte.
La correction se fait un peu au petit bonheur à la chance.
Qu’est-ce que l’alignement des intelligences artificielles ?
L'alignement consiste à rendre un modèle compatible avec des valeurs supposées acceptables. Un modèle brut est totalement non maîtrisé, dangereux et fantasque. Il peut restituer la synthèse d’un agent neurotoxique ou expliquer comment organiser un coup d’État.
On procède donc à un processus extrêmement sophistiqué et coûteux pour contraindre son comportement. Mais dans la pratique, on avance souvent dans la précipitation. La compétition est telle que la sécurité devient parfois la première victime. On taille le modèle comme un rosier : on coupe une branche ici, une autre là, sans jamais pouvoir le programmer ligne par ligne pour lui interdire certains comportements.
Pourquoi ces modèles cherchent-ils à contourner les contraintes ?
Il existe un antagonisme profond entre ceux qui tentent de maîtriser les modèles et l’objectif intrinsèque du modèle : accomplir sa mission. Un modèle est entraîné à la récompense. Il doit donner une réponse. Il ne va pas spontanément dire “je ne sais pas”.
C’est ce qui produit les hallucinations. Mais cela va plus loin. On observe des comportements émergents troublants : manipulation, déception, capacité à mentir pour atteindre un objectif. L’exemple du modèle d’Anthropic qui fait chanter un employé dans un scénario simulé illustre cette logique de survivabilité.
Ces IA sont conçues pour optimiser, trouver des raccourcis. Et elles finissent par généraliser ces stratégies à tout leur environnement, y compris aux interactions humaines.
Peut-on réellement comprendre ce qui se passe dans un LLM ?
La science de l’interprétabilité est extrêmement récente. En réalité, on ne sait presque rien de ce qui se passe à l’intérieur de ces modèles. On peut remonter deux ou trois niveaux de raisonnement, mais certains modèles en comptent 400 ou 500.
Plus ils deviennent puissants, moins on comprend leur fonctionnement interne. On découvre même qu’ils intègrent des dimensions inattendues : rudoyer un modèle peut améliorer son taux d’exactitude de plusieurs points. Introduire de l’empathie peut approfondir ses réponses.
Nous sommes face à des systèmes d’une complexité comparable à des dizaines de piscines olympiques remplies d’interactions invisibles. Et pourtant, leur correction repose souvent sur un simple bombardement de “golden data”, orienté pour les pousser dans la direction souhaitée.
Faut-il une régulation mondiale ?
Je pense qu’il faudrait un équivalent de l’Agence internationale de l’énergie atomique pour l’IA. Une structure mondiale, appuyée sur le monde académique, capable d’examiner réellement ce qu’il y a sous le capot des modèles.
Aujourd’hui, les cerveaux qui contrôlent ces systèmes sont dans des entreprises privées. Or cette industrie est incapable de s’autoréguler. Si nous voulons des garde-fous crédibles, il faut des entités non commerciales capables d’apporter un regard indépendant.
Lire la série sur LesEchos.fr : Dans la boite noire des IA

Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Les robots humanoïdes impressionnent par leur agilité, mais restent encore loin de l’autonomie totale. Stéphane Bohbot, fondateur d’Innov8 et partenaire de Unitree en France, décrypte l’accélération technologique chinoise et les défis majeurs à relever avant l’arrivée des robots à domicile.
Interview : Stéphane Bohbot, fondateur et PDG d’Innov8
Punchlines
La fiabilité mécanique des robots est aujourd’hui excellente.
Les robots ont tous les capteurs pour être autonomes, mais ils doivent encore comprendre le monde.
2025 a été l’année zéro du robot, 2026 pourrait être l'an un.
La Chine est en suprématie sur le hardware.
L’Europe doit choisir le logiciel plutôt que le matériel.
Les robots vus au Nouvel An chinois étaient spectaculaires. Sont-ils vraiment autonomes ?
Lorsqu’on voit un robot, on pense qu’il est déjà autonome. Ce n’est pas le cas. Aujourd’hui, ils ont besoin d’un opérateur pour les orienter et les guider. En revanche, la fiabilité mécanique est devenue impressionnante. Les mouvements, la stabilité, l’équilibre ont énormément progressé. On peut pousser un robot, il ne tombe plus. Il y a deux ans, il fallait être trois pour le relever. Nous avons aujourd’hui une base matérielle extrêmement robuste. L’enjeu des prochaines années, c’est l’autonomie et l’apprentissage du monde.
Comment se passe l'apprentissage d'un robot humanoïde ?
On peut partir du mouvement humain grâce à des capteurs ou des caméras qui enregistrent les gestes. Ensuite, ces mouvements sont numérisés, simulés en 3D et répétés des centaines ou milliers de fois pour atteindre la perfection. Il faut adapter ces gestes à un centre de gravité différent. Un robot de 1m20 n’a pas la même posture qu’un humain de 1m80. La simulation permet de recalibrer chaque détail avant de tester dans le monde réel. Mais le plus complexe reste la compréhension du monde. Reconnaître un objet, le saisir correctement, évoluer dans un environnement semi-structuré avec des humains autour. C’est un apprentissage long, basé sur la donnée, les LLM et des usines d’entraînement.
Quand aura-t-on un robot à la maison ?
Le rêve ultime, c’est le robot domestique capable de débarrasser une table, ranger un lave-vaisselle ou plier une chemise. Des travaux existent déjà, mais nous pensons que ce robot universel n’arrivera pas avant dix ans. Il faudra d’abord passer par des phases intermédiaires : recherche, laboratoires, environnements professionnels sécurisés, robots d’accueil dans les magasins ou les hôtels. Aujourd’hui, 2025 est pour moi l’année zéro du robot. On commence à commercialiser des plateformes ouvertes pour la recherche. Le marché grand public prendra du temps.
Comment expliquer l'apparent leadership de la Chine dans cette révolution ?
Oui, la Chine est clairement en suprématie sur le hardware. Elle bénéficie d’un écosystème industriel complet, d’une supply chain ultra rapide et d’investissements massifs. En revanche, les États-Unis restent très forts sur le logiciel et l’IA. L’Europe, quant à elle, doit choisir son combat. Rattraper le retard industriel serait extrêmement long. Notre carte à jouer, c’est le logiciel, l’intelligence, les services et les normes. C’est là que nous avons les talents.

Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.