Nouvelles technologies–ChatGPT : disponible en France

Nouvelles technologies–ChatGPT : disponible en France

Téléchargeable sur les appareils Apple, la nouvelle application n’est pourtant pas facile à trouver sur les différents magasins (Voici le lien pour celui d’Apple). En effet, la recherche donne d’abord lieu à plusieurs répliques du vrai ChatGPT, qui ne sont pas du même acabit que la version originale. Et dont l’utilisation est payante. L’application gratuite, elle, de Sam Altman, président de l’OpenAI, n’arrive même pas en première position lorsque les mots-clés «ChatGPT» et «OpenAI» sont associés. Pour bénéficier de plus de fonctionnalités, les utilisateurs peuvent toutefois s’abonner à l’offre premium Plus.

L’app officielle de ChatGPT est simple : après s’être connecté avec un compte Apple, Google ou OpenAI, on arrive directement sur l’interface du robot conversationnel. On a la possibilité de dicter ses commandes grâce au moteur de reconnaissance vocale intégré, Whisper, qui se montre très efficace.

Sciences et société : Des implants cérébraux sur les humains

Des implants cérébraux sur les humains

L’Agence américaine des médicaments, la FDA, a donné son autorisation à Neuralink pour mettre en place un essai clinique sur l’homme, a annoncé l’entreprise d’Elon Musk sur Twitter.

« C’est une première étape importante qui permettra un jour à notre technologie d’aider de nombreuses personnes », se félicite l’entreprise.
Implant cérébral

Le patron de SpaceX et Tesla l’a discrètement lancée en 2016, espérant fabriquer des implants cérébraux. En pratique, Neuralink doit concevoir des interfaces cerveau–ordinateur qui permettraient de contrôler des équipements à distance simplement par la pensée.

Les applications sont nombreuses. Il s’agirait, par exemple, de redonner de la mobilité aux personnes paralysées en leur permettant d’interagir avec leur environnement ou de manipuler facilement des bras mécaniques. Les implants pourraient aussi être une solution aux troubles neurologiques, promet Neuralink.

Les implants cérébraux peuvent être définis comme des dispositifs artificiels d’interface avec le cerveau. Ils permettent notamment de proposer des solutions de suppléance artificielle dans le cas de fonctions perdues, comme la parole.

Ces avancées technologiques se révèlent particulièrement intéressantes, par exemple, pour offrir des nouveaux modes de communication à des individus atteints de paralysie sévère.

Mais si l’aide que promet cette technologie semble précieuse, elle suscite néanmoins un questionnement éthique qu’il est essentiel de saisir, alors même que la technologie se développe.

témoin cet article de : Éric Fourneret Philosophe, Braintech Lab (Inserm, U205), équipe « Neurotechnologies et Dynamique des Réseaux », Université Grenoble Alpes (UGA)

Blaise Yvert
Directeur de recherche à l’Inserm, responsable de l’équipe Neurotechnologies et Dynamique des Réseaux, Inserm

Clément Hébert
Chargé de recherche implants Neuronaux, neuroprothèses, Inserm U1216 Grenoble Institut des Neurosciences, Université Grenoble Alpes (UGA)

Deux approches

Comprendre le fonctionnement du cerveau et améliorer nos capacités d’intervention pour remédier à certains de ses dysfonctionnements font partie des défis majeurs relevés par les neurosciences de ces dix dernières années. Et deux approches différentes et de grande envergure se sont concrétisées.

Dans la première, avant tout théorique, il s’agit de modéliser de manière réaliste le fonctionnement du cerveau grâce à des réseaux de neurones artificiels (informatiques ou électroniques) : c’est l’objectif du projet européen Human Brain Project. Dans la seconde, pragmatique, on cherche à développer des implants cérébraux pour enregistrer et stimuler le plus grand nombre de neurones possibles : c’est le but du vaste projet américain Brain Initiative, ou encore du projet européen Braincom.

D’ici très peu de temps, arrivera donc logiquement le moment où l’on disposera d’une part de vastes réseaux artificiels neuromimétiques, et d’autre part d’interfaces à très haute résolution permettant un couplage bidirectionnel (enregistrement et stimulation) avec des millions de neurones du cerveau. Or la fusion de ces deux mondes technologiques, prévisible, conduirait à l’émergence de vastes réseaux hybrides couplant l’activité du cerveau avec celle de réseaux artificiels. Et ce n’est pas de la pure science-fiction : des preuves de concept ont déjà été fournies par des réseaux hybrides simples, à l’instar de la technique de « dynamic clamp ».

Née à la fin des années 1990, la technique de dynamic clamp permet de coupler un neurone artificiel à un neurone réel par le biais d’une électrode intracellulaire : l’activité de l’un modifie celle de l’autre de manière bidirectionnelle. Et à l’avenir, l’avènement d’implants intégrant un grand nombre de microélectrodes extracellulaires – et assurant chacune une liaison bidirectionnelle stable avec un neurone individuel – devrait permettre la construction de réseaux hybrides à grande échelle, y compris in vivo au niveau de vastes régions cérébrales.

Certes, ce n’est pas encore d’actualité. Mais force est de constater que la route n’est sans doute plus si longue. En effet, des réseaux neuromorphiques sont déjà capables d’apprendre automatiquement à reproduire l’activité d’ensembles de neurones réels enregistrés par un implant cérébral. Cela signifie que l’on dispose déjà de la technologie permettant à plusieurs neurones réels de contrôler des réseaux artificiels complexes. Et inversement, on sait aussi s’appuyer sur des réseaux artificiels pour stimuler, de manière plus ou moins précise, des neurones réels.

Le développement d’implants cérébraux permet ainsi d’entrevoir l’avènement d’un couplage hybride entre le cerveau et de vastes réseaux artificiels. L’optimisation de ces technologies autorisera la simulation des neurones artificiels grâce à des circuits neuromorphiques à très basse consommation énergétique, et rendra possible, à terme, l’implantation de ces technologies d’hybridation.

Audition d’Éric Fourneret lors de la consultation sur l’intelligence artificielle et le transhumanisme organisée par la MGEN et la Commission nationale Française pour l’UNESCO.
Dans ce contexte, et même si l’implantation de dispositifs artificiels dans le corps n’est pas quelque chose de nouveau, les frontières traditionnelles entre ce qui est naturel et artificiel, entre l’homme et la machine, entre le vivant et l’inanimé, deviennent plus ambiguës. Une des principales questions soulevées, si ce n’est la principale à partir de laquelle toutes les autres se posent, est alors la suivante : quelle « forme de vie » la technologie des implants cérébraux peut-elle produire ?

La nature humaine en question

Il n’est toutefois pas question de se laisser embarquer dans une ambition éthique réductrice ne s’attardant que sur les scénarios du pire (collapsologie), ou à l’inverse ne considérant que les scénarios du mieux (discours technoprophétique). On le sait, chaque nouvelle technologie est porteuse de bienfaits pour les êtres humains, tout en nécessitant souvent une transformation sociale (par exemple, pour ajuster le cadre normatif de l’action sociale). Mais elle suscite parfois de vives interrogations quant aux effets indésirables liés à son utilisation, qu’il faudrait gérer moralement, socialement et juridiquement.

De la même manière, le développement d’implants cérébraux nous place sur cette ligne de crête, entre bienfaits et dérives potentielles. En effet, il ne s’agit pas d’intervenir sur un organe quelconque. C’est du cerveau qu’émerge notre sentiment de présence au monde, c’est-à-dire notre conscience. Et d’elle dépend notre capacité à saisir le monde et soi-même au moyen d’un même acte : de penser la frontière entre l’être humain et le monde et, simultanément, de penser l’articulation entre les deux. Or l’hybridation du cerveau avec des dispositifs électroniques possède d’autre part un potentiel d’impact sans précédent dans notre façon de nous représenter l’Homme. Et pour cause…

Il n’existe pas, de façon naturelle, d’êtres humains dont le fonctionnement neurophysiologique du cerveau s’organise sous l’influence de composants électroniques implantés, voire à terme, de réseaux de neurones artificiels. Aussi, cette séparation conceptuelle entre l’inné à l’Homme et les artifices acquis pourrait-elle rendre difficile la catégorisation sociale de l’individu équipé d’un implant cérébral. Ni totalement humain, ni totalement machine, il est un mélange de deux réalités différentes dont le caractère hybride pourrait produire une nouvelle unité humaine dans le corps biologique.

L’implant cérébral, une prothèse parmi d’autres

On pourrait objecter qu’il existe d’ores et déjà des prothèses de hanche et des pacemakers. L’implant cérébral est-il si différent de ces dispositifs artificiels qui, socialement, ne posent pas de difficulté particulière ?

On pourrait répondre par la négative. Si l’implant cérébral est socialement perçu comme le prolongement électronique du cerveau d’un individu, de la même manière qu’une jambe prothétique prolonge le corps, alors il n’est pas différent d’une prothèse traditionnelle – la conscientisation de la frontière entre l’Homme et le monde étant maintenue dans son fonctionnement originel. Dans ce cas, l’implant constitue une sorte de projection organique, dans l’acceptation qu’en a faite Canguilhem : ce dispositif artificiel possède un sens biologique, sa fonction consistant à compenser la défaillance d’un organe naturel.

Cela pourrait néanmoins poser problème. Si cette forme d’hybridation se révélait être une instance de régulation et d’organisation du rapport au monde étrangère à celle, originelle, laissant penser à une forme d’hétéronomie (telle l’expérience du cerveau dans une cuve imaginée par le philosophe Hilary Putnam en 1981), elle pourrait être considérée par la société comme une nouvelle corporéité humaine, où la conscience de quelque chose est médiée par le dispositif artificiel. En effet, si le substrat de la pensée s’anime en synergie avec des réseaux de neurones artificiels, la conscientisation de la frontière entre l’Homme et le monde s’artificialise. Or dans ce cas, l’hybridation est susceptible d’être vécue, à tort ou à raison, comme dénaturante. Et cela pourrait conduire à transformer les systèmes de normes et de règles qui encadrent les conduites au sein d’une collectivité composée d’êtres humains hybrides, et d’autres qui ne le sont pas.

Certes, notre contact avec le monde est de plus en plus médié par des artifices, sans aucune référence faite aux implants cérébraux – comme en témoignent les téléphones portables, ordinateurs et autres écrans à travers lesquels on entre en contact avec le réel. Mais comme nous l’avons déjà souligné, avec ces implants, la recherche s’oriente vers une technologie d’hybridation directe entre le cerveau et des réseaux de neurones artificiels. Et dans ces conditions, il importe de se pencher sérieusement sur la façon dont cette technologie peut affecter notre représentation de la « nature humaine ».

L’une des plus importantes caractéristiques de l’Homme est d’avoir inventé et créé des techniques et des technologies pour satisfaire ses besoins et compenser ses vulnérabilités, selon ses facultés et son intelligence, selon sa volonté et ses désirs. Il suffit qu’une chose soit, d’une certaine manière, pour être déterminée dans son développement et dans sa destination. Aussi, que l’être humain soit une espèce technicienne – particularité qu’il partage à des degrés différents, on le sait aujourd’hui, avec d’autres animaux – détermine-t-il sa destination sous la forme d’un effacement de la frontière entre nature et artifice.

Considérant que le monde lui offre des possibilités pour répondre à ses besoins et innover pour s’opposer aux misères de la vie, l’humanité est un entrelacement, de plus en plus serré, de la nature et de la technique. Bien qu’étant autre que la technique, elle habite le monde par et dans la technique. Et son évolution révèle une frontière entre le naturel et l’artifice beaucoup moins catégorique qu’on ne le croit : au cours du temps, elle est devenue de plus en plus poreuse. On ne peut donc pas définir la nature humaine en faisant abstraction des technologies par lesquelles l’humanité habite le monde. Voilà pourquoi, penser les implications éthiques du développement des implants cérébraux consiste à penser ces liens étroits entre l’Homme et la technique.

Cette réflexion, bien entendu, ne s’inscrit pas dans une démarche dogmatique qui prendrait la forme d’une collapsologie ou, à l’inverse, d’une prophétie technologique. Il est en effet du rôle de la philosophie et de l’éthique d’interroger par la seule raison les implications des nouvelles neuro-technologies, en s’en tenant aux faits et non à des scénarios de science-fiction sans fondements dans le réel. Ces faits sont fournis par les neuroscientifiques et par leurs résultats. Voilà pourquoi la séparation, encore trop marquée, entre la réflexion philosophique et les recherches technoscientifiques en cours, est embarrassante et inadéquate dans l’examen des implications éthiques des implants cérébraux.

Pour les étudier, il faudrait bien au contraire une interaction forte et étroite entre, d’une part, les acteurs des sciences humaines et sociales, et d’autre part, les neuro et techno-scientifiques, ingénieurs, informaticiens, biologistes et médecins. C’est ensemble qu’ils devraient poursuivre ce vieux débat à la croisée de tous les savoirs : « Qu’est-ce qu’être humain ? ». Ensemble qu’ils devraient examiner ce qui engage notre condition en tant qu’être humain, et réfléchir aux critères d’évaluation du processus technologique que représentent les implants cérébraux. On peut alors dire que c’est vers l’altérité Homme-Technologie, et non vers une dualité indépassable, qu’il faut se tourner pour mieux connaître et comprendre quels sont les enjeux du développement des implants cérébraux concernant nos représentations de la nature humaine.

Cet article s’inscrit dans la continuité de la consultation publique sur l’intelligence artificielle et le transhumanisme organisée en 2020 par la MGEN et la Commission nationale Française pour l’Unesco. Une partie des auditions menées dans le cadre de cette consultation sont visionnables en ligne.

ChatGPT : disponible en France

ChatGPT : disponible en France

Téléchargeable sur les appareils Apple, la nouvelle application n’est pourtant pas facile à trouver sur les différents magasins (Voici le lien pour celui d’Apple). En effet, la recherche donne d’abord lieu à plusieurs répliques du vrai ChatGPT, qui ne sont pas du même acabit que la version originale. Et dont l’utilisation est payante. L’application gratuite, elle, de Sam Altman, président de l’OpenAI, n’arrive même pas en première position lorsque les mots-clés «ChatGPT» et «OpenAI» sont associés. Pour bénéficier de plus de fonctionnalités, les utilisateurs peuvent toutefois s’abonner à l’offre premium Plus.

L’app officielle de ChatGPT est simple : après s’être connecté avec un compte Apple, Google ou OpenAI, on arrive directement sur l’interface du robot conversationnel. On a la possibilité de dicter ses commandes grâce au moteur de reconnaissance vocale intégré, Whisper, qui se montre très efficace.

ChatGPT: Limite sémantique

ChatGPT: Limite sémantique

par Frederic Alexandre, Directeur de recherche en neurosciences computationnelles, Université de Bordeaux, Inria dans The conversation

Un des problèmes que l’IA n’a toujours pas résolu aujourd’hui est d’associer des symboles – des mots par exemple – à leur signification, ancrée dans le monde réel – un problème appelé l’« ancrage du symbole ». Par exemple, si je dis : « le chat dort sur son coussin car il est fatigué », la plupart des êtres humains comprendra sans effort que « il » renvoie à « chat » et pas à « coussin ». C’est ce qu’on appelle un raisonnement de bon sens. En revanche, comment faire faire cette analyse à une IA ? La technique dite de « plongement lexical », si elle ne résout pas tout le problème, propose cependant une solution d’une redoutable efficacité. Il est important de connaître les principes de cette technique, car c’est celle qui est utilisée dans la plupart des modèles d’IA récents, dont ChatGPT… et elle est similaire aux techniques utilisées par Cambridge Analytica par exemple.

Le plongement lexical, ou comment les systèmes d’intelligence artificielle associent des mots proches
Cette technique consiste à remplacer un mot (qui peut être vu comme un symbole abstrait, impossible à relier directement à sa signification) par un vecteur numérique (une liste de nombres). Notons que ce passage au numérique fait que cette représentation peut être directement utilisée par des réseaux de neurones et bénéficier de leurs capacités d’apprentissage.

Plus spécifiquement, ces réseaux de neurones vont, à partir de très grands corpus de textes, apprendre à plonger un mot dans un espace numérique de grande dimension (typiquement 300) où chaque dimension calcule la probabilité d’occurrence de ce mot dans certains contextes. En simplifiant, on remplace par exemple la représentation symbolique du mot « chat » par 300 nombres représentant la probabilité de trouver ce mot dans 300 types de contextes différents (texte historique, texte animalier, texte technologique, etc.) ou de co-occurrence avec d’autres mots (oreilles, moustache ou avion).

Plonger dans un océan de mots et repérer ceux qui sont utilisés conjointement, voilà une des phases de l’apprentissage pour ChatGPT. Amy Lister/Unsplash, CC BY
Même si cette approche peut sembler très pauvre, elle a pourtant un intérêt majeur en grande dimension : elle code des mots dont le sens est proche avec des valeurs numériques proches. Ceci permet de définir des notions de proximité et de distance pour comparer le sens de symboles, ce qui est un premier pas vers leur compréhension.

Pour donner une intuition de la puissance de telles techniques (en fait, de la puissance des statistiques en grande dimension), prenons un exemple dont on a beaucoup entendu parler.

Relier les traits psychologiques des internautes à leurs « likes » grâce aux statistiques en grande dimension

C’est en effet avec une approche similaire que des sociétés comme Cambridge Analytica ont pu agir sur le déroulement d’élections en apprenant à associer des préférences électorales (représentations symboliques) à différents contextes d’usages numériques (statistiques obtenues à partir de pages Facebook d’usagers).

Leurs méthodes reposent sur une publication scientifique parue en 2014 dans la revue PNAS, qui comparait des jugements humains et des jugements issus de statistiques sur des profils Facebook.

L’expérimentation reportée dans cette publication demandait à des participants de définir certains de leurs traits psychologiques (sont-ils consciencieux, extravertis, etc.), leur donnant ainsi des étiquettes symboliques. On pouvait également les représenter par des étiquettes numériques comptant les « likes » qu’ils avaient mis sur Facebook sur différents thèmes (sports, loisirs, cinéma, cuisine, etc.). On pouvait alors, par des statistiques dans cet espace numérique de grande dimension, apprendre à associer certains endroits de cet espace à certains traits psychologiques.

Ensuite, pour un nouveau sujet, uniquement en regardant son profil Facebook, on pouvait voir dans quelle partie de cet espace il se trouvait et donc de quels types de traits psychologiques il est le plus proche. On pouvait également comparer cette prédiction à ce que ses proches connaissent de ce sujet.

Le résultat principal de cette publication est que, si on s’en donne les moyens (dans un espace d’assez grande dimension, avec assez de « likes » à récolter, et avec assez d’exemples, ici plus de 70000 sujets), le jugement statistique peut être plus précis que le jugement humain. Avec 10 « likes », on en sait plus sur vous que votre collègue de bureau ; 70 « likes » que vos amis ; 275 « likes » que votre conjoint.

Cette publication nous alerte sur le fait que, quand on recoupe différents indicateurs en grand nombre, nous sommes très prévisibles et qu’il faut donc faire attention quand on laisse des traces sur les réseaux sociaux, car ils peuvent nous faire des recommandations ou des publicités ciblées avec une très grande efficacité. L’exploitation de telles techniques est d’ailleurs la principale source de revenus de nombreux acteurs sur Internet.

Nos likes et autres réaction sur les réseaux sociaux en disent beaucoup sur nous, et ces informations peuvent être exploitées à des fins publicitaires ou pour des campagnes d’influence. George Pagan III/Unsplash, CC BY
Cambridge Analytica est allée un cran plus loin en subtilisant les profils Facebook de millions d’Américains et en apprenant à associer leurs « likes » avec leurs préférences électorales, afin de mieux cibler des campagnes électorales américaines. De telles techniques ont également été utilisées lors du vote sur le Brexit, ce qui a confirmé leur efficacité.

Notons que c’est uniquement l’aspiration illégale des profils Facebook qui a été reprochée par la justice, ce qui doit continuer à nous rendre méfiants quant aux traces qu’on laisse sur Internet.

Calculer avec des mots en prenant en compte leur signification

En exploitant ce même pouvoir des statistiques en grande dimension, les techniques de plongement lexical utilisent de grands corpus de textes disponibles sur Internet (Wikipédia, livres numérisés, réseaux sociaux) pour associer des mots avec leur probabilité d’occurrence dans différents contextes, c’est-à-dire dans différents types de textes. Comme on l’a vu plus haut, ceci permet de considérer une proximité dans cet espace de grande dimension comme une similarité sémantique et donc de calculer avec des mots en prenant en compte leur signification.

Un exemple classique qui est rapporté est de prendre un vecteur numérique représentant le mot roi, de lui soustraire le vecteur (de même taille car reportant les probabilités d’occurrence sur les mêmes critères) représentant le mot homme, de lui ajouter le vecteur représentant le mot femme, pour obtenir un vecteur très proche de celui représentant le mot reine. Autrement dit, on a bien réussi à apprendre une relation sémantique de type « A est à B ce que C est à D ».

Le principe retenu ici pour définir une sémantique est que deux mots proches sont utilisés dans de mêmes contextes : on parle de « sémantique distributionnelle ». C’est ce principe de codage des mots qu’utilise ChatGPT, auquel il ajoute d’autres techniques.

Ce codage lui permet souvent d’utiliser des mots de façon pertinente ; il l’entraîne aussi parfois vers des erreurs grossières qu’on appelle hallucinations, où il semble inventer des nouveaux faits. C’est le cas par exemple quand on l’interroge sur la manière de différencier des œufs de poule des œufs de vache et qu’il répond que ces derniers sont plus gros. Mais est-ce vraiment surprenant quand on sait comment il code le sens des symboles qu’il manipule ?

Sous cet angle, il répond bien à la question qu’on lui pose, tout comme il pourra nous dire, si on lui demande, que les vaches sont des mammifères et ne pondent pas d’œuf. Le seul problème est que, bluffés par la qualité de ses conversations, nous pensons qu’il a un raisonnement de bon sens similaire au nôtre : qu’il « comprend » comme nous, alors que ce qu’il comprend est juste issu de ces statistiques en grande dimension.

Intelligence artificielle: ChatGPT bientôt sur les smartphones

Intelligence artificielle: ChatGPT bientôt sur les smartphones

La nouvelle application, dont le site web était déjà source d’inquiétude, est à présent disponible sur les iPhone aux Etats-Unis et pourra être utilisée « bientôt » dans d’autres pays.

OpenAI a lancé, jeudi 18 mai, une application mobile pour ChatGPT, son interface d’intelligence artificielle (IA) générative qui enregistre déjà une croissance phénoménale sur le web, et dont les capacités impressionnantes fascinent et inquiètent.

La nouvelle application est disponible sur les iPhone aux Etats-Unis, pour commencer, et doit arriver « bientôt » dans d’autres pays et sur les téléphones portables opérés par Android (Google), selon l’entreprise. Gratuite, elle permet, comme le site web, de discuter avec le chatbot et surtout de lui demander de rédiger des messages, d’expliquer des concepts techniques, de suggérer des idées ou de résumer des notes. OpenAI promet par exemple « d’obtenir des informations précises sans avoir à trier entre les publicités ou des résultats multiples », le modèle actuel des moteurs de recherche. Mais à la première ouverture, l’appli prévient aussi tôt que ChatGPT peut « fournir des informations inexactes sur des personnes, des lieux ou des faits ».

Nouvelles technologies : celles des élites et celles du peuple

Nouvelles technologies : celles des élites et celles du peuple

Depuis la création d’internet, l’émergence successive et l’adoption à grande échelle de technologies digitales – gratuites comme les moteurs de recherche ou les médias sociaux – peuvent donner l’idée d’une utilisation relativement uniforme de ces technologies. Tous sur Facebook, sur Instagram, sur TikTok ou plus récemment, sur ChatGPT : est-ce vraiment le cas ? Par David Dubois, expert international en big data et consommation digitale et professeur de Marketing à l’école internationale de management à l’INSEAD ( dans la Tribune)

À l’opposé de cette image d’Épinal, une autre hypothèse est possible : les technologies digitales ne reproduisent-elles pas des inégalités existantes avec le risque de les aggraver ? Plus simplement, les technologies seraient-elles « un fait d’élites » ?

Pour explorer ces hypothèses, comparons l’intérêt porté sur deux des technologies les plus récentes, TikTok et ChatGPT, sur le marché de l’attention qu’est Google (1). Avec 92% de parts de marché, le moteur de recherche est en effet un très bon capteur de nos intérêts qui transparaissent dans les centaines de millions de recherches quotidiennes dans l’Hexagone : les mots-clés du moment, dans tous les domaines de la vie comme la politique, la santé, les marques… et nouvelles technologies.

D’un côté TikTok, plateforme de vidéos courtes venue de Chine qui connait une croissance insolente chez les plus jeunes, révolutionne la communication des marques, et soulève des interrogations quant à la façon dont elle stocke et utilise les données des 15 millions d’utilisateurs de la plateforme. De l’autre, ChatGPT, produit de l’entreprise californienne OpenAI qui n’est plus à présenter depuis que tous les internautes se sont essayé à tester – et utiliser – son intelligence artificielle, et qui nourrit les fantasmes sur ce que pourrait être le monde de demain.

Que révèlent les recherches Google par département pour ces deux technologies ? TikTok et ChatGPT font tous deux partie des mots les plus recherchés en France depuis le début de l’année. Mais au-delà, les recherches traduisent des cartographies bien différentes pour ces deux plateformes (2). Le croisement de recherches par département avec d’autres statistiques sur les dynamiques économiques, politiques et sociales de nos départements met au jour des portraits très contrastés de la France de ChatGPT et celle de TikTok. Quels sont les portraits types des territoires qui s’intéressent plus à chacune de ces technologies ?

La France de ChatGPT est, en moyenne, plus riche, plus éduquée et moins industrialisée. Les cinq départements générant le plus de recherches pour ChatGPT, les Hauts-de-Seine, Paris, le Rhône, le Val-de-Marne et la Haute-Garonne illustrent bien l’idée que l’intensité des recherches pour l’outil AI vient d’abord de départements ayant une proportion de CSP+ plus importante que la moyenne française. Cette France relativement plus dynamique et élitiste est de fait moins exposée aux maladies chroniques (comme le stress ou certaines maladies cardio-vasculaires, souvent associés à des conditions sociales plus défavorables (3). Preuve de leur dynamisme, les départements manifestant le plus d’intérêt pour Chat GPT sont ceux où la population s’est le plus accrue sur les dix dernières années.

Par contraste, la France de TikTok est, en moyenne, plus populaire et abstentionniste. Les cinq départements en haut du classement des recherches pour TikTok, la Seine-Saint-Denis, le Val-d’Oise, la Seine-et-Marne, l’Eure-et-Loir et l’Essonne, se distinguent par un profil de familles nombreuses. Les départements générant le plus de recherches pour le réseau social se caractérisent aussi par une plus forte exposition à des problèmes de violence (ex : consommation de drogue plus prononcée). L’habitat HLM y est plus développé et les inégalités salariales chez les jeunes y sont bien plus fortes que la moyenne française.

La France de TikTok et celle de ChatGPT

Bien qu’imparfaits, ces portraits croisés n’en sont pas moins révélateurs : la France de TikTok et celle de ChatGPT ne se ressemblent pas

D’un côté, un réseau social au contenu engageant, parfois addictif, capteur d’une attention peut-être déjà vacillante dans des territoires fragiles et facteur potentiellement aggravant de problèmes d’attention bien réels ; de l’autre une intelligence artificielle propice à la connaissance. En conclusion la technologie peut être autant facteur de division que de connectivité et le risque de recréer des barrières digitales via des utilisations très différentes de la technologie est bien réel. Que l’on se garde d’ouvrir de nouvelles fractures entre des digital natives maniant savamment la technologie comme outil, et des digital naïves passifs, réceptacles du spectacle digital. Dans un pays si engagé sur la question de l’égalité, prenons garde qu’au-delà des inégalités économiques, nous ne fassions pas l’impasse de phénomènes potentiellement annonciateurs d’un accroissement des inégalités cognitives sur notre territoire.

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(1) Pour une compréhension plus fine des données Google comme mesure du marché de l’attention, voir La France selon les recherches Google, 2022, par David Dubois)

(2) Les analyses Elles reposent principalement sur des analyses de corrélation, effectuées via le site www.lafranceenligne.com. Celles-ci permettent de dégager statistiquement le profil « type » des départements recherchant le plus ou le moins un mot-clé.

(3) Voir par exemple, the Status Syndrome, 2005, par Michael Marmot.

Nouvelles techs :L’intelligence artificielle est-elle vraiment créative ?

Nouvelles techs :L’intelligence artificielle est-elle vraiment créative ?

Par
Chloe Preece
Associate Professor in Marketing, ESCP Business School

Hafize Çelik
PhD candidate in management, University of Bath dans The Conversation

Les ordinateurs peuvent-ils être créatifs ? Alors que les outils d’intelligence artificielle (IA) générative tels que ChatGPT, Midjourney, Dall-E, pour ne citer qu’eux, font depuis peu beaucoup parler d’eux, de nouvelles questions se posent : la créativité est-elle l’apanage de l’être humain ?

C’est la question que soulèvent quelques avancées récentes et remarquables dans le domaine de l’IA générative : par exemple, une œuvre d’art créée par une IA, Le portrait d’Edmond de Belamy, a été vendue aux enchères par la maison de vente Christie’s en 2018 pour la somme de 432 500 dollars, soit presque 45 fois son estimation la plus élevée. Cette œuvre d’art a été créée par un réseau antagoniste génératif alimenté par un ensemble de données de quelque 15 000 portraits couvrant six siècles.

De même, plusieurs producteurs de musique, à l’instar d’Alex Da Kid, nommé aux Grammy Awards, ont utilisé l’IA (en l’occurrence Watson d’IBM, dès 2016) pour produire des « hits » et alimenter leur processus créatif. Wayne McGregor, chorégraphe et metteur en scène primé, utilise quant à lui l’IA pour faire naître de nouveaux mouvements dans ses créations.

Dans les cas cités ci-dessus, il y a toujours un être humain à la barre, chargé de la curation, c’est-à-dire de la sélection des résultats de l’IA en fonction de sa propre vision, qui conserve ainsi la paternité de l’œuvre. Pourtant, le générateur d’images Dall-E, par exemple, est capable de produire des images inédites sur n’importe quel thème en seulement quelques secondes.

Grâce au modèle de diffusion, qui consiste à rassembler d’énormes ensembles de données pour entraîner l’IA, celle-ci est désormais capable de transposer du texte en images inédites ou d’improviser une mélodie dans le style de n’importe quel compositeur, créant ainsi un nouveau contenu qui ressemble aux données d’entraînement, tout en étant différent.

Dans ce cas, la question de la paternité peut s’avérer plus complexe. À qui l’œuvre est-elle attribuable ? À l’algorithme ? Aux milliers d’artistes dont les œuvres ont été récupérées pour produire l’image ? Au prompteur qui a réussi à décrire le style, la référence, le sujet, l’éclairage, le point de vue et même l’émotion suscitée ?

Pour répondre à ces questions, il faut revenir sur une éternelle question : qu’est-ce que la créativité ?

Selon Margaret Boden, professeure de recherche en sciences cognitives à l’Université du Sussex, il existe trois types de créativité : la créativité combinatoire, exploratoire et transformationnelle. La créativité combinatoire associe des idées familières. La créativité exploratoire génère de nouvelles idées en explorant des « espaces conceptuels structurés », c’est-à-dire que l’on modifie légèrement un mode de pensée reconnu en explorant son contenu, ses limites et son potentiel. Ces deux types de créativité ne sont pas très éloignés de la production d’œuvres d’art par des algorithmes d’IA générative : on crée de nouvelles œuvres dans le même style que des millions d’autres à partir de données d’apprentissage, on parle alors de « créativité synthétique ».

La créativité transformationnelle, en revanche, consiste à générer des idées qui dépassent les structures et les styles existants pour en créer de nouveaux, tout à fait inédits. Elle est au cœur des débats actuels sur l’IA en ce qui concerne l’utilisation équitable et les droits d’auteur. Il s’agit d’un domaine juridique encore très peu exploré. Il faudra donc attendre la décision des tribunaux pour en savoir plus.

Les processus créatifs de l’IA se caractérisent avant tout par leur dimension systématique. Ils ne sont pas spontanés, contrairement aux processus créatifs de l’homme. L’IA est programmée pour traiter les informations d’une manière bien définie dans le but d’obtenir des résultats particuliers de manière prévisible, même s’ils sont souvent inattendus.

Voilà peut-être la différence fondamentale entre les artistes et l’IA : alors que les artistes sont tournés vers eux-mêmes et vers le produit, l’IA est très axée sur le consommateur et orientée par le marché – l’art que l’on obtient, c’est celui que l’on a demandé mais pas forcément celui dont on a besoin.

Pour l’instant, il semblerait que l’IA générative fonctionne mieux lorsque l’humain intervient dans le processus. La créativité synthétique de l’IA pourrait alors servir de catalyseur pour stimuler la créativité humaine, en la nourrissant plutôt qu’en la supplantant.

Comme souvent, tout le battage médiatique sur le potentiel disruptif de ces outils dépasse la réalité. De fait, l’histoire de l’art nous montre que la technologie a rarement écarté radicalement l’homme des œuvres qu’il souhaitait réaliser.

Prenons l’exemple de l’appareil photo. À l’époque, on craignait qu’il n’entraîne la disparition des peintres portraitistes. Dès lors, quelles sont les implications commerciales du recours à la créativité synthétique de l’IA ?

La créativité synthétique à la demande, telle qu’elle est actuellement générée par l’IA, constitue sans conteste une aubaine pour les entreprises et le marketing. Voici quelques exemples récents :

Publicité et IA : le groupe de communication Ogilvy Paris a utilisé Dall-E pour créer une version IA du tableau La laitière de Vermeer pour les yaourts Nestlé ;

La Laitière de Nestlé (2022).
Design de mobilier et IA : les designers Kartell, Philippe Starck et Autodesk ont recouru à l’IA pour créer la première chaise conçue à l’aide de l’IA pour une fabrication plus durable ;

Stylisme et IA : le service de stylisme Stitch Fix a utilisé l’IA pour réaliser des visuels personnalisés de vêtements en fonction des préférences des clients, telles que la couleur, le tissu et le style.

Il existe une infinité de possibilités d’utilisation, et celles-ci requièrent une autre forme de créativité : la curation. Il existe ce qu’on appelle dans le jargon des « hallucinations de l’IA », c’est-à-dire des inepties créées par l’IA. C’est là que l’humain intervient : il doit donner du sens, c’est-à-dire exprimer des concepts, des idées et des vérités, et non se contenter de satisfaire les sens. Le travail de curation est donc indispensable car il consiste à opérer des choix et à élaborer une vision unifiée et attrayante. À l’heure actuelle, l’IA n’est pas encore capable de rivaliser avec l’humain sur cette dimension.

Loi Numérique : Une auberge espagnole !

Loi Numérique : Une auberge espagnole !

Une loi de régulation de l’espace numérique a été au conseil des ministres. Une loi un peu fourre-tout qui mélange un peu tous les problèmes: pour protéger les utilisateurs tout autant que pour assurer la souveraineté numérique. Une sorte de loi auberge espagnole.

Le projet de loi visant à « réguler et sécuriser l’espace numérique » sera présenté ce mercredi matin en conseil des ministres. Condensé de plusieurs mesures discutées ces derniers mois, il vise à éradiquer les comportements qui « sapent la confiance des citoyens dans le numérique et leur font questionner la transition numérique », dixit le ministre, lors d’une conférence de presse. Une problématique un peu courte pour traiter toutes les questions relatives à l’espace numérique.

Le texte, présenté comme transpartisan traite en vrac les problèmes du phishing, du cyberharcèlement, de l’accès à la pornographie par les mineurs ou encore de la concurrence sur le marché du cloud. Le projet se nourrit des récentes textes européens de régulation des plateformes (le DSA et le DMA), de rapports parlementaires (sur la souveraineté numérique et sur la pornographie), et de contributions du conseil national de la refondation (la consultation citoyenne lancée fin 2022). Les mesures qu’il porte -encore imprécises sur certains détails techniques- devraient être discutées au parlement dès cet été.

Comme le rappelle le ministère, la cybermalveillance frappe avant tout les citoyens les plus vulnérables : personnes âgées, enfants et personnes moins éduquées aux enjeux du numérique. « 18 millions de français en ont été victimes d’un acte cybermalveillant, dont la moitié a perdu de l’argent ou subi une usurpation d’identité au passage », chiffre Jean-Noël Barrot.

Le texte prévoit également d’alourdir les sanctions contre un autre fléau de la présence en ligne, le cyberharcèlement. Si une personne est reconnue coupable, elle recevra une peine complémentaire de bannissement des réseaux. « L’objectif est de mettre fin au sentiment d’impunité en ligne en enlevant les chefs de meutes de l’équation, à l’image de ce que fait le dispositif des interdits de stade », précise le ministre. Dernière mesure de ce volet du protection des citoyens : l’encadrement les jeux numériques très spéculatifs, notamment liés au web3, afin d’éviter l’accès aux mineurs et de prévenir les mécanismes de blanchiment d’argent.

les mineurs. Le ministre constate qu’à 12 ans, un tiers des enfants français a déjà été exposé, avec des répercussions psychologiques. « Les sites pornographiques ne vérifient pas l’âge malgré la loi [de 2020, ndlr]. Ils préfèrent les recettes publicitaires et le trafic à la santé des enfants », assène-t-il. Le sujet n’est pas nouveau, et une procédure judiciaire de demande de blocage contre cinq sites est d’ailleurs en cours. Son verdict sera rendu début juillet.

Le dernier volet du projet de loi s’attaque à la mainmise des trois géants américains (Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud) sur le marché du cloud. « Nous voulons mettre fin aux abus de position dominante, et en finir avec la loi du plus fort », ambitionne le ministre. Concrètement, le texte prévoit d’interdire les frais de transfert d’un fournisseur de cloud à un autre, une pratique jugée comme anticoncurrentielle -à ne pas confondre avec les frais de migrations, qui couvrent les frais techniques du passage des données d’un serveur à un autre et des réglages techniques nécessaire.

De plus, le projet prévoit d’encadrer la remise de crédit informatique, une pratique très répandue dans ce marché, qui consiste à fournir gratuitement des services cloud aux clients afin de les fidéliser. « Le crédit informatique, s’il est trop important, est de nature à distordre la concurrence. Nous voulons revenir à la logique d’échantillon, qui n’enferme pas l’entreprise dans un cloud », développe le ministère. Par ailleurs, le texte confie à l’Arcep [le régulateur des télécoms, ndlr] de nouvelles compétences pour accroître l’interopérabilité entre les différents cloud, et donc faciliter le passage d’un fournisseur à un autre. « La réussite de cette mesure dépendra du standard choisi et de son application », précise le ministère.

Objets connectés: Le risque des pannes transmissibles

Objets connectés: Le risque des pannes transmissibles

Par
Amal Guittoum
Doctorante en Web Sémantique appliqué à l’Internet des objets, Université Grenoble Alpes (UGA), Orange Innovation

Les objets connectés se font aujourd’hui une place dans notre vie quotidienne, des ampoules commandables à distance aux caméras de surveillances connectées. Mais ils sont très vulnérables aux pannes : un objet connecté tombe en panne en moyenne 4 heures par jour à cause de pannes d’alimentation électrique, d’interruptions du réseau ou encore de défaillances du matériel informatique.

Comme leur nom l’indique, ces objets connectés sont interdépendants pour échanger des services et des données – par exemple, l’assistant vocal Alexa doit échanger des informations et contrôler les interrupteurs pour allumer ou éteindre les ampoules à la demande, mais aussi les serrures, ou la machine à café connectée. Par conséquent, une panne sur un objet connecté se propage aux autres… de la même façon que le Covid-19 pour les humains. Par exemple, si votre ampoule connectée tombe en panne, Alexa pourrait être affectée et ne plus répondre à vos requêtes.

Les pannes en cascade engendrent donc des dysfonctionnements d’appareils connectés parfois gérés par des acteurs différents (constructeurs, opérateurs réseau par exemple). La dégradation du service proposé aux utilisateurs tend à générer plus d’appels aux services clients et de sollicitations des techniciens, ce qui augmente le coût de gestion des objets connectés (par exemple, pour l’opérateur Orange, le coût d’un appel client est 20 euros et une intervention technique coûte 100 euros).

Ces pannes peuvent également générer des pertes d’énergie dans les environnements connectés : par exemple, il semble que 25 à 45 % d’énergie des systèmes intelligents de chauffage, ventilation et climatisation est gaspillée en raison de pannes.

La stratégie que nous développons pour soigner les pannes en cascade : repérer la source de la panne et la réparer grâce à des techniciens virtuels qui surveillent chacun un groupe d’objets connectés. Amal Guittoum, Fourni par l’auteur
Les solutions développées par les chercheurs et les opérateurs d’Internet des objets ressemblent en fait aux solutions proposées pour lutter contre le Covid-19 : d’une part, maîtriser les relations « sociales » entre les objets connectés, pour identifier rapidement les « cas contacts » et faciliter le diagnostic ; et d’autre part « vacciner » le réseau d’objets connectés. Pour détecter les pannes, isoler les objets concernés et corriger les pannes en cascade, nous utilisons des « techniciens virtuels ».

L’internet des objets (IoT) est un concept très utilisé actuellement : en France, on le retrouve notamment sous la forme de villes connectées avec des transports « intelligents » ou de bracelets connectés pour surveiller l’état de santé de personnes âgées.

Ces objets connectés font partie d’un seul réseau, appelé « internet des objets ». Ce réseau géant est organisé en sous-réseaux fonctionnels (par exemple le réseau « la maison connectée de Mme Dupont »), dans lesquels les objets connectés sont interdépendants. Ils partagent des « dépendances de service », lorsqu’un objet utilise les services d’un autre (Alexa et l’ampoule), ou encore des « dépendances d’état », lorsque l’état d’un objet dépend de l’état d’un autre (avec une règle d’automatisation, par exemple « ouvrir les fenêtres si le climatiseur est désactivé »).

Les objets connectés collectent des données – par exemple la température ambiante, des signes vitaux, des flux vidéo – et peuvent les transférer aux autres objets et applications pour créer des services intelligents, par exemple un service intelligent pour soigner les personnes âgées, ou un service de surveillance de la maison.

Ces objets peuvent aussi être gérés à distance (avec l’accord de l’utilisateur) et réparés lorsqu’ils tombent en panne.

En effet, si une panne survient sur un objet connecté, elle pourra parfois se propager en cascade sur les objets qui lui sont dépendants. L’impact de ce type de pannes « en cascade » est exacerbé par plusieurs facteurs. Tout d’abord, la grande taille des réseaux d’internet des objets (IoT) avec plus de 70 milliards d’objets connectés dans le monde (estimation pour 2025).

De plus, les objets connectés sont de plus en plus interconnectés – un phénomène accéléré par l’avènement de plates-formes (IFTTT ou SmartThings par exemple) qui permettent aux utilisateurs de créer des règles d’automatisation pour connecter leurs objets entre eux (« si le climatiseur est désactivé, alors ouvrir les fenêtres »).

Le troisième facteur est la gestion fragmentée des objets connectés et de leurs pannes par de nombreux acteurs différents : opérateurs, fournisseurs de service, constructeurs d’objets connectés par exemple, chacun proposant sa propre plate-forme. Chaque opérateur maîtrise seulement une sous-partie des liens de dépendances entre les objets connectés, ce qui complique le diagnostic des pannes en cascade, notamment l’identification de la source (quel objet a provoqué la panne initiale).

Maîtriser les relations sociales entre les objets connectés : un premier pas vers la résolution des pannes en cascade
Le premier pas vers la résolution des pannes en cascade sur les objets connectés est la reconnaissance automatique des liens de dépendances entre les objets connectés : deux objets connectés sont dépendants si l’un utilise les services de l’autre (Alexa est dépendante de l’ampoule connectée, et vice versa).

Nous avons inventé un outil qui permet de reconnaître les liens de dépendances entre les objets connectés.

Notre approche consiste à construire un « jumeau numérique » décrivant les objets et les liens de dépendances entre eux (services et données échangés). Un jumeau numérique représente un aspect du monde réel de façon virtuelle (numérique) et synchronisée.

Ces différentes informations sont décrites à l’aide d’un vocabulaire partagé (ou « ontologie ») que nous avons inventé – un bon moyen pour structurer et exploiter des informations hétérogènes.

En construisant le jumeau virtuel d’une maison « intelligente » pleine d’objets connectés, nous avons développé une preuve de concept : notre simulation permet bien d’identifier automatiquement les dépendances entre les objets connectés, même si celles-ci varient au cours du temps, ce qui n’était pas possible auparavant…..

Vacciner le réseau des objets connectés avec des agents autonomes : une solution automatique pour les pannes en cascade
Puis il faut aussi identifier la source de la panne en cascade et la corriger. Pour cela, nous utilisons des « techniciens virtuels » – des mini-applications autonomes qui surveillent les objets connectés.

Chaque agent veille sur un ensemble d’objets connectés. Lorsqu’un objet tombe en panne, son agent analyse ses symptômes (une température ou un usage de la mémoire anormal par exemple). Ensuite, cet agent utilise un système d’intelligence artificielle pour déterminer le type de la panne et les actions correctives. Si l’agent soignant ne peut pas corriger la panne, par exemple si la panne vient d’un objet géré par un autre agent, il sollicite les autres agents en analysant les liens de dépendances entre les objets, ce qui permet d’identifier la source de la panne et de la corriger.

Numérique : Une loi….auberge espagnole

Numérique : Une loi….auberge espagnole

Une loi de régulation de l’espace numérique sera présentée ce matin au conseil des ministres. Une loi un peu fourre-tout qui mélange un peu tous les problèmes: pour protéger les utilisateurs tout autant que pour assurer la souveraineté numérique. Une sorte de loi auberge espagnole.

Le projet de loi visant à « réguler et sécuriser l’espace numérique » sera présenté ce mercredi matin en conseil des ministres. Condensé de plusieurs mesures discutées ces derniers mois, il vise à éradiquer les comportements qui « sapent la confiance des citoyens dans le numérique et leur font questionner la transition numérique », dixit le ministre, lors d’une conférence de presse. Une problématique un peu courte pour traiter toutes les questions relatives à l’espace numérique.

Le texte, présenté comme transpartisantraite En vrac les problèmes du phishing, du cyberharcèlement, de l’accès à la pornographie par les mineurs ou encore de la concurrence sur le marché du cloud. Le projet se nourrit des récentes textes européens de régulation des plateformes (le DSA et le DMA), de rapports parlementaires (sur la souveraineté numérique et sur la pornographie), et de contributions du conseil national de la refondation (la consultation citoyenne lancée fin 2022). Les mesures qu’il porte -encore imprécises sur certains détails techniques- devraient être discutées au parlement dès cet été.

Comme le rappelle le ministère, la cybermalveillance frappe avant tout les citoyens les plus vulnérables : personnes âgées, enfants et personnes moins éduquées aux enjeux du numérique. « 18 millions de français en ont été victimes d’un acte cybermalveillant, dont la moitié a perdu de l’argent ou subi une usurpation d’identité au passage », chiffre Jean-Noël Barrot.

Le texte prévoit également d’alourdir les sanctions contre un autre fléau de la présence en ligne, le cyberharcèlement. Si une personne est reconnue coupable, elle recevra une peine complémentaire de bannissement des réseaux. « L’objectif est de mettre fin au sentiment d’impunité en ligne en enlevant les chefs de meutes de l’équation, à l’image de ce que fait le dispositif des interdits de stade », précise le ministre. Dernière mesure de ce volet du protection des citoyens : l’encadrement les jeux numériques très spéculatifs, notamment liés au web3, afin d’éviter l’accès aux mineurs et de prévenir les mécanismes de blanchiment d’argent.

les mineurs. Le ministre constate qu’à 12 ans, un tiers des enfants français a déjà été exposé, avec des répercussions psychologiques. « Les sites pornographiques ne vérifient pas l’âge malgré la loi [de 2020, ndlr]. Ils préfèrent les recettes publicitaires et le trafic à la santé des enfants », assène-t-il. Le sujet n’est pas nouveau, et une procédure judiciaire de demande de blocage contre cinq sites est d’ailleurs en cours. Son verdict sera rendu début juillet.

Le dernier volet du projet de loi s’attaque à la mainmise des trois géants américains (Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud) sur le marché du cloud. « Nous voulons mettre fin aux abus de position dominante, et en finir avec la loi du plus fort », ambitionne le ministre. Concrètement, le texte prévoit d’interdire les frais de transfert d’un fournisseur de cloud à un autre, une pratique jugée comme anticoncurrentielle -à ne pas confondre avec les frais de migrations, qui couvrent les frais techniques du passage des données d’un serveur à un autre et des réglages techniques nécessaire.

De plus, le projet prévoit d’encadrer la remise de crédit informatique, une pratique très répandue dans ce marché, qui consiste à fournir gratuitement des services cloud aux clients afin de les fidéliser. « Le crédit informatique, s’il est trop important, est de nature à distordre la concurrence. Nous voulons revenir à la logique d’échantillon, qui n’enferme pas l’entreprise dans un cloud », développe le ministère. Par ailleurs, le texte confie à l’Arcep [le régulateur des télécoms, ndlr] de nouvelles compétences pour accroître l’interopérabilité entre les différents cloud, et donc faciliter le passage d’un fournisseur à un autre. « La réussite de cette mesure dépendra du standard choisi et de son application », précise le ministère.

Loi régulation numérique : Une auberge espagnole

Loi régulation numérique : Une auberge espagnole

Une loi de régulation de l’espace numérique sera présentée ce matin au conseil des ministres. Une loi un peu fourre-tout qui mélange un peu tous les problèmes: pour protéger les utilisateurs tout autant que pour assurer la souveraineté numérique. Une sorte de loi auberge espagnole.

Le projet de loi visant à « réguler et sécuriser l’espace numérique » sera présenté ce mercredi matin en conseil des ministres. Condensé de plusieurs mesures discutées ces derniers mois, il vise à éradiquer les comportements qui « sapent la confiance des citoyens dans le numérique et leur font questionner la transition numérique », dixit le ministre, lors d’une conférence de presse. Une problématique un peu courte pour traiter toutes les questions relatives à l’espace numérique.

Le texte, présenté comme transpartisantraite En vrac les problèmes du phishing, du cyberharcèlement, de l’accès à la pornographie par les mineurs ou encore de la concurrence sur le marché du cloud. Le projet se nourrit des récentes textes européens de régulation des plateformes (le DSA et le DMA), de rapports parlementaires (sur la souveraineté numérique et sur la pornographie), et de contributions du conseil national de la refondation (la consultation citoyenne lancée fin 2022). Les mesures qu’il porte -encore imprécises sur certains détails techniques- devraient être discutées au parlement dès cet été.

Comme le rappelle le ministère, la cybermalveillance frappe avant tout les citoyens les plus vulnérables : personnes âgées, enfants et personnes moins éduquées aux enjeux du numérique. « 18 millions de français en ont été victimes d’un acte cybermalveillant, dont la moitié a perdu de l’argent ou subi une usurpation d’identité au passage », chiffre Jean-Noël Barrot.

Le texte prévoit également d’alourdir les sanctions contre un autre fléau de la présence en ligne, le cyberharcèlement. Si une personne est reconnue coupable, elle recevra une peine complémentaire de bannissement des réseaux. « L’objectif est de mettre fin au sentiment d’impunité en ligne en enlevant les chefs de meutes de l’équation, à l’image de ce que fait le dispositif des interdits de stade », précise le ministre. Dernière mesure de ce volet du protection des citoyens : l’encadrement les jeux numériques très spéculatifs, notamment liés au web3, afin d’éviter l’accès aux mineurs et de prévenir les mécanismes de blanchiment d’argent.

les mineurs. Le ministre constate qu’à 12 ans, un tiers des enfants français a déjà été exposé, avec des répercussions psychologiques. « Les sites pornographiques ne vérifient pas l’âge malgré la loi [de 2020, ndlr]. Ils préfèrent les recettes publicitaires et le trafic à la santé des enfants », assène-t-il. Le sujet n’est pas nouveau, et une procédure judiciaire de demande de blocage contre cinq sites est d’ailleurs en cours. Son verdict sera rendu début juillet.

Le dernier volet du projet de loi s’attaque à la mainmise des trois géants américains (Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud) sur le marché du cloud. « Nous voulons mettre fin aux abus de position dominante, et en finir avec la loi du plus fort », ambitionne le ministre. Concrètement, le texte prévoit d’interdire les frais de transfert d’un fournisseur de cloud à un autre, une pratique jugée comme anticoncurrentielle -à ne pas confondre avec les frais de migrations, qui couvrent les frais techniques du passage des données d’un serveur à un autre et des réglages techniques nécessaire.

De plus, le projet prévoit d’encadrer la remise de crédit informatique, une pratique très répandue dans ce marché, qui consiste à fournir gratuitement des services cloud aux clients afin de les fidéliser. « Le crédit informatique, s’il est trop important, est de nature à distordre la concurrence. Nous voulons revenir à la logique d’échantillon, qui n’enferme pas l’entreprise dans un cloud », développe le ministère. Par ailleurs, le texte confie à l’Arcep [le régulateur des télécoms, ndlr] de nouvelles compétences pour accroître l’interopérabilité entre les différents cloud, et donc faciliter le passage d’un fournisseur à un autre. « La réussite de cette mesure dépendra du standard choisi et de son application », précise le ministère.

Technologies- L’intelligence artificielle et transformation des métiers

Technologies- L’intelligence artificielle et transformation des métiers

Avec l’IA générative devrait être au cœur de tout plan d’entreprise concernant cette technologie d’avenir. Par Xavier Dalloz, consultant spécialisé dans les nouvelles technologies.
Xavier Dalloz dans la Tribune

Un article de plus pour éclairer l’influence de l’intelligence artificielle sur la transformation des métiers. Un papier intéressant bien documenté mais forcément encore un peu court pour illustrer les exemples de changement à venir puisque l’IA n’en est qu’à ses balbutiements

Ollie Forsyth résume très bien l’enjeu de l’IA générative en rappelant que l’intelligence artificielle (IA) est un terme général qui fait référence à toute technologie capable d’un comportement intelligent. Cela peut inclure un large éventail de technologies, allant de simples algorithmes capables de trier des données à des systèmes plus avancés capables d’imiter des processus de pensée de type humain.
Dans ce contexte, l’IA Generative (Gen-AI) est un type spécifique d’IA qui se concentre sur la génération de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique en apprenant à partir d’un grand ensemble de données d’exemples et en utilisant ces connaissances pour générer de nouvelles données similaires aux exemples de l’ensemble de données de formation. Cela se fait à l’aide d’un type d’algorithme d’apprentissage automatique appelé modèle génératif.

Ollie Forsyth classe les types de modèles génératifs de trois façons :

les réseaux antagonistes génératifs (GAN),
les auto-encodeurs variationnels (VAE)
les modèles autorégressifs.
La Gen IA a le potentiel de résoudre de nombreux problèmes importants et va créer des opportunités de business dans de très nombreux domaines, notamment sur les industries créatives. Par exemple :

La Gen-AI peut être utilisée pour créer de nouveaux contenus, tels que de la musique ou des images, qui peuvent être utilisés à diverses fins, telles que fournir aux créatifs plus de flexibilité et d’imagination.
La Gen-AI peut être utilisée pour améliorer les algorithmes d’apprentissage automatique en générant de nouvelles données d’apprentissage.
La Gen-AI va améliorer le travail des créatifs en permettant de créer un contenu plus personnalisé et unique, ou de générer de nouvelles idées et concepts qui n’auraient peut-être pas été possibles sans l’utilisation de l’IA.
Gen-AI est un domaine de recherche et de développement. Par exemple :

Gen-AI peut créer de nouveaux contenus.
o L’un des principaux avantages de Gen-AI est sa capacité à générer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique.

o Cela peut être utilisé pour créer de nouveaux arts, de la musique et d’autres formes d’expression créative, et pour générer des données pour la formation de modèles d’apprentissage automatique.

Gen-AI peut améliorer l’efficacité et la productivité.
o En automatisant la génération de contenu, Gen-AI peut aider à gagner du temps et à réduire le besoin de travail manuel.

closevolume_off
o Cela peut améliorer l’efficacité et la productivité dans une variété de domaines, du journalisme et de la création de contenu à l’annotation et à l’analyse des données.

Gen-AI peut améliorer la qualité du contenu généré.
o Avec les progrès de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel, Gen-AI devient de plus en plus sophistiqué et capable de générer un contenu de haute qualité difficile à distinguer pour les humains du contenu réel.

Gen-AI peut identifier les tendances émergentes et de repérer les opportunités avant qu’elles ne deviennent courantes. Cela pourrait donner par exemple aux commerçants un avantage significatif sur leurs concurrents et entraîner une augmentation des bénéfices.
Les modèles génératifs sont utilisés dans une variété d’applications, y compris la génération d’images, le traitement du langage naturel et la génération de musique. Ils sont particulièrement utiles pour les tâches où il est difficile ou coûteux de générer manuellement de nouvelles données, comme dans le cas de la création de nouvelles conceptions de produits ou de la génération d’un discours réaliste.

ChatGPT (Generative Pretrained Transformer 3) est le meilleur exemple de Gn-AI
Contrairement à un simple assistant vocal comme Siri, ChatGPT est construit sur ce qu’on appelle un LLM (Large Language Model). Ces réseaux de neurones sont formés sur d’énormes quantités d’informations provenant d’Internet pour un apprentissage en profondeur.

Le modèle derrière ChatGPT a été formé sur toutes sortes de contenus Web, y compris les sites Web, les livres, les médias sociaux, les articles de presse, etc., tous affinés dans le modèle linguistique à la fois par l’apprentissage supervisé et le RLHF (Reinforcement Learning From Human Feedback).

GPT-3 et GPT-4 sont des modèles d’IA de traitement du langage de pointe développés par OpenAI. Ils sont capables de générer du texte de type humain et disposent d’un large éventail d’applications, notamment la traduction linguistique, la modélisation linguistique et la génération de texte pour des applications telles que les chatbots. GPT-3 est l’un des modèles d’IA de traitement du langage les plus puissants avec 175 milliards de paramètres.

En plus d’utiliser GPT-4 pour construire des phrases et de la prose en fonction du texte qu’il a étudié, Auto-GPT est capable de naviguer sur Internet et d’inclure les informations qu’il y trouve dans ses calculs et sa sortie. Auto-GPT peut aussi être utilisé pour s’améliorer. Il peut créer, évaluer, réviser et tester des mises à jour de son propre code qui peuvent potentiellement le rendre plus performant et efficace.

Plus concrètement, voici les principaux exemples d’applications de ChatGPT :

Itinéraires de voyage :
o ChatGPT peut proposer ses recommandations de voyage qui est comparables à celles produites par un conseiller avec des années d’expérience. ChatGPT fournit des réponses convaincantes à des questions telles que « Quel est le meilleur hôtel de luxe à Paris ? ». Mais il manque la nuance qui vient du lien personnel qu’un conseiller entretient avec son client.

Rédaction d’articles :
o ChatGPT compose la structure de l’article et génère des idées et en crée les grandes lignes. ChatGPT est capable d’apprendre en mobilisant une infinité de sources du web : forums de discussion, sites d’information, livres, réseaux sociaux, encyclopédies, etc.

o ChatGPT permet de créer du contenu plus rapidement et plus efficacement et de générer des brouillons d’articles ou d’histoires. Cela peut faire gagner du temps et permettre aux créatifs de se concentrer sur les aspects les plus importants de leur travail.

Écriture de code :
o ChatGPT crée des applications sans une intervention humaine. ChatGPT peut également découvrir les erreurs dans le code qui ne fonctionne pas. Trouver ces erreurs peut être à la fois difficile et fastidieux pour les développeurs.

Gestion de projet :
o ChatGPT est capable de générer des plannings adaptés à la portée de projets de construction simples. Par exemple, des universitaires de l’Université de New York à Abu Dhabi ont fourni à l’IA un plan d’étage, une liste de tâches et un énoncé de portée. Ils ont découvert que, même s’il n’était pas parfait, ChatGPT était en mesure d’aider à la gestion et à la réalisation de projet.

Exemple d’applications de ChatGPT pour faire gagner du temps :.

Organisation à domicile
o ChatGPT peut recommander des solutions de rangement pour maximiser notre espace. Cela permettra d’économiser de l’argent en évitant les achats inutiles d’articles qui pourraient ne pas répondre à nos besoins.

Amélioration de l’habitat
o Avec ChatGPT, on pourra accéder à des guides étape par étape et à des tutoriels de bricolage pour divers projets de rénovation domiciliaire. Le modèle d’IA peut également aider à identifier les bons outils et matériaux pour son projet, en nous assurant d’avoir tout ce dont on a besoin avant de commencer.

Santé et bien-être
o ChatGPT peut proposer des séances d’entraînement adaptées à son style de vie et à ses préférences.

o Il peut également suggérer des habitudes de soins personnels et des pratiques de pleine conscience pour aider à réduire le stress, améliorer la concentration et améliorer son humeur générale.

Divertissement et loisirs
o ChatGPT peut proposer diverses formes de divertissement pour nous aider à à se détendre.

o ChatGPT peut suggérer de nouveaux passe-temps ou des projets créatifs qui correspondent à vos intérêts et offrir des conseils étape par étape pour nous aider à démarrer. En explorant de nouvelles activités et intérêts, on découvrira peut-être de nouvelles passions et perspectives qui pourront enrichir notre vie personnelle et professionnelle.

Planification de voyage
o ChatGPT peut nous aider à trouver des expériences de voyage virtuelles, à créer des itinéraires instantanés et à suggérer des visites ou des activités pour nous aider à satisfaire son envie de voyager tout en restant en sécurité chez soi .

o ChatGPT peut également nous aider à planifier un séjour, où on pourra explorer la région et profiter des attractions, restaurants et activités à proximité. Il peut suggérer des ressources liées aux voyages, telles que des blogs et des sites Web de voyage, pour nous aider à rester informé des restrictions de voyage, des mesures de sécurité et d’autres informations importantes.

Un autre exemple de ChatGPT est de permettre aux constructeurs automobiles de faciliter l’achat de voitures avec la fourniture d’un service client via des conversations de chatbot générées par l’IA. Fiat Chrysler, par exemple, utilise ChatGPT pour créer des publicités pour ses véhicules qui sont à la fois personnalisées et attrayantes. L’algorithme ChatGPT produit des publicités en analysant les données des campagnes précédentes, puis en les adaptant à des acheteurs spécifiques sans intervention humaine. Cela permet à Fiat de cibler différents types de clients avec des publicités plus détaillées tout en économisant du temps et de l’argent sur leur production.

Notons aussi que la réussite de toutes ces applications passe par la formulation sans ambiguïté de la question posée à ChatGPT. Les usagers de ChatGPT devront donc devenir des « problématiciens ». En paraphrasant Boileau : Ce que l’on énonce clairement, ChatGPT peut donner une réponse avec les mots…

Pour résumer, Google est le moteur de recherche de référence. ChatGPT sera probablement le futur moteur de trouvage.

L’IA et transformation des métiers

L’IA et transformation des métiers

Avec l’IA générative devrait être au cœur de tout plan d’entreprise concernant cette technologie d’avenir. Par Xavier Dalloz, consultant spécialisé dans les nouvelles technologies.
Xavier Dalloz dans la Tribune

Un article de plus pour éclairer l’influence de l’intelligence artificielle sur la transformation des métiers. Un papier intéressant bien documenté mais forcément encore un peu court pour illustrer les exemples de changement à venir puisque l’IA n’en est qu’à ses balbutiements

Ollie Forsyth résume très bien l’enjeu de l’IA générative en rappelant que l’intelligence artificielle (IA) est un terme général qui fait référence à toute technologie capable d’un comportement intelligent. Cela peut inclure un large éventail de technologies, allant de simples algorithmes capables de trier des données à des systèmes plus avancés capables d’imiter des processus de pensée de type humain.
Dans ce contexte, l’IA Generative (Gen-AI) est un type spécifique d’IA qui se concentre sur la génération de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique en apprenant à partir d’un grand ensemble de données d’exemples et en utilisant ces connaissances pour générer de nouvelles données similaires aux exemples de l’ensemble de données de formation. Cela se fait à l’aide d’un type d’algorithme d’apprentissage automatique appelé modèle génératif.

Ollie Forsyth classe les types de modèles génératifs de trois façons :

les réseaux antagonistes génératifs (GAN),
les auto-encodeurs variationnels (VAE)
les modèles autorégressifs.
La Gen IA a le potentiel de résoudre de nombreux problèmes importants et va créer des opportunités de business dans de très nombreux domaines, notamment sur les industries créatives. Par exemple :

La Gen-AI peut être utilisée pour créer de nouveaux contenus, tels que de la musique ou des images, qui peuvent être utilisés à diverses fins, telles que fournir aux créatifs plus de flexibilité et d’imagination.
La Gen-AI peut être utilisée pour améliorer les algorithmes d’apprentissage automatique en générant de nouvelles données d’apprentissage.
La Gen-AI va améliorer le travail des créatifs en permettant de créer un contenu plus personnalisé et unique, ou de générer de nouvelles idées et concepts qui n’auraient peut-être pas été possibles sans l’utilisation de l’IA.
Gen-AI est un domaine de recherche et de développement. Par exemple :

Gen-AI peut créer de nouveaux contenus.
o L’un des principaux avantages de Gen-AI est sa capacité à générer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique.

o Cela peut être utilisé pour créer de nouveaux arts, de la musique et d’autres formes d’expression créative, et pour générer des données pour la formation de modèles d’apprentissage automatique.

Gen-AI peut améliorer l’efficacité et la productivité.
o En automatisant la génération de contenu, Gen-AI peut aider à gagner du temps et à réduire le besoin de travail manuel.

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o Cela peut améliorer l’efficacité et la productivité dans une variété de domaines, du journalisme et de la création de contenu à l’annotation et à l’analyse des données.

Gen-AI peut améliorer la qualité du contenu généré.
o Avec les progrès de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel, Gen-AI devient de plus en plus sophistiqué et capable de générer un contenu de haute qualité difficile à distinguer pour les humains du contenu réel.

Gen-AI peut identifier les tendances émergentes et de repérer les opportunités avant qu’elles ne deviennent courantes. Cela pourrait donner par exemple aux commerçants un avantage significatif sur leurs concurrents et entraîner une augmentation des bénéfices.
Les modèles génératifs sont utilisés dans une variété d’applications, y compris la génération d’images, le traitement du langage naturel et la génération de musique. Ils sont particulièrement utiles pour les tâches où il est difficile ou coûteux de générer manuellement de nouvelles données, comme dans le cas de la création de nouvelles conceptions de produits ou de la génération d’un discours réaliste.

ChatGPT (Generative Pretrained Transformer 3) est le meilleur exemple de Gn-AI
Contrairement à un simple assistant vocal comme Siri, ChatGPT est construit sur ce qu’on appelle un LLM (Large Language Model). Ces réseaux de neurones sont formés sur d’énormes quantités d’informations provenant d’Internet pour un apprentissage en profondeur.

Le modèle derrière ChatGPT a été formé sur toutes sortes de contenus Web, y compris les sites Web, les livres, les médias sociaux, les articles de presse, etc., tous affinés dans le modèle linguistique à la fois par l’apprentissage supervisé et le RLHF (Reinforcement Learning From Human Feedback).

GPT-3 et GPT-4 sont des modèles d’IA de traitement du langage de pointe développés par OpenAI. Ils sont capables de générer du texte de type humain et disposent d’un large éventail d’applications, notamment la traduction linguistique, la modélisation linguistique et la génération de texte pour des applications telles que les chatbots. GPT-3 est l’un des modèles d’IA de traitement du langage les plus puissants avec 175 milliards de paramètres.

En plus d’utiliser GPT-4 pour construire des phrases et de la prose en fonction du texte qu’il a étudié, Auto-GPT est capable de naviguer sur Internet et d’inclure les informations qu’il y trouve dans ses calculs et sa sortie. Auto-GPT peut aussi être utilisé pour s’améliorer. Il peut créer, évaluer, réviser et tester des mises à jour de son propre code qui peuvent potentiellement le rendre plus performant et efficace.

Plus concrètement, voici les principaux exemples d’applications de ChatGPT :

Itinéraires de voyage :
o ChatGPT peut proposer ses recommandations de voyage qui est comparables à celles produites par un conseiller avec des années d’expérience. ChatGPT fournit des réponses convaincantes à des questions telles que « Quel est le meilleur hôtel de luxe à Paris ? ». Mais il manque la nuance qui vient du lien personnel qu’un conseiller entretient avec son client.

Rédaction d’articles :
o ChatGPT compose la structure de l’article et génère des idées et en crée les grandes lignes. ChatGPT est capable d’apprendre en mobilisant une infinité de sources du web : forums de discussion, sites d’information, livres, réseaux sociaux, encyclopédies, etc.

o ChatGPT permet de créer du contenu plus rapidement et plus efficacement et de générer des brouillons d’articles ou d’histoires. Cela peut faire gagner du temps et permettre aux créatifs de se concentrer sur les aspects les plus importants de leur travail.

Écriture de code :
o ChatGPT crée des applications sans une intervention humaine. ChatGPT peut également découvrir les erreurs dans le code qui ne fonctionne pas. Trouver ces erreurs peut être à la fois difficile et fastidieux pour les développeurs.

Gestion de projet :
o ChatGPT est capable de générer des plannings adaptés à la portée de projets de construction simples. Par exemple, des universitaires de l’Université de New York à Abu Dhabi ont fourni à l’IA un plan d’étage, une liste de tâches et un énoncé de portée. Ils ont découvert que, même s’il n’était pas parfait, ChatGPT était en mesure d’aider à la gestion et à la réalisation de projet.

Exemple d’applications de ChatGPT pour faire gagner du temps :.

Organisation à domicile
o ChatGPT peut recommander des solutions de rangement pour maximiser notre espace. Cela permettra d’économiser de l’argent en évitant les achats inutiles d’articles qui pourraient ne pas répondre à nos besoins.

Amélioration de l’habitat
o Avec ChatGPT, on pourra accéder à des guides étape par étape et à des tutoriels de bricolage pour divers projets de rénovation domiciliaire. Le modèle d’IA peut également aider à identifier les bons outils et matériaux pour son projet, en nous assurant d’avoir tout ce dont on a besoin avant de commencer.

Santé et bien-être
o ChatGPT peut proposer des séances d’entraînement adaptées à son style de vie et à ses préférences.

o Il peut également suggérer des habitudes de soins personnels et des pratiques de pleine conscience pour aider à réduire le stress, améliorer la concentration et améliorer son humeur générale.

Divertissement et loisirs
o ChatGPT peut proposer diverses formes de divertissement pour nous aider à à se détendre.

o ChatGPT peut suggérer de nouveaux passe-temps ou des projets créatifs qui correspondent à vos intérêts et offrir des conseils étape par étape pour nous aider à démarrer. En explorant de nouvelles activités et intérêts, on découvrira peut-être de nouvelles passions et perspectives qui pourront enrichir notre vie personnelle et professionnelle.

Planification de voyage
o ChatGPT peut nous aider à trouver des expériences de voyage virtuelles, à créer des itinéraires instantanés et à suggérer des visites ou des activités pour nous aider à satisfaire son envie de voyager tout en restant en sécurité chez soi .

o ChatGPT peut également nous aider à planifier un séjour, où on pourra explorer la région et profiter des attractions, restaurants et activités à proximité. Il peut suggérer des ressources liées aux voyages, telles que des blogs et des sites Web de voyage, pour nous aider à rester informé des restrictions de voyage, des mesures de sécurité et d’autres informations importantes.

Un autre exemple de ChatGPT est de permettre aux constructeurs automobiles de faciliter l’achat de voitures avec la fourniture d’un service client via des conversations de chatbot générées par l’IA. Fiat Chrysler, par exemple, utilise ChatGPT pour créer des publicités pour ses véhicules qui sont à la fois personnalisées et attrayantes. L’algorithme ChatGPT produit des publicités en analysant les données des campagnes précédentes, puis en les adaptant à des acheteurs spécifiques sans intervention humaine. Cela permet à Fiat de cibler différents types de clients avec des publicités plus détaillées tout en économisant du temps et de l’argent sur leur production.

Notons aussi que la réussite de toutes ces applications passe par la formulation sans ambiguïté de la question posée à ChatGPT. Les usagers de ChatGPT devront donc devenir des « problématiciens ». En paraphrasant Boileau : Ce que l’on énonce clairement, ChatGPT peut donner une réponse avec les mots…

Pour résumer, Google est le moteur de recherche de référence. ChatGPT sera probablement le futur moteur de trouvage.

Intox Internet: 30 gros influenceurs épinglés pour fraude commerciale et fiscale

Intox Internet: 30 gros influenceurs épinglés pour fraude commerciale et fiscale

Sur les 50 influenceurs contrôlés au cours du premier trimestre 2023, 30 étaient en situation d’infraction.

Sur France Info, Bruno Le Maire a dévoilé mercredi matin les résultats de la dernière campagne de la Direction générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des fraudes (DGCCRF) à leur encontre.

Sur les 50 influenceurs contrôlés au cours du premier trimestre 2023, 30 étaient en situation d’infraction, passible de poursuite pour pratiques commerciales trompeuses. Le signe pour Bruno Le Maire d’un besoin urgent de régulation du secteur. Et ce pour empêcher qu’il ne devienne un «Far West» numérique. Le ministre de l’Économie compte même placarder publiquement les noms des influenceurs fautifs.

À la demande de Bercy, la DGCCRF a musclé les contrôles depuis décembre 2022, au point d’en avoir réalisé autant en un trimestre que pendant toute l’année dernière. Dans les 30 influenceurs en état d’infractions, «aucun n’était transparent quant au caractère commercial de sa démarche et l’identité de la personne pour le compte de laquelle il agissait», précise l’autorité de contrôle des fraudes dans un communiqué. En découlera le «prononcé de 18 injonctions de cesser des pratiques illicites, et à 16 procès-verbaux pénaux». Et le communiqué confirme que «Bruno Le Maire et la DGCCRF rendront publiques les mesures prises à l’encontre de certains influenceurs dans une optique de sensibilisation aux enjeux de loyauté».

Le 9 mai, une proposition de loi visant à lutter contre les arnaques et les dérives des influenceurs sur les réseaux sociaux sera votée au Sénat, après avoir été adoptée à l’unanimité à l’Assemblée Nationale. Ce texte devrait donner «un cadre clair et plus sécurisant pour le consommateur», renforcer les pouvoirs de la DGCCRF pour faire cesser plus rapidement les comportements illicites, et réaffirmer «les obligations des plateformes numériques [...] concernant la lutte contre les contenus illicites et la modération des comptes d’influenceurs».

Société-Intelligence artificielle et emploi ?

Société-Intelligence artificielle et emploi ?

Un papier de Gilles Babinet dans la Tribune évoque l’interaction entre intelligence artificielle, emploi et productivité. Un papier qui se veut optimiste si on sait utiliser toutes les potentialités de l’IA et réguler cette véritable révolution technologique. Un papier qui cependant demeure relativement général , théorique et un peu confus , ce qui peut s’expliquer par une technologie tout juste naissante dont il est difficile de prévoir les développements et les conséquences NDLR.

La France ne doit pas suivre la CNIL italienne qui a la première posé le débat sur l’interdiction de ChatGPT; Etant un pays où l’expertise de recherche en IA est l’une des meilleures au monde, il existe une opportunité unique de développer de nouveaux business, notamment en lien avec le climat.
d’après Gilles Babinet

Dans une interview récente, l’activiste Tristan Harris révélait que plus de 10% des chercheurs en IA estiment que celle-ci pourrait sonner le glas de l’humanité. Plus récemment une pétition, signée par plus de mille personnalités, invitait les principales plateformes d’intelligence artificielle avancée à mettre leurs développements sur pause. De nombreux penseurs ou polémistes, comme Gaspard Koenig, l’Israélien Yuval Harari… nous mettent en garde contre les risques de dévoiement de notre civilisation si nous ne réagissons pas rapidement. Et dernièrement, c’est la CNIL italienne qui a « interdit » ChatGPT.

Il y a effectivement lieu de se préoccuper : dès aujourd’hui, cybercrimes, extorsions effectuées à l’aide de vidéos postiches faites avec de l’IA, influence politique à renfort d’images saisissantes de réalisme, mais pour autant fausses sont en explosion. L’émotion prend de surcroit le dessus et notre capacité à vérifier l’information est fortement altérée ; loin est le temps où un éditeur faisait revoir chaque citation d’un journaliste pour s’assurer de la véracité de ce qui était publié. La profusion de contenus a mis à bas la valeur de cette pratique.

La vérité est en danger. On peut ainsi frémir en se remémorant l’une des hypothèses du paradoxe de Fermi : si les extraterrestres ne sont pas déjà là, c’est qu’ils pourraient s’être autodétruits au fur et à mesure qu’ils en sont venus à maîtriser des technologies de plus en plus sophistiquées.

En France, où le conservatisme technologique reste marqué (songeons aux réactions contre le compteur Linky, la 5G, l’importance du décroissantisme…), les critiques visent de surcroît le mercantilisme qui oriente ces technologies. Et il est vrai que l’inquiétude est légitime.

« Nous sommes une entreprise sans but lucratif œuvrant au loin des enjeux de performance financière, pour le bien de l’ensemble de l’humanité », affirmait OpenAI.

Rien de tout cela n’est resté vrai. C’est désormais une entreprise privée, ne publiant plus son code informatique et dont les préoccupations sont plus de répondre aux demandes de son client Microsoft : accélérer le temps de réponse, voir identifier une façon d’insérer de la publicité dans ses « prompts »…

Ces critiques font donc du sens, mais elles s’inscrivent dans un contexte mondialisé, ce qui limite immensément notre capacité à autonomiser le destin des nations. Tout le monde souhaite l’avènement d’une technologie informationnelle européenne, mais concrètement, qui est prêt à se passer des services numériques américains ? Quel est le pouvoir politique prêt à subir l’opprobre du citoyen-consommateur lorsqu’on aura interdit ChatGTP, Bing-Microsoft, Google-Bard et consort ? Qui est prêt à discriminer -c’est à dire bloquer- les adresses IP de ces services, au risque d’être accusé d’autoritarisme de la part d’associations à l’avant-garde des libertés numériques ? Qui est prêt à remettre en cause le volet services des accords de l’OMC, signé en 2001 avec enthousiasme par 141 pays au prétexte de « faire une pause » ?

Il faut observer ces jours-ci les réactions sur les réseaux sociaux à la mise en œuvre d’une loi qui renchérira les cours du transport de l’e-commerce, espérant ralentir Amazon et sauver les petits libraires. Au-delà, avoir des réserves à l’égard de ces services et les contraindre à adopter des règles complexes n’est en rien une garantie de préservation du « singularisme » européen. Le RGPD —le règlement européen sur les données personnelles— devrait à cet égard nous servir de leçon : loin de ralentir les grandes entreprises digitales, il leur a donné l’avantage. Celles-ci ont pu se mettre rapidement en conformité avec ce texte grâce à leurs immenses moyens, laissant loin derrière les plus petits acteurs se débattre dans le méandre technocratique ainsi créé.

Cette approche conservatrice est d’autant plus dommage que rien ne semble inexorable, bien au contraire. Car ces technologies numériques prennent tout le monde par surprise, y compris les plus avancés, à commencer par Google et Meta, qui bien que disposant de projets équivalents, voire supérieurs, semblent comme des lapins pris dans les phares d’une voiture vis-à-vis de chatGPT. La nature « rupturiste » de ce type de services (ils redéfinissent le cadre de jeu) permet à une nouvelle génération d’acteurs de profiter de ce nouveau cycle pour lancer leurs offres avec un grand potentiel de succès. L’opportunité peut être comparée à celle qu’a représentée l’émergence d’une grande technologie comme l’électricité ; pour l’instant, les gains de productivité potentiels sont hypothétiques, bien que vraisemblablement immenses.

Des gains de productivité massifs
Une situation qui reproduit ce que l’on observait en 1870, lorsque les critiques à l’électrification de l’éclairage de l’avenue de l’Opéra dénonçait une technologie sans avenir, dangereuse et socialement contestable pour mettre en danger le travail des allumeurs de réverbères. Pour l’instant, si les applications à base de Large Langage Model (LLM) semblent dominer, d’autres architectures d’IA vont envahir le monde industriel, le transport, la distribution, la médecine, etc. La nature systémique de l’IA, c’est à dire s’appliquant largement aux différentes activités de notre civilisation, est difficile à contester.

Des gains de productivité massifs et visibles sur le plan macroéconomique sont probablement sur le point de se manifester, avec leurs conséquences inéluctables sur l’emploi (dans un premier temps) et l’organisation sociale. Il est dans ce cadre important de noter que ces technologies d’IA arrivent à un moment particulier, celui d’une crise environnementale mondiale qui va nécessiter une coordination globale à l’échelle de l’humanité. En permettant d’amener les gains de productivité qui nous font défaut pour adresser ce défi au coût s’exprimant en milliers de milliards de dollars, elles pourraient éviter qu’il soit nécessaire de fortement réduire nos ressources individuelles pour répondre à ce défi.

Non seulement ces technologies pourraient nous permettre de produire plus en travaillant moins, mais elles pourraient directement avoir une forte contribution dans les sujets de décarbonation et de préservation de l’environnement, faisant ainsi mentir les décroissants les plus affirmés. Il serait aisément possible d’aller de l’avant à quelques conditions toutefois.

Des années durant le World Economic Forum a classé la France comme l’un des pays les plus pessimistes au monde : recréer une foi commune dans le progrès passe par une meilleure éducation et une meilleure compréhension des enjeux scientifiques et technologiques, qui sera déterminant pour embrasser ces technologies avec recul et raison. Un défi à l’échelle d’une génération, mais qui ne place pas la France dans une posture idéale à l’instant où le monde accélère.

Les pays qui devraient bénéficier de cette transition schumpétérienne pourraient être ceux qui seront les plus capables d’articuler régulation et innovation. Avoir un droit social qui protège autant le spécialiste en intelligence artificielle (dont le métier ne sera pas menacé avant longtemps) que le traducteur ou le journaliste n’a pas de sens dans un contexte d’accélération de l’histoire. Il faut avoir à l’esprit qu’une faible régulation sociale durant la majorité du XIXe siècle, lorsque les gains de productivité croissaient fortement a abouti a une exploitation inégalée du prolétariat, qui ne cessera que lorsque des droits sociaux et spécifiques à chaque branche seront mis en place, le plus souvent de façon impérative. Enfin cette régulation devra nécessairement être plus technologique, c’est-à-dire rentrer dans le détail des algorithmes, des biais qu’ils induisent…

IA et climat, une chance pour la France
Le statut des technologies d’IA est provisoire : l’absence de sources, souvent dénoncé, par exemple, peut être résolu, en fournissant des connecteurs qui permettent d’accéder aux contenus qui ont permis d’aboutir aux attendus fournis par la machine, en organisant une qualification des sources qui alimentent l’IA, etc. De surcroît, de nombreux champs de recherche vont permettre des innovations au potentiel important, comme l’IA symbolique (un domaine faiblement exploité) qui permettrait de mieux piloter les règles appliquées à ces machines. Investir largement ces technologies ne peut qu’être au bénéfice des nations qui le feront de façon massive.

Le croisement de l’IA et des métiers l’environnement offre des perspectives ébouriffantes, et représente un terrain où la France pourrait se spécialiser plus qu’aucun autre pays, disposant déjà de nombreux leaders dans ce dernier domaine. Qu’en conclure ? En premier lieu que rien n’est joué, mais que le protectionnisme moral et économique ne marchera pas. Il faut donc à la fois rentrer dans la danse, mais également interpréter l’aria à notre façon. En étant un pays où l’expertise de recherche en IA est l’une des meilleures au monde, un pays qui connait un frémissement dans le secteur technologique et qui dispose d’une forte expertise dans les métiers de l’environnement, il existe une opportunité unique. À nous de la saisir.