Underscore_

Voitures autonomes, exoplanètes, reconstitution 3D : la vision par ordinateur bouleverse tout.

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Suivi général : Michaël de Marliave

Rédacteur en chef : Matthieu Lambda

En plateau : Michaël de Marliave, Tiffany Souterre, et Jean Ponce

Montage : Vincent Carbonneau

Directeur de production et stratégie : Charles-Antoine d'Adhémar

Régisseur : Pierre-Paul Tampé

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🎥 Suivez l'émission en direct: https://www.twitch.tv/Micode (c'est 1 mercredi sur 2 à 19h)

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Une nouvelle génération de modèles de vision permet d’anticiper la suite d’une vidéo, jusqu’à plusieurs dizaines d’images à l’avance. Avec Jean Ponce, référence mondiale en vision par ordinateur, on explique comment les machines perçoivent le monde, interprètent les mouvements et apprennent à prédire ce qui va se passer. Les applications à la clé : voitures autonomes, détection d’exoplanètes, reconstitution 3D, compression vidéo et robotique.

Sources

• YouTube : vidéo de référence
• Meta AI — V‑JEPA (blog)
• Projet WALDO
• Enhance Lab

En plateau

• Michaël de Marliave — animateur
• Tiffany Souterre — chroniqueuse
• Jean Ponce — invité

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➤ Pour le Merch Micode et Underscore_ : https://traphic.fr/collections/micode

⚠️ Précommandes avant le 15 Janvier !

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Peut-on retrouver l’endroit exact d’une image grâce à l’IA ? Avec Nicolas Dufour, on explore un modèle capable de géolocaliser des photos en quelques secondes, d’identifier l’origine d’espèces rares et même de briller à GeoGuessr, le tout entraîné sur un simple GPU. On décortique ses données, ses méthodes et les impacts pour l’OSINT, la recherche et la vie privée.

Sources

• Plonk — démo sur Hugging Face
• Plonk — dépôt GitHub
• OSV5M — page du projet
• Plonk — page et démo

En plateau

• Michaël de Marliave — animateur
• Tiffany Souterre — chroniqueuse
• Nicolas Dufour — invité

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Vous pensiez vos photos anonymes ? Cette IA peut retrouver leur localisation exacte en analysant les moindres détails.

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Suivi général : Michaël de Marliave

Rédacteur en chef : Matthieu Lambda

En plateau : Michaël de Marliave, Matthieu Lambda, et Wassim Bouaziz

Directeur de production et stratégie : Charles-Antoine d'Adhémar

Directeur technique : Pierre-Paul Tampé, avec l'aide de Till de Roquefeuil

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Quand vos données d'entraînement deviennent des armes contre vos propres IA.

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Suivi général : Michaël de Marliave

Rédacteur en chef : Matthieu Lambda

En plateau : Michaël de Marliave, Matthieu Lambda, et Wassim Bouaziz

Directeur de production et stratégie : Charles-Antoine d'Adhémar

Directeur technique : Pierre-Paul Tampé, avec l'aide de Till de Roquefeuil

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Ce test génétique que vous avez peut-être fait a permis d'arrêter un assassin... mais à quel prix ?

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Article sur la Nouvelle-Zélande : https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37501230/

Article sur les demandes de rabins : https://www.haaretz.com/israel-news/2019-02-04/ty-article/.premium/israeli-rabbinate-accused-of-using-dna-testing-to-prove-jewishness/0000017f-da75-d938-a17f-fe7f67c40000 et https://www.theguardian.com/lifeandstyle/2019/jun/12/what-does-it-mean-to-be-genetically-jewish

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Suivi général : Michaël de Marliave

Rédacteur en chef : Matthieu Lambda

En plateau : Matthieu Lambda, Tiffany Souterre, et Viviane Lalande

Directeur de production et stratégie : Charles-Antoine d'Adhémar

Directeur technique : Till de Roquefeuil & Pierre-Paul Tampé

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On explore comment des modèles de langage peuvent être sabotés de l’intérieur via leurs données d’entraînement, jusqu’à déclencher des comportements malveillants à une date ou dans un contexte précis. Avec Wassim Bouaziz, doctorant entre Polytechnique et Meta, nous expliquons les principes des portes dérobées et des déclencheurs cachés, et ce que cela implique pour la sécurité et l’alignement des assistants IA. Vous découvrirez des pistes de détection et de mitigation, et pourquoi la conception des jeux de données peut se retourner contre vos propres systèmes.

En plateau

• Michaël de Marliave — animateur
• Matthieu Lambda — chroniqueur
• Wassim Bouaziz — invité

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Des espions légaux s'infiltrent dans les entreprises pour révéler vos failles de sécurité les plus terrifiantes

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Deux chercheurs présentent GAIA, un benchmark qui évalue la capacité des IA à mener des recherches complexes et à raisonner étape par étape. On explore ce que les “thinking models” et l’usage d’outils (web, PDF, images) changent vraiment, et pourquoi cela débloque des résultats concrets. Ils détaillent aussi la “sauce secrète” derrière Deep Research d’OpenAI et comparent ces approches aux autres méthodes du marché.

Sources

• Article central
• Autre ressource intéressante

En plateau

• Michaël de Marliave — animateur
• Grégoire Mialon — invité
• Clémentine Fourrier — invité

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Plafond de verre de l'IA : et si tout était une question de mesure ?

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