ZD Tech : tout comprendre en moins de 3 minutes avec ZDNet

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  • SeeLight S1, le nouveau robot humanoïde dopé à l'IA qui s'apprête à faire les corvées à votre place

    Direction la Chine où vient d'être déployé le tout premier robot humanoïde domestique dopé à l'intelligence artificielle.

    On est très loin du simple aspirateur automatique

    Il s'appelle SeeLight S1, et il est conçu par l'entreprise GigaAI.

    Et croyez-moi, on est très loin du simple aspirateur automatique. Loin de la robotique industrielle, où la machine répète inlassablement le même mouvement dans un environnement sous cloche, le SeeLight S1 casse ce paradigme grâce à ce que le fabricant appelle l'IA incarnée.

    Concrètement, le robot est équipé d'un modèle d'intelligence artificielle nommé GigaBrain 1, qui agit comme un véritable cerveau.

    Et il ne suit pas un script préétabli.

    Il analyse la tâche, comprend son environnement direct et planifie lui-même la trajectoire de ses bras pour accomplir des missions complexes, comme cuisiner, plier du linge ou faire un lit.

    Bref, les modèles d'IA passent de la simple génération de texte à la prise de décision physique en milieu instable.

    Mais attention, la technologie ne suffit pas, il faut un modèle économique.

    Une stratégie d'acquisition par la donnée

    Et c'est notre deuxième point.

    Comment vendre un robot qui coûte aujourd'hui près de vingt-huit mille euros l'unité ?

    GigaAI a choisi une stratégie d'acquisition par la donnée. En clair, l'entreprise va déployer gratuitement une centaine de ces robots dans des appartements pour des tests en conditions réelles.

    L'objectif n'est pas de faire du chiffre d'affaires immédiat, mais d'acheter de la donnée d'usage.

    Oui car les environnements domestiques sont chaotiques, avec des enfants, des animaux, des obstacles imprévus.

    En plaçant ces machines gratuitement chez des utilisateurs cibles, GigaAI récupère des millions de points de données pour entraîner son modèle face aux imprévus, tout en bâtissant la confiance du grand public.

    Maîtriser toute la chaîne de valeur

    Enfin, le troisième levier est éminemment stratégique et industriel.

    Derrière ce lancement, c'est toute une région chinoise qui se positionne. La province du Hubei a mis en place un fonds d'investissement de plus d'un milliard d'euros dédié à l'industrie de la robotique humanoïde.

    La volonté est évidemment de maîtriser toute la chaîne de valeur, du capteur logiciel aux moteurs physiques. Et cette intégration verticale agressive a un but très précis. GigaAI prévoit d'ouvrir sa propre usine dès la fin de l'année pour diviser par deux le coût de fabrication de son robot avant l'été prochain.

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    4 min
  • Ce que l'accident inédit d'un bus autonome en Suède nous apprend sur les dangers d'une IA trop prudente

    Aujourd'hui, direction la Suède, pour analyser une collision routière qui fait du bruit. Et ce n'est pas seulement la collision d'un bus et d'un tramway, mais celle de l'innovation face à la réalité du terrain.

    Un véritable cas d'école

    La scène se déroule il y a quelques jours dans la bonne ville de Göteborg.

    Un bus autonome, fraîchement autorisé à embarquer ses premiers passagers, freine brusquement. Un tramway qui le suit le percute par l'arrière. Bilan, aucun blessé, mais le véhicule est immédiatement retiré de la circulation.

    Et derrière l'anecdote, c'est un véritable cas d'école.

    Car elle met en lumière le fait que les intelligences artificielles de conduite sont programmées pour une prudence absolue.

    Face à l'imprévu, elles s'arrêtent. Mais dans un trafic ouvert, cette prudence algorithmique devient paradoxalement un danger pour les conducteurs humains qui anticipent la fluidité, pas le respect tatillon et millimétré du code de la route.

    En clair, la performance d'un système autonome ne s'évalue pas en laboratoire, mais dans sa capacité à cohabiter avec l'irrationalité et les normes humaines.

    Le casse-tête de la mise à l'échelle

    Et c'est ce qui nous amène au deuxième levier stratégique de cette affaire, c'est à dire le casse-tête de la mise à l'échelle.

    Car si ce bus circulait, c'est grâce à une dérogation locale. Et en Europe, à ce jour, il n'existe toujours pas d'autorisation globale pour le déploiement commercial de robotaxis ou de navettes autonomes.

    En clair, chaque ville, chaque trajet exige son propre laissez-passer.

    En clair, on reste coincé dans l'ère des preuves de concept éternelles, incapable de transformer l'essai en un véritable modèle d'affaires paneuropéen.

    L'agent autonome manque cruellement de contexte métier

    Enfin, ce choc des réalités dépasse le secteur des transports. Et c'est notre troisième point. Toujours en Suède, à Stockholm cette fois, une autre expérimentation a récemment tourné à la farce.

    Un café a en effet confié sa gestion à Mona, une cyber-manageuse propulsée par une IA.

    Et le résultat est tout simplement catastrophique.

    La machine multiplie les commandes absurdes et bafoue allègrement le droit du travail local.

    Bref, que ce soit pour piloter un véhicule lourd ou gérer des ressources humaines, l'agent autonome manque cruellement de contexte métier. Déployer une telle technologie sans lui imposer des garde-fous stricts, liés aux régulations sociales ou à la physique du monde réel, conduit inévitablement à l'accident industriel ou juridique. Certes, l'innovation nécessite de l'audace, mais elle exige surtout un cadre.

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  • 10 000 failles critiques en un mois, comment l'IA d'Anthropic offre une fenêtre de tir inédite aux pirates

    L'intelligence artificielle vient de renverser le sablier de la cybersécurité. L'entreprise Anthropic publie les premiers résultats de son projet Glasswing.

    En un seul mois, leur nouveau modèle expérimental, Claude Mythos Preview, a identifié plus de dix mille failles critiques dans les infrastructures logicielles mondiales les plus sensibles.

    Le goulot d'étranglement n'est plus la détection

    Concrètement, le problème a changé de camp. Jusqu'à présent, la sécurité logicielle était freinée par la lenteur de la découverte des vulnérabilités. Aujourd'hui, avec des IA capables d'auditer des millions de lignes de code en un instant, le goulot d'étranglement n'est plus la détection. C'est l'humain.

    Les développeurs et les équipes de sécurité sont tout simplement noyés. Trouver une faille prend quelques secondes à l'IA. Mais vérifier, documenter et coder le correctif exige toujours du temps et de l'expertise humaine.

    Chez Cloudflare, partenaire du projet, la vitesse de détection a été multipliée par dix, avec une précision jugée supérieure à celle d'un humain. Le paradigme s'inverse donc totalement pour les directions informatiques.

    Cette accélération crée une fenêtre de tir redoutable pour les pirates

    Mais attention, cette accélération crée une fenêtre de tir redoutable pour les pirates. C'est le deuxième point crucial. Quand une IA de cette trempe identifie une faille, elle peut aussi générer le code nécessaire pour l'exploiter.

    Or, face à ce déluge de signalements, les mainteneurs de projets open source sont à bout de souffle. Certains supplient même de ralentir le rythme des divulgations. En moyenne, il faut encore deux semaines pour corriger un bug critique.

    Si des modèles d'IA aussi puissants tombent dans le domaine public sans garde-fous, cette latence entre la découverte et le déploiement de la mise à jour deviendra mortelle pour les entreprises.

    Alors, comment réagir face à ce mur qui approche à grande vitesse ?

    Les entreprises doivent impérativement compresser leurs cycles de mise à jour. La bonne nouvelle, c'est que l'IA apporte ici aussi son propre antidote.

    Anthropic a lancé la solution Claude Security en version bêta pour les entreprises. L'objectif est de scanner votre code interne pour y débusquer les erreurs et de générer automatiquement les correctifs pour vous faire gagner un temps précieux.

    En trois semaines, plus de deux mille failles ont ainsi été réparées. Mais au-delà du code, c'est toute l'architecture de défense qui doit évoluer. Il ne faut plus se reposer uniquement sur l'attente d'un correctif, mais durcir les configurations par défaut, imposer l'authentification multifacteur partout et surveiller les flux en temps réel.

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  • Comment Huawei compte abandonner la loi de Moore pour produire des puces de 1,4 nm d'ici 2031

    Partons en Chine pour analyser un véritable séisme dans l'industrie mondiale des semi-conducteurs. Huawei vient de dévoiler une stratégie audacieuse pour contourner les sanctions américaines et produire des puces très haut de gamme d'ici cinq ans.

    Atteindre une densité de transistors équivalente à une gravure de 1,4 nm d'ici 2031

    Oubliez la course effrénée à la miniaturisation des transistors, ce modèle historique que l'on appelle la loi de Moore. Privée d'accès aux équipements de lithographie de pointe par Washington, l'entreprise chinoise change tout simplement les règles du jeu.

    Huawei a annoncé tout simplement qu'elle atteindrait une densité de transistors équivalente à une gravure de 1,4 nanomètre d'ici 2031.

    C'est un bond colossal quand on sait que la Chine est actuellement estimée à une capacité d'environ 7 nanomètres.

    La loi de mise à l'échelle de Tau

    Pour réaliser cet exploit sans les outils occidentaux, Huawei introduit la loi de mise à l'échelle de Tau. Concrètement, au lieu de réduire la taille des composants physiques, l'entreprise se concentre sur l'optimisation des trajets à l'intérieur du système.

    L'objectif est donc de raccourcir les interconnexions pour accélérer le transfert des données et réduire drastiquement la latence. Et si ça marche, c'est une bascule stratégique majeure pour l'industrie, car on passe d'une performance basée sur la finesse de gravure à une efficacité pensée au niveau de l'architecture globale.

    Et cette nouvelle approche n'est pas qu'un concept théorique. Elle se matérialise déjà sous le nom de LogicFolding. Cette architecture innovante va d'abord équiper les puces Kirin des prochains smartphones de la marque dès cette année, avant de s'étendre aux processeurs d'AI d'ici 2030.

    Risques de surchauffe

    Huawei propose donc une alternative nationale crédible face au monopole américain.

    Mais attention, ce changement de paradigme ne se fera pas sans heurts. Si l'approche de Huawei permet de contourner les limites actuelles de la lithographie, elle soulève de nouveaux défis techniques.

    Les analystes pointent du doigt des problèmes liés à la consommation énergétique et surtout à la dissipation thermique, en particulier pour les serveurs d'intelligence artificielle.

    Surtout, Huawei admet être en mode de survie extrême. L'échelle de Tau est donc peut être la seule issue pour le fabricant chinois, quitte à faire des promesses difficilement tenables.

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  • Tout ce qu'il faut savoir sur Kali365, l'outil vendu sur Telegram qui pirate Microsoft 365 en contournant la double authentification

    Une nouvelle menace plane sur vos environnements de travail. Et c'est le FBI qui tire la sonnette d'alarme concernant un outil redoutable capable de pirater les comptes Microsoft 365, et ce, même si vous utilisez la double authentification.

    Concrètement, de quoi parle-t-on ?

    Vendu sur Telegram pour 250 € / mois

    Depuis le mois d'avril dernier, une plateforme nommée Kali365 fait des ravages dans les entreprises européennes. C'est un service vendu sur Telegram pour seulement deux cent cinquante dollars par mois. Et à ce prix dérisoire, n'importe quel cybercriminel achète une solution clé en main pour lancer des campagnes de hameçonnage ultra perfectionnées.

    Et en ce moment, des centaines de comptes sont compromis chaque jour.

    Concrètement, les pirates ciblent en priorité les profils professionnels liés à la paie et à la comptabilité. En clair, le pirate peut accéder librement aux boîtes de réception, aux fichiers partagés sur OneDrive et aux conversations confidentielles sur Teams de votre direction financière.

    Kali365 contourne la double authentification

    Mais attention, la véritable rupture technologique de cette attaque réside dans sa méthode. Jusqu'ici, on pensait que la fameuse double authentification (MFA), c'est à dire le fait de valider sa connexion avec un code sur son téléphone, était une barrière infranchissable.

    Et bien Kali365 contourne complètement cet obstacle. L'outil capture ce que l'on appelle le token de session.

    Pour ce faire, les pirates vous envoient un mail très crédible avec un lien vers une vraie page Microsoft. Vous entrez votre code de sécurité en pensant bien faire. Et c'est ce geste précis qui leur livre le laissez-passer.

    Le premier rempart reste l'humain

    Alors, comment protéger efficacement vos infrastructures face à cette nouvelle technique de piratage ?

    Le premier rempart reste l'humain. Il faut marteler un réflexe vital à tous vos collaborateurs. Si vous recevez un code de vérification Microsoft sans avoir initié de connexion, ne cliquez surtout pas et signalez le message.

    De plus, il faut exiger la vérification systématique de l'adresse internet. Elle doit impérativement commencer par login point microsoftonline point com.

    Le FBI recommande aussi vivement de déployer des politiques d'accès conditionnelles.

    Ce dispositif vérifie l'appareil utilisé, croise la localisation géographique et analyse le comportement de connexion avant d'accorder l'accès.

    C'est aujourd'hui la seule parade technique véritablement robuste contre le vol de session.

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  • L'écrasant succès commercial des TPU prive les chercheurs de Google de puissance de calcul

    C'est une entreprise qui construit l'infrastructure d'IA la plus enviée de la planète. Mais ses propres chercheurs doivent faire la queue pour y accéder. Oui, c'est le paradoxe fascinant auquel fait face Google aujourd'hui.

    L'écrasant succès commercial des TPU

    Le nœud du problème, c'est l'écrasant succès commercial des puces maisons de Google, les TPU, auprès de géants comme Anthropic ou Meta. Cette demande est en train de priver ses équipes internes, notamment celles de Google DeepMind, des ressources indispensables à leurs propres recherches.

    Google a signé des accords pour positionner ses puces comme la seule alternative crédible aux cartes Nvidia. L'entreprise s'est notamment engagée à investir jusqu'à 40 milliards de dollars dans Anthropic. Et ce deal titanesque verrouille l'accès à un million de puces et cinq gigawatts de capacité de calcul sur cinq ans.

    En ajoutant Meta à l'équation, Google a vendu tellement de puissance de calcul que ses infrastructures ne suffisent plus à satisfaire tout le monde en même temps.

    Un goulet d'étranglement qui touche l'ensemble du secteur tech

    Mais attention, cette crise de croissance ne vient pas uniquement d'un arbitrage commercial. Elle révèle un goulet d'étranglement industriel bien plus profond qui touche l'ensemble du secteur tech. Le patron de DeepMind, Demis Hassabis, pointe deux limites majeures.

    D'un côté, une pénurie de composants clés en amont, notamment les mémoires à haute bande passante fournies par Samsung ou SK Hynix.

    De l'autre, un besoin vital de puces pour les chercheurs qui doivent tester de nouvelles idées à grande échelle. Malgré un plan d'investissement de près de 180 milliards de dollars cette année pour Alphabet, la puissance disponible est donc rationnée en interne.

    Et concrètement, cette pénurie commence à fissurer le leadership technologique de Google.

    Plusieurs chercheurs de renom ont déjà quitté le navire ces derniers mois pour des start-ups, lassés de voir leurs projets mis en attente.

    Diversifier sa chaîne d'approvisionnement

    Pour desserrer l'étau, Google tente bien de diversifier sa chaîne d'approvisionnement en s'alliant avec des partenaires comme Broadcom ou MediaTek pour produire des puces d'inférence en aval.

    Mais la cadence de production ne suit pas encore la demande.

    Google se retrouve donc dans une position acrobatique, devenant le principal fournisseur d'infrastructure de ses propres concurrents, tout en essayant de garder assez de puissance pour entraîner ses futurs modèles Gemini.

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  • Si vous utilisez l'IA au bureau, voici comment elle pourrait altérer vos capacités cognitives à votre insu

    L'adoption massive de l'intelligence artificielle générative au bureau est-elle en train de court-circuiter nos cerveaux ?

    Une étude académique d'envergure jette un pavé dans la mare des directions générales et des DRH.

    Les chercheurs démontrent que l'assistance par IA, loin de simplement faire gagner du temps, altère directement la persévérance et les capacités de résolution des utilisateurs.

    Dépendance cognitive

    D'abord, le premier enseignement concerne le mécanisme de la dépendance cognitive.

    Les scientifiques ont mené une série d'expérimentations en soumettant des professionnels à des tâches de résolution complexes en mathématiques et en compréhension textuelle, le tout épaulé par GPT-5.

    Après seulement dix minutes d'utilisation conjointe, l'IA a été retirée sans préavis. Et le résultat est sans appel.

    Les utilisateurs ayant bénéficié de l'IA affichent un taux de réussite nettement inférieur et un taux d'abandon deux fois plus élevé que le groupe témoin qui a travaillé à l'ancienne.

    En clair, l'esprit humain s'habitue à la béquille technologique à une vitesse fulgurante. Et il désapprend l'effort intellectuel nécessaire pour surmonter un obstacle de manière autonome.

    L'impact dépend radicalement de la stratégie d'usage adoptée

    Ensuite, au-delà de ce constat global, l'étude révèle que l'impact dépend radicalement de la stratégie d'usage adoptée.

    Les chercheurs ont segmenté les participants en fonction de leur manière d'interroger la machine. Les conclusions montrent que la chute des performances et de la persévérance est concentrée chez les plus de 60 % d'utilisateurs qui demandent des réponses directes ou des solutions clés en main.

    À l'inverse, les professionnels qui sollicitent l'IA comme un tuteur, pour obtenir de simples indices ou des clarifications méthodologiques, ne subissent aucune dégradation de leurs compétences.

    La frontière entre l'augmentation des capacités et l'atrophie intellectuelle réside donc uniquement dans l'art du prompt et l'intention de l'utilisateur.

    La question critique de la gestion du capital humain à l'ère numérique

    Enfin, pour les dirigeants, cette étude pose la question critique de la gestion du capital humain à l'ère numérique.

    La plupart des outils d'IA actuels sont optimisés pour l'utilité à court terme et la satisfaction immédiate.

    Mais si l'utilisation quotidienne dégrade la capacité à raisonner par soi-même, les entreprises risquent d'éroder à long terme les compétences clés de leurs collaborateurs, précisément celles que l'IA était censée soutenir.

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  • Voici comment la Samsung Galaxy Watch 6 peut prédire un malaise vagal cinq minutes avant qu'il n'arrive

    Penchons nous aujourd'hui sur le domaine de la santé connectée avec une annonce de Samsung qui affirme que sa Galaxy Watch pourrait bientôt prédire les évanouissements, et ce bien avant qu'ils ne surviennent.

    Derrière cette promesse, il y a une étude clinique menée en Corée. Cette étude valide la capacité de la montre connectée Galaxy Watch 6 à anticiper une syncope vasovagale, c'est à dire le fameux malaire vagal.

    Précision de 85 %

    Pour y parvenir, les chercheurs ont exploité le capteur de photopléthysmographie de la montre, qui mesure les variations de la fréquence cardiaque, et y ont injecté un algorithme d'intelligence artificielle.

    Les résultats en laboratoire sont impressionnants puisque le modèle a prédit les malaises jusqu'à cinq minutes avant qu'ils ne se produisent. Et ce avec une précision de près de 85 %.

    Pour les patients concernés, ces précieuses minutes de sursis permettraient de s'asseoir, de s'allonger ou de s'éloigner d'une zone dangereuse, évitant ainsi de graves traumatismes crâniens ou des fractures liés à une chute.

    Un problème de faux positif

    Reste que des cardiologues demeurent forts dubitatifs face à cette innovation. Le problème majeur réside dans le fait que dans plus de 30 % des cas, l'algorithme se trompe, et lance de fausses alertes. De quoi gêner considérablement la vie quotidienne des utilisateurs.

    Car la multiplication de ces faux positifs entraîne inévitablement ce que les médecins appellent la fatigue des alarmes, un phénomène qui pousse l'utilisateur à ignorer les avertissements ou à développer une anxiété médicale totalement injustifiée.

    C'est donc là, entre les essais en laboratoire et l'usage dans la vie réelle, que cette étude pose problème.

    Le problème du terrain vs. le labo

    De plus, dans le quotidien d'un utilisateur, des dizaines de variables parasitent les signaux du capteur, qu'il s'agisse des mouvements, de la déshydratation, de la prise de médicaments ou même de la couleur de la peau.

    Les experts rappellent donc que ces appareils grand public, aussi perfectionnés soient-ils, ne sont pas des outils de diagnostic.

    Pour que cette technologie devienne un véritable outil de médecine préventive, Samsung devra passer par des essais à grande échelle.

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  • Les trois piliers de Booking.com pour rentabiliser l'IA agentique et faire bondir la satisfaction de 73%

    Aujourd'hui, nous sortons du mirage des éternels projets pilotes pour analyser comment transformer l'IA agentique en véritable levier de performance business.

    Alors que beaucoup d'entreprises tâtonnent encore avec des démonstrateurs techniques sans valeur ajoutée concrète, le géant de la réservation en ligne Booking.com vient de franchir une étape importante en déployant une architecture d'agents intelligents en production, avec à la clé un bond de 73% de la satisfaction de ses partenaires.

    Cibler les délais de traitement des demandes des voyageurs

    Pour y parvenir, le premier pilier a consisté à ancrer la technologie dans la résolution d'un point de friction opérationnel historique. Et ce plutôt que de céder à l'effet de mode de l'IA générative.

    L'équipe technique de Booking a donc ciblé les délais de traitement des demandes des voyageurs. C'est un enjeu critique car c'est le manque de disponibilité du personnel hôtelier qui pénalise le plus souvent l'expérience client dans ce secteur.

    En se basant sur une infrastructure de données robuste et intégrée, mêlant Snowflake pour le stockage, LangGraph pour le raisonnement agentique et des modèles de pointe comme GPT ou Gemini, ils ont développé un système de messagerie capable de contextualiser et de traiter les requêtes en un temps record.

    Déploiement progressif

    Le deuxième pilier repose sur une approche de déploiement progressif, indispensable pour instaurer la confiance et sécuriser les processus.

    Au lieu de basculer immédiatement vers une automatisation totale et risquée, Booking.com a d'abord positionné son outil comme un assistant, laissant l'humain valider les suggestions de réponses en un clic.

    Ce n'est que dans un second temps, une fois la fiabilité du modèle éprouvée, que les hôteliers ont pu déléguer une autonomie complète à l'agent d'IA. Ce dernier peut désormais répondre de manière totalement autonome au milieu de la nuit pour confirmer, par exemple, la présence d'un parking ou d'une piscine dans un établissement.

    La grande question de la latence

    Enfin, le troisième pilier met en lumière les réalités de la mise en production, bien loin du confort des laboratoires de test.

    Le passage à l'échelle a immédiatement confronté les équipes à des problématiques de latence, obligeant les ingénieurs à simplifier drastiquement leur architecture cloud pour maintenir l'instantanéité des échanges.

    C'est précisément cette optimisation qui a amené à un résultat positif. Car au-delà des gains de satisfaction client, cet agent d'IA en production désengorge les centres de support client, générant une réduction massive des coûts opérationnels pour l'entreprise.

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  • Le Pape s'allie au cofondateur d'Anthropic et lance un signal fort sur l'avenir de l'IA

    C'est un séisme géopolitique et éthique qui se prépare au Vatican.

    Anthropic au Vatican

    Le Pape Léo quatorze va publier sa toute première encyclique majeure le 25 mai prochain. Et l'invité d'honneur pour son lancement n'est autre que le cofondateur d'Anthropic, Chris Olah.

    Intitulé Magnifica Humanitas, ce texte historique place l'intelligence artificielle au cœur des priorités morales de l'Église.

    Pour les dirigeants et les décideurs de la tech, ce n'est pas une simple prise de position spirituelle, mais un signal fort qui pourrait redéfinir l'approche des technologies de rupture.

    Concrètement, le souverain pontife s'attaque en premier lieu à la dérive militaire de l'IA.

    Face aux escalades de conflits internationaux, le Pape dénonce avec force l'évolution inhumaine des technologies sur le champ de bataille, et vise directement les armes autonomes.

    En invitant Anthropic, une entreprise qui s'est ouvertement opposée à l'administration américaine sur la question des garde-fous militaires, le Vatican s'aligne avec les acteurs de la tech qui prônent une IA responsable.

    Défense des droits des travailleurs

    Mais au-delà des zones de guerre, c'est le marché du travail mondial qui est ciblé par cette encyclique.

    Le Pape fait un parallèle historique direct entre la question de l'IA et la défense des droits des travailleurs à l'époque de la révolution industrielle.

    En clair, selon le Pape, l'IA ne doit pas devenir un outil d'optimisation financière sauvage qui broie l'humain et accentue les inégalités.

    Il faut comprendre comment l'IA prend ses décisions juge l’Église

    Enfin, la présence de Chris Olah à Rome montre que l'Église s'intéresse de très près au fonctionnement des réseaux de neurones.

    Pour que l'humain reste au centre, il faut comprendre comment l'IA prend ses décisions juge l’Église.

    Et c'est peut être étrange de le dire ainsi, mais c'est une autorité spirituelle qui enjoint les décideurs d'améliorer l'auditabilité des algorithmes, condition sine qua non de leur acceptabilité sociale.

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Découvrir au quotidien les enjeux de la technologie. Le podcast de la rédaction de ZDNet, pour les professionnels à la recherche d'infos pratiques et concrètes pour mieux comprendre le marché IT et telco et son influence sur les métiers.   

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