Journal de 18 h · 30 septembre

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Google DeepMind présente SynthID Bio, une preuve de concept qui transpose son approche de filigrane aux protéines conçues par intelligence artificielle. Le dispositif vise à intégrer un signal identifiable sans altérer la fonction biologique de ces protéines. Google DeepMind indique que ce marquage pourrait fournir aux entreprises de synthèse d’acide désoxyribonucléique un moyen automatisé de repérer les séquences issues d’un modèle de confiance. Elles pourraient alors mieux filtrer les commandes et concentrer les vérifications manuelles sur les cas qui le nécessitent. Le signal serait ainsi utilisé au moment où une entreprise reçoit des séquences à synthétiser, pour orienter son examen plutôt que remplacer ses contrôles. L’objectif est aussi d’aider à retrouver des données synthétiques déjà présentes dans les ressources biologiques. SynthID Bio pourrait signaler certaines entrées dans des bases comme Protein Data Bank, UniProt et GenBank. Le dispositif vise donc à marquer les protéines générées par intelligence artificielle tout en préservant leur fonction, et à faciliter le repérage de séquences ou de données synthétiques dans plusieurs contextes de travail biologique.

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La Federal Trade Commission examine OpenAI, Anthropic et d’autres entreprises d’intelligence artificielle au sujet de la sécurité de leurs produits, selon Bloomberg. L’examen porte donc sur les pratiques de plusieurs acteurs, et pas seulement sur celles d’une seule entreprise. Bloomberg indique, en citant une source anonyme, que cette démarche pourrait être liée à des incidents de cybersécurité très médiatisés. Ce lien reste non confirmé. L’information disponible ne précise pas quelles mesures l’autorité pourrait prendre ni quelles entreprises seraient concernées au-delà des noms cités. L’examen porte sur la sécurité des produits, mais les éléments publiés ne détaillent pas les questions précises examinées par l’autorité.

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Instagram ajoute à son application Edits un assistant créatif fondé sur l’intelligence artificielle, selon The Verge. L’outil s’appuie sur les données du compte Instagram de l’utilisateur pour suggérer des améliorations aux publications. Les créateurs peuvent lui demander quelles tendances se dégagent sur la plateforme et pourquoi une vidéo a réussi ou non. Ils peuvent aussi chercher à comprendre quels contenus ont le plus intéressé leur audience. Pour répondre, l’assistant exploite notamment les vues, les mentions J’aime, la rétention vidéo et les partages. Ces indicateurs lui permettent de répondre aux questions des créateurs sur les performances de leurs contenus et sur les tendances Instagram. L’assistant peut aussi suggérer des pistes d’amélioration à partir de ces statistiques, selon The Verge.

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Google présente R4T-Diffusion, une méthode destinée à accélérer la génération des sous-requêtes utilisées par le Mode IA, selon Clubic. Pour répondre à une question complexe, le système décompose la demande en recherches plus simples, les lance simultanément, puis rassemble les résultats. Cette étape, appelée « query fan-out », permet au Mode IA de traiter les demandes complexes en explorant plusieurs pistes. R4T-Diffusion peut produire plusieurs pistes de recherche en parallèle et compte 53,9 millions de paramètres. Selon les mesures publiées par Google, cette méthode est 12 à 20 fois plus rapide que les approches autorégressives prises comme référence. Le Mode IA est disponible en France depuis juillet. La méthode vise donc à accélérer la production des recherches intermédiaires mobilisées par ce mode de réponse.

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Un signalement sur Hacker News avance que 7 entreprises sur 10 pourraient abandonner d’ici 2028 des solutions d’intelligence artificielle agentique conçues par des fournisseurs. Le signalement ne fournit ni source ni éléments permettant d’étayer cette estimation. Cette prévision reste donc à vérifier, et les éléments disponibles ne permettent pas d’en préciser la méthode ou le périmètre.