Journal de 10 h · 4 octobre

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L’affaire de Thélyson Orélien, accusé d’avoir utilisé une intelligence artificielle générative pour écrire son roman C’était ça ou mourir, ravive les doutes sur l’origine des œuvres culturelles, selon Le Monde. Le logiciel Pangram aurait contribué à révéler cet usage présumé ; sa marge d’erreur serait de 1 à 2 %, d’après 2 études universitaires américaines dont les références ne sont pas précisées. Le Monde rapporte que James Frey a annoncé en 2023 travailler à son prochain roman avec ChatGPT. Rie Kudan a déclaré en 2024 avoir utilisé ChatGPT pour environ 5 % de son roman Tokyo-to Dojo-to, estimant que l’outil avait aidé à libérer sa créativité.

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Google DeepMind propose un cadre en 5 niveaux pour examiner la possibilité d’une conscience chez les systèmes d’intelligence artificielle. La grille prend en compte leur comportement, leurs algorithmes et leur matériel, rapporte Exponential View.

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Microsoft et Hugging Face évaluent avec ThinkingBox les effets réels des actions d’agents d’intelligence artificielle sur des systèmes métier. Le benchmark vérifie l’état final de ces systèmes et les effets des actions, au-delà de la seule qualité des réponses ou des appels d’outils. Sur 121 680 essais menés avec 12 modèles, 79 853 échouent aux contrôles, selon Hugging Face. Parmi ces échecs, près de 2 sur 3 se terminent pourtant sans erreur d’outil signalée. ThinkingBox couvre 507 workflows et peut être essayé via OpenEnv.

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Le secrétaire américain au Trésor Scott Bessent affirme que les entreprises d’intelligence artificielle peuvent ralentir leurs travaux sans intervention du gouvernement. Il critique les dirigeants qui réclament des garde-fous publics, selon Brief IA. Bessent évoque la décision d’OpenAI de suspendre un nouveau modèle après des évaluations internes ayant fait naître des doutes sur sa capacité à suivre les consignes. La Maison Blanche a organisé une rencontre entre Donald Trump et des dirigeants de l’intelligence artificielle, qui a débouché sur un accord fondé sur des engagements volontaires.

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Un sondage demande aux utilisateurs à quoi leur servent leurs assistants personnels d’intelligence artificielle, au-delà des premiers essais. La question a été signalée sur Hacker News.

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NVIDIA IsaacTeleop transforme le suivi des mains et des contrôleurs en commandes pour des robots simulés ou réels. Un tutoriel de MarkTechPost détaille le fonctionnement de ce moteur. Ses exemples sont construits avec des données synthétiques et NumPy, puis exécutés sur un processeur Colab, sans casque, environnement OpenXR ni simulateur. Ils montrent notamment comment adapter les commandes à une main robotique.

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Red Hat AI propose une version FP8 du modèle Nemotron 3.5 Lightning de NVIDIA, dont le stockage des poids est réduit d’environ moitié. La quantification ne concerne pas tous les composants : les économies de mémoire graphique en fonctionnement peuvent donc être inférieures, précise AlphaSignal. Le modèle peut être déployé avec vLLM, SGLang ou Docker sur un seul H100 ou un DGX Spark. Plus de 780 000 téléchargements étaient affichés sur Hugging Face lors de la publication, sans indiquer le nombre d’utilisateurs réels.

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Aux États-Unis, des militants ont dégradé des caméras Flock, des lecteurs de plaques qui utilisent l’intelligence artificielle pour suivre les déplacements des véhicules. Atlanta compterait près de 10 000 de ces appareils, selon franceinfo. Une militante affirme que la police peut consulter les trajets enregistrés même sans accusation de délit.