Fil d’actualité

Toutes les actualités de l’intelligence artificielle · page 42

Le fil complet des actualités d’Actu.ai sur l’intelligence artificielle, de la plus récente à la plus ancienne : modèles, entreprises, régulation, recherche, outils et société. 3 756 articles

Faux Marco Rubio sur Signal : l’IA au service d’une usurpation politique

Un individu non identifié s’est fait passer pour Marco Rubio, secrétaire d’État américain, auprès de plusieurs responsables politiques via Signal. L’affaire, révélée en juillet 2025, illustre la manière dont l’IA peut renforcer des techniques d’usurpation déjà connues et rappelle qu’un message chiffré n’est pas nécessairement authentique.

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Données et politique : apprendre à lire ce qui façonne le vote

À l’heure où les campagnes politiques exploitent sondages, fichiers et contenus en ligne, savoir interpréter les chiffres devient un enjeu démocratique. Au MIT, le cours 17.831 de Daniel Hidalgo initie les étudiants aux méthodes qui éclairent la participation, l’opinion publique et les prévisions électorales, sans faire disparaître les biais.

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Une fausse voix de Marco Rubio alerte sur les risques de l’IA diplomatique

Des messages vocaux et textuels attribués à une voix d’IA imitant Marco Rubio ont visé plusieurs hauts responsables. Révélée par un câble diplomatique, l’affaire illustre la facilité croissante avec laquelle des fraudeurs peuvent exploiter les communications numériques pour approcher des décideurs et chercher des informations sensibles.

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Arago lève 26 millions de dollars pour une puce IA annoncée dix fois plus sobre

La start-up française Arago annonce une levée de 26 millions de dollars pour développer JEF, une puce d’IA fondée sur la photonique. L’entreprise promet une consommation énergétique jusqu’à dix fois inférieure à celle des GPU traditionnels, sans imposer de réécriture des modèles existants. Une ambition qui répond à la pression énergétique croissante des centres de données.

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Le test-time training, une piste pour aider les LLM à mieux raisonner

Les grands modèles de langage savent répondre vite, mais peinent encore lorsqu’un problème exige de planifier, déduire ou manipuler des structures inconnues. Des chercheurs du MIT explorent le test-time training, une méthode qui ajuste temporairement le modèle face à une nouvelle tâche. Dans certains tests, l’exactitude a été multipliée jusqu’à six fois.

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