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Tous les articles d’Actu.ai sur le sujet « IA générative », du plus récent au plus ancien. 624 articles
Des chercheurs du MIT ont développé ChromoGen, un modèle d’IA générative qui prédit la forme en trois dimensions de la chromatine. L’outil peut produire 1 000 structures pour une région donnée en 20 minutes sur un GPU, là où les expériences classiques demandent beaucoup plus de temps. Une piste prometteuse pour relier ADN, activité des gènes et fonctions cellulaires.
Google déploie Gemini 2.0 Flash auprès de tous les utilisateurs de l’application Gemini. Le modèle promet des réponses plus rapides pour écrire, apprendre ou réfléchir, tandis que la génération d’images bénéficie d’une version actualisée d’Imagen 3. Les anciens modèles restent temporairement disponibles pour faciliter la transition.
Le lancement de DeepSeek-R1 a fait vaciller les valeurs technologiques le 27 janvier 2025, Nvidia perdant près de 593 milliards de dollars de capitalisation boursière en une séance. Le modèle chinois promet de solides performances à bas coût, mais son succès soulève aussi des questions sur les puces, les données et l’avenir de l’IA ouverte.
Des chercheurs de Wiz ont identifié une base ClickHouse de DeepSeek ouverte sur Internet sans authentification. Elle donnait accès à plus d’un million de journaux, comprenant des historiques de conversations et des clés secrètes. L’incident rappelle que la confidentialité d’un assistant IA dépend aussi de l’infrastructure qui l’héberge.
Présentés dans le cadre du cours Interaction Intelligence et lors de NeurIPS en décembre 2024, plusieurs projets étudiants explorent une autre façon de concevoir l’intelligence artificielle. Danse, fact-checking, mémoire collective ou histoires pour enfants : l’IA y devient moins une interface à consulter qu’un partenaire avec lequel agir, créer et réfléchir.
DeepSeek s’est imposé en quelques semaines comme un chatbot à surveiller face à ChatGPT, référence déjà bien installée. Des réponses ouvertes à l’analyse de PDF, en passant par la recherche web et la créativité, cette comparaison met en lumière leurs atouts, mais aussi leurs limites très concrètes.
ServiceNow renforce l’IA générative et les agents intelligents pour automatiser les services d’entreprise. La promesse : traiter plus vite les demandes, mieux orienter les équipes et libérer du temps pour les tâches complexes. Mais ces outils exigent des données fiables, des règles de sécurité et un contrôle humain.
Les outils d’IA générative promettent aux communicants des gains de temps considérables, de l’analyse à la rédaction. Mais leur généralisation risque aussi d’uniformiser les messages et d’affaiblir la personnalité des marques. Pour en tirer parti, les professionnels doivent conserver la main sur la stratégie, la vérification et la création.
La légère progression des contrats à terme du Dow Jones masque une nervosité plus profonde autour des valeurs technologiques. Nvidia, dont l’action a bondi de plus de 170 % en 2024 et qui a remplacé Intel dans l’indice, se retrouve au cœur des interrogations sur la montée en puissance de l’intelligence artificielle chinoise.
La synthèse vocale promet de doubler films et séries plus vite, dans davantage de langues. Mais pour les comédiens, l’essor de l’IA soulève une question décisive : qui peut utiliser, reproduire et rémunérer une voix humaine, devenue une ressource exploitable par des algorithmes ?
Lancé en avril 2024, Albert est le grand modèle de langage conçu par la Direction interministérielle du numérique pour les agents publics. Fondé sur des modèles ouverts, il commence à équiper ministères, France Services et outils bureautiques, avec une promesse : accélérer le travail administratif sans remplacer la responsabilité humaine.
Anthropic a lancé Citations dans l’API de Claude, une fonction qui relie les réponses du modèle aux documents fournis par les développeurs. Compatible avec Claude 3.5 Sonnet et Claude 3.5 Haiku, elle vise à rendre les usages documentaires de l’IA plus contrôlables, notamment dans la recherche, l’éducation et le support client.
Paul McCartney redoute qu’une réforme britannique facilite l’utilisation d’œuvres protégées pour entraîner l’IA sans rémunération équitable. Derrière son appel à protéger les créateurs, la consultation du gouvernement pose une question décisive : comment concilier développement technologique, consentement et droit d’auteur ?
Paul McCartney s’inquiète d’une réforme britannique qui pourrait faciliter l’utilisation d’œuvres protégées pour entraîner des intelligences artificielles. L’ancien Beatles appelle le gouvernement à préserver le consentement, le contrôle et la rémunération des créateurs, particulièrement des jeunes auteurs-compositeurs.
Avec ses outils d’intelligence artificielle et de robotique, Iktos entend réduire de moitié le temps nécessaire à l’identification de candidats médicaments. Nicolas Do Huu, son cofondateur, défend une approche qui assiste les chimistes, de la conception moléculaire à la synthèse en laboratoire.
Avec MDGen, des chercheurs du MIT CSAIL proposent d’employer l’IA générative pour produire des séquences de mouvements moléculaires. Le modèle vise à accélérer fortement des simulations habituellement très coûteuses, sans confondre cette promesse avec une preuve expérimentale ou un médicament déjà conçu.
Les agents d’intelligence artificielle promettent de passer de la réponse à l’action : organiser, analyser, produire ou exécuter des tâches. À la date du 20 janvier 2025, ces outils ouvrent des perspectives concrètes pour les entreprises et les particuliers, mais leur autonomie reste à encadrer par des contrôles humains, techniques et juridiques.
L’intelligence artificielle ne se résume plus à produire un texte ou une image. En 2025, les entreprises cherchent à fiabiliser leurs modèles, à superviser leurs décisions et à confier davantage de tâches à des systèmes agentiques. Une évolution qui place la gouvernance, les données et l’infrastructure au centre de la stratégie.
Trouver un matériau adapté à une batterie, à un composant électronique ou à un système énergétique peut exiger des années d’essais. Avec MatterGen, Microsoft propose une IA générative capable d’imaginer directement des structures cristallines répondant à des contraintes définies, puis de fournir aux chercheurs des candidats à vérifier en laboratoire.
Un projet attribué à l’étudiant Pavlos Sakellaridis a associé ChatGPT, un module de Donjons et Dragons et des transcriptions de Critical Role. Au-delà de la prouesse technique supposée, il pose une question plus concrète : qui peut réutiliser les récits, les voix et le travail des communautés de fans ?
Disponibles à toute heure et souvent gratuits, les chatbots thérapeutiques proposent une écoute et des exercices de bien-être à portée de téléphone. Mais leur popularité ne doit pas masquer leurs limites : la plupart ne disposent pas d’une validation clinique établie et ne peuvent remplacer un professionnel, surtout en situation de crise.
L’IA générative ne repose pas sur un nuage immatériel : elle mobilise des centres de données, de l’électricité, de l’eau et des composants électroniques. De l’entraînement des grands modèles à chaque requête quotidienne, son impact dépend aussi du mix électrique, du refroidissement et de la durée de vie des matériels.
L’Oréal s’associe à IBM pour concevoir un modèle d’intelligence artificielle générative dédié aux formulations cosmétiques. L’ambition est d’aider ses équipes de recherche à privilégier des matières premières renouvelables, tout en limitant les déchets matériels et énergétiques lors du développement des produits.
Déployer une IA générative ne se résume pas au prix affiché d’un modèle. À mesure que les requêtes, les documents et les utilisateurs se multiplient, la facture d’inférence peut s’envoler. Cinq choix techniques, de la rédaction des prompts à l’infrastructure, permettent de la contenir sans dégrader inutilement les résultats.
