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Tous les articles d’Actu.ai consacrés à Vie privée : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 189 articles
Peut-on repérer une émotion sans observer un visage ? Des chercheurs de l’Université métropolitaine de Tokyo ont étudié les variations électriques de la peau face à des vidéos suscitant peur, humour ou lien familial. La méthode est prometteuse, mais elle mesure d’abord une réaction physiologique, pas une émotion lue avec certitude.
Développé dans le cadre de recherches à Georgia Tech, Chameleon propose d’ajouter un masque numérique aux photos personnelles. L’objectif est de rendre un visage difficile à exploiter par des systèmes de reconnaissance faciale, tout en conservant une image visuellement proche de l’originale.
Un chercheur en intelligence artificielle a constitué un jeu de données d’un million de publications Bluesky, ensuite accessible sur Hugging Face. Bluesky assure ne pas entraîner ses propres IA avec les messages de ses membres. Mais son architecture ouverte ne lui permet pas d’empêcher facilement des tiers de réutiliser des contenus publics.
Le gouvernement britannique veut rendre visible l’usage de l’IA dans ses services publics, mais le registre annoncé comme obligatoire reste largement vide. Pourtant, des outils algorithmiques sont déjà mobilisés pour les aides sociales, l’immigration, la police ou la santé. Ce décalage nourrit les inquiétudes sur la transparence, les biais et le contrôle démocratique.
Bluesky assure ne pas utiliser les publications de ses membres pour entraîner des IA génératives. Mais un jeu de données d’un million de posts, collectés via son flux public, a rappelé qu’un réseau ouvert n’empêche pas des tiers de réutiliser les contenus. Les utilisateurs réclament davantage de contrôle et de transparence.
Les PC intégrant des fonctions d’intelligence artificielle promettent d’alléger les tâches numériques qui grignotent les journées : trier des e-mails, retrouver un document, synthétiser une réunion ou préparer des données. Le bénéfice dépend toutefois moins de la machine que des usages choisis, de la qualité des informations fournies et des règles de confidentialité appliquées.
Les systèmes d’IA dépendent de vastes jeux de données, souvent issus de nos usages numériques. Pour la CNIL, cette réalité ne justifie ni l’effacement du RGPD ni une collecte sans limites : la protection de la vie privée doit guider l’innovation dès la conception.
À la Peterskapelle de Lucerne, l’installation Deus in Machina a invité le public à converser avec un avatar de Jésus alimenté par IA. Présentée comme une expérience artistique et spirituelle, sans se substituer à la confession, elle a suscité des témoignages marquants autant que des critiques de fond.
Niantic veut tirer parti de millions de scans réalisés dans ses applications, dont Pokémon Go, pour entraîner un modèle d’intelligence artificielle géospatiale. Héritier de son système de positionnement visuel, ce projet entend aider machines et applications à mieux situer, lire et comprendre les espaces physiques.
Exécuter un grand modèle de langage sans dépendre en permanence d’un serveur distant devient plus envisageable. Des chercheurs de Princeton et Stanford présentent CALDERA, une méthode de compression testée sur Llama 2 et Llama 3, qui associe calcul à faible précision et réduction des redondances.
Les outils numériques destinés aux seniors promettent davantage d’autonomie et de services personnalisés, mais ils reposent sur des données souvent sensibles. Un dossier néerlandais sur un algorithme discriminant, le bac à sable de la CNIL, des fuites de données et l’open data éclairent les priorités à retenir en novembre 2024.
Publications, commentaires, e-mails ou échanges avec des assistants : les données produites sur les plateformes peuvent contribuer à leurs systèmes d’IA. Au 16 novembre 2024, les outils pour s’y opposer restent très inégaux. Voici les réglages à vérifier, les droits à connaître et les limites à garder en tête.
Le Home Office britannique s’appuie sur IPIC, un outil d’IA destiné à traiter et prioriser des dossiers d’immigration. Le gouvernement assure qu’un agent humain décide de chaque cas. Mais associations et experts redoutent l’opacité, le biais et l’automatisation de décisions aux conséquences considérables.
L’essor de l’IA repose largement sur des infrastructures, des données et des modèles contrôlés par un nombre limité d’acteurs. Cette concentration peut accélérer l’innovation, mais elle soulève aussi des questions de concurrence, de discrimination algorithmique et de vie privée. Régulation, audits, éducation et solutions plus distribuées font partie des réponses envisageables.
Des informations sur Project Jarvis esquissent l’ambition de Google pour Gemini : passer du chatbot qui répond à un agent capable d’agir sur des tâches numériques. Gestion d’e-mails, recherches et rendez-vous font partie des usages évoqués, mais cette autonomie soulève déjà des questions cruciales de contrôle, de sécurité et d’emploi.
Google, Microsoft et de nouveaux acteurs injectent des modèles d’IA dans la recherche en ligne. Le passage de la liste de liens à la réponse synthétique promet du temps gagné, mais oblige à vérifier les sources, à penser aux données personnelles et à mesurer l’effet sur les éditeurs.
Selon un rapport, Google développerait Project Jarvis, un agent d’IA conçu pour prendre en charge des actions dans un navigateur. Recherche, formulaires, achats : cette promesse d’automatisation pourrait simplifier le quotidien, mais elle pose aussi des questions centrales de contrôle, de sécurité et de confidentialité.
Anthropic expérimente une fonction qui laisse Claude manipuler une interface informatique à la place d’un utilisateur. Pensée pour automatiser des tâches, elle reste limitée et soulève une question centrale : comment donner des permissions à une IA sans lui confier les clés de l’ordinateur ?
Prompts, documents, historiques et données de profil peuvent alimenter le fonctionnement de services d’IA. Mais toutes les données ne sont pas utilisées de la même façon, et le RGPD donne des droits concrets aux utilisateurs. Voici comment comprendre les pratiques des plateformes et limiter les informations que vous exposez.
Faire dialoguer la prédiction du prochain mot et la génération vidéo pourrait donner aux robots une compréhension plus fine de leur environnement. Cette approche multimodale promet d’aligner langage, images et mouvement, mais elle pose aussi des défis concrets de fiabilité, de calcul et de respect de la vie privée.
L’analyse vidéo par intelligence artificielle promet de repérer personnes, objets et actions dans des flux en temps réel. Derrière cette ambition, les performances dépendent fortement des images, du contexte et des tests réalisés. Voici comment ces outils fonctionnent, ce qu’ils peuvent réellement apporter et les précautions indispensables.
À partir d’une photographie ordinaire, des bots dits « nudify » peuvent fabriquer en quelques minutes un faux nu réaliste. Ces détournements, présentés comme utilisés par des millions d’internautes, exposent les victimes à l’humiliation et au harcèlement. Voici comment ils fonctionnent, quels recours existent et comment réagir.
Des outils permettent désormais de configurer un chatbot à partir de textes, de documents ou d’échanges attribués à une personne. Mais une conversation convaincante ne signifie ni compréhension ni fidélité. Données personnelles, consentement, erreurs et biais imposent des garde-fous, particulièrement lorsque ces systèmes influencent le travail ou la réputation d’autrui.
Publier une photo de son bébé paraît anodin, mais ce geste alimente déjà son identité numérique. Risques de diffusion, métadonnées, droit à l’image et outils d’IA : voici comment partager des souvenirs familiaux avec davantage de contrôle, ou choisir de ne plus les publier.
