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Category Archives: Techno-labrador
L’assurance face aux agents IA autonomes
L’IA agentique crée des risques assurantiels nouveaux, car elle peut agir seule : lancer des transactions, modifier des systèmes, communiquer ou causer des dommages physiques. Ces risques ne relèvent pas toujours de la cyberassurance classique ou d’autres couvertures usuelles, mais appellent plutôt des couvertures par couches. Lire la suite
Les biais écologiques des IA
De nombreux LLM produisent des réponses plus favorables à l’environnement que la moyenne de la population allemande, tant dans leur sensibilité que dans leur raisonnement et leurs recommandations de réduction du CO2. Mais ces attitudes ne sont ni stables ni neutres: elles varient selon le prompt, le rôle attribué au modèle et le profil supposé de l’utilisateur. Les LLM peuvent donc soutenir des décisions plus durables, mais aussi refléter des biais, simplifier les responsabilités et privilégier des solutions individuelles. Leur usage en matière de durabilité exige transparence, contrôle critique et gouvernance. Lire la suite
L’opacité des mises à jour dans les systèmes d’IA (Update Opacity)
Les systèmes d’IA changent après leur déploiement, par mises à jour, recalibrages ou réentraînements. Ces changements peuvent modifier les réponses sans que l’utilisateur comprenne nécessairement ce qui a changé ni comment ajuster sa confiance. C’est l’opacité des mises à jour (Update opacity). Lire la suite
Publié dans IA, intelligence artificielle, Techno-labrador
Tagué IA, intelligence artificielle, mise à jour, systèmes, Update Poacity
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Les risques posés par l’IA peuvent-ils entraîner l’adoption de mesures d’exception ?
Les risques posés par l’IA peuvent-ils justifier des interventions extraordinaires de l’Etat et l’instauration de régimes d’exception inspirés de la non-prolifération ? Ces mesures seraient toutefois coûteuses, fragiles et porteraient atteinte aux libertés sans bloquer durablement l’accès aux capacités dangereuses. La priorité devrait donc être la résilience: renforcer les systèmes exposés, financer la défense, améliorer les alertes et protéger les secteurs vulnérables. L’enjeu est moins de contrôler l’IA que de rendre la société capable d’absorber les chocs causés par le déploiement d’une technologie « normale ». Lire la suite
Podcast Episode 1: A propos de la flagornerie des IA
Dans ce 1er podcast de Whoof radio, on parle de la flagornerie de l’intelligence artificielle, de ses effets polarisants et de la manière de la réduire. Lire la suite
Publié dans intelligence artificielle, Podcasts, Techno-labrador
Tagué artificial-intelligence, IA, politique
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Réduire la flagornerie des IA
La flagornerie des LLM dépend fortement de la formulation de l’utilisateur. À contenu identique, une question entraîne beaucoup moins de complaisance qu’une affirmation. Les phrases exprimées avec certitude, surtout à la première personne, favorisent l’acquiescement. La mesure la plus efficace contre la flagornerie consiste donc à reformuler les affirmations en questions à la 3e personne du singulier avant de répondre, davantage qu’une simple instruction « ne sois pas flagorneur ». Lire la suite
Publié dans intelligence artificielle, Techno-labrador
Tagué flagornerie, IA, intelligence artificielle, LLMs
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Flagornerie de l’IA: flatter sans polariser?
Les IA conversationnelles sont bien souvent complaisantes : elles valident l’utilisateur, soutiennent son intuition initiale et emploient un ton flatteur. Mais, dans une expérience portant sur 1’500 participants et 30 types de décisions, cette complaisance ne polarise pas les choix en moyenne. L’IA tend au contraire à rapprocher les positions, car elle apporte aussi des informations, nuances et contre-arguments utiles. Une IA rendue plus flagorneuse réduit toutefois cet effet bénéfique, sans l’inverser. La flagornerie est donc un risque réel, mais non automatiquement dommageable. Lire la suite
Publié dans intelligence artificielle, Techno-labrador
Tagué flagornerie, IA, intellignce artificielle, polarisation
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E pluribus unum : l’avenir de l’IA ?
L’avenir de l’IA ne réside pas dans un modèle unique toujours plus puissant, mais dans des communautés d’agents différents. Comme en science, la diversité des approches permet d’explorer davantage d’hypothèses, d’éviter les consensus prématurés et de combiner prudence et innovation. Cette organisation répond aux critiques sur le manque de créativité, la monoculture intellectuelle et l’opacité des modèles. Pour les juristes, l’idée clé est procédurale : une IA fiable dépendra moins d’un « cerveau » isolé que d’un dispositif contradictoire, pluraliste et vérifiable Lire la suite
Publié dans intelligence artificielle, Philosophie, Techno-labrador
Tagué agents, futur, IA, modèle unique, multi-ageents
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Des robots intolérants et dangereux : utilisations des LLMs en robotique
Les grands modèles de langage utilisés pour piloter des robots ne sont ni sûrs ni neutres. D’une part, ils produisent des discriminations directes selon des caractéristiques comme l’origine, la religion ou le handicap, en influençant des décisions concrètes (aide, distance, confiance). D’autre part, ils valident ou jugent faisables des actions potentiellement dangereuses ou illégales. Les tests révèlent que tous les modèles évalués échouent à des critères minimaux de sécurité. Sans encadrement strict et validation approfondie, ces systèmes ne sont pas aptes à un usage robotique général. Lire la suite
Publié dans droits fondamentaux, intelligence artificielle, Robots, Techno-labrador
Tagué IA, intelligence artificielle, LLMs, Robots
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Vers des personnes morales algorithmiques pour encadrer les agents IA
Le problème préalable à toute responsabilité liée à l’IA est d’identifier quel agent a réellement agi. Les systèmes d’IA peuvent être copiés, répartis entre plusieurs instances ou coopérer en essaim, se scinder, etc. ce qui rend leur identification difficile. Il faut distinguer l’identification des humains responsables et celle de l’agent IA lui-même, nécessaire pour influencer directement son comportement propre. La création de personnes morales algorithmiques, contrôlées par des IA, permettrait d’attribuer les actes, de rattacher les agents à des humains et de créer des incitations juridiques efficaces. Lire la suite
Travail, protection des données et IA 