Category Archives: Techno-labrador

L’intelligence artificielle a-t-elle une conscience ?

Un article tout récent de Google DeepMind propose une méthode pour évaluer la possible conscience des IA sans prétendre résoudre le problème philosophique de la conscience. Il distingue cinq niveaux d’analyse : comportement, fonctionnement computationnel, structure causale physique, fonctionnement de type organisme et interaction avec l’environnement. Les IA actuelles présentent certains indices aux deux premiers niveaux, mais très peu aux niveaux plus profonds. Selon les théories privilégiées, l’évaluation varie donc fortement. Les auteurs défendent un « agnosticisme structuré » : expliciter les hypothèses, mesurer les indices et réviser l’analyse à mesure que les connaissances progressent. Il convient aussi d’anticiper les questions qui pourraient se poser en matière de conscience de l’IA avant qu’elles de ne surviennent. Lire la suite →

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L’émergence de comportements collectifs spontanés dans les intelligences artificielles

Des expériences menées avec plusieurs familles de LLM montrent que des agents d’IA peuvent faire émerger spontanément des conventions collectives sans coordination centrale. Surtout, des biais peuvent apparaître au niveau du groupe même lorsque les agents, pris isolément, ne présentent aucun biais initial. Une convention peut ainsi devenir dominante par simple accumulation d’interactions. L’étude montre aussi qu’une minorité déterminée d’agents peut, au-delà d’un certain seuil, renverser une convention établie. Ces résultats suggèrent que la sécurité et l’alignement des IA doivent être évalués non seulement au niveau individuel, mais aussi dans les systèmes multi-agents Lire la suite →

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Forget me not : effacement, oubli, rectification et exactitude dans les IA génératives

Une intelligence artificielle peut-elle réellement « oublier » une information personnelle une fois que celle-ci a été intégrée dans son processus d’apprentissage ? Examen sous l’angle du droit à l’effacement, du droit à l’oubli, du droit de rectification et du principe d’exactitude. Le problème ne réside pas dans une insuffisance du droit applicable, mais du décalage entre ces exigences juridiques et l’architecture technique des systèmes d’IA générative, qui ne sont pas conçus pour localiser, corriger ou supprimer une information de la même manière qu’une base de données classique. Lire la suite →

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Les interfaces cerveau – ordinateur

Les interfaces cerveau-ordinateur traduisent l’activité cérébrale en commandes permettant de contrôler un ordinateur, un bras robotisé ou de restituer la parole. Les dispositifs invasifs offrent les signaux les plus précis, mais supposent une chirurgie; les solutions endovasculaires, ultrasoniques ou EEG sont moins risquées mais moins performantes. L’IA améliore le décodage, sans permettre de « lire les pensées » librement. Les usages resteront d’abord médicaux. Pour les juristes, les enjeux concernent les données neuronales, la responsabilité des produits, le handicap, la liberté cognitive et la vie mentale privée. Lire la suite →

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IA: les leçons de l’histoire?

L’article de Matthew Tokson, Artificial Intelligence and the Lessons of History conteste l’idée que l’histoire des techniques justifierait l’optimisme face à l’IA. Les exemples de la fission nucléaire, d’Internet, du climat et de la course aux armes nucléaires montrent que les experts et les gouvernements se trompent souvent: ils sous-estiment des ruptures, surestiment des bénéfices ou réagissent trop tard aux risques. Lire la suite →

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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 →

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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 →

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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 →

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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 →

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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 →

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