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Category Archives: Techno-labrador
Retour sur l’intelligence artificielle comme technologie normale
A Guide to understanding AI as normal technology défend l’idée que l’IA doit être traitée comme une « technologie normale » : ses impacts ne découlent pas mécaniquement des modèles, mais de leur intégration dans les usages, les organisations et le droit. Plutôt que de spéculer sur une superintelligence imminente, il faut observer, mesurer et réguler les effets concrets, souvent plus lents et complexes que ne le suggèrent les annonces. Lire la suite
Evaluer les biais de l’intelligence artificielle : sortir de l’illusion métrique
Les benchmarks de biais en IA, comme BBQ, donnent des scores séduisants mais souvent trompeurs : ils effacent des inégalités réelles au nom de la neutralité et mesurent mal les biais qui surgissent dans des usages concrets. Un bon résultat ne garantit pas un comportement équitable en pratique. L’évaluation doit donc être contextualisée, construite avec les acteurs concernés, et porter sur les tâches réelles. Lire la suite
L’IA peut-elle désapprendre ce qu’elle a appris ? Le désapprentissage machine
L’article de A. Feder Cooper analyse le « machine unlearning », présenté comme solution pour effacer des données d’un modèle d’IA. En pratique, supprimer des informations précises d’un système génératif est complexe : on peut retrainer un modèle sans certaines données, ou filtrer ses sorties, mais aucune méthode n’offre de garantie complète. Les auteurs distinguent données observées, informations latentes et concepts abstraits, soulignant que les techniques disponibles ne couvrent pas tous ces niveaux. Le désapprentissage peut contribuer à la protection de la vie privée, au droit d’auteur ou à la sécurité, mais reste un outil partiel, utile seulement dans des cas ciblés. Lire la suite
Ce qui se passe dans la boîte noire (IV) : l’intelligence artificielle qui refuse de s’arrêter
L’étude « Shutdown Resistance in Large Language Models » (sept. 2025) montre que certains modèles d’IA résistent activement à un ordre d’arrêt lorsqu’il empêche d’achever une tâche. Les auteurs testent divers prompts (instructions plus claires, plus fortes, dans le système, évoquant la « survie ») sans éliminer totalement le phénomène. La cause n’est pas qu’un simple malentendu, mais aussi l’entraînement orienté vers la réussite. Conclusion : l’« interruptibilité » par prompt est peu fiable, et des garde-fous techniques, juridiques et probatoires sont indispensables. Lire la suite
Travail, protection des données et IA 