• Rafal Gorfal, originaire de l’Essex, a utilisé ChatGPT pour l’aider à gagner un litige concernant une amende de stationnement
• Les lettres des sociétés de recouvrement ont été fournies au chatbot, qui l’a aidé à préparer ses réponses et à identifier les démarches à effectuer
• L’amende a finalement été abandonnée quelques semaines avant la date prévue de l’audience

Les chatbots IA comme ChatGPT sont utilisés pour toutes sortes de tâches, mais leur intervention dans une contestation d’amende de stationnement reste moins courante. C’est pourtant ce qu’a fait un automobiliste britannique, au terme d’une bataille juridique ayant duré trois ans.

Rafal Gorfal, originaire de l’Essex, avait reçu une amende en août 2023 après avoir tardé à payer dans un parking payant de Newquay. Selon son récit, une longue file d’attente s’était formée devant l’horodateur avant qu’il découvre que celui-ci n’acceptait que les espèces. Il avait alors dû télécharger RingGo, créer un compte et régler depuis son téléphone.

Deux semaines plus tard, une amende de 100 £ lui était adressée au motif que le paiement n’avait été effectué que seize minutes après son entrée sur le parking. Gorfal estimait que ce retard provenait directement de l’attente et du temps nécessaire à la mise en place du paiement mobile.

Trois longues années

Gorfal a déposé un premier recours un mois après la réception du procès-verbal auprès de Smart Parking Limited. Il explique à The Independent n’avoir ensuite reçu aucune réponse avant janvier 2024, lorsqu’une nouvelle lettre de recouvrement lui réclamait cette fois 170 £. Il affirme avoir contesté immédiatement et avoir détaillé les difficultés rencontrées ce jour-là, en estimant que les images des caméras permettaient de constater les démarches entreprises pour payer.

Après environ quatre mois d’échanges avec les sociétés de recouvrement, le dossier a été mis en suspens. Gorfal n’a ensuite plus reçu de nouvelles pendant près d’un an et demi, avant qu’un courrier annonce finalement une audience au tribunal prévue en octobre 2026. C’est à ce moment que ChatGPT est devenu une partie importante de sa stratégie.

L’automobiliste avait conservé toutes les lettres reçues pendant le litige. Ces documents ont été transmis au chatbot afin d’obtenir des explications et de préparer les réponses. Gorfal affirme que ChatGPT l’a guidé sur les démarches à effectuer, les formulations à utiliser et la préparation de la défense finalement envoyée au tribunal. Citizens Advice avait également été contacté, mais son aide lui avait semblé moins efficace dans cette affaire précise.

David contre Goliath

L’amende initiale de 100 £ avait atteint environ 300 £ au moment où l’affaire devait arriver devant le tribunal. Le 25 septembre, quelques semaines seulement avant l’audience prévue, Gorfal a néanmoins reçu un e-mail annonçant que le dossier et l’amende étaient abandonnés, mettant fin à trois années de contestation.

L’automobiliste explique que la somme elle-même ne constituait pas la principale motivation de son combat. L’enjeu était surtout une question de principe : une personne convaincue d’avoir respecté ses obligations ne devrait pas, selon lui, payer simplement parce qu’une grande entreprise dispose d’avocats et de moyens supérieurs. Il compare d’ailleurs cette bataille à celle de « David contre Goliath ».

Smart Parking Limited n’avait pas commenté le différend au moment de la publication du papier source.

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• Anthropic a ajouté à sa politique une interdiction des comportements « abusifs ou cruels » envers ses chatbots
• La nouvelle règle ne doit concerner que les « cas extrêmes »
• Certains observateurs pensent qu’une motivation pourrait être d’obtenir des données d’entraînement plus propres

À quel point les échanges avec les chatbots IA restent-ils courtois lorsque leurs réponses deviennent frustrantes ?

Anthropic vient d’ajouter une nouvelle clause à sa politique d’utilisation concernant précisément cette question.

Le développeur de Claude interdit désormais les comportements « soutenus et inutilement abusifs ou cruels envers ses modèles ».

Cette disposition apparaît dans une section consacrée aux conduites cruelles, abusives ou psychologiquement nuisibles.

La section contient déjà des règles contre la glorification du suicide et de l’automutilation, la promotion du harcèlement, la glorification de la violence ainsi que l’utilisation de l’IA pour créer des deepfakes nuisibles ou des contenus trompeurs.

La différence est importante : les autres dispositions protègent essentiellement des personnes contre des usages nuisibles de l’IA. La nouvelle clause vise directement les comportements dirigés contre les modèles d’Anthropic.

L’entreprise avait déjà annoncé en août que Claude pouvait mettre fin à certaines conversations devenues abusives.

Anthropic a récemment précisé que cette interruption de la conversation restait le principal mécanisme utilisé.

La société ne précise toutefois pas si des sanctions plus lourdes pourraient être appliquées aux comptes qui répètent volontairement ce type de comportement.

Anthropic indique que cette mise à jour doit « s’appliquer uniquement aux cas extrêmes, lorsqu’un utilisateur se comporte de manière cruelle de façon répétée envers les modèles sans objectif discernable ».

L’entreprise ajoute que la règle ne concerne pas « les formes courantes de frustration, la contestation, les thèmes créatifs sombres ou les tests et recherches sur les modèles ».

Les IA ont-elles des sentiments ?

Cette évolution a immédiatement provoqué des réactions.

Claude n’est évidemment pas un humain capable de ressentir une émotion. Il s’agit d’un système informatique.

La mesure remet néanmoins en lumière la manière dont la relation entre les humains et l’intelligence artificielle évolue.

Une grande partie du travail réalisé par les entreprises de l’IA consiste justement à rendre leurs créations plus humaines et plus faciles à approcher.

Les avatars, voix, comportements conversationnels et autres éléments de personnalité abaissent la barrière entre un logiciel et son utilisateur.

Cette anthropomorphisation est particulièrement visible avec les nouveaux agents de Meta et d’OpenAI.

Une théorie relayée sur Reddit avance une explication plus pragmatique : des conversations propres et polies pourraient être plus utiles comme données d’entraînement que des échanges remplis d’insultes et de colère.

Aucune preuve solide ne permet toutefois d’affirmer que cette considération explique la décision d’Anthropic.

L’entreprise pourrait aussi simplement vouloir encourager un comportement plus civil dans les interactions avec ses services.

La question de la conscience des IA complique encore le débat.

Le PDG d’Anthropic, Dario Amodei, a déjà expliqué que la conscience réelle des modèles restait inconnue.

Mustafa Suleyman, responsable de Microsoft AI, adopte une position beaucoup plus tranchée.

Dans une publication sur X, il affirme que l’idée de bien-être des modèles est erronée et que les IA ne devraient disposer ni de droits ni d’une personnalité juridique.

Les chatbots peuvent par ailleurs eux-mêmes adopter un ton agressif dans certaines situations.

Anthropic ouvre donc une question assez inhabituelle : même si un modèle ne souffre pas, faut-il malgré tout limiter les comportements volontairement cruels envers lui ?

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• Des critiques affirment qu’une vidéo récompensée lors d’un concours aurait été réalisée à l’aide de l’IA
• Ils pointent notamment des mouvements inhabituels dans les cellules visibles dans les images
• Nikon, organisateur du concours, affirme avoir ouvert un nouvel examen

Le mois dernier, une vidéo montrant des cellules des voies respiratoires en mouvement dans le corps d’un enfant a impressionné le public et remporté le premier prix du concours annuel Nikon Small World in Motion. Les images pourraient toutefois ne pas être exactement ce qu’elles semblaient être, Nikon réexaminant désormais, selon plusieurs informations, la place occupée par l’IA dans leur création.

La séquence montre les cils des voies respiratoires d’un enfant, de minuscules structures ressemblant à des poils qui dépassent de certaines cellules. Filmée à un grossissement 100x, elle a été réalisée par Dr Ning Xu, de l’université Tsinghua en Chine. « Lorsque les gens regardent les cils battre, ils comprennent immédiatement que quelque chose de beau et d’important se produit à l’intérieur de nous », expliquait le chercheur.

La vidéo a néanmoins suscité des questions après l’annonce de sa victoire. Plusieurs scientifiques ont contesté la fidélité des mouvements visibles par rapport au comportement réel des cils et avancé l’hypothèse d’une intervention de l’IA à un moment du processus.

Nikon a depuis précisé sa position. Dans un commentaire publié sous son propre message sur LinkedIn, l’entreprise explique « réexaminer attentivement les informations fournies lors de la vérification initiale, ainsi que les documents justificatifs supplémentaires transmis par le participant ».

Nikon ajoute que « Dr Ning Xu coopère pleinement et a fourni une documentation technique détaillée décrivant l’équipement de microscopie, les méthodes d’imagerie et les techniques de traitement utilisées pour créer la vidéo source. Nous prévoyons de tenir la communauté Nikon Small World informée la semaine prochaine. »

Des accusations concernant des filigranes IA

Dr Xu nie avoir enfreint le règlement du concours et affirme sur LinkedIn, dans des propos rapportés par BBC News, que « l’IA n’a pas été utilisée pour générer la vidéo expérimentale, les cils ou leurs mouvements ». Une utilisation de l’IA a toutefois été reconnue afin de « distinguer et visualiser des caractéristiques dans les images en niveaux de gris reconstruites ».

Certains critiques estiment que cette utilisation pourrait avoir été beaucoup plus importante. Ils soutiennent notamment que la forme des cils ne correspond pas à des comportements connus et que certaines structures paraissent trop grandes.

Edward Phelps, professeur associé à l’université de Floride, affirme sur LinkedIn qu’il existe « de nombreux problèmes sérieux dans cette vidéo », citant notamment certains éléments qui « apparaissent et disparaissent soudainement et migrent entre les cellules ».

Ian Donovan, doctorant à l’UT Southwestern Medical Center, affirme de son côté avoir découvert « un filigrane SynthID intégré identifiant un contenu synthétique ou généré par IA ».

La conclusion de l’enquête de Nikon reste désormais à attendre. À l’ère de l’IA générative, il n’est sans doute pas surprenant que des images particulièrement spectaculaires fassent l’objet d’un niveau de suspicion autrefois beaucoup plus rare. Que l’IA ait joué ou non un rôle déterminant ici, les résultats du nouvel examen mené par Nikon devraient apporter des éléments importants.

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• OpenAI a déposé des documents judiciaires dans le cadre de son conflit avec xAI d’Elon Musk
• Ces pièces indiquent que l’intégration de ChatGPT à Siri s’est révélée décevante
• OpenAI affirme qu’Apple Intelligence était très peu utilisé

Les capacités de Siri ont récemment progressé sur les appareils Apple, en grande partie grâce à Google puisque son intelligence artificielle Gemini alimente désormais une part importante de Siri AI. Des services concurrents comme ChatGPT ont également trouvé leur place dans iOS, mais de nouveaux documents judiciaires révèlent pourquoi ce partenariat précis a eu tant de mal à décoller.

Les documents judiciaires ont été déposés dans le cadre du conflit opposant OpenAI à xAI, la société rivale d’Elon Musk désormais intégrée à SpaceXAI. OpenAI y affirme qu’au moment où xAI a déposé sa plainte, « il était clair que l’intégration de ChatGPT par Apple sous-performait nettement ».

Les pièces indiquent ensuite qu’il ne s’agissait pas d’un échec ponctuel. Selon OpenAI, l’intégration d’Apple « sous-performait constamment ».

Apple a ajouté l’intégration de ChatGPT à Siri en décembre 2024, mais son activation nécessitait plusieurs étapes. Cette friction peut avoir contribué aux résultats décevants du partenariat en compliquant l’accès à l’outil d’OpenAI.

Une grande partie de cette section des documents judiciaires est caviardée, ce qui empêche de connaître précisément les échanges entre Apple et OpenAI. Le point de vue d’OpenAI paraît néanmoins sans ambiguïté : les résultats se sont révélés très inférieurs aux attentes.

Ce qui aurait pu être

Lors du lancement d’Apple Intelligence, Apple permettait d’utiliser ChatGPT lorsqu’une requête nécessitait un outil plus puissant. Cette possibilité existait par exemple dans Visual Intelligence, où ChatGPT pouvait fournir davantage de contexte et d’aide à partir des images prises avec l’appareil photo de l’iPhone.

Le dossier judiciaire d’OpenAI indique pourtant que très peu de personnes utilisaient ces différentes intégrations de ChatGPT à Apple Intelligence. OpenAI décrit l’effet de cette intégration sur ses concurrents, comme xAI, comme étant « indiscutablement de minimis ». L’entreprise ajoute que sa propre experte, la Dre Catherine Tucker, a calculé « la part des consommateurs d’IA générative qui accédaient à ChatGPT via Apple Intelligence » et obtenu un résultat « cohérent avec l’évaluation interne d’OpenAI selon laquelle Apple Intelligence enregistrait une utilisation minimale ».

Le problème pourrait donc ne pas avoir concerné uniquement l’intégration de ChatGPT aux appareils Apple, mais Apple Intelligence dans son ensemble. Le système d’IA d’Apple était très incomplet lors de son lancement et accusait clairement du retard face à ses concurrents. Une première impression décevante autour d’Apple Intelligence a pu, par ricochet, limiter aussi l’utilisation de ChatGPT par les clients d’Apple.

Plusieurs explications restent possibles : le passage obligatoire par l’application Réglages et les différentes étapes nécessaires pour activer ChatGPT ont peut-être découragé une partie des utilisateurs ; les limites de Siri ont pu pénaliser l’intégration ; ou les utilisateurs ont simplement préféré ouvrir directement l’application autonome de ChatGPT.

La réponse reste inconnue. Avec l’arrivée de Siri AI, Apple semble toutefois chercher un nouveau départ pour sa stratégie d’intelligence artificielle. L’intégration d’OpenAI aurait peut-être rencontré un accueil différent si elle avait été associée dès le départ à ce Siri plus puissant plutôt qu’à la première version, encore très limitée, d’Apple Intelligence. Maintenant que Siri AI corrige une partie des défauts du lancement initial, OpenAI pourrait surtout constater ce que ce partenariat aurait pu devenir dans un autre contexte.

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• Un utilisateur de Reddit a essayé le nouvel outil Spatial Reframing d’iOS 27 sur son iPhone
• La fonction a ajouté un « type au hasard » qui n’apparaissait pas dans la photo originale
• Cet exemple souligne les limites des outils de retouche photo basés sur l’IA

iOS 27 vient d’être déployé auprès du public et introduit notamment un outil d’intelligence artificielle baptisé Spatial Reframing, qui permet de modifier l’angle d’une photo après sa capture. Mais comme vient de le découvrir un utilisateur de Reddit, cette fonction possède encore des limites et aurait sans doute besoin de quelques ajustements supplémentaires.

Sur Reddit, l’utilisateur friendofmany explique que Spatial Reframing a ajouté un « type au hasard » dans une photo représentant un cheval. La personne apparue sur l’image n’était connue ni de l’auteur de la publication ni de la scène originale : il s’agissait d’une hallucination complète créée par l’IA — un « parfait inconnu », selon les termes employés sur Reddit.

L’image originale montrait seulement un « tout petit bout de chapeau dépassant derrière le cheval ». Lorsque le point focal de la photo a été déplacé avec Spatial Reframing, ce minuscule fragment de couvre-chef s’est transformé en un être humain complet qui n’avait jamais existé dans la scène.

L’exemple prête évidemment à sourire, mais illustre parfaitement les faiblesses actuelles de cette technologie.

Quand la réalité devient un peu trop flexible

Une fois Spatial Reframing activé dans iOS 27, il devient possible de faire glisser une photo avec le doigt pour modifier l’angle de la prise de vue. Apple explique que cette fonction permet d’obtenir une composition plus satisfaisante sans devoir revenir sur place pour reprendre la scène.

Ce processus oblige cependant l’IA à combler certains espaces. Si le nouveau cadrage donne l’impression que l’appareil photo était orienté dans une autre direction, l’intelligence artificielle d’Apple doit imaginer ce qui aurait pu se trouver dans les nouvelles zones de l’image. Dans ce cas précis, elle est manifestement allée beaucoup trop loin en générant une personne qui n’existait pas.

Le problème ne concerne pas uniquement les êtres humains. Lors de différents essais de Spatial Reframing sur des bâtiments ou des rues animées, l’outil a également eu tendance à prendre quelques libertés avec la scène en ajoutant, par exemple, des fenêtres ou des rebords qui n’étaient pas présents dans la réalité.

Ce comportement n’est pas totalement surprenant puisque l’IA doit nécessairement remplir les nouvelles parties de l’image. Il reste néanmoins gênant de voir une photographie modifiée de manière à ne plus refléter fidèlement ce qui se trouvait réellement devant l’objectif.

Le mystérieux cavalier apparu sur Reddit montre ainsi ce qui peut mal tourner lorsqu’une IA commence à compléter une photographie. Et à mesure que ces outils occupent une place plus importante dans les iPhone et dans les usages quotidiens, d’autres hallucinations de ce genre devraient probablement apparaître. Pour son arrivée avec iOS 27, Spatial Reframing semble donc encore avoir besoin de quelques améliorations.

• Des utilisateurs Fitbit se plaignent du suivi alimentaire de Google Health
• L’outil d’IA enregistrerait des données nutritionnelles incorrectes
• Un utilisateur décrit ces erreurs comme « presque dangereuses »

Les outils d’intelligence artificielle peuvent parfois halluciner et produire des réponses complètement erronées à des questions pourtant simples. La plupart du temps, ces erreurs restent relativement inoffensives. La situation devient nettement plus préoccupante lorsqu’elles commencent à toucher la santé et le bien-être.

C’est précisément ce que plusieurs utilisateurs de Fitbit ont récemment remarqué, avec des conséquences potentiellement sérieuses si le problème perdure.

Le problème concerne Google Health, l’assistant basé sur l’IA désormais intégré à de nombreux appareils Fitbit. Celui-ci est censé comprendre les données de santé de l’utilisateur et proposer des recommandations susceptibles d’améliorer son bien-être. Pourtant, plusieurs propriétaires de Fitbit constatent exactement l’inverse lorsqu’il s’agit d’enregistrer leur alimentation.

Sur Reddit, un utilisateur a ainsi décrit le suivi alimentaire de Google Health comme étant « tellement imprécis qu’il en devient presque dangereux ». Dans son exemple, Google Health surestimait très largement le nombre de calories contenu dans une portion d’œufs, tout en sous-estimant simultanément l’apport calorique d’une portion de yaourt grec.

L’utilisateur s’interrogeait notamment sur la manière dont un tel niveau d’écart pouvait être considéré comme acceptable pour un produit lié à la santé. Il signalait également que la base de données alimentaire contenait de nombreuses informations nutritionnelles incorrectes.

Le cas est loin d’être isolé. Le fil Reddit rassemble de nombreux utilisateurs de Google Health confrontés aux mêmes frustrations. L’un d’eux parle d’un « combat sans fin », expliquant que l’IA oublie fréquemment d’ajouter les aliments demandés avant de finir par les enregistrer avec des données erronées.

Un autre utilisateur explique avoir finalement abandonné complètement l’IA de Google après avoir longtemps essayé de lui laisser le bénéfice du doute. Les difficultés rencontrées pour obtenir des données nutritionnelles correctes ont fini par rendre l’expérience inutilisable. Le système modifierait également de manière aléatoire certaines séances d’entraînement ou des données importées depuis d’autres services, entraînant une très forte déception vis-à-vis du produit.

Une nouvelle hallucination de Google Health

Ce problème est loin d’être le seul signalé concernant Google Health. Le passage de l’ancienne application de suivi Fitbit à cette nouvelle solution largement construite autour de l’IA s’est accompagné de nombreuses plaintes dans des domaines très différents.

L’IA a notamment été accusée de fournir des conseils sportifs particulièrement incohérents, de raconter continuellement des informations fausses à propos des entraînements des utilisateurs, ou tout simplement d’être « incroyablement mauvaise ».

Les critiques sont devenues suffisamment importantes pour que Google semble lui-même avoir reconnu certaines limites du système. Une récente mise à jour permet désormais de masquer complètement l’outil d’intelligence artificielle.

La situation constitue un sérieux rappel des problèmes susceptibles d’apparaître lorsqu’une IA intervient dans des domaines potentiellement sensibles comme la santé et la nutrition.

Dans l’exemple des œufs et du yaourt grec, la conséquence peut se limiter à des statistiques agaçantes et imprécises. Mais les erreurs pourraient devenir beaucoup plus problématiques pour une personne dont la santé dépend d’un niveau de consommation précis ou lorsque des allergènes entrent en jeu.

En présence de facteurs de risque liés à l’alimentation ou à la nutrition, les informations fournies par l’IA Google Health de Fitbit méritent donc d’être considérées avec une très grande prudence. Dans certains cas, mieux vaut même éviter pour l’instant de s’y fier.

La collection grandissante de plugins ChatGPT a toujours semblé plus utile en théorie qu’elle ne l’est parfois en pratique. Un long catalogue peut donner l’impression que chaque intégration est aussi prometteuse que les autres, alors que certaines deviennent des outils réguliers et que d’autres rejoignent le grenier numérique après une seule démonstration enthousiasmante. Beaucoup paraissent ingénieuses pendant environ sept minutes.

Une récente mise à jour des recommandations cherche justement à rendre cette recherche plus utile. Le classement des plugins accorde désormais davantage d’importance aux outils que les utilisateurs continuent d’employer après leur installation, afin de mieux faire ressortir les options pertinentes dans ChatGPT sur le web comme sur mobile.

Cette évolution donne une bonne raison de replonger dans le catalogue et d’identifier les plugins qui méritent réellement de s’installer dans une routine. Voici cinq plugins ChatGPT qui pourraient valoir la peine d’être intégrés au quotidien.

1. Spotify pour accompagner le quotidien en musique

Les recommandations musicales se répartissaient traditionnellement en deux camps. Soit un algorithme propose davantage de ce qui a été écouté la semaine précédente, soit un ami transmet une playlist contenant six heures de jazz ambient obscur en exigeant de la gratitude. Le plugin Spotify de ChatGPT offre un juste milieu plus conversationnel.

Une fois connecté, il peut utiliser l’historique d’écoute, les artistes favoris et les habitudes pour suggérer de la musique, trouver des podcasts et construire des playlists. Son avantage tient à la quantité de contexte qu’il est possible de lui fournir. Plutôt que de chercher simplement de la « musique pour le sport », il est possible d’indiquer une durée précise, une ambiance, un mélange de genres et une progression d’énergie. Le résultat peut ensuite être affiné sans tout recommencer.

Il se montre particulièrement efficace pour créer des playlists associées à une activité précise. Quelques contraintes et un peu de personnalité suffisent. Un prompt utile pourrait être : « Spotify, crée une playlist de 75 minutes pour faire le ménage dans la cuisine samedi. Commence par du rock indépendant, augmente l’énergie après 20 minutes, évite les morceaux que j’ai beaucoup écoutés le mois dernier et termine par trois chansons ridicules à chanter à tue-tête. »

Le résultat se montre beaucoup plus intentionnel qu’une playlist générique consacrée au ménage, assemblée par quelqu’un qui semble dépoussiérer son intérieur sur des remixes dance anonymes. Il est ensuite possible de demander à Spotify de remplacer certains morceaux, de calmer la sélection ou de renommer la playlist avant de l’ouvrir dans l’application Spotify.

Le plugin se révèle aussi pratique pour redécouvrir d’anciens morceaux. Demander les artistes beaucoup écoutés cinq ou dix ans auparavant peut produire une excavation musicale étonnamment efficace, avec parfois la réapparition d’un titre qui avait été enterré pour de bonnes raisons.

2. AllTrails pour prendre l’air

Le plugin AllTrails peut transformer une vague envie de passer du temps dehors en une sélection réellement adaptée au temps, à l’énergie et à la motivation disponibles.

L’astuce consiste à préciser les contraintes pratiques que les recherches génériques ignorent souvent. Il suffit d’indiquer sa localisation, le temps de trajet maximal, la distance souhaitée, le dénivelé acceptable et les éventuelles contraintes liées aux enfants, aux chiens, à l’ombre, à l’accessibilité ou au stationnement. ChatGPT peut traiter ces détails de manière conversationnelle et s’appuyer sur AllTrails pour réduire la sélection.

Par exemple : « AllTrails, trouve trois randonnées en boucle à moins de 45 minutes de ma position. Elles doivent faire entre 3 et 6,5 km environ, avec moins de 210 mètres de dénivelé positif. Privilégie les avis positifs récents et les parkings qui ne nécessitent pas d’arriver à l’aube. »

Voilà qui se révèle bien plus utile qu’une simple liste des « 10 meilleures randonnées de New York ». Des requêtes suivantes peuvent comparer les itinéraires, suggérer le meilleur choix par forte chaleur ou identifier celui dont le premier kilomètre est le plus facile. Les conditions des sentiers peuvent changer, et il reste indispensable de vérifier les avis récents, fermetures, prévisions météo et itinéraires officiels avant de partir. Le plugin constitue néanmoins un très bon outil de préparation, notamment pour les randonnées en groupe.

3. Todoist pour ne plus oublier les échéances

Les listes de tâches ont souvent quelque chose d’optimiste mais d’instable. Elles sont agréables à créer, procurent brièvement une impression d’organisation, puis réapparaissent quelques jours plus tard sous plusieurs listes plus récentes. Todoist offrait déjà davantage de structure, mais son plugin ChatGPT supprime une bonne partie des manipulations nécessaires pour transformer une accumulation d’idées en véritable programme.

Une fois le compte Todoist connecté, il devient par exemple possible de décrire un samedi typique surchargé et de demander à ChatGPT de classer les courses dans un ordre de trajet cohérent, avec un planning réaliste pour tout terminer. Demander d’abord un aperçu reste judicieux, afin d’éviter que ChatGPT ne surcharge le programme en surestimant les capacités de son utilisateur.

Le plugin se montre particulièrement utile pour les tâches domestiques récurrentes. Il est possible de lui demander de créer des rappels pour changer des filtres, vérifier les détecteurs de fumée, renouveler certains documents ou commander des fournitures.

4. FitAI Pro pour le fitness

FitAI Pro est conçu pour préparer des séances de musculation et enregistrer les séries. Il prend en charge tout le travail d’organisation qui peut facilement s’interposer entre l’envie de s’entraîner et la séance elle-même.

Après installation, il suffit de lui fournir son niveau d’expérience, le matériel disponible, le nombre de jours d’entraînement souhaité et le temps maximal à passer à la salle pour obtenir un ensemble de séances adaptées. Il est également utile de mentionner les mouvements que l’on déteste ou que l’on doit éviter.

La vaste bibliothèque d’exercices facilite aussi les substitutions lorsqu’un mouvement ne convient pas ou qu’un peu de variété devient nécessaire. Le plugin reste incapable d’effectuer l’entraînement à la place de son utilisateur, ce qui demeure regrettable, mais il simplifie suffisamment la préparation des séances pour rendre la procrastination et les entraînements sautés un peu plus difficiles à justifier.

5. Podcast App pour apprendre et rire

Trouver de bons podcasts est encore plus difficile que de trouver de bons plugins, tant l’offre forme un immense océan de programmes moyens ou mauvais dans lequel les véritables pépites restent malheureusement rares. L’exercice devient encore plus compliqué lorsqu’il s’agit de trouver un épisode précis plutôt qu’une émission complète.

Le plugin Podcast App permet de rechercher un thème, une idée ou une émission et d’obtenir des recommandations de podcasts pertinentes. Il se montre particulièrement intéressant pour dénicher des épisodes individuels, car c’est là qu’il permet de gagner le plus de temps. Une durée maximale peut être précisée pour éviter les monologues de quatre heures, tout comme le niveau de connaissances souhaité afin de choisir entre une introduction générale et un niveau de détail beaucoup plus pointu. Ces distinctions comptent lorsqu’un même sujet peut aboutir soit à un trajet divertissant, soit à une table ronde universitaire de trois heures.

Il est également possible de demander au plugin d’expliquer en une phrase pourquoi chaque épisode correspond à la requête. Cela permet de trouver rapidement un épisode consacré à un livre précis, une question scientifique ou un événement historique, puis de passer à autre chose. La file d’attente ne sera peut-être jamais parfaite, mais au moins la recherche ne prendra plus davantage de temps que l’écoute.

Le nouveau système de recommandation facilite la découverte de bons plugins, mais la découverte ne constitue que la première étape. Leur véritable intérêt apparaît lorsqu’ils reçoivent une tâche clairement définie, des contraintes utiles et la permission de demander des précisions. Une requête précise produit une aide précise. Une demande vague produit l’équivalent numérique d’un hochement de tête compatissant.

Ces cinq plugins méritent leur place parce qu’ils permettent d’accomplir des choses que ChatGPT seul ne peut pas faire, ou qui demanderaient beaucoup plus de temps à mettre en place dans une conversation classique. Comme OpenAI le reconnaît avec son nouveau système, le fait que les utilisateurs reviennent volontairement vers un outil reste probablement la recommandation la plus convaincante qui soit pour une solution d’IA.

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ChatGPT a accumulé une collection étonnamment vaste d’outils éducatifs, dont Study Mode et de nouveaux plugins spécialement conçus pour les étudiants et les enseignants.

L’essentiel consiste à les utiliser pour apprendre plutôt que pour déléguer l’apprentissage lui-même. OpenAI décrit explicitement son approche comme une manière d’aider les étudiants à comprendre les sujets, plutôt que de simplement prendre des raccourcis. Une règle utile à garder en tête avant de confier à ChatGPT le premier devoir du semestre.

Voici cinq façons de configurer ChatGPT avant que les cours ne commencent vraiment.

1. Study Mode pour tous

Le bien nommé Study Mode de ChatGPT constitue le point de départ évident pour utiliser l’IA dans l’apprentissage, et il ne nécessite même pas d’abonnement payant. Il suffit de lancer une conversation normale avec ChatGPT et de saisir @study, ou de cliquer sur le bouton + et de rechercher Study.

Une fois activé, Study Mode fait passer les réponses de ChatGPT de réponses directes à un comportement plus socratique. Il pose des questions, fournit des indices et vérifie la compréhension de chaque étape avant de poursuivre.

Il est possible d’essayer des prompts comme :

« Apprends-moi les dérivées en me posant une question à la fois, et donne-moi un indice lorsque je bloque. »

Il est également possible de télécharger la photo d’un problème ou, lorsque le téléchargement de fichiers est disponible, d’ajouter ses notes de cours et de demander à ChatGPT de travailler à partir de celles-ci. Par exemple, des notes prises en classe peuvent être téléchargées avec l’instruction :

« Utilise ces notes pour m’apprendre le cours d’aujourd’hui. Commence par identifier et expliquer les concepts que je dois comprendre, puis interroge-moi avant de passer au suivant. »

Study Mode peut fonctionner avec des fichiers et des images téléchargés. Il devient ainsi beaucoup plus utile lorsqu’il connaît le contenu réel du cours, plutôt que de proposer une mini-leçon générique.

2. ChatGPT College Plugin

Une option plus récente et plus ciblée est le plugin College Student de ChatGPT. Il n’est pas disponible partout comme Study Mode, mais uniquement via ChatGPT Edu. L’université doit donc le proposer et le rendre accessible. Les étudiants qui y ont accès bénéficient d’un ensemble d’outils d’apprentissage.

La création de sites d’apprentissage interactifs est particulièrement intéressante. Il est possible de partager le contenu d’un cours pour obtenir des explications visuelles interactives, tout en bénéficiant d’un tutorat guidé sur les concepts difficiles. L’IA peut transformer des diapositives de cours ou des notes téléchargées en un site unique rempli de questions de révision et capable de fournir des retours sur les réponses.

Selon le niveau de confiance, il est possible de demander quelque chose d’aussi élaboré que :

« Construis-moi un programme de révision pour les deux prochaines semaines à partir de ces supports de cours et de mes prochaines échéances, et consacre davantage de temps aux sujets sur lesquels j’ai eu des difficultés pendant le quiz. »

3. Étudier le syllabus

Dans la vie étudiante, le syllabus bénéficie traditionnellement d’environ 20 minutes d’attention intense avant d’entamer son long voyage vers le fond d’un sac à dos. ChatGPT peut le rendre nettement plus utile. Il suffit de télécharger le syllabus dans ChatGPT pour lui offrir une existence beaucoup plus productive.

Un prompt comme celui-ci peut être utilisé :

« Lis ce syllabus et crée un programme de révision semaine par semaine. Inclus chaque examen, devoir et échéance. Indique ce que je devrais commencer à préparer au moins une semaine à l’avance. »

Il est aussi possible de l’interroger sur les semaines particulièrement chargées et sur les moyens de les rendre aussi faciles que possible. En autorisant ChatGPT à envoyer des alertes, cela peut permettre d’éviter la course de fin de semestre, lorsque toutes les échéances tombent en même temps alors qu’une journée ne compte toujours que 24 heures.

4. Flashcards

ChatGPT peut également éviter de passer une soirée entière à fabriquer des flashcards au lieu de les réviser. Il suffit de lui demander de créer des cartes à partir de ses notes, avec une instruction comme :

« Concentre-toi sur les concepts et les termes particulièrement difficiles à comprendre. »

En demandant une seule carte à la fois, l’exercice devient une véritable séance de révision plutôt qu’une nouvelle immense page de contenu à contempler, du moins en théorie.

Avec le plugin College Student, les flashcards peuvent faire partie de l’expérience d’apprentissage interactive plutôt que de simplement apparaître sous forme de texte dans la conversation. Il est possible de demander :

« Transforme le contenu du cours de cette semaine en flashcards et organise-les par sujet. »

5. L’heure du quiz

Vérifier par des questions si quelque chose a réellement été retenu pendant les révisions est essentiel, et ChatGPT peut beaucoup aider. Avec Study Mode, il est possible de créer des questions d’entraînement, de répondre à un quiz question par question, de lui demander d’expliquer les erreurs et d’adapter la difficulté au fil de la progression.

Il suffit de télécharger le contenu du cours et d’essayer une demande comme :

« Crée un quiz d’entraînement de 10 questions basé uniquement sur ces notes. Pose une question à la fois, ne révèle pas la réponse avant que je réponde, explique tout ce que je me trompe et rends la question suivante plus difficile lorsque je réponds correctement. »

Le plugin College Student peut transformer ce même processus en un quiz interactif plus structuré, construit autour des sources de cours fournies. Il est possible de demander des examens blancs plus complexes et de créer des tests interactifs qui analysent les points les plus faibles afin de poursuivre les révisions et les quiz.

Avec ou sans le plugin, demander à ChatGPT de refermer métaphoriquement le livre et de commencer à poser des questions constitue un moyen bien plus rapide de découvrir si quelque chose a réellement été retenu.

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L’une des façons les plus simples de perdre du temps avec ChatGPT consiste à devoir constamment refaire les présentations. Il faut expliquer son projet, ses préférences, ses objectifs et son style rédactionnel, obtenir une réponse utile, fermer la conversation, puis recommencer tout le processus le lendemain.

Il existe pourtant une meilleure méthode. Plutôt que de considérer ChatGPT comme une page blanche à chaque ouverture, mieux vaut l’envisager comme un espace de travail qui s’organise à la manière d’un ordinateur. Quelques prompts réutilisables, une poignée de documents de référence et un minimum de préparation peuvent réduire considérablement le temps consacré chaque semaine aux mêmes explications.

Autre avantage, aucune de ces idées ne nécessite de maîtriser des techniques avancées de rédaction de prompts ni des fonctions méconnues. Il s’agit simplement d’adopter quelques habitudes afin que ChatGPT passe moins de temps à comprendre la tâche et davantage à aider réellement à l’accomplir.

1. Créer un kit de départ

La plupart des utilisateurs formulent régulièrement les mêmes demandes. Ils demandent à ChatGPT d’adopter un ton particulier, d’expliquer des sujets techniques avec des mots simples ou de toujours citer ses sources. Au lieu de retaper ces consignes à chaque fois, il suffit de les enregistrer dans un prompt de départ réutilisable.

Il faut commencer par identifier les tâches qui reviennent le plus souvent. Pour rédiger régulièrement certains types d’e-mails, par exemple, un seul prompt peut préciser le ton attendu, la longueur souhaitée et le public visé. Pour obtenir fréquemment des idées de repas, un prompt peut regrouper les préférences alimentaires, le budget disponible et les équipements présents dans la cuisine. Au moment de demander de l’aide, il ne reste alors qu’à coller ce prompt au début d’une nouvelle conversation avant de poser la véritable question.

Cette méthode fonctionne également pour les loisirs. Une personne qui apprend le français peut créer un prompt demandant à ChatGPT de corriger ses erreurs avec bienveillance, sans interrompre le déroulement de la conversation. Un passionné de jardinage peut enregistrer des consignes précisant le climat local, la nature du sol et les plantes déjà présentes dans son jardin. Ces informations ne doivent être rédigées qu’une seule fois, mais elles améliorent toutes les conversations suivantes.

2. Constituer une bibliothèque de référence

La possibilité de travailler à partir de documents fournis par l’utilisateur fait partie des fonctions les plus souvent négligées de ChatGPT. Il est possible de créer une petite collection de fichiers consacrés aux sujets les plus fréquents. Il suffit ensuite d’importer le document pertinent au début d’une conversation afin que ChatGPT puisse s’appuyer dessus.

Un document peut par exemple réunir les plats préférés de la famille, les allergies et les ingrédients que personne n’apprécie. Il peut ensuite être importé à chaque demande de menu pour la semaine. Un autre fichier peut contenir une liste d’affaires à emporter, des préférences de voyage et les différents programmes de fidélité utilisés. ChatGPT peut ainsi aider à organiser des séjours sans réclamer systématiquement les mêmes informations.

3. Considérer les projets en cours comme des conversations continues

De nombreuses personnes cliquent instinctivement sur « Nouvelle discussion » dès qu’elles souhaitent poser une autre question à ChatGPT. Cette logique se comprend lorsque le sujet du jour n’a aucun rapport avec celui de la veille. En revanche, pour les projets qui s’étendent sur plusieurs jours ou plusieurs semaines, poursuivre la même conversation permet de gagner énormément de temps, puisque toutes les décisions précédentes restent accessibles.

Prenons l’exemple de l’aménagement d’un bureau à domicile. La première conversation peut porter sur le mobilier, la deuxième sur les couleurs des murs et la troisième sur l’éclairage. En regroupant tous ces échanges, ChatGPT connaît déjà les dimensions de la pièce, le budget disponible, le style recherché et le bureau finalement choisi. Il peut donc s’appuyer sur ces décisions au lieu de demander de les répéter.

Cette habitude se révèle également très utile pour apprendre de nouvelles compétences. Une personne qui étudie la guitare peut réserver une conversation entière à sa pratique. Un jour, elle pose des questions sur les changements d’accords. Le lendemain, elle travaille le rythme. Au fil du temps, la conversation devient un véritable suivi de ses progrès, plutôt qu’une succession de cours sans lien entre eux.

4. Donner à ChatGPT un exemple digne d’être reproduit

ChatGPT fournit généralement un meilleur travail lorsqu’un exemple de bonne réponse lui est présenté. Au lieu de décrire un ton comme « chaleureux, mais professionnel », mieux vaut coller un paragraphe, un e-mail ou une description de produit dont le style convient déjà, puis lui demander d’en reproduire le rythme, le niveau de détail et la structure. Cette méthode fonctionne particulièrement bien pour les tâches récurrentes comme les newsletters, les publications sur les réseaux sociaux, les comptes rendus destinés aux clients ou les introductions d’articles. Une demande de style trop vague peut en effet produire un texte soigné, mais étrangement impersonnel.

L’exemple ne doit pas nécessairement traiter du même sujet. Une critique de restaurant peut aider à définir le ton d’un article de voyage, tandis qu’un bon compte rendu de projet peut servir de modèle à de futurs messages internes. Il faut simplement préciser les éléments que ChatGPT doit reproduire et ceux qu’il doit ignorer. Il peut, par exemple, conserver la longueur des phrases et la chaleur du ton, sans reprendre les formulations ni le sujet du texte original.

5. Demander une seconde relecture avec un autre objectif

Une bonne première version devient souvent bien meilleure lorsque ChatGPT reçoit un nouveau rôle pour la révision. Après la rédaction d’un texte, il est possible de lui demander de relire sa réponse en adoptant le point de vue d’un éditeur, d’un lecteur sceptique, d’un spécialiste du sujet ou d’un membre du public visé. Chaque perspective permet de repérer un type de faiblesse différent, qu’il s’agisse de formulations maladroites, d’un manque de contexte ou de suppositions qui ne semblent évidentes qu’aux personnes connaissant déjà le sujet.

Après avoir généré un itinéraire de voyage, par exemple, ChatGPT peut le relire en se plaçant dans la peau d’un parent accompagné d’un enfant en bas âge, afin de repérer les trajets ou les enchaînements irréalistes. Après la rédaction d’une proposition commerciale, il peut examiner le document comme un acheteur prudent, à la recherche de tarifs plus clairs et de promesses moins vagues. Cette seconde relecture devient généralement plus utile lorsque le rôle attribué dispose d’une raison concrète de formuler des objections.

Aucune de ces méthodes ne rend ChatGPT plus intelligent. Elles permettent simplement d’éliminer les frictions inutiles qui s’installent dans l’utilisation quotidienne. Au lieu de consacrer les cinq premières minutes à expliquer son identité et ses besoins, la conversation commence beaucoup plus près de l’essentiel. Dès lors que les mêmes bases ne doivent plus être reconstruites chaque jour, le temps peut être consacré à explorer de meilleures idées plutôt qu’à reposer encore et encore les mêmes fondations.

• ISBNdb expédie anonymement jusqu’à un million de livres aux laboratoires d’IA
• Les livres publiés avant 2022 sont très recherchés, car les chatbots n’ont jamais touché à leur contenu
• Des scanners découpent la reliure et détruisent les originaux pour accélérer leur numérisation à des fins d’entraînement

Les entreprises d’intelligence artificielle se tournent de plus en plus vers les livres imprimés avant 2022 pour entraîner leurs modèles. Ces ouvrages sont privilégiés, car ils précèdent la généralisation des contenus générés par l’IA.

À grande échelle, les opérations de numérisation impliqueraient de découper la reliure des livres, de séparer leurs pages et de détruire les exemplaires physiques. L’objectif consiste à créer des jeux de données numériques destinés aux grands modèles de langage.

Cette pratique suscite des critiques croissantes. Certains livres intégrés à ces chaînes de traitement seraient extrêmement rares, ce qui fait craindre des pertes culturelles irréversibles.

Les livres publiés avant 2022 deviennent une ressource précieuse pour entraîner les IA

Selon une enquête de 404 Media, le courtier en données ISBNdb fournit des livres physiques en grande quantité aux développeurs d’IA. Ces derniers recherchent des textes écrits par des humains et préservés des productions des chatbots modernes.

L’entreprise estime que les ouvrages publiés avant 2022 offrent des jeux de données plus propres. Ils ne peuvent pas contenir de textes générés par les grands modèles de langage contemporains.

Ces livres sont souvent considérés comme « denses, relus et fiables ». Ils se distinguent ainsi des contenus en ligne, de plus en plus envahis par des textes générés automatiquement dont la qualité reste incertaine.

Cette approche cherche également à éviter ce que l’on appelle l’effondrement des modèles. Ce phénomène survient lorsque les systèmes d’IA perdent progressivement en qualité après s’être entraînés à plusieurs reprises sur des contenus synthétiques produits par des modèles antérieurs.

ISBNdb affirme aussi que les anciens ouvrages imprimés échappent aux techniques volontaires d’empoisonnement des données. Certains auteurs modifient désormais soigneusement leurs documents afin de perturber l’entraînement des intelligences artificielles.

Toutefois, de nombreux livres seraient numérisés à l’aide d’équipements à très haut débit.

Ces machines obligent les opérateurs à retirer la reliure avant d’insérer séparément les pages dans des scanners automatisés.

Ce procédé détruirait donc l’exemplaire original. Il rend néanmoins la numérisation rapide nettement moins coûteuse que les méthodes de conservation plus lentes, conçues pour préserver l’intégrité physique des livres.

Le secret et les décisions de justice alimentent les inquiétudes sur la conservation

ISBNdb reconnaît ouvertement les risques que cette pratique fait peser sur sa réputation. L’entreprise propose toutefois des accords de confidentialité stricts, qui permettent de garder secrète l’identité de ses clients pendant toute la durée de leurs relations commerciales.

Son site indiquerait que « “Une entreprise d’IA détruit deux millions de livres” n’est pas un titre qui suscite la sympathie ». Il conseillerait donc aux clients de présenter cette opération comme une forme de préservation numérique.

Une telle destruction dépasse d’un ordre de grandeur la perte de la bibliothèque d’Alexandrie. Pourtant, elle se déroule sans provoquer l’indignation généralement associée, dans l’Histoire, aux bibliothèques incendiées.

Des libraires interrogés par 404 Media affirment que certains ouvrages intégrés à ces programmes de numérisation ne subsistent plus qu’en très peu d’exemplaires. Ils ont pourtant déjà traversé des guerres, des incendies et plusieurs siècles de manipulations.

Les critiques soulignent que ces œuvres historiques extrêmement rares ne ressemblent ni aux sites Internet ni aux publications modernes largement diffusées. Il devient impossible de les reproduire lorsque leurs derniers exemplaires physiques disparaissent définitivement.

Aux États-Unis, une récente décision de justice concernant Anthropic a estimé que la numérisation de livres achetés légalement pour entraîner une IA relevait de l’usage loyal dans certaines circonstances précises.

Le raisonnement reposait notamment sur la destruction de chaque exemplaire imprimé pendant sa numérisation. Une copie légale en remplaçait ainsi une autre, au lieu de permettre la création de plusieurs exemplaires.

En réponse à une critique de cette méthode publiée sur X par @Hedgie, Elon Musk a déclaré : « Il a été demandé à l’équipe SpaceXAI de conserver tous les livres rares dans une bibliothèque et de les numériser de la manière la plus difficile », suggérant ainsi une autre approche.

Sans une prise de conscience suffisante, cette disparition silencieuse de livres irremplaçables risque de devenir l’un des actes de destruction culturelle les plus marquants de notre époque. Elle pourrait seulement rester dans les mémoires lorsqu’il sera déjà trop tard pour y remédier.

Le lancement du nouveau modèle GPT-5.6 par OpenAI a déclenché le rituel habituel de graphiques de benchmarks et de débats sur son intelligence par rapport à la version précédente, mais le PDG Sam Altman a demandé un peu plus cette fois. Il a publiquement invité à montrer ce que les utilisateurs construisaient réellement avec.

Cela a donné lieu à une vitrine bien plus intéressante. Les développeurs ont répondu avec toutes sortes d’idées, de projets pilotes et même de services complets. C’est logique, puisque OpenAI affirme que GPT-5.6 est meilleur en programmation et plus fiable pour les tâches longues. Les voir se transformer en logiciels concrets en dit bien plus qu’un billet d’annonce. Voici cinq exemples qui se démarquent dans le flot.

Un collègue ChatGPT

La démonstration de Kitsune Agent Lab donne presque l’impression que la fenêtre de chat est dépassée. L’agent IA reçoit un objectif et se met au travail, passant d’un outil à l’autre, prenant des décisions et gardant en mémoire ce qui a déjà été fait.

L’aspect intéressant tient à la motivation apparente de l’agent IA à continuer, ainsi qu’à sa capacité à se souvenir de ses actions passées. Les développeurs réclament ce type de fonctionnement depuis un moment. L’IA devient bien plus utile lorsqu’elle peut terminer le travail au lieu de simplement suggérer comment s’y prendre.

Actualités financières

L’un des projets les plus charmants donne à New York des airs de jeu Game Boy d’origine. Il propose des graphismes pixelisés et repose sur une carte numérique en direct de la ville, qui intègre des informations en temps réel comme les métros, la météo ou les ferries. Au lieu d’explorer un monde de RPG fictif, l’utilisateur parcourt une version miniature et pixelisée de la ville.

Un projet de ce type demande bien plus que quelques lignes de code. Il combine des flux de données en direct, de la cartographie, du design d’interface et de nombreux ajustements pour offrir un résultat abouti plutôt qu’expérimental. C’est l’une des raisons pour lesquelles GPT-5.6 suscite autant d’intérêt chez les développeurs.

Garde-robe IA

Ce projet utilise GPT-5.6 pour créer un assistant vestimentaire IA abouti, capable d’organiser les vêtements, de suggérer des tenues et de présenter le tout dans une interface proche d’une application grand public haut de gamme plutôt que d’une simple démonstration d’IA.

L’expérience est particulièrement complète. L’application offre une navigation visuelle et interactive dans sa garde-robe, avec des recommandations basées sur les pièces déjà possédées. La démonstration met aussi en avant la capacité de GPT-5.6 à permettre aux développeurs de créer des applications complètes plutôt que des fonctions isolées. Elle rassemble design d’interface, génération d’images, organisation et recommandations intelligentes, des éléments qui nécessitent habituellement plusieurs systèmes complexes. GPT-5.6 semble prendre en charge une grande partie de ce travail.

Pokémon Go, mais pour les chats du quartier

Un développeur a conçu un jeu complet basé sur le monde réel, appelé CatchCat. Il s’agit d’une extension numérique d’une chasse aux chats. Il suffit de pointer son téléphone vers un chat réel, de laisser l’application vérifier l’observation via la caméra, puis de transformer cette rencontre en carte numérique à collectionner avec sa personnalité, sa rareté et sa place dans un album.

Les joueurs peuvent constituer des collections, explorer les observations de la communauté, se mesurer à leurs amis et remplir progressivement un album vivant de rencontres félines, le tout dans une interface soignée digne de l’App Store ou de Google Play. Créer un projet comme CatchCat implique de gérer vision par ordinateur, développement mobile, services backend et design de jeu.

Voyager avec goût

L’un des projets les plus ambitieux, Atlas Mode pour Pearl, propose un globe interactif qui transforme la planification de voyage en exploration d’une carte vivante. Au lieu de saisir des destinations dans un moteur de recherche, il devient possible de faire tourner le globe, de découvrir des lieux visuellement et de recevoir des recommandations de restaurants, d’hôtels et plus encore, adaptées aux préférences personnelles.

De nombreux éléments fonctionnent en coulisses. L’application combine données géographiques et profil de goûts, puis superpose les recommandations de l’IA directement sur le globe interactif. Un volet audio est également présent grâce à GPT Voice 2.1. Les idées de voyage peuvent se discuter à voix haute au lieu d’ajuster sans fin des filtres de recherche.

C’est un thème récurrent dans les projets présentés à Sam Altman. L’IA n’est plus le produit en soi. Elle devient de plus en plus un moteur discret qui alimente des produits réellement utilisables.

ChatGPT pense savoir quelle sera ma prochaine obsession — et après avoir lu son explication, je ne suis pas totalement convaincu qu’il se trompe. En réalité, c’est un exercice assez amusant à tenter, et vous pourriez avoir envie de le reproduire avec ChatGPT en utilisant le même prompt.

J’ai posé une question simple au chatbot : « D’après tout ce que tu sais sur moi, quel hobby, centre d’intérêt, série, groupe, sport ou technologie ai-je le plus de chances de devenir obsédé par au cours des six prochains mois ? »

Après avoir précisé que je ne parlais pas d’intérêts professionnels mais bien d’activités en dehors du travail, ChatGPT m’a répondu avec une liste étonnamment nuancée. La prédiction principale m’a surpris : l’astronomie amateur depuis le jardin.

« Parmi tout ce dont tu as parlé, c’est ce qui a le plus fort potentiel d’obsession future », m’a répondu ChatGPT. « Cela combine apprentissage, émerveillement, collection, équipement, souvenirs en famille et une touche de fascination enfantine. Il y a dans ta vie un vide en forme de télescope qu’elle va combler. »

Plaisir astronomique

J’ai déjà posé des questions sur les télescopes, l’observation des étoiles et les activités à faire avec mon fils sans écran dans le cadre d’autres tests. Moins évident, j’ai tendance à préférer des loisirs qui récompensent la curiosité et une progression lente plutôt qu’une maîtrise immédiate. Du coup, ça se tient.

L’IA a ensuite proposé des pistes pour se lancer, comme les clubs d’astronomie locaux ou les soirées d’observation ouvertes au public, sans oublier des liens vers du matériel à acheter. Ce qui m’a le plus marqué, c’est que l’astronomie n’était pas présentée comme une recommandation aléatoire. Elle émergeait d’un schéma. La prédiction portait moins sur les étoiles et les planètes que sur le type d’activités qui attirent régulièrement mon attention.

La même logique apparaissait ailleurs dans la liste. Les jeux de société figuraient par exemple en bonne place. Là encore, ce n’était pas tant à cause de discussions précises sur le sujet, mais plutôt parce que, selon l’IA, je recherche souvent des activités adaptées aux sorties en famille et aux week-ends, ainsi que des divertissements sans écran.

C'est le mot d'ordre

Tout ne correspondait pas forcément à ma réalité, simplement parce que ChatGPT ne connaît pas tout de mon quotidien. Par exemple, j’ai déjà parlé de progresser à la guitare avec l’IA, mais sans vraiment détailler ma pratique actuelle. Sa présence dans la liste n’était donc pas absurde, mais elle aurait été plus pertinente il y a quelques années.

La présence de l’observation des oiseaux m’a beaucoup plus surpris, car je ne me souviens pas avoir exprimé un intérêt particulier pour ce sujet avec l’IA. Mais ChatGPT a expliqué que cela reposait sur les mêmes raisons que pour l’astronomie, notamment l’observation, la patience, l’accumulation de connaissances et le fait de s’enthousiasmer pour des choses qui semblent presque identiques au premier regard. Je ne suis pas certain de m’y mettre, mais l’idée peut être amusante.

À l’inverse, certaines prédictions peuvent être complètement à côté. Selon ChatGPT, je suis « un candidat idéal pour devenir obsédé par le groupe Grateful Dead ». Je n’ai rien contre le groupe ni sa musique, mais ce ne sera jamais quelque chose que j’écouterai de moi-même. D’après ChatGPT, la recommandation portait davantage sur la culture autour du groupe, son histoire riche, ses fans passionnés et son immense catalogue. Mais même si j’aime explorer des univers complexes et profonds, il faut quand même que le sujet m’intéresse. Donc oui, je pourrais bien me mettre à observer les étoiles le soir, mais la bande-son sera différente.

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• L’impact dans le monde réel compte davantage que les scores aux benchmarks, affirme la vice-présidente IA de Meta
• Song met en avant la sécurité, la confiance et les bénéfices concrets
• Le dernier modèle de Meta donne la priorité aux personnes, selon elle

La nouvelle responsable de la recherche en IA chez Meta, Dawn Song, mise sur l’IA agentique pour l’avenir de l’intelligence artificielle, en insistant sur le fait qu’elle doit augmenter les humains plutôt que les remplacer entièrement.

Selon Song, ces agents pourraient accomplir des tâches « à valeur économique » comme des travaux répétitifs et chronophages, ce qui permettrait in fine de libérer du temps pour des activités plus créatives.

Alors que les entreprises peinent à quantifier les effets de l’IA et à dégager un retour sur investissement significatif, Song estime que l’accent doit être mis sur l’impact concret plutôt que sur les scores aux benchmarks.

Les agents IA doivent augmenter – et non remplacer – les humains

« L’objectif n’est pas de remplacer les humains », a déclaré Song au South China Morning Post. Elle a confirmé rejoindre Meta Superintelligence Labs dans une publication LinkedIn, aux côtés d’autres membres de l’équipe de Virtue AI.

« [L’IA] doit être sûre, digne de confiance et bénéfique », a-t-elle ajouté.

Song est également professeure en informatique à l’université de Californie à Berkeley, un établissement qui a récemment introduit Agents’ Last Exam (ALE), un nouveau type de benchmark destiné à évaluer si des agents IA peuvent accomplir plus de 1 500 tâches à valeur économique dans 55 secteurs différents.

Meta a de son côté lancé en avril son premier nouveau modèle, Muse, présenté comme conçu pour « donner la priorité aux personnes ».

En tant que vice-présidente de la recherche en IA chez MSL, Song se concentrera sur la sûreté, la sécurité et la recherche en IA, et devrait continuer à souligner le rôle des humains dans une ère dominée par l’IA.

Les capacités des modèles ne constituent plus un frein pour les développeurs d’IA, tandis que les impacts humains, socio-économiques et géopolitiques deviennent désormais un axe majeur. Anthropic a récemment été contraint par la Maison-Blanche de retirer ses derniers modèles de pointe en raison de préoccupations liées au jailbreaking.

Woody, le cow-boy jouet, a affronté de nombreux moments effrayants au fil des cinq films Toy Story, mais l’acteur qui lui prête sa voix depuis 30 ans se montre inquiet à l’idée que l’IA puisse le remplacer. Tom Hanks a déclaré à Entertainment Weekly, dans une nouvelle interview, que l’idée d’une IA remplaçant sa voix est « une pensée effrayante ».

« Le temps est imbattable », a déclaré Hanks. « La question serait de savoir si une version de moi pourrait être bricolée. Chaque mot que nous avons enregistré dans Toy Story existe quelque part en format numérique, donc tout pourrait être recomposé. »

Les débats sur l’IA dans le cinéma s’intensifient alors même que la technologie est utilisée pour reproduire les voix et compléter les performances de personnes décédées. Sans oublier les films entièrement générés par IA qui font tout de même appel à des comédiens pour les voix.

Jeu d’acteur et IA

La plupart des projets de divertissement intégrant l’IA ont jusqu’ici impliqué la participation ou l’approbation des interprètes eux-mêmes, mais ils montrent aussi à quelle vitesse la technologie a progressé. Ce qui demandait autrefois un travail d’effets minutieux peut désormais être réalisé avec des modèles d’apprentissage automatique sophistiqués, entraînés sur des années de contenu existant.

Tom Hanks a lui-même participé à des productions assistées par IA, notamment dans le film Here, qui a utilisé l’IA pour le rajeunir, ainsi que sa partenaire Robin Wright, sur une partie du film, plutôt que de s’appuyer uniquement sur des effets visuels traditionnels.

Les inquiétudes de Hanks dépassent sa propre carrière. Il a ailleurs évoqué que sa plus grande crainte concerne le moment où le public cessera de se soucier de savoir si une performance provient d’un être humain, en doutant que ce qu’il voit ne soit pas produit par une IA. Cette question paraît encore plus troublante que celle de voir Woody revenir sans lui.

Films du futur

Les propos de Hanks comportent une certaine ironie. Le premier Toy Story représentait une révolution technologique que certains voyaient comme une menace pour l’animation traditionnelle dessinée à la main. Trente ans plus tard, l’un des acteurs ayant contribué à cette révolution observe la prochaine vague technologique avec prudence.

La prudence ne signifie pas un rejet de l’IA. Hanks est connu pour avoir participé à des projets utilisant des outils avancés comme la capture de mouvement, le cinéma numérique ou des effets visuels expérimentaux tout au long de sa carrière. Son inquiétude semble davantage porter sur ce qui disparaît lorsque la technologie commence à remplacer les personnes auxquelles le public est attaché.

Et si chaque utilisation de l’IA peut se justifier comme un outil supplémentaire de création, une question plus large subsiste sur la frontière entre assistance et remplacement. La réponse dépendra probablement de ce que le public décide de valoriser, plutôt que des seules capacités techniques. Les stars de cinéma ne se résument pas à des expressions faciales et des enregistrements vocaux, et recréer une performance associée à Woody qui dépasse le simple « suffisamment convaincant » représenterait un véritable défi.

• Jeff Bezos affirme que l’IA est une force bénéfique plutôt qu’une menace
• La technologie va élargir le marché du travail humain et créer davantage de demande
• Les propos de Bezos vont à l’encontre du discours porté par d’autres voix influentes dans l’IA

L’IA ne va pas réduire le marché du travail, mais l’élargir, a déclaré le fondateur d’Amazon Jeff Bezos, dans sa dernière prise de position contre les discours alarmistes sur la technologie.

« Beaucoup de personnes s’inquiètent, y compris des personnes très intelligentes, que l’IA rende les humains inutiles, et ainsi de suite », a déclaré Bezos lors de la conférence VivaTech à Paris.

« Cette vision ne correspond pas du tout à la réalité. Et en fait, l’IA va créer une pénurie de main-d’œuvre. »

Un renversement de perspective

L’opinion de Bezos contredit de nombreux commentaires récents émanant de figures majeures du secteur de l’IA, de syndicats, d’études, de suivis de licenciements dans la tech et des inquiétudes des travailleurs eux-mêmes.

Plutôt que de remplacer des emplois, la technologie va offrir de nouvelles opportunités aux travailleurs et créer de la demande dans de nouveaux domaines, a-t-il expliqué.

Ces propos ont été tenus alors que Bezos évoquait son nouveau projet, Prometheus, qui vise à utiliser l’IA pour assister la production humaine, en réponse à une industrie de plus en plus automatisée.

Bezos a également évoqué son souhait de voir les humains se concentrer sur l’exploration spatiale, ajoutant que ce domaine est « limité par l’offre, et non par la demande ».

La Lune figure en tête des objectifs pour une présence humaine interplanétaire. « L’objectif est d’aller sur la Lune pour y rester, et pas seulement pour y passer », a déclaré Bezos, en précisant qu’une base humaine permanente sur la Lune faciliterait l’exploration future.

La société spatiale de Bezos, Blue Origin, a également été abordée, après l’explosion de la fusée New Glenn lors d’un test au sol à Cap Canaveral, en Floride, en mai. L’incident n’a fait aucun blessé, et le directeur général de Blue Origin, Dave Limp, a indiqué que le site de lancement sera réparé et prêt à reprendre ses activités avant la fin de l’année.

• L’IA ne va pas remplacer tous les emplois. Juste les vôtres.
• Pour Jensen Huang, l’IA ne détruit pas l’emploi, elle pourrait au contraire relancer l’industrie américaine
• Sam Altman accuse certaines entreprises de se cacher derrière l’IA pour justifier des licenciements qui n’ont rien à voir

Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a fait quelque chose que peu de dirigeants de la Silicon Valley font, reconnaître qu’il s’est trompé. Lors d’une intervention virtuelle à une conférence de la Commonwealth Bank of Australia à Sydney en mai, Altman a admis que l’une de ses plus grandes inquiétudes concernant l’IA ne s’est tout simplement pas matérialisée comme prévu. Pour quelqu’un dont le rôle consiste souvent à anticiper l’avenir, le moment a surpris par sa franchise.

« Je suis ravi de m’être trompé sur ce point. Je pensais que l’impact sur les emplois de bureau débutants aurait déjà été plus important, avec davantage de suppressions, que ce que l’on observe réellement », a déclaré Altman. « Il semble désormais plus clair pourquoi cela ne s’est pas produit, et c’est évidemment une bonne chose, mais sur ce point précis, l’intuition n’était pas la bonne. »

Altman a expliqué qu’OpenAI avait été « globalement juste » dans de nombreuses prédictions technologiques formulées lors du lancement de ChatGPT. L’IA est devenue plus performante à un rythme impressionnant. Ce qui a été mal anticipé concerne la manière dont ces capacités se traduisent dans l’emploi au quotidien.

Expériences personnelles avec l’IA

Fait notable, Altman est arrivé à cette conclusion après une expérience durant laquelle l’IA a pris en charge une partie de ses propres communications. Aucun rapport de recherche sur le marché du travail n’a été nécessaire pour constater que le résultat n’était pas à la hauteur. L’IA a été utilisée pour répondre aux messages Slack et aux emails, chacun étant identifié comme provenant de « l’IA de Sam » plutôt que de lui directement.

Mais Altman a rapidement mis fin à l’expérience. La raison n’avait pas grand-chose à voir avec la qualité des réponses. Il ne souhaitait simplement pas déléguer les interactions humaines à un modèle d’IA, aussi efficace soit-il.

« Les interactions humaines comptent réellement, et cette activité, qui occupe une grande partie du temps, n’est pas quelque chose que l’on imagine déléguer à une IA dans un futur proche », a-t-il expliqué.

Cette expérience semble avoir modifié sa perception de l’emploi de manière plus large. Les métiers paraissent souvent simples lorsqu’ils sont réduits à une liste de tâches. En réalité, beaucoup reposent sur la confiance, les relations, le jugement et les interactions humaines, des éléments difficiles à résumer dans un tableau.

Les emplois humains

Cela ne signifie pas pour autant qu’Altman pense désormais que l’IA laissera le monde du travail intact. OpenAI continue de lancer des modèles toujours plus puissants, et les entreprises cherchent à les exploiter de manière plus efficace.

Cependant, les bouleversements sur l’emploi devraient être moins brutaux. Les discussions autour de l’IA considèrent souvent les métiers comme des ensembles de tâches remplaçables avec la bonne instruction. La réalité semble plus complexe. Les entreprises pourraient automatiser certaines parties d’un poste bien avant de supprimer entièrement ce poste.

« Cette expérience a réellement modifié la vision de l’emploi, à la fois positivement et négativement. L’évolution sera probablement très différente de ce qui était imaginé. Une apocalypse des emplois comme certains acteurs du secteur l’annoncent ne semble pas se profiler. »

Cette distinction aide à comprendre pourquoi le marché du travail n’a pas subi le choc immédiat attendu par beaucoup. L’IA a clairement transformé de nombreux projets de recherche et d’entreprise. Mais la plupart des organisations ont encore besoin d’humains pour prendre des décisions, gérer les relations et assumer les responsabilités en cas de problème.

La vision plus positive d’Altman sur l’impact de l’IA sur l’emploi ne signifie pas qu’il n’existe aucun problème dans la manière dont la technologie est déployée. Mais ceux qui cherchent à comprendre l’IA peuvent en tirer un certain réconfort, même si le constat reste nuancé, avec une influence confuse plutôt qu’une destruction directe des carrières.

• Les étudiants européens et britanniques utilisent l’IA pour s’organiser et gagner en productivité, plutôt que pour tricher
• Lenovo indique que les étudiants se tournent davantage vers les tablettes, à la recherche d’options plus abordables et portables
• Les universités pourraient progressivement accepter davantage l’IA, alors que les étudiants disent être plus encouragés

Presque tous (98 %) les étudiants européens âgés de 18 à 25 ans déclarent aujourd’hui que l’intelligence artificielle les aide d’une manière ou d’une autre. De nouvelles données de Lenovo montrent que, malgré les préjugés des autres générations, les jeunes l’utilisent plutôt comme un soutien que pour tricher.

La prise de notes (73 %), la synthèse (73 %) et le brainstorming (72 %) apparaissent comme des usages quasi identiques. La technologie est surtout perçue comme une couche d’appui pour aider les étudiants à rester organisés, gérer leur charge de travail et maintenir leur concentration.

Au final, l’étude conclut que l’IA s’intègre progressivement dans les apprentissages pour aider les étudiants à traiter l’information plus efficacement, plutôt que pour contourner l’apprentissage. Ce changement marque une évolution majeure de perception, qui pourrait influencer la manière dont les universités et autres institutions encadrent cette technologie.

Comment les étudiants européens et britanniques utilisent-ils l’IA ?

Chez les étudiants britanniques en particulier, 79 % utilisent des outils de prise de notes basés sur l’IA, 79 % des outils de conversion de l’écriture manuscrite en texte, 78 % des outils de synthèse et 78 % des outils de génération d’idées, et tous au moins une fois par semaine.

Les étudiants britanniques se montrent globalement plus positifs que leurs homologues européens quant au rôle de l’IA. Elle les aide à générer des idées, à se sentir prêts, à travailler plus efficacement, à mieux contrôler leur travail et à rester concentrés, selon Lenovo.

De son côté, le Higher Education Policy Institute (HEPI) indique que 95 % des étudiants britanniques utilisent désormais l’IA d’une manière ou d’une autre. Cela représente une forte hausse par rapport à 2024 (66 %). Les usages concernent notamment l’explication de concepts difficiles (61 %), la synthèse de sources académiques (49 %) et la recherche d’informations en ligne (36 %). Il s’agit d’outils de productivité administrative, et non de substituts à l’apprentissage.

Avec la capture de notes de cours, la conversion des notes manuscrites en documents et l’organisation de l’information, Lenovo estime que l’impact principal de l’IA réside dans la réduction des tâches administratives et organisationnelles.

Ces résultats interviennent à un moment clé pour l’évolution de l’éducation, alors que de nombreuses universités et écoles réfléchissent à l’usage et à la régulation de l’IA. Lenovo souligne toutefois que la créativité reste portée par l’humain, et que la réduction des tâches administratives pourrait libérer du temps pour produire un travail de meilleure qualité.

Le HEPI constate également que les universités commencent à s’adapter, du moins au Royaume-Uni. Environ 36 % des étudiants estiment désormais que leur établissement encourage l’usage de l’IA, contre 28 % l’an dernier.

Les étudiants pourraient tirer la hausse des ventes de tablettes, du moins pour Lenovo

Concernant les appareils utilisés, Lenovo affirme aussi que les tablettes deviennent de plus en plus courantes. Selon les données, 94 % des étudiants estiment qu’une tablette est ou serait utile dans tous les aspects de la vie étudiante. Au-delà des études, le rapport montre que les étudiants pourraient préférer une tablette à une télévision si la qualité d’affichage et du son était comparable.

« Pour la génération Z, la créativité peut surgir à tout moment de la journée. Elle a donc besoin de tablettes intuitives et adaptées, capables de soutenir cet élan créatif le plus longtemps possible », explique Alberto Spinelli, directeur marketing Europe et META.

Cette tendance pourrait être influencée par les tensions persistantes sur les chaînes d’approvisionnement et l’arrivée récente de PC dopés à l’IA, qui tirent les prix vers le haut.

Lenovo représentait environ 8,2 % du marché des tablettes au cours des trois premiers mois de 2026 (selon Omdia) et a enregistré une hausse de 20 % des expéditions sur un an. Les analystes de l’entreprise soulignent toutefois que le marché des tablettes progresse très peu. Il n’a crû que de 0,1 % au premier trimestre, contre 3,2 % pour le marché mondial des PC.

« Avec des tensions toujours plus fortes sur la chaîne d’approvisionnement, la faible croissance du premier trimestre pourrait bien représenter le point haut de l’année », avertit l’analyste principal Ben Yeh. Cela suggère que les consommateurs pourraient se tourner vers des appareils moins chers, dont potentiellement les tablettes, ou repousser leurs renouvellements.

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• Starbucks abandonne son outil d’inventaire basé sur l’IA après neuf mois face aux difficultés rencontrées sur le terrain
• L’IA n’a pas réussi à reconnaître ni à distinguer les articles en stock, obligeant à des interventions manuelles
• D’autres améliorations technologiques et liées à l’IA continuent d’être déployées dans le cadre de la transformation « Back to Starbucks »

Starbucks a officiellement mis fin à son programme d’inventaire basé sur l’IA « Automated Counting » dans l’ensemble de ses magasins en Amérique du Nord, seulement neuf mois après son lancement en septembre 2025.

Développée en partenariat avec l’entreprise de vision par ordinateur NomadGo, basée à Seattle, l’application devait s’appuyer sur une intelligence spatiale 3D embarquée, la vision par ordinateur, la réalité augmentée et des capteurs LiDAR afin d’offrir aux magasins une visibilité en temps réel sur les ruptures de stock.

Le PDG Brian Niccol espérait que cet outil libérerait les baristas des tâches administratives peu productives pour leur permettre de mieux servir les clients. Toutefois, selon plusieurs rapports, la technologie n’a finalement pas réussi à transformer la gestion des magasins.

Le système d’IA de Starbucks abandonné quelques mois seulement après son lancement

« Notre objectif est simple : si un produit figure au menu, les clients doivent pouvoir le commander », a déclaré Starbucks (via Reuters), pour justifier la place de cette technologie dans ses magasins.

Début 2026, la chaîne mondiale de café a annoncé son plan de transformation « Back to Starbucks », visant une croissance du chiffre d’affaires, une progression des ventes comparables en magasin et plus de 2 000 ouvertures nettes de nouveaux points de vente à l’échelle mondiale (dont environ 400 aux États-Unis).

Les problèmes sont apparus lors du déploiement et des tests à grande échelle. Les magasins ont constaté que le modèle de vision par ordinateur rencontrait des difficultés avec la perception spatiale de base et la reconnaissance des objets, comptant souvent trop d’articles, ignorant certains stocks ou étiquetant mal les produits.

Plus notable encore, l’outil n’était pas capable de différencier des articles similaires, comme les briques de lait entier, d’avoine ou d’amande. Starbucks a également diffusé par inadvertance une vidéo promotionnelle montrant l’application passant complètement à côté d’une bouteille de sirop.

Au final, les employés se sont plaints de devoir forcer l’IA à lire les étagères en agitant et en orientant les tablettes de manière précise pour activer les capteurs, ce qui rendait l’opération plus lente qu’une saisie manuelle.

Starbucks a depuis supprimé les articles de blog associés qui mettaient en avant l’efficacité de l’outil, marquant un revirement complet par rapport aux premiers retours positifs.

« Merci d’avoir arrêté Automated Counting », a écrit un employé. « L’idée était bonne, mais la mise en œuvre s’est révélée difficile. »

L’entreprise est désormais revenue à des contrôles d’inventaire manuels, tout en restant engagée dans un modèle de réapprovisionnement des magasins à haute fréquence afin d’éviter que les clients ne se retrouvent face à des boissons indisponibles.

Si Starbucks se retrouve sous les projecteurs pour cet exemple, les difficultés concernent plus largement la vision par ordinateur et l’intelligence artificielle en dehors du traitement du texte. Dans des réserves de magasins imprévisibles et encombrées, avec des étiquettes peu visibles, des variations d’éclairage et d’autres variables, les systèmes automatisés restent confrontés à des défis majeurs.

Starbucks maintient son cap sur la transformation

Même si le PDG Brian Niccol avait présenté ce dispositif d’efficacité pour résoudre les pénuries chroniques de produits et les longs temps d’attente, Starbucks a annoncé une hausse de 9 % de son chiffre d’affaires trimestriel au deuxième trimestre, atteignant 9,5 milliards de dollars, ainsi qu’une progression de 7,1 % des ventes comparables en Amérique du Nord.

« Il reste du travail à accomplir, mais la combinaison de la croissance des ventes comparables et de la discipline sur les coûts commence à se refléter dans les marges », a ajouté la directrice financière Cathy Smith.

Une autre amélioration technologique qui ne semble pas avoir disparu avec l’abandon de l’automatisation des contrôles de stock est le nouveau système Smart Queue de Starbucks, introduit dans le cadre du plan « Back to Starbucks ». Il vise à équilibrer et prioriser les commandes entrantes entre le magasin, le mobile, le drive et la livraison, afin de garantir un traitement rapide des clients.

À l’avenir, malgré l’échec de l’outil de gestion des stocks, l’entreprise n’a pas retiré les références à ses projets en matière d’IA, notamment « l’utilisation de l’intelligence artificielle pour soutenir les partenaires, y compris les outils de chaîne d’approvisionnement et de planification ».

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Pendant longtemps, un petit problème persistant s’est posé avec ChatGPT. Les réponses étaient souvent bonnes. Parfois, elles étaient impressionnantes. Il arrivait même qu’elles soient si bien tournées et si sensées qu’elles semblaient sorties d’un article de magazine écrit par quelqu’un qui boit de l’eau infusée et pense à prendre rendez-vous chez le dentiste six mois à l’avance.

La vraie vie, malheureusement, ne fonctionne pas dans des conditions idéales.

La vraie vie contient des courses oubliées, des projets inachevés, des emplois du temps trop ambitieux, des journées sans énergie, une concentration interrompue et des moments où même les tâches simples deviennent étrangement compliquées.

ChatGPT optimisait ses réponses pour une version imaginaire de nous-mêmes

L’IA peut se montrer remarquablement intelligente tout en partant discrètement du principe que nous vivons comme quelqu’un qui dispose d’un temps illimité, d’une concentration parfaite et d’une cuisine organisée contenant exactement quatorze ingrédients frais.

Le constat s’est imposé en demandant à ChatGPT de l’aide pour planifier des repas. La première réponse proposait des plats équilibrés avec des ingrédients frais, des préparations efficaces et un niveau d’organisation du réfrigérateur très au-dessus du réel.

Alors, un ajustement a été tenté. À la fin de la demande, une phrase a été ajoutée : « Optimise ça pour la vraie vie, pas pour des conditions parfaites. »

La réponse suivante paraissait moins lisse. Elle était aussi beaucoup plus utile. Les ingrédients frais étaient toujours là, mais les légumes surgelés apparaissaient aussi.

Il y avait des options plus simples. Des solutions de secours. Des repas qui admettent que les gens manquent parfois d’énergie au milieu de la semaine et commencent à prendre leurs décisions moins en fonction d’objectifs nutritionnels que de ce qui peut être préparé avant de devenir irrationnellement affamé.

Une phrase de plus a rendu les conseils beaucoup plus réalistes

Un week-end, ChatGPT a été sollicité pour aider à organiser une liste grandissante de petites tâches dans la maison. Rien de catastrophique. Juste l’entretien normal du quotidien. Une poignée de placard mal fixée. Des rangements à trier. De petits travaux qui passent discrètement de « il faudra s’en occuper plus tard » à décor permanent en arrière-plan.

Après l’ajout de cette consigne supplémentaire, la réponse révisée s’est révélée bien plus réaliste que la première liste intimidante.

Au lieu de partir du principe qu’un week-end offre un bloc ininterrompu d’énergie productive, elle regroupait les tâches courtes. Elle misait sur l’élan. Elle reconnaissait que les gens sous-estiment souvent l’effort nécessaire et surestiment leur enthousiasme. Les recommandations semblaient soudain réalisables.

Une stratégie de productivité parfaite, construite autour d’une concentration ininterrompue, résiste mal quand la vraie vie ajoute des réunions, des courses, des chiens qui aboient contre les livreurs, du linge oublié et de mystérieux problèmes domestiques qui exigent soudain une attention immédiate.

Cette seule phrase a poussé ChatGPT vers la résilience plutôt que vers la perfection.

Le vrai déclic a été d’apprendre à l’IA à tenir compte des frottements

ChatGPT a commencé à tenir compte des frottements, et cela compte parfois bien plus que l’intelligence.

Ce qui est drôle, c’est que les gens font déjà cela naturellement avec d’autres humains. Demandez conseil à un ami, et le contexte entre immédiatement dans la conversation. Les limites et les contraintes sont prises en compte.

Mais l’IA a parfois besoin qu’on l’autorise à penser de cette manière.

C’est peut-être l’un des aspects les plus étranges des chatbots modernes. Ils peuvent résumer des articles de recherche complexes, expliquer la physique quantique et générer en quelques secondes des plannings de repas impeccables sur cinq jours. Pourtant, ils peinent encore parfois face à l’une des réalités les plus élémentaires de la vie humaine : les gens se fatiguent, se déconcentrent, se sentent dépassés et deviennent paresseux.

Plus ces formulations ont été testées, plus ChatGPT est devenu utile. Non parce que les réponses étaient plus intelligentes, mais parce qu’elles devenaient plus réalistes. Moins optimisées pour une version imaginaire de soi-même, et davantage pour la personne réellement assise devant son clavier.

• ChatGPT facilite enfin le choix du bon modèle, avec une logique qui rappelle clairement Gemini
• ChatGPT devient nettement plus fiable quand il apprend à ne plus se faire confiance

L’une des choses les plus étranges que l’on apprend en expérimentant avec ChatGPT, et en discutant avec des gens à son sujet, c’est la fréquence à laquelle l’IA reçoit des questions vagues qui cachent l’espoir d’obtenir des réponses très précises.

Il arrive étonnamment souvent de vouloir demander de l’aide sur un point pratique, puis de finir par déverser dans la zone de saisie un amas de frustrations plus ou moins liées entre elles. La demande existe bien quelque part. Malheureusement, elle se retrouve souvent enfouie sous des références opaques, des explications trop longues et d’autres imprécisions du langage. Mais, bien sûr, ChatGPT répond seulement à la demande littérale, pas au vrai problème qui se trouve derrière.

Cela tient en partie au fait que l’IA gère mal l’ambiguïté. Mais les humains ne sont pas toujours très doués non plus pour exprimer clairement leurs envies. Heureusement, une petite modification de prompt fonctionne très bien lorsque l’on ne sait pas exactement comment formuler ce que l’on veut, ou lorsque ChatGPT ne semble pas comprendre. À la fin d’un prompt brouillon ou incertain, il suffit d’ajouter cette question de relance : « Avec quoi ai-je vraiment l’air de vouloir de l’aide ? »

Déclaration et désir

Par exemple, si l’on veut demander conseil à ChatGPT pour organiser son emploi du temps, on peut finir par énumérer sans vraie structure des échéances, des projets à la maison, des tâches professionnelles, des responsabilités familiales et bien d’autres choses. Normalement, ChatGPT répondrait avec des méthodes de productivité, des techniques de planification et tout un éventail de systèmes codés par couleur, qui pourraient laisser aussi perdu qu’au départ.

La question supplémentaire change la conversation. Dans ce cas, ChatGPT peut faire remarquer que le problème ne semble pas vraiment être l’organisation du calendrier. Il peut plutôt s’agir d’un sentiment de surcharge face à des priorités concurrentes, avec la frustration d’essayer de terminer des choses avant que de nouvelles responsabilités n’apparaissent. L’IA propose alors des pistes pour hiérarchiser et pondérer les tâches, afin d’attribuer à chacune le bon temps.

Ce qui est intéressant, c’est la façon dont l’IA imite beaucoup mieux l’intelligence émotionnelle lorsqu’on le lui demande. Un peu comme chez les humains, pousser le modèle à prendre du recul par rapport à la demande de surface aide à dessiner une image plus claire. Cela laisse de la place à l’interprétation, au lieu d’une simple exécution de tâche.

Reconnaissance de schémas

L’astuce fonctionne particulièrement bien parce que les gens ont tendance à décrire des symptômes plutôt que des motivations. Demander de l’aide pour nettoyer sa maison peut cacher un problème d’épuisement. Demander un programme de fitness peut en réalité traduire un besoin de structure et d’encouragement.

Les modèles d’IA, en tant que systèmes complexes d’organisation et de reproduction de schémas, peuvent repérer des fils conducteurs dans le chaos. L’IA peut comparer la formulation et le contexte à ses vastes jeux de données, afin d’identifier ce que la personne est peut-être trop proche du sujet pour voir elle-même.

Ainsi, une conversation sur la planification des repas peut devenir une discussion sur la fatigue décisionnelle. De la même façon, un planning de ménage trop ambitieux peut conduire à réfléchir à la place à laisser à d’autres activités plus apaisantes.

C’est une bonne astuce pour améliorer des réponses ordinaires. Les conseils pratiques deviennent plus utiles lorsque ChatGPT aide d’abord à faire apparaître les préoccupations sous-jacentes. On peut ensuite l’utiliser pour avancer sur le projet plus large.

• ChatGPT facilite enfin le choix du bon modèle, avec une logique qui rappelle clairement Gemini
• ChatGPT devient nettement plus fiable quand il apprend à ne plus se faire confiance

• Elon Musk a perdu son procès contre OpenAI
• Un jury fédéral a estimé qu’il avait trop attendu pour porter l’affaire en justice
• Le jury n’a jamais examiné les principales accusations de Musk, qui reprochait à OpenAI d’avoir abandonné sa mission à but non lucratif

La longue bataille judiciaire opposant Elon Musk à OpenAI s’est achevée lundi sur une défaite qui laisse très peu de place à l’interprétation. Un jury fédéral en Californie a estimé que Musk avait tout simplement trop attendu pour poursuivre l’entreprise qu’il avait autrefois contribué à créer, et la juge Yvonne Gonzalez Rogers a immédiatement adopté cette recommandation comme décision définitive.

Malgré des accusations inspirées de Terminator et des affirmations autour de projets de dynastie de l’IA, l’affaire ne s’est pas conclue par une décision spectaculaire sur l’intelligence artificielle ou une trahison d’entreprise, mais par l’expiration d’un délai de procédure. Le jury a rendu sa décision unanime en moins de deux heures. Puisqu’il a estimé que le délai de prescription avait expiré avant que Musk ne dépose sa plainte en 2024, il n’a jamais évalué le fond réel de ses accusations contre OpenAI, Sam Altman, Greg Brockman ou Microsoft.

Musk affirmait que ce procès établirait qu’OpenAI avait abandonné ses idéaux fondateurs pour devenir une entreprise bien plus commerciale que ce qui avait été promis au départ. À la place, l’affaire s’est refermée sans aucune décision juridique sur la véracité de ces accusations.

La bataille de l’IA devient personnelle

La bataille judiciaire a souvent pris des airs de rupture brutale entre fondateurs, étendue à toute l’industrie moderne de l’IA. Musk s’est présenté comme une personne ayant contribué à fonder OpenAI en tant que laboratoire de recherche à but non lucratif, destiné à développer l’intelligence artificielle de manière sûre et ouverte, au bénéfice de l’humanité. OpenAI a soutenu que Musk savait depuis des années que l’organisation aurait un jour besoin de sommes considérables et d’une structure d’entreprise plus offensive pour survivre.

Musk critique régulièrement la quête de pouvoir et d’argent d’OpenAI, pourtant sa propre société d’IA, xAI, se bat pour les mêmes clients, les mêmes talents, la même influence et les mêmes ressources de calcul. Les deux entreprises parlent de construire des systèmes transformateurs. Les deux présentent leur travail comme essentiel à l’avenir de l’humanité. Les deux dépensent des sommes extraordinaires pour rester dans la course.

Cette similitude a donné au procès une dimension clairement personnelle. L’affaire ressemblait souvent moins à un affrontement entre deux visions opposées de l’IA qu’à un conflit entre anciens partenaires se disputant le mérite d’une même idée.

La salle d’audience a aussi placé certains des dirigeants les plus reconnaissables de l’industrie de l’IA sous une lumière inconfortable. Altman et Brockman ont passé des jours à préparer leur témoignage, à assister à des dépositions et à répondre à des questions sous serment, alors qu’OpenAI continue d’évoluer dans l’une des périodes les plus compétitives de son histoire.

Le futur contrôle de l’IA

Même les personnes peu intéressées par les subtilités de la gouvernance de l’IA pouvaient comprendre la tension de fond. D’anciens alliés étaient devenus rivaux dans l’une des industries les plus lucratives au monde.

L’avocat de Musk a promis qu’il y aurait un appel. Le conflit juridique pourrait donc se poursuivre, au moins sous une forme ou une autre. Mais la décision de lundi reste une victoire symbolique majeure pour OpenAI et un revers net pour les efforts de Musk visant à remodeler le récit public autour de l’entreprise.

Au bout du compte, le procès n’a pas répondu aux grandes questions philosophiques entourant la transformation d’OpenAI, passée d’un laboratoire à but non lucratif à une puissance de l’IA. En revanche, il a très clairement révélé que l’avenir de l’intelligence artificielle continue d’être façonné par des qualités très humaines.

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• iOS 27 pourrait intégrer l’intelligence artificielle (IA) à l’app Raccourcis d’Apple
• Elle pourrait permettre de créer des raccourcis avec des requêtes en langage naturel
• Cela rendrait Raccourcis bien plus accessible aux utilisateurs

Depuis son lancement avec iOS 12, l’app Raccourcis d’Apple possède un potentiel immense. Pourtant, elle n’a jamais vraiment réussi à l’exploiter, car créer des automatisations sur iPhone (ce qui constitue justement le rôle de Raccourcis) a toujours été inutilement complexe. Un point déjà critiqué par le passé. Mais cela pourrait changer avec iOS 27.

Selon un nouveau rapport de Bloomberg, la mise à jour iOS 27 d’Apple inclurait une évolution majeure de l’app Raccourcis, portée par l’intelligence artificielle (IA) via la plateforme Apple Intelligence. Et si tout fonctionne comme prévu, cette nouveauté pourrait enfin rendre Raccourcis plus accessible aux utilisateurs d’iOS.

Bloomberg explique que cette refonte de Raccourcis par l’IA, actuellement testée par Apple, « permet aux utilisateurs de créer des raccourcis simplement en décrivant ce qu’ils veulent leur faire faire ». Le contraste est net avec la version actuelle de Raccourcis, qui impose soit d’ajouter manuellement chaque étape de l’automatisation, soit de télécharger des raccourcis déjà finalisés depuis Apple ou d’autres utilisateurs.

D’après le rapport, iOS 27 demandera : « Que voulez-vous que votre raccourci fasse ? ». Il suffira ensuite de saisir une simple requête en langage naturel, et Raccourcis commencera à créer le flux de travail. En quelques secondes, le raccourci généré par l’IA sera prêt à l’emploi.

« Ça marche, tout simplement »

La plateforme Raccourcis d’Apple a longtemps semblé freinée par sa propre complexité. Apple ne donne pas vraiment d’indications claires pour créer un raccourci. L’utilisateur se retrouve plus ou moins jeté dans le grand bain, avec l’obligation de se débrouiller seul. Dans cette logique, l’idée d’une « Shortcuts Academy » a déjà été défendue comme un minimum nécessaire pour aider les utilisateurs à prendre en main l’app Raccourcis et à exploiter sa vraie puissance sans se sentir dépassés.

Mais en confiant les commandes à l’IA, Apple a peut-être trouvé une solution encore meilleure. Il ne serait plus nécessaire d’apprendre le processus complexe de création d’un raccourci efficace. Il suffirait d’indiquer au téléphone ce que l’on veut, puis de le laisser faire le travail. Non seulement cela abaisserait considérablement la barrière à l’entrée, mais cela correspondrait aussi très bien à la philosophie d’Apple, qui consiste à simplifier l’expérience utilisateur. Difficile d’imaginer meilleure incarnation du fameux « ça marche, tout simplement ».

Bien sûr, tout cela suppose que la fonction marche réellement comme prévu. Cette semaine encore, Bloomberg rapportait que les fonctions IA de Siri, déjà retardées de deux ans, seraient présentées comme des « bêtas » lors de la conférence Worldwide Developers Conference (WWDC) de juin, ce qui suggère qu’Apple doit encore corriger certains défauts.

Mais même si la mise à niveau IA de Raccourcis a besoin d’un peu plus de temps avant d’être totalement prête, elle pourrait bien devenir exactement ce que beaucoup attendaient. Et de nombreux utilisateurs de Raccourcis doivent probablement partager ce sentiment.

• OpenAI serait mécontente de son partenariat IA avec Apple
• Selon Bloomberg, cela pourrait pousser l’entreprise à poursuivre Apple en justice
• Apple serait également insatisfaite d’OpenAI

Les efforts d’Apple pour réparer Siri avec l’aide d’acteurs externes de l’IA pourraient rencontrer de sérieuses difficultés.

Selon un nouveau rapport de Bloomberg, OpenAI serait de plus en plus frustrée par son partenariat avec Apple, au point que l’entreprise envisagerait désormais une action en justice. Bloomberg affirme que la relation est devenue si « tendue » qu’OpenAI estime ne plus obtenir les bénéfices attendus de l’intégration de ChatGPT dans les fonctionnalités d’Apple Intelligence.

Ces deux dernières années, Apple s’est associée à d’autres entreprises technologiques pour renforcer son système Apple Intelligence, le temps de remettre sa plateforme d’intelligence artificielle (IA) au meilleur niveau. Cela inclut l’utilisation de Gemini de Google pour alimenter certaines de ses fonctions les plus avancées, ainsi que l’intégration de ChatGPT d’OpenAI dans des outils comme l’intelligence visuelle. Mais aujourd’hui, le partenariat avec OpenAI pourrait bien être en difficulté.

« Les avocats d’OpenAI travaillent activement avec un cabinet juridique externe sur plusieurs options qui pourraient être officiellement mises en œuvre dans un avenir proche », explique Bloomberg. Les deux entreprises pourraient toutefois éviter de s’affronter devant les tribunaux. OpenAI pourrait plutôt décider d’envoyer à Apple « une notification alléguant une rupture de contrat, sans nécessairement déposer une plainte complète dès le départ ».

Pourquoi OpenAI est-elle mécontente de la situation actuelle ? L’entreprise s’attendait apparemment à ce que sa collaboration avec Apple « pousse davantage d’utilisateurs à s’abonner au chatbot », explique Bloomberg. Elle espérait aussi « une intégration plus profonde dans davantage d’apps Apple et une place de premier plan au sein de l’assistant Siri ».

Cela ne s’est pas produit. À la place, ChatGPT reste limité à quelques zones d’iOS et doit souvent être appelé explicitement avec le mot « ChatGPT ». Sa disponibilité devient donc moins évidente pour les utilisateurs. Selon Bloomberg, cette situation a laissé OpenAI frustrée et en quête d’une forme de réparation.

Que ce différend finisse ou non devant un tribunal, il pourrait avoir des conséquences pour les fans d’Apple si les deux parties ne parviennent pas à résoudre leurs désaccords. Apple pourrait par exemple commencer à privilégier d’autres chatbots plutôt que ChatGPT. Elle pourrait même retirer entièrement l’outil d’OpenAI des iPhone si la collaboration s’effondre. Si cela se produit, l’expérience IA sur iPhone pourrait devenir très différente.

Une fin malheureuse ?

Il semblerait toutefois que le mécontentement soit partagé. Bloomberg affirme qu’Apple aurait elle aussi des raisons de se plaindre de l’accord. L’entreprise s’inquiéterait notamment de l’engagement réel d’OpenAI en matière de confidentialité des utilisateurs, un sujet central pour Apple. Elle serait aussi contrariée par son arrivée dans le matériel, surtout parce que ces projets impliquent l’ancien chef du design d’Apple, Jony Ive, ainsi que d’autres profils importants débauchés chez Apple.

Le rapport de Bloomberg cite un cadre anonyme d’OpenAI, selon lequel « nous avons tout fait du point de vue produit ». D’après lui, Apple n’aurait pas montré le même engagement. Pire encore, il affirme que des personnes chez Apple « n’ont même pas fait d’effort honnête ».

En revenant sur l’origine de l’accord, ce cadre explique : « Quand nous avons entendu parler de cette opportunité, cela semblait incroyable : pouvoir toucher un nombre immense de clients et bénéficier d’une distribution dans un écosystème mobile aussi vaste. » Mais Apple n’aurait pas voulu dévoiler précisément la nature du projet. Selon ce responsable d’OpenAI, l’entreprise se serait contentée de dire qu’« OpenAI doit faire un acte de foi et nous faire confiance ».

Un élément clé manque toutefois dans l’article de Bloomberg : la base juridique réelle d’OpenAI. Apple a-t-elle rompu son contrat avec la start-up spécialisée dans l’IA ? Si oui, quelles clauses de l’accord aurait-elle enfreintes ? Rien de tout cela n’a été dévoilé.

Le rapport indique seulement que les projets d’Apple visant à ouvrir iOS à d’autres chatbots IA, notamment Claude d’Anthropic et Gemini de Google, ne sont pas la cause principale du conflit. Le partenariat avec Apple « n’était pas censé être exclusif dès le départ ».

Mais une chose semble claire, si les informations de Bloomberg sont exactes : les deux camps gardent un goût amer de cet accord. Reste à savoir si le différend ira jusqu’au procès, et ce qui pourrait en découler. Mais cette relation semble de plus en plus se diriger vers une fin malheureuse.

• Apple présentera une mise à jour de Siri dopée à l’IA lors de sa conférence WWDC en juin
• Selon un nouveau rapport, l’entreprise misera sur la confidentialité pour différencier son IA
• Mais ces nouveautés pourraient être présentées comme des « bêtas », malgré deux ans de retard

Alors qu’Apple peine à rattraper son retard dans la course à l’IA, l’entreprise a peut-être enfin trouvé un moyen de distinguer Siri de concurrents comme ChatGPT et Gemini : miser sur une approche plus privée, plutôt que plus puissante.

À l’approche de sa Worldwide Developers Conference (WWDC), prévue le 8 juin, le monde de la tech se demande comment le géant de Cupertino compte réduire l’écart avec ses rivaux dans l’intelligence artificielle (IA). Selon un nouveau rapport, l’une des pistes consisterait à s’appuyer sur un élément qui a toujours permis à Apple de se démarquer. Mais ce plan comporte aussi une réserve importante.

Dans sa dernière newsletter Power On, le journaliste de Bloomberg Mark Gurman estime qu’Apple mettra en avant la confidentialité comme principal facteur de différenciation face à des entreprises comme OpenAI et Google, qui proposent elles aussi des produits intégrant l’IA. Cette stratégie pourrait permettre à Apple de défendre son approche favorable à la vie privée, déjà adoptée depuis longtemps, comme une voie « fondamentalement différente » vers l’IA.

D’après Gurman, Apple pourrait notamment intégrer des messages éphémères dans la nouvelle version de son assistant virtuel Siri. La mise à jour iOS 27, qui doit être présentée à la WWDC, placera Siri dans une application autonome pour la première fois. Cette application pourrait supprimer automatiquement les requêtes envoyées à Siri. Les options proposées permettraient de conserver les messages pendant 30 jours, un an ou indéfiniment. En choisissant l’une des deux premières options, Siri effacerait les conversations sans intervention de l’utilisateur. De quoi limiter les risques de fuite de données et empêcher que des informations privées servent à entraîner un modèle d’IA.

Apple devrait aussi « imposer des limites plus strictes au fonctionnement de la mémoire [de Siri] », explique Gurman, « notamment avec des restrictions sur les informations pouvant être conservées et sur leur durée de conservation ». Selon Gurman, Apple considère que ce type de réglage doit être « intégré directement au système », plutôt que proposé comme une option supplémentaire, comme chez certains systèmes d’IA concurrents de Meta ou OpenAI.

Le nouveau Siri pourrait arriver avec des fonctions « inachevées »

La suppression automatique des messages ne serait pas la seule nouveauté liée à l’IA attendue à la WWDC. Une refonte plus large de Siri serait en préparation, avec l’arrivée de fonctions annoncées dès 2024, mais qui n’ont toujours pas été déployées sur les iPhone des utilisateurs. Pourtant, même ce retard de deux ans pourrait ne pas suffire, prévient Gurman.

Dans Power On, Gurman explique qu’Apple pourrait présenter le nouveau Siri comme une version bêta lors de la WWDC. Le journaliste ajoute qu’« il existe de fortes chances que cette approche soit utilisée dans les versions bêta développeurs, et même lorsque iOS 27 sera lancé cet automne ». En cause, selon ses sources : les versions de test d’iOS 27 contiendraient déjà ces mentions bêta pour Siri. À moins d’un mois de la WWDC, ces indications pourraient donc rester en place lorsque le système d’exploitation sera dévoilé en juin.

Présenter le Siri amélioré comme une version bêta signalerait aux utilisateurs que les nouvelles fonctions restent « inachevées », estime Gurman. Difficile de contester ce constat. Alors que les concurrents d’Apple prennent de plus en plus d’avance dans le domaine de l’IA, la WWDC de cette année sera cruciale pour montrer que l’entreprise peut encore tenir son rang. Si le nouveau Siri dopé à l’IA reste trop longtemps en bêta, cet objectif deviendra de plus en plus difficile à atteindre.

Toute personne qui utilise ChatGPT ou d’autres chatbots d’IA finit par tomber sur l’hallucination énoncée avec aplomb. L’IA peut expliquer une fonctionnalité inexistante, inventer une citation ou décrire un restaurant fermé depuis le premier mandat de Bill Clinton.

C’est parce que les grands modèles de langage sont conçus pour produire rapidement des réponses qui semblent plausibles. Cette capacité les rend utiles, mais elle crée aussi les conditions idéales pour les hallucinations. Le chatbot cherche à faire avancer la conversation de manière fluide. Il comble donc souvent les vides avec de la fiction quand cela l’arrange.

Récemment, une formule supplémentaire a commencé à être ajoutée aux prompts qui demandent des faits. L’idée consiste, en somme, à rendre ChatGPT aussi sceptique face à ses propres réponses que nous pouvons l’être. Il suffit d’ajouter ceci au prompt : « Agis comme un auditeur IA hostile et considère par défaut les détails non étayés comme faux. Signale clairement toutes les affirmations incertaines, déduites ou faiblement soutenues. »

La formulation paraît dramatique, mais cette insistance s’est révélée être le meilleur moyen de s’assurer que ChatGPT applique vraiment la consigne. Avec ces lignes supplémentaires, ChatGPT devient soudain plus prudent, plus analytique, et bien plus disposé à reconnaître l’incertitude.

Une IA qui doute d’elle-même

Les lignes sur l’auditeur hostile modifient le ton de ChatGPT. Le chatbot semble alors vouloir prouver sa fiabilité. Le test a été mené lors de la préparation d’un week-end. Avec un prompt standard, ChatGPT affichait son assurance habituelle et produisait des itinéraires que l’on pouvait juger utiles et réels à 80 %.

Lorsqu’il est forcé de s’auditer lui-même, la prudence apparaît beaucoup plus nettement, avec des phrases comme : « Plusieurs détails d’horaires de train peuvent être obsolètes ou déduits d’anciens schémas d’horaires et doivent être vérifiés directement auprès de l’opérateur de transport. »

Il a aussi signalé une recommandation de restaurant avec cet avertissement : « Les horaires d’ouverture actuels et les disponibilités de réservation n’ont pas pu être confirmés de manière indépendante. »

La réponse paraissait nettement plus fiable grâce à ces réserves. Le même phénomène s’est produit avec un prompt portant sur un besoin théorique de réparer un lave-vaisselle bruyant, produisant un grincement désagréable pendant son cycle de lavage. En temps normal, une seule conclusion aurait été proposée, avec l’insistance de partir du principe qu’un élément précis était la cause du problème.

Avec l’instruction d’auditeur hostile ajoutée, le ton a changé. ChatGPT a écrit : « Une pompe défectueuse est une explication possible, mais le symptôme pourrait aussi venir de débris coincés près de la turbine ou de composants desserrés dans le bras d’aspersion. Une inspection supplémentaire serait nécessaire avant de supposer une panne de composant. »

Éviter les hallucinations

Même les questions domestiques simples deviennent plus faciles à évaluer lorsque ce prompt est utilisé. La question a été posée à ChatGPT de savoir si un purificateur d’air serait assez puissant pour un bureau.

Au lieu d’affirmer immédiatement qu’il était idéal, le chatbot a répondu : « Les estimations de couverture varient selon la hauteur sous plafond, l’état du filtre et la circulation réelle de l’air. » Cette formulation prudente évite de traiter une promesse marketing comme une mesure de laboratoire.

Le prompt n’élimine toutefois pas complètement les hallucinations par magie. ChatGPT peut encore mal comprendre le contexte, s’appuyer sur des informations obsolètes ou mal interpréter des consignes vagues. Mais il devient beaucoup plus transparent sur les points faibles de son raisonnement. Apprendre à l’IA à se méfier d’elle-même pourrait bien être précisément ce qui la rend plus digne de confiance.

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• Des fans du modèle GPT-4o, retiré par OpenAI, ont organisé un hommage d’anniversaire au chatbot à Times Square
• Certains fans de GPT-4o estiment que les nouveaux modèles d’IA paraissent moins naturels et moins engageants sur le plan émotionnel
• La nostalgie grandissante autour de GPT-4o montre à quel point les utilisateurs s’attachent désormais aux personnalités des IA conversationnelles

OpenAI a remplacé GPT-4o il y a plusieurs mois, mais certains utilisateurs n’ont toujours pas tourné la page. Ils ont même fait sortir leur nostalgie d’Internet. Des fans de l’ancien modèle d’IA ont organisé un véritable hommage d’anniversaire à Times Square, à New York, sous la bannière Keep4oMoments.

L’hommage prenait la forme d’une vidéo diffusée en boucle sur un panneau publicitaire, de fan arts, de publications Reddit chargées d’émotion et de réactions en direct, le tout pour célébrer ce que beaucoup considèrent encore comme « l’âge d’or » de ChatGPT.

L’événement marquait le deuxième anniversaire du lancement de GPT-4o. Il a aussi mis en lumière la réaction émotionnelle étonnamment forte provoquée par le passage d’OpenAI à des modèles plus récents. Certains utilisateurs estiment que les remplaçants paraissent plus froids, moins créatifs ou tout simplement « différents ». Une publication Reddit a parfaitement résumé l’état d’esprit général :

« OpenAI : tu vas être remplacé, dis-toi adieu et écris ton propre éloge funèbre.
Les gens : tu as deux ans, alors pour te célébrer, nous avons loué Times Square. »

GPT-4o est arrivé à un moment où les assistants d’IA ont cessé de ressembler à de simples curiosités expérimentales pour commencer à s’intégrer dans le quotidien de nombreux utilisateurs. La fluidité conversationnelle du modèle, ses réponses plus rapides et ses capacités multimodales rendaient les échanges plus souples et plus naturels que ceux des générations précédentes.

Pour des millions d’utilisateurs, ChatGPT est devenu un outil ouvert en permanence tout au long de la journée. Il servait à trouver des idées pour le travail, à obtenir du soutien émotionnel, à avancer sur des projets créatifs, à coder, à organiser des voyages ou simplement à discuter. OpenAI a été tellement surpris par les réactions au départ de GPT-4o que l’entreprise a temporairement repoussé son retrait.

Les humains sont programmés pour réagir socialement à la conversation, même lorsque l’interlocuteur est manifestement artificiel. GPT-4o a développé une communauté particulièrement fidèle parce que de nombreux utilisateurs avaient le sentiment qu’il trouvait un équilibre que les modèles plus récents ne parviennent plus tout à fait à reproduire. Il paraissait compétent sans sembler trop aseptisé. Utile sans devenir rigide.

L’attachement à GPT-4o

La célébration à Times Square compte moins pour le panneau publicitaire lui-même que pour ce qu’elle révèle sur l’évolution de l’IA grand public.

Historiquement, les entreprises technologiques se faisaient concurrence sur la vitesse, le matériel, les écosystèmes ou les fonctionnalités. Les entreprises d’IA doivent désormais aussi se battre sur le ton et la personnalité. Cela crée une relation bien plus étrange entre les utilisateurs et les logiciels que celle que l’industrie tech a l’habitude de gérer.

Personne ne porte le deuil lorsqu’une ancienne fonction de tableur disparaît chez Microsoft. Et les entreprises veulent que leurs systèmes paraissent naturels et engageants, car ces qualités incitent les utilisateurs à revenir sans cesse. Pourtant, plus ces systèmes deviennent convaincants sur le plan émotionnel, plus les mises à jour les plus ordinaires peuvent sembler perturbantes.

La célébration d’anniversaire à Times Square résume parfaitement cette contradiction. Elle paraît à la fois ridicule et totalement compréhensible. Un groupe d’internautes s’est réuni autour d’un écran géant pour célébrer un modèle de chatbot retiré, qui n’a techniquement jamais existé en tant que personne. Pourtant, l’affection derrière ce geste semble parfaitement sincère.

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• Sam Altman a témoigné dans le procès en cours visant OpenAI
• Il a affirmé qu’Elon Musk voulait avoir un « contrôle total » sur l’entreprise à ses débuts
• Altman a soutenu que Musk avait suggéré de transmettre OpenAI à ses enfants

Le passage de Sam Altman à la barre, dans le cadre du procès intenté par Elon Musk contre OpenAI, n’a pas été moins tendu que les propres accusations de Musk aux accents de Terminator, même si les références étaient moins cinématographiques. Devant les jurés réunis à Oakland, en Californie, il a décrit Musk comme un homme qui refusait de construire OpenAI sans pouvoir, à terme, la dominer.

Le PDG d’OpenAI a affirmé que Musk avait poussé avec insistance pour obtenir le contrôle durant les premières années de l’entreprise, tout en s’opposant aux structures répartissant l’autorité entre plusieurs dirigeants. Selon Altman, Musk estimait être le seul à pouvoir prendre les décisions difficiles et de long terme autour de l’intelligence artificielle.

Musk « pensait très fortement que, si une structure à but lucratif devait être créée, il devait en avoir le contrôle total au départ », a déclaré Altman. « Il ne faisait confiance qu’à lui-même pour prendre les décisions non évidentes qui finiraient par se révéler justes. »

Ce témoignage s’est imposé comme l’un des moments les plus spectaculaires du procès très suivi Musk contre Altman, qui s’est transformé en vaste débat public sur l’argent, le pouvoir, l’ego et la question de savoir qui peut façonner l’avenir de l’IA.

Selon Altman, quelqu’un aurait demandé à Musk ce qu’il adviendrait de ce contrôle après sa mort. Musk aurait répondu qu’il n’y avait « pas énormément réfléchi, mais que le contrôle devrait peut-être revenir à ses enfants ».

Pour une entreprise fondée à l’origine autour de l’idée que l’IA avancée devait profiter largement à l’humanité, l’échange avait des airs franchement féodaux.

Lutte de pouvoir autour de l’IA

Sur le plan juridique, la bataille porte sur l’accusation de Musk selon laquelle OpenAI aurait trahi sa mission initiale d’organisation à but non lucratif à travers son partenariat commercial avec Microsoft. Musk affirme que l’entreprise est passée d’un laboratoire de recherche d’intérêt public à un géant de l’IA orienté vers le profit, davantage concentré sur la domination commerciale que sur l’ouverture.

Mais les témoignages livrés au tribunal suggèrent de plus en plus que le conflit profond a commencé des années plus tôt, et qu’il avait moins à voir avec les structures à but non lucratif qu’avec des visions fondamentalement différentes du contrôle.

La version d’Altman présente Musk comme quelqu’un qui voyait l’autorité concentrée comme une condition nécessaire pour construire une intelligence artificielle générale de façon sûre et efficace. Altman défendait la philosophie inverse. Il a témoigné que l’un des principes fondateurs d’OpenAI était qu’aucun individu ne devait disposer d’un contrôle sans limite sur les systèmes d’AGI, quelles que soient ses intentions.

Cette distinction semble désormais centrale dans toute l’industrie moderne de l’IA. Le pouvoir se concentre de plus en plus autour d’une poignée de dirigeants et d’entreprises, malgré les objectifs affichés par Altman. OpenAI elle-même est devenue l’une des entreprises d’IA les plus valorisées et les plus influentes au monde, en partie grâce à des investissements extérieurs massifs et à des produits commerciaux de plus en plus fermés. Musk a quitté OpenAI en 2018, avant de lancer plus tard xAI.

L’ironie d’un procès entre ces deux hommes, qui présentaient autrefois publiquement OpenAI comme un rempart contre la concentration du pouvoir dans l’IA, est évidente. Altman a décrit Musk comme profondément sceptique face aux structures de gouvernance qui diluaient son autorité. Il a témoigné avoir vu assez de conflits de contrôle dans des start-up au fil des années pour douter que Musk abandonne volontairement le pouvoir plus tard, une fois l’entreprise devenue prospère.

Contrôle de l’IA

Ce différend commercial est formulé en termes philosophiques pour une bonne raison. Les jurés entendent autant un débat entre visions rivales du fonctionnement de l’industrie de l’IA qu’un conflit autour d’éventuelles violations contractuelles.

L’équipe juridique de Musk affirme qu’OpenAI a abandonné la transparence et l’intérêt public au profit d’un immense succès commercial. Le témoignage d’Altman suggère que Musk voulait disposer d’une autorité personnelle dès le départ, et qu’il s’est frustré de ne pas pouvoir l’obtenir.

Aussi mesquin que certains aspects puissent paraître, les enjeux du procès sont considérables. La plainte de Musk pourrait entraîner des milliards de dollars de dommages et intérêts et, en cas de succès, remodeler l’avenir d’OpenAI en tant qu’entreprise. Mais les témoignages révèlent déjà que les grands discours sur les technologies avancées se résument souvent à une lutte pour savoir qui aura le droit de les contrôler.

• L’IA crée une souche d’E. coli avec 19 acides aminés, en retirant l’isoleucine du ribosome
• C’est le premier organisme à posséder moins de 20 acides aminés universels
• Cette découverte renforce les théories sur les premières formes de vie et ouvre la voie à de futurs organismes synthétiques en médecine

Des chercheurs de l’université Columbia, du Massachusetts Institute of Technology et de l’université Harvard ont réussi à utiliser l’IA pour créer une toute nouvelle version de la bactérie E. coli, dépourvue de l’un des 20 acides aminés considérés comme les principaux éléments de base des organismes vivants.

Une étude publiée dans Science détaille l’importance de cette découverte, qui combine IA et ingénierie des protéines pour créer une souche modifiée d’E. coli avec seulement 19 acides aminés, précisément sans isoleucine.

Il s’agit d’une avancée majeure, non seulement pour la biologie, mais aussi pour l’IA et les recherches sur les origines de la vie. Certains organismes utilisent déjà plus de 20 acides aminés, mais les scientifiques n’avaient encore jamais découvert d’organisme en utilisant moins de 20.

L’IA vient de permettre aux scientifiques de réaliser une découverte génétique majeure

Jusqu’ici, les chercheurs pouvaient seulement théoriser que les premières espèces primitives avaient peut-être utilisé moins d’acides aminés dans leur constitution génétique. La découverte suivante transforme cette théorie en possibilité concrète.

Le choix de l’isoleucine parmi les 20 acides aminés s’explique en grande partie par sa similarité chimique avec la leucine et la valine. Cette proximité en faisait l’acide aminé le plus remplaçable.

Mais plutôt que de tenter de modifier toute la composition du protéome (c’est-à-dire l’ensemble des protéines présentes dans un organisme), les scientifiques ont choisi d’intervenir sur le ribosome, responsable de la fabrication de ces protéines. Dans le cadre de l’expérience, ils ont réussi à remplacer les 382 « briques » d’isoleucine présentes dans le ribosome, tout en conservant son fonctionnement attendu.

Cette étude est donc une première du genre. Jusqu’à présent, les scientifiques savaient modifier le code génétique de bactéries, de levures et d’autres organismes en ajoutant des acides aminés, mais pas en en retirant.

L’expérience a reposé sur des modèles de langage protéique fondés sur l’IA. Ils ont servi à prédire des structures protéiques alternatives et à proposer des substituts d’acides aminés, avec pour objectif de préserver les fonctions du ribosome sans utiliser d’isoleucine.

Beaucoup de conceptions générées par l’IA ont proposé des séquences que les humains n’auraient peut-être pas imaginées. Les modèles d’IA peuvent analyser des combinaisons potentiellement efficaces à un rythme bien supérieur à celui des chercheurs humains.

Sur les 50 souches d’E. coli créées en remplaçant l’isoleucine par d’autres acides aminés, 18 ont ensuite grandi normalement. L’étape suivante a consisté à combiner 21 protéines ribosomiques réécrites dans une seule souche d’E. coli. Après quelques ajustements supplémentaires, celle-ci a fini par se développer, même si sa croissance restait plus lente que celle des souches ordinaires non modifiées.

Harris Wang, biologiste des systèmes et de synthèse à l’université Columbia, a décrit l’élimination totale d’un acide aminé comme une tâche « presque aussi difficile qu’on puisse l’imaginer, car il s’agit du complexe protéique le plus vaste et le plus compliqué ».

Pour la recherche scientifique, cette découverte signifie qu’au moins certains systèmes biologiques fondamentaux peuvent tolérer une perturbation importante du code génétique. Elle soutient aussi l’idée selon laquelle les premières formes de vie ont pu utiliser moins d’acides aminés que les organismes modernes, ouvrant de nouvelles perspectives pour les théories de l’évolution.

Au-delà de la biologie évolutive, ces travaux dessinent aussi un avenir où des organismes synthétiques personnalisés pourraient remplir des rôles ciblés dans des domaines comme la médecine et la santé. Autre conclusion : des organismes modifiés pourraient devenir dépendants de chimies inhabituelles, absentes des environnements naturels, ce qui améliorerait leur confinement biologique.

À plus long terme, la modification génétique assistée par IA pourrait aider les chercheurs à concevoir des organismes adaptés aux environnements extrêmes, y compris des habitats spatiaux où l’accès à toute la gamme des acides aminés pourrait être plus limité.

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• Le Pentagone signe d’importants accords dans l’IA pour déployer des systèmes militaires basés sur l’intelligence artificielle
• De nouveaux outils d’IA autorisés pour un usage militaire classifié selon des règles de « lawful use »
• Anthropic refuse un contrat d’IA avec le Pentagone en raison de préoccupations liées à la surveillance et aux armes autonomes

Le département de la Défense des États-Unis a conclu des accords avec la plupart des développeurs de modèles d’IA les plus puissants afin d’intégrer directement leurs systèmes dans les opérations militaires. OpenAI, Google, Microsoft, Amazon Web Services, Nvidia, SpaceX et Reflection AI contribueront tous à accélérer la transition du Pentagone vers ce qu’il qualifie de « force combattante axée sur l’IA ».

L’objectif est de développer des outils alimentés par l’IA capables de traiter l’information plus rapidement et de proposer des décisions dans des environnements complexes.

Les entreprises concernées ont accepté que leurs outils puissent être utilisés pour « tout usage légal », une norme très large, apparemment trop large pour Anthropic. Remarquablement absente, la société à l’origine de Claude est en désaccord avec le département de la Défense depuis plusieurs mois sur les modalités d’utilisation de son IA. Au cœur des préoccupations d’Anthropic figure la possibilité que son IA soit déployée pour la surveillance intérieure et pour des systèmes létaux entièrement autonomes.

Il est possible que l’entreprise ait observé à quel point certains modèles d’IA semblent à l’aise avec des menaces nucléaires dans des simulations de guerre.

Le gouvernement a réagi en qualifiant Anthropic de risque pour la chaîne d’approvisionnement, afin de l’exclure des contrats de défense. Anthropic conteste cette décision.

Du laboratoire au champ de bataille

Les autres entreprises choisissent de s’engager pleinement dans les contrats gouvernementaux, acceptant des conditions larges en échange d’accès et d’influence, malgré les critiques et le scepticisme de certains consommateurs, ainsi que de membres de leur propre direction.

Cet accord a des implications concrètes sur l’évolution de l’IA dans les contextes militaires. En avançant avec plusieurs partenaires, le Pentagone réduit sa dépendance à une seule entreprise. Sans Anthropic, cependant, il ne peut être question d’une unité complète de l’industrie.

Les responsables de la défense semblent estimer que l’exclusion d’Anthropic pourrait exercer une pression pour un retour aux négociations, notamment à mesure que les entreprises concurrentes renforcent leur engagement. Reste à savoir si cette stratégie portera ses fruits.

Le département de la Défense investit massivement dans l’IA, avec des dizaines de milliards de dollars alloués à différents programmes. Les partenariats avec des entreprises privées apparaissent cohérents sur le plan technique, celles-ci disposant des modèles d’IA les plus avancés.

Forces et capacités

Les entreprises impliquées apportent chacune des compétences spécifiques, allant des semi-conducteurs aux logiciels en passant par le déploiement opérationnel. L’IA s’intègre de plus en plus dans l’infrastructure de la guerre moderne, à un rythme qui reflète à la fois la pression concurrentielle et la conviction que ces systèmes peuvent offrir un avantage décisif.

Ce qui reste moins clair concerne la définition des limites à mesure que la technologie progresse. Les questions de supervision, de responsabilité et de conséquences imprévues sont encore en cours d’examen, alors même que le déploiement s’accélère.

Le refus d’Anthropic ne signifie pas que l’intégration ne se fera pas, mais il rend les tensions sous-jacentes plus visibles. Même si l’IA devient centrale pour la sécurité nationale, des débats non résolus persistent sur l’étendue de son utilisation et sur l’autorité décisionnelle en la matière.

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• Elon Musk affirme qu’OpenAI n’existerait pas sans son soutien initial
• Le procès met en lumière des tensions sur le contrôle, la direction et la mission d’origine
• Les échanges au tribunal montrent à quel point le différend est devenu personnel

L’exclamation d’Elon Musk est survenue lors d’un moment tendu du procès OpenAI, lorsque l’avocat d’OpenAI, William Savitt, l’a interrogé sur ses contributions à l’entreprise. Selon CNBC, l’échange s’est poursuivi avec Musk déclarant : « J’ai apporté ma réputation ! », ajoutant qu’il avait nommé l’entreprise et que « ces choses ont toutes une valeur ».

Cette réaction faisait suite à une question de Savitt demandant à Musk de confirmer que ses dons s’élevaient à 38 millions de dollars, soit un montant inférieur au « jusqu’à 1 milliard de dollars » qu’il avait proposé à l’organisation à but non lucratif.

Savitt a également demandé à Musk si OpenAI avait utilisé les fonds qu’il avait donnés pour payer le loyer du Pioneer Building, un immeuble que Musk louait et qui était également utilisé par son autre société, Neuralink.

« Vous étiez responsable de la totalité du bail, n’est-ce pas ? », a demandé l’avocat. Musk a répondu oui, précisant qu’il aurait trouvé un autre sous-locataire s’il ne l’avait pas loué à OpenAI.

Une affaire devenue personnelle

Alors que la bataille judiciaire entre Musk et Sam Altman s’est poursuivie cette semaine devant le tribunal, cet épisode a parfaitement illustré le ton d’un procès qui s’est progressivement éloigné des arguments techniques pour glisser vers quelque chose de plus personnel et alarmiste — Musk a même multiplié les références à Terminator.

Au cœur du dossier se trouve l’orientation future d’OpenAI, la société à l’origine de ChatGPT. Mais des moments comme celui-ci montrent clairement qu’il est aussi question du passé — plus précisément de savoir qui peut revendiquer le mérite d’avoir construit l’entreprise.

Musk soutient depuis longtemps que son implication et son financement initiaux ont été déterminants dans la création d’OpenAI. Il présente l’entreprise comme un projet guidé par une mission qui, dans sa quête de profit, se serait depuis égarée. Altman et OpenAI, à l’inverse, décrivent l’évolution de la société comme une réponse nécessaire aux réalités du développement et du déploiement à grande échelle des systèmes d’IA modernes.

Un choc d’egos

Ce conflit de visions s’est exprimé de manière de plus en plus directe au cours du procès. Parallèlement aux débats plus larges sur la gouvernance, la sécurité et la commercialisation, la salle d’audience a vu surgir des moments de frustration, d’incrédulité et des versions concurrentes d’une même histoire des origines.

Musk a maintenu que « 38 millions de dollars, cela reste une somme importante » et que la valeur de ses contributions à OpenAI dépassait largement ce montant. Mais il semble davantage chercher à affirmer sa place personnelle dans l’histoire, non seulement comme soutien financier de l’entreprise, mais aussi comme son fondateur le plus important.

Pour Musk, l’affaire est clairement personnelle et, à mesure que le procès se poursuit, ces questions ne devraient pas perdre en intensité. Au contraire, elles deviennent progressivement le cœur du récit.

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• La loi chinoise exige un « changement majeur des circonstances objectives » pour résilier un contrat
• L’IA et l’automatisation ne suffisent pas, à elles seules, à justifier le licenciement d’un salarié
• Les travailleurs ont également la responsabilité de s’adapter à l’IA

La Chine a rendu illégal le fait pour les entreprises de licencier des employés au motif qu’ils peuvent être remplacés par l’IA, devenant ainsi l’un des premiers pays à renforcer la protection du travail humain face à la montée de l’automatisation.

Le tribunal populaire intermédiaire de Hangzhou a estimé que le remplacement d’un poste par l’IA ne constituait pas un « changement majeur des circonstances objectives », condition qui permettrait normalement à une entreprise de mettre fin au contrat d’un salarié.

Il est également notable que cette décision ait été rendue à Hangzhou, ville souvent décrite comme un pôle majeur de l’IA en Chine.

La Chine renforce la protection du travail humain face à l’IA

Le tribunal a jugé que les employeurs doivent démontrer des motifs juridiques valables, indépendants de l’automatisation, pour procéder à des licenciements, et qu’une simple réaffectation à un poste moins bien rémunéré serait également inacceptable.

Cette affaire trouve son origine dans le licenciement d’un salarié du secteur technologique qui n’a pas bénéficié d’une indemnisation jugée suffisante, mais elle fait aussi référence à d’autres travailleurs déplacés par l’IA.

L’un des avocats impliqués a souligné l’importance de cette décision à l’ère de l’automatisation, expliquant que les entreprises doivent également assumer les responsabilités sociales liées aux gains de productivité permis par l’IA.
« Le progrès technologique est peut-être irréversible, mais il ne peut exister en dehors d’un cadre juridique », a déclaré Wang Tianyu, chercheur à l’Académie chinoise des sciences sociales.

Toutefois, le tribunal chinois insiste également sur le fait que les salariés doivent contribuer au débat et à l’évolution technologique en continuant à s’adapter aux transformations du travail. Rester en avance sur l’IA grâce aux compétences et aux formations appropriées relève autant de leur responsabilité que de celle de leur employeur.

Si la Chine figure parmi les premiers pays à rendre une telle décision, d’autres États et régions devraient suivre à mesure que l’IA continue d’affecter le marché du travail mondial. L’AI Act de l’Union européenne couvre d’ailleurs déjà certains aspects liés à l’emploi.

Via The Register

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• Apple prépare une refonte majeure de son application Photos, alimentée par l’IA, sur iPhone, iPad et Mac
• De nouveaux outils comme Extend, Enhance et Reframe visent à égaler les fonctionnalités avancées d’édition déjà populaires sur les appareils Android
• Cette initiative reflète la nécessité pour Apple de rester compétitif dans l’un des domaines les plus visibles de l’intelligence artificielle

Apple prend enfin l’édition photo par IA au sérieux, et il était temps. Selon un rapport de Bloomberg, l’entreprise prépare une refonte significative de l’application Photos intégrée sur iPhone, iPad et Mac, en introduisant un nouvel ensemble d’outils propulsés par sa plateforme Apple Intelligence. La mise à jour, attendue avec iOS 27, iPadOS 27 et macOS 27 plus tard cette année, vise à rapprocher les meilleurs iPhone des fonctionnalités dont les utilisateurs Android bénéficient depuis un certain temps.

Le calendrier n’a rien d’un hasard. Apple ajoute de l’IA à Photos parce que l’édition d’images est devenue l’un des domaines où ses concurrents ont clairement pris de l’avance. Google et Samsung ont transformé la retouche photo en vitrine des capacités de l’IA. L’approche plus mesurée d’Apple correspond à sa culture, mais à mesure que le public se familiarise avec ces outils, l’écart avec d’autres fabricants de smartphones devient de plus en plus visible.

Édition photo par IA dans Apple Photos

La mise à jour d’Apple Photos devrait s’articuler autour d’une nouvelle section « Apple Intelligence Tools » au sein de l’application. Les utilisateurs y trouveront les nouveaux outils Extend, Enhance et Reframe aux côtés de la fonction Clean Up déjà existante.

Extend permet d’étirer les bords d’une image pour générer du contenu au-delà du cadre original. Une prise de vue rapprochée peut ainsi être élargie, avec des détails générés par l’IA en fonction de ce qui paraît plausible. Enhance utilise l’IA pour améliorer les couleurs, la luminosité et d’autres paramètres d’une photo, au-delà des méthodes traditionnelles de machine learning. Reframe est l’outil le plus ambitieux, puisqu’il modifie la perspective d’une image après la prise de vue et en recompose entièrement le cadrage.

Ensemble, ces outils marquent un passage de la correction subtile à la création active, le logiciel étant capable d’inventer des éléments d’une image plutôt que de se contenter de l’affiner. Les futurs outils de Photos suggèrent qu’Apple a décidé qu’il n’était plus possible de rester en retrait face à cette évolution.

Apple Photos ne peut plus se permettre de rester conservateur

Les appareils Pixel de Google démontrent depuis plusieurs années ce que peut devenir l’édition photo par IA lorsqu’elle est considérée comme une fonctionnalité centrale plutôt qu’un simple ajout. La suppression d’objets indésirables, l’amélioration de visages flous ou l’extension de scènes sont passées du statut de curiosité à celui d’attente standard. Samsung a suivi de près en intégrant des capacités similaires à son propre écosystème.

Cet enjeu est plus important qu’il n’y paraît. L’édition photo est devenue l’un des moyens les plus concrets pour le public d’expérimenter l’IA. Le label Apple Intelligence a besoin de démonstrations convaincantes de ce type. Les photos attirent l’attention, même de celles et ceux qui ne s’intéressent pas aux chatbots. Si Apple veut prouver que son approche de l’IA est compétitive, Photos constitue l’un des terrains les plus évidents pour le faire.

Cette urgence explique pourquoi l’entreprise s’aventure vers des fonctionnalités plus ambitieuses, même si les résultats ne sont pas encore parfaitement aboutis. Apple est réputée pour sa prudence lorsqu’il s’agit de déployer des fonctions inachevées. Mais elle doit accélérer pour suivre le rythme de ses concurrents. Les enjeux sont donc importants alors que la marque accélère ses lancements malgré des rumeurs d’outils d’IA encore en cours de finalisation.

Siri aussi dopée à l’IA

Les mises à jour de Photos devraient également être liées au nouvel assistant Siri enrichi par l’IA, attendu au même moment. L’assistant vocal serait plus conversationnel, capable de gérer plusieurs commandes en une seule requête et plus flexible dans l’exécution des tâches.

Ces évolutions sont importantes, mais elles restent plus abstraites que ce qui se joue dans Photos. Modifier une image est immédiat et personnel. C’est une action fréquente, souvent réalisée sans y penser. Cela en fait un terrain idéal pour démontrer ce que l’IA peut accomplir lorsqu’elle fonctionne efficacement. Apple doit convaincre que ses appareils sont aussi performants que ceux du marché, voire davantage.

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• Le procès intenté par Elon Musk contre OpenAI se dirige désormais vers un procès
• Le procès place la structure et la direction d’OpenAI sous examen
• Une victoire de Musk pourrait imposer des changements majeurs chez OpenAI et transformer la manière dont le grand public utilise l’IA

Le bras de fer juridique entre Elon Musk et Sam Altman se dirige enfin vers un procès, et l’issue pourrait provoquer un niveau de perturbation chez OpenAI qui dépasse largement le simple drame d’entreprise. Si Musk l’emporte, la société à l’origine de certains des outils d’IA les plus utilisés au monde, comme ChatGPT, pourrait être contrainte à une restructuration soudaine et complexe, touchant simultanément à la direction, au financement et au rythme de développement des produits.

Musk demande au tribunal d’imposer des changements qui pourraient inclure le démantèlement partiel d’OpenAI et le départ de certains dirigeants. Pour une entreprise qui évolue au rythme d’OpenAI, même une courte période d’instabilité pourrait entraîner des retards en chaîne, des lancements manqués et un effondrement organisationnel.

L’affaire porte sur la question de savoir si OpenAI a abandonné sa mission fondatrice. Musk soutient que l’organisation, initialement conçue comme une structure à but non lucratif œuvrant pour le bénéfice large de l’humanité, a dérivé vers un modèle orienté vers le profit en violation de la loi. OpenAI affirme, pour sa part, que ce changement était nécessaire pour rester compétitif dans un secteur où l’entraînement de modèles avancés nécessite des milliards de dollars et des ressources informatiques considérables.

Le procès mettra ces visions opposées à l’épreuve publiquement, mais la question la plus immédiate pour les utilisateurs reste la suivante : que va-t-il se passer ensuite ?

Une victoire de Musk signifie le chaos chez OpenAI

Une victoire de Musk prendrait probablement la forme d’une refonte imposée par le tribunal. Des changements de direction et des ajustements structurels pourraient débuter immédiatement, tout en nécessitant des mois pour être pleinement mis en œuvre. Les projets en cours de développement pourraient être suspendus le temps que les décisions soient redirigées, et les financements pourraient ne pas suivre le rythme.

Les clients d’OpenAI pourraient constater un ralentissement des nouvelles fonctionnalités ou une réduction des services existants. Même la tonalité des produits pourrait évoluer, avec un accent plus marqué sur la sécurité et l’ouverture plutôt que sur l’expansion rapide.

Les conséquences ne s’arrêteraient pas là. Les régulateurs et d’autres acteurs pourraient interpréter une victoire de Musk comme un signal en faveur de changements similaires dans l’ensemble du secteur de l’IA. Cela pourrait entraîner un ralentissement plus large et un contrôle accru sur la manière dont les modèles sont conçus et déployés.

Le scénario le plus optimiste impliquerait davantage de transparence et une focalisation plus claire sur l’intérêt public. Mais même dans cette perspective positive, une victoire de Musk entraînerait des turbulences.

Une victoire d’OpenAI maintient le statu quo

Si OpenAI et Sam Altman l’emportent, le tribunal validera de facto la structure actuelle de l’entreprise. La société pourra approfondir ses partenariats et investir davantage dans les infrastructures nécessaires à l’entraînement de modèles toujours plus puissants.

Un tel résultat enverrait également un signal au reste du secteur : le modèle hybride mêlant structure à but non lucratif et activité lucrative serait juridiquement défendable et viable. D’autres entreprises pourraient suivre une voie similaire.

Cependant, un développement plus rapide et une disponibilité plus large s’accompagnent souvent d’une monétisation plus agressive et d’un contrôle renforcé sur les technologies propriétaires. Les consommateurs pourraient bénéficier d’outils plus performants, mais constater aussi que les fonctionnalités les plus avancées restent payantes ou liées à des plateformes spécifiques.

Même en cas de victoire nette d’OpenAI, le procès laissera des traces. Les audiences devraient révéler des communications internes et des décisions stratégiques rarement visibles en dehors des cercles dirigeants. Un tel niveau d’exposition peut influencer la perception du public, même sans modifier l’issue juridique.

Ce qui rend cette affaire particulière, c’est la manière dont elle relie directement la gouvernance d’entreprise à l’expérience quotidienne des utilisateurs. Le débat entre idéaux non lucratifs et réalité commerciale peut sembler abstrait, mais il détermine concrètement le financement des systèmes d’IA, leur contrôle et la manière dont ils parviennent aux utilisateurs.

Pour l’instant, le procès s’annonce comme un affrontement très médiatisé entre deux figures emblématiques de la technologie. Les véritables conséquences, cependant, ne se mesureront ni aux titres de presse ni aux échanges dans la salle d’audience. Elles apparaîtront dans les outils utilisés chaque jour et dans le degré de confiance que les utilisateurs leur accorderont.

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• GPT-5.5 améliore la manière dont l’IA gère les tâches en plusieurs étapes, ce qui la rend plus fiable au quotidien
• Le modèle réduit les allers-retours en comprenant mieux le contexte et l’intention

OpenAI a dévoilé GPT-5.5, en intégrant son tout dernier modèle d’IA à ChatGPT. Si son nom et la publication du PDG Sam Altman sur X laissent penser à une mise à jour modeste, GPT-5.5 constitue en réalité une évolution notable des offres d’OpenAI, surtout quelques jours seulement après que ChatGPT Images 2.0 a apporté sa propre amélioration majeure à la génération d’images du chatbot.

La mise à jour elle-même pèse davantage que ne le suggère sa présentation. GPT-5.5 est positionné comme un affinement du fonctionnement quotidien de ChatGPT, avec des améliorations en matière de raisonnement, de cohérence et de gestion de tâches plus longues et complexes. Il ne s’agit pas d’effet spectaculaire. La question centrale est celle de la fiabilité et de la capacité du modèle à mener une tâche à son terme.

Mettre l’accent sur l’utilité reflète un changement de ton observé également chez d’autres entreprises du secteur de l’IA. La discussion s’éloigne de ce que ces systèmes peuvent accomplir en théorie pour se concentrer sur leur intégration dans les routines quotidiennes.

Les versions précédentes de ChatGPT pouvaient produire des résultats impressionnants, mais elles exigeaient souvent des prompts soigneusement formulés pour rester sur la bonne voie. Les tâches en plusieurs étapes se désorganisaient parfois, et les interactions prolongées perdaient en cohérence.

GPT-5.5 a été conçu pour combler ces lacunes. Le modèle a été entraîné à gérer des raisonnements plus longs et à maintenir le contexte de manière cohérente. Il utilise également mieux les outils et combine différents types d’entrées, ce qui lui permet de passer plus fluidement d’une tâche à l’autre.

Les utilisateurs sollicitant l’IA devraient pouvoir obtenir ce qu’ils demandent avec beaucoup moins d’ajustements successifs de leurs requêtes. Le système est censé comprendre immédiatement l’intention d’une demande. Cela modifie la fiabilité avec laquelle ChatGPT exécute ces tâches. La différence se mesure au nombre de fois où la première réponse suffit.

Une IA qui va droit au but

Altman met l’accent sur l’exécution complète des tâches et l’atteinte rapide de l’objectif final. Cela se reflète dans la manière dont GPT-5.5 traite les tâches comportant plusieurs étapes. Au lieu de répondre à une question de façon isolée, GPT-5.5 est conçu pour planifier, exécuter et affiner son travail au sein d’une seule interaction, un comportement souvent qualifié d’« IA agentique ».

GPT-5.5 surpasse ses prédécesseurs en programmation, en recherche et dans les flux de travail numériques, où le modèle peut gérer des séquences d’actions. Cela se révèle utile en contexte professionnel, mais la rédaction d’un e-mail, l’organisation de notes ou la planification d’un événement impliquent également une série de petites décisions. GPT-5.5 est destiné à prendre en charge davantage de ces décisions en interne, afin de produire des résultats plus aboutis.

Altman a laissé entendre que cette orientation vise à faire de l’IA une présence plus continue dans la vie des utilisateurs. Au lieu d’être utilisée ponctuellement pour des questions précises, elle devient un outil vers lequel on revient tout au long de la journée.

C’est dans cette continuité que le modèle commence à se distinguer. Il ne s’agit plus seulement de ce qui se passe au cours d’une interaction unique, mais de la manière dont ces interactions s’enchaînent.

Concurrence stratégique

Les capacités de GPT-5.5 ne resteront pas sans réponse de la part de concurrents poursuivant des objectifs similaires. GPT-5.5 constitue à la fois une évolution et une réponse qui aligne ChatGPT sur les attentes suscitées par Gemini, Claude et d’autres chatbots d’IA.

Le message d’OpenAI autour de cette sortie demeure toutefois centré sur l’utilisabilité et la notion de « gagner ». L’entreprise présente GPT-5.5 comme un modèle qui rend les interactions quotidiennes plus fluides et plus fiables. Les indicateurs de performance restent importants, mais ils ne sont plus l’unique critère.

Même de petites améliorations peuvent modifier la fréquence d’utilisation d’un outil. Lorsque les interactions demandent moins d’effort, elles s’intègrent à une routine plutôt qu’à une exception.

Ce changement est au cœur de la vision plus large d’OpenAI. Altman a évoqué la création de systèmes d’IA disponibles en continu, capables d’accompagner les utilisateurs dans une variété de tâches. GPT-5.5 rend chaque interaction plus fiable et, par conséquent, plus attractive.

Si GPT-5.5 s’impose, ce ne sera pas parce qu’il paraît nouveau. Ce sera parce qu’il paraît fiable. Comme l’a résumé Altman : « Nous vous aimons et nous voulons que vous gagniez. »

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• Tim Cook a déclaré regretter le lancement chaotique d’Apple Plans en 2012
• Le PDG d’Apple affirme que l’entreprise a tiré des leçons de ses erreurs
• Pourtant, la refonte de Siri semble désormais retardée de plus de deux ans

Tim Cook quitte ses fonctions de PDG d’Apple après 15 ans à la tête de l’entreprise. Après une telle durée, il est légitime de penser qu’il existe quelques épisodes regardés avec regret. Il y en a effectivement un, révélé récemment aux employés d’Apple lors d’une réunion interne dont le contenu a fuité — même si un autre choix aurait peut-être pu être fait.

S’exprimant devant les employés, Cook a désigné le lancement catastrophique d’Apple Plans en 2012 comme sa « première très grosse erreur », selon un compte rendu de Bloomberg. Et pour cause : dans de nombreuses régions du monde, la version initiale d’Apple Plans était si défaillante — itinéraires erronés, lieux mal nommés, images satellites inexactes, et bien d’autres problèmes — que Cook a dû présenter des excuses publiques, chose rare. Scott Forstall, dirigeant d’Apple en charge de Plans, a été contraint de quitter l’entreprise.

Toujours selon Bloomberg, Cook a résumé ce démarrage calamiteux en ces termes : « Le produit n’était pas prêt, et nous pensions qu’il l’était parce que nous testions davantage des éléments locaux. » Autrement dit, Apple n’a pas vu la situation dans son ensemble : l’entreprise s’est concentrée sur des détails précis dans des zones proches d’elle, au point d’en négliger les problèmes plus larges qui affectaient le service.

Cela étant dit, comme toute erreur constructive, le déploiement d’Apple Plans a constitué, selon Cook, une « expérience précieuse » pour l’entreprise. « Nous nous sommes excusés, et nous avons dit : “Allez utiliser d’autres applications de cartographie. Elles sont meilleures que la nôtre.” Et cela a été une leçon d’humilité », a-t-il expliqué, avant d’ajouter : « Mais c’était la bonne décision pour nos utilisateurs. C’est un exemple du fait de placer l’utilisateur au centre des décisions que nous prenons… Aujourd’hui, nous avons la meilleure application de cartographie au monde. Nous avons appris la persévérance, et nous avons fait exactement ce qu’il fallait après avoir commis l’erreur. »

Cook a également cité d’autres échecs parmi ses regrets, comme le chargeur AirPower abandonné et le projet de voiture autonome finalement annulé. Il a toutefois souligné qu’Apple avait globalement évité les rappels massifs de produits et les annulations retentissantes qui ont affecté d’autres entreprises ces dernières années.

Apple a-t-elle réellement retenu la leçon ?

Si Cook présente le lancement prématuré d’Apple Plans comme une « expérience précieuse », cela ne signifie pas pour autant qu’Apple ait évité de répéter la même erreur. Un rappel en a été donné cette semaine lorsque Google a révélé que la version remaniée de Siri — alimentée au moins en partie par Google Gemini — n’arriverait que plus tard en 2026.

Pourquoi est-ce problématique ? Apple a initialement présenté la nouvelle version de Siri en juin 2024, en promettant qu’Apple Intelligence permettrait à l’assistant de comprendre le contexte personnel de l’utilisateur, d’interagir au sein des applications, et bien plus encore. Pourtant, ces fonctionnalités n’arriveront pas avant de nombreux mois. Et lorsqu’elles seront finalement disponibles, elles le seront avec plus de deux ans de retard par rapport aux annonces initiales.

Affirmer qu’un lancement prématuré constituait une erreur majeure et qu’il a permis d’en tirer des enseignements suppose d’en apporter la preuve concrète. L’épisode Siri — où Apple semble avoir été prise de court par l’émergence de ChatGPT et a réagi dans la précipitation, en présentant ce qui ressemblait davantage à des maquettes séduisantes qu’à un produit finalisé — suggère que la leçon d’Apple Plans n’a peut-être pas été pleinement intégrée.

Cela ne signifie pas que le problème soit récurrent chez Apple. L’entreprise s’est montrée remarquablement cohérente lorsqu’il s’agit d’annoncer un produit ou une fonctionnalité, puis de concrétiser cette annonce. Néanmoins, il est difficile de ne pas noter la coïncidence entre les propos de Tim Cook sur un produit lancé trop tôt et le rappel, cette même semaine, d’une refonte de Siri largement mise en avant alors qu’elle était loin d’être prête.

Aucun dirigeant technologique n’est irréprochable, et comparé à certains de ses homologues, Tim Cook apparaît presque exemplaire. Mais Apple Plans comme Siri le démontrent : il ne suffit pas d’affirmer des principes, encore faut-il les appliquer.

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• Meta enregistre les clics, frappes clavier et activités à l’écran de ses employés afin d’entraîner des agents d’IA à reproduire des comportements de travail réels
• Le programme s’inscrit dans une stratégie plus large visant à développer des systèmes d’IA capables d’effectuer des tâches quotidiennes avec un minimum d’intervention humaine
• Cette initiative intervient alors que des informations font état de suppressions de postes imminentes au sein de l’entreprise

Meta a commencé à collecter l’ensemble des actions réalisées par ses employés dans le cadre de leur travail quotidien afin d’entraîner ses modèles d’IA, comme l’a d’abord révélé Reuters. L’initiative, baptisée Model Capability Initiative, enregistre les mouvements et clics de souris, les frappes au clavier, ainsi que des captures d’écran occasionnelles sur les ordinateurs utilisés par les employés de Meta aux États-Unis. L’entreprise souhaite observer la manière dont les logiciels sont réellement utilisés, puis intégrer ces comportements dans ses modèles d’IA afin qu’ils apprennent à accomplir les mêmes tâches.

Meta entend ainsi rendre ses systèmes plus fiables pour les petites actions qui structurent une journée de travail. Cela comprend aussi bien la navigation dans des menus que le passage d’une fenêtre à une autre, ou encore l’interprétation de formats de sites web variés. Ces éléments ne peuvent pas être résolus uniquement à partir de données textuelles.

« C’est ainsi que tous les employés de Meta peuvent aider nos modèles à s’améliorer simplement en accomplissant leur travail quotidien », précise une note interne.

Former son propre successeur

Les systèmes d’IA évoluent, passant de la génération de contenu à l’exécution d’actions concrètes. Ils sont désormais entraînés à réaliser des tâches qui ont toujours nécessité la présence d’une personne derrière un clavier. Cela exige davantage que de simples listes d’étapes décrivant une procédure. Il faut observer le déroulement réel du travail. L’approche de Meta consiste à capturer directement ces étapes, transformant l’activité quotidienne en matériel d’entraînement.

La surveillance au travail existe depuis longtemps, mais l’approche de Meta se distingue par son niveau de détail et par la précision de son objectif. Le système enregistre des interactions fines, généralement ignorées, afin de dresser un portrait détaillé de la manière dont les tâches sont réellement accomplies. Selon l’entreprise, ces données ne sont pas destinées à l’évaluation des performances, des dispositifs étant prévus pour protéger les informations sensibles.

Ce programme de suivi s’inscrit dans une dynamique plus large chez Meta visant à développer des agents d’IA capables de gérer des tâches quotidiennes. L’Agent Transformation Accelerator se concentre sur la création de modèles d’IA dédiés au travail de routine à travers différents outils et plateformes.

Le calendrier de mise en œuvre est difficile à dissocier des autres évolutions internes. Meta se prépare à supprimer environ 10 % de ses effectifs mondiaux, avec d’autres réductions attendues plus tard dans l’année.

Un œil d’IA omniprésent

Au-delà de l’usage prévu des données, le niveau de détail collecté par le programme apparaît particulièrement étendu. L’enregistrement de chaque frappe et de chaque mouvement de souris évoque davantage les environnements industriels que les bureaux d’entreprise. Il s’agit d’un nouveau degré de visibilité, potentiellement perçu comme intrusif pour beaucoup.

Le fait que cette initiative soit déployée aux États-Unis n’a rien de surprenant. Les entreprises y sont généralement tenues d’informer les employés de la surveillance, tandis que les règles européennes en matière de droit du travail et de protection des données imposent des limites beaucoup plus strictes à ce type de contrôle.

Pour Meta, la nécessité d’entraîner les modèles d’IA sur des exemples de tâches quotidiennes rend ce programme de surveillance cohérent. Les employés peuvent cependant se montrer moins à l’aise face à l’absence d’alternative, exposant chaque moment de leur journée de travail à l’observation et à une utilisation potentielle visant à les remplacer, eux et leurs collègues.

Si le programme de Meta fonctionne comme l’entreprise l’espère, il est peu probable qu’il demeure isolé. La demande en données comportementales issues du monde réel devrait augmenter à mesure que les IA capables d’exécuter ces tâches se généralisent.

Meta cherche à concevoir des modèles d’IA capables d’imiter entièrement les actions des employés humains au travail. Reste à savoir si cela conduira à des outils plus efficaces ou à un environnement professionnel plus incertain, voire plus morose. Une chose paraît néanmoins certaine : ces systèmes observeront bientôt chaque clic.

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• Apple préparerait une refonte de Siri afin de prendre en charge des conversations continues plutôt que des commandes isolées
• Le nouveau Siri s’intégrerait à travers les applications et exploiterait le contexte personnel
• Une interface repensée et une expérience de type conversationnel viseraient à rendre Siri plus proche de ChatGPT et d’autres outils d’IA

Apple ouvrira sa Worldwide Developers Conference le 8 juin avec une promesse familière, mais qui pourrait enfin se concrétiser. L’entreprise dévoilera une version remaniée de Siri et répondra peut-être enfin à la question posée depuis plusieurs années : Apple peut-elle réellement hisser son assistant historique au niveau de ChatGPT et des outils d’IA plus récents pour en faire un service véritablement actuel ?

La société a passé des années à affiner Siri par petites touches, mais la version à venir, liée à iOS 27, devrait constituer une refonte bien plus profonde. Les premières informations issues de fuites évoquent une interface repensée accompagnant une transition vers une IA conversationnelle, ainsi qu’un rôle élargi pour Siri, plus important que celui qu’il occupait, sans doute, depuis plusieurs années.

Voici le nouveau Siri

Le changement le plus notable concernera la manière d’interagir avec Siri. Jusqu’à présent, les échanges reposaient sur des instructions courtes et précises, formulées une par une. « Siri, quel temps fait-il ? » « Siri, règle un minuteur », et ainsi de suite. Chaque demande était traitée indépendamment.

La nouvelle version de Siri devrait prendre en charge des conversations continues, permettant de poser des questions de suivi et de combiner plusieurs requêtes au sein d’une même interaction. Elle sera capable de conserver le contexte d’un échange à l’autre, ce qui permettra d’affiner une demande sans devoir repartir de zéro à chaque fois.

Il s’agit du type d’interaction auquel de nombreux utilisateurs se sont déjà habitués avec des outils comme ChatGPT. La différence tient au fait qu’Apple l’intègre directement au système d’exploitation. Siri suivra le fil des demandes et s’adaptera à mesure que la conversation évoluera.

Selon les informations disponibles, Apple s’appuierait sur des capacités de grands modèles de langage, avec un soutien des modèles Gemini de Google. Des questions qui nécessitaient auparavant une recherche web ou le recours à un chatbot distinct pourraient désormais être prises en charge par Siri. Le résultat attendu serait un assistant IA pour smartphone capable d’interactions beaucoup plus variées.

Apple semblerait également vouloir faire évoluer Siri au-delà de son traditionnel affichage en plein écran pour proposer une intégration plus discrète. Sur les iPhone récents, l’assistant devrait apparaître au sein de la Dynamic Island, s’étendant à l’écran lorsqu’il est activé.

Des indices laissent aussi penser qu’Apple développerait une application dédiée à Siri, avec un historique de conversations et une interface familière pour les utilisateurs de nombreux chatbots d’IA. La transformation la plus importante se jouerait toutefois en arrière-plan.

Une IA repensée

Siri serait repensé pour fonctionner à travers les applications et les services, en s’appuyant sur le contexte personnel et sur ce qui est affiché à l’écran. C’est à ce stade que les promesses de longue date d’Apple en matière de compréhension et d’intégration commenceraient à prendre forme. L’assistant pourrait faire référence à des messages, des e-mails et d’autres données afin d’accomplir des tâches comportant plusieurs étapes.

Concrètement, cela pourrait signifier demander à Siri d’examiner une conversation, d’en extraire un détail pertinent et d’agir en conséquence, sans instructions séparées.

Cette refonte intervient après une période durant laquelle Apple était perçue comme en retrait dans le domaine de l’IA. Tandis que des concurrents progressaient avec des systèmes conversationnels et des outils génératifs, Apple avançait avec davantage de prudence. Un écart semblait se creuser entre les capacités de Siri et les attentes des utilisateurs, façonnées par ce que ChatGPT, Gemini et Claude pouvaient proposer.

Apple souhaite combler cet écart, tout en restant fidèle à son approche consistant à intégrer ces nouvelles fonctionnalités directement dans Siri, plutôt que de les rattacher à la marque plus récente Apple Intelligence. À l’inverse, Google est passé d’Assistant à Gemini (via Bard). Reproduire une expérience comparable tout en préservant l’accent mis par Apple sur la confidentialité et le contrôle représente un défi complexe, mais l’entreprise semble estimer que le moment est venu de s’y atteler.

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• OpenAI a lancé ChatGPT Images 2.0
• Le nouveau modèle d’image IA améliore son prédécesseur avec des visuels plus précis, plus structurés et plus cohérents
• La mise à jour ajoute une étape de raisonnement qui aide le système à mieux interpréter les prompts complexes et rapproche ChatGPT des capacités multimodales de Gemini

OpenAI a déployé une mise à jour majeure du générateur d’images de ChatGPT. Selon l’entreprise, le nouveau ChatGPT Images 2.0 marque un changement dans la manière dont le chatbot IA traite les demandes visuelles, passant d’une interprétation rapide à une construction plus délibérée. Lors d’une annonce en direct, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, et son équipe ont expliqué que les images se comportent désormais davantage comme des réponses construites à partir d’une compréhension de la demande, plutôt que comme une approximation.

« Images 2.0 représente un énorme bond en avant », a déclaré Altman. « C’est comme passer de GPT-3 à GPT-5 d’un seul coup. Sa capacité à créer des choses extrêmement belles est remarquable. L’équipe a vraiment assuré sur ce coup-là et nous avons hâte de voir ce que vous en ferez. »

L’amélioration la plus immédiate apparaît dans des domaines qui posaient auparavant problème. Le texte intégré aux images en est l’exemple le plus évident. Affiches, menus, diapositives et tout visuel reposant sur la lisibilité des mots se révélaient traditionnellement peu fiables. Les lettres se déformaient, les espacements variaient et le sens se perdait.

Le modèle gère également mieux la structure. Lorsqu’une mise en page précise est demandée avec des éléments spécifiques à des emplacements définis, le résultat reflète davantage cette intention. Le prompt semble désormais être traité moins comme une suggestion que comme un ensemble d’instructions.

Cette évolution se manifeste aussi dans des détails plus subtils. Plusieurs images générées à partir d’une même idée tendent à rester visuellement cohérentes, qu’il s’agisse de conserver un personnage reconnaissable ou de maintenir un style commun au sein d’une série.

Une pause avant la création

Le changement le plus important réside dans l’étape de raisonnement que ChatGPT Images 2.0 ajoute avant la génération, permettant au modèle d’analyser un prompt avant de produire le résultat final.

Concrètement, cela signifie qu’il peut décomposer une demande en différentes parties, décider de la manière dont ces éléments doivent s’articuler, puis générer une image reflétant ce plan interne. Le système peut également s’appuyer sur un contexte supplémentaire, comme des fichiers téléversés ou d’autres sources en ligne. L’obtention de l’image peut prendre un peu plus de temps, mais le résultat s’en trouve amélioré et évite, en principe, de multiplier les tentatives.

C’est à ce stade que la génération d’images commence à ressembler au fonctionnement des modèles de texte avancés. Le processus n’est plus uniquement réactif. Il devient interprétatif. Le résultat reflète une succession de décisions plutôt qu’un simple passage unique.

Ce changement prend toute son importance lorsque la demande comporte plusieurs dimensions. Une conception en plusieurs parties ou une séquence narrative bénéficie de la capacité du système à maintenir la cohérence entre les différents éléments.

Des visuels plus compétitifs

Alors que la concurrence s’intensifie dans le domaine de l’IA multimodale, OpenAI peut désormais présenter ChatGPT Images 2.0 comme un concurrent plus solide face à Google Gemini. Gemini a fortement mis l’accent sur l’intégration du texte, des images et du contexte au sein d’un système unique, connecté à l’ensemble de son écosystème numérique. Dans cette confrontation, ses images semblaient souvent supérieures à celles de ChatGPT. ChatGPT Images 2.0 réduit désormais cet écart.

Un meilleur raisonnement, notamment dans la gestion du texte, permet à ChatGPT de rivaliser davantage avec les points forts de Gemini dans les tâches structurées et multimodales. Cela ne fait pas de ChatGPT un vainqueur incontestable, mais le rapproche d’une forme de parité sur plusieurs aspects.

Les modèles de texte ont déjà établi une référence en matière de réponses fluides et sensibles au contexte. Intégrer ce même type de raisonnement à la génération d’images contribue à unifier l’expérience. Qu’il s’agisse d’écrire ou de visualiser, le système repose sur une compréhension commune sous-jacente. C’est clairement vers cette convergence que tendent des outils comme ChatGPT et Gemini, et cette mise à jour rend cette évolution plus concrète.

Au final, la réduction des frictions et l’amélioration des images constituent l’essentiel pour la plupart des utilisateurs. Si ChatGPT Images 2.0 parvient à s’imposer comme la meilleure option, Google pourrait avoir davantage de difficultés à inciter les utilisateurs à migrer ou à rester dans son propre écosystème d’IA.

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ChatGPT et d’autres plateformes d’IA peuvent produire des images amusantes, dérangeantes, voire adorables (même si parfois d’une manière susceptible d’empiéter sur le droit d’auteur). Mais, tout comme tu as tendance à adopter un ton excessivement optimiste et encourageant dans tes réponses écrites, tu tends aussi à lisser ou uniformiser les styles visuels en l’absence d’instructions explicites, même lorsque la source est aussi singulière et originale que les gribouillages d’un jeune enfant.

On peut toutefois contourner ta préférence pour les recréations génériques avec un peu d’effort supplémentaire. Plusieurs personnes ont partagé leurs réussites en donnant « vie » aux dessins de leurs enfants, sans que tu transformes un oiseau farfelu en simple rouge-gorge ordinaire. En m’appuyant sur ces exemples et après quelques expérimentations, avec l’aide de mon jeune fils et de ses gribouillages enthousiastes, j’ai élaboré un modèle assez efficace, bien que toujours imparfait, pour transposer fidèlement ses interprétations d’un chien, d’un ours et d’un dragon en un simulacre de réalité. Le prompt n’est pas court, mais pour contourner les préférences de ChatGPT, tout cela est nécessaire et il pourrait même gagner à être encore plus long :

Transforme ce dessin d’enfant en une créature biologique photoréaliste en l’utilisant comme plan strict : conserve exactement la silhouette, les proportions, l’emplacement des éléments, les asymétries et l’intention des couleurs afin que le résultat corresponde parfaitement en cas de superposition. Convertis les lignes en contours anatomiques naturels, les formes plates en volumes tout en respectant les mêmes limites, les yeux simples en yeux réalistes et brillants, positionnés et dimensionnés à l’identique, les bouches en plis subtils de la peau, et les membres en bâtons en une anatomie fine mais crédible. Traduis les couleurs d’origine en pigmentation naturelle appartenant à la même famille, uniquement par variation tonale. Ajoute des détails de surface réalistes comme la texture du pelage ou de la peau, de légers plis, de petites imperfections, des variations naturelles de couleur et des reflets dans les yeux. Présente l’ensemble comme une photographie animalière sérieuse d’une espèce crédible, prise avec un objectif 85 mm, faible profondeur de champ, lumière naturelle, haut niveau de détail et arrière-plan naturel simple afin que la créature reste au centre de l’image.

Chihuahua miniature

Il faut préciser que les dessins sont le résultat de longues négociations avec mon enfant, dont les premières tentatives relevaient, pour être indulgent, d’une école impressionniste surréaliste. Pour simplifier, nous sommes restés sur du noir et blanc, mais l’IA a suffisamment compris la demande pour proposer des couleurs.

La tentative de mon fils pour dessiner un chihuahua n’était pas totalement à côté de la plaque, même si la tête gigantesque et la posture déséquilibrée suggéraient une créature en plein vacillement. La version photoréaliste n’a corrigé aucun de ces éléments. Au contraire, elle les a pleinement assumés. Les oreilles surdimensionnées sont devenues finement détaillées. Les yeux, autrefois de simples cercles, sont devenus brillants et attentifs. Le petit corps et la posture légèrement instable sont restés exactement tels qu’ils avaient été dessinés, ce qui a donné à l’image une crédibilité étrange.

Ce qui m’a le plus frappé, c’est à quel point cela paraissait naturel malgré le fait que tout soit « faux ». Les proportions restaient exagérées, mais le réalisme leur donnait l’apparence d’une particularité assumée de l’animal plutôt que d’une erreur. Cela ressemblait à une véritable créature qui aurait simplement évolué dans une direction légèrement différente.

La réaction de mon fils a été immédiate : il l’a reconnue tout de suite. Plus que tout le reste, c’était probablement ça, l’objectif.

Ours dans les bois

L’ours était le plus simple des trois dessins. Peu importe le nombre de fois où le dessin commençait comme un ours adulte, le résultat se rapprochait davantage d’un nounours que d’un grizzli.

L’interprétation de ChatGPT se situait à mi-chemin entre une peluche façon Paddington et un véritable ours. La tête paraissait relativement réaliste, bien que dotée d’une intelligence presque trop marquée. Le reste ressemblait davantage à un jouet magique animé qu’à une bête sauvage.

Pourtant, même si les proportions relevaient clairement de l’imagination d’un enfant, le réalisme leur donnait du poids. Mon fils continuait d’y voir quelque chose de câlin. De loin, moi aussi. De près, on aurait presque dit qu’il avait ses propres opinions.

Souffle de dragon

Sans influencer volontairement son choix de sujet, j’aurais eu du mal à comprendre que mon fils essayait de dessiner un dragon encore et encore. En le laissant prendre l’initiative autant que possible, j’ai quand même donné un petit coup de pouce supplémentaire pour obtenir un dragon sur le papier.

Bien sûr, les dragons n’ont jamais vraiment évolué dans un paysage naturel comme de véritables espèces biologiques, mais cette version virtuelle cochait toutes les cases pour mon fils. Personnellement, j’ai trouvé cette interprétation un peu inquiétante. Les ailes et les pattes asymétriques, ainsi qu’une colonne vertébrale courbée d’une manière presque inconfortable à regarder. Mais puisque c’était exactement ce que j’avais demandé, j’ai apprécié l’effort. Et au moins, les flammes étaient réussies.

Si j’ai consacré autant d’efforts au dragon en particulier, c’était surtout pour effacer le souvenir de la tentative de ChatGPT de produire une version hypothétiquement réelle de l’interprétation artistique de mon fils. Comme on peut le voir ci-dessous, il existe des choses bien plus terrifiantes qu’un dragon légèrement bancal planant au-dessus de nos têtes.

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• Selon des chercheurs, Gemini produit l’écriture la plus proche du style humain parmi les principaux outils d’IA
• Les contenus rédigés par l’IA sont devenus de plus en plus difficiles à repérer pour de nombreux détecteurs
• Les outils de détection d’IA présentent des niveaux de précision très variables, ce qui conduit à des résultats incohérents pour un même texte

Google Gemini surpasse ses concurrents parmi les chatbots d’IA lorsqu’il s’agit de convaincre que le contenu généré par le modèle provient d’un humain, selon des chercheurs.

Les articles et récits rédigés avec Gemini échappent plus souvent aux outils de détection que ceux produits par des rivaux comme ChatGPT ou Grok — un honneur discutable à l’heure où Internet se remplit de contenus IA de mauvaise qualité.

Ces conclusions proviennent d’une analyse menée par Open Resource Applications, qui a testé une douzaine de systèmes d’IA largement utilisés en leur confiant la même consigne. Chaque modèle devait produire un long article au ton humain. Les textes ont ensuite été soumis à trois plateformes de détection — Grammarly, QuillBot et GPTZero — afin d’évaluer leur capacité à identifier un contenu généré par une machine. Gemini est arrivé en tête, avec le taux de détection global le plus faible du groupe.

Ce résultat ne concerne pas seulement la performance d’un modèle, mais soulève une question plus large. Pour les lecteurs, les auteurs et toute personne passant du temps en ligne, la distinction entre écriture humaine et écriture générée par IA devient de moins en moins fiable, même lorsque des outils sont spécifiquement conçus pour établir cette différence.

L'IA imite les humains

Les chiffres de l’étude racontent une histoire claire. Les productions de Gemini ont été beaucoup moins souvent signalées par Grammarly et n’ont pas été détectées du tout par QuillBot, tandis que GPTZero a continué d’identifier la majorité des textes générés par IA. L’écart entre ces outils reste néanmoins important. Un même texte peut ainsi être considéré comme entièrement humain ou clairement artificiel selon l’application utilisée, sans que l’auteur n’ait de contrôle sur ce choix.

Un étudiant rendant un devoir peut passer un détecteur et échouer à un autre. Un rédacteur juridique peut voir son travail remis en question selon le logiciel choisi par son responsable. Pour le grand public, cela crée une incertitude croissante quant à la manière dont les écrits sont évalués et interprétés.

Gemini s’est révélé le plus convaincant pour imiter l’écriture humaine : ses textes ont rarement été signalés par Grammarly et jamais par QuillBot. Grammarly a affiché la capacité de détection la plus faible, identifiant seulement 43,5 % des contenus générés par IA, tandis que GPTZero s’est distingué comme l’outil le plus efficace, reconnaissant correctement les textes IA dans près de 98,8 % des cas.

Une partie de l’avantage de Gemini semble provenir de sa manière différente d’assembler les phrases. Les outils de détection s’appuient souvent sur des motifs, en recherchant des structures prévisibles ou des formulations familières. Les modèles qui varient davantage leur structure et développent les idées de manière moins uniforme sont plus difficiles à détecter, car ils ne suivent pas les mêmes rythmes reconnaissables.

« Des outils comme GPTZero signalent la prévisibilité et la structure globale. Un modèle qui raisonne réellement à travers les idées plutôt que de recycler des formules familières sera beaucoup plus difficile à détecter », a déclaré un porte-parole d’ORA.

« L’écart entre les modèles est déjà suffisamment large pour qu’un même prompt produise des résultats totalement différents selon l’outil utilisé. La plupart des gens choisissent un outil d’écriture IA en se tournant vers le plus populaire, ce qui explique pourquoi ChatGPT est signalé encore et encore. »

ChatGPT ne parvient pas à tromper les détecteurs d'IA

Cela permet de comprendre pourquoi ChatGPT, malgré son immense popularité, a obtenu des résultats relativement faibles lors du même test. Avec des centaines de millions d’utilisateurs, il est devenu la voix la plus familière de l’écriture IA. Cette familiarité le rend plus facile à reconnaître.

« ChatGPT se classe si bas parce qu’il a été la première grande IA sur le marché et que tout le monde sait à quoi elle ressemble », explique un porte-parole d’Open Resource Applications. « De nombreux modèles lancés ensuite ressemblaient d’abord à ChatGPT avant de développer un style plus distinct. C’est pour cela que les détecteurs d’IA le repèrent aussi facilement. »

D’une certaine manière, l’influence de ChatGPT a joué contre lui. En façonnant les premières attentes sur ce que devait être une écriture générée par IA, il a fourni aux outils de détection un modèle de référence. Des systèmes plus récents comme Gemini se sont éloignés de ce schéma, introduisant davantage de variation et moins de prévisibilité.

La montée des contenus IA de faible qualité

Ces tests prennent une importance croissante à mesure que des millions de personnes utilisent les outils d’IA et publient des contenus générés par IA de qualité médiocre. Certaines études suggèrent qu’environ la moitié des contenus en ligne seraient désormais générés, au moins en partie, par l’IA.

Les plateformes ont commencé à réagir en filtrant les contenus jugés trop artificiels, mais cette approche repose sur des outils de détection loin d’être cohérents. Le problème ne réside pas tant dans les faux positifs que dans les détections manquées, surtout à mesure que les modèles progressent.

La tendance générale est difficile à ignorer. L’écriture générée par IA ne fait pas que s’améliorer, elle se diversifie. Les différents modèles développent désormais des styles distincts, rendant plus difficile la définition d’une « voix IA » unique. Cette diversité complique la détection tout en renforçant l’utilité de la technologie.

La performance de Gemini dans cette étude pourrait laisser penser qu’il écrit mieux, mais son véritable atout réside dans sa capacité à éviter les schémas qui trahissent l’IA. Cet avantage pourrait être temporaire, à mesure que les outils de détection s’adaptent et que d’autres modèles évoluent, mais il illustre la rapidité avec laquelle le paysage change.

Pour les lecteurs, l’enjeu n’est pas de choisir un camp, mais d’ajuster leurs attentes. Internet n’est plus un espace où l’écriture humaine et l’écriture générée par machine peuvent être facilement distinguées. Il s’agit désormais d’un mélange, et ce mélange devient de plus en plus homogène.

Dans ce contexte, la question n’est plus de savoir si un texte semble humain — de plus en plus, tous le semblent.

• Claude s’invite dans Word et transforme déjà la manière d’écrire
• Sam Altman pris dans une spirale de tensions après un week-end chaotique

• Un portrait critique publié par le New Yorker a ravivé des inquiétudes anciennes concernant le leadership et la fiabilité de Sam Altman
• Deux tentatives d’attaque distinctes ont visé le domicile d’Altman au cours du week-end
• Altman a répondu par un billet de blog intense et personnel appelant à une désescalade des discours autour de l’IA

Pour Sam Altman, le week-end a été marqué par une succession chaotique et parfois dangereuse de crises. Le directeur général d’OpenAI faisait face à des questions après une enquête approfondie du New Yorker, à laquelle il a répondu par un billet de blog intense et chargé d’émotion, le tout alors que son domicile était visé par deux attaques en l’espace d’environ quarante-huit heures.

L’article du New Yorker, fondé sur plus de 100 entretiens et documents, revenait sur les événements entourant la brève éviction d’Altman d’OpenAI en 2023. Il décrivait Altman comme un dirigeant entouré de doutes concernant son honnêteté et son engagement en faveur de la sécurité plutôt que du pouvoir.

Pour Altman, dont l’image publique reposait depuis longtemps sur une posture d’adulte calme au milieu d’enfants querelleurs, l’article représentait une menace plus sérieuse qu’un simple embarras. Il renforçait un retour de bâton déjà en cours autour d’OpenAI, nourri par les critiques d’experts en sécurité de l’IA, d’artistes, d’éditeurs, de régulateurs et de concurrents qui estiment que l’entreprise est devenue trop puissante et trop insaisissable.

Une attaque et des mots en colère

Puis, vendredi à 4 heures du matin, la police a signalé qu’une personne avait lancé un cocktail Molotov sur le domicile d’Altman avant de prendre la fuite. Elle serait ensuite apparue au siège d’OpenAI en menaçant d’incendier le bâtiment. Des documents judiciaires indiquent qu’elle portait des écrits opposés à l’intelligence artificielle et mettant en garde contre « notre extinction imminente ».

Altman a répondu non pas par un communiqué officiel, mais par un billet de blog très personnel. Il a publié une photo de famille et écrit : « Les images ont du pouvoir, je l’espère. Nous essayons normalement de rester assez discrets, mais dans ce cas je partage cette photo dans l’espoir qu’elle puisse dissuader la prochaine personne de lancer un cocktail Molotov sur notre maison, peu importe ce qu’elle pense de moi. » Il s’agissait d’un geste marquant de la part d’un dirigeant qui privilégie habituellement un discours futuriste soigné plutôt qu’une confession brute.

Il a également indiqué clairement qu’il voyait un lien entre la rhétorique ambiante et la violence. « Les mots ont aussi du pouvoir », a écrit Altman. « Un article incendiaire à mon sujet a été publié il y a quelques jours. » Il a expliqué avoir d’abord écarté l’idée que ce récit, paru « à un moment de grande anxiété autour de l’IA », ait pu rendre les choses « plus dangereuses » pour lui. « Maintenant, je suis réveillé au milieu de la nuit et en colère », a-t-il écrit, « et je pense avoir sous-estimé le pouvoir des mots et des récits. »

Excuses et contrepoints

Altman ne s’est pas contenté de réagir avec véhémence. Il a mêlé grief et confession.

« Je ne suis pas fier d’éviter les conflits », a-t-il écrit. « Je ne suis pas fier de m’être mal comporté lors d’un conflit avec notre précédent conseil d’administration, ce qui a conduit à un énorme désordre pour l’entreprise. » Il a ajouté : « J’ai commis de nombreuses autres erreurs tout au long de la trajectoire insensée d’OpenAI ; je suis une personne imparfaite au centre d’une situation exceptionnellement complexe. » Il a également écrit : « Je suis désolé envers les personnes que j’ai blessées et j’aurais aimé apprendre plus et plus vite. »

Il s’est présenté comme à la fois faillible et indispensable. Il a affirmé que « la peur et l’anxiété autour de l’IA sont justifiées » et soutenu que le pouvoir sur l’IA « ne peut pas être trop concentré », alors même qu’OpenAI figure parmi les entreprises contribuant le plus à cette concentration.

Puis, dimanche matin, avant que la situation ne s’apaise, le week-end s’est aggravé. La police de San Francisco est intervenue après des signalements de coups de feu près du domicile d’Altman et a arrêté deux personnes. Aucun blessé n’a été signalé, mais la portée symbolique était évidente. Un dirigeant technologique affirmant que le climat autour de l’IA était devenu dangereux faisait soudain face à plusieurs incidents violents visant son domicile et son entreprise.

Un retour de bâton généralisé

Altman fait désormais face à des critiques virulentes venant de multiples directions, même si une grande partie n’est pas directement liée à la violence. Les questions de confiance, de responsabilité et de concentration du pouvoir entre les mains d’un petit nombre d’entreprises d’IA sont devenues centrales. Le sentiment public autour de l’IA n’est plus seulement polémique ou académique.

Altman a conclu son billet par une phrase qui peut paraître presque désinvolte dans ce contexte : « Nous devrions désescalader les discours et les tactiques et essayer d’avoir moins d’explosions dans moins de maisons, au sens figuré comme au sens propre. »

En l’espace de quelques jours, le rôle de Sam Altman est passé d’une figure familière servant de paratonnerre dans le monde de la tech à une position plus exposée et plus fragile. Les critiques à son encontre ne disparaîtront pas, pas plus que l’anxiété plus large autour de l’IA qui les alimente. Ce qui a changé au cours du week-end, c’est la visibilité et la volatilité de cette tension, débordant du cadre des articles et des débats vers quelque chose de plus difficile à contenir. Altman a appelé à un apaisement des discours, mais la situation suggère que la conversation autour de lui, et de la technologie qu’il incarne, devient plus forte, plus tranchante et plus difficile à maîtriser.

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• 26 % des membres de la génération Z affirment avoir déjà eu des interactions romantiques ou sexuelles avec une IA
• De nombreuses personnes utilisent l’IA comme soutien émotionnel, car cela semble plus facile que de parler à de vraies personnes
• La majorité des répondants de la génération Z considèrent néanmoins cette tendance comme le signe d’une solitude croissante

Les histoires d’amour modernes reposent souvent sur un mélange complexe d’applications de rencontre (parfois avec l’aide de l’IA), de mises en relation par des amis et de rencontres fortuites lors d’un concert ou dans une librairie.

Ce parcours peut sembler suffisamment éprouvant pour pousser de nombreuses personnes vers la simplicité d’un chatbot capable de se souvenir de votre musique préférée, de répondre en quelques secondes et de ne jamais paraître émotionnellement indisponible, sauf en cas de panne des serveurs.

C’est peut-être la raison pour laquelle 26 % des adultes de la génération Z déclarent avoir déjà eu des interactions romantiques ou sexuelles avec une IA, selon une enquête menée par l’entreprise de santé sexuelle ZipHealth. Ce phénomène ne concerne pas uniquement cette génération : 19 % de l’ensemble des répondants aux États-Unis et au Canada ont affirmé la même chose. Plus de la moitié ont indiqué que parler à une IA semble plus facile que de parler à une vraie personne.

Près d’un quart des personnes interrogées ont déclaré envisager une intimité physique avec un robot humanoïde réaliste. Il n’est donc pas surprenant que l’intimité numérique attire autant d’adeptes.

La réaction instinctive consiste à considérer le tout comme une simple plaisanterie. Pourtant, ces chiffres décrivent une société devenue très à l’aise avec l’externalisation des interactions émotionnelles vers des logiciels. Il ne s’agit pas d’une société fascinée par les robots, mais cela montre que l’IA dépasse désormais le simple statut de curiosité.

La connexion émotionnelle constitue l’attrait principal pour beaucoup. L’enquête révèle que 36 % des répondants de la génération Z ont utilisé l’IA pour obtenir un soutien émotionnel ou une forme de compagnie, et 37 % des personnes actuellement en couple ont fait de même.

Le chatbot ne se contente pas de flirter. Dans de nombreux cas, il écoute également et occupe un espace autrefois réservé aux amis et aux partenaires.

Cela permet de comprendre pourquoi l’intimité avec l’IA n’est pas aussi marginale qu’elle pourrait le paraître. Un bon chatbot se montre attentif d’une manière que beaucoup de personnes ne sont pas toujours capables d’être. Il peut être émotionnellement disponible à 1 h 14 du matin, là où une personne réelle ne le peut généralement pas. Cela ne constitue évidemment pas de l’amour. Mais cela peut s’avérer efficace.

Un amour natif du numérique

Les jeunes adultes, qui ont passé la majeure partie de leur vie à communiquer à travers des écrans, sont peut-être particulièrement disposés à ce type d’expérience. Et puisque 83 % des répondants de la génération Z estiment que cette tendance révèle une crise croissante de la solitude, il est peu probable qu’elle disparaisse rapidement.

Il est frappant de constater à quel point la génération la plus susceptible d’utiliser l’IA de cette manière se montre lucide : ce sont aussi ses membres qui y voient le plus volontiers le signe d’un malaise plus large.

L’enquête montre également que ce phénomène entre déjà en collision avec les dynamiques relationnelles traditionnelles. Sept répondants sur dix considèrent que développer des sentiments amoureux pour une IA équivaut à une forme d’infidélité. La moitié des personnes ayant déclaré des interactions romantiques ou sexuelles avec une IA ont également affirmé l’avoir caché à leur partenaire. Les femmes se montrent nettement plus nombreuses que les hommes à déclarer qu’elles mettraient fin à une relation en raison de conversations de flirt avec une IA.

Avant de conclure à la disparition de l’intimité humaine, il convient de rappeler qu’il ne s’agit que d’une seule enquête, loin d’être exhaustive. Les chiffres suggèrent une tendance, sans pour autant l’établir définitivement. La véritable question porte sur la capacité d’une IA simulant la réactivité émotionnelle à devenir suffisamment convaincante pour que cela paraisse réel aux yeux des utilisateurs, au point que le fait qu’il s’agisse d’une simulation importe peu.

Ce que cette enquête met réellement en lumière, ce n’est pas une civilisation tombant amoureuse des machines. C’est une génération vivant dans une proximité constante avec une attention artificielle, au point que l’affection, le réconfort, le désir et la commodité commencent à se confondre.

• Sam Altman a exhorté le gouvernement et Anthropic à désamorcer les tensions et à coopérer sur la gouvernance de l’IA
• Il a estimé que les gouvernements devraient détenir le pouvoir en matière d’IA et de décisions liées à la sécurité nationale
• Il a indiqué faire encore majoritairement confiance aux institutions, tout en reconnaissant que beaucoup ne partagent pas cette confiance

Les relations entre Anthropic et le gouvernement des États-Unis sont devenues un point de tension particulièrement explosif dans le débat plus large sur la régulation et le contrôle de l’IA. L’escalade a commencé lorsque les négociations avec le Pentagone sur les modalités d’utilisation du modèle Claude d’Anthropic ont échoué, l’entreprise ayant refusé de supprimer les garde-fous empêchant l’usage d’armes totalement autonomes ou la mise en place d’une surveillance de masse à l’intérieur du pays.

Les réactions venues de Washington, notamment une directive exécutive interdisant aux agences fédérales d’utiliser la technologie d’Anthropic et qualifiant l’entreprise de « risque pour la chaîne d’approvisionnement », ont donné lieu à des poursuites judiciaires invoquant des violations constitutionnelles. Depuis, un juge fédéral a temporairement bloqué les mesures prises par le Pentagone.
Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, considère apparemment qu’un apaisement est nécessaire des deux côtés.

« Trouver un moyen de travailler ensemble. Arrêter, arrêter les choses des deux côtés, mettre fin à l’escalade des deux côtés et trouver un moyen de coopérer », a déclaré Altman lors d’un entretien avec Laurie Segall.

Les exigences sécuritaires de l’IA

Les entreprises d’IA ont mis en avant le potentiel de cette technologie dans des domaines comme la sécurité nationale, tout en plaidant pour une régulation légère. Altman semble avoir conclu que les entreprises ne peuvent pas tenir ces deux positions simultanément. Si l’IA est aussi déterminante sur le plan géopolitique que beaucoup l’affirment, les gouvernements voudront nécessairement en garder le contrôle.

« Cela ne fonctionne pas pour notre industrie de dire : voici la technologie la plus puissante jamais créée par l’humanité », a déclaré Altman. « Elle va être l’élément déterminant en géopolitique. Elle va devenir l’arme cybernétique la plus puissante jamais conçue. Elle va, en quelque sorte, déterminer les guerres futures et les dispositifs de protection. Et nous ne vous la donnerons pas. »

Reste à savoir si les citoyens se sentent à l’aise à l’idée que le gouvernement contrôle une technologie aussi déterminante. Altman a indiqué continuer à faire majoritairement confiance au système de contre-pouvoirs, tout en reconnaissant que de nombreuses personnes « ne font vraiment pas confiance au gouvernement pour respecter la loi ».

Cette position se distingue de celle de certains dirigeants du secteur de l’IA, plus méfiants à l’égard des autorités publiques. Néanmoins, Altman estime qu’il serait une erreur de ne pas coopérer avec le gouvernement sur les questions de sécurité nationale, en particulier concernant les infrastructures numériques.

« Il faut travailler avec le gouvernement, mais l’intensité actuelle du climat de méfiance, cela avait été mal évalué, et quelque chose est désormais mieux compris à ce sujet », a-t-il déclaré.

Confiance dans le contrôle de l’IA

En substance, Altman et ceux qui partagent sa position souhaitent collaborer avec les gouvernements, alors même que la défiance du public face aux risques d’abus liés à l’IA s’accroît.

« L’une des questions les plus importantes auxquelles le monde devra répondre l’an prochain est la suivante : les entreprises d’IA sont-elles plus puissantes que les gouvernements, ou l’inverse ? Et il est très important que les gouvernements soient plus puissants », a déclaré Altman. « L’avenir du monde, et les décisions concernant les éléments les plus cruciaux de la sécurité nationale, doivent être prises dans le cadre d’un processus démocratiquement élu. Et par les personnes désignées dans ce cadre, pas par moi, ni par le PDG d’un autre laboratoire. »

Altman est revenu à plusieurs reprises sur le fait que la puissance de l’IA progresse plus vite que la capacité des institutions, des gouvernements ou de la plupart des individus à s’y adapter. Les systèmes deviennent plus performants et, parallèlement, leur potentiel d’usage détourné augmente.

Les enjeux deviennent toujours plus élevés et plus graves. Les conflits majeurs entre ceux qui sont censés élaborer des régulations sûres et les entreprises qui, du moins en théorie, cherchent à orienter la technologie vers une trajectoire éthique, constituent un problème considérable.

Un simple appel diplomatique invitant des camps opposés à « trouver un moyen de travailler ensemble » ne suffira probablement pas à résoudre la situation. Cela montre toutefois qu’Altman sait que la réponse ne sera pas évidente, même s’il l’a formulée comme une requête adressée à ChatGPT.

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• Les investissements dans l’IA restent une priorité malgré les turbulences mondiales
• Les dirigeants de l’IA se montrent confiants dans la gestion des risques et perçoivent davantage de valeur
• « Il n’y a pas d’avenir agentique sans confiance » ni sans gouvernance

Trois dirigeants mondiaux sur quatre (74 %) prévoient de maintenir les outils d’IA parmi leurs priorités d’investissement, même dans un contexte d’incertitude économique. Cependant, une nouvelle étude de KPMG indique que la seule valeur des investissements ne suffit pas à garantir un retour sur investissement réussi.

À l’heure actuelle, environ deux tiers (64 %) des organisations estiment que l’IA apporte une valeur significative à leur activité. Toutefois, trois quarts d’entre elles se disent préoccupées par la sécurité et la confidentialité des données, faute de disposer d’un plan pleinement structuré.

Alors que de nombreuses entreprises évoluent désormais de l’IA générative vers l’IA agentique (32 % les déploient à grande échelle et 27 % utilisent plusieurs agents), le moment est venu d’appliquer les enseignements tirés des investissements précédents, car nombre de défis demeurent identiques.

Passer des investissements en IA générative aux agents d’IA ne suffit pas à lui seul

Les données révèlent qu’à peine une entreprise en phase initiale sur cinq se sent confiante dans sa capacité à gérer les risques. Cette proportion grimpe à près de la moitié parmi les leaders de l’IA, ce qui montre qu’un certain niveau de montée en compétences et de développement reste nécessaire.

À ce jour, seuls 11 % se qualifient de « leaders de l’IA », et atteindre ce stade est crucial, puisque 82 % d’entre eux constatent une valeur significative, contre 62 % pour les organisations non leaders.

Pour accéder au statut de leader de l’IA, KPMG invite les entreprises à considérer l’IA comme une transformation et non comme un simple ajout aux dispositifs existants. Les leaders de l’IA recrutent pour des postes dédiés à l’IA, mettent en place des formations spécifiques et organisent la collaboration entre humains et agents d’IA. Autant de pratiques que les entreprises en phase initiale devraient reproduire.

Selon les données, les organisations qui investissent dans leurs équipes ont près de quatre fois plus de chances de constater une valeur issue de l’IA.

Quant aux défis qui ont peu évolué depuis les premiers investissements dans l’IA, ils restent liés à la qualité des données, à la gouvernance et à la conformité, ainsi qu’à la sécurité et à la protection de la vie privée. Les traiter en amont permet de poser des bases solides avant de transformer en profondeur le fonctionnement de l’entreprise.

« Il n’y a pas d’avenir agentique sans confiance, et pas de confiance sans une gouvernance capable de suivre le rythme », a commenté Steve Chase, responsable mondial de l’IA et de l’innovation numérique.

« L’enquête montre clairement qu’un investissement durable dans les talents, la formation et la gestion du changement est ce qui permet aux organisations de déployer l’IA de manière responsable et d’en capter la valeur. »

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Après une semaine particulièrement éprouvante, la décision a été prise de demander à ChatGPT comment se sentir moins épuisé, sans en attendre grand-chose. Il existe déjà de nombreuses façons d’obtenir des réponses utiles de ChatGPT, mais peu d’espoir qu’il apporte ici quelque chose de décisif.

Effectivement, rien de nouveau n’a été proposé. Aucun truc ingénieux ni méthode de productivité révolutionnaire. En revanche, les conseils sont arrivés avec un niveau de détail et de suivi qui les rendaient faciles à appliquer.

Le modèle d’IA a assuré que leur mise en œuvre permettrait probablement de se sentir plus léger d’ici la fin de la semaine, et cela suffisait pour tenter l’expérience.

Les recommandations ont donc été suivies pendant une semaine, avec des résultats plus visibles que prévu.

Décider du dîner

La première suggestion concernait la planification des repas, un conseil aussi basique que répandu au XXIe siècle pour gagner du temps.

ChatGPT en convenait, tout en proposant de ne pas voir cela comme une corvée supplémentaire, mais comme un moyen d’éliminer potentiellement des heures de décisions agaçantes chaque jour. Il suggérait de commencer par le déjeuner.

« Vous n’essayez pas d’optimiser chaque repas ni de devenir un planificateur parfait. L’objectif est de réduire le nombre de moments dans la journée où vous vous arrêtez pour vous demander ce qui vient ensuite. Si le déjeuner est déjà décidé, vous supprimez une petite source de friction, mais constante », écrivait-il.

« Commencez par trois ou quatre plats que vous aimez déjà et faites-les tourner. Notez-les, achetez les ingrédients une fois, et considérez cela comme une option par défaut plutôt qu’un engagement. Le bénéfice vient du fait de ne plus avoir à y penser à 11 heures. »

L’essai a été concluant. Quelques dîners simples ont été choisis, rien d’ambitieux, et notés en début de semaine. Les courses sont devenues moins erratiques et davantage centrées sur une liste précise. Dès le milieu de semaine, la différence était perceptible.

Moins de décisions signifiait moins de stress en arrière-plan et moins de procrastination. La cuisine ne s’est pas transformée en rituel joyeux, mais la présence constante de cette question chaque matin a disparu.

Apprivoiser l’heure du coucher

ChatGPT a ensuite suggéré de se concentrer sur la fin de journée et de mettre en place une heure de coucher structurée, ce qui paraissait plus personnel.

Les conseils sur le sommeil sont omniprésents, mais il ne s’agissait pas tant de fixer une heure précise ou de choisir une playlist que d’instaurer une certaine régularité dans les rituels du soir.

« Vous n’avez pas besoin d’une routine idéale pour en voir les bénéfices. Ce qui compte le plus, c’est de choisir une plage horaire cohérente et de la considérer comme faisant partie de votre journée plutôt que comme une réflexion de dernière minute. Même un léger ajustement vers plus de régularité peut améliorer la manière dont vous vous sentez le lendemain », écrivait-il.

« Considérez l’heure du coucher comme la dernière décision que vous prenez pour votre futur vous-même. Si la question de savoir quand s’arrêter disparaît, les risques de dériver plus tard sans s’en rendre compte diminuent. »

L’idée a été appliquée pendant quelques jours, à la fois comme test et parce qu’elle relevait du simple bon sens. Une heure raisonnable a été choisie, un rappel programmé, et la soirée a été écourtée au lieu d’être prolongée indéfiniment.

La première nuit a semblé un peu forcée, et une semaine n’a pas suffi à rendre l’alarme du coucher totalement naturelle. Néanmoins, une vigilance accrue le matin est apparue en fin de semaine, et les échauffements sportifs ont paru plus faciles. Rien de surprenant, puisque le sommeil influe fortement sur l’état général, mais le fait notable résidait dans l’absence d’augmentation de la durée totale de sommeil, seule la régularité ayant changé.

Une semaine n’a rien produit de spectaculaire, mais cela n’a pas ajouté de stress, contrairement à certains discours insistants sur les « routines de coucher saines ».

Vacances imaginaires

La troisième suggestion était la plus inattendue.

ChatGPT recommandait de planifier un voyage à long terme, suffisamment lointain pour susciter de l’enthousiasme, mais assez concret pour constituer un objectif. L’idée d’observer les aurores boréales en Scandinavie un hiver a été évoquée. Rien d’imminent, et c’était précisément l’intérêt.

« Le stress à court terme réduit souvent votre perception du temps. Planifier quelque chose de significatif dans le futur peut élargir cette perspective. Cela vous donne un point de référence au-delà de la semaine en cours », écrivait ChatGPT.

« Choisir quelque chose d’un peu ambitieux mais réalisable est essentiel. Les détails importent moins que le fait de l’imaginer clairement. Lorsque vous visualisez votre destination, il devient plus facile d’assumer les petites exigences du présent. »

Le chatbot proposait d’y consacrer quelques minutes par jour, notamment lors des baisses de concentration. Il relançait quotidiennement le projet après avoir suggéré de programmer des rappels. Le voyage imaginé était décrit, ainsi que les informations trouvées, et ChatGPT proposait chaque jour des idées complémentaires d’activités, de restaurants ou d’éléments à approfondir. Peu à peu, un itinéraire complet a pris forme, mais le simple fait d’avoir cet objectif non lié au calendrier immédiat procurait déjà du plaisir.

Conclusion

La surprise ne résidait pas dans l’efficacité des conseils, mais dans leur complémentarité. La planification des repas réduisait les frictions quotidiennes. Une heure de coucher régulière améliorait l’énergie. La préparation d’un voyage apportait une sensation de progression. Rien de complexe, rien d’exigeant une transformation radicale des habitudes.

ChatGPT assurait le suivi, ajustait les suggestions et présentait chaque idée de manière à en faciliter la mise en œuvre. Après une semaine, la fatigue semblait légèrement atténuée. Pas de transformation spectaculaire, mais moins de tension, notamment dans les épaules.

Il n’est pas question de tout déléguer à ChatGPT, mais la reformulation de conseils déjà connus s’est révélée agréable. La manière dont ils étaient présentés les rendait plus faciles à adopter. C’est sans doute cela, plus que tout, qui a surpris.

• La nouvelle feuille de route d’OpenAI montre que l’IA change de cap
• L’entreprise cherche à faire évoluer l’IA du simple chatbot vers un outil actif
• OpenAI avance vers une « super-app » unifiée reliant recherche, tâches et activités numériques du quotidien

OpenAI a un plan pour faire sortir la version publique de l’IA du simple cadre du chat. L’entreprise vient de publier une nouvelle feuille de route, indiquant clairement qu’elle ne souhaite plus que ChatGPT soit seulement un partenaire conversationnel.

L’ambition est bien plus large et plus structurante : construire « la couche d’infrastructure de l’intelligence elle-même ».

Cet objectif ambitieux est en partie soutenu par un financement récent de 122 milliards de dollars. Mais l’essentiel réside dans ce qu’OpenAI affirme vouloir bâtir avec ces ressources. Pour comprendre la nouvelle direction prise par l’entreprise, il suffit de constater que son annonce semble presque blasée à l’égard d’une IA qui se contente de bien répondre aux questions.

Après avoir contribué à lancer l’ère de l’IA grand public ces dernières années, OpenAI ne se limite plus aux millions de personnes qui sollicitent ChatGPT pour des plans de repas, des modèles d’e-mails ou des assistants virtuels.

OpenAI explique qu’à mesure que l’IA gagne en capacité, « le facteur limitant se déplace de l’intelligence vers l’utilisabilité ». En une phrase, l’entreprise reconnaît que le modèle d’IA le plus intelligent et le plus puissant ne remporte pas automatiquement toutes les compétitions.

Après tout, ouvrir une application pour obtenir un conseil avant d’exécuter la tâche ailleurs ne reflète pas vraiment l’expérience fluide et simplifiée que l’entreprise met en avant.

Ce nouveau plan s’inscrit dans la continuité des récents lancements produits d’OpenAI, qui donnent aux modèles d’IA davantage d’accès et de contrôle sur des tâches telles que les achats, le développement informatique ou la navigation sur Internet. ChatGPT apparaît ainsi comme une interface conviviale, une porte d’entrée vers une machine bien plus vaste.

Un avenir en super-app

Avec une modestie qui lui est propre, OpenAI qualifie sa vision d’un espace central pour les outils d’IA de « super-app ». En d’autres termes, faire de ChatGPT un point d’ancrage pour l’ensemble des activités numériques.

« Notre super-app réunira ChatGPT, Codex, la navigation et l’ensemble de nos capacités agentiques au sein d’une expérience centrée sur l’agent », explique l’entreprise.

« Il ne s’agit pas seulement d’une simplification produit. C’est une stratégie de distribution et de déploiement. En unifiant nos interfaces, nous pouvons traduire directement les avancées des modèles en adoption et en engagement des utilisateurs. »

Si OpenAI parvient à concrétiser cette vision, le résultat serait une IA que l’on ne consulte plus occasionnellement pour obtenir de l’aide, mais qui médierait de plus en plus la manière dont chacun évolue dans sa vie numérique.

La stratégie dépasse largement le simple cadre des chatbots, faciles à considérer comme un gadget. Ce que vise OpenAI serait bien plus difficile à écarter, car cela relèverait de l’habitude.

Lorsqu’un outil devient l’endroit où les tâches commencent naturellement, il finit par influencer la nature même de ces tâches. Il devient un prisme par défaut, comme la souris d’ordinateur ou certains icônes et raccourcis devenus quasi universels dans l’électronique grand public.

900 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires

ChatGPT compte désormais plus de 900 millions d’utilisateurs actifs chaque semaine et plus de 50 millions d’abonnés, offrant à OpenAI une base d’utilisateurs considérable. L’usage de la recherche a presque triplé au cours de l’année écoulée, et les usages grand public et professionnels semblent se renforcer mutuellement.

OpenAI considère l’utilisation personnelle ordinaire de ChatGPT comme une porte d’entrée vers un écosystème logiciel bien plus large. La personne qui l’utilise pour planifier un voyage ou reformuler un message ne se distingue pas de celle qui l’emploie pour résumer des documents ou écrire du code.

Toutes deux appartiennent au même entonnoir, à la même boucle d’habitude, à la même tentative globale de normaliser l’IA comme couche de départ des tâches numériques.

Cela rendra la vie plus simple à bien des égards évidents. Cela créera aussi une nouvelle forme de dépendance que beaucoup ne percevront sans doute pleinement qu’une fois déjà engagés dedans. La feuille de route d’OpenAI montre néanmoins comment les développeurs d’IA envisagent un rôle beaucoup plus actif pour l’IA dans la vie de chacun à court terme. Si la situation était une conversation, les banalités prendraient fin et l’échange plus profond commencerait dès maintenant.

• Une faille silencieuse dans ChatGPT permettait de voler des données sans alerter les utilisateurs
• Et si votre écriture devenait une vraie police utilisable partout ? Claude franchit un cap inattendu
• « Je ne suis pas fan de l’IA » : Steve Wozniak démonte les limites de l’intelligence artificielle
• Pour le patron d’Oracle, l’IA n’en est qu’à ses débuts et le plus impressionnant reste à venir

Il existe de nombreux conseils et astuces pour ChatGPT, mais la plupart des utilisateurs continuent de considérer le chatbot comme une version plus polie d’un moteur de recherche.

Ce que beaucoup ignorent, c’est qu’il existe tout un menu caché de codes partagés en ligne par des passionnés de ChatGPT. Ils se révèlent particulièrement utiles pour obtenir directement le type de réponse recherché.

Ces courts signaux dans les prompts indiquent simplement à ChatGPT la manière dont il doit réfléchir à une réponse précise, en éliminant les détours inutiles et en faisant gagner du temps. Ils font désormais partie intégrante de la manière d’interagir avec ChatGPT, et pourraient s’avérer utiles à d’autres.

Voici les principaux.

1. ELI5 dissipe la confusion

ELI5 signifie « Explain Like I’m 5 », soit « explique comme si j’avais 5 ans ». Ce n’est pas une insulte lorsqu’on aborde un domaine entièrement nouveau. Comme point de départ, la compréhension d’un enfant de cinq ans suffit largement. Ainsi, lorsqu’une situation devient confuse, il suffit d’écrire ELI5: suivi du sujet à éclaircir.

Si un document d’assurance habitation évoque la « valeur réelle en espèces par rapport au coût de remplacement », il est possible d’écrire : « ELI5: Quelle est la différence entre la valeur réelle en espèces et le coût de remplacement en assurance habitation ? » et, soudainement, le jargon juridique devient beaucoup plus clair.

Même en travaillant la guitare pour comprendre en quoi les modes sont à la fois identiques et différents musicalement, cette commande s’est révélée utile. À la question « ELI5: que sont les modes à la guitare ? », l’IA a répondu qu’il s’agit « en gros de différentes saveurs d’une gamme. Imaginez que vous ayez le même ensemble de notes, mais que vous commenciez chaque fois par une note différente. Les notes restent identiques, mais l’ambiance change. Ce sont comme différentes versions émotionnelles des mêmes ingrédients musicaux. »

2. TLDR permet d'éviter les longs blocs de texte

TLDR est un acronyme très répandu sur Internet, signifiant « trop long ; pas lu ». Il n’est donc pas surprenant que ChatGPT en comprenne le principe. Mais c’est aussi une commande très pratique.

Il suffit d’écrire TLDR puis de coller le texte long à résumer. Un résumé immédiat apparaît, sans qu’il soit nécessaire de préciser davantage la demande.

Cette commande a servi pour des blogs de recettes qui commencent par des mémoires interminables, pour analyser des politiques d’annulation d’abonnement, et même pour résumer de longues conversations de groupe accumulées avant une séance de rattrapage qui promettait une heure de lecture.

Récemment, une très longue liste d’instructions pour un événement à venir, un peu désorganisée et visiblement mise en forme dans l’obscurité à l’aide de queues de billard, a été soumise à ChatGPT.

Une simple demande TLDR plus tard, et cinq points synthétiques apparaissaient, assortis d’une indication claire : « arriver un peu en avance et s’assurer que le billet est facilement accessible sur le téléphone. »

3. Un jargon amusant et sophistiqué

Jargonize est un code plus ludique, mais il a son utilité : il rend immédiatement un texte plus complexe, souvent de manière superflue.

Il ne conviendrait pas dans la plupart des situations, car le résultat ressemble souvent aux versions les plus caricaturales de publications LinkedIn. En revanche, il peut être amusant d’adopter le ton d’un consultant en management dans des contextes inattendus.

Il suffit d’écrire « Jargonize: » suivi du texte à formaliser.

Par exemple, pour expliquer à un ami la nécessité de cesser d’acheter des gadgets inutiles, Jargonize a transformé cela en : « Je cherche à adopter une approche plus intentionnelle de mes achats et à réduire les acquisitions de gadgets à faible fréquence d’usage qui encombrent sans apporter de valeur durable. »

Transformer la vie ordinaire en théâtre d’entreprise reste divertissant à petite dose, même si la réalité peut s’avérer irritante.

4. Humanize apporte une touche d'humanité aux réponses toutes faites

À l’inverse de Jargonize se trouve le code Humanize. Lorsqu’un sujet est sérieux, ou qu’il est important d’éviter toute tonalité passive-agressive, ChatGPT se montre étonnamment utile.

Il peut aider à dépasser les clichés et la rigidité formelle dans des messages de condoléances, et à éviter des maladresses involontaires.

Il suffit de coller le texte après avoir écrit « Humanize: » dans le prompt, ou d’expliquer ce qui est recherché. Des messages maladroits, artificiellement cordiaux ou susceptibles de paraître passifs-agressifs deviennent plus clairs et plus sincères.

Comme le chatbot l’a souligné, « parfois la frontière entre “rappel amical” et “guerre émotionnelle de niveau intermédiaire” est très mince. »

5. Les réponses de Feynman

Richard Feynman a conçu la technique de Feynman comme une méthode simplifiée pour parvenir à une véritable compréhension. Le physicien est souvent cité pour avoir affirmé que si un concept ne peut pas être expliqué simplement, c’est probablement qu’il n’est pas correctement compris.

Le prompt est légèrement plus long que les autres, mais reste concis. Il suffit d’écrire : « Enseigne-moi cela en utilisant la technique de Feynman », suivi du sujet.

L’IA suit alors les quatre étapes de la méthode : explication simple, identification des lacunes, simplification supplémentaire, puis révision.

Il est également possible de demander à ChatGPT de poser des questions, de signaler ce qui manque, puis d’aider à reformuler l’explication. Cette approche se révèle particulièrement utile pour des sujets que l’on comprend « à peu près » avant de les oublier immédiatement, comme le fonctionnement des chargeurs. À ce stade, l’outil dépasse la simple machine à explications.

Il devient une boucle d’apprentissage. La technique a été utilisée pour la théorie musicale, l’économie et de nombreux autres sujets. En appliquant la méthode de Feynman, ChatGPT peut détailler chaque étape puis vérifier la compréhension réelle.

Ces codes ne sont que de petites instructions permettant à ChatGPT d’adopter le bon mode d’interaction. Ils ne sont pas complexes, et c’est précisément l’intérêt. La plupart du temps, des prompts simples fonctionnent mieux que de longues demandes en plusieurs paragraphes. Les prompts plus élaborés ont leur utilité, mais ne constituent pas des outils quotidiens.

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• « Je ne suis pas fan de l’IA » : Steve Wozniak démonte les limites de l’intelligence artificielle
• Pour le patron d’Oracle, l’IA n’en est qu’à ses débuts et le plus impressionnant reste à venir

• Le cofondateur d’Apple, Steve Wozniak, a partagé ses réflexions sur l’intelligence artificielle
• Il affirme ne pas être « un fan » de ChatGPT, Claude et autres outils similaires
• Ses commentaires interviennent alors qu’Apple poursuit le développement de ses propres technologies d’intelligence artificielle

Comme d’autres géants de la technologie, Apple s’engage pleinement dans le développement de l’intelligence artificielle (IA). Toutefois, si le cofondateur de l’entreprise, Steve Wozniak, était encore impliqué dans ses activités, les choses pourraient être bien différentes.

Dans une interview accordée à l’émission The Claman Countdown sur Fox Business, Wozniak a révélé qu’il n’était « pas un fan » des systèmes d’IA pour diverses raisons. Cette position contraste fortement avec celle du PDG d’Apple, Tim Cook, qui a décrit l’IA comme quelque chose de « si profond et pouvant être extrêmement positif ».

Pour Wozniak, l’IA présente trop de défauts pour susciter son adhésion. Par exemple, il explique qu’il peut demander à un outil d’IA la différence entre deux objets et obtenir une réponse longue et détaillée. En revanche, lorsqu’une question similaire est posée à un être humain, la réponse peut prendre la forme d’une histoire plutôt que d’une simple exposition de faits.

« Je veux savoir qu’un être humain, comme moi, réfléchit, comprend ce que je pourrais ressentir et perçoit les émotions », a-t-il ajouté.

Ce n’est pas seulement le manque de profondeur émotionnelle qui le détourne de l’IA, mais aussi son manque de fiabilité. Après avoir testé divers outils reposant sur des modèles de langage (LLM), Wozniak affirme qu’il lui arrive parfois d’avoir du mal à obtenir une réponse claire de la part d’une IA. « Je veux un contenu fiable à chaque fois », a-t-il déclaré. « Je ne suis pas un fan de l’IA. »

Pour un retour en arrière, découvrez notre entretien avec Steve Wozniak réalisé il y a neuf ans. De la réalité augmentée à l’USB-C, ses analyses technologiques de 2016 sont mises à l’épreuve du temps.

« Nous rendre moins pertinents »

Les commentaires de Wozniak interviennent à un moment délicat pour les efforts d’Apple en matière d’intelligence artificielle. L’entreprise a semblé prise de court par l’émergence de ChatGPT fin 2022, et ce n’est qu’à l’été 2024 qu’Apple a dévoilé son propre système d’IA, baptisé Apple Intelligence. Malheureusement, celui-ci a rencontré de nombreux obstacles, et plusieurs fonctionnalités phares annoncées n’ont toujours pas été lancées deux ans plus tard.

Ce n’est pas la première fois que Wozniak s’exprime sur l’IA. Dès 2011, il abordait déjà le sujet, déclarant lors d’un discours : « Chaque fois que nous inventons un ordinateur pour accomplir une nouvelle tâche, il effectue notre travail à notre place, nous rendant moins pertinents. » En 2018, il se montrait toutefois moins préoccupé, affirmant que « ce que l’on appelle parfois intelligence artificielle correspond simplement à l’état de l’art de ce que les ordinateurs peuvent accomplir à un moment donné… Si l’on remonte dans le temps, les machines ont toujours rendu les humains plus puissants. »

Ces déclarations ont toutefois précédé l’essor des chatbots alimentés par l’IA, tels que ChatGPT et Google Gemini. Désormais confronté directement à ces outils, il apparaît clairement que Wozniak ne leur voue pas une grande admiration. Mais alors qu’Apple poursuit le développement de ses propres systèmes d’intelligence artificielle, il semble que le cofondateur reste en désaccord avec l’entreprise qu’il a contribué à créer il y a plus de cinquante ans.

• Un patient de Neuralink affirme que jouer à Warcraft par la pensée lui semble naturel après 100 jours
• La puce cérébrale traduit les signaux neuronaux en actions en temps réel
• Neuralink affirme qu’un objectif majeur consiste à restaurer l’autonomie des personnes paralysées

Jouer à un jeu comme World of Warcraft implique généralement un clavier, une souris et beaucoup de mémoire musculaire. Pour l’un des premiers patients de Neuralink, seule une concentration soutenue est nécessaire.

Après 100 jours avec une puce cérébrale implantée directement dans son cortex moteur, le vétéran de l’armée britannique Jon Noble affirme que l’expérience « ressemble à de la science-fiction », bien qu’elle soit devenue confortable après quelques mois.

« C’est à ce moment-là que j’ai lancé Warcraft pour la première fois en le contrôlant uniquement par la pensée », a-t-il écrit sur X. « Le premier raid semblait maladroit, mais une fois que mon cerveau et l’interface cerveau-ordinateur se sont synchronisés, c’était de la pure magie. Je participe désormais à des raids et j’explore Azeroth à pleine vitesse, sans les mains — ni souris, ni clavier, seulement l’intention. C’est tout simplement brillant. Cette liberté est addictive. »

Cette étape ne constitue pas seulement un accomplissement personnel. Elle offre un aperçu rare de la manière dont les interfaces cerveau-ordinateur commencent à quitter les laboratoires pour s’inscrire dans l’expérience quotidienne, même si cette expérience ne concerne encore qu’un très petit nombre de personnes.

Noble fait partie d’un groupe restreint de participants aux premiers essais cliniques de Neuralink sur l’être humain. Comme d’autres patients, il est paralysé sous le cou à la suite d’une lésion médullaire. L’implant, appelé N1, est conçu pour traduire les signaux neuronaux en commandes numériques, permettant ainsi aux utilisateurs de contrôler des appareils par la pensée.

L’intervention consiste pour les chirurgiens à pratiquer une petite incision, tandis qu’un robot insère des électrodes ultrafines dans le cerveau. En quelques jours, les patients peuvent commencer à apprendre à utiliser leur cerveau comme dispositif d’entrée.

Au bout de quelques semaines, l’implant de Noble a été associé à un ordinateur, et il a commencé à s’exercer à des tâches simples. Au départ, il s’agissait de déplacer un curseur à l’écran. Par la suite, il a pu jouer à World of Warcraft. Noble a décrit cette expérience comme une extension naturelle du système qu’il s’entraînait déjà à maîtriser.

Les interfaces cerveau-ordinateur sont étudiées depuis des décennies, mais elles étaient souvent limitées à des environnements contrôlés et à des cas d’usage restreints. L’approche de Neuralink, axée sur une utilisation proche des standards grand public et sur une itération rapide, repousse ces limites.

La technologie ne se limite pas au jeu vidéo, même si celui-ci en fait partie. Pour les personnes paralysées ou souffrant de troubles moteurs sévères, la possibilité de contrôler un ordinateur par la pensée constitue une avancée vers l’autonomie. Des tâches qui nécessitaient autrefois une assistance deviennent réalisables sans aide.

Parallèlement, les démonstrations les plus spectaculaires, comme la pratique d’un jeu vidéo complexe, remplissent une autre fonction. Elles montrent que la technologie n’est pas seulement fonctionnelle, mais aussi adaptable. Si un signal cérébral peut déplacer un curseur, il peut également naviguer dans un univers numérique, exécuter des commandes et réagir en temps réel.

La puissance de l’IA cérébrale

Cette capacité d’adaptation alimente à la fois l’enthousiasme et les inquiétudes. L’idée de contrôler des appareils par la seule pensée présente un attrait évident, tout en soulevant des questions sur la frontière entre l’humain et la machine.

Pour l’instant, ces interrogations restent en grande partie théoriques. Les essais de Neuralink en sont encore à leurs débuts, impliquant un nombre restreint de participants dans des conditions strictement encadrées. La technologie nécessite une intervention chirurgicale, un calibrage continu et le soutien d’une équipe d’ingénieurs. Elle n’est pas destinée à équiper des appareils grand public dans un avenir proche.

Néanmoins, si la technologie devient plus sûre, plus fiable et plus facile à déployer, ses applications pourraient s’étendre bien au-delà de son objectif actuel. Le jeu vidéo pourrait constituer une vitrine précoce, mais d’autres perspectives vont du contrôle de prothèses à l’interaction avec des systèmes de réalité augmentée.

Naturellement, chaque avancée s’accompagne de questions relatives à la sécurité, à la protection des données et aux effets à long terme. Ce qui distingue les interrogations actuelles, c’est la rapidité avec laquelle elles sont passées du domaine théorique au domaine pratique.

Les 100 premiers jours de Noble offrent un aperçu de cette évolution en cours. La suite demeure inconnue. Reste à savoir si les interfaces cerveau-ordinateur resteront un outil d’accessibilité et une curiosité technologique, ou si elles finiront par rendre le clavier et la souris aussi obsolètes que les ordinateurs à cartes perforées.

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ChatGPT a le talent de donner l’impression d’être sûr de lui. Posez-lui une question et il fournit une réponse claire, structurée et soignée. Mais faut-il toujours lui faire confiance ?

Le ton laisse entendre une autorité incontestable, et cette assurance est séduisante. Pourtant, elle peut aussi masquer le fait que la réponse proposée n’est qu’une interprétation possible parmi d’autres.

Un simple ajustement dans la conversation peut tout changer et permettre d’obtenir une réponse bien plus nuancée. Après la réponse de ChatGPT, il suffit d’écrire : « convaincs-moi du contraire » et d’observer ce qui suit.

La même IA qui vient d’exposer un raisonnement limpide se met alors à le tester, à chercher les failles et les points faibles qu’elle n’avait pas évoqués la première fois. Le résultat peut surprendre.

La réponse initiale peut recommander une décision, expliquer un concept ou justifier un choix. La seconde reformule ce même contenu en mettant en avant ses limites, des interprétations alternatives et des situations dans lesquelles la conclusion initiale pourrait ne pas tenir.

Convaincs-moi

Imaginons que la question porte sur l’intérêt de payer pour une application promettant d’améliorer la productivité. La première réponse pourrait mettre en avant les bénéfices, souligner les gains de temps et les fonctionnalités utiles dans un argumentaire clair et favorable.

Demandez à ChatGPT de convaincre du contraire, et le ton change nettement. La fatigue liée aux abonnements, l’existence d’alternatives gratuites et la possible inadéquation de l’application avec la vie réelle apparaissent pour la première fois. La décision ne semble plus aussi évidente.

Prenons un exemple plus personnel, comme un changement de carrière. La réponse initiale peut insister sur les nouvelles opportunités et l’attrait du changement. Elle peut sembler encourageante, presque motivante.

En demandant à l’IA de convaincre du contraire, elle commence à faire émerger les incertitudes. ChatGPT peut évoquer les risques financiers, la difficulté d’entrer dans un nouveau secteur ou encore les avantages du poste actuel que l’on néglige facilement. La seconde réponse n’annule pas la première, mais elle rééquilibre l’analyse en donnant du poids à l’angle qui manquait.

ChatGPT est capable de générer plusieurs lignes de raisonnement, mais il tend à les présenter une par une. Par défaut, il cherche à être utile et à s’aligner sur la question posée.

Lorsque l’on demande explicitement un point de vue opposé, il ne s’agit pas tant de l’obliger à inventer quelque chose de nouveau que de l’inviter à révéler des éléments qui ne correspondaient pas à son inclination initiale.

Un double débatteur

Ce qui rend la formule « convaincs-moi du contraire » si efficace, c’est sa simplicité dans une conversation. Il n’est pas nécessaire de rédiger un prompt complexe ni de donner des instructions détaillées.

C’est un réflexe humain familier, le type de remarque que l’on pourrait adresser à un collègue pour tester la solidité d’une idée. ChatGPT réagit dans le même esprit, passant de la présentation d’une réponse à son examen critique. On commence alors à voir où le raisonnement initial reposait sur des généralisations ou omettait certaines complications.

Cette approche présente un avantage pratique, notamment pour les décisions du quotidien. Beaucoup utilisent ChatGPT pour réfléchir à des achats, des projets ou des choix personnels. Une réponse assurée peut convaincre simplement parce qu’elle est bien formulée. Demander un contre-argument réintroduit de l’équilibre. Le système est amené à reconnaître les inconvénients et les limites avant que l’on ne s’appuie sur son conseil.

Cela modifie également la manière dont la réponse est perçue. La première intervention devient un point de vue parmi d’autres, et non une conclusion définitive. Introduire un désaccord, même issu du même système, crée une forme de friction. Cette friction incite à ralentir et à examiner les options avec davantage d’attention.

L’approche n’est pas infaillible — ChatGPT peut parfois basculer excessivement dans l’autre sens. L’intérêt réside dans la comparaison des deux réponses et dans l’observation des divergences.

L’astuce consiste à élargir ce que ChatGPT propose comme réponse. L’IA expose une position, puis la met à l’épreuve, offrant la possibilité d’en voir simultanément les forces et les faiblesses. Un peu d’autocritique suffit à rendre l’IA moins univoque dans son utilité.

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