r/artificielle

Bon exemple d'une prédiction pas fausse sur la trajectoire technologique, mais trop optimiste sur le calendrier et surtout sur la vitesse d'adoption. Hinton lui-même a par la suite reconnu à plusieurs reprises qu'il avait sous-estimé la difficulté de déployer ces systèmes dans le monde réel, même s'il continue de penser que, sur le long terme, l'IA automatisera une grande partie de l'interprétation des images médicales.

Des synthèses récentes disent explicitement que l’IA ne remplace pas les radiologues mais peut aider à absorber la pénurie. Et la pénurie est bien réelle : aux États-Unis, la demande d’imagerie dépasse la capacité disponible en radiologues, au Royaume-Uni/NHS, les tensions vont jusqu’à l’externalisation massive des lectures de scans. > https://www.rcr.ac.uk/news-policy/latest-updates/nhs-spent-record-14bn-on-short-term-fixes-to-radiologist-shortage-in-past-5-years/?utm_source=chatgpt.com

Transcript (trad IA)

Geoffrey Hinton : Si vous êtes radiologue, c'est un peu comme le coyote qui a déjà dépassé le bord de la falaise, mais qui ne s'en est pas encore rendu compte parce qu'il n'a pas regardé en bas. Il faudrait arrêter dès maintenant de former des radiologues. Il est évident que, dans les cinq ans, l'apprentissage profond fera mieux que les radiologues, simplement parce qu'il pourra accumuler beaucoup plus d'expérience. Peut-être que cela prendra dix ans, mais nous avons déjà suffisamment de radiologues. J'ai dit cela dans un hôpital, et ça n'a pas été très bien accueilli. Il y aura des milliers d'applications basées sur les technologies actuelles d'apprentissage profond, notamment grâce à des puces toujours plus rapides. La plupart échoueront, mais des centaines fonctionneront, et ce sont précisément celles-là dont tout le monde parlera.

Google affirme que SynthID, son système de filigrane/watermark invisible pour les contenus générés par IA, a désormais été utilisé sur plus de 100 milliards d'images et vidéos (pas forcément sur le Web). Adoptée par OpenAI, NVIDIA, ElevenLabs et Kakao depuis mai 2026.

Le principe est simple : un marqueur imperceptible est intégré directement dans le contenu généré, afin de pouvoir identifier ultérieurement qu'il provient d'une IA compatible.

Google met aussi à disposition un détecteur capable de rechercher ce filigrane dans une image, une vidéo ou un fichier audio.

Suis pas sûr que l'approche sera robuste sur le long terme (compression, retouches, recadrage, etc.), mais la traçabilité des contenus générés par IA est un sujet en tous cas.

SynthID Text est aussi disponible sur Hugging Face, ce qui permet à des développeurs de l’ajouter à leurs propres modèles sans devoir les réentraîner > https://huggingface.co/blog/synthid-text

Source (présentation live lors de l’événement Gemma Developer Day - Google): https://x.com/alex_verem/status/2073833218705666539

Certains médias parlent d'« AI-powered » pour simplifier la partie « intelligente » de détection et de trajectoire, mais la tech est avant tout acoustique et algorithmique traditionnelle.

Quoi qu'il en soit : ça me fait penser aux sociétés qui travaillent sur des drones pollinisateurs. La tendance à l'ingénierie écologique où l'humain développe des solutions high-tech pour des problèmes qu'il a souvent contribué à créer (perte de biodiversité, résistances aux pesticides)... avec des coûts énergétiques, de maintenance et d'impact à moyens long terme sur les écosystèmes souvent prohibitifs ou sous-estimés.

"Tornyol" est une société française : fondée par deux ingénieurs français (Alex Toussaint et Clovis Piedallu, diplômés de CentraleSupélec) et basée à Gif-sur-Yvette en Île-de-France.

J'ai quand même une question à propos du nom de leur entreprise :).

Le mot "robot" ne viendrait ni d’un laboratoire ni d’un traité scientifique, mais d’une pièce de théâtre : R.U.R. (Rossum’s Universal Robots) de Karel Čapek, écrite en 1920. Le terme vient du tchèque robota, qui désigne le travail forcé ou servile.

Dans la pièce, les robots ne sont pas encore les machines métalliques que l’on imagine aujourd’hui, mais des êtres artificiels fabriqués pour remplacer les humains au travail.

Dès son origine, le "robot" serait donc lié à une question sociale : que se passe-t-il quand on crée des travailleurs sans droits, produits uniquement pour servir ?

> https://sf-encyclopedia.com/entry/robots

Je suis tombé sur une idée de Peter Steinberger (fondateur d'OpenClaw) que j'ai trouvée assez intéressante, mais je ne sais pas à quel point elle est répandue.

Il reprend la métaphore du « canari dans la mine de charbon ».

Pour le contexte, à l'époque, les mineurs emmenaient un canari sous terre, car il réagissait aux gaz toxiques avant les humains. Tant que le canari allait bien, tout le monde continuait à travailler. S'il s'effondrait, c'était le signal qu'il fallait évacuer tout de suite;

Selon lui, on peut appliquer exactement le même principe à l'intelligence artificielle.

L'idée est d'ajouter une instruction très simple dans le prompt, par exemple :

>« Commence toujours ta réponse par Ok [Prénom]. »

Cette instruction n'a aucune utilité fonctionnelle pour l'utilisateur final, mais sert uniquement à positionner le canari dans la discussion et détecter le moment ou le modèle commence à dérailler, oublier ses instructions ou tout simplement perdre le contexte initial.

Je trouve l'idée plutôt intelligente et, après l'avoir testée de mon côté, ça semble plutôt bien fonctionner. Je voulais savoir si d'autres l'ont déjà testée et si, selon vous, c'est une vraie bonne pratique ou si ça relève davantage du marketing que d'une réelle utilité.

OpenMed combinaison : modèle spécialisé + open-weight + exécution locale Apple Silicon + taxonomie fine de PII/PHI.

Ce qui me semble intéressant ici n’est pas tellement la vitesse affichée (bien que ça soit important), ni même la performance technique isolée. C’est plutôt l’usage : faire tourner localement un modèle spécialisé capable de repérer plus de 50 types de données sensibles : noms, dates de naissance, adresses, numéros de dossier, identifiants médicaux, emails, téléphones, données financières ou autres informations personnelles — puis de les masquer avant que le document ne soit utilisé, partagé, indexé ou analysé.

Il ne faut évidemment pas confondre cela avec une anonymisation totale ou une garantie RGPD. Mais comme première couche de réduction du risque. Avant de faire circuler un document sensible, on peut imaginer une étape locale de dé-identification automatique, rapide, spécialisée, sans envoi préalable des données vers un service externe.

L’intérêt, s'il faut encore le démontrer, n'est pas juste de "protéger les données". On peut imaginer toutes sortes d'autres tâches. Une IA locale, légère et spécialisée peut devenir une vraie brique de travail quotidien : discrète, rapide, ciblée, et intégrée en amont des usages habituels.

Techno citées pour la démo OpenMed

• OpenMed/privacy-filter-nemotron-v2-mlx-8bit https://huggingface.co/OpenMed/privacy-filter-nemotron-v2-mlx-8bit
• OpenMed/privacy-filter-nemotron-v2 https://huggingface.co/OpenMed/privacy-filter-nemotron-v2
• maziyarpanahi/openmed https://github.com/maziyarpanahi/openmed
• openai/privacy-filter https://huggingface.co/openai/privacy-filter
• openai/privacy-filter GitHub / opf https://github.com/openai/privacy-filter
• MLX Apple machine learning framework https://github.com/ml-explore/mlx

Datasets cités dans la fiche OpenMed :

• nvidia/Nemotron-PII https://huggingface.co/datasets/nvidia/Nemotron-PII
• ai4privacy/pii-masking-openpii-1m https://huggingface.co/datasets/ai4privacy/pii-masking-openpii-1m
• gretelai/gretel-pii-masking-en-v1 https://huggingface.co/datasets/gretelai/gretel-pii-masking-en-v1

Autres technos proches déjà existantes :

• Microsoft Presidio https://github.com/microsoft/presidio
• Philter https://github.com/philterd/philter
• Phileas https://github.com/philterd/phileas
• scrubadub https://github.com/LeapBeyond/scrubadub
• Private AI text redaction https://www.private-ai.com/en/products/text/
• Google Sensitive Data Protection de-identification https://docs.cloud.google.com/sensitive-data-protection/docs/deidentify-sensitive-data
• Google Sensitive Data Protection product page https://cloud.google.com/security/products/sensitive-data-protection
• Amazon Comprehend Medical DetectPHI https://docs.aws.amazon.com/comprehend-medical/latest/api/API_DetectPHI.html

Transcript (trad IA)
Interview complète > https://www.youtube.com/watch?v=BYx63PKKPvg

> il y a des moments où l’ensemble de l’industrie va trop loin
> On peut regarder ce qui s’est passé avec Internet
> une part rationnelle, et aussi des éléments d’irrationalité dans un moment comme celui-ci.

Ca ressemble à une bulle, ça a la couleur d'une bulle, ça sent la bulle... croisons les doigts ! :)

Journaliste : Est-ce que l’IA est dans une bulle ?

Sundar Pichai : Il y a deux manières de penser la question. D’un côté, quand je regarde les progrès réels que nous faisons en matière de capacités des modèles, ces progrès sont franchement enthousiasmants. Les gens les utilisent, nous les déployons dans nos produits, les consommateurs sont enthousiastes, et nous les mettons aussi à disposition des entreprises, qui s’en servent pour améliorer leur fonctionnement. On voit donc bien qu’il existe une vraie demande, et nous sommes même limités dans notre capacité à y répondre.

Étant donné le potentiel de cette technologie, l’enthousiasme est parfaitement rationnel. Mais il est également vrai que, dans ce type de cycle d’investissement, il y a des moments où l’ensemble de l’industrie va trop loin.

On peut regarder ce qui s’est passé avec Internet : il y a clairement eu beaucoup d’investissements excessifs, mais personne, aujourd’hui, ne remettrait en question le caractère profond d’Internet ni son impact considérable. Internet a fondamentalement changé la manière dont nous travaillons et fonctionnons numériquement comme société. Je pense que l’IA suivra la même trajectoire.

Donc, à mes yeux, il y a les deux : une part rationnelle, et aussi des éléments d’irrationalité dans un moment comme celui-ci.

Journaliste : Vous venez de dire votre enthousiasme au sujet du matériel de Google, qui est aujourd’hui la ressource rare essentielle. Si je comprends bien, votre argument serait donc que, quoi qu’il arrive, même si certains accords conclus par vos concurrents paraissent excessifs ou spéculatifs, Google serait protégé de l’éclatement éventuel de la bulle grâce à l’étendue de ses investissements dans toutes les technologies ?

Sundar Pichai : Aucune entreprise ne sera immunisée, y compris nous, si elle surinvestit. Il faudra alors traverser cette phase. Mais...

Plus d'info > https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench

Claude Science d’Anthropic destiné aux chercheurs. Il ne s’agit pas d’un nouveau modèle, mais d’une application spécialisée qui utilise les modèles Claude et ajoute un environnement de travail pensé pour la recherche scientifique.

Anthropic insiste beaucoup sur la traçabilité : chaque résultat doit pouvoir être vérifié, reproduit et relié à son code source, à son environnement d’exécution et à l’historique de la session. L’application intègre aussi un agent de vérification chargé de repérer les citations douteuses, les chiffres non traçables ou les incohérences entre une figure et le code qui l’a produite.

Ca n'est pas “un chatbot pour scientifiques”, mais une sorte de poste de travail IA pour la recherche : un environnement où Claude peut coordonner des outils, interroger des bases scientifiques, lancer du code, gérer du calcul, produire des figures, documenter les étapes et assister des workflows de recherche complexes.

Résumé (trad. IA)

L’idée est de rassembler dans une seule interface ce que les chercheurs utilisent habituellement de manière dispersée : bases de données scientifiques, outils de code, pipelines d’analyse, calcul local ou distant, visualisation de résultats, génération de figures et rédaction de manuscrits. Claude Science peut notamment aider à analyser de la littérature scientifique, lancer des analyses multi-étapes, manipuler des données, générer des graphiques, produire des artefacts scientifiques reproductibles et garder la trace du code, de l’environnement et des étapes qui ont mené à un résultat.

Claude Science est surtout orienté vers les sciences du vivant : génomique, single-cell, protéomique, biologie structurale, chimie computationnelle, cheminformatique, prédiction de structure de protéines, design d’écrans CRISPR, etc. L’outil est préconfiguré avec plus de 60 bases de données et peut afficher nativement des objets scientifiques comme des structures protéiques 3D, des pistes de genome browser ou des structures chimiques.

Le produit peut fonctionner sur l’infrastructure du laboratoire : ordinateur local, machine Linux, noeud HPC, cluster via SSH ou cloud VM. Anthropic présente cela comme un moyen de garder les grands jeux de données sur l’infrastructure existante du labo, tout en envoyant seulement à Claude le contexte nécessaire à l’étape d’analyse.

Claude Science est disponible en bêta sur macOS et Linux pour les abonnés Claude Pro, Max, Team et Enterprise. Pour les comptes Team et Enterprise, l’activation passe par l’administrateur.

AIBA le robot intelligent

A lire en FR > > https://www.journaldugeek.com/2026/06/19/scanner-corps-entier-60-secondes-midjourney-sattaque-limagerie-medicale-domaine-inertie-50-ans/

Midjourney a annoncé Midjourney Medical, une division qui développe un scanner corps entier par ultrasons, appelé Ultrasonic CT ou full-body ultrasound. Le dispositif annoncé utiliserait de l’eau, des ondes sonores et un anneau de capteurs pour produire une cartographie 3D du corps en environ 60 secondes. Midjourney présente ça comme une imagerie sans rayonnement et sans champ magnétique, avec une première ouverture prévue à San Francisco fin 2027.
> https://www.midjourney.com/medical

D’après The Verge, Midjourney vise d’abord des cartographies de composition corporelle relevant du bien-être, pas un usage diagnostique médical complet ; les applications médicales exigeraient des autorisations réglementaires.

Les réserves sont importantes : plusieurs radiologues et spécialistes de l’imagerie interrogés par The Verge jugent les promesses très peu étayées publiquement. Ils soulignent que l’ultrason a des limites physiques connues : os, air, profondeur des tissus, graisse, qualité de l’eau, etc. Un responsable de Midjourney Medical a même reconnu que la première génération serait surtout pertinente pour les tissus mous, muscle et graisse, et ne remplacerait pas l’IRM ou le CT-scan.
> https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/952011/midjourney-medical-ai-ultrasound-scan

Interview intégrale source : https://www.youtube.com/watch?v=0A3sGymV6kY

Ironique évidemment, quand on sait que Palantir repose sur l’intégration, la structuration et l’exploitation opérationnelle de données sensibles, souvent dans des contextes étatiques, militaires, policiers, industriels ou médicaux. Sa propre communication insiste sur le fait que ses logiciels servent à piloter des décisions en temps réel dans des organisations gouvernementales et commerciales critiques, “des usines jusqu’aux lignes de front”. Bref, c’est une attaque concurrentielle basique. Personne n'est dupe et on va faire business as usual. Chacun accuse l’autre de capter la valeur, pendant que tout le monde continue à vendre sa propre solution.

Transcript (trad. par IA)

Question / relance implicite : Pourquoi les grands modèles de langage ne suffisent-ils pas, tels quels, pour les entreprises ?

Alex Karp : Quand on utilise des grands modèles de langage, aujourd’hui, tous les profils techniques comprennent que ce sont devenus des ressources critiques. Mais pour qu’ils aient une vraie valeur dans un contexte d’entreprise, dans un contexte militaire, réglementé ou industriel, il faut ce qu’on appelle une couche applicative. Nous, nous avons quelque chose que nous appelons une ontologie, que tout le monde copie maintenant. En pratique, cela prend un grand modèle de langage et cela le rend sûr, utile et précis.

Question / relance implicite : En quoi cette couche rend-elle le modèle plus sûr ?

Alex Karp : Sûr, parce qu’il ne touche pas vos données internes sensibles.

Sûr, parce que cela empêche le grand modèle de langage de mettre vos données en cache et de reproduire votre activité. Sûr, parce que cela ne transfère pas votre propriété intellectuelle : vos méthodes de combat, vos données confidentielles, vos données classifiées, ou, dans un contexte clinique, vos données médicales.

Question / relance implicite : Quel est le problème avec la manière dont les grands laboratoires d’IA vendent aujourd’hui leurs modèles aux entreprises ?

Alex Karp : La manière générale dont ces outils ont été vendus, par des gens comme Sam et Dario... Et je précise : il n’y a rien de plus amusant que de débattre avec Dario en privé. Donc je ne suis pas en train de leur lancer une attaque gratuite. Mais quelque chose a complètement dérapé. Et le sentiment général dans les entreprises de ce pays, c’est : “Je vais me détendre, perdre mon temps avec des tokens, ne recevoir aucune valeur réelle, et eux vont récupérer ma propriété intellectuelle.”

Journaliste : Cela ressemble à une attaque. Vous semblez dire que ces gens...

Alex Karp : Non, non, non. C’est un constat. C’est ce que je rapporte. Et je le dis littéralement contre mon propre intérêt, parce que moi, je profite de cette situation. La réalité, c’est que vous pouvez ne pas nous aimer, que ce soit dans mon ancienne école, à Haverford, ou à Berkeley, mais les entreprises de ce pays nous font confiance et nous apprécient. En particulier celles qui sont impliquées dans les infrastructures critiques, qu’elles soient publiques ou privées. Nous arrivons au 1er juillet, et je veux que nous, ainsi que nos alliés dans le monde entier, disposions des meilleures ressources technologiques possibles.

Question / relance implicite : Quel est, selon vous, le secret du modèle Palantir ?

Alex Karp : En fait, tout le secret de Palantir, c’est le modèle du “forward deployed”, c’est-à-dire des équipes déployées directement auprès des clients. Nos produits avaient cinq ans d’avance. Vous me suivez depuis longtemps : tout le monde disait que ces équipes étaient juste du service. Tout le monde disait : “On ne sait même pas ce que c’est qu’une ontologie.” Aujourd’hui, c’est la seule chose dont les gens parlent. Le secret, c’est que nous avons livré les meilleurs outils aux combattants. Et ces combattants ont de sérieux problèmes de confiance.

Question / relance implicite : Ces problèmes de confiance concernent-ils seulement le domaine militaire ?

Alex Karp : Mais cela ne concerne pas seulement le monde militaire face aux laboratoires d’IA de pointe. Vous avez aussi mes clients dans le secteur privé, qui se posent les mêmes questions : pourquoi est-ce qu’ils auraient accès à mes données s’ils peuvent ensuite construire mon avantage concurrentiel ? Pourquoi est-ce que je ne contrôlerais pas moi-même les poids des modèles ? Pourquoi est-ce que... Et c’est là qu’intervient ce partenariat.

Question / relance implicite : Qu’est-ce que les clients techniques veulent vraiment contrôler ?

Alex Karp : Ce qui m’aligne avec Nvidia, et ce que veulent selon moi les clients techniques, c’est le contrôle sur leur puissance de calcul, leurs modèles, leur pile de données et leur avantage concurrentiel. Ils veulent savoir qu’ils possèdent les moyens de production. Que ceux-ci ne sont pas transférés à quelqu’un d’autre. Ils ne sont pas intéressés par une fausse société de déploiement qui se contente de vendre des tokens tout en transférant leur avantage concurrentiel à un tiers. Et maintenant, tout le monde a compris le jeu.

Question / relance implicite : Comment reconstruire la confiance ?

Alex Karp : Nous devons donc trouver une manière de faire. Nos produits sont agnostiques. Nous vendons maintenant à nos clients un produit qui leur permet de passer d’un modèle à un autre. Nous sommes totalement agnostiques. Mais il faut reconstruire la confiance. Et cette confiance reviendra quand chacun pourra poser et obtenir des réponses à des questions simples : Qui possède les données ? Où sont-elles mises en cache ? Les prompts sont-ils sécurisés ? Est-ce que ces informations vous sont transférées ?

Question / relance implicite : Que révèle, selon vous, le modèle économique fondé sur les tokens ?

Alex Karp : Et si cette technologie était si précieuse, imaginons que je puisse vous faire gagner un milliard de dollars demain. Est-ce que je ne vous dirais pas : “Je vous fais gagner un milliard, et je prends 30 %” ? Alors pourquoi facturent-ils des tokens, si c’est si précieux ?

Y'a assez de gens qui font de l'IA bashing, des catastrophistes en tout genre, ou même des gens qui tiennent des discours très méfiants vis-à-vis de l'IA, mais qui ont au moins des arguments un peu plus développés que ce type. Cette espèce de fausse coolitude péremptoire et suffisante, cette moue et ce phrasé faussement désabusé et condescendant... C'est juste fou. Même des types comme Luc Ferry et Laurent Alexandre arrivent à moins me faire sortir de mes gonds que ce type.

Source : https://www.bfmtv.com/economie/replay-emissions/tech-and-co/video-tech-co-la-quotidienne-mardi-30-juin_VN-202606300953.html

Le choix des mots > "Combler la solitude" - très mal choisi comme expression je trouve