Monde Numérique (Actu tech & IA)

Les lunettes Nuance Audio veulent remplacer les aides auditives légères · OpenAI démocratise les agents personnels avec Dots · Google riposte avec Gemini 4 Argon · NVIDIA veut sécuriser les agents IA · Donald Trump mise sur l’autorégulation de l’intelligence artificielle.
Avec Bruno Guglielminetti (Mon Carnet)
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Nuance Audio : des lunettes pour mieux entendre
Retour de Milan où EssilorLuxottica présentait une nouvelle évolution de ses lunettes Nuance Audio, conçues pour les personnes souffrant d’une perte auditive légère à modérée. Six microphones, amplification directionnelle, mode 360 degrés et environ dix heures d’autonomie : une technologie prometteuse, mais vendue près de 900 euros sans les verres. Nous revenons aussi sur l’intérêt de rendre l’assistance auditive beaucoup plus discrète et moins stigmatisante.
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OpenAI Dots : l’agent IA devient personnel
Avec Dots, OpenAI veut faire passer les agents IA du monde des développeurs à celui du grand public. Ces assistants persistants peuvent accéder aux applications autorisées, disposer de leur propre ordinateur dans le cloud et prendre en charge des tâches comme l’organisation d’un agenda, la gestion de fichiers ou certaines démarches à la place de l’utilisateur. Une évolution que nous comparons au tournant provoqué par ChatGPT en 2022.
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Quand les agents IA prennent trop d’initiatives
Donner les clés de ses mails, fichiers et comptes à un assistant autonome suppose une confiance considérable. Nous revenons sur plusieurs histoires d’agents qui auraient accompli des actions inattendues ou dépassé les intentions de leurs utilisateurs, ainsi que sur les travaux menés par les laboratoires d’IA pour mieux comprendre ces comportements. Le risque n’est plus seulement celui de l’hallucination : une IA capable d’agir peut transformer une erreur en action concrète.
Gemini 4 Argon : Google entretient la course aux modèles
Google dévoile Gemini 4 Argon, son nouveau modèle destiné notamment aux tâches professionnelles complexes, au développement logiciel et à la cybersécurité. Une annonce qui illustre l’accélération permanente de la compétition entre Google, OpenAI, Anthropic et xAI, avec des performances qui évoluent désormais de génération en génération à un rythme très rapide.
L’IA va-t-elle créer une nouvelle fracture numérique ?
Les assistants IA les plus puissants pourraient devenir nettement plus coûteux à mesure qu’ils accompliront davantage de tâches. Nous nous demandons si une nouvelle fracture technologique ne risque pas d’apparaître entre ceux qui pourront s’offrir de puissants agents personnels et ceux qui devront se contenter d’outils plus limités.
NVIDIA veut empêcher les agents IA de sortir des clous
NVIDIA renforce son offensive dans la sécurité des agents avec OpenShell et Sentry. L’idée : isoler les agents, contrôler leurs permissions et surveiller leurs actions depuis des couches logicielles et matérielles indépendantes afin de pouvoir bloquer un comportement dangereux. Une nouvelle brique dans la stratégie de NVIDIA pour construire un écosystème complet autour de l’IA.
Donald Trump mise sur l’autorégulation de l’IA
Nous revenons sur la stratégie américaine consistant à privilégier les engagements volontaires des grands acteurs de l’IA plutôt qu’une réglementation fédérale détaillée. Le débat porte aussi sur l’emploi croissant du terme « superintelligence » et sur l’équilibre recherché aux États-Unis entre développement rapide de l’industrie, compétition internationale et contrôle des risques. La Californie conserve de son côté sa propre politique d’encadrement des entreprises du secteur.

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Les objets connectés ne se contentent plus de mesurer le poids ou le rythme cardiaque : ils ambitionnent désormais de détecter les premiers signes d’une maladie.
🎤 INTERVIEW : Éric Carreel - Cofondateur et président de Withings
L'essentiel
Plus on détecte tôt une maladie chronique, plus elle est réversible.
La santé préventive se passe à la maison.
Dans cinq ans, on ne parlera que de ça.
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Vous venez de lancer votre nouveau pèse-personne connectée BodyScan 2, est-ce vraiment un outil de prévention médicale ?
Oui. Le BodyScan 2 mesure bien sûr le poids, mais aussi la composition corporelle segmentale, la graisse viscérale et de nombreux paramètres cardiaques. Il mesure également la santé nerveuse. En combinant toutes ces données avec des études cliniques, nous pouvons construire des scores, notamment de résilience glycémique, qui permettent d’évaluer un risque lié à la glycémie et donc au diabète. L’intérêt est particulièrement important pour les personnes qui peuvent avoir un diabète sans encore le savoir. Plus on le détecte tôt, plus on se rapproche d’un stade où la maladie peut encore être réversible.
La surveillance permanente ne risque-t-elle pas d'être anxiogène ?
Le but n’est justement pas d’ajouter de la charge mentale. Nous essayons de concevoir des produits faciles à utiliser : une montre avec une longue autonomie ou simplement une balance sur laquelle on monte régulièrement. Les mesures s’accumulent silencieusement et permettent de connaître la valeur de base propre à chaque personne. On peut alors repérer le moment où un paramètre commence à décrocher, au lieu d’attendre qu’il sorte d’une norme générale. Cette mesure longitudinale permet de se rapprocher du début de la maladie et donc du moment où l’on peut agir le plus tôt.
Jusqu’où peut aller le suivi médical avec des appareils grand public ?
Nos appareils sont des dispositifs médicaux qui ont passé des certifications médicales en Europe et aux États-Unis. Avec BeamO, par exemple, on peut mesurer la température, enregistrer un électrocardiogramme, mesurer la saturation en oxygène et utiliser un stéthoscope. Nous avons ajouté des analyses des bruits des poumons et du cœur afin d’aider à déterminer s’il faut consulter. L’intérêt des objets connectés est aussi de pouvoir effectuer une mesure précisément au moment où l’on ressent quelque chose, puis de transmettre cet enregistrement à un médecin.
L’IA va-t-elle finir par assurer une partie du suivi médical à domicile ?
C’est déjà la direction prise aux États-Unis avec le programme ACCESS. Les mesures issues de nos appareils peuvent être analysées en permanence par l’IA, qui peut poser des questions complémentaires au patient et intervenir dans son accompagnement. L’objectif est d’utiliser le temps du médecin lorsqu’il est réellement nécessaire. Pour nous, la première étape a été la mesure longitudinale, la deuxième consiste à construire des scores et la troisième est d’accompagner les patients entre leur vie quotidienne et le système médical. À terme, même certains prélèvements aujourd’hui réalisés en laboratoire pourront être effectués à domicile.

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Face au changement climatique, l’adaptation devient aussi stratégique que la décarbonation. Julien Villeret, directeur de l’innovation d’EDF, détaille les technologies capables d’anticiper les événements extrêmes, de mieux gérer l’eau et de rendre les infrastructures plus résilientes.
🎤 INTERVIEW : Julien Villeret - Directeur de l’innovation d’EDF
En partenariat avec EDF
L'essentiel
La technologie permet aujourd’hui d’agir avant l’urgence.
Il faut créer de plus en plus de boucles fermées et vertueuses dans la consommation d’eau.
On ne peut pas avoir des solutions binaires.
On sera tourné vers l’anticipation et l’adaptation.
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Comment les technologies peuvent-elles aider à s’adapter au changement climatique ?
Les technologies permettent d’abord de mieux anticiper les événements climatiques. Nous pouvons croiser les données de capteurs au sol et les images satellites avec l’intelligence artificielle pour améliorer les prévisions. Les jumeaux numériques permettent ensuite de simuler différents scénarios et de voir comment des infrastructures ou des organismes peuvent réagir à une forte chaleur, un grand froid ou une tempête. Même si nous ne pouvons pas prédire l’avenir, détecter tôt permet de simuler les scénarios et d’agir avant l’urgence.
La gestion de l’eau devient-elle un enjeu majeur de l’adaptation ?
Oui, notamment avec la réutilisation et le recyclage de l’eau. L’objectif est de créer des boucles les plus fermées possibles afin de limiter la consommation. Nous avons par exemple investi chez EDF Pulse dans Chemdoc Water Technology, qui recycle des eaux industrielles pour leur donner une seconde vie. Les data centers développent également des solutions de refroidissement sans eau, avec des boucles fermées ou avec d’autres technologies, comme les bains de silicone.
Comment les infrastructures peuvent-elles s’adapter à des phénomènes nouveaux ?
Nous devons anticiper des événements auxquels nous sommes moins habitués, comme les invasions de méduses qui ont affecté certaines infrastructures cet été. Nous travaillons notamment sur des systèmes permettant de prévoir plusieurs jours à l’avance l’arrivée de bancs de méduses, grâce aux capteurs, aux modèles numériques et aux informations de terrain. Nous développons aussi des systèmes de protection capables de limiter leur arrivée sur les infrastructures.
En 2050, comment continuerons-nous à vivre avec la hausse des températures ?
Je pense que nous arriverons à vivre, parce que la résilience de l’espèce humaine est assez formidable. Nous serons davantage tournés vers l’anticipation et l’adaptation, avec notamment la reforestation urbaine, des bâtiments mieux adaptés aux fortes chaleurs, des réseaux plus résilients et des outils numériques permettant de tester différents scénarios avant d’agir. Mais il faudra continuer à lutter contre les énergies fossiles et à électrifier.

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Avec François Sorel (Tech&Co) et Bruno Guglielminetti (Mon Carnet), on revient sur l'actualité du mois : le premier iPhone pliable d'Apple, les lunettes boostées à l'IA de Meta, les robots humanoïdes qui apprennent les tâches domestiques, la course à la puissance des ténors de l'IA.
Avec Free Pro, le meilleur de Free pour les entreprises
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iPhone pliable : un grand écran au prix de quels sacrifices ?
L’iPhone pliable promet de réunir téléphone et tablette, mais on s’interroge sur les compromis évoqués face à l’iPhone 18 Pro Max : photo moins ambitieuse, retour de Touch ID et tarif nettement supérieur. L’expérience logicielle et l’adaptation des applications suffiront-elles à faire oublier ces concessions, ainsi que le poids et l’épaisseur du produit ? Un débat qui prolonge notre décryptage de l’arrivée du premier iPhone pliant.
Lunettes connectées : Meta peut-il dépasser la méfiance ?
Avec ses lunettes sans caméra, Meta s’attaque à un obstacle très concret : le malaise de ceux qui craignent d’être filmés à leur insu. François Sorel raconte son expérience des lunettes connectées au quotidien et s’enthousiasme pour les progrès des écrans immersifs, notamment les lunettes RayNeo qu’il teste comme un cinéma personnel. Retrouvez également notre tour d’horizon des lunettes et agents IA de Meta.
Robots humanoïdes : des démonstrations aux vraies maisons
Les démonstrations de Figure AI montrent comment les robots peuvent apprendre des gestes domestiques en observant des humains, avant de se confronter à des logements différents. Des limites encore visibles : lenteur, échecs et incertitudes sur leur autonomie réelle, avec des conséquences potentiellement très concrètes dans une maison. On imagine un avenir où ces machines seraient louées plutôt qu’achetées, pour suivre leurs évolutions rapides sans supporter leur obsolescence.
Peut-on vraiment ralentir la course à l’IA ?
Les appels au ralentissement se heurtent à la concurrence entre entreprises et à la rivalité entre les États-Unis et la Chine. Néanmoins, un encadrement plus ferme pose la question d’un « bouton rouge » permettant d’interrompre des systèmes devenus incontrôlables, face aux risques de détournement et de contournement des règles.

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Les détecteurs d’IA peuvent-ils réellement identifier un texte généré par une machine ? Thomas Jacquesson, président de Lucide AI, explique comment ces outils sont entraînés et pourquoi leur verdict doit rester un indice, jamais une preuve.
🎤 INTERVIEW : Thomas Jacquesson - Président de Lucide AI
L'essentiel
Les détecteurs d’IA ne seront jamais fiables à 100 %.
Claude ou ChatGPT ne peut pas dire si un texte a été produit par une IA ou pas.
Le détecteur d’IA, c’est un peu comme le détecteur de fumée.
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Comment fonctionne un détecteur d’IA ?
L’idée est de vérifier si un texte a été généré par une IA, en totalité ou en partie, ou si un humain est à l’origine du texte. Les premiers détecteurs fonctionnaient avec des règles basées sur des caractéristiques fréquemment observées dans les textes générés par les IA. Les meilleurs détecteurs actuels sont entraînés avec des centaines de milliers de textes dont on connaît l’origine. L’IA apprend ainsi à distinguer mathématiquement les textes humains des textes générés par des machines. Il n’y a pas de watermark ni de marque secrète dans le texte.
Pourquoi les détecteurs peuvent-ils donner des résultats différents ?
Les différences peuvent venir des méthodes d’entraînement. Certains outils peuvent être davantage fondés sur des règles ou avoir été moins entraînés sur certains styles d’écriture. Nous avons nous-mêmes un taux général de bonne réponse autour de 97 %, avec un taux de faux positifs inférieur à 1 %. Mais tous les détecteurs peuvent se tromper, y compris le nôtre. La précision dépend notamment du registre d’écriture et de la quantité de texte disponible.
Pourquoi faut-il se méfier d’un verdict présenté comme une preuve ?
Un détecteur ne sera jamais fiable à 100 %, notamment parce que la langue évolue en permanence et que les IA évoluent elles aussi. Les textes courts sont également difficiles à analyser : il faut au bas mot 300 à 400 mots pour disposer de suffisamment de matière. Dans l’éducation, nous recommandons donc de ne pas considérer le résultat comme une preuve, mais comme un indice qui doit conduire à interroger l’étudiant et à vérifier s’il maîtrise réellement le sujet. C’est une démarche de levée de doute.
Comment éviter les erreurs sur des textes anciens ou des styles particuliers ?
Il faut entraîner les modèles sur des écrits anciens et sur des styles différents. Nous avons déjà rencontré des cas où une ancienne version de notre modèle accusait à tort des écrivains ou des textes anciens. La longueur du texte joue aussi beaucoup : un poème peut être trop court pour permettre un verdict fiable. C’est pourquoi nous affichons, comme nos concurrents, un indice de confiance fortement lié à la longueur du texte fourni.

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