Monde Numérique (Actu tech & IA)

L’IA freine l'emploi des jeunes, selon une étude : vrai ou faux ? • Mistral lance son gros chat • OpenAI bouscule la recherche en mathématiques • Amazon mise sur Alexa+ pour relancer ses tablettes • Les contenus générés par IA désormais marqués • Sam Altman : il faut accepter les risques de l'IA • Parler français à l'IA alourdit la facture • Un site pour aider à utiliser l'IA
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L'IA volerait les emplois des jeunes
Une étude de HEC et de la Banque de France met en évidence une baisse des embauches de jeunes en CDI dans les métiers les plus exposés à l’IA générative. Mais les travaux internationaux ne convergent pas tous, et la responsabilité exacte de l’IA reste difficile à isoler du contexte économique. Une question se pose déjà : comment former les experts de demain si les entreprises recrutent moins de débutants ?
Mistral sort les griffes avec Le Chonk
Avec Mistral Large 4, surnommé « Le Chonk », la pépite française entend démontrer qu’elle reste dans la course aux grands modèles de langage. Destiné notamment aux entreprises, ce modèle mise sur le code, les usages spécialisés et la souveraineté numérique, même si ses performances face aux concurrents américains et chinois restent contrastées.
Ecosia tourne le dos à Mistral
Le moteur de recherche écologique Ecosia abandonne les modèles de Mistral au profit d’autres solutions, notamment chinoises. Qualité, rythme de développement et choix énergétiques alimentent une décision qui interroge aussi la cohérence des arguments environnementaux avancés.
Data centers : faut-il freiner les implantations étrangères ?
François Ruffin souhaite un moratoire sur les centres de données extra-européens en France. Derrière les questions d’énergie, d’environnement et de souveraineté, une difficulté apparaît : certains projets associent investisseurs étrangers et acteurs français, qui pourraient également pâtir de restrictions.
OpenAI met les mathématiciens au défi
OpenAI publie des centaines de manuscrits produits par une IA, avec des résultats annoncés sur des problèmes mathématiques difficiles. Ces travaux ouvrent des perspectives spectaculaires, mais leur validation, leur originalité et la capacité des chercheurs à les examiner suscitent des débats. L’épisode revient sur ce que ces annonces pourraient changer pour la recherche.
Amazon relance ses tablettes avec Alexa+
Amazon dévoile une nouvelle gamme de tablettes intégrant son assistant IA Alexa+, avec notamment un modèle doté d’un écran à texture papier. Le passage à Android et l’accès aux applications du Google Play Store marquent un changement de stratégie pour concurrencer l’iPad et les autres tablettes du marché.
Contenus générés par IA : ce que les filigranes peuvent vraiment prouver
Avec Bruno Guglielminetti, du podcast Mon Carnet, nous décryptons les dispositifs de marquage et de détection des contenus générés par intelligence artificielle. Des images aux textes, ces outils apportent des indices, mais ne permettent pas toujours de distinguer une production entièrement automatisée d’un travail repris et validé par un humain. Les usages des journalistes, des députés et des avocats illustrent surtout l’importance du contrôle éditorial.
Sam Altman : quels risques accepter au nom du progrès ?
Sam Altman estime que la société doit accepter certains effets négatifs de l’intelligence artificielle, tout en se protégeant des scénarios extrêmes. Avec Bruno Guglielminetti, Mon Carnet, le débat porte sur l’équilibre entre innovation, responsabilité et diffusion des outils les plus puissants. Une position audacieuse ou un discours trop commode pour les entreprises qui développent l’IA ?
Parler français à l’IA peut coûter plus cher
Thomas Serval, fondateur de Baracoda et de Baracoda AI Labs, explique comment le découpage des langues en tokens désavantage le français par rapport à l’anglais. Pour les entreprises facturées à l’usage, cette différence peut augmenter sensiblement le coût des échanges avec les modèles. Son étude explore aussi des pistes pour réduire ce déséquilibre.
Deklik : l’IA expliquée à ceux qui n’osent pas se lancer
Solène Gransard-Delamarche, créatrice de Deklik, présente une plateforme qui accompagne les débutants à partir de besoins concrets : préparer des menus, exploiter une photo de son frigo ou rédiger un compte rendu de réunion. Les fiches proposent un parcours pas à pas, avec un accès gratuit limité et une formule payante. Elle raconte également comment elle a construit ce service sans coder, avec Nanocorp.
Liens utiles
GoodBarber — création d’applications sans code
Etude Banque de France / HEC — IA générative et premiers changements du marché du travail des jeunes
Mistral — présentation de Mistral Large 4 « Le Chonk »
OpenAI — résultats de recherche en mathématiques
Amazon — les nouvelles tablettes Alexa
Google DeepMind — SynthID et détection des contenus générés par IA
Mon Carnet — le podcast de Bruno Guglielminetti
Baracoda — étude de Thomas Serval sur le surcoût des tokens selon les langues
Deklik — Ce que l'IA fait pour vous
Monde Numérique — épisodes et interviews

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Les contenus générés par IA deviennent progressivement identifiables · Sam Altman assume une vision plus tolérante des risques de l’IA · Mistral dévoile son nouveau modèle Large 4 allias "Le Chonk" · La Norvège veut encadrer les lunettes connectées · Apple mise sur le design et les produits · Hommage à Margaret Hamilton pionnière du logiciel Apollo.
Avec Bruno Guglielminetti (Mon Carnet)
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Les contenus générés par IA bientôt identifiables
Google étend SynthID pour permettre d’identifier plus largement les contenus générés par IA, tandis qu’OpenAI prépare un filigrane invisible pour les textes produits par ChatGPT dans l’Union européenne. Mais ces dispositifs restent imparfaits : une réécriture humaine peut modifier ou faire disparaître le signal, ce qui relance la question de la frontière entre création assistée par IA et création humaine.
Le débat dépasse largement la technique : écrivains, journalistes, avocats et responsables politiques utilisent déjà ces outils, parfois ouvertement, parfois beaucoup moins. Pour Jérôme Colombain et Bruno Guglielminetti, le véritable enjeu est surtout de savoir où placer la responsabilité humaine lorsqu’une machine participe à la production d’un contenu.
Sam Altman assume les risques de l’intelligence artificielle
Sam Altman estime que la société devra accepter certains effets négatifs de l’IA pour éviter que les modèles les plus puissants restent concentrés entre les mains de quelques entreprises. Une position jugée audacieuse par Jérôme Colombain, qui compare cette situation aux risques historiques liés à l’automobile ou aux véhicules autonomes.
Bruno Guglielminetti se montre beaucoup plus sceptique et soupçonne OpenAI et ses concurrents de préparer aussi leur discours face à leurs futurs investisseurs. Les deux chroniqueurs s’accordent néanmoins sur un point : les promesses de l’IA doivent être mises en balance avec ses risques réels et avec la question essentielle du contrôle humain.
L’IA commence à concurrencer les mathématiciens
Les performances des modèles d’IA dans les mathématiques franchissent de nouveaux seuils, au point de faire émerger une question vertigineuse : que se passera-t-il lorsque des systèmes artificiels produiront des résultats scientifiques que les humains pourront ensuite revendiquer ou publier ? Les progrès posent déjà des problèmes de propriété intellectuelle et d’attribution, avec la perspective d’une recherche scientifique où l’agent IA deviendrait un véritable partenaire de découverte.
Mistral Large 4, le « Chonk » français
Mistral dévoile Large 4, surnommé « le Chonk », un modèle multimodal à plus de 1 000 milliards de paramètres destiné avant tout aux entreprises et aux usages industriels. Cybersécurité, finance, ingénierie et souveraineté numérique constituent les principaux terrains de jeu de ce nouveau modèle à poids ouverts.
Pour Mistral, l’enjeu dépasse cependant la seule course aux modèles : l’entreprise investit massivement dans ses propres infrastructures de calcul en Europe. Le nouveau modèle illustre ainsi une stratégie à deux jambes, combinant développement de modèles et maîtrise de la puissance de calcul nécessaire à leur exploitation.
Les lunettes connectées inquiètent la Norvège
La Norvège envisage une interdiction temporaire des lunettes connectées capables de filmer ou d’enregistrer dans certains lieux publics, notamment pour éviter que des personnes soient captées à leur insu. L’objectif serait surtout de prendre le temps de construire un cadre réglementaire adapté à ces appareils beaucoup plus discrets qu’un smartphone.
Au Canada, Bruno Guglielminetti rappelle que les règles existantes concernant les téléphones peuvent déjà s’appliquer aux lunettes connectées dans de nombreux lieux publics. Jérôme Colombain défend de son côté une approche ciblée, qui permettrait de préserver les usages journalistiques ou documentaires sans transformer ces lunettes en technologie interdite par principe.
Apple veut renouer avec la culture du produit
Avec l’arrivée de John Ternus à la tête d’Apple, l’entreprise semble vouloir remettre le design industriel et la fabrication des produits au centre de sa stratégie. La réorganisation des équipes de design et l’arrivée du designer français Julien Renaud témoignent d’une volonté de rapprocher davantage la création des contraintes concrètes de l’ingénierie.
Cette orientation évoque un retour à certaines méthodes de l’ère Steve Jobs, après une période où Tim Cook a davantage incarné l’excellence opérationnelle, la chaîne logistique et le développement de l’écosystème Apple. Les futurs projets de maison connectée seront particulièrement scrutés, notamment parce qu’Apple devra composer avec un univers beaucoup plus ouvert et hétérogène que son propre écosystème.
Margaret Hamilton, une pionnière oubliée du logiciel
Margaret Hamilton, décédée le 30 septembre à 90 ans, était l’une des grandes pionnières de l’ingénierie logicielle et a joué un rôle majeur dans le développement des logiciels des missions Apollo de la NASA. Son travail rappelle surtout qu’à l’époque des débuts de l’informatique, les femmes occupaient une place centrale dans la programmation.
Son parcours permet aussi de revenir sur une histoire souvent oubliée : celle d’une informatique longtemps considérée comme un domaine largement féminin avant sa professionnalisation et sa masculinisation progressive. Jérôme Colombain recommande à cette occasion la série For All Mankind, une uchronie qui imagine une conquête spatiale dans laquelle les femmes occupent une place déterminante.
Dans Mon Carnet : Coveo et Montréal Connect
Dans Mon Carnet, Bruno Guglielminetti reçoit Louis Têtu, dirigeant de Coveo, entreprise canadienne spécialisée dans l’IA appliquée notamment au commerce électronique et aux grandes organisations internationales. Il revient également sur Montréal Connect, rendez-vous consacré au numérique, à l’IA et aux collaborations entre acteurs de la francophonie technologique.
Dans Monde Numérique : pourquoi le français coûte-t-il plus cher à l’IA ?
Dans Monde Numérique, Jérôme Colombain s’intéresse à une étude de Thomas Serval et de Baracoda AI Labs consacrée au coût du français dans les grands modèles de langage. Selon leurs travaux, le français peut nécessiter davantage de tokens que l’anglais pour exprimer une même information, ce qui peut avoir un impact direct sur le coût des usages professionnels de l’IA facturés au token.

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Les supercalculateurs changent d’échelle, avec des machines capables d’atteindre des niveaux de puissance et de densité spectaculaires. À Angers, Bull vient de doubler la capacité de production de son usine pour répondre notamment à l’essor de l’intelligence artificielle et du calcul haute performance.
🎤 INTERVIEW : Bruno Lecointe - Directeur HPC, IA et Quantique chez Bull
L'essentiel
Nous fabriquons des "Formule 1" informatiques.
Jupiter est capable d’exécuter un milliard de milliards d’opérations par seconde.
On refroidit les systèmes avec une eau chaude à 45 degrés Celsius.
La souveraineté, ça ne veut pas dire être sans les autres.
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A quoi servent les supercalculateurs ?
Un supercalculateur, c’est un super ordinateur capable de faire de grosses simulations pour la science. Cela peut servir à simuler le crash d’une voiture, l’écoulement d’un avion dans les airs, la recherche d’une nouvelle molécule ou encore la prévision du temps. On prend les composants d’un ordinateur classique — processeur, mémoire, disques et réseau — et on les agrège pour en faire un très gros processeur, une très grande mémoire et un très grand espace de stockage. Aujourd’hui, Jupiter est capable d’exécuter un milliard de milliards d’opérations par seconde, soit l’équivalent de 10 millions d’ordinateurs. On parle désormais en téraoctets de mémoire et les machines peuvent atteindre environ trois tonnes au mètre carré.
Comment fabrique-t-on et transporte-t-on une machine aussi imposante ?
Dans notre méga-usine d'Angers, nous fabriquons d’abord le rack, cette grande armoire dans laquelle nous intégrons les alimentations électriques puis les lames de calcul. Nous mettons ensuite le système en eau et nous le testons en le poussant au-delà des préconisations du client pour vérifier son comportement. Une fois les tests terminés, nous désassemblons certaines parties et nous transportons les différents blocs dans des emballages spécifiques. Le rack vide peut déjà peser entre 250 et 300 kilos. La fabrication peut prendre de trois à douze mois, car nous ne vendons pas des produits sur étagère : chaque système est quasiment fabriqué à façon. Nous fabriquons des Formule 1 d’ordinateur.
Cette industrie peut-elle réellement être souveraine alors que les principaux processeurs viennent des États-Unis ?
La souveraineté ne veut pas dire être sans les autres. AMD, Nvidia et Intel sont des partenaires avec un savoir-faire excellent, et nous travaillons avec eux sur le long terme. Mais nous développons aussi nos propres technologies, notamment pour connecter les ordinateurs entre eux afin qu’ils soient vus comme un seul gros ordinateur. Nous avons une R&D en Europe, majoritairement en France, et une usine en France. Nous travaillons également avec des acteurs européens qui développent des processeurs et des accélérateurs pour l’IA, ainsi qu’avec des sociétés françaises, anglaises et finlandaises dans le quantique. L’objectif est de conserver des compétences critiques tout en travaillant avec des partenaires.

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Les cybercriminels industrialisent la collecte et la revente de données pour préparer leurs futures attaques. Face à cette menace, les entreprises cherchent désormais à connaître leur exposition réelle sur Internet et à automatiser leur réponse aux vulnérabilités critiques.
🎤 INTERVIEW : Jérôme Bouvet - Directeur général France de Check Point
En partenariat avec Check Point
L'essentiel
Les cybercriminels industrialisent la revente de données.
Les données servent ensuite à préparer les futures attaques.
Les attaquants jouent plus vite que la défense.
Il va falloir automatiser.
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Que cherchent concrètement les cybercriminels lorsqu’ils observent une entreprise depuis Internet ?
Les attaquants peuvent récupérer différents types d'informations, mais les identifiants et les mots de passe restent très fréquents. Ils peuvent être volés par des infostealers ou apparaître à la suite d'attaques de supply chain. Ces données sont ensuite revendues sur le dark web. Leur valeur dépend notamment de leur qualité et de leur fraîcheur. Certaines informations peuvent coûter quelques centimes, tandis que de grandes bases de données peuvent atteindre plusieurs milliers, voire plusieurs centaines de milliers d'euros.
Comment une entreprise peut-elle savoir ce qui circule réellement sur elle ?
Il faut d'abord comprendre ce qui est disponible, puis déterminer ce qui est réellement exploitable et enfin identifier ce qui est critique. Nous aidons nos clients à rechercher ces informations sur le dark web, avec des équipes qui réalisent de l'analyse, de l'audit et aussi de l'infiltration de groupes d'attaquants. Nous pouvons également consulter ou acheter des échantillons de données pour vérifier ce qui concerne nos clients. Ensuite, nous pouvons identifier les actifs exposés, rechercher les vulnérabilités exploitables et simuler des campagnes d'attaque de plus en plus crédibles.
Pourquoi faut-il désormais automatiser la réponse aux vulnérabilités ?
Le problème est celui de la vitesse. Une vulnérabilité critique exploitable peut demander en moyenne environ sept jours à une entreprise pour être corrigée, alors qu'un attaquant peut l'exploiter en quelques secondes ou quelques minutes avec les outils dont il dispose. L'intelligence artificielle et les agents peuvent nous aider à automatiser la remédiation et à hiérarchiser les vulnérabilités. L'objectif est de réduire le délai nécessaire pour diminuer l'exposition au risque, en passant d'une semaine à quelques minutes, tout en évitant de casser la production informatique.
Jusqu'où peut-on déléguer la réponse aux attaques à des agents d'intelligence artificielle ?
C'est une question qui se pose aujourd'hui dans les entreprises. Si nous voulons répondre aussi vite que les attaquants, il faudra utiliser nous aussi des agents capables de travailler de façon coordonnée. Mais cela implique de déléguer certaines prises de décision à des agents autonomes. Dans certains cas, une entreprise peut décider d'isoler un service extrêmement critique pour le protéger. Mais les conséquences peuvent être très importantes, notamment pour une banque, un grand industriel ou une organisation du secteur public. Il faut donc conserver l'humain au milieu du dispositif et déterminer jusqu'où l'entreprise accepte d'automatiser sa réponse.

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Flourish veut faire entrer le robot domestique dans les foyers en misant sur une approche différente : apprendre au robot les habitudes et l’environnement de chaque utilisateur. Son premier modèle, vendu 3 555 dollars en seulement 50 exemplaires, doit notamment s'attaquer aux tâches de rangement et de nettoyage.
🎤 INTERVIEW : Antoine Marcel - Fondateur et CEO de Flourish
L'essentiel
Nous, on a une approche basée sur l'apprentissage.
On a un modèle qui a appris de ta manière de faire, de ta maison et qui est servi pour toi.
Il y a 70 % des tâches déjà qui sont faisables avec moins d'un kilo cinq.
Le but, c'est comment on est capable de mettre un robot dans chaque foyer qui te fait gagner deux heures par jour.
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Pourquoi avoir choisi de lancer un robot domestique qui apprend les tâches plutôt que de miser sur une IA généraliste capable de tout faire ?
Je pense que le principal enjeu est de mettre cette technologie dans les mains du grand public. Aujourd'hui, beaucoup d'acteurs cherchent à construire un modèle d'IA généraliste capable de comprendre une consigne et de réaliser directement une tâche. Nous avons choisi une approche différente. L'utilisateur montre au robot où sont les objets, comment il réalise la tâche et comment fonctionne son environnement. On va ensuite fine-tuner un modèle spécifiquement pour cette tâche et pour cette maison. Le robot apprend donc de la manière de faire de son utilisateur.
Comment lui apprend-on concrètement une nouvelle tâche ?
Tout se fait depuis une application mobile. Pour déplacer le robot, on utilise un joystick. Pour contrôler ses bras, on bouge son téléphone : grâce aux capteurs de l'appareil, nous pouvons reproduire les mouvements du téléphone sur le bras du robot. L'utilisateur peut ainsi lui montrer comment attraper une bouteille, prendre un arrosoir ou effectuer une autre tâche. Il répète plusieurs fois le geste, généralement pendant une trentaine de minutes, afin que le robot puisse apprendre.
Quelles sont les limites du premier modèle ?
Il y en a trois principales. D'abord, chaque bras peut soulever jusqu'à 1,5 kg. Ensuite, les bras ne peuvent pas aller sous l'eau, donc le robot ne peut pas encore faire la vaisselle. Enfin, les tâches qui demandent beaucoup de dextérité ou de fragilité, comme plier du linge, sont encore trop complexes. En revanche, il peut prendre du linge, le mettre dans la machine à laver, fermer la machine et lancer la machine.
Pourquoi ne vendre que 50 exemplaires pour commencer ?
Je veux apprendre directement avec les premiers utilisateurs. Chacun pourra me contacter s'il rencontre un problème ou s'il veut faire quelque chose que le robot ne sait pas encore faire. Cela nous permet de comprendre les usages, les difficultés et ce qui doit être amélioré. Avec une centaine d'unités, il deviendrait déjà beaucoup plus difficile de suivre chaque utilisateur aussi précisément. Cette première série est donc une forme de bêta-test à grande échelle, avec un robot déjà capable de réaliser des tâches.
Quelle est l'ambition à long terme de Flourish ?
À terme, nous voulons vraiment faire ton majordome. Le robot pourrait préparer à manger, servir la table, laver la vaisselle et ranger les objets à leur place lorsque tu pars travailler. L'objectif est que tu rentres chez toi et que ton appartement soit propre. Mais atteindre ce niveau demandera encore du temps et un niveau de recherche beaucoup plus élevé.

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