Playlist Tech : les meilleurs podcasts technologie

Certaines conversations avec ChatGPT peuvent être lues par de vraies personnes pour améliorer le modèle. Pas toutes, et pas avec votre nom affiché, mais suffisamment pour rappeler qu’un chatbot n’est pas un journal intime.

L’existence de ce dispositif, baptisé en interne « Project Lily », a été révélée par une enquête de 404 Media fondée sur des documents internes et des exemples de conversations. OpenAI ferait appel à des centaines de sous-traitants chargés d’évaluer des échanges provenant de vrais utilisateurs.
Leur travail consiste notamment à comprendre ce que l’utilisateur demande, puis à comparer et noter plusieurs réponses générées par ChatGPT. L’objectif est d’améliorer le comportement du modèle : éviter certaines erreurs, limiter les réponses excessivement complaisantes ou encore l’empêcher de se présenter comme s’il était humain.

Les conversations ne sont pas censées arriver brutes. Les évaluateurs ne voient pas le nom du compte et OpenAI utilise un système baptisé Privacy Filter pour retirer des informations personnelles. Mais selon l’enquête, certains échanges contiennent malgré tout des détails sensibles. Les évaluateurs peuvent aussi recevoir du contexte provenant des conversations précédentes afin de comprendre la demande. Il faut cependant éviter un raccourci : cela ne signifie pas que des employés lisent systématiquement toutes les conversations ChatGPT. Project Lily porte sur un échantillon utilisé pour évaluer et améliorer les modèles. OpenAI indique publiquement que, sur ses services destinés aux particuliers, les conversations peuvent servir à entraîner ses modèles. Les utilisateurs peuvent désactiver cette utilisation dans les paramètres, sous « Contrôles des données », puis « Améliorer le modèle pour tous ». Les nouvelles conversations ne servent alors plus à cet entraînement.

Project Lily met surtout en lumière une réalité rarement visible. Derrière l’impression d’un dialogue entièrement automatisé, l’amélioration d’une intelligence artificielle repose encore largement sur des humains qui lisent, classent et jugent ses réponses. À mesure que nous confions aux chatbots des problèmes professionnels, familiaux ou intimes, cette frontière devient essentielle : parler seul à une machine ne signifie pas nécessairement que personne d’autre ne pourra jamais voir ce qui lui a été confié.

Source : Stack Chronicle
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

L’Europe vient de franchir une étape très concrète dans le captage du carbone : elle dispose désormais d’une chaîne commerciale capable d’emmener du CO₂ depuis une usine jusqu’à son stockage permanent sous la mer.

Le projet s’appelle Greensand. Inauguré le 18 septembre au Danemark, il est présenté comme le premier site de stockage de CO₂ à grande échelle pleinement opérationnel dans l’Union européenne. Il est piloté par INEOS Energy avec Harbour Energy et le fonds public danois Nordsøfonden.
Greensand ne capture pas lui-même le CO₂. Dans cette première phase commerciale, le carbone provient principalement d’usines danoises de biométhane. Il est liquéfié, transporté par camion jusqu’au port d’Esbjerg, puis chargé sur un navire spécialement conçu, le Carbon Destroyer 1. Celui-ci l’achemine vers l’ancien champ pétrolier de Nini West, à environ 250 kilomètres des côtes. Le CO₂ est ensuite injecté dans un réservoir de grès situé environ 1 800 mètres sous le fond marin. Les couches géologiques qui retenaient autrefois pétrole et gaz servent désormais à emprisonner durablement le carbone. Le projet avait déjà démontré ce principe lors d’un pilote en 2023 ; cette fois, il passe à l’exploitation commerciale.

La capacité initiale atteint jusqu’à 400 000 tonnes par an. L’Union européenne évoque environ 2,4 millions de tonnes stockées sur huit ans pour cette phase. INEOS vise ensuite entre 4 et 8 millions de tonnes annuelles, mais cette montée en puissance dépend encore des clients, des infrastructures, des autorisations et surtout de la quantité de CO₂ effectivement capturée ailleurs. C’est toute la limite du CCS : disposer d’un réservoir ne suffit pas. Il faut équiper les cimenteries, aciéries ou usines chimiques pour séparer leur CO₂, puis créer les terminaux, navires et réseaux capables de l’acheminer.

Greensand ne règle donc pas à lui seul le problème des émissions européennes. Mais il transforme une technologie longtemps cantonnée aux démonstrateurs en véritable chaîne industrielle. Pour le stockage du carbone en Europe, le défi change désormais de nature : il ne s’agit plus seulement de prouver que l’on peut enfouir du CO₂, mais de savoir si l’on peut le faire à une échelle réellement significative.

Source : Reuters
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

OpenAI vient de transformer GPT-6 Astra en assistant spécialisé pour les avocats. Et le chiffre le plus intéressant n’est pas sa progression, mais ce qu’il rate encore.
Le nouveau service s’appelle Astra for Law. Il ne s’agit pas d’un nouveau modèle, mais d’une version de GPT-6 Astra reliée à un moteur de recherche juridique spécialisé et à des instructions conçues pour analyser des dossiers, rechercher des précédents ou rédiger des arguments. La différence avec ChatGPT classique vient surtout des sources accessibles au modèle. OpenAI a constitué un index de plus de 230 millions d’adresses couvrant la jurisprudence américaine, les lois, les règlements et les décisions administratives, avec des mises à jour quotidiennes.

Pour mesurer l’intérêt de cette spécialisation, l’entreprise a soumis Astra for Law à 200 questions de recherche juridique américaines provenant d’un jeu de validation privé de Vals AI. Résultat : 54 % des réponses ont passé l’ensemble des critères de correction, contre 38,7 % pour GPT-6 Astra utilisant simplement la recherche web.
Le gain est réel. Mais il signifie aussi que, dans ce test précis, le système échoue encore à satisfaire tous les critères sur presque une question sur deux. Et l’évaluation a été réalisée par OpenAI sur un jeu de données qui n’est pas public, donc elle n’a pas encore été reproduite indépendamment.

Cela explique pourquoi Astra for Law n’est pas vendu comme un avocat automatique destiné au grand public. Il est d’abord proposé à certains cabinets américains via un programme d’accès contrôlé, dans ChatGPT et Codex. Une version destinée aux développeurs doit suivre. Le modèle peut retrouver des décisions, confronter des arguments ou examiner des contrats, mais OpenAI demande explicitement aux professionnels de vérifier les réponses et les sources avant de s’y fier. Et pour l’instant, l’index juridique est centré sur le droit américain : il ne peut donc pas simplement être transposé au droit français.

La nouveauté n’est donc pas que ChatGPT remplace l’avocat. Elle est plus concrète : l’IA généraliste commence à recevoir les bases documentaires, les outils et les règles métier qui lui permettent d’entrer directement dans le travail quotidien des professions spécialisées.

Source : OpenAI
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Derrière les data centers de l’intelligence artificielle se prépare une autre facture environnementale : des centaines de millions de tonnes d’équipements pourraient être jetées d’ici 2050. L’estimation vient du Basel Action Network, une ONG spécialisée dans les déchets dangereux. Selon son nouveau rapport, l’expansion de l’IA pourrait entraîner le retrait de 395 à 617 millions de tonnes d’équipements électroniques entre 2025 et 2050. Pour rendre ce chiffre concret, les auteurs imaginent ces déchets chargés dans des conteneurs maritimes. Il en faudrait entre 15 et 23 millions. En alignant environ 20 millions de conteneurs de quarante pieds, on obtiendrait près de 244 000 kilomètres : environ six fois le tour de la Terre.

Cette projection est beaucoup plus élevée que les estimations précédentes, parce que le BAN ne compte pas seulement les serveurs et leurs processeurs graphiques. Dans un data center de référence de 100 mégawatts, ceux-ci ne représenteraient que 13 % de la masse des équipements considérés. Le reste vient notamment du refroidissement, de la distribution électrique, des systèmes de secours et du réseau. Le rapport ajoute aussi une catégorie plus controversée : la « contagion des déchets IA ». Elle désigne des ordinateurs, équipements télécoms ou appareils rendus obsolètes plus rapidement parce que l’écosystème s’adapte aux nouvelles charges de travail de l’intelligence artificielle.

C’est pourquoi ces chiffres doivent rester présentés comme un scénario, pas comme une quantité de déchets déjà acquise. Une étude publiée en 2024 dans Nature Computational Science, avec un périmètre beaucoup plus étroit centré sur les grands modèles et leurs serveurs, estimait entre 1,2 et 5 millions de tonnes cumulées d’ici 2030. Une analyse publiée en 2026 a encore revu à la baisse certaines estimations concernant les seuls serveurs IA. Le désaccord ne signifie donc pas nécessairement que l’un des calculs est faux : ils ne comptent pas la même chose. Mais le rapport met en lumière un angle souvent absent du débat sur l’IA. Une infrastructure numérique reste une infrastructure physique. Et lorsque les puces deviennent obsolètes en quelques années, la course à la puissance informatique produit aussi une course au remplacement du matériel.

Source : Basel Action Network
Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.