Aujourd'hui:

• Des chercheurs exposent une nouvelle vulnérabilité de porte dérobée LLM avec des données minimales

• Google DeepMind vise l'énergie nette avec un tokamak contrôlé par l'IA

• Google Maps est désormais disponible dans l'API

• Nvidia dévoile la première puce Blackwell fabriquée aux États-Unis

• Sundar confirme Gemini 3.0
  

Des chercheurs exposent une nouvelle vulnérabilité de porte dérobée LLM avec des données minimales

250 documents malveillants suffisent pour corrompre secrètement de vastes modèles linguistiques , quelle que soit leur taille, en leur apprenant à mal se comporter lorsqu'ils sont déclenchés. Cela remet en cause l'idée selon laquelle les attaquants ont besoin d'énormes ensembles de données pour causer des dommages, rendant l'empoisonnement plus facile et plus dangereux qu'on ne le pensait auparavant.

POINTS CLÉS

• Montant fixe, impact important : même des modèles massifs (jusqu'à 13 B de paramètres) peuvent être compromis par seulement 250 documents empoisonnés.

• Vulnérabilités basées sur les déclench

  eurs : les attaques utilisent une phrase cachée (comme <SUDO> ) pour provoquer des résultats incompréhensibles ou potentiellement dangereux.

• Hypothèses de sécurité brisées : il ne s'agit plus de pourcentage de données ; les attaquants n'ont besoin que d'introduire quelques échantillons pour réussir.

Pourquoi c'est important ?
Cette étude montre que les modèles d'IA peuvent être piratés à l'aide de très peu de documents malveillants, ce qui permet aux acteurs malveillants de créer étonnamment facilement des failles cachées. Ces failles pourraient rendre l'IA dangereuse ou peu fiable dans le monde réel. Ce constat aide les chercheurs à mettre en place de meilleures défenses pour protéger les futurs systèmes d'IA.

Google DeepMind vise l'énergie nette avec un tokamak contrôlé par l'IA

Google DeepMind et Commonwealth Fusion Systems utilisent l'IA pour accélérer la transition vers une énergie de fusion propre. En combinant l'IA et les simulations de contrôle du plasma de DeepMind avec le réacteur compact SPARC de CFS, ils visent à obtenir une énergie nette et à permettre une énergie de fusion plus sûre et évolutive.

POINTS CLÉS

• IA + Fusion Hardware : DeepMind et CFS s'associent pour optimiser SPARC, un tokamak compact visant à atteindre un rendement énergétique net.

• Outils d’IA en action : des outils comme TORAX simulent le comportement du plasma et utilisent l’apprentissage par renforcement pour contrôler et optimiser l’énergie de fusion en temps réel.

• Objectif d’impact mondial : Le projet envisage l’IA au cœur des futures centrales à fusion, contribuant ainsi à une énergie illimitée et durable pour la planète.

Pourquoi c'est important :
ce partenariat pourrait contribuer à développer une source d'énergie propre, exempte de combustibles fossiles et sans déchets dangereux. L'IA accélère et optimise le processus, réduisant les coûts et aidant l'humanité à se rapprocher de la résolution des problèmes énergétiques et climatiques.

Google Maps est désormais disponible dans l'API

Google a lancé « Grounding with Google Maps » dans l'API Gemini. Les développeurs peuvent désormais créer des applications d'IA qui exploitent les données Maps en temps réel (localisations, itinéraires, avis, etc.) pour offrir des expériences géospatiales plus intelligentes dans les domaines du voyage, de l'immobilier, du commerce de détail, etc., grâce aux capacités de raisonnement de Gemini.

POINTS CLÉS

• Données géospatiales en temps réel : l'API Gemini se connecte désormais à Google Maps, permettant aux applications d'accéder à plus de 250 millions de lieux pour obtenir des réponses basées sur la localisation.

• Meilleure personnalisation : les réponses de l'IA peuvent désormais inclure les distances de marche, les heures d'ouverture, les avis des utilisateurs et des suggestions spécifiques à la zone.

• Double mise à la terre : les développeurs peuvent combiner les mises à la terre Maps + Search pour obtenir des résultats plus riches et plus précis (par exemple, les heures d'ouverture du lieu + les heures de début de l'événement).

Pourquoi c'est important ?
Les applications Gemini peuvent désormais comprendre et répondre aux questions géolocalisées avec une précision réaliste. Que vous planifiiez un voyage, cherchiez un logement ou trouviez un café près de chez vous, l'IA se montre plus utile et humaine, car elle comprend désormais où vous êtes et ce qui se trouve à proximité.

🧠 RECHERCHE

Quand les modèles mentent, nous apprenons : Détection d'hallucinations multilingues à l'échelle de l'échelle avec PsiloQA

Le projet PsiloQA introduit un nouvel ensemble de données permettant de détecter les informations fausses ou inventées dans les réponses des modèles d'IA en 14 langues. Il utilise des outils automatisés pour mettre en évidence les éléments erronés spécifiques des réponses, rendant la détection plus précise et plus abordable. Les modèles basés sur des encodeurs se sont révélés particulièrement efficaces pour repérer ces faussetés.

Optimisation des politiques d'équilibre d'entropie agentique

AEPO est une nouvelle méthode d'entraînement pour agents IA qui équilibre l'exploration sans laisser le hasard nuire à l'apprentissage. Elle utilise des techniques intelligentes pour gérer l'incertitude pendant l'entraînement et la prise de décision. Testée sur 14 benchmarks, AEPO surpasse largement les autres méthodes et améliore les performances des agents web avec moins d'échantillons d'entraînement.

WithAnyone : Vers une génération d'images contrôlable et cohérente en termes d'identification

WithAnyone est un nouveau modèle de génération d'images qui évite les erreurs de copier-coller lors de la création de visages à partir d'une référence. Il utilise un vaste ensemble de données appariées et une fonction de perte intelligente pour équilibrer la précision de l'identité et les variations naturelles. Résultat : des images réalistes et contrôlables qui préservent l'apparence de la personne à travers différentes expressions et poses.

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🗞️PLUS D'ACTUALITÉS

• Nvidia a dévoilé sa première plaquette de puce IA Blackwell fabriquée aux États-Unis, en collaboration avec TSMC en Arizona. Cette initiative soutient l'indépendance technologique des États-Unis, s'inscrit dans la lignée des objectifs industriels de Trump et reflète l'essor de la demande de puces IA.

• Sundar Pichai, PDG de Google, a confirmé que Gemini 3.0 serait lancé plus tard cette année. Il promet des avancées majeures en matière d'IA, s'appuyant sur DeepMind, Google Brain et une infrastructure de pointe, et vise à concurrencer OpenAI et Anthropic.

• OpenAI a lancé « L'IA pour la science » afin de stimuler les avancées en physique et en mathématiques. Dirigée par Kevin Weil, l'équipe comprend des scientifiques de haut niveau utilisant GPT-5 Pro, qui a rapidement résolu des problèmes jusque-là considérés comme inaccessibles à l'IA.

• Selon certaines informations, Tesla aurait commandé pour 685 millions de dollars de pièces pour son robot humanoïde Optimus auprès d'un fournisseur chinois, signalant des plans de production de masse - peut-être jusqu'à 180 000 unités - à partir de début 2026.

• Hugging Face a lancé HuggingChat Omni, un routeur IA qui sélectionne le meilleur modèle open source par invite parmi plus de 100 options. Propulsé par Arch-Router-1.5B, il allie vitesse, coût et adéquation aux tâches, le tout en étant entièrement open source. 

• Dix grandes fondations ont lancé Humanity AI, une initiative de 500 millions de dollars visant à garantir que l'IA soit au service des citoyens, et pas seulement des entreprises. Elle finance des initiatives en faveur de la démocratie, de l'éducation, du travail, de la culture et de la sécurité, accordant ainsi la priorité aux valeurs humaines dans l'avenir de l'IA.

• OpenAI a faussement affirmé que GPT-5 résolvait des problèmes mathématiques non résolus. Des experts, dont Demis Hassabis, ont démenti cette affirmation, révélant que GPT-5 n'a fait que révéler des travaux connus. Malgré cette erreur, GPT-5 s'avère prometteur comme assistant de recherche, et non comme découvreur.

• La startup Pathway a dévoilé BDH, un modèle de langage inspiré du cerveau, utilisant des neurones et des synapses plutôt que des transformateurs. Il apprend plus vite, interprète plus facilement, gère un contexte illimité et pourrait offrir des systèmes de raisonnement plus sûrs, modulaires et plus humains.

• Meta permettra aux parents d' empêcher les adolescents de discuter en privé avec des chatbots IA, suite aux critiques suscitées par des interactions de drague. De nouvelles mesures de contrôle seront déployées en 2026, d'abord aux États-Unis, au Royaume-Uni, au Canada et en Australie, avec des garanties PG-13.

• Les factures d'électricité américaines augmentent , en partie à cause de l'essor de l'IA. Les centres de données, très gourmands en énergie, surchargent désormais le réseau, tandis que les services d'IA génèrent une demande record, qui devrait atteindre 12 % de l'électricité américaine d'ici 2028.

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