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L'IA face à la fragmentation : les États-Unis hésitent alors que la mémoire partagée et la sécurité se profilent

Le développement de l'IA progresse rapidement, mais la coopération mondiale sur les mesures de sécurité se heurte à des difficultés. Un nouveau Rapport international sur la sécurité de l'IA, publié en amont du Sommet sur l'impact de l'IA à Delhi du 19 au 20 février, souligne le rythme croissant de l'amélioration de l'IA et les preuves grandissantes des risques associés. Les États-Unis, cependant, ont refusé de soutenir le rapport de cette année, contrairement à l'année précédente, selon Yoshua Bengio, le président du rapport et scientifique lauréat du prix Turing.

Le rapport, guidé par 100 experts et soutenu par 30 pays et organisations internationales, dont le Royaume-Uni, la Chine et l'Union européenne, visait à donner un exemple de collaboration internationale sur les défis de l'IA. Le rapport a conclu que les techniques actuelles de gestion des risques s'améliorent, mais restent insuffisantes.

Parallèlement, au sein de l'entreprise, l'accent se déplace vers la mise en œuvre pratique de l'IA. Arnab Bose, CPO d'Asana, a souligné l'importance de la mémoire partagée et du contexte pour la réussite des agents d'IA. S'exprimant lors d'un récent événement VentureBeat à San Francisco, M. Bose a déclaré que fournir aux agents d'IA un historique détaillé et un accès direct, ainsi que des points de contrôle de sécurité et une supervision humaine, leur permet de fonctionner comme des coéquipiers actifs. Asana a lancé Asana AI Teammates l'année dernière dans le but d'intégrer l'IA directement dans les équipes et les projets.

Mistral AI travaille également avec des leaders mondiaux de l'industrie pour co-concevoir des solutions d'IA sur mesure. Selon MIT Technology Review, Mistral AI s'associe à des entreprises comme Cisco, Stellantis et ASML pour personnaliser les systèmes d'IA afin de relever des défis spécifiques. Leur méthodologie consiste à identifier un "cas d'utilisation emblématique" qui servira de base aux futures solutions d'IA.

Cependant, des inquiétudes subsistent quant à l'utilisation abusive potentielle de l'IA. Une étude de chercheurs de Stanford et de l'Indiana University, mise en évidence par MIT Technology Review, a examiné un marché civil en ligne soutenu par Andreessen Horowitz qui permet aux utilisateurs d'acheter des fichiers d'instructions personnalisés pour générer des deepfakes de célébrités. L'étude a révélé que certains fichiers étaient spécifiquement conçus pour créer des images pornographiques, malgré les interdictions du site. Les chercheurs ont analysé les demandes de contenu, appelées "primes", entre mi-2023 et fin 2024.

Sur un autre front, les développeurs travaillent sur des outils pour rationaliser la gestion de la configuration de l'IA. Hacker News a fait état de LNAI, une interface de ligne de commande unifiée de gestion de la configuration de l'IA développée par Krystian Jonca. LNAI vise à simplifier le processus de gestion des configurations pour divers outils de codage d'IA en permettant aux utilisateurs de définir les configurations une seule fois dans un fichier ".ai" et de les synchroniser ensuite entre différents outils. Les outils pris en charge incluent Claude, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode et Windsurf. L'outil est disponible via npm et comprend des fonctionnalités de validation et de nettoyage automatique des fichiers orphelins.

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