Discord a annoncé son intention de mettre en œuvre des mesures de vérification de l'âge, exigeant des utilisateurs qu'ils partagent des selfies vidéo ou qu'ils téléchargent des pièces d'identité officielles pour accéder au contenu pour adultes, ce qui a suscité une réaction négative des utilisateurs. Le déploiement mondial progressif devrait commencer début mars, selon l'entreprise. Cette décision intervient alors que la plateforme fait face à un examen minutieux suite à une violation de données qui a exposé 70 000 pièces d'identité.
Le processus de vérification de l'âge utilisera la technologie de l'IA pour évaluer l'âge des utilisateurs, soit en analysant la structure faciale, soit en comparant les selfies aux pièces d'identité officielles. Discord a souligné que les données des selfies resteront sur l'appareil de l'utilisateur et seront rapidement supprimées après l'estimation de l'âge. Les pièces d'identité officielles, cependant, seront vérifiées hors de l'appareil.
Parallèlement, le paysage de l'IA continue d'évoluer rapidement. L'application autonome Codex d'OpenAI, conçue pour le codage, a atteint plus d'un million de téléchargements au cours de sa première semaine, comme l'a confirmé le PDG Sam Altman. Cette augmentation reflète une croissance de 60 % d'une semaine sur l'autre du nombre total d'utilisateurs de Codex, suite au lancement de l'application le 2 février et à la sortie ultérieure du modèle GPT-5.3-Codex sous-jacent. Cependant, l'entreprise signale un passage progressif d'un accès gratuit et illimité à ses outils.
Dans d'autres développements en matière d'IA, Nvidia a publié DreamDojo, un nouveau système d'IA conçu pour apprendre aux robots comment interagir avec le monde physique en regardant des dizaines de milliers d'heures de vidéos humaines. La recherche, publiée ce mois-ci, pourrait réduire considérablement le temps et le coût nécessaires pour former la prochaine génération de machines humanoïdes. Le système est décrit comme "le premier modèle mondial de robot de ce type qui démontre une forte généralisation à divers objets et environnements après la post-formation", selon les chercheurs.
La dépendance croissante à l'égard de l'IA met également en évidence l'importance d'une livraison efficace des données. Alors que les entreprises investissent massivement dans l'infrastructure GPU pour les charges de travail d'IA, beaucoup constatent que leurs coûteuses ressources informatiques sont sous-utilisées. "Alors que les gens concentrent leur attention, à juste titre, sur les GPU, car ce sont des investissements très importants, ce sont rarement le facteur limitant", a déclaré Mark Menger, architecte de solutions chez F5. "Ils sont capables de faire plus de travail. Ils attendent des données." Les performances de l'IA dépendent de plus en plus d'un point de contrôle programmable entre les frameworks d'IA et le stockage d'objets.
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