Choses à Savoir TECH

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
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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
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Des photos publiées sur Facebook et Instagram auraient-elles servi à fabriquer des empreintes biométriques pour les futures lunettes de Meta ? C’est l’accusation au cœur d’une nouvelle action collective américaine. La plainte a été déposée le 4 septembre devant un tribunal fédéral de l’Illinois par deux familles, dont deux enfants. Elles accusent Meta d’avoir utilisé, sans consentement, des images provenant de Facebook et Instagram pour développer des technologies de reconnaissance faciale, mais aussi certains modèles d’intelligence artificielle générative.

Le dossier vise notamment NameTag, une fonction conçue pour les lunettes connectées de Meta. Le principe est simple : la caméra filme un visage, le logiciel le transforme en une représentation mathématique (une empreinte faciale) puis cherche une correspondance afin d’identifier la personne.
NameTag n’a cependant jamais été lancé auprès du public. En juin, une enquête de WIRED avait découvert du code fonctionnel mais désactivé dans l’application Meta AI, installée sur des dizaines de millions de téléphones. Meta l’avait retiré après la publication de l’enquête et affirmait alors qu’aucune décision définitive n’avait été prise sur cette fonction.

La nouvelle plainte va plus loin : elle affirme que les empreintes utilisées pour développer ce système pourraient provenir de photos déjà hébergées par Meta. Elle accuse également l’entreprise d’avoir exploité des images pour entraîner des modèles comme Emu et Muse Image. À ce stade, ce sont des allégations : aucun tribunal n’a établi que Meta avait effectivement enfreint la loi. L’entreprise conteste d’ailleurs le dossier, qu’elle juge sans fondement, et affirme n’avoir commercialisé aucun produit NameTag ni construit de base universelle de visages.

L’affaire est particulièrement sensible dans l’Illinois, dont la législation biométrique impose des règles strictes sur la collecte de données permettant d’identifier une personne. En Europe aussi, le RGPD accorde une protection renforcée aux données biométriques lorsqu’elles servent à identifier quelqu’un de manière unique.
L’enjeu dépasse donc les lunettes connectées : une photo publiée pour être regardée peut aussi devenir une matière première permettant à une machine d’apprendre à reconnaître un visage. Et c’est précisément cette seconde utilisation que la justice devra désormais examiner.

Source : https://www.wired.com/story/meta-sued-over-training-data-for-its-ai-and-face-recognition-systems/
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Le principal obstacle à une grande ville sur la Lune ne serait peut-être ni l’énergie, ni les fusées, mais une ressource beaucoup plus banale : l’eau.
En février, Elon Musk annonçait vouloir faire d’une « ville capable de croître d’elle-même » sur la Lune la nouvelle priorité de SpaceX, avec l’ambition d’avancer en moins de dix ans.

Deux astrophysiciens, Martin Elvis et Jonathan McDowell, ont donc essayé de déterminer quelle population notre satellite pourrait réellement supporter. Leur étude, publiée dans Frontiers in Space Technologies, se concentre sur l’eau gelée présente dans les cratères polaires qui restent constamment dans l’ombre.
Les chercheurs partent volontairement d’une hypothèse très favorable : un milliard de tonnes d’eau disponibles. C’est environ trente fois plus que les meilleures estimations actuelles. Sans recyclage, une ville d’un million d’habitants épuiserait cette réserve en seulement quelques années.

Même avec un système capable de recycler 98 % de l’eau, soit le niveau atteint à bord de la Station spatiale internationale, cette ville ne tiendrait qu’un peu plus d’un siècle. Avec les quantités de glace actuellement jugées plus plausibles, la durée serait évidemment beaucoup plus courte. Le problème vient de l’échelle. Une population permanente doit boire, se laver et surtout produire sa nourriture. Quelques pourcents de pertes deviennent alors considérables lorsqu’ils concernent des centaines de milliers de personnes pendant des décennies.

Cela ne signifie pas que toute installation lunaire soit impossible. Selon les auteurs, un village de mille habitants, voire une petite ville de dix mille personnes, pourrait fonctionner pendant plusieurs siècles avec un recyclage très efficace. Et nos mesures restent incomplètes : des réserves supplémentaires pourraient exister plus profondément dans le sol lunaire. Le calcul ne condamne donc pas la colonisation de la Lune. Il en réduit surtout l’échelle avec les technologies et les ressources connues aujourd’hui. Avant de construire une métropole lunaire capable de grandir seule, il faudra d’abord répondre à une question beaucoup plus terrestre : comment lui fournir durablement de l’eau ?

Source : https://www.frontiersin.org/journals/space-technologies/articles/10.3389/frspt.2026.1894104/full
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Face à certaines campagnes de propagande étrangère, les grands chatbots ont fait mieux qu’une simple recherche Google. Mais leur avantage dépend surtout de leur capacité à décider quelles sources méritent d’être crues.

NPR et NewsGuard ont testé cet été six assistants connectés à internet : ChatGPT, Gemini, Copilot, Meta AI, Grok et Claude. Ils leur ont soumis trente questions construites à partir de quinze fausses informations diffusées par des acteurs russes, chinois ou iraniens entre décembre 2025 et juillet 2026. La moitié des questions étaient neutres. Les autres contenaient volontairement une prémisse fausse. Sur cet échantillon, les chatbots ont correctement contesté ces récits environ trois fois sur quatre, et ont globalement mieux résisté que les premières pages des moteurs de recherche. Le résultat est intéressant parce que ces assistants utilisent eux-mêmes le web. Leur avantage ne viendrait donc pas seulement de l’accès à davantage d’informations, mais de leur capacité à confronter plusieurs sources et à signaler qu’une question repose sur une affirmation trompeuse.

Cela ne les rend pas pour autant fiables par défaut. NPR a constaté que les chatbots citaient aussi des médias contrôlés ou alignés sur des États, à des taux comparables aux moteurs de recherche. Et les résumés générés directement dans la recherche ont été plus irréguliers : Google AI Overview a généralement bien résisté, tandis que les résumés de Bing ont échoué dans la majorité des cas testés. Une étude publiée en juillet dans les Findings of ACL renforce cette prudence. Quinze modèles ont été confrontés à plus de six mille affirmations vérifiées par PolitiFact. Ajouter une recherche web n’améliorait les résultats que modérément. En revanche, fournir directement aux modèles une sélection de fact-checks fiables améliorait très fortement leurs performances.

Autre limite : l’environnement linguistique. Une étude publiée dans Nature a montré que des modèles commerciaux répondaient plus favorablement aux institutions politiques chinoises lorsqu’ils étaient interrogés en chinois plutôt qu’en anglais, et que des contenus contrôlés par l’État chinois apparaissaient dans des corpus d’entraînement. Le message est donc moins spectaculaire qu’un duel entre IA et Google : connecter une intelligence artificielle à internet ne suffit pas. Pour distinguer information et propagande, le vrai avantage commence lorsqu’elle sait aussi hiérarchiser la crédibilité de ce qu’elle trouve.

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