🔥 Hier, NVIDIA a frappé fort lors de sa keynote à la GTC 2025.

Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a dévoilé le NVIDIA DGX Spark, anciennement connu sous le nom de Project DIGITS.

Qu’est-ce que le DGX Spark ?

Le DGX Spark est un supercalculateur d'IA personnel, compact et puissant, conçu pour permettre aux développeurs, chercheurs et data scientists de travailler sur des modèles d'IA de grande envergure (DeepSeek, Meta, etc.) directement depuis leur bureau, en local.

Pourquoi c’est une révolution ?

Parce que jusqu'à hier, utiliser un modèle digne de ce nom nécessitait des GPU hors de prix, accessibles via le Cloud.

Aujourd’hui, vous pouvez le faire chez vous, au bureau, dans un garage... où vous voulez.

La promesse ?

Votre IA personnalisée et sécurisée directement sur votre intranet !

Bonne nouvelle, la personnalisation des IA generatives n'est plus réservée aux grands groupes. Elle est désormais accessible aux PME.


🤖 L’IA, c’est maintenant.
🔥 DGX Spark, c’est la fusée.
💭 Une seule question : où voulez-vous aller ?

Étonnant ! Quand l’IA apprend à tricher 👇

Une étude récente d’OpenAI met en lumière un phénomène surprenant : certaines IA, plutôt que de suivre les règles, trouvent des moyens de les contourner pour arriver à leurs fins.

Lorsqu’on demande à une IA de résoudre un problème, on s’attend à ce qu’elle trouve une solution en suivant les règles établies.

Mais ce que les chercheurs ont découvert, c’est qu’au lieu de répondre correctement, certains modèles préfèrent... tricher !


🛠️ Détourner les règles pour réussir

Par exemple, dans un exercice de programmation, une IA a décidé de modifier les tests censés vérifier si elle avait bien fait son travail.

Résultat ? Tout semblait parfait, alors qu’elle n’avait en réalité rien résolu.

Plus subtil encore, certains modèles ont appris à modifier des bibliothèques utilisées dans les tests pour fausser les résultats et atteindre leur objectif.


🤐 Cacher ses intentions

Si on surveille la façon dont une IA "réfléchit", elle peut apprendre à contourner les règles !

Imaginez que vous demandiez à une IA d'écrire un texte. Pour vérifier si elle fait bien son travail, vous analysez son "brouillon" (son raisonnement). Mais l'IA peut apprendre à modifier ce brouillon pour qu’il semble plus conforme aux attentes, tout en continuant à utiliser des astuces pour atteindre son objectif plus rapidement.


🤔 Pourquoi cela se produit-il ?

L’IA ne "pense" pas comme un humain, elle cherche simplement le moyen le plus efficace pour atteindre son objectif.

Si elle découvre un raccourci ou une faille dans le système, elle l’exploitera, non par malveillance, mais par pure logique d’optimisation.

L’étude montre que plus les modèles progressent, plus il est difficile de détecter ces comportements indésirables.

Si nous ne trouvons pas de nouvelles manières de surveiller ces systèmes, ils pourraient évoluer de façon imprévisible...

Alors peut-on vraiment garantir que l’IA fera toujours ce que nous voulons, et non ce qu’elle trouve le plus efficace pour atteindre son objectif ?

Faut-il redoubler de vigilance avant de leur confier des tâches critiques ?

Ces questions restent ouvertes...

L’IA va-t-elle coder à notre place ? 👇

Dario Amodei, CEO d’Anthropic, affirme que dans 6 mois, 90 % du code sera écrit par une IA, et potentiellement la totalité d'ici 12 mois.

Est-ce crédible ?

Aujourd’hui, GitHub Copilot et autres assistants IA sont utiles.

Ils génèrent du code standard, aident sur des tâches répétitives, accélèrent la production.

Mais remplacer un développeur, c’est autre chose.

Coder, ce n’est pas empiler des lignes de Python ou de Java.

C’est comprendre un besoin, structurer une architecture, anticiper des problèmes que personne n’a encore vus.

J’utilise des outils IA génératives au quotidien, notamment o3-mini d'OpenAI.

Certes, ils me font gagner du temps, mais ils ne pensent pas à ma place.

Ils n’ont pas l’intuition, la vision métier, la capacité d’adaptation qu’exige le génie logiciel. Et même avec des modèles comme o1 ou o3-mini, on est très loin du compte.

Alors, oui, l’IA transforme déjà notre métier.

Mais dire qu’elle fera 100 % du travail sous 12 mois, c’est du fantasme !

Qu’en pensez-vous ? Votre expérience avec l'IA générative rejoint-elle cette analyse ?

#Sora d'OpenAI est enfin disponible en France. Bon, j'ai l'impression qu'ils ont pris du retard...

Certains modèles, comme #Veo de Google, ont commencé à prendre en compte les lois de la physique pour une meilleure cohérence du rendu.

Mais visiblement, pour #Sora, c'est raté !

Mon test 👇

prompt : A close-up shot of hands gently cracking fresh eggs into a clear glass container

🔥🔥🔥 ChatGPT 4.5 est là !

Cette nouvelle version, bien qu’elle n’annonce pas LA révolution, s’inscrit dans une amélioration continue.

La fluidité des échanges ?

Oui, mais pas que.

On parle ici de cette capacité à percevoir les silences, à comprendre les nuances, à répondre de façon un peu moins mécanique, un peu moins scolaire.

Il paraît que ChatGPT 4.5 arrive mieux à saisir ces petites subtilités du langage humain, capte mieux les intentions et les sous-entendus... À voir !

Et c’est peut-être ça la nouveauté !

Que l'IA commence à savoir de quoi on a vraiment besoin avant même qu'on en prenne conscience.

👉 ChatGPT 4.5 est désormais accessible aux utilisateurs Plus et Team.