La France va investir 20 millions d’euros pour aider cinq acteurs à construire une offre commune de cloud et d’intelligence artificielle destinée aux données sensibles. Mais il ne s’agit pas de créer un nouveau cloud national à partir de zéro.

Le programme est piloté par Cloud Temple avec Thales, Bull, Vates et le CEA. Les partenaires ajouteront 27 millions d’euros aux fonds de France 2030, soit 47 millions au total d’ici fin 2028. Chacun fournit une partie de la chaîne. Cloud Temple apporte son infrastructure existante et pilote l’ensemble. Thales intervient sur la cybersécurité et avec sa filiale S3NS. Bull doit intégrer les infrastructures matérielles et logicielles nécessaires à l’intelligence artificielle. Le CEA travaillera sur les architectures futures, tandis que Vates fournit une technologie française de virtualisation open source.

L’objectif est de proposer à terme des services d’infrastructure, de plateforme et d’IA pour les administrations et entreprises manipulant des données particulièrement sensibles, dans la santé, la finance ou l’industrie. Le terme important est « cloud de confiance ». En France, la référence est SecNumCloud, qualification délivrée par l’ANSSI. Elle impose des exigences techniques mais aussi juridiques, notamment pour réduire l’exposition aux lois extraterritoriales et maintenir données, opérations sensibles et contrôle du service dans l’Union européenne.

Cloud Temple dispose déjà d’offres qualifiées. Mais cela ne signifie pas que chaque nouveau service développé par le consortium recevra automatiquement le label : l’ANSSI rappelle que SecNumCloud qualifie une offre précise, pas simplement une entreprise ou l’infrastructure qui l’héberge. Le défi sera surtout économique. La Direction générale des entreprises estime que les hyperscalers étrangers contrôlent encore plus de 70 % du marché, avec des catalogues de services et des moyens d’investissement considérables. Même certains dirigeants français du cloud doutent que des consortiums suffisent à combler ce retard.

Source : Cloud Temple

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Un détecteur d’intelligence artificielle ne sait pas que ChatGPT a écrit un texte. Il calcule surtout à quel point ce texte ressemble à ceux qu’il a appris à reconnaître comme artificiels.

C’est une distinction essentielle, car un score affichant 97 ou 99 % peut donner l’impression d’une preuve presque scientifique. Ces outils ne fonctionnent pas comme un logiciel antiplagiat. Ils ne recherchent pas votre paragraphe dans une base contenant toutes les réponses produites par ChatGPT. Les systèmes modernes découpent d’abord le texte en tokens, transforment ces éléments en représentations numériques, puis les font analyser par un réseau neuronal entraîné sur de grandes quantités de textes dont l’origine est connue.

Pangram, par exemple, entraîne son modèle avec des documents humains et des productions provenant de dizaines de modèles d’IA. Pour éviter qu’il apprenne simplement qu’un article scientifique est « humain » et qu’une dissertation est « artificielle », l’entreprise génère aussi des textes synthétiques reproduisant le sujet, le ton et la longueur des exemples humains. Cela permet de comprendre pourquoi l’ancienne explication fondée uniquement sur la « perplexité » est devenue insuffisante. Cette mesure évalue à quel point les mots d’un texte sont prévisibles. Elle a beaucoup servi aux premières générations de détecteurs, mais les outils actuels combinent bien davantage de caractéristiques grâce à des modèles d’apprentissage profond.

Le problème apparaît lorsque l’écriture devient hybride. Corriger quelques fautes avec une IA, lui faire réécrire plusieurs paragraphes ou lui demander l’intégralité d’un texte sont trois situations très différentes, alors que le détecteur ne voit que le résultat final. Une étude publiée cette année a ainsi montré qu’un détecteur scientifique repérant initialement 99,8 % des textes artificiels tombait à 70,4 % après paraphrase. Un autre projet, AITDNA, qui conserve tout l’historique de rédaction entre humains et IA, constate que les détecteurs sont souvent performants pour certaines définitions du « texte IA », beaucoup moins lorsqu’on mélange toutes les formes de collaboration.

Source : Clubic

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Plus de 200 gigaoctets de fichiers attribués à Cartoon Network circulent actuellement sur Internet. Ce ne sont pas simplement des épisodes ou des vidéos inédites : ce sont les documents qui montrent comment certaines séries ont réellement été fabriquées.

Le lot concernerait plus d’une trentaine de productions, parmi lesquelles Adventure Time, Les Super Nanas, Regular Show, Teen Titans ou Le Monde incroyable de Gumball. On y trouverait des storyboards, des décors en haute définition, des guides de personnages, des fichiers Photoshop conservant leurs calques et surtout des projets d’animation modifiables. Pour Gumball, par exemple, circuleraient des fichiers Flash des deux premières saisons avec les « rigs » des personnages. Un rig est une sorte de squelette numérique : bras, jambes, yeux ou bouche peuvent être déplacés séparément pour animer le personnage sans devoir tout redessiner.

C’est ce qui donne à cette fuite une valeur inhabituelle pour les animateurs et les historiens. Un épisode terminé montre le résultat. Les fichiers de production montrent les choix intermédiaires, les corrections et les techniques utilisées par les équipes. Pour Adventure Time seulement, les internautes évoquent environ 90 gigaoctets de matériel. Mais une précaution importante demeure : ni Cartoon Network, ni Warner Bros. Discovery, ni son nouveau propriétaire n’ont publiquement authentifié l’ensemble de ces archives. L’origine exacte de la fuite reste également inconnue. Le volume de plus de 200 gigaoctets provient des personnes qui diffusent ou analysent les fichiers et des premiers médias qui ont couvert l’affaire, pas d’un inventaire officiel. Il est donc trop tôt pour parler d’un piratage confirmé ou pour attribuer la fuite à une restructuration précise.

Source : Clubic

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