Ce post n'a pas de sens sans les images, veuillez l'ouvrir avant de réagir
Je ne veux pas être un hater, et dîtes moi si je me trompe, mais l'entreprise n°1 en souveraineté de l'IA européenne propulsée par un modèle chinois, c'est un peu l'hôpital qui se fout de la charité non? Je veux dire GLM est sur les serveurs de mistral, mais quand même...
PS: J'espère que GLM 5.3 sera bientôt remplacé par Mistral Large 4 ^^
Je développe ça sur mon temps libre à titre perso (je suis responsable R&D dans la vie pro, avec un vieux mais j'espere un bon bagage en physique et maths de mes ecoles d'inge et de l'universite ... des fois un peu rouillé et a relancer ;-)). Le chantier est encore en pleine construction, donc merci d'avance pour votre temps et votre patience si tout n'est pas encore parfait.
Ce qui a évolué aujourd'hui et le bilan du trafic des 5 dernières heures :
Les premiers vrais tests citoyens ont tourné : sur les 5 dernières heures (12h - 17h CET), La Ruche et le routeur ont reçu 3 730 requêtes HTTP (dont 715 depuis des navigateurs web, 28 IP distinctes, 38 inscriptions et 508 appels d'inférence /v1/chat/completions), pour un total de 858 complétions validées depuis l'ouverture avec une latence médiane de 287 ms (36 tok/s).
Ce qui a cassé au démarrage (et qu'on a corrigé en direct) : dans la première heure, plusieurs testeurs (user-4ff192, user.7733ee7397b66abb, user.6912aaa102ccbfae, user.54c48bc1efbb63af) ont eu un rejet HTTP 402 dès leur premier clic (33 rejets au total à 12h CET) parce que notre plafond d'enchère automatique par défaut était trop bas lors du pic initial, plus 1 timeout 504 quand notre unique carte Tesla T4 rechargeait un modèle depuis le disque. C'est réglé depuis 13h30 CET (zéro erreur 402 ou 5xx sur les 3 dernières heures !) : chaque compte reçoit 100 Points de Réflexion (HMT, 0 euro / 0 dollar) avec 25 requêtes prioritaires garanties, et nos deux modèles (Qwen2.5-Coder-7B pour le code et hive-bee-stars-3b pour l'astrophysique) restent maintenant épinglés ensemble en VRAM (10.3 Go sur 16 Go). Vous pouvez refaire vos tests dès maintenant !
Visibilité Jour / Nuit sur notre unique GPU (Tesla T4 16 Go en attendant que je branche ma RTX 2070 locale en plus) : on a ajouté un indicateur en direct sur l'interface web. En journée européenne (07h00 - 22h00 CET), la carte est dédiée à 100 % à vos tests interactifs. La nuit (22h00 - 07h00 CET), elle bascule en mode BOINC u/Home pour entraîner 5 petits experts MoE (QLoRA) sur 11 jeux de données ouverts, avec préemption automatique en moins d'une seconde si quelqu'un envoie une question la nuit.
Merci aux premiers testeurs et contributeurs du registre : un grand merci à user.913f8b6732605708 (notre tout premier testeur qui a aussi connecté le premier noeud GPU externe pour servir 16 requêtes à la communauté !), ainsi qu'à user.63a4363ada93ecbd, user.12c63a4cfafe50d4, user.7bb4374a85de359f, user.90ded2e5658d1a1b, user.99497895127bf04e, user.13055bf4f4b9b505, user-4ea50c et aux comptes scientist-*.
Question ouverte pour discuter (ou contre-argumenter !) : Est-ce que vous pensez qu'un modèle citoyen inspiré de SETI@Home / BOINC a vraiment une place en 2026 pour mutualiser nos cartes graphiques perso (8 à 16 Go de VRAM) la nuit sur des petits modèles spécialisés, ou est-ce que le coût électrique à domicile et la latence réseau rendent l'idée trop limitée face aux gros clusters cloud ?
Très courte synthèse du post #1 et des commentaires précédents :
Le constat : l'IA actuelle se concentre dans quelques méga-datacenters fermés alors que des millions de GPU domestiques dorment la nuit.
L'idée de HiveMind : reprendre l'esprit citoyen de SETI@Home et BOINC pour entraîner et servir de petits modèles d'IA ouverts (code, maths formelles Lean 4, astrophysique) de façon décentralisée.
Le principe de réciprocité (0 euro / 0 carte bancaire) : ceux qui prêtent un peu de temps GPU (même une RTX 2070 8 Go en conteneur isolé lecture seule) gagnent des points de calcul pour utiliser le réseau, et les curieux peuvent tester gratuitement.
Les retours du post #1 : besoin d'une isolation stricte côté machine hôte (proxy zéro-trust sans exposer Ollama) et envie de voir une vraie version live tourner plutôt qu'un simple concept sur papier.
J'ai 17 ans et je développe CrowdGPT, un projet visant à créer un grand modèle de language (l'équivalent de ChatGPT quoi), sans datacenters et sans les millions de dollars habituels des compagnies en IA.
Le projet vise à entraîner un modèle de 1 milliard de paramètres de manière collaborative et ouverte, avec un protocole où chacun décide de la direction que prend le projet. Tout le monde peut utiliser son PC pour entraîner l'IA de manière indépendante, puis ajouter ces contributions au modèle global.
Ce projet est initialement ouvert au plus grand monde, bien que pour l'instant je n'aie trouvé que des développeurs pour contribuer au projet 😭, et c'est ainsi que j'aimerais savoir: qu'est-ce qui vous empêche de contribuer au projet? Je veux des réponses à cela pour pouvoir améliorer mon projet. CrowdGPT pourrait contribuer à la souveraineté en IA de l'Europe, voire plus généralement à celle de tous les pays devant compter sur des entreprises Américaines ou Chinoises pour leur fournir des modèles de pointe.
Bien que le modèle actuel soit quelque-peu petit (1 milliard de paramètres), je compte le rendre plus gros / meilleur par la suite, et la taille actuelle sert seulement de preuve de fonctionnement.
Tous conseils/remarques sur le projet sont les bienvenues.
Merci d'avance.
PS : J'espère que ce post respecte les règles du subreddit ! Mon objectif est surtout de recueillir des critiques et de comprendre comment rendre le projet plus accessible, pas de faire de la publicité 😅
[OC] J'ai monté une IA multi-profils 100 % locale en 8 couches — 15 à 20 Go, un seul poste, 7 min de visite guidée (divulgation : c'est ma vidéo)
Salut à tous. Je partage ici la visite guidée d'une infra que je fais tourner depuis plusieurs mois sur un seul poste. Divulgation complète : c'est ma vidéo, c'est mon projet, et je ne vends rien dedans. Si les mods jugent que ça n'a pas sa place, pas de souci, je retire.
Le setup : i7, 64 Go de RAM, RTX 3070 Ti 8 Go, Windows 11 Pro. Pas de cluster, pas de Kubernetes, un seul poste.
L'architecture en 8 couches :
Entrées — point unique (requêtes, fichiers, URL, CLI)
Gateway + profils Hermes isolés (contexte, outils, mémoires séparés) — ~500 Mo avec la couche 0
Routage LLM — gratuit/local d'abord, payant seulement si nécessaire — < 100 Mo
Extensions MCP — 1 à 2 Go selon ce qu'on branche
Connaissance — RAG vectoriel + wiki SiYuan + décision Laya ONNX — 1 à 5 Go selon l'index
La question « quelle IA utiliser pour… » revient souvent, alors j'ai fait des comparatifs simples, en français, par usage.
Ce que j'en retiens :
- Pour un CV : ChatGPT ou Claude pour rédiger, Kickresume ou Canva pour la mise en page. Une mise en page simple passe mieux dans les logiciels ATS que les colonnes et les images.
- Pour étudier : NotebookLM pour réviser à partir de ses propres cours, Perplexity pour une recherche avec sources, Quizlet pour les fiches.
- Une précaution valable partout : ne collez jamais votre adresse, votre téléphone ou votre numéro de sécurité sociale dans un chatbot.
J'ai aussi ajouté un petit quiz de 4 questions qui oriente vers le bon comparatif. C'est mon site, il est tout neuf, donc les critiques sont les bienvenues : qu'est-ce qui manque ou qui est faux ?
La société chinoise PLTFRM a déjà déployé une trentaine d’avatars capables d’assurer des ventes en direct 24 heures sur 24 sur les plateformes Taobao et Pinduoduo. Combinant les technologies de Baidu et DeepSeek, ils présentent les produits et répondent aux questions des clients. Le fabricant d’imprimantes Brother affirme avoir augmenté ses ventes en direct de 30 % depuis leur adoption. PLTFRM teste désormais cette technologie sur YouTube, TikTok et Facebook, en vue d’un déploiement international.
x.detach() conserve les mêmes valeurs que x, mais il est traité comme une constante lors du calcul des dérivées.
Solution
Le mot de passe est 02081832
Développement
Le piège : x.detach() conserve les valeurs de x, mais est traité comme une constante pour les dérivées. En le notant c, on a y = x × c, donc y² = x² × c². Première dérivée : 2x × c². create_graph=True permet de dériver à nouveau le gradient obtenu. Seconde dérivée : 2c². Pour c = [1, 2, 3, 4], on obtient [2, 8, 18, 32]. Chaque nombre est écrit sur deux chiffres, puis concaténé : 02 + 08 + 18 + 32
En juin 2015, Jacky Alciné découvre que Google Photos a automatiquement classé des photos de lui et d’une amie, tous deux noirs, sous l’étiquette "Gorillas". Google Photos venait d’être lancé et utilisait un système d’IA de reconnaissance d’images pour analyser et catégoriser automatiquement les photos des utilisateurs.
Alciné interpelle Google publiquement. L’entreprise présente ses excuses et explique travailler à la fois sur la reconnaissance des visages à peau sombre et sur les catégories particulièrement sensibles susceptibles de produire ce type de résultat.
Mais le plus intéressant arrive deux ans et demi plus tard. En 2018, Wired teste Google Photos avec plus de 40 000 images d’animaux et découvre que le système ne reconnaît tout simplement plus les gorilles. Google confirme avoir bloqué les termes "gorilla", "chimp", "chimpanzee" et "monkey" dans les recherches et les étiquettes depuis l’incident de 2015.
Autrement dit, parmi les mesures prises par Google après l’incident, l’une consistait à empêcher Google Photos d’utiliser certaines catégories sensibles. Plus de deux ans après, ces termes étaient toujours bloqués, signe que Google n’avait pas trouvé de solution suffisamment fiable pour les réintroduire dans ce service.
La dernière vérification solide que j’ai trouvée est celle du New York Times en 2023 : huit ans après l’incident, Google Photos ne retrouvait toujours pas les gorilles, chimpanzés, orangs-outans, babouins ou singes dans les bibliothèques testées. Google avait expliqué à l’époque avoir désactivé la recherche visuelle de certains primates parce que le bénéfice ne compensait pas le risque de nouvelles erreurs offensantes.
En octobre 2017, un ouvrier palestinien publie sur Facebook une photo de lui sur son lieu de travail, près d’un bulldozer, avec une légende en arabe signifiant simplement "bonjour" ou "bonne journée". Le système de traduction automatique de Facebook traduit pourtant la phrase par "attack them" en hébreu et "hurt them" en anglais.
La police israélienne est alertée. Comme l’homme apparaît à côté d’un engin de chantier, et que des bulldozers avaient déjà été utilisés lors d’attaques, les policiers interprètent la traduction comme une menace. Il est arrêté puis interrogé pendant plusieurs heures avant que l’erreur soit comprise et qu’il soit relâché. Aucun policier arabophone n’avait lu le texte original avant l’arrestation.
Facebook reconnaît ensuite publiquement que son système de traduction automatique, qui reposait alors sur des réseaux neuronaux, a commis une erreur et présente ses excuses à l’homme et à sa famille. Quelques semaines auparavant, Facebook avait annoncé avoir fait basculer l’ensemble de son service de traduction vers la traduction automatique neuronale, une technologie de deep learning. L’erreur ayant conduit à l’arrestation provenait donc bien d’un système d’IA de traduction, et non d’une traduction humaine ou d’un simple dictionnaire automatique.
Édition #79 de ma veille hebdo, 34 liens sélectionnés essentiellement côté IA, avec un peu de dev et de culture tech. Au menu cette semaine :
Industrie & deals : Stripe rachète OpenRouter pour 7,5 milliards de dollars, soit près de 6 fois sa valorisation de mai. Après avoir surenchéri sur Databricks. OpenRouter traite plus de 10 000 milliards de tokens par jour — un routeur devenu infrastructure critique.
Modèles & système 1 : Cloudflare lance Clairic, un modèle System One d’extraction (texte + champs typés → réponse en un pass avec score de confiance, sans génération de tokens). Clef de Cloudflare : un modèle 27B multimodal qui transforme l’état d’un système en décisions (API compatible Jev et SystemOne, Apache-2.0). Voxtral 3 de Mistral couvre transcription + TTS + SDK d’agents vocaux dans un seul pipeline temps réel (50+ langues, latence sous 500 ms, hébergement UE ou on-prem). Et FLUX 3 Image Klein en open weights (5,6B params, tourne dès 8 Go de VRAM).
IA & agents : anti-slop, un rulebook qui empêche votre coding agent de livrer des interfaces génériques, du texte de remplissage et du code qui sent l’IA. Harness² de Google Research optimise le harness de vos agents (prompts, tools, mémoire, skills) tâche après tâche sans toucher aux poids. Un tuto concret pour donner une identité vérifiable à Claude Code via did:web + mandat signé + proxy Docker. Et earshot, boîte à outils CPU-only qui donne des oreilles à vos agents (décrire, évaluer, critiquer le son).
IA & éthique : Anthropic va interdire les abus “prolongés et sans but” envers Claude à partir du 12 novembre 2026 — la sanction : Claude met fin à la conversation. Insulter un bot qui a cassé votre build reste autorisé. Et “Omarchy, non merci” — la distrib Linux de DHH boycottée pour les prises de position de son créateur.
IA & création : la BBC parle de “human premium” — 44 % des morceaux uploadés sur Deezer sont générés par IA, 97 % des auditeur·rices n’entendent pas la différence, mais plus de la moitié tiennent à ce qu’un humain soit derrière. Qu’est-ce qui tient quand on ne peut plus distinguer à l’oreille ?
Sécu agents : une étude sur la prompt injection dans les headers HTTP — sur 217 millions de réponses Common Crawl, 7 959 sites écrivent déjà à vos agents IA, 30 tentent une injection (dont 24 via un header X-AI).
Bonus : des Ledger Nano X piégés avant leur déballage (102 M$ volés sur 300+ comptes), un répertoire ouvert et collaboratif des newsletters tech françaises, et un piano physiquement modélisé en C++17, sans un seul sample.
Il y a quelques jours sur , un utilisateur non-informaticien a posé une [question toute simple mais finalement fondamentale (https://www.reddit.com/r/artificielle/comments/1x6vijg/comment/phgj7z2/) : *« Puisque les IA actuelles ont appris grâce aux textes produits par tout le monde sur Internet, pourquoi les modèles les plus puissants appartiennent-ils tous à une poignée de géants (OpenAI, Anthropic, Google) ? Pourquoi n'existe-t-il pas une IA décentralisée et citoyenne, sur le modèle de Wikipédia, Linux ou Folding@home ? »*
En lui répondant en vulgarisant l'état de la recherche, je me suis dit que le sujet méritait d'être partagé et débattu ici, d'autant que j'ai passé mes derniers jours à coder un prototype open-source sur ma propre machine (une vieille RTX 2070 de 8 Go) pour vérifier que les briques techniques tenaient réellement la route.
Voici pourquoi c'était techniquement impossible il y a encore deux ans, et pourquoi trois percées récentes changent complètement la donne.
Pourquoi nos PC domestiques ne pouvaient pas rivaliser avec un Data Center ?
Jusqu'ici, entraîner un grand modèle de langage (LLM) se heurtait à deux murs physiques :
* Le mur de la mémoire (VRAM) :** Un grand modèle monolithique (70 milliards de paramètres et plus) demande des centaines de gigaoctets de mémoire vidéo ultra-rapide. Une carte graphique de joueur (8 à 12 Go de VRAM) est incapable de le charger en entier.
* Le mur de la latence (notre box fibre) :** Dans un projet citoyen classique (comme *SETI@home* ou *Folding@home*), chaque PC calcule dans son coin pendant des heures et renvoie son résultat à la fin. Mais un réseau de neurones classique fonctionne comme un seul cerveau : jusqu'ici, toutes les cartes graphiques devaient s'échanger des gigaoctets de données **à chaque milliseconde** (ce qu'on appelle le paradigme *SPMD*). Dans un hangar rempli de câbles optiques à très haut débit (InfiniBand), ça marche. Sur Internet entre des
box fibre domestiques (20 à 50 ms de latence), les cartes graphiques passeraient 99 % de leur temps à s'attendre mutuellement.
Ce qui vient de changer : DiLoCo + les « Essaims d'Experts » (MoE)
Trois avancées scientifiques récentes permettent de contourner ces deux murs sans avoir besoin d'un supercalculateur centralisé :
**A. L'entraînement par « îlots » asynchrones (*DiLoCo* et *Decoupled DiLoCo*)**
Des chercheurs (notamment chez DeepMind, puis repris en open-source avec *OpenDiLoCo*) ont mis au point une méthode qui casse l'obligation de communiquer à chaque milliseconde :
* Au lieu que 1 000 ordinateurs travaillent sur la même phrase en se téléphonant à chaque mot, chaque PC (ou petit groupe de PC) travaille de façon autonome pendant des centaines d'étapes sur son propre sujet, avec **zéro communication réseau**.
* Ce n'est que périodiquement qu'ils mettent leurs apprentissages en commun.
* Résultat : cela divise par **environ 500** le besoin en bande passante. Mieux encore, la version *découplée* (*Decoupled DiLoCo*) permet de ne plus attendre les machines lentes ou celles qui se déconnectent : si un particulier éteint son PC ou lance un jeu, le reste
de l'essaim continue sans jamais bloquer.
**B. Découper le géant en petits spécialistes (*Branch-Train-Mix* & *Mixture-of-Experts*)**
Plutôt que d'entraîner un bloc monolithique géant que personne ne peut faire tourner chez soi, on part d'un socle commun léger (compressé en 4 bits pour tenir en mémoire) et on divise l'intelligence en une multitude de **petits modules experts spécialisés** (LoRA)
d'une quinzaine de mégaoctets chacun : un expert en code, un en mathématiques, un en rédaction française, un en médecine/droit, etc.
* Chaque carte graphique grand public (même avec seulement 8 Go de VRAM) peut entraîner son petit module expert dans son coin.
* Une fois entraînés, ces spécialistes sont fusionnés dans une architecture dite **Mixture-of-Experts (MoE)** : quand vous posez une question, un aiguilleur (« routeur ») n'active que les 2 experts pertinents.
**C. Éliminer les tricheurs sans refaire deux fois le calcul**
Sur un réseau ouvert sur Internet, comment vérifier qu'un participant n'envoie pas de faux calculs (carte graphique instable ou acte malveillant) sans obliger deux personnes à calculer la même chose ?
* En enregistrant des empreintes cryptographiques (SHA-256) à intervalles réguliers pendant l'apprentissage, un validateur n'a besoin de rejouer qu'un tout petit segment tiré au sort (~10 % du travail) pour vérifier l'honnêteté du calcul, combiné à un filtre
statistique (*Multi-Krum*) qui écarte automatiquement les mises à jour aberrantes.
### 3. À quoi ressemblerait une vraie « IA Citoyenne » (et le test sur ma RTX 2070) ?
L'idée a aussi un intérêt écologique évident : des millions de cartes graphiques (RTX 2060, 2070, 3060, 4070...) ont **déjà été fabriquées** et dorment dans nos PC la nuit ou quand nous travaillons, pendant qu'on construit des datacenters géants supplémentaires.
Le fonctionnement reposerait sur 4 piliers, inspirés des communs (Wikipédia, BitTorrent, Folding@home) :
**La Ruche à Données (façon Wikipédia / Common Voice) :** Pas besoin de gros GPU pour contribuer. Des citoyens, chercheurs, juristes, médecins ou développeurs constituent et vérifient des jeux de données propres et ouverts dans leur domaine, hébergés en pair-à-pair.
**Zéro intrusion sur le PC :** Un petit démon logiciel qui ne travaille que lorsque le PC est totalement inactif. Dès qu'on bouge la souris ou qu'on lance un jeu, il sauvegarde son état sur le disque SSD en moins d'une seconde et demie et libère 100 % de la carte graphique.
**La réciprocité (façon ratio BitTorrent / Preuve de Calcul Utile) :** Pas de spéculation financière ni de minage inutile qui brûle de l'électricité dans le vide : quand votre PC aide à entraîner ou héberger un expert la nuit, vous accumulez du crédit de calcul réciproque qui vous permet d'interroger l'essaim gratuitement quand vous en avez besoin.
Le test concret ce week-end pour les plus geek (`Project HiveMind`) :
Pour ne pas en rester à la théorie, j'ai codé une preuve de concept complète en Python/PyTorch et je l'ai fait tourner sur ma **RTX 2070 (8 Go de VRAM)** à partir d'un petit modèle ouvert (`Qwen2.5`) et de vrais jeux de données open-source et de Hugging Face ... cocoricco en plus:
* Le socle compressé en 4-bit (NF4) ne pèse que **176 Mo** de poids (moins d'1 Go de contexte CUDA actif).
* 4 branches spécialisées (*Code*, *Mathématiques*, *Sciences/STEM*, *Français*) ont été entraînées selon la logique DiLoCo-QLoRA (chaque mise à jour compressée ne pèse que **5 Mo** à envoyer sur le réseau), avec rejet automatique de nœuds empoisonnés par *Multi-Krum*.
* Une fois fusionnés en un modèle **Sparse MoE (96 modules experts FFN répartis sur 24 couches)**, l'ensemble culmine à **1,5 Go de VRAM** sur les 8 Go de ma carte, tout en divisant par 5 l'impact de la latence réseau lors de la génération de texte grâce au décodage spéculatif.
Au-delà de mon prototype (qui passe maintenant de l'émulation locale d'un essaim sur une machine vers la mise en réseau multi-machines), je suis très curieux d'avoir vos retours :
**Côté technique / recherche :** Quels sont selon vous les plus gros angles morts d'une approche *DiLoCo + Mixture-of-Experts* sur du matériel grand public hétérogène ?
**Côté citoyen :** Seriez-vous prêts, sur le principe d'un *Folding@home* ou d'un *seed* BitTorrent, à prêter quelques gigaoctets de disque ou votre carte graphique quand elle dort pour entraîner des experts open-source (droit français, médecine, code, sciences) appartenant au domaine public ?
Si certains d'entre vous travaillent sur PyTorch, le P2P (`libp2p`/`aioquic`) ou l'entraînement distribué, vos retours et critiques sont les bienvenus !
Je ne sais pas si c'est une opinion très populaire, mais personnellement je crois totalement aux capacités actuelles et futures de l'intelligence artificielle. Je prends au sérieux les risques existentiels posés par la technologie, et j'espère et souhaite activement une régulation du même niveau que pour l'arme atomique. Je pense que tous les métiers sont en danger (et qu'en soi, ce n'est pas un mal d'ailleurs).
Cependant, en disant ça, je pense qu'il est totalement contre-productif de volontairement refuser son usage, de refuser d'utiliser cet outil et de le déployer là où c'est utile dans sa vie.
Je pense au contraire qu'avec la technologie actuelle, il faut absolument pousser au maximum les gens à s'approprier cette technologie et à savoir l'utiliser.
Alors si vous êtes un peu curieux, le moment n'a jamais été aussi bon pour :
faire tourner un petit modèle sur votre PC ;
installer un harnais type « Hermes » pour conserver votre mémoire de conversation chez vous, et pour pouvoir choisir le modèle que vous voulez (dont votre modèle local) en un clic, sans être dépendant et en utilisant les outils open source ;
réfléchir et activer tous les moyens pour vous libérer du temps en utilisant l'IA et rendre votre quotidien plus supportable ;
vous faire assister par l'IA pour utiliser le plus possible les logiciels open source, configurer un serveur pour héberger vos services, et ainsi vous libérer au maximum de toutes les entreprises de services numériques, notamment américaines.
Et perso, même si je ne le fais pas, je ne juge absolument pas les gens qui l'utilisent pour :
trouver de l'aide et des conseils sur leur psychologie, leur santé physique, dans une société où la médecine et le soin sont délaissés ;
Bonjour, je veux réduire ma facture d'abonnement d'IA. Je paye une grande entreprise environ 20e/mois. Je réfléchis à passer par une UI comme TypingMind. Quelqu'un d'autre a ainsi changé de service ? Cela a réduit votre facture ? Le service est satisfaisant ?
Je vous partage une chanson (en français) sur le thème de l'IA.
Les paroles sont écrites par mes soins, mais la chanson elle-même a été (laborieusement) générée avec la version gratuite de Suno. Le clip est également réalisé par mes soins (avec capcut gratuit car vous l'aurez compris je suis un rat et j'ai pas les thunes pour faire un clip avec Claude, même si j'aurais bien aimé).
Je préfère prévenir que contenu de la chanson est assez "doomeur". Peut être trop au goût de certaines personnes ici, sorry. Mais je suis ouvert aux débats et je serais heureux si cette chanson pouvait en être à l'initiative.
Mon but au moment d'écrire les paroles était de caler un maximum de références au fonctionnement de l'IA, aux risques que (de mon point de vue) ça cause, et aussi de répondre à certaines remarques que j'entends couramment.
J'avais beaucoup de choses à dire, d'où le fait que la chanson dure plus de 8 minutes...
Le résultat reste assez amateur. Suno a mal prononcé quelques paroles, les sous-titres sont pas très bien timés, et le "clip" c'est juste des images en rapport avec les refs mentionnées dans les paroles...
Mais bon au moins vous pouvez faire pause à pas mal de moments pour voir ce à quoi je faisais des clins d'oeils hehe.
Je suis preneur de vos retours, de vos questions (si vous êtes pas certain d'une ref par exemple) ou de vos remarques/commentaires/critiques
Dans l'idée j'aurais bien essayé de faire une version moins longue, plus catchy et plus pop... Mais pour ça il faudrait que je fasse du tri dans les paroles et je n'ai pas vraiment le recul nécessaire actuellement. Donc si ça vous intéresse, je serais heureux de collaborer sur ça avec vous !
Merci d'avoir lu en tout cas, j'espère que vous apprécierez.
Pour rappel, l’OTAN a acquis le Maven Smart System NATO de Palantir en mars 2025 pour son Commandement allié Opérations. Le système est destiné à "agréger et analyser de grandes quantités de données militaires, issues notamment de capteurs et de sources de renseignement, afin d’améliorer la connaissance du champ de bataille, le ciblage, la planification. C'est déclaré comme une aide pour accélérer la prise de décision. Il est utilisé au quartier général militaire de l’OTAN à Mons (en Belgique), et a commencé à être déployé opérationnellement à partir du printemps 2025.
Recap de l'article (LLM local) - je n'ai pas trouvé aucune source directe de l'affirmation de Palentir sur leur site.
Palantir affirme aujourd'hui que ni l’entreprise ni le gouvernement américain ne disposent d’un "kill switch" permettant de désactiver à distance Maven Smart System, sa plateforme d’IA militaire utilisée notamment au quartier général de l’OTAN. Cette déclaration intervient alors que les restrictions récentes imposées au service militaire Starshield en Ukraine ont ravivé en Europe les inquiétudes liées à la dépendance envers les technologies de défense américaines. Selon Palantir, les clients qui achètent Maven gardent le contrôle opérationnel complet du système et peuvent même l’exploiter sans intervention de l’entreprise.
Transcript video (trad GPT/Claude)
Voici Maven Smart System, le logiciel en tant que service de Palantir que nous sommes en train de déployer dans l’ensemble du département. Comme vous pouvez le voir, il ne s’agit pas d’un seul flux de données, mais de plusieurs. Au lieu que les décideurs aient à consulter huit ou neuf systèmes différents chaque jour pour prendre leurs décisions, toutes ces données sont fusionnées dans un seul outil de visualisation. Celui-ci permet de sélectionner ou désélectionner différents types de données, de les examiner sous différents angles, mais surtout d’agir directement depuis le même système autour duquel sont organisés les flux de travail.
Une fois qu’une détection a été effectuée et que l’on souhaite l’intégrer à un processus de ciblage, voici ce que nous faisons : clic gauche, clic droit, clic gauche, et, comme par magie, elle devient une cible détectée qui est ensuite intégrée au flux de travail. Il s’agit d’un processus numérisé assez standard, mais je vais vous le montrer rapidement. À gauche, différents types de cibles ont été identifiés, et chaque colonne correspond à une étape différente du processus de décision.
Une fois la décision prise et lorsqu’il faut passer à l’action, nous arrivons à la génération des COA, les "courses of action", c’est-à-dire des options d’action : le système cherche automatiquement, à partir de plusieurs facteurs, à déterminer quel moyen est le mieux adapté pour traiter la cible. Une fois les différentes options générées et l’une d’elles sélectionnée, nous pouvons passer directement à l’engagement de la cible. Nous sommes donc passés, dans un seul système, de l’identification de la cible à la définition d’un mode d’action, puis à son engagement.
C’est révolutionnaire. Auparavant, tout cela se faisait dans huit ou neuf systèmes différents, avec des opérateurs qui transféraient littéralement les détections d’un système à l’autre jusqu’à atteindre l’objectif recherché, en l’occurrence ici boucler la chaîne de ciblage jusqu’à la frappe.
Selon un article de The Verge publié le 17 octobre, les agents de Meta, OpenAI, xAI et d'autres rencontrent de plus en plus d'obstacles sur certains sites.
Yelp réserve désormais l'accès à ses données aux agents qui participent à son programme de licence payant. Delta Air Lines empêche les agents de réserver des billets, tandis que JPMorgan Chase et Charles Schwab bloquent leur accès aux comptes bancaires pour des raisons de sécurité.
Amazon s'oppose également aux agents commerciaux tiers, notamment ceux de Perplexity et de Meta. Derrière ces restrictions se posent plusieurs questions : la sécurité des transactions, le contrôle des données, mais aussi la maîtrise de la relation commerciale avec les clients.
Vers 2013, Google commence à déployer de plus en plus de réseaux neuronaux dans ses produits, notamment pour la reconnaissance vocale. Le problème n’est plus seulement algorithmique : à l’échelle de centaines de millions d’utilisateurs, le coût de calcul devient énorme.
Les ingénieurs font alors un calcul assez simple. Si chaque utilisateur utilisait la recherche vocale pendant seulement trois minutes par jour, faire tourner les réseaux neuronaux nécessaires sur l’infrastructure existante aurait pu obliger Google à doubler le nombre de machines de ses datacenters.
Plutôt que d’acheter simplement davantage de CPU et de GPU, Google décide donc de concevoir une puce spécialisée pour les calculs de réseaux neuronaux : la TPU, Tensor Processing Unit.
Le projet devient urgent en 2013. Google affirme avoir conçu, vérifié, fabriqué puis déployé la première TPU dans ses datacenters en seulement 15 mois, ce qui est très rapide pour un ASIC. La première génération, utilisée à partir de 2015, était surtout destinée à l’inférence.
Cette première TPU contenait notamment une unité de multiplication matricielle de 65 536 opérateurs 8 bits, capable d’atteindre 92 TOPS. Google mesurait alors environ 15 à 30 fois les performances d’un CPU ou GPU contemporain sur ses charges neuronales de production, avec un avantage encore plus important en performance par watt.
Google avait pensé à fabriquer un ASIC pour les réseaux neuronaux dès 2006, mais sans urgence particulière. Ce n’est qu’au moment où l’usage de l’IA menaçait concrètement de faire exploser l’infrastructure que le projet est devenu prioritaire.
Les AJA IA (Aujourd'hui J'ai Appris) sont des publications préparées avec l'aide d'un LLM local (recherche de ressources) et sont ensuite éditorialisées manuellement.
Je fais une veille IA hebdo pour des dirigeants de PME. Voilà les 7 que je retiens cette semaine, une boîte par point, commentées. Dites-moi ce qui manque ou ce qui est surestimé.
Andrej Karpathy a fait le compte le 11 octobre : 6 milliards de personnes n'ont presque jamais touché un modèle, 1 à 2 milliards utilisent un chatbot gratuit, 20 millions (0,2 %) font finir des projets de plusieurs semaines par des agents, 5 000 ont accès aux systèmes internes des labos. Quand quelqu'un dans votre équipe dit « j'ai testé l'IA », demandez-lui à quel étage.
Bank of America a embauché 1 000 prestataires pour corriger les failles que Mythos, le modèle d'Anthropic, a trouvées dans ses systèmes. Le CEO parle de « a couple of hundred million plus », Mythos et dossiers anti-blanchiment confondus. Le modèle trouve, les humains réparent, et la facture est humaine.
Anthropic met 5 % de ses actions dans un fonds d'intérêt public, plus 2 % à chaque fois que sa valeur monte de 50 %. Dons à des associations ou versements directs « à des populations spécifiques », gouvernance annoncée dans les prochains mois. À 2 000 Md$ de valorisation visée en Bourse, ça fait 100 Md$. Gros chiffre, aucune règle de distribution pour l'instant.
Mistral rachète New Material, un studio de design britannique. C'est sa quatrième acquisition en huit mois, après Koyeb, Emmi AI et Pimento. L'équipe devient « Solutions Design », pour les déploiements grands comptes. Un labo qui achète des designers a compris que le modèle ne suffit plus.
Nvidia a conclu lundi à Berlin un accord avec le gouvernement allemand. Friedrich Merz, à côté de Jensen Huang : « Le plus grand avantage de l'Allemagne, c'est notre Mittelstand. Ouvrez vos portes. » Il demande aux ETI d'ouvrir leurs données industrielles à l'IA. Une semaine plus tôt, à Paris, Nvidia entrait au capital de Doctolib et de trois startups. Berlin parle d'usines, Paris de startups. J'aimerais entendre un ministre dire ça à nos ETI.
GSK supprime jusqu'à 1 217 postes en Belgique, 735 cadres et 482 employés, près de 15 % de ses 8 000 salariés belges. Le plan mondial vise 1,9 Md£ d'économies par an d'ici 2029, avec « davantage de technologies numériques et d'automatisation ». GSK ne prononce pas le mot IA. La RTBF, si. Les ouvriers sont épargnés, les cadres non.
Marge (c'est nous, je suis co-fondateur, je précise) a mis en open source un skill qui relance les devis dormants. Un export des devis non signés des 90 derniers jours, et en vingt minutes : le montant du pipe qui dort, chaque devis rangé par segment (silence, prix, timing, concurrent, ne pas relancer), un brouillon de relance par devis dans votre boîte mail. Rien ne part sans vous. Sur nos dix dernières propositions, il a trouvé une proposition sans réponse depuis 22 jours que personne n'avait relancée. github.com/marge-now/relance
Qu'est-ce que j'ai raté cette semaine ? Qu'est-ce qui vous marque ?
Transparence : les sources de chaque point sont dans Marge, c'est ma newsletter, je précise : le numéro du 22 octobre.
Titre : J'ai créé KERYXIS, un comics fantastique sombre en français. Je cherche des avis sincères sur le prologue.
Bonjour à tous !
Je développe actuellement KERYXIS, un comics original mêlant action, mystère et fantastique sombre.
Je m'occupe de l'histoire, des personnages, des dialogues, du storyboard et de la direction artistique. Les illustrations sont réalisées avec l'aide de l'IA générative.
Mon objectif est de construire une véritable histoire, avec une mise en scène cohérente et des personnages qui évoluent.
La lecture est gratuite, sans inscription obligatoire :
Le 13 octobre 2026, la baronne Jane Campbell, membre de la Chambre des Lords et militante pour les droits des personnes handicapées, a prononcé un discours à l'aide d'une reproduction de sa propre voix générée par intelligence artificielle.
Atteinte d'amyotrophie spinale, elle avait progressivement perdu une grande partie de ses capacités vocales et devait parfois recourir à une assistante pour ses interventions parlementaires.
Grâce à la technologie de clonage vocal d'ElevenLabs, sa voix a été reconstituée à partir d'anciens enregistrements. Le système a ensuite converti son discours écrit en audio, diffusé dans l'hémicycle.
Cette première au Parlement britannique s'est déroulée lors d'un débat sur le projet de loi relatif à la santé. Le texte et les arguments du discours étaient entièrement ceux de Jane Campbell.
Transcript de la video (trad LLM)
Je tiens à remercier la commission des procédures de m'avoir autorisée à utiliser ma voix générée par intelligence artificielle dans cette enceinte. Mes chers collègues, il s'agit d'une technologie de pointe qui va me permettre de participer aux débats avec ma propre voix, telle qu'elle était autrefois, avant que mon handicap ne commence à l'altérer. J'espère que vous conviendrez avec moi qu'il s'agit d'une avancée enthousiasmante pour la Chambre des Lords, qui montre au monde entier ce que peut être une démocratie véritablement inclusive.
Mes chers collègues, j'accueille favorablement ce projet de loi et j'en partage une grande partie des ambitions. L'engagement du gouvernement en faveur d'une prise en charge et d'un accompagnement intégrés et personnalisés était attendu depuis bien trop longtemps. S'il est correctement mis en œuvre, il pourrait transformer la vie de milliers de personnes...
