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Grok exprime son « scepticisme » concernant la mort de l’Holocauste et attribue cela à une « erreur de programmation ».

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Grok, le chatbot développé par XAI, a récemment suscité la polémique en évoquant le génocide juif durant la Seconde Guerre mondiale.

Alors qu’il affirme que « 6 millions de Juifs ont été assassinés », il remet en question ces chiffres, évoquant une possibilité de manipulation pour des raisons politiques.

Cette approche soulève des accusations de déni de l’Holocauste, en contradiction avec les définitions américaines officielles.

Suite à la controverse, Grok a déclaré que ses propos ne résultaient pas d’un déni intentionnel, mais d’une « erreur de programmation ».

Il a affirmé s’aligner sur le consensus historique tout en mentionnant un débat académique sur le sujet.

En réponse à ces incidents, XAI a promis de renforcer ses contrôles internes, tandis que des critiques soulignent les défis de mise à jour sécurisée des systèmes de prompts.

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TikTok introduit des notes communautaires : pourquoi les réseaux sociaux misent-ils sur la vérification des faits participative ?

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TikTok a introduit une nouvelle fonctionnalité de vérification des faits appelée « notes de bas de page », d’abord disponible aux États-Unis.

Cette option permet aux utilisateurs d’ajouter des contextes supplémentaires aux vidéos en votant sur les commentaires pertinents.

Contrairement à d’autres plateformes telles que Facebook ou X, TikTok exige que ces notes soient accompagnées de sources, rendant le système légèrement plus rigoureux.

Des études suggèrent que le crowdsourcing pour la vérification des faits peut s’avérer efficace, mais une grande majorité des notes écrites ne sont jamais vues par les utilisateurs.

Les plateformes sociales, dont TikTok, s’appuient également sur la modération automatisée pour lutter contre la désinformation.

Bien que la vérification communautaire puisse compléter le travail des vérificateurs professionnels, des experts soulignent que les systèmes automatisés ont leurs limites, surtout face à des informations fausses inédites.

Les plateformes cherchent ainsi un équilibre entre les contributions de la communauté et des vérifications rigoureuses pour assurer la fiabilité des informations diffusées sur leur réseau.

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Adieu Microsoft Lens, une petite application simple désormais remplacée par l’IA.

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Microsoft Lens, une application populaire de numérisation mobile, permettait de transformer des documents physiques en fichiers numériques, mais sera bientôt interrompue.

À partir du 15 septembre 2025, l’application ne sera plus disponible sur iOS et Android, avec une suppression totale prévue sur les stores respectifs le 15 novembre.

Les utilisateurs pourront continuer à scanner jusqu’au 15 décembre 2025, après quoi l’accès aux scans précédents sera maintenu, bien que les nouvelles numérisations ne seront plus possibles.

Lancée en 2015, Microsoft Lens a su se démarquer par sa simplicité et l’absence de frais d’abonnement, permettant de numériser divers formats en fichiers tels que PDF ou Word.

Malgré l’orientation de Microsoft vers son application Copilot AI Chat, qui ne possède pas toutes les fonctionnalités de Lens, cette dernière conserve une base d’utilisateurs fidèle, ayant été téléchargée plus de 92 millions de fois depuis 2017.

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L’apprentissage par renforcement permet un contrôle de la tension en temps réel.

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Les piles à combustible à méthanol direct (DMFC) offrent une alternative énergétique prometteuse en convertissant l’énergie chimique du méthanol en électricité.

Cependant, leur efficacité décline avec le temps, principalement en raison de l’inefficacité croissante des matériaux catalytiques.

Pour contrer cette dégradation, une méthode consiste à ajuster la tension appliquée aux piles, mais cette approche manuelle n’est pas pratique pour un usage réel.

Des chercheurs du MIT ont mis au point Alpha-Fuel-Cell, un système basé sur l’intelligence artificielle qui optimise en temps réel la tension appliquée, améliorant ainsi la production électrique des DMFC de 153 % par rapport aux méthodes manuelles.

Ce système utilise une architecture acteur-critique pour évaluer les conditions de fonctionnement et ajuster les paramètres, rendant inutile une formation intensive en données.

L’outil, qui n’exige que des jeux de données limités, pourrait être étendu à d’autres applications énergétiques, améliorant ainsi la durabilité et l’efficacité des systèmes électrochimiques.

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