Des chercheurs du MIT ont développé une méthode innovante pour générer et manipuler des images sans utiliser de générateur traditionnel.

Leur approche repose sur un tokenizer unidimensionnel qui convertit des images en séquences de nombres compressées, permettant ainsi de modifier des images de manière plus efficace.

Plutôt que d’entraîner des modèles sur des milliers d’images, cette technique permet de générer des images nouvelles et d’éditer des images existantes grâce à un décodeur, en utilisant des indications fournies par un réseau neuronal.

Cette avancée pourrait transformer l’industrie de la génération d’images, avec le potentiel de réduire considérablement les coûts de calcul associés à la création d’images complexes.

Les implications de ces découvertes vont au-delà de la vision par ordinateur, avec des applications possibles dans d’autres domaines, tels que la robotique.

Les chercheurs explorent également la compression extrême des données, ce qui pourrait ouvrir de nouvelles voies dans divers secteurs.

Une équipe de chercheurs de l’université Cornell, dirigée par Abe Davis et Peter Michael, a conçu une méthode novatrice pour « filigraner » des vidéos afin de détecter les falsifications.

Leur approche consiste à masquer des informations dans des variations subtiles de l’éclairage lors d’événements clés, comme des conférences de presse.

Chaque source de lumière émet un code secret qui permet de vérifier l’authenticité d’une vidéo.

Cette technique est particulièrement utile face à la montée des désinformations facilitées par l’intelligence artificielle et les réseaux sociaux, rendant la vérification des contenus audiovisuels plus urgente que jamais.

Contrairement à des méthodes précédentes qui nécessitaient des équipements spécifiques, leur innovation repose sur le codage des lumières utilisées lors de la capture vidéo.

Ainsi, toute vidéo authentique des événements capturés contiendrait ce filigrane, peu importe qui l’a enregistrée.

Les chercheurs ont également montré que cette méthode peut identifier des modifications dans les vidéos en comparant celles-ci avec des « vidéos de code ».

Bien que les défis persistent dans la lutte contre la désinformation, cette avancée constitue une réponse prometteuse, bien que les adversaires continueront à développer de nouvelles techniques pour tromper.

En juillet, le secrétaire américain au commerce, Howard Lutnick, a autorisé les fabricants de puces comme Nvidia à recommencer à vendre certains processeurs d’intelligence artificielle en Chine.

Cependant, le ministère est actuellement en attente de plusieurs demandes de licence, car Nvidia n’a pas encore reçu d’approbation pour commercialiser ses puces AI H20.

Cette situation est exacerbée par un arriéré de demandes dû à des perturbations internes au ministère, notamment une baisse de personnel et des problèmes de communication avec l’industrie.

Parallèlement, des experts en sécurité nationale recommandent à l’administration Trump d’interdire la vente des puces AI H20 à la Chine pour des raisons de sécurité.