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Catégorie : intelligence-artificielle/ia-developpement

Ajout automatique par WPeMatico

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Les archéologues de Pompéi utilisent l’IA pour reconstruire le visage d’une victime du Vésuve

Pour la première fois, l’équipe du Parc archéologique de Pompéi a utilisé une chaîne d’intelligence artificielle pour reconstruire numériquement le visage d’une victime de l’éruption du Vésuve en 79 après Jésus-Christ.

Le portrait, présenté hier, montre un homme âgé qui tentait de fuir la ville vers la côte au moment où la pluie de pierres ponces s’est abattue sur lui. La méthode pourrait être étendue à des centaines d’autres victimes du site dans les prochains mois.

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L’IA qui conçoit votre prochain produit DIY

Ce matin, j’ai demandé à une IA de me concevoir un baladeur qui lit du FLAC. L’outil m’a alors posé quelques questions puis il m’a sorti le design électronique complet en quelques secondes.
Blueprint.am
, c’est le service de 3E8 Robotics qui transforme une simple phrase en bidule hardware DIY : schéma de cablage, liste de pièces avec liens Amazon, vues 3D, instructions de montage étape par étape…etc.

Vous tapez votre idée bien délirante dans un champ texte, l’outil balance un plan pour décrire l’archi générale ainsi qu’un “wiring diagram” (je pense qu’on peut traduire ça par plan de câblage) avec les connexions GPIO/SPI/I2S qui vont bien + la liste des pièces / composants et une suite d’instructions de fabrication regroupées par étapes.

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Codex a rooté une TV Samsung tout seul – Faut s’y préparer

Une IA a rooté une télé Samsung tournant sous KantS2, la plateforme logicielle d’un ancien modèle de la marque. C’est Codex, le modèle de code d’OpenAI, qui a trouvé un driver laissé avec des droits d’écriture sur le firmware, mappé la mémoire physique, et est passé root en quelques étapes. Les chercheurs de
califio
lui ont juste fourni un accès shell et le code source du firmware. À partir de là, c’est Codex qui a enchaîné la chaîne d’exploitation tout seul.

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AMD GAIA 0.17.3 sait maintenant empaqueter vos agents IA dans un installeur custom

La 0.17.3 de GAIA, le framework open-source d’AMD pour faire tourner des agents IA en local sur puces Ryzen AI, débarque avec une fonction assez attendue. Vous pouvez désormais exporter vos agents personnalisés et les réimporter sur une autre machine en quelques clics.

Très concrètement, vous packagez vos agents dans un installeur GAIA custom, et au premier lancement sur la nouvelle machine, tout est déjà là, pré-configuré, directement prêt à tourner. Sous Windows, AMD a particulièrement bossé le sujet, pour qu’un seul fichier d’install suffise à tout transporter, même les prompts systèmes.

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Des startups mortes revendent leurs Slack, emails et tickets Jira pour entraîner des IA

Quand une startup ferme, ses conversations Slack, ses emails, ses tickets Jira et ses téraoctets de Google Drive ne disparaissent pas. Et maintenant, certaines les revendent.

SimpleClosure, une boîte spécialisée dans la fermeture d’entreprises, propose aux fondateurs de monétiser ce qu’elle appelle l'”exhausteur opérationnel” de leur défunte société en le vendant comme données d’entraînement pour des modèles d’IA.

C’est ce qu’a fait Shanna Johnson, l’ancienne patronne de cielo24, une entreprise de sous-titrage et transcription qui a fermé après 13 ans d’activité. Conversations internes, échanges clients, documentation technique, tout est parti dans le lot.

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OpenAI met à jour son Agents SDK avec du sandboxing natif

La mise à jour d’avril du SDK Agents d’OpenAI introduit deux nouvelles briques qui manquaient pour passer de l’agent-jouet au déploiement réel. Le sandboxing natif permet de confiner un agent dans un espace de travail isolé, avec accès limité aux fichiers et outils d’un périmètre défini. Et le nouveau harness d’exécution sépare proprement le plan de contrôle (boucle agent, appels modèle, routing d’outils, approbations, tracing, récupération d’erreurs) du plan de calcul (sandbox où l’agent lit, écrit, exécute du code, installe des dépendances, snapshot son état).

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AIDGE – Du deep learning sur vos microcontrôleurs

L’IA embarquée, c’est pas juste un buzzword de salon type CES. C’est vraiment ce qui fait que votre voiture freine toute seule, que votre drone évite les arbres et que votre prothèse auditive filtre le bruit en temps réel. Sauf que pour déployer un réseau de neurones sur un microcontrôleur de 256 Ko de RAM… bah on dépend quasi exclusivement de frameworks américains ou chinois.

Un peu gênant, non ?

Du coup, le CEA (oui, le Commissariat à l’énergie atomique, celui de Palaiseau) a décidé de s’y coller avec
AIDGE
, un framework open source dédié à l’IA embarquée qui est hébergé par la fondation Eclipse. En gros, vous prenez votre modèle de deep learning entraîné sous PyTorch ou importé en ONNX, et AIDGE se charge de l’optimiser puis de générer du code C/C++ standalone prêt à tourner sur votre cible matérielle. Pas du pseudo-code donc mais du vrai C++ compilable.

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Le VLIW, cette architecture de processeur “impossible” qui revient par la porte de l’IA

La
chaîne YouTube Asianometry
vient de publier une vidéo qui retrace l’histoire du VLIW, une architecture de processeur née dans les années 80 et longtemps considérée comme un échec. Sauf que cette technologie, enterrée avec l’Itanium d’Intel, refait surface dans les puces dédiées à l’intelligence artificielle. Et elle est peut-être déjà dans votre smartphone.

Le principe, et c’est un peu technique

Si vous ne connaissez pas Asianometry, c’est une chaîne qui décortique l’histoire des semi-conducteurs avec un vrai talent de vulgarisation, et cette vidéo sur le VLIW (pour Very Long Instruction Word) ne fait pas exception.

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TurboQuant – Un LLM de 104B sur un MacBook, merci Google

Vous faites tourner des LLMs en local comme le gros fifou de Hipster IA que vous êtes et, Ô drame, la VRAM de votre ordinateur explose dès que le contexte dépasse 8000 pauvres malheureux tokens ?

Le problème c’est le KV cache les amis ! Le KV cache c’est ce truc qui stocke les clés et valeurs d’attention et qui grossit linéairement avec la longueur du prompt. C’est pour gérer ce problème que Google a annoncé sous la forme d’un whitepaper uniquement un algo qui compresse tout ça de 3,8 à 6,4 fois… et youpi pour nous, y’a un dev qui l’a déjà implémenté dans
un fork de llama.cpp
.

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Reverse-SynthID – Le filigrane de Gemini mis à nu

SynthID, le filigrane invisible que Google injecte dans chaque image Gemini, c’était censé être incassable. Sauf qu’un dev a eu l’idée toute bête de générer des images noires et blanches avec Gemini, puis de regarder ce qui restait dans le domaine fréquentiel. Et là, surprise… le watermark est apparu en clair avec toutes ses fréquences porteuses !

Le projet
reverse-SynthID
documente le truc de A à Z où on comprend en gros, que le marquage IA de Google fonctionne en injectant de l’énergie à des fréquences bien précises dans le spectre de l’image via une
transformation de Fourier
. Le chercheur a identifié 6 fréquences porteuses principales, toutes avec une cohérence de phase supérieure à 99,9% et la blague, c’est que ce pattern est fixe. Donc pas de message unique par image, pas de clé qui change… c’est juste la même empreinte spectrale sur toutes les images sorties du modèle Gemini.