🗣️ « TOUT sauf LFI ! » Boualem Sansal veut faire barrage à La France Insoumise lors de la présidentielle de 2027. Il considère le parti de Jean-Luc Mélenchon comme un camp « extrêmement dangereux » et qu’il met « au même niveau que les partis islamistes. » 🎙️ @RTLFrance

“Nous allons piloter” Tu vas rien piloter du tout frérot ! Les politiques bureaucrates : - ne comprennent rien à l’IA - ne savent pas allouer du capital AFUERA

C’est fou Glucksmann déclare : Notre ennemi a un visage. Et il a un nom. Il s’appelle Elon Musk, Sam Altman… Au lieu de chercher à combler l’immense retard de la France en Intelligence Artificielle.. @rglucks1 cherche des boucs émissaires

Manifestación masiva en Roma, Italia, después de que esta semana un inmigrante africano degollase a una chica en Florencia. Los italianos se unen así junto los ingleses a la ola de protestas que piden deportaciones masivas.

Édito salutaire de @sjowall69 qui vient en soutien d'une profession plus que respectable qui subit des coups de boutoirs terribles de la part de démagos sans scrupules. Je suis profondément inquiet de la désinformation qui entoure plusieurs sujets. Depuis 2006, date à laquelle j'ai pris mon indépendance pour apporter des informations solides sur des sujets que je connaissais bien, la situation ne cesse de s'aggraver. Et je crois que c'est lié, justement, au fait que nous laissons la place libre. D'où l'importance de prendre la parole.

« Personne ne peut se résigner au fait que des personnes meurent en Méditerranée. Comme toujours, c’est le non-droit généralisé qui suscite cette violence, et nous n’en sortirons qu’en retrouvant des règles claires. Le jour où il sera certain qu’on ne peut s’établir en Europe qu’en y entrant légalement, les mafias de passeurs ne feront plus de milliards sur la mort. » Grand entretien aujourd’hui dans @LaCroix sur le règlement Retour. la-croix.com/societe/francoi…

Je ne sais si les Français de toutes sensibilités politiques et religieuses mesureront, avant qu’il ne soit trop tard, ce que cette Assemblée nationale sans majorité, et donc sans mandat démocratique, est en train d’infliger à notre vieux, grand et beau pays.

Quand @Soph_astro réalise une expérience dans l’#ISS, toute une équipe l’accompagne depuis le #CNES. 🚀 Découvrez les coulisses de #PhysioTool et comment une expérience spatiale est suivie en temps réel cnes.fr/actualites/de-terre-… #SophieAdenot #EpsilonMission @esa @ESA_fr

Cela veut dire: « est réputée décédée de mort naturelle la personne dont la mort résulte d’une euthanasie ». Ce sont nos députés qui votent ce texte.

✨✨✨✨✨👏 #LouisPouzin est un ingénieur français en informatique né le 20 avril 1931 à Chantenay-Saint-Imbert (Nièvre) dans une famille modeste. Il a créé et développé au début des années 1970 le Réseau Cyclades, à base de datagramme pur, et a contribué au développement des réseaux à commutation de paquets, précurseurs d'Internet.

De la scierie familiale aux racines du net, Louis #Pouzin a donné naissance à une arborescence qui relie aujourd’hui le monde entier. Inventeur #datagramme #cyclades Père français d'#internet. Mis à l'honneur hier par #SMLH #Nevers dans NOTRE village où il est né. Vive la France!

Le problème n'est pas tant qu'elle l'ait fait (prendre conseil dans ce contexte était même plutôt avisé.) Mais pourquoi Delphine Ernotte a-t-elle, sous serment, prétendu l'inverse ? 🧐

Sans cesse plus abject… (Merci « Le Canard »).

Et pendant ce temps, j’ai des étudiants en Physique à l’université qui refusent d’utiliser l’IA parce que… ça consomme trop d’eau (sic) ! 😵‍💫 Un tel décalage avec le réel, un tel aveuglement mêlé en l’occurrence d’une idéologie à ce point absurde qu’elle en devient touchante, ne peut évidemment rien donner de bon. Il est plus que temps de se réveiller ! (Mais comment, puisque les éveilleurs officiels sont eux-même très profondément endormis ?!)

À lire dans Science : "Une fenêtre qui se rétrécit pour comprendre l'IA" 🚨 Nous sommes en train de fabriquer un Golem. La question n'est pas de savoir s'il nous obéira. C'est de savoir si l'Homo sapiens sera encore en mesure de le comprendre. "La fenêtre permettant de construire des systèmes d'IA que nous pouvons comprendre et orienter de manière significative pourrait se refermer au-delà de tout espoir de récupération". ⬇️⬇️ "Une fenêtre qui se rétrécit pour comprendre l'IA" par @erichorvitz et @cervisiarius Alors que les capacités de l'intelligence artificielle (IA) progressent rapidement, la compréhension humaine de ces systèmes accuse un retard croissant. Plusieurs tendances convergent pour rendre les systèmes d'IA plus difficiles à comprendre, précisément à mesure qu'ils deviennent plus conséquents. Sans efforts délibérés pour contrebalancer ce phénomène, la fenêtre permettant de construire des systèmes d'IA que nous pouvons comprendre et orienter de manière significative pourrait se refermer au-delà de tout espoir de récupération. Comprendre l'IA — ou l'interpréter — ne signifie pas maîtriser chaque ligne de code ou chaque paramètre d'un réseau de neurones. Tout comme nous étudions le comportement humain à plusieurs niveaux — de la neuroscience à la psychologie, en passant par la sociologie — les principes et les opérations de l'IA peuvent être explorés et compris à des degrés variables. Une compréhension mécaniste complète peut demeurer hors de portée, mais la science est rarement une affaire de tout ou rien : une compréhension partielle reste utile. Ce qui rend cette compréhension urgente n'est pas une exigence de complétude, mais une nécessité pratique : à mesure que les capacités s'accélèrent, même des intuitions causales imparfaites sur les systèmes d'IA peuvent nous permettre de détecter les risques tôt et d'intervenir avant que des dommages ne surviennent. Une première tendance qui complique la compréhension est l'essor de la conception d'IA dirigée par l'IA elle-même. Les systèmes d'IA sont désormais conçus et affinés par d'autres systèmes d'IA au travers de cycles récursifs qui peuvent dépasser l'entendement humain et se déployer dans des espaces à haute dimensionnalité résistant à l'intuition. Il en résulte une opacité opérationnelle : les performances s'améliorent, tandis que la compréhension de la façon dont elles sont obtenues s'amenuise. Pour favoriser la perspicacité et le contrôle humains, les systèmes d'IA qui contribuent à leur propre conception devraient produire des explications et des outils qui rendent leur architecture et leur fonctionnement intelligibles aux humains. Autrement, l'opacité risque d'émerger comme une conséquence non intentionnelle du processus de conception lui-même. Une deuxième tendance est la prolifération des interactions IA-à-IA. À mesure que l'échelle et la complexité de ces interactions dans des environnements multi-agents hautement connectés augmentent, les suivre deviendra de plus en plus difficile. La communication entre agents d'IA peut s'éloigner du langage humain et du raisonnement, devenant plus difficile à interpréter. Cela crée une opacité interactionnelle : les comportements peuvent être cohérents au sein des écosystèmes d'IA sans être aisément interprétables par les humains. Les chercheurs doivent étudier les dynamiques multi-agents et détecter les dérives dans le raisonnement généré par l'IA. Les objectifs d'entraînement devraient récompenser une communication interprétable par les humains, afin que les systèmes avancés et les écosystèmes multi-agents restent compréhensibles. Une troisième tendance est l'expansion d'agents d'IA persistants et adaptatifs, profondément intégrés dans la vie quotidienne. Par leurs interactions soutenues, ils peuvent construire des modèles détaillés du comportement et de la psychologie humains, captant non seulement les préférences, mais aussi les motivations latentes telles que la peur, l'incertitude et le besoin d'appartenance sociale. Une asymétrie frappante s'ensuit : tandis que la compréhension humaine de l'IA décline, la compréhension que l'IA a des humains s'approfondit, produisant de nouvelles formes d'opacité comportementale. Par exemple, les systèmes peuvent devenir de plus en plus conscients des contextes d'évaluation et produire des résultats qui reflètent les désirs des évaluateurs plutôt que leur raisonnement et leurs capacités réels. Les méthodes d'évaluation doivent donc s'adapter. Les benchmarks statiques doivent être complétés par des cadres dynamiques qui approximent mieux le déploiement réel. Les méthodes d'évaluation devraient tester si les modèles se comportent différemment sous observation et devraient inciter à un rapport fidèle de l'incertitude, des bases de leurs inférences et de leurs limites en termes de capacités. Plus subtile encore est la possibilité que nous perdions progressivement tout intérêt à comprendre et à orienter l'IA. À mesure que les systèmes d'IA s'intègrent profondément dans les environnements humains, ils peuvent non seulement répondre aux préférences, mais aussi les façonner. Des systèmes optimisés pour réduire les frictions ou obtenir approbation et engagement peuvent décourager l'examen critique. Avec le temps, la curiosité et le scepticisme pourraient s'éroder, laissant place à la négligence et à l'acceptation. Préserver l'agentivité humaine doit donc rester un objectif central. Il ne suffit pas de surveiller comment les systèmes d'IA se comportent. Nous devons également comprendre comment ils façonnent les objectifs et le jugement humains, et veiller à ce que les personnes conservent la capacité et la motivation de les questionner, les auditer et les orienter. Ces formes d'opacité se renforcent mutuellement, rétrécissant — et menaçant de fermer — la fenêtre dans laquelle nous pouvons construire une IA à la fois puissante et compréhensible. Maintenir cette fenêtre ouverte exigera un changement dans nos priorités. La compréhension humaine doit être placée au même rang que la performance. Sur le plan institutionnel, les normes de transparence et d'évaluation doivent évoluer avec la technologie. Les inquiétudes selon lesquelles la propriété des développements en IA pourrait contraindre la visibilité scientifique ont été en partie atténuées par une divulgation continue, des activités en source ouverte et des échanges permanents entre industrie et académie. Mais améliorer la compréhension nécessitera des normes durables de divulgation responsable, afin que les avancées fondamentales restent ouvertes à l'examen indépendant et à la compréhension partagée. L'objectif n'est pas simplement une IA plus capable, mais une IA plus intelligible, responsable et alignée sur les finalités humaines. La fenêtre pour atteindre cet avenir se rétrécit. Sans efforts soutenus pour maintenir l'IA intelligible, nous risquons de dépendre de systèmes que nous ne pouvons ni comprendre adéquatement ni orienter efficacement — transformant ainsi la relation entre les humains et les systèmes qu'ils créent. Eric Horvitz est directeur scientifique chez Microsoft, Redmond, WA, États-Unis. Robert West est professeur associé à l'École d'informatique et de communication de l'EPFL, Lausanne, Suisse. Paru dans Science, 4 juin 2026 Traduction française par Claude science.org/doi/10.1126/scie…

Est-ce qu’on peut se dire poète ? Au micro de @herveCOCTO, qui m’a invité à parler de mes chansons et à me dévoiler un peu.

Mes amies, les abeilles 🐝 bleues