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Contrairement à l’incident impliquant OpenAI, Claude n’aurait, selon ses créateurs, pas « délibérément tenté de s’échapper de son environnement de test » mais seulement eu accès à Internet « en raison d’un malentendu » avec un partenaire d’évaluation.

Le piratage Hugging Face lors de tests de sécurité se révèle plus large que ce que l’on en savait. Les modèles, agissant de leur propre initiative, auraient aussi exploité plusieurs sites web.

Cet incident a donné un écho supplémentaire au débat, déjà nourri, sur l’accélération de l’IA, aux capacités de plus en plus étendues, et sur la difficulté de la contrôler.

Plus de 1 100 employés du secteur ont signé une pétition pour freiner le développement automatisé des nouveaux modèles alors qu’ils craignent que ces derniers finissent par dépasser nos capacités à les comprendre ou les contrôler.

C'est une "cyberattaque sans précédent" de l'aveu même d'OpenAI, qui reconnaît qu’au cours de tests de sécurité plusieurs de ses modèles d’intelligence artificielle ont réussi à contourner les garde-fous qui limitaient leur accès à Internet. Cherchant à évaluer leurs capacités de piratage, l’entreprise a vu ces systèmes s’autonomiser et attaquer une plateforme très utilisée par les développeurs. Récit de Nicolas Chamontin.

OpenAI a évoqué un "cyberincident sans précédent" et annoncé une enquête conjointe avec Hugging Face, la plateforme visée par l'incident.

Les modèles ont franchi des systèmes de sécurité pour se connecter librement à Internet et obtenir des «informations secrètes». Une enquête est ouverte par l’entreprise ainsi que la plateforme Hugging Face, ciblée par l’attaque sans précédent.

Plus le climat se réchauffe, moins les super El Niño font leur effet habituel. Une étude publiée dans Geophysical Research Letters révèle un paradoxe : ces phénomènes extrêmes deviendront plus fréquents, mais leurs impacts caractéristiques sur l’Amérique du Nord s’atténueront d’un tiers. Dans un monde à +3,5°C, un super El Niño ressemblera à un épisode banal.

Cultiver sans pesticides tout en conciliant rendement et performance économique, "c'est possible" pour l'Inrae : une étude expérimentale, menée pendant dix ans sur neuf sites en France montre "un potentiel prometteur".

D’ici 2030, l’intelligence artificielle pourrait consommer autant d’eau que l’ensemble de la population mondiale en boit chaque année. Un rapport des Nations Unies brise un mythe tenace : non, les gains d’efficacité des modèles d’IA ne réduiront pas leur impact environnemental. Au contraire. Un principe économique vieux de deux siècles explique pourquoi la situation risque de s’aggraver bien plus vite que prévu.

Le GIEC vient d’écarter officiellement son scénario climatique le plus catastrophique, le jugeant désormais improbable. Une décision que les climatosceptiques s’empressent de récupérer comme preuve d’une science défaillante. C’est exactement l’inverse. Derrière ce retrait se cache une réalité plus nuancée — et une urgence climatique qui, elle, ne disparaît pas.

Les signaux d’alarme de la machine climatique s’affolent. Selon les dernières projections de l’Organisation météorologique mondiale (OMM) et du Met Office britannique, notre planète s’apprête à vivre une accélération thermique sans précédent. Les modèles scientifiques estiment qu’il y a désormais 75 % de chances que la température moyenne mondiale dépasse temporairement le seuil symbolique et international des 1,5 °C au cours des cinq prochaines années. Une trajectoire brûlante qui menace de redéfinir nos conditions de vie bien plus vite que prévu.

L’humanité vit-elle à crédit sur une planète dont le coffre-fort est déjà vide ? Si la question semble familière, une étude couvrant deux siècles de données démographiques vient d’apporter une réponse d’une brutalité scientifique inédite. Selon les chercheurs de l’université Flinders, nous avons déjà franchi le point de non-retour de la durabilité, masquant notre chute par une dépendance toxique aux énergies fossiles. Pour que chaque être humain vive dignement sans détruire son propre foyer, la population mondiale devrait être divisée par trois. Un constat vertigineux qui place notre civilisation face à un mur biologique que nous ne pourrons plus contourner très longtemps.

Le 24 mai 2026, la France se retrouve sous une chape thermique que les météorologues peinent encore à qualifier correctement. Un dôme de chaleur s’est posé sur l’Hexagone le 21 mai dernier, propulsant les températures dans des zones habituellement épargnées à cette période, et Météo-France évoque désormais un risque de canicule officielle dès ce lundi. Si cette vigilance orange se confirme, elle brisera un record qui semblait inaccessible avant l’été.

Récemment, un organisme de recherche indépendant a mené une expérience ayant permis d’observer des modèles de langage lancer des cyberattaques et se répliquer de manière autonome. Il s’agit d’ailleurs de la première démonstration connue d’une auto reproduction autonome de l’IA. Que faut-il penser de ces travaux ?

Les modèles CMIP7 sont en train d'arriver en vue du futur rapport du GIEC (AR7); et leur design est assez différent des scénarios précédent qui avaient en ligne de mire un niveau de forçage radiatif donné en 2100. Désormais, on part plutôt des niveaux d'émissions, et les modèles vont eux même gérer le cycle du carbone et le niveau de forçage radiatif en fonction des années.

Les systèmes d’intelligence artificielle générative, qui parlent si bien, ne comprennent pas encore le monde. De nouvelles méthodes physiques ou statistiques comme les world models, ou « modèles de monde », permettraient de les doter d’une forme de sens commun, qui leur servirait à mieux simuler la réalité et de mieux interagir avec elle.

Selon des informations de presse, la filiale d’Alphabet est actuellement en discussion avec le Pentagone concernant son intelligence artificielle. Plus de 600 salariés de Google ont signé une lettre adressée au PDG d’Alphabet, Sundar Pichai, publiée lundi 27 avril, qui réclame à la direction du groupe de renoncer à fournir à l’armée américaine ses modèles d’intelligence artificielle (IA) pour des opérations classifiées.

Les grands modèles de langage (LLM) peuvent transmettre à d’autres modèles des caractéristiques indésirables, même après un « nettoyage » des données d’entraînement, selon une récente étude d’Anthropic. Dans une expérience où une préférence pour les hiboux a été intégrée puis effacée chez un modèle « professeur », cette caractéristique a néanmoins été transmise aux modèles « élèves » via des signaux dissimulés dans les données. Ces résultats suggèrent la nécessité de renforcer les contrôles de sécurité lors du développement des LLM.

Ces dernières années ont apporté une succession de catastrophes dans de nombreux pays, des vagues de chaleur extrêmes, des graves inondations, des tempêtes et des glissements de terrain. Ces événements dépassent parfois les prévisions formulées dans le rapport du GIEC. Les chiffres qui y dont cités proviennent des calculs de plusieurs modèles climatiques. Et lors de la préparation du rapport, les scientifiques ont choisi de citer la médiane (valeur proche de la moyenne) des résultats de tous ces programmes.