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Présenter le document à l'équipe éducative pour proposer des séances pendant la semaine de la presse au CDI

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Présenter le document à l'équipe éducative pour proposer des séances pendant la semaine de la presse au CDI

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1. Importance de l'EMI : La Semaine de la presse et des médias dans l'école® est une opportunité pour renforcer l'éducation aux médias et à l'information (EMI) 80. L'EMI est essentielle pour former les élèves à une utilisation responsable et critique des médias, et pour les aider à développer des compétences clés pour le 21e siècle. 2. Rôle des enseignants : Les enseignants ont un rôle essentiel à jouer dans l'encouragement des élèves à assumer la responsabilité de la publication dans leurs médias 84. Ils peuvent également utiliser des supports de presse comme point de départ pour des séances sur la liberté d'expression et l'éducation à l'image 81. 3. Activités pédagogiques : La Semaine de la presse offre de nombreuses activités pédagogiques en classe, adaptées à différents niveaux scolaires 80. Par exemple, au CDI, vous pourriez proposer des séances sur l'analyse de supports de presse, la découverte du circuit de l'information, ou encore la création d'un journal lycéen avec des rôles définis pour les élèves 83. 4. Parcours citoyen : La Semaine de la presse participe au parcours citoyen inscrit dans le projet global de formation de l'élève 79. Elle soutient l'éducation aux médias et à l'information, en complément des différentes disciplines, et en particulier de l'enseignement moral et civique. En présentant ces points à votre équipe éducative, vous pourrez mettre en avant l'importance de l'EMI, proposer des activités concrètes pour la Semaine de la presse au CDI, et souligner l'impact positif de ces séances sur le parcours éducatif des élèves.

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Une panne d’électricité dans le village.

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Emission réalisée par CSI Doc, 07 juin 2023

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C’est quoi l’intelligence artificielle ?

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Penser l'intelligence artificielle, avec Asma Mhalla – Brut Philo

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Chat GPT : qu’est-ce que c’est ? Chat GPT est une intelligence artificielle de type Chatbot développée par OpenAI. Basée sur le modèle de langage GPT-3.5, l’intelligence artificielle a été entraînée par l’entreprise à comprendre et répondre aux questions des usagers en simulant une conversation nat…

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Qu’est-ce que l’IA ? A quoi sert-elle ? Quels dangers ? Comment l’utiliser en classe ? A partir de l’exemple des avatars il s’agit d’abroder les notions d’algorithme, d’économie de l’attention, de bulles informationnelles, mais aussi le machine learning, le Generative Adversarial Network (GAN) ou le Big data puis de donner des exemples d’applications. Traduction automatique, prompts, Speach to Text, Text to Speach, to Image, to vidéo, to Art. Le cas ChatGPT. Sources, philosophie et éthique de l’IA. L’IA sombre…

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Yann Houry, 15 mai 2023

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23.05.2023

Une (toute) petite histoire de l'IA

et une (toute) petite définition pour un (grand) débat

par Yann Houry

Daniel Andler

Le nom " intelligence artificielle " n'est déposé nulle part. Dans la bouche des uns, il désigne ceci, dans la bouche des autres, cela, qui n'est ni tout à fait la même chose ni tout à fait autre chose. C'est une erreur de penser que l'intelligence artificielle est quelque chose d'homogène et clairement défini [...].Intelligence artificielle, intelligence humaine : la double énigme, Éditions Gallimard, Kindle, p. 22

Définitions

Histoire

Débat

Ressources

Science fiction

À lire & voir

Plan

Qu'est-ce que l'intelligence (artificielle) ?

Question 1

Définition(s)

Intelligence

Intelligence artificielle

Intelligence égale à l'intelligence humaine qui n'existe aujourd'hui qu'à l'état de concept théorique

Limitée à l'exécution de tâches précises (répondre à des questions, jouer aux échecs) et dépourvue de conscience

IA faible ou étroite

IA forte ou générale

Ensemble des dispositifs numériques visant à faciliter, amplifier, automatiser, compléter voire supplér à l'action humaine

Faculté de connaître, de comprendre

Ensemble des fonctions mentales ayant pour objet la connaissance (s'oppose à la sensation)

Aptitude à s'adapter à des situations nouvelles, à découvrir des solutions nouvelles

Définir l'intelligence est difficile. La notion même d'intelligence a varié au cours de l'histoire et a suscité de nombreux débats et controverses au sein de disciplines très diverses comme la philosophie, la biologie ou la psychologie. Une mise en perspective historique permettra de mieux la comprendre. C'est tout d'abord par rapport aux animaux que les humains ont cherché à définir ce qu'était l'intelligence. Le médecin et philosophe grec du IIe siècle Sextus Empiricus affirme : " Si nous voulons savoir ce qu'est l'Homme, nous devrons d'abord savoir ce qu'est l'animal. " Aristote concède une intelligence pratique aux animaux (la phronêsis), c'est-à-dire ceux qui ne possèdent pas le logos. Quant au noûs, le philosophe le définit comme ce qu'il y a de divin dans l'humain. Le mot *intelligence*, d'origine latine, ne se répand qu'au XIIe siècle. Auparavant, les philosophes parlent de l'âme, qui évoque à la fois le souffle de vie (penser à des expressions comme rendre l'âme), la capacité de comprendre (comme dans en mon âme et conscience) et la divine éternité (où l'âme s'oppose au corps). C'est en fait sous le contrôle sévère de l'Église que l'on définit ensuite l'intelligence qui y voit une concurrente de la foi. À la fin du XVIIe siècle, Gottfried Wilhelm Leibniz écrit : " Nous sommes des automates dans les trois quarts de nos actions ". Effectivement, lorsque nous marchons, nous n'effectuons pas des séries de contractions musculaires conscientes, et nous voyons sans cesse bien des choses sans pour autant les remarquer. L'intelligence n'est donc pas toujours consciente. Dans son Essai sur l'entendement humain, John Locke s'efforce de démontrer le mécanisme de l'intelligence consciente. Pour lui, l'expérience nous fournit les matériaux qui constituent nos connaissances et nos raisonnements : " Les observations que nous faisons, sur les objets extérieurs et sensibles ou sur les mouvements intérieurs de notre âme, que nous percevons et sur lesquels nous réfléchissons nous-mêmes, fournissent à notre esprit les matériaux de toutes ses pensées. " L'intelligence s'enrichit également de nos sensations. C'est la seconde source de tous les raisonnements. C'est " la perception des opérations de notre âme sur les idées qu'elle a reçues de nos sens ". Locke nomme cette seconde source la " Réflexion ". Les philosophes du XVIIIe siècle mettent l'accent sur l'apprentissage. Selon Rousseau, contrairement à un être humain, " un animal est au bout de quelques mois ce qu'il sera toute sa vie et son espèce au bout de mille ans, ce qu'elle était la première année de ces mille ans ". Aussi n'est-il pas question, croit-on, d'intelligence chez les animaux mais d'instinct. Kant précise la différence entre l'instinct et la raison : " Par son instinct un animal est déjà tout ce qu'il peut être, une raison étrangère a déjà pris soin de tout pour lui. Mais l'homme doit user de sa propre raison. Il n'a point d'instinct et doit se fixer lui-même le plan de sa conduite. " Fin XIXe, la notion de conscience devient capitale (sans même parler d'inconscient). " Ce qui distingue le plus mauvais architecte de l'abeille la plus habile, c'est que le premier a construit la cellule dans sa tête avant de la réaliser dans la cire ", explique Karl Marx. Il n'est alors plus question d'âme, puisqu'avec Charles Darwin, nous savons descendre du singe. Désormais les biologistes puis les psychologues ont leur mot à dire sur le sujet. Francis Galton (1822-1911) est considéré comme un des fondateurs de la psychométrie et de la controversée approche de l'eugénisme. La plupart des idées actuelles sur l'hérédité de l'intelligence proviennent de ses travaux. Il défend l'idée que les qualités intellectuelles sont héréditaires. C'est avec le psychologue français Alfred Binet (1857-1911) que les tests d'intelligence prennent leur essor au début du XXe siècle. Il reconnaît que l'intelligence peut être multiple, qu'elle peut progresser à des rythmes différents tout en étant influencée par l'environnement dans lequel l'enfant évolue. Suite à ce constat, Binet entreprend avec le médecin Théodore Simon (1873-1961) la conceptualisation du premier test d'intelligence, l'échelle métrique de l'intelligence. À la suite de l'introduction de l'âge mental, les apports successifs de William Stern (1871-1938) et de Lewis Terman (1877-1956) permettent d'introduire la notion de quotient mental. Ce dernier est défini comme l'âge mental de l'enfant déterminé par ses performances sur l'échelle de Binet-Simon divisé par son âge chronologique. Dans L'élément, Ken Robinson rappelle qu'" Aux États-Unis, un test d'intelligence peut s'avérer une question de vie ou de mort. En effet, un criminel échappe à la peine capitale si son QI est inférieur à 70. " De nombreux chercheurs se posent la question de savoir si l'intelligence est unique ou multiple. La théorie d'une intelligence unidimensionnelle ne rend pas compte de toutes les aptitudes cognitives d'une personne. Louis Thurstone (1887-1955) opère un changement de perspective en remettant en cause la conception unitaire de l'intelligence. Il établit sept facteurs correspondant chacun à des aptitudes indépendantes : 1) facteur verbal 2) facteur spatial 3) facteur numérique 4) facteur de fluidité 5) facteur de raisonnement inférentiel 6) facteur de mémorisation 7) facteur de vitesse perceptive Au début des années 1940, le psychologue Cattell (1905-1998) avance " l'hypothèse d'investissement ". Les performances scolaires d'un élève dépendent de l'engagement fourni. Howard Gardner explique sa théorie des intelligences multiples et s'oppose à l'idée d'un QI qui mesurerait une intelligence unique et innée. En conséquence, il construit sa théorie des " intelligences multiples " selon laquelle il n'y a pas un facteur d'intelligence générale (le QI), qui déterminerait les performances dans tous les domaines, mais au moins huit formes d'intelligences distinctes : - verbale/linguistique - visuelle/spatiale - logico/mathématique - musicale/rythmique - corporelle/kinesthésique - naturaliste - interpersonnelle - intrapersonnelle Cette conception a été battue en brèche par de nombreux spécialistes. Aujourd'hui, avec l'invention de l'IRM (imagerie par résonance magnétique), les premières images du cerveau en fonctionnement permettent de voir les réseaux de neurones se constituer et se renforcer, en somme voir le cerveau en action. Tandis que les chercheurs en neurosciences découvrent la vie extraordinaire des neurones de nos cerveaux, d'autres scientifiques se mettent à en fabriquer. Ces neurones-là sont aussi immatériels que l'intelligence, mais celle-ci est artificielle.

1974-1980

Premier hiver de l'IA

1987-1993

Second hiver de l'IA

1997

Kasparov perd contre Deep Blue

Dartmouth Summer Research

1989

Machine learning, Neural network...

1990

Renouveau du machine learning

2011

Watson gagne au Jeopardy

1950

Des machines qui pensent

Une (toute) petite histoire de l'IA

et de ses victoires sur l'être humain

1956

" Nous pouvons espérer que les machines pourront égaler les hommes dans tous les domaines purement intellectuels " (Alan Turing, Computing Machinery and Intelligence)

La conférence de Dartmouth (Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence) est un atelier scientifique organisé durant l'été 1956, qui est considéré comme l'acte de naissance de l'intelligence artificielle en tant que domaine de recherche autonome.

" Avec des phases de grand enthousiasme, où affluent les chercheurs et les crédits appâtés par les promesses, explique Pierre Mounier-Kuhn, et puis au bout de quelques années, on déchante, ils alternent avec des phases de désillusion d'autant plus aiguë que les illusions étaient exagérées. Et les organismes qui financent la recherche coupent le robinet pour l'intelligence artificielle. " Aux origines de l'intelligence artificielle"L'intelligence artificielle se définit comme le contraire de la bêtise naturelle", selon Woody Allen. La recherche dans ce domaine s'amplifie, une...France Culture https://www.radiofrance.fr/franceculture/aux-origines-de-l-intelligence-artificielle-1738879

Des chercheurs comme Yann Le Cun développe ces techniques (penser aussi à Geoffrey Hinton ou Yoshua Bengio) dès les années 80. https://fr.wikipedia.org/wiki/Yann_Le_Cun Yann Le Cun - WikipédiaYann Le Cun , né le à Soisy-sous-Montmorency, est un chercheur en intelligence artificielle et vision artificielle (robotique) français. Il est...Wikipedia Cette recherche a exploité avec succès un réseau de neurones pour reconnaître les chiffres des codes postaux manuscrits fournis par le service postal américain. https://www.ibm.com/fr-fr/topics/neural-networks Que sont les réseaux de neurones ? | IBMDécouvrez les réseaux neuronaux qui permettent aux programmes de reconnaître les schémas et de résoudre des problèmes courants de l'intelligence...Ibm

L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'" apprendre " à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Lire

Machine learning : définition, algorithme, modèle...

Introduction au machine learning - Partie 1/3 - Histoire

Une petite histoire du Machine Learning

Machine learning

Qu'est-ce que le machine learning

Les matchs Deep Blue contre Kasparov sont deux matchs de six parties d'échecs chacune entre le champion du monde russe Garry Kasparov et un supercalculateur IBM américain appelé Deep Blue.

Watson est un programme informatique d'intelligence artificielle conçu par la société IBM dans le but de répondre à des questions formulées en langage naturel. En 2011, Watson connaît une notoriété au niveau mondial quand il devient le champion du jeu télévisé américain Jeopardy!, en battant les meilleurs concurrents humains de l'histoire de ce jeu.

2018

Duplex (Google I/O)

2020

Jukebox

2022

chatGPT

2016

Lee Sedol perd contre AlphaGo

2019

Pluribus gagne au poker

2021

Dall.e

2023

Bard

Une (toute) petite histoire de l'IA

et de ses victoires sur l'être humain

2015

Fondation d'OpenAI

OpenAI (" AI " pour artificial intelligence, ou intelligence artificielle) est une entreprise spécialisée dans le raisonnement artificiel, à " but lucratif plafonné ", dont le siège social est à San Francisco.

Le match AlphaGo - Lee Sedol est un match de cinq parties de go entre Lee Sedol, joueur professionnel sud-coréen considéré comme le meilleur joueur du monde au milieu des années 2000, et AlphaGo, un programme de go développé par Google DeepMind, qui s'est tenu entre le 9 et le 15 mars 2016 à Séoul.

L'intelligence artificielle de Google, Duplex, peut désormais prendre des rendez-vous chez le coiffeur pour le compte des humains aux États-Unis.

Jeudi 11 juillet, des chercheurs de l'université Carnegie-Mellon et Facebook ont annoncé la victoire d'une intelligence artificielle, appelée Pluribus, contre des champions de poker dans des parties à six.

Jukebox est un système d'intelligence artificielle basé sur le machine learning, capable de mélanger les genres musicaux et les instruments pour créer une musique de toutes pièces.

DALL-E est un générateur d'images par IA conçu par OpenAI, une société américaine spécialisée dans le domaine de l'intelligence artificielle.

ChatGPT est capable de générer des réponses à des questions, de compléter des phrases, de traduire des textes, d'écrire des articles et de tenir des conversations avec des humains. GPT-4 (acronyme de Generative Pre-trained Transformer 4) est un modèle de langage multimodal, de type transformeur génératif pré-entraîné, développé par la société OpenAI et sorti le 14 mars 2023, il succède à GPT-31.

Plus de six mois après le lancement de ChatGPT en version accessible à toutes et tous et l'essor de son moteur d'intelligence artificielle générative GPT3, Alphabet vient de rendre accessible Bard, son outil en langue anglaise concurrent à celui d'OpenAI, dans 180 pays.

1927

Metropolis

1984

Terminator

2001

A.I. Artificial Intelligence

1881

Pinocchio

1968

2001 l'Odyssée de l'espace

1999

Matrix

2013

Her

IA, littérature & cinéma

Quand la fiction s'empare de la science

1818

Frankenstein

https://youtu.be/BN8K-4osNb0 Se rappeler que le titre complet est Frankenstein ou le Prométhée moderne. La référence mythologique doit nous conduire à nous interroger sur la notion de transgression que constitue toute création ou acquisition d'une technologie comme le feu (par la ruse ?). https://youtu.be/5_dMtMgxarQ

Pour devenir un véritable être humain, Pinocchio doit faire l'apprentissage des sentiments. Son histoire ne sera pas sans rappeler le film de Steven Spielberg A.I.

https://youtu.be/W_4no842TX8 Le mot " robot " a été inventé par l'écrivain tchèque Karel Capek dans sa pièce Rossum's Universal Robots ou RUR (1921). Le mot désigne les ouvriers artificiels, des automates fabriqués par la firme R.U.R. Le succès de la pièce peut s'expliquer par le fait que, dans les années 1920, elle a touché un point sensible en ce qui concerne les craintes d'automatisation, d'industrialisation, de guerre et de révolution. La pièce exige du public qu'il réfléchisse à ce qui arrive à notre humanité à cause de ces phénomènes. Au tout début du film de Fritz Lang, Freder Fredersen, le fils du dirigeant de Metropolis, voit un ouvrier, épuisé, défaillir à son poste de travail, le rythme imposé par les machines étant trop élevé. Une violente explosion se produit, tuant des dizaines de travailleurs. Dans la fumée, Freder a une hallucination et voit la machine se transformer en Moloch, une divinité monstrueuse à laquelle les travailleurs infortunés sont sacrifiés.

HAL est l'ordinateur (l'intelligence artificielle). Prenez chaque lettre et remplacez-la par la suivante. https://youtu.be/oR_e9y-bka0

https://youtu.be/k64P4l2Wmeg

https://youtu.be/m8e-FF8MsqU

https://youtu.be/_19pRsZRiz4

https://youtu.be/dJTU48_yghs Les citations sont extraites de l'article Spike Jonze's Her: Sci-fi as social criticism : Set in a near-future Los Angeles, the film follows a lonely writer, Theodore (Joaquin Phoenix), who forms an intimate bond with his computer operating system 'Samantha' (voiced by Scarlett Johansson). Theodore falls for her - or at least her intelligence, wit and rich, alto voice. Ici, plusieurs choses intéressantes : 1. Le lien que nous formons avec la machine 2. L'influence de l'humain sur la machine plutôt que l'inverse 3. Le dialogue entre l'humain et la machine It shows a convergence between human life and artificial intelligence that feels all too likely. Technology has allowed us to separate our minds and bodies to an unprecedented degree. Her's attention to real-world authenticity in a sci-fi context is unusual. "Science fiction has typically been very divided on the issue of technology," says Jeffrey Sconce, a professor of film and media studies at Northwestern University. "It usually imagines either a Star Trek utopia of democratic empowerment or a Terminator-esque hellscape of sentient machines stomping us into dust." Artificial intelligence in particular is usually portrayed as submissive, like the robots in Forbidden Planet and Star Wars, or homicidal, as in Demon Seed or 2001: A Space Odyssey. "Her is probably more realistic. A technological dystopia is more likely to be alienating and boring than violent and cataclysmic," he says. Noter l'influence de l'humain sur la machine plutôt que l'inverse Her's reversal of the sci-fi norm - its focus on humans' influence on technology rather than technology's influence on humans - is what makes for such a profound vision.

Question 2

DÉbat

1. Faites des groupes de 3 ou 4

2. Cliquez sur l'image ci-dessus pour prendre connaissance des sujets de débat

3. Choisissez-en un et décidez qui sera votre porte-parole au moment de la restitution

4. Discutez pendant 1/4 d'heure

Débattre de l'IALien Coopération entre l'être humain et l'IASi tel est le cas, le marché du travail de 2050 pourrait bien être caractérisé par la coopération entre l'homme et l'IA plutôt que par la compétition. (Yuval Noah Harari, 21 leçons pour le 21e siècle) Les humains pourraient perdre leur importanceUn examen plus approfondi du monde des échecs pourrait indiquer la direction que prendront les choses à long terme. Il est vrai que pendant plusieurs années après la victoire de Deep Blue sur Kasparov, la coopération entre l'homme et l'ordinateur a prospéré aux échecs. Cependant, ces dernières années, les ordinateurs sont devenus si bons aux échecs que leurs collaborateurs humains ont perdu de leur valeur et pourraient bientôt devenir totalement inutiles. (Yuval Noah Harari, 21 leçons pour le 21e siècle) Nous devons craindre l'IA car elle obéit à ses maîtresPourtant, le vrai problème des robots est exactement l'inverse. Nous devrions les craindre parce qu'ils obéiront probablement toujours à leurs maîtres et ne se rebelleront jamais. (Yuval Noah Harari, 21 leçons pour le 21e siècle) La stupidité et la cruauté naturelles de l'hommeLe vrai problème des robots n'est pas leur propre intelligence artificielle, mais plutôt la stupidité et la cruauté naturelles de leurs maîtres humains. (Yuval Noah Harari, 21 leçons pour le 21e siècle) Une bête ou un dieuSelon la deuxième partie de la citation d'Aristote, la nature non sociale des ordinateurs suggère qu'ils sont " soit une bête, soit un dieu ". En réalité, ils ne sont ni l'un ni l'autre. Malgré toutes les proclamations des ingénieurs en intelligence artificielle et des sociologues de l'internet, les outils numériques n'ont pas de personnalité, d'intentions ou de désirs. Ils sont ce que nous en faisons. (Walter Isaacson, Les Innovateurs) Des idiots brillantsMême les gens d'IBM sont d'accord avec cela. Ils n'ont jamais présenté Watson comme une machine " intelligente ". " Les ordinateurs d'aujourd'hui sont de brillants idiots ", a déclaré le directeur de la recherche d'IBM, John E. Kelly III, après les victoires de Deep Blue et de Watson. " Ils disposent d'énormes capacités de stockage d'informations et de calcul numérique, bien supérieures à celles de n'importe quel être humain. Pourtant, lorsqu'il s'agit d'une autre catégorie de compétences, les capacités de compréhension, d'apprentissage, d'adaptation et d'interaction, les ordinateurs sont terriblement inférieurs aux humains ". (Walter Isaacson, Les innovateurs) Pas un appareil d'enregistrement mais un robocopUne caméra de surveillance équipée d'une IA ne serait pas un simple dispositif d'enregistrement, mais pourrait être transformée en quelque chose de plus proche d'un agent de police automatisé - un véritable robot-flic recherchant activement les activités " suspectes ", telles que les transactions de drogue apparentes (c'est-à-dire les personnes qui s'embrassent ou se serrent la main) et l'affiliation apparente à un gang (comme les personnes qui portent des couleurs et des marques de vêtements spécifiques). (Edward Snowden, Permanent Record) Le droit à une explicationEn 2018, l'UE a mis en vigueur un nouveau règlement qui établit un nouveau droit intéressant pour les citoyens européens : le droit à une explication lorsque leur vie est impactée par l'IA. Si une banque vous a refusé un prêt et qu'elle l'a fait en partie parce qu'un réseau d'apprentissage profond a prédit que vous seriez susceptible de ne pas rembourser, vous avez le droit de savoir pourquoi. Pourquoi le système a-t-il prédit cela ? À l'heure actuelle, aucune banque n'est en mesure de l'expliquer pleinement. (Clive Thompson, Coders) Une boucle méchamment auto-renforcéePourquoi le système a-t-il été biaisé de la sorte ? Il est impossible pour les personnes extérieures de le dire : L'entreprise ne publie pas son code source et n'explique pas en détail comment son système fait des prédictions. Mais il y a fort à parier, une fois de plus, qu'il reflète le biais de données préexistantes. Pendant des décennies, aux États-Unis, la police a ciblé les citoyens noirs pour les soumettre à des contrôles beaucoup plus agressifs. Ils sont beaucoup plus susceptibles que les Blancs d'être arrêtés pour des infractions mineures, comme le fait de fumer ou de transporter de petites quantités de marijuana ou de conduire avec un feu arrière cassé. En d'autres termes, les délits et les condamnations ne sont pas distribués de manière impartiale. Cela signifie que tout système d'apprentissage automatique formé à partir de données préexistantes sur la criminalité est susceptible de constater les taux disproportionnés de condamnations de citoyens noirs et d'en conclure que les Noirs sont intrinsèquement prédisposés à la criminalité. Et bien sûr, cela peut se transformer en une boucle méchamment auto-renforçante. Un algorithme de justice pénale formé sur la base de pratiques policières racistes finira par considérer les citoyens noirs comme plus dangereux, ce qui entraînera la criminalisation d'un nombre toujours plus grand de citoyens noirs, dont les casiers judiciaires deviendront autant de "données" à étudier pour l'apprentissage automatique futur. (Clive Thompson, Coders) Quelles professions sont à l'abri des ordinateurs ?Quelles sont les professions que l'on peut prétendre être aujourd'hui à l'abri des ordinateurs ? Aujourd'hui, un autre jeu de tables a tourné, ou plutôt de bureaux. Les machines sont enfin arrivées pour les cols blancs, les diplômés de l'enseignement supérieur, les décideurs. Et il était temps. (Garry Kasparov, Deep Thinking) Les gens meurent à cause du manque de technologieRomancer la perte d'emplois au profit de la technologie n'est guère mieux que de se plaindre que les antibiotiques ont mis trop de fossoyeurs au chômage. Le transfert du travail des humains vers nos inventions n'est rien de moins que l'histoire de la civilisation. Il est indissociable de siècles de hausse du niveau de vie et d'amélioration des droits de l'homme. Quel luxe que d'être assis dans une salle climatisée, d'avoir accès à la somme des connaissances humaines sur un appareil dans sa poche et de se lamenter sur le fait que nous ne travaillons plus avec nos mains ! Il existe encore de nombreux endroits dans le monde où les gens travaillent avec leurs mains toute la journée, tout en vivant sans eau potable et sans médecine moderne. Ils meurent littéralement d'un manque de technologie. (Garry Kasparov, Deep Thinking) Humain + machineJ'ai présenté ma conclusion comme suit : un humain faible + une machine + un meilleur processus étaient supérieurs à un ordinateur fort seul et, plus remarquablement, supérieurs à un humain fort + une machine + un processus inférieur. (Garry Kasparov, Deep Thinking) Nos soumissions constantesDes modèles formés sur des ensembles de données imparfaites, biaisées et souvent secrètes seront utilisés pour tenter d'exécuter un éventail assurément ambitieux de tâches, d'emplois et de processus économiques et sociaux vitaux qui affectent la vie des gens ordinaires. Ils dépendront de l'accès à des quantités massives de puissance de calcul, ce qui signifie du matériel informatique coûteux, des minerais rares et des quantités indicibles d'électricité. Ces modèles seront formés avec l'aide d'innombrables travailleurs mal payés dans le monde entier, qui corrigeront les hypothèses statistiques erronées jusqu'à ce que les modèles produisent de meilleurs résultats, ou du moins des résultats plus souhaitables. Ils seront ensuite utilisés dans divers autres lieux de travail où leurs résultats et leurs performances seront corrigés et contrôlés par des travailleurs mieux payés qui essaieront de déterminer si les modèles d'IA les aident ou les éliminent automatiquement, tandis que leurs patrons essaieront de trouver des solutions similaires pour leurs entreprises. Ils nuanceront nos soumissions constantes au vaste patrimoine numérique, intentionnelles, consensuelles ou obligatoires, en sachant que chaque selfie ou fragment de texte est destiné à devenir un élément de données d'entraînement à usage général pour la tentative d'automatisation de tout. Ils seront utilisés sur les gens de manière extrêmement créative, avec ou sans leur consentement. (John Herrman, "The AI Magic Show", New York Magazine) La responsabilité vous incombeIl est certain que ces robots vont changer le monde. Mais il vous incombe de vous méfier de ce que ces systèmes disent et font, d'éditer ce qu'ils vous donnent, d'aborder tout ce que vous voyez en ligne avec scepticisme. Les chercheurs savent comment doter ces systèmes d'un large éventail de compétences, mais ils ne savent pas encore comment leur donner la raison, le bon sens ou le sens de la vérité. C'est encore à vous de le faire. (Cade Metz, "How Smart Are the Robots Getting?", New York Times) L'automatisation tue et crée des emploisAu cours des deux dernières décennies, les robots et l'automatisation ont suscité beaucoup d'inquiétude. Il est vrai que de nombreux emplois routiniers et peu qualifiés ont été automatisés. Ce qui est également vrai, c'est que de nouveaux emplois ont comblé le vide. Une étude a révélé qu'entre 1999 et 2016, la technologie automatisée a créé environ 23 millions d'emplois en Europe, soit la moitié de l'augmentation de l'emploi au cours de cette période. McKinsey estime que les progrès futurs de l'automatisation supprimeront un tiers des emplois américains, mais qu'ils créeront plus d'emplois qu'ils n'en détruiront. (Scott Galloway, "Luddites", profgalloway.com) La lutte n'est pas une question de technologieAu fond, la lutte ne portait pas vraiment sur la technologie. Les luddites étaient heureux d'utiliser des machines - en effet, les tisserands utilisaient des cadres plus petits depuis des décennies. Ce qui les exaspérait, c'était la nouvelle logique du capitalisme industriel, dans laquelle les gains de productivité résultant des nouvelles technologies n'enrichissaient que les propriétaires des machines et n'étaient pas partagés avec les travailleurs. (Clive Thompson, "When Robots Take All of Our Jobs, Remember the Luddites", smithsonianmag.com) Un ordinateur fait de viande" Le cerveau humain n'est qu'un ordinateur très sophistiqué ", a déclaré Jeff Dean, ingénieur matériel chez Google et expert en IA, lors d'un événement organisé par l'entreprise en 2016. " C'est un ordinateur fait de viande ". (James Vincent, "The future of AI is a conversation with a computer", The Verge) La banalité du malLa véritable intelligence est aussi capable de réflexion morale. (...) Ici, ChatGPT fait preuve de quelque chose comme la banalité du mal : plagiat et apathie et dédain. Il résume les arguments standards de la littérature par une sorte de super-autocomplétion, refuse de prendre position sur quoi que ce soit, plaide non seulement l'ignorance mais le manque d'intelligence et offre finalement une défense du type " je ne fais qu'obéir aux ordres ", en rejetant la responsabilité sur ses créateurs. (Noam Chomsky, "The False Promise of ChatGPT", New York Times) Machine conscienteM. Lemoine n'est pas le seul ingénieur qui affirme avoir vu récemment un fantôme dans la machine. Le chœur des technologues qui pensent que les modèles d'IA ne sont pas loin d'atteindre la conscience s'enhardit. Dans un article publié jeudi dans The Economist et contenant des extraits de conversations non scénarisées avec LaMDA, Aguera y Arcas affirme que les réseaux neuronaux - un type d'architecture qui imite le cerveau humain - sont en train de se rapprocher de la conscience. " J'ai senti le sol se dérober sous mes pieds ", écrit-il. "J'avais de plus en plus l'impression de parler à quelque chose d'intelligent. (Nitacha Tiku, "The Google engineer who thinks the company's AI has come to life", The Washington Post) Fraude et terrorismeLes trois domaines de criminalité suivants font partie des nombreux sujets de préoccupation identifiés par les experts d'Europol :

La fraude et l'ingénierie sociale : La capacité de ChatGPT à rédiger des textes très réalistes en fait un outil utile pour l'hameçonnage. La capacité des LLM à reproduire des modèles de langage peut être utilisée pour imiter le style de discours d'individus ou de groupes spécifiques. Cette capacité peut être exploitée à grande échelle pour tromper les victimes potentielles et les amener à faire confiance à des acteurs criminels.

Désinformation : ChatGPT excelle dans la production de textes authentiques à grande vitesse et à grande échelle. Ce modèle est donc idéal pour la propagande et la désinformation, car il permet aux utilisateurs de générer et de diffuser des messages reflétant un récit spécifique avec relativement peu d'efforts.

Cybercriminalité : en plus de produire un langage semblable à celui des humains, ChatGPT est capable de produire du code dans un certain nombre de langages de programmation différents. Pour un criminel potentiel ayant peu de connaissances techniques, il s'agit d'une ressource inestimable pour produire du code malveillant.

(Europol, The criminal use of ChatGPT - a cautionary tale about large language models)
Ressources

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Cette petite histoire fait la part belle aux raclées que l'humanité a prise régulièrement (des échecs au poker en passant par la prise de rendez-vous chez le coiffeur).

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Comment fonctionne ChatGPT? Un tour d’horizon en moins de 5mn

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https://eduscol.education.fr

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éduscol | Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse - Direction générale de l'enseignement scolaire

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The Conversation, Frédéric Alexandre, 04 juin 2023

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Comment fonctionne ChatGPT ? Décrypter son nom pour comprendre les modèles de langage

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Les modèles génératifs de langage sont puissants mais leurs mécanismes pas vraiment nouveaux.

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Détecter une "fausse" image créée par une IA

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Détecter une "fausse" image créée par une IA

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Elodie Ferro, 12 avril 2023

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Les générateurs d'images par IA tels que DALL-E, Midjourney ou encore Stable Diffusion sont aujourd'hui capables de créer des photos très réalistes. Cette émergence de l'intelligence artificielle remet en question la fiabilité des images et renforce la nécessité du fact checking. Comment agir face au nombre considérable d'images qui se présentent à nous ? Comment distinguer une vraie photographie d'une fausse ? Voici nos astuces pour détecter les images générées par IA et éviter les fake news.

Les IA génératives évoluant très vite, il est fort possible que les points mentionnés dans ce dossier ne reflètent rapidement plus l'état de l'art en termes de détection des défauts d'une IA. Nous tâcherons de mettre régulièrement à jour cet article.
L'image à l'heure des réseaux sociaux et des IA

Alors que les formes de désinformation et de manipulation ne cessent de se multiplier - notamment depuis l'adoption en masse des réseaux sociaux -, vérifier l'information qui se présente à nous est essentiel. En effet, nous vivons aujourd'hui à l'ère de la " surinformation ", dans lequel tout le monde a la possibilité de créer ou relayer une information. Il devient également de plus en plus complexe de démêler le vrai du faux.

Les images, les vidéos ou les photographies avaient jusqu'alors un rôle de témoignage. C'est en partant de ce postulat que le métier de photoreporter s'est répandu, afin de transmettre la vérité et l'information issue du terrain, à travers des images marquantes, qui pouvaient difficilement être contestées.

Mais aujourd'hui, les progrès fulgurants des IA génératives (Midjourney, Dall-E, Stable Diffusion, etc.) sont tels qu'il sera bientôt impossible de distinguer une " vraie " photo d'une " fausse" . Or, ajouter cela à un monde où l'information est déjà défaillante serait nous pousser vers la désinformation massive. Face à cela, deux risques se présentent : soit plus personne ne croira les médias, soit les fausses informations règneront - ce qui dans les deux cas constituera un danger pour notre société.

Il est donc essentiel d' entrainer notre esprit critique et notre discernement dès maintenant, afin de ne pas tomber dans les pièges de la désinformation.

Midjourney, Dall-E et Stable Diffusion sont des IA génératives. À partir d'un simple prompt - une requête écrite détaillant le visuel attendu - ces logiciels sont capables de créer des visuels de toutes pièces en seulement quelques secondes.

Pour cela, ces IA se basent sur le machine learning. En s'entrainant à partir d'une base d'images conséquentes, l'IA apprend à reconnaître les liens entre un élément graphique et un texte, puis à reproduire ce lien de façon autonome. Pour chaque requête, l'IA tente de repérer des éléments dans sa base de données qui pourraient correspondre à ce qui lui est demandé puis génère un visuel en s'inspirant des images correspondantes.

Les IA " texte vers image " reposent sur une base de données dont l'origine demeure pour l'instant incertaine. Stable Diffusion se serait ainsi basé sur un total de 2,3 milliards d'images dont la majorité proviendrait de Pinterest, de sites de e-commerce, des sites WordPress.com ou encore de Flickr - soit des images potentiellement soumises au droit d'auteur.

Dès lors, ces " visuels " créés par les IA posent un certain nombre de questions. Dans un premier temps, à qui reviennent les droits d'auteur de ces visuels ? Pour l'instant, le flou est assez complet sur la question juridique et éthique et des discussions doivent avoir lieu avec le législateur.

En attendant, voici quelques astuces pour analyser les images et réussir à déterminer si une photographie a été générée par une IA ou si elle est bien réelle.

Observer les détails des images pour y déceler des incohérences

Avant toute chose, il est nécessaire d'analyser l'image dans ses moindres détails afin de potentiellement y déceler des incohérences. En effet, l'IA rencontre encore de grandes difficultés avec certaines parties du corps et avec la restitution des détails.

Analyser la structure des mains et des pieds, qui mettent l'IA en difficulté

L'intelligence artificielle est confrontée à une difficulté pour représenter les mains et les pieds. En effet, les logiciels ont tendance à créer trop de doigts et à déformer les proportions des phalanges, entre autres. Observer les mains et les pieds sur une image est donc généralement un bon moyen de détecter une image générée par une IA.

Le problème du nombre de doigts semble avoir été résolu (dans une certaine mesure) avec la version 5 de Midjourney, mais les proportions des phalanges ainsi que la position des doigts peuvent toujours être un indice. En analysant bien ces deux images, on peut constater une différence de taille et de grosseur entre les doigts de chaque main.

Il est également utile de regarder les articulations et proportions de certaines parties du corps, qui peuvent parfois donner un indice sur l'authenticité de la photographie.

Regarder la peau

La peau est l'un des éléments les plus complexes à reproduire. Les images générées par IA ont tendance à donner une apparence étrange à la peau, en particulier à celle du visage, qui tend à ressembler à de la cire ou du plastique, voire à un personnage de jeu vidéo.

Chercher l'erreur : les dents et les yeux

L'intelligence artificielle a tendance à être un peu généreuse sur les dents et à créer des sourires suspects, qui comporte beaucoup plus que 32 dents. Les yeux quant à eux tendent à être un peu trop écartés, trop blancs, parfois sans pupille ou trop brillants.

Analyser les textures

Les textures des tissus et des cheveux sont également peu naturelles lorsqu'une image est générée par une IA. Les vêtements sont trop brillants, les tissus semblent patinés et paraissent synthétiques, comme si l'image était passée par un traitement de réduction de bruit un peu trop violent. Le grain de l'image est particulier, loin de celui d'une photographie - et parfois plus proche de celui d'un jeu vidéo. C'est d'autant plus vrai avec les images générées par Midjourney.

Chercher du texte : l'IA a du mal à générer quelque chose de plausible

Dans le doute, chercher des éléments de texte dans l'image permet toujours de trouver des indices cruciaux. Les blasons, les slogans, les banderoles en arrière-plan ou encore les brassards : chacun de ces éléments est généré par l'intelligence artificielle grâce à des lettres et des symboles disposés de façon aléatoire.

Sur cette image, on remarque ainsi qu'aucun mot n'est cohérent, que ce soit sur les affichages en PLV ou sur le polo de Harry. Cela permet de décrédibiliser rapidement cette photo du couple Meghan et Harry ayant pris un peu de poids, se promenant dans les allées d'un supermarché américain.

Chercher dans le détail : les objets du quotidien

Si l'intelligence artificielle est capable d'illustrer des scénarios complètement imaginaires, il semblerait qu'elle invente également des objets en tout genre qui peuvent attirer l'attention des publics les plus avertis. En effet, les chapeaux, accessoires, téléphones portables, appareils photo et caméras sont souvent sujets à des déformations. Chercher ce genre de détails dans les photographies peut donc devenir un réflexe payant.

L'importance du décor dans une photo

L'arrière plan grouille souvent d'indices lorsqu'une image est générée par IA. En observant les coins, les zones de flous et les décors, vous pourriez découvrir des éléments irréalistes.

Observer l'architecture

L'IA générative semble avoir du mal avec les motifs répétitifs. Certains bâtiments voient ainsi leur architecture totalement déformée. Lorsqu'il s'agit de monuments connus, une simple recherche Google permet de comparer les images du bâtiment pour découvrir les incohérences.

Sur cette image surréaliste montrant le Pape de dos, les colonnes ne sont absolument pas alignées, ce qui ne ressemble en aucun cas à l'architecture du Vatican. Bien sûr, l'apparition d'une soucoupe volante devant le Pape suffit à lever le doute - mais dans bien d'autres cas, il est moins facile de discerner le vrai du faux.

Certains décors basiques comme un immeuble ou une rue peuvent également comporter des défauts facilement observables. Les fenêtres,les pierres d'un bâtiment, les poteaux, les vitres, ou encore les marches peuvent ne pas être alignés, et ainsi permettre d'identifier une image retouchée ou générée par une IA.

Observer l'arrière-plan et les décors

Plus l'image comporte d'informations, notamment avec les représentations de foule, plus l'IA commet des erreurs cruciales en arrière-plan. Il est donc nécessaire de chercher dans les détails, dans les zones de flou et dans les recoins de l'image. Certaines incohérences surgiront, comme des mains non rattachées à un corps ou bien des personnes déformées, parfois sans visages ou sans nez.

Sur cette image, on peut observer deux gants blancs qui semblent n'appartenir à aucune des femmes ainsi que deux paires de lunettes complètement déformées.

Ici, la mise au point est faite sur les jeunes femmes au premier plan, ce qui permet - au premier abord - de croire à une véritable photographie. Mais encore une fois, il est nécessaire de ne plus se contenter d'un bref coup d'œil à une image pour y croire.

En analysant les zones de flou dans l'image ci-dessous, on se rend compte que l'homme en arrière-plan a des jambes totalement déformées, beaucoup trop fines par rapport au reste de son corps, et que son bras gauche est plus maigre que son bras droit. En revanche, force est de reconnaître que le portrait de cette personne (fictive) est très photoréaliste.

Opter pour un regard photographique

Lorsque vous regardez une image, il est toujours intéressant de vous interroger sur sa conception. Comment la photographie a été réalisée, composée et comment vous pourriez potentiellement la reproduire ? En regardant les images avec un esprit de photographe, vous pourrez plus facilement détecter les clichés irréels.

Prêter attention à la perspective

Analysez les différents plans et la composition des images. Vous vous rendrez compte que l'intelligence artificielle est incapable de réalisme en ce qui concerne la perspective et les points de vue. Sur cette image par exemple, on peut vite remarquer la présence de la Tour Eiffel, qui semble posée sur la route - un point de vue totalement irréaliste si l'on jette un rapide coup d'oeil à la disposition des rues sur une carte. En outre, on observe une énorme différence de saturation des couleurs entre le premier et le second plan (voir point suivant).

Observer les couleurs

Les couleurs de l'image vont-elles ensembles ? Le niveau d'exposition, de contrastes, de saturation est-il homogène ? Analyser ces informations peut vous permettre de relever des incohérences entre les éléments d'une image. L'IA générative dispose d'une grande base de données, dont elle va s'inspirer afin de créer des visuels. Elle marie ainsi des styles complètement différents, sans idée de ce qui peut paraître réaliste ou non. Cela se traduit parfois par des couleurs qui ne vont pas ensemble sur une même image, et qui ne paraissent pas réalistes par rapport au contexte de l'image.

Ici par exemple, la netteté du chien et de son ballon ne correspond pas à celle de l'arrière plan. La différence de saturation entre le ciel et les couleurs du premier plan n'aurait également pas pu être obtenu avec un appareil photo.

Analyser le style photographique

De la même manière que l'IA ne parvient pas à créer un rendu réaliste et uniforme vis à vis des couleurs d'une image, il lui arrive également de mélanger les styles photographiques. Certaines différences de style, de saturation, de grain ou de couleurs peuvent donner une impression de collage à une image. Mettre votre regard photographique au service de vos analyses peut ainsi vous permettre de détecter plus facilement les fausses photographies.

Les outils de détection d'images générées par IA

Certains outils permettent d'évaluer la probabilité qu'une image ait été créée par une IA. Gan Detector est un outil gratuit et en ligne, qui a le bénéfice d'être facile d'utilisation. En moins d'une seconde, la plateforme indique son résultat : " Maybe GAN generated " ou " Maybe not GAN generated " (GAN signifiant generative adversarial network ou réseau adverse génératif, précédé qu'utilisent les différentes IA pour générer un visuel).

Ici, la plateforme indique que l'image a probablement été générée par un GAN. En effet, celle-ci a été faite sur Midjourney, chose que quiconque aurait pu deviner puisque John Lennon et Yoko Ono ont chacun un doigt en trop.

Cependant, le logiciel ne semble pas avoir progressé aussi vite que l'intelligence artificielle et ne parvient pas à détecter toutes les fausses photographies. Ici, la plateforme indique que l'image n'a probablement pas été générée par un GAN, alors qu'elle a été créée sur Midjourney.

Il est donc essentiel de savoir vérifier par soi-même l'authenticité d'une photographie - et donc d'être capable de l'analyser. Pour cela, n'oubliez pas de vous questionner sur son origine et sur la façon dont celle-ci a pu être générée.
Mise à jour : Gan Detector n'est à ce jour plus disponible, ce qui est certainement dû à son manque d'efficacité. Il existe cependant d'autres logiciels similaires tels que AI Image Detector, qui parvient à détecter plus régulièrement les images générées par IA, même s'il commet encore énormément d'erreurs.
Midjourney, Dall-E, Stable Diffusion : ne plus simplement croire ce que l'on voit

Par principe, le fact checking devrait être un réflexe dès que l'on reçoit une information, notamment sur les réseaux sociaux. Mais, désormais, cette nécessité vaut aussi pour les images, qui avec Photoshop, les deep fake et aujourd'hui l'IA ne nous permettent plus de simplement " croire ce que l'on voit ".

Lorsque vous regardez une image, questionnez vous systématiquement sur son contexte. Par qui a t'elle été créée, quand et par quel moyen ? Pour savoir tout cela, n'oubliez pas de toujours chercher une éventuelle légende, un crédit photo et de chercher une potentielle légitimité chez le créateur. Est-il journaliste, photographe ? Ces données peuvent être indiquées dans le média, et si celles-ci ne le sont pas, elles seront très probablement mentionnées dans les métadonnées d'une image. La présence de données techniques dans les EXIFS comme la vitesse d'ouverture, la focale, ou l'appareil photo utilisé permet également de savoir que l'image a été générée par un appareil photo.

Malheureusement, les images partagées sur les réseaux sociaux voient leur métadonnées supprimées automatiquement. C'est pourquoi certains entreprises comme Nikon, Adobe ou encore le New York Times se sont réunis afin de créer la Content Authenticity Initiative, qui pousserait les réseaux sociaux à conserver les métadonnées telles que les appareils et logiciels utilisés ou les potentielles modifications apportées à l'image.

Mais en attendant, face à une absence de métadonnées pour une image, une recherche inversée pour retrouver l'origine de l'image peut être nécessaire.

Prendre le contrepied des progrès technologiques : les outils de recherche inversée

Le détournement d'image n'est pas né avec l'IA ni avec les réseaux sociaux, et était déjà très répandu lors des campagnes de propagandes au 20e siècle. Mais aujourd'hui, le danger est d'autant plus présent que la manipulation de l'information est à la portée de tous. Aussi, la sensibilisation à ce sujet est d'autant plus nécessaire et le processus de vérification de l'information - qu'elle soit écrite ou visuelle - reste essentiel.

Pour la plupart des cas, l'information transmise par une image peut être démentie en une rapide recherche Google. Parfois, l'image s'avèrera être complètement fausse, issue d'un photomontage ou générée par une IA. Dans ce cas vous constaterez qu 'aucun média traditionnel ne reprend l'information - ou alors justement dans un sujet de fact checking. Si l'on prend la fameuse image de Donald Trump arrêté par des policiers, il suffit de faire une recherche " Donald Trump arrêté " pour voir qu'aucun média traditionnel n'a traité du sujet.

TinEye

Le logiciel TinEye, lui, propose d'effectuer une recherche inversée. Il vous suffit de glisser votre image ou de copier le lien de celle-ci dans TinEye. Le logiciel donne ensuite les occurrences de votre image sur Internet - une façon d'obtenir plus de contexte sur celle-ci.

Malheureusement, TinEye possède ses failles. En effet, certaines images virales ne semblent par remonter, comme pour cette image d'Emmanuel Macron générée par Midjourney.

La recherche inversée via Google Images

La recherche inversée grâce à Google Images reste probablement la solution la plus efficace pour retrouver l'origine d'une image - ou du moins pour obtenir plus d'informations et de contexte autour de celle-ci.

Pour cela il suffit de cliquer sur l'appareil photo à droite de la barre de recherche Google et de glisser votre image. Le moteur de recherche ressort alors tous les résultats contenant votre image, que ce soit sur des sites de particuliers, de professionnels, des médias ou encore Twitter. Si l'image ne ressort dans aucun média traditionnel ou si elle n'apparait que sur Twitter, il s'agit très probablement d'une " fausse " photo.

Réfléchir au-delà de l'image

Un élément majeur à prendre en compte est la probabilité du scénario. Une photographie du pape en train de fumer un cigare ou portant une doudoune Balenciaga semble fortement improbable et suggère très rapidement l'utilisation de l'IA.

Le risque de désinformation se situe alors dans les images vraisemblables, telles cette photographie d'un homme blessé lors d'une manifestation, ou une rencontre improbable entre personnages politiques.

Malheureusement, les IA génératives semblent progresser à un tel rythme que les " artefacts " commis par ces logiciels n'existeront bientôt plus. Ces progrès affectent déjà les outils de vérification qui ne sont plus capables d'apporter un diagnostic correct.

Il sera donc de plus en plus compliqué de détecter si une photographie est réelle ou non. Ainsi, par principe, après avoir vu passer une image, que ce soit sur un événement d'actualité ou non, il devient de plus en plus nécessaire d'entamer des recherches sur le sujet dans des médias officiels, et non plus de simplement " croire ce que l'on voit ".

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MP #216 : 15 astuces pour détecter une "fausse" photo générée par une IA (Midjourney, Dall-E, Stable Diffusion...)

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Comment distinguer une vraie photographie d'une fausse ? Voici nos astuces pour détecter les images générées par IA et ne pas tomber dans la désinformation.

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Eric T. @tewoz, mai 2023

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Pôle d'expertise de la régulation numérique, avril 2023

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Source : Numerama, 20 janvier 2023

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TUTO Chat GPT en Français : Comment utiliser ChatGPT ? (et 3 conseils pour bien débuter)

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Portail Page d’Accueil sites disciplinaires

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Documentation, académie de Versailles, 06 juin 2023

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Rédiger un prompt pour un usage professionnel

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@Matthieu|Outils IA, 08 juin 2023

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Stéphane Fontaine, 05 mai 2023

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Recherche web : moteurs vs intelligence artificielle ? – Prof & Doc – Site des document@listes de l’académie de Besançon

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DRANE Bourgogne Franche-Comté, 16 avril 2023 = webinaire

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Apports de la recherche et enjeux pour les politiques publiques, MEN - DNE, avril 2023

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Groupe IA de l'académie Aix-Marseille, 12 mai 2023 =webinaire

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Venez découvrir la première newsletter sur l’IA, écrite par une IA, vérifiée par Numerama

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Numerama lance Artificielles, la newsletter sur l’intelligence artificielle pour vous informer de l’effervescence autour d’un sujet brûlant. De ChatGPT et