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Un groupe de chercheurs a développé un système d’intelligence artificielle (IA) capable de protéger les utilisateurs contre les scans faciaux indésirables effectués par des acteurs malveillants. Baptisé Chameleon, le modèle d’IA utilise une technologie de masquage spéciale pour générer un masque qui cache les visages dans les images sans affecter la qualité visuelle de l’image protégée.

Qu’est-ce que Chameleon AI?

Dans un article de recherche, publié dans la revue en ligne pré-imprimée arXiv, des chercheurs de l’université Georgia Tech ont détaillé le modèle d’IA. Chameleon AI peut produire un « masque de protection de la vie privée unique et personnalisé (P-3) » numérique pour les photos personnelles qui empêche les scans faciaux indésirables de détecter le visage d’une personne. De cette façon, les utilisateurs peuvent protéger leur identité contre les tentatives de scan de données faciales par des acteurs malveillants et des robots de récupération de données IA.

«Le partage et l’analyse de données préservant la confidentialité comme Chameleon contribueront à faire progresser la gouvernance et l’adoption responsable de la technologie de l’IA et à stimuler la science et l’innovation responsables», a déclaré l’auteur principal de l’étude, Ling Liu, professeur de données et d’informatique basée sur le renseignement à la School of Computer Science de Georgia Tech (qui a développé le modèle Chameleon avec d’autres chercheurs), dans un communiqué.

Les systèmes de reconnaissance faciale sont désormais monnaie courante dans la vie quotidienne, des caméras de police à Face ID dans les iPhones. Mais les scans non désirés ou non autorisés peuvent conduire les cybercriminels à collecter des images pour des escroqueries, des fraudes ou du harcèlement. Ils peuvent même collecter des images pour créer des bases de données à utiliser pour le ciblage publicitaire indésirable et les cyberattaques.

Créer des masques

Si le masquage des images n’est pas une nouveauté, les systèmes existants obscurcissent souvent les détails clés de la photo d’une personne ou ne parviennent pas à préserver une image de qualité réelle en introduisant des artefacts numériques. Pour surmonter ce problème, les chercheurs ont déclaré que Chameleon dispose de trois fonctionnalités spécifiques.

La première est l’utilisation de l’optimisation d’images croisées qui permet à Chameleon de créer un masque P3 par utilisateur, plutôt qu’un nouveau masque pour chaque image. Cela signifie que le système d’IA peut offrir une protection instantanée à un utilisateur et permet également une utilisation plus efficace des ressources informatiques limitées ; ce dernier serait probablement utile si Chameleon devait être adopté pour une utilisation dans des appareils tels que les smartphones.

Deuxièmement, Chameleon intègre « une optimisation de la perceptibilité » — cela fait référence à la façon dont une image est rendue automatiquement, sans intervention manuelle ni paramétrage — pour garantir la préservation de la qualité visuelle d’une image faciale protégée.

La troisième fonctionnalité est le renforcement d’un masque P3 afin qu’il soit suffisamment robuste pour déjouer les modèles de reconnaissance faciale inconnus. Cela se fait en intégrant l’apprentissage d’ensemble optimisé par la diversité focale dans le processus de génération de masque. En d’autres termes, il utilise une technique d’apprentissage automatique qui combine les prédictions de plusieurs modèles pour améliorer la précision de l’algorithme.

A terme, les chercheurs souhaiteraient appliquer les méthodes d’obscurcissement de Chameleon au-delà de la protection des images personnelles des utilisateurs individuels.

«Nous aimerions utiliser ces techniques pour empêcher que les images ne soient utilisées pour former des modèles génératifs d’intelligence artificielle. Nous pourrions protéger les informations de l’image contre toute utilisation sans consentement», a déclaré Tiansheng Huang, étudiant en doctorat à Georgia Tech, qui a également participé au développement de Chameleon.

Alibaba a publié jeudi un nouveau modèle d’intelligence artificielle (IA), connu sous le nom de Qwen with Questions (QwQ), qui constitue le dernier concurrent open source du modèle de raisonnement OpenAI o1.

Lancé en avant-première, le modèle de langage large (LLM) QwQ-32B surpasserait GPT-o1-preview dans plusieurs tests de raisonnement mathématique et logique. Le nouveau modèle d’IA est disponible en téléchargement sur Hugging Face, mais il n’est pas entièrement open source.

Qu’est-ce que Qwen with Questions (QwQ) ?

Comme d’autres modèles de raisonnement large (LRM), QwQ utilise des cycles de calcul supplémentaires pendant l’inférence pour examiner ses réponses et corriger ses erreurs, ce qui le rend plus adapté aux tâches qui nécessitent un raisonnement logique et une planification comme les mathématiques et le codage.

Dans un article de blog, Alibaba a détaillé son nouveau LLM axé sur le raisonnement et a souligné ses capacités et ses limites. Le QwQ-32B, comme son nom l’indique, est construit sur 32 milliards de paramètres et dispose d’une fenêtre contextuelle de 32 000 jetons. Le modèle a terminé les étapes de pré-formation et de post-formation. Le modèle est actuellement en préversion, ce qui signifie qu’une version plus performante est susceptible de suivre.

En ce qui concerne son architecture, le géant chinois de la technologie a révélé que le modèle d’IA est basé sur la technologie des transformateurs. Pour l’encodage positionnel, QwQ utilise les fonctions Rotary Position Embeddings (RoPE), ainsi que les fonctions Switched Gated Linear Unit (SwiGLU) et Root Mean Square Normalization (RMSNorm), ainsi que le biais Attention Query-Key-Value (Attention QKV).

Selon les tests d’Alibaba, QwQ bat o1-preview sur les benchmarks AIME et MATH, qui évaluent les capacités de résolution de problèmes mathématiques. Il surpasse également o1-mini sur GPQA, un benchmark pour le raisonnement scientifique. QwQ est inférieur à o1 sur les benchmarks de codage LiveCodeBench mais surpasse toujours d’autres modèles de pointe tels que GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet.

QwQ n’est pas accompagné d’un document d’accompagnement décrivant les données ou le processus utilisé pour entraîner le modèle, ce qui rend difficile la reproduction des résultats du modèle. Cependant, comme le modèle est ouvert, contrairement à OpenAI o1, son « processus de réflexion » n’est pas caché et peut être utilisé pour comprendre la façon dont le modèle raisonne lors de la résolution de problèmes.

Notamment, Alibaba a mis le modèle d’IA à disposition via une liste Hugging Face et les particuliers comme les entreprises peuvent le télécharger à des fins personnelles, académiques et commerciales sous la licence Apache 2.0.

Google aime expérimenter avec l’intelligence artificielle. Nous avions des outils de DJ en direct, des créateurs de podcasts et un moyen de créer des lettrages personnalisés. Google vient de lancer un jeu d’échecs gratuit appelé GenChess qui apporte quelque chose de nouveau. GenChess est unique car il vous permet de concevoir les pièces d’échecs avec lesquelles vous jouez, en utilisant l’IA.

Pour jouer à GenChess, il vous suffit d’aller sur le site Web de GenChess dans votre navigateur et de commencer à concevoir votre jeu d’échecs. Vous pouvez choisir un jeu classique ou créatif, puis saisir une invite d’IA pour décrire le type de jeu que vous souhaitez voir.

Vous verrez l’invite «Make a classic chess set inspired by» en haut de l’écran, et vous pourrez compléter la phrase avec ce que vous voulez. GenChess réfléchira alors pendant quelques secondes pendant que l’IA génère des exemples de pièces d’échecs pour votre approbation. Si vous n’aimez pas ce que vous voyez, appuyez sur le bouton « Régénérer le jeu » et il fera une autre tentative. Si toutefois vous aimez ce que vous voyez, appuyez sur le bouton « Générer un adversaire » pour passer à l’étape suivante.

L’ordinateur choisit ensuite une invite pour concevoir la pièce de l’adversaire qui, selon lui, ira bien avec ce que vous avez déjà choisi, et génère les pièces d’échecs adverses pour jouer contre vous.

Comment fonctionne GenChess?

GenChess est construit sur le modèle de génération d’images d’intelligence artificielle Imagen 3 de Google DeepMind, qui a été lancé en octobre. Imagen 3 dispose d’une gamme de fonctionnalités qui méritent d’être explorées. Par exemple, vous pouvez lui demander de créer des paysages photoréalistes, des peintures à l’huile richement texturées ou même des scènes d’animation en pâte à modeler.

Cela alimente également l’expérience ImageFX et la création d’images dans le chatbot Gemini. Il s’agit d’un modèle très impressionnant qui peut créer tout, du photoréalisme au design.

xAI est peut-être arrivé tardivement dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), mais il a rapidement fait des progrès pour combler l’écart. Au cours des deux derniers mois, la société d’IA a publié une capacité d’appel de fonctions dans ses grands modèles de langage (LLM), a lancé une interface de programmation d’applications (API) pour les développeurs et testerait une version gratuite du modèle d’IA. Et maintenant, un rapport affirme que la société prévoit de s’attaquer à OpenAI avec une application de type ChatGPT.

xAI d’Elon Musk va obtenir une application autonome

Selon le Wall Street Journal, la société d’IA xAI d’Elon Musk va lancer une application grand public autonome. Elle fonctionnera de manière similaire à l’application ChatGPT et permettra aux utilisateurs d’accéder à Grok depuis leur téléphone.

Actuellement, Grok AI n’est accessible que via X (anciennement connu sous le nom de Twitter) et est disponible pour les abonnés X Premium et Premium+. Récemment, un rapport a affirmé que xAI prévoyait de lancer une version gratuite du modèle d’IA. L’application autonome pourrait faire partie du même plan.

Les projets de nouvelle application et d’API pour les développeurs laissent entrevoir les ambitions de Musk de créer de nouvelles sources de revenus grâce à ses offres d’IA. Notamment, pour attirer les développeurs, la société a même annoncé des incitations sous forme de jetons gratuits. Le plan semble être de faire découvrir Grok au plus grand nombre de personnes possible et de faire en sorte que d’autres logiciels et applications soient alimentés par ses capacités.

Le rapport souligne également que xAI présente deux avantages significatifs par rapport aux autres chatbots IA. Tout d’abord, Grok est exclusivement formé sur les publications publiques sur X, ce qui signifie que le chatbot peut interagir dans un langage plus naturel et a accès à des informations plus à jour que les autres LLM. Deuxièmement, Musk utilise Tesla pour former les modèles xAI.

Cependant, l’application arrivera probablement après que xAI aura clôturé son prochain tour de financement, qui pourrait atteindre 5 milliards de dollars et valoriser l’entreprise à 50 milliards de dollars, selon le Financial Times, soit le double de sa valorisation il y a six mois. Elon Musk aurait donné aux investisseurs qui ont soutenu son acquisition de Twitter pour 44 milliards de dollars 25 % (ou l’accès à jusqu’à 25 %) des actions de xAI pour récompenser leur fidélité.

Selon le FT, certains des bailleurs de fonds d’Elon Musk – dont Fidelity, le cofondateur d’Oracle Larry Ellison et le fondateur de Twitter Jack Dorsey – pourraient être indemnisés grâce aux actions de xAI grâce à la hausse massive de la valeur de la startup.

Lorsque le tour de financement de xAI sera clôturé, la société aura levé environ 11 milliards de dollars.

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