Un drame se déroule aux États-Unis : des essaims de drones autonomes changent le visage de la guerre, des États interdisent les traitements de santé mentale assistés par l'IA et des scientifiques "retouchent" Transformers à l'aide d'un nouveau type de modèle. L'IA n'est plus seulement l'avenir, c'est le présent avec un grand point d'interrogation.

1. lutte contre les essaims de drones : autonomie + décision humaine

L'utilisation militaire de l'IA aux États-Unis et en Ukraine repousse les limites de la guerre autonome. Démarrage SwarmerL'entreprise, d'origine américaine, fournit un logiciel pour les essaims de drones qui permet aux petites unités de décider de leurs propres attaques et tactiques, mais sous la supervision d'un humain. Un opérateur humain fixe la cible, mais les drones coordonnent la répartition des attaques, évitent les collisions et opèrent même dans des conditions où les communications sont limitées. Cette technologie est particulièrement utile dans les conflits asymétriques, où les avantages sont le nombre réduit d'unités, la flexibilité et l'adaptabilité.

2. les États interdisent les thérapies fondées sur l'IA sans l'intervention d'un expert humain

L'Illinois est devenu le deuxième État, après le Nevada, à adopter une loi interdisant l'utilisation de l'IA à des fins psychothérapeutiques sans l'intervention directe d'un thérapeute agréé. La loi sur le bien-être et la surveillance des ressources psychologiques (Wellness and Oversight for Psychological Resources Act) prévoit des amendes d'un montant maximal de 10 000 dolarů pour chaque violation. Les modèles d'IA sans intervention humaine ne peuvent pas diagnostiquer de manière indépendante un état émotionnel, mener une conversation thérapeutique ou être présentés comme des outils thérapeutiques à moins qu'un expert ne soit présent dans l'interaction. Les critiques font valoir que ces interdictions risquent de compromettre l'accès à des outils innovants qui pourraient être particulièrement utiles dans les régions souffrant d'une pénurie de thérapeutes.

3. Qwen3-Next : plus rapide et avec un long contexte

Alibaba propose une nouvelle version du modèle Qwen3-Next-80B-A3Bqui combine des techniques telles que le "mélange d'experts" et des couches d'attention efficaces. Le modèle traite des entrées allant jusqu'à des centaines de milliers de mots (dans certains cas environ 262 144 ) et accélère l'inférence par rapport aux anciennes versions de Qwen3. Tout cela en maintenant ou en améliorant légèrement les performances pour de nombreuses tâches courantes. Aux États-Unis et dans le monde entier, cela ouvre la voie à une utilisation dans des contextes larges, tels que le droit, la recherche ou la documentation à grande échelle.

4. Transformateurs dans le cadre des nouvelles énergies : Transformateur basé sur l'énergie

Des scientifiques d'universités américaines (Virginie, Illinois, Stanford, Harvard) ainsi que des partenaires d'Amazon ont présenté Transformateur à base d'énergie (EBT). Au lieu de demander aux modèles de prédire le prochain jeton en une seule fois, l'EBT propose d'abord une ébauche, qu'il "affine" ensuite de manière itérative - un peu comme un mécanisme de notation qui évalue dans quelle mesure la réponse s'adapte au contexte. Lors des premiers tests, les EBT ont obtenu de meilleurs résultats que les transformateurs conventionnels dans les tâches de compréhension de la lecture et de mathématiques, bien qu'ils soient encore plus exigeants en termes de calcul.

The Batch - DeepLearning.AI par Andrew Ng / gnews.cz - GH