Choses à Savoir TECH

Supprimer une conversation avec une intelligence artificielle ne signifie pas toujours que toutes les données associées disparaissent au même moment. Historique, mémoire et entraînement sont en réalité trois mécanismes différents. Lorsqu’on envoie un message à ChatGPT, Gemini ou Claude, le texte quitte d’abord notre appareil pour être traité sur les serveurs du fournisseur. À notre demande peuvent s’ajouter l’historique de la conversation, des informations mémorisées, un document joint ou des données provenant d’un service connecté.

Une fois la réponse produite, plusieurs destins deviennent possibles. La conversation peut rester dans l’historique pour être reprise plus tard. Certaines informations peuvent alimenter une mémoire séparée destinée à personnaliser de futurs échanges. Et, selon le service et les réglages choisis, le contenu peut aussi servir à améliorer les modèles. Ces différences deviennent importantes au moment de supprimer ses données. Chez OpenAI, par exemple, une conversation supprimée disparaît immédiatement de l’interface, mais sa suppression définitive des systèmes est normalement programmée sous trente jours, sauf exceptions légales ou de sécurité. Un fichier conservé séparément dans la Bibliothèque doit, lui, être supprimé indépendamment.

Les règles varient fortement ailleurs. Anthropic annonce également une suppression des conversations effacées sous trente jours, mais peut conserver jusqu’à cinq ans les données qu’un utilisateur a accepté de fournir pour améliorer Claude. Chez Google, désactiver l’enregistrement de l’activité Gemini empêche les nouveaux échanges de servir à l’entraînement, mais ils peuvent encore être conservés jusqu’à 72 heures ; des conversations déjà examinées par des prestataires peuvent rester jusqu’à trois ans après avoir été dissociées du compte. Et désactiver l’entraînement ne signifie pas supprimer l’historique. Chez ChatGPT, ce sont deux commandes distinctes : couper « Améliorer le modèle pour tous » empêche les nouvelles conversations d’être utilisées pour entraîner les modèles, mais elles restent dans l’historique tant qu’on ne les supprime pas.

Source : Clubic
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Des interviews politiques capables de réunir autant de spectateurs qu’une chaîne de télévision échappent encore aux règles de pluralisme appliquées aux radios et télévisions françaises. L’Arcom veut réduire cet écart avant la présidentielle de 2027. Son président, Martin Ajdari, vient d’annoncer l’ouverture d’une concertation avec les principaux créateurs de contenu en ligne. Sont visés les podcasts et émissions vidéo qui invitent des personnalités politiques directement sur YouTube ou d’autres plateformes, parfois devant plusieurs millions d’abonnés.

Aujourd’hui, ces programmes ne sont pas soumis au même régime que l’audiovisuel traditionnel. À la radio et à la télévision, l’Arcom contrôle le pluralisme et, pendant les périodes électorales, des règles particulières encadrent le temps de parole des personnalités politiques. Le Conseil d’État a encore précisé en juillet 2025 que le régulateur devait notamment rechercher l’existence éventuelle d’un déséquilibre manifeste et durable dans l’expression des différents courants. Un créateur qui publie directement son entretien sur Internet n’entre pas automatiquement dans ce cadre. Il reste cependant soumis au droit électoral : à partir de la veille du scrutin à minuit, la diffusion en ligne de messages constituant de la propagande électorale est interdite.

L’Arcom ne propose pas pour autant de transposer simplement les règles de la télévision sur YouTube. Martin Ajdari évoque plutôt de nouvelles exigences d’« honnêteté » et d’« équité » et précise qu’une concertation vient seulement de commencer. Aucun mécanisme précis, aucun seuil d’audience et aucune méthode de contrôle n’ont encore été annoncés. Le sujet devient urgent parce que la campagne politique se déplace. Les candidats utilisent davantage les podcasts et les créateurs pour toucher des publics différents et profiter d’entretiens souvent beaucoup plus longs que ceux des médias traditionnels.

Source : Clubic
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Des dons présentés comme destinés aux civils de Gaza auraient servi à financer le Hamas : en France, cinq personnes sont désormais mises en examen dans une affaire où les cryptomonnaies ne sont qu’un maillon d’un circuit financier plus large.

L’enquête française concerne notamment deux associations, Baraka, en Gironde, et Ensemble C Mieux, dans la Loire. Après des interpellations menées par la DGSI le 29 septembre, cinq personnes ont été mises en examen à Paris pour financement d’entreprise terroriste, abus de confiance en bande organisée et blanchiment en relation avec une entreprise terroriste. À ce stade, il s’agit de poursuites, pas de condamnations. Les suspects contestent avoir voulu financer le Hamas et défendent la vocation humanitaire de leurs collectes.

En parallèle, le Trésor américain a sanctionné deux responsables opérant depuis la France, Faouzi Barika et Amel Oualid, leurs deux associations, ainsi qu’un homme basé à Gaza, Saleem Abdallah Saleem al-Zaq, présenté par Washington comme membre de la branche armée du Hamas. Selon l’administration américaine, ce réseau aurait collecté plus de deux millions de dollars entre 2020 et 2026, dont un million et demi après le 7 octobre 2023. Elle affirme que plusieurs centaines de milliers de dollars ont été envoyés en cryptomonnaies à al-Zaq, qui supervisait aussi des sociétés de transfert d’argent et des portefeuilles numériques.

Le montant cité dans le dossier français est différent : l’enquête évoquée par Le Parisien porte sur environ un million d’euros qui aurait finalement bénéficié au Hamas. Ces chiffres ne doivent donc pas être additionnés : les autorités américaine et française travaillent avec des périodes et des périmètres différents. L’affaire rappelle aussi que « cryptomonnaie » ne signifie pas argent invisible. Les transactions inscrites sur une blockchain peuvent laisser des traces durables ; les enquêteurs doivent ensuite relier les adresses numériques à des personnes, des plateformes d’échange et, ici, à des retraits en espèces.

Source : Reuters
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L’Europe pourrait bientôt disposer d’une nouvelle route pour transporter ses données sensibles : non plus uniquement sous les océans ou par des réseaux terrestres, mais directement de satellite en satellite.

La société Open Cosmos vient de préciser l’architecture de ConnectedCosmos, une constellation qui doit compter 192 satellites en orbite basse. Son objectif n’est pas de remplacer les câbles sous-marins qui transportent l’essentiel du trafic mondial, mais de proposer aux gouvernements et aux entreprises critiques un chemin alternatif lorsqu’une infrastructure terrestre devient indisponible ou vulnérable.

La différence repose sur des liaisons optiques entre satellites. Au lieu de faire redescendre les données vers une station au sol à chaque étape, les satellites peuvent se les transmettre directement par laser. Une image prise au-dessus d’une zone sensible, un flux vidéo ou une copie de base de données peut ainsi parcourir une partie de son trajet dans l’espace avant d’être remise à son destinataire. Open Cosmos veut également que ce réseau continue à fonctionner dans des environnements où les systèmes de navigation par satellite sont brouillés. L’entreprise vise donc moins le marché de l’Internet grand public que les communications gouvernementales, militaires, institutionnelles et industrielles nécessitant davantage de résilience.

Le calendrier reste ambitieux. Open Cosmos veut dépasser 96 satellites en orbite fin 2028 et atteindre une couverture mondiale en 2030. Pour financer cette montée en puissance, l’entreprise a levé 300 millions d’euros en septembre et affirme pouvoir fabriquer jusqu’à un satellite par jour dans ses quatre usines européennes. ConnectedCosmos arrive parallèlement à IRIS², le grand programme européen de connectivité sécurisée dont les premiers lancements sont désormais prévus en 2029. Les deux projets ne se confondent pas : Open Cosmos développe une infrastructure privée susceptible, à terme, de fonctionner avec d’autres réseaux souverains européens.

Source : The TIMES
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ChatGPT ne lit pas réellement votre phrase mot par mot. Avant de répondre, il la découpe en petites unités appelées « tokens », et cette mécanique détermine à la fois ce qu’une IA peut lire, combien elle coûte et jusqu’où elle peut suivre une conversation.

Un token peut correspondre à un mot entier, mais aussi à une partie de mot, quelques caractères ou un signe de ponctuation. Le découpage dépend du tokenizer, le logiciel utilisé par chaque famille de modèles. Une même phrase peut donc nécessiter un nombre différent de tokens selon l’IA et la langue employée. Chez OpenAI, l’ordre de grandeur souvent donné pour l’anglais est d’environ quatre caractères par token, soit trois quarts d’un mot. Une fois le texte découpé, le modèle manipule ces unités pour calculer, à partir du contexte, quel token a le plus de chances de suivre les précédents. Il en génère un, puis recommence jusqu’à constituer sa réponse. Un token n’est donc ni une pensée ni une idée : c’est une unité informatique permettant au modèle de représenter et de produire du contenu.

Ces unités servent également à mesurer sa capacité de travail. Une fenêtre de contexte de 200 000 tokens signifie qu’un modèle peut traiter une certaine quantité d’informations simultanément : votre demande, les instructions, l’historique de la discussion ou des documents. Ce n’est pas pour autant une mémoire permanente. Lorsque cette fenêtre se remplit, certaines informations doivent être condensées ou retirées. Les tokens sont aussi devenus l’unité économique de l’IA. Dans les API utilisées par les entreprises, les fournisseurs facturent généralement séparément les tokens envoyés au modèle et ceux qu’il génère. Certains distinguent aussi les données déjà mises en cache et les tokens utilisés par les modèles pour raisonner avant d’afficher leur réponse.

Et le principe dépasse désormais le texte : images, audio et vidéo peuvent eux aussi être convertis en unités comptabilisées par les modèles multimodaux.
Le token paraît donc minuscule, mais il constitue l’un des compteurs fondamentaux de l’intelligence artificielle : il mesure à la fois ce qu’elle reçoit, ce qu’elle peut garder sous les yeux et une partie du calcul nécessaire pour nous répondre.

Source : Clubic
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