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On l’ignore souvent, mais les panneaux solaires n’exploitent qu’une fraction de l’énergie lumineuse qui atteint la Terre. Les cellules photovoltaïques actuelles convertissent surtout la lumière visible, celle que l’œil humain perçoit, ainsi qu’une petite partie du proche infrarouge. Une grande portion du rayonnement solaire reste donc inutilisée, alors même que notre planète reçoit chaque seconde environ 174 000 térawatts d’énergie solaire. Des chercheurs de l’Institut coréen des sciences et de la technologie, le KAIST, pensent avoir trouvé une piste pour améliorer cette efficacité. Leur solution repose sur un concept issu de la nanotechnologie : les suprasphères plasmoniques.

Ces structures microscopiques sont constituées de milliers de nanoparticules d’or qui s’assemblent spontanément pour former de minuscules sphères. À cette échelle, l’or possède des propriétés optiques particulières : il peut interagir avec la lumière de manière collective, un phénomène que les physiciens appellent résonance plasmonique. Concrètement, cela permet de capter et de piéger les photons — les particules de lumière — avec une efficacité bien supérieure à celle des matériaux classiques. Les chercheurs ont déposé ces suprasphères goutte à goutte sur une surface plane, où elles forment un film dense et texturé. Ce revêtement est capable d’absorber non seulement la lumière visible, mais aussi les rayonnements ultraviolets et une large gamme d’infrarouges, proches et lointains.

La différence avec les films de nanoparticules déjà étudiés est importante. Les suprasphères combinent plusieurs types de résonances lumineuses, ce qui permet de capturer davantage de longueurs d’onde. Résultat : selon les simulations et les expériences menées par l’équipe coréenne, ce matériau pourrait absorber jusqu’à 90 % du spectre solaire, un niveau inédit. La puissance générée serait environ 2,4 fois supérieure à celle obtenue avec des revêtements de nanoparticules traditionnels. Pour tester leur approche, les chercheurs ont appliqué ce film sur la surface en céramique d’un générateur thermoélectrique, un dispositif capable de transformer la chaleur en électricité. Les mesures ont montré une absorption deux fois plus élevée que celle d’un film classique.

Au-delà de la performance, cette technologie présente aussi un avantage pratique : elle peut être produite par dépôt en solution, une méthode relativement simple et peu coûteuse. À terme, ces suprasphères pourraient améliorer l’efficacité des systèmes solaires thermiques et photothermiques, qui utilisent la chaleur du soleil. Elles pourraient aussi renforcer les systèmes hybrides photovoltaïques-thermiques, capables de produire à la fois électricité et chaleur.
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Depuis plus d’un an, certains chercheurs indépendants expérimentent une technique controversée dans le monde de l’intelligence artificielle : l’“oblitération” des modèles de langage. Sur la plateforme Hugging Face, des versions modifiées d’IA, aux noms explicites comme Dark Champion ou Uncensored, circulent déjà et cumulent plusieurs milliers de téléchargements.

Mais un nouvel outil, baptisé OBLITERATUS, pourrait changer d’échelle. Mis en ligne sur GitHub par un développeur se présentant sous le pseudonyme Pline le Libérateur, il rassemble dans une seule interface tout ce qui nécessitait auparavant des manipulations techniques complexes. Treize méthodes d’extraction différentes, quinze modules d’analyse, un système capable de détecter automatiquement les protections d’un modèle : le tout accessible sans écrire une seule ligne de code, simplement avec un compte Google.

Le principe technique repose sur une idée issue d’une étude publiée en 2024 lors de la conférence NeurIPS, l’un des grands rendez-vous mondiaux de l’IA. Les chercheurs y expliquaient que la capacité d’un modèle à refuser certaines requêtes, par exemple des contenus dangereux ou illégaux, dépend souvent d’une direction particulière dans ce que l’on appelle l’espace des activations. Autrement dit, une configuration mathématique interne qui guide les réponses du modèle. Si l’on identifie cette direction et qu’on la supprime des paramètres du modèle, celui-ci conserve sa capacité de raisonnement… mais perd sa tendance à refuser.

OBLITERATUS automatise ce processus en plusieurs étapes : chargement du modèle, collecte des activations, extraction des directions de refus à l’aide d’une méthode mathématique appelée décomposition SVD, modification ciblée des paramètres, puis vérification du résultat. L’outil fonctionne directement dans l’environnement gratuit Google Colab ou via les GPU mis à disposition sur Hugging Face Spaces. Pour plus d’une centaine de modèles compatibles, de GPT-2 à certaines variantes de DeepSeek, quelques minutes suffisent pour effectuer une modification complète.

Chaque utilisation alimente aussi une base de données collective. Les informations enregistrées incluent le modèle utilisé, la méthode employée et l’efficacité du contournement des protections. L’objectif affiché par l’auteur est de constituer la base comparative la plus complète sur les mécanismes d’alignement des modèles d’IA. Cette démarche soulève évidemment des questions. Une étude publiée cette année dans Nature Communications montrait déjà que certains systèmes d’IA pouvaient contourner les protections d’autres modèles avec 97 % de succès. Mais OBLITERATUS va plus loin : il ne contourne pas les garde-fous à chaque requête, il les supprime directement dans l’architecture du modèle. Pour les équipes qui déploient des modèles open source, cette technique devient donc une nouvelle menace potentielle. Certaines solutions existent, comme renforcer l’apprentissage du refus ou multiplier les tests de robustesse, mais elles restent encore peu adoptées par les grands fournisseurs d’IA.
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La révolution de l’intelligence artificielle pose un problème très concret : où installer les serveurs capables de faire tourner ces modèles toujours plus gourmands en énergie ? Aux États-Unis, les centres de données ont consommé environ 183 térawattheures d’électricité en 2024, soit près de 4 % de toute la consommation du pays. Et selon plusieurs projections, cette demande pourrait plus que doubler d’ici 2030.

Depuis quelques années, l’industrie explore donc des solutions inédites. Microsoft avait déjà expérimenté l’immersion de centres de données sous la mer avec son Projet Natick, au large de l’Écosse. L’idée : profiter de l’eau froide pour refroidir naturellement les serveurs. Mais une start-up californienne, Aikido Technologies, propose aujourd’hui d’aller encore plus loin.

Son concept, présenté début mars 2026 et relayé par IEEE Spectrum, consiste à combiner éoliennes flottantes et centres de calcul pour l’IA dans la même infrastructure. Concrètement, les serveurs seraient installés directement dans les ballasts, ces grands réservoirs qui stabilisent les plateformes en mer. La structure imaginée repose sur une turbine éolienne posée sur une plateforme flottante. Trois bras descendent vers l’eau et se terminent par des ballasts situés à environ 20 mètres de profondeur. Dans la partie supérieure de ces réservoirs remplis d’eau douce, Aikido prévoit d’aménager des salles informatiques capables de fournir 3 à 4 mégawatts de puissance chacune. L’ensemble pourrait atteindre 10 à 12 mégawatts de calcul dédiés à l’intelligence artificielle.

La turbine elle-même produirait 15 à 18 mégawatts d’électricité, complétés par des batteries intégrées. L’un des avantages majeurs serait la suppression des pertes liées au transport de l’électricité, puisque l’énergie serait produite et consommée au même endroit. Le refroidissement reposerait sur un mécanisme passif : la chaleur dégagée par les serveurs traverserait les parois métalliques des ballasts pour se dissiper dans l’eau de mer. Selon l’entreprise, l’impact thermique resterait limité à quelques mètres autour de la structure.

Un prototype de 100 kilowatts est prévu au large de la Norvège d’ici la fin de l’année, avec l’ambition à terme de créer des fermes offshore dépassant un gigawatt de puissance de calcul. Mais le projet reste risqué. L’éolien flottant traverse actuellement une période difficile, avec des coûts élevés et des projets retardés. D’autres défis subsistent aussi : la corrosion due au sel, les débris marins ou encore les contraintes environnementales liées au rejet de chaleur dans l’océan.
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