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Korben, roi d’internet, logo bébé avec des lunettes en mode thug life

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Vous êtes un étudiant en informatique, tout frais, tout nouveau, et on vous balance des exercices de programmation à faire. Panique à bord !

Mais attendez, c’est quoi ce truc là-bas ?

Ah bah oui, c’est ChatGPT, votre nouveau meilleur pote ! Il est capable de résoudre vos exos en deux temps trois mouvements, grâce à des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et d’analyse de langage de programmation, mais attention, c’est pas si simple.

Des chercheurs ont voulu creuser la question et voir comment ces générateurs de code IA influencent vraiment l’apprentissage des étudiants et pour cela, ils ont réalisé 2 études. Dans la première, ils ont pris 69 étudiants, des novices complets en Python et les ont séparés en deux groupes : Ceux qui utiliseront l’IA et ceux qui coderont à l’ancienne sans IA.

Durant 7 sessions, ils leur ont donné des exos à faire. Les Jedis boostés à l’IA avaient accès à un générateur de code basé sur Codex, un modèle d’apprentissage automatique qui utilise le NLP et l’analyse de langage de programmation pour générer du code à partir des entrées des utilisateurs. Les autres, eux, devaient se débrouiller.

Résultat des courses ?

Les dev augmenté à l’IA ont cartonné ! Ils ont fini 91% des tâches contre 79% pour les autres. En plus, leur code était beaucoup plus correct. Toutefois, sur les tâches où il fallait modifier du code existant, les deux groupes étaient au coude à coude. Ensuite, ils ont fait passer des tests de connaissance aux étudiants, sans l’IA. Et là, surprise ! Les deux groupes ont eu des scores similaires. Mais quand ils ont refait les tests une semaine plus tard, les étudiants du goupe boosté à l’IA ont mieux retenu ce qu’ils avaient appris.

Dans la deuxième étude, les chercheurs ont analysé comment les étudiants utilisaient vraiment le générateur de code. Et là, révélations ! Certains en abusaient grave, genre copier-coller direct la consigne sans réfléchir. Pas cool ! 😅 Mais d’autres étaient plus malins et s’en servaient pour décomposer le problème en sous-tâches ou vérifier leur propre code.

Alors, que faut-il en retenir ?

Et bien que l’IA peut être un super outil pour apprendre à coder, mais à condition savoir l’utiliser intelligemment. C’est pourquoi les concepteurs d’outils et les profs doivent encourager une utilisation responsable et auto-régulée de ces générateurs de code. Sinon, c’est le drame assuré !

Pour ma part, vous le savez, le développement, c’est pas mon truc. Mais depuis que l’IA a débarqué dans ma vie, « sky is the limit » et ça m’aide énormément. Et comme ces étudiants, si je pose mon cerveau que je passe en mode copié-collé IA, à la fin, je vais avoir du caca. Mais si je comprends ce que je veux faire, si je maitrise mon code plus comme un chef de projet bien technique et bien c’est redoutablement efficace. Et ce qui est encore plus cool, c’est que j’apprends plein de trucs. On dit souvent qu’il faut forger pour devenir forgeron. Et bien là c’est le cas, car je ne m’encombre plus des problématiques de syntaxe, et je construis brique par brique mes outils en comprenant tout ce que je fais. Donc l’IA pour développer, oui !! Mais en laissant le cerveau allumé.

En tout cas, une chose est sûre, c’est en train de révolutionner l’apprentissage du code. Ça promet pour le futur mais faudra veiller à ce que les étudiants apprennent vraiment à faire les choses et ne deviennent pas des zombies du copier-coller (on avait déjà le souci avec StackOverflow, cela dit…).

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Oyez, oyez, amis Windowsiens ! Réjouissez-vous, car Microsoft, dans son immense mansuétude, a enfin daigné lever le blocage qui empêchait certains d’entre vous de goûter aux joies de Windows 11. Eh oui, après deux longues années d’attente, les possesseurs de processeurs Intel Rocket Lake peuvent désormais franchir le Rubicon et passer du côté obscur de la Force.

Enfin, seulement s’ils mettent à jour leurs pilotes Intel Smart Sound Technology !

Mais qu’est-ce que c’est que cette histoire de pilotes ? Eh bien figurez-vous que certaines versions des pilotes audio Intel SST provoquaient des écrans bleus de la mort sur Windows 11, rien que ça. Les pilotes fautifs, en version 10.29.0.5152 et 10.30.0.5152, étaient plus vicieux qu’un Gremlins mouillé après minuit.

Mais tel un chevalier blanc sur son fier destrier, Intel est venu à la rescousse en sortant des versions corrigées des pilotes, estampillées 10.30.00.5714 et 10.29.00.5714 (et au-delà). Microsoft a évidemment mis un certain temps à lever son blocus, mais mieux vaut tard que jamais, n’est-ce pas ?

Car oui, Microsoft est en pleine phase « open bar » en ce moment : tout le monde est invité à rejoindre la grande famille Windows 11. Même si parfois, ça implique de bloquer certaines apps tierces un peu trop curieuses ou de laisser tomber le support de fonctionnalités exotiques comme Windows Mixed Reality. Mais c’est le prix à payer pour profiter d’un OS moderne et innovant (ou pas) comme Windows 11 ^^.

Pour mettre à jour vos pilotes et enfin accéder au Saint Graal qu’est Windows 11, rien de plus simple : passez par Windows Update ou allez directement sur le site d’Intel. Une fois vos pilotes à jour, attendez 48h (le temps que Microsoft réalise que vous existez) et voilà, vous pourrez enfin voir à quoi ressemble le menu Démarrer de Windows 11. Spoiler : c’est pareil que Windows 10.

Mais attention, cette mise à jour ne concerne que les versions Desktop de Windows, à savoir :

  • Windows 11, version 23H2
  • Windows 11, version 22H2
  • Windows 11, version 21H2
  • Windows 10, version 22H2
  • Windows 10, version 21H2
  • Windows 10 Enterprise LTSC 2019

Les versions Serveur ne sont pas impactées par ce problème. Pour les administrateurs IT qui gèrent des parcs informatiques, vous pouvez déployer les pilotes mis à jour en utilisant des outils tels que Windows Update for Business, Intune ou Autopatch.

Et si jamais après deux jours, Windows refuse toujours obstinément de vous laisser passer à la caisse pour acheter votre billet pour Windows 11, contactez le support ! A l’ancienne 🙂

Sur ce, je vous laisse, j’ai un pilote à mettre à jour.

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Netflix a encore frappé, mais cette fois, ce n’est pas pour une nouvelle série addictive. Non, ils ont carrément utilisé des photos générées par IA dans leur dernier documentaire true crime « What Jennifer Did » (« Les Vérités de Jennifer », en français). Et autant vous dire que ça fait jaser sur la Toile !

Le docu retrace l’affaire sordide d’un meurtre commandité qui a eu lieu au Canada en 2010. Jennifer Pan, une ado en apparence sans histoires, a en fait orchestré l’assassinat de sa mère. Brrr, ça donne froid dans le dos ! Mais le plus fou, c’est que pour illustrer à quel point Jennifer était « pétillante, heureuse et pleine d’assurance » selon les mots d’une amie, Netflix a balancé des photos qui ont tous les codes des images générées par une IA. On parle de mains difformes, de visages déformés et même une dent de devant anormalement longue. Sympa le portrait !

Ça soulève pas mal de questions éthiques d’utiliser l’IA pour représenter une vraie personne, qui plus est dans une affaire criminelle. D’accord, Jennifer croupit en taule jusqu’en 2040 au moins, mais quand même, c’est glauque de tripatouiller la réalité comme ça. Surtout que bon, on n’est pas dans une fiction là, mais dans un fait divers bien réel et tragique.

On a déjà vu des séries utiliser l’IA pour générer des éléments de décor random, genre des affiches chelous dans True Detective. Mais là, on passe un cap en traficotant des photos d’une personne qui existe. Perso, ça me fait penser à ces deepfakes de célébrités qui pullulent sur internet alors si même les docs se mettent à nous enfumer avec de fausses images, où va-t-on ?

Netflix se défendent en disant que pour des raisons légales, ils ne pouvaient pas utiliser de vraies photos de Jennifer. Ok, mais ils auraient pu flouter son visage ou juste ne pas mettre de photos.

En tous cas, ça promet de sacrés débats sur l’utilisation de l’IA dans les médias. Jusqu’où peut-on aller pour illustrer une histoire vraie ? Est-ce qu’on a le droit de « créer » des images de personnes réelles dans ce contexte ? Autant de questions épineuses qui divisent.

La technologie utilisée par Netflix est probablement une forme de réseaux antagonistes génératifs (GAN) ou de deepfake. Ces technologies utilisent l’intelligence artificielle pour créer des images ou vidéos réalistes en apprenant des motifs à partir de données existantes. Les GAN sont composés de deux réseaux de neurones : un générateur qui crée les images, et un discriminateur qui essaie de distinguer les images générées des vraies. Au fil du temps, le générateur s’améliore pour créer des images ultra-réalistes, indiscernables de photos authentiques.

Mais l’usage de ces technologies soulève d’importantes questions éthiques, car elles peuvent servir à manipuler la perception de la réalité. Et dans le cas des Vérités de Jennifer, cela pourrait induire les spectateurs en erreur.

On verra si ça se généralise ou si Netflix saura en tirer des leçons.

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Ça va en faire des déçus chez les petits malins qui croyaient avoir trouvé la combine du siècle pour se faire du blé facile sur Medium en balançant des articles pondus par ChatGPT et compagnie ! La plateforme de blogs vient en effet de dégainer son bazooka anti-IA et de bannir purement et simplement le contenu généré artificiellement de son programme partenaire rémunéré. Eh oui, fini de laisser tourner GPT-4 à plein régime toute la nuit pour cracher des articles à la chaîne et les planquer derrière un paywall ! Medium a dit « Niet, c’est fini ça !« 

La sentence est tombée par mail dans la boîte des utilisateurs : à partir du 1er mai, c’est tolérance zéro pour les histoires 100% IA dans le programme de monétisation. Les récits conçus par une intelligence artificielle seront donc retirés des paywalls illico presto, et les comptes récidivistes pourront même se faire virer de la rémunération par Medium. Ça rigole plus !

Faut dire que la plateforme a une vision bien précise de son identité : un sanctuaire pour le storytelling humain, pas un repaire de scribouillards synthétiques.

Ok, ils sont ouverts à ce que l’IA file un coup de main pour peaufiner un texte ou aider à écrire dans la langue de Shakespeare quand on est rouillé en anglais. Mais que dalle pour les papiers écrits de A à Z par un algorithme, c’est no way !

« Medium, c’est fait pour les histoires humaines, pas pour les textes générés par l’IA« , martèle la plateforme dans son mail qui a dû faire l’effet d’une douche froide à plus d’un. En fait, si on y regardait de plus près, c’était déjà écrit noir sur blanc dans les guidelines de Medium : les histoires 100% IA, c’était déjà restreint à une diffusion limitée au petit cercle de l’auteur sur la plateforme. Pour utiliser l’IA en mode fair-play, faut jouer la transparence et le mentionner direct dans les 2 premiers paragraphes. Pareil pour les images générées par l’IA, qui doivent être identifiées et sourcées comme il faut.

Mais là, en virant le contenu IA de son programme de monétisation, Medium serre sérieusement la vis. Et si jamais vous tombez sur un de ces récits bricolés par un bot et que ça vous gonfle, pas de souci ! Il suffit de cliquer sur « Voir moins de contenu similaire » pour dire à Medium « Merci mais non merci, très peu pour moi ! » et ainsi limiter la propagation de ces histoires synthétiques. A voir comment ils comptent faire techniquement maintenant…

Après soyons honnêtes, le contenu généré par l’IA, c’est souvent mal fait et on se retrouve avec une belle bouillie insipide qui manque de saveur. Étant abonné payant à Medium, je trouve que c’est pas une mauvaise nouvelle et j’imagine que bon nombre de plateformes vont leur emboiter le pas.

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SUPIR (Scaling-UP Image Restoration) est une avancée majeure dans le domaine de la restauration d’images intelligente et réaliste. En s’appuyant sur des techniques multi-modales et des générateurs préentraînés avancés, SUPIR repousse les limites de ce qui est possible en termes de qualité et de contrôle de la restauration en combinant ce qui se fait de mieux en ce moment en IA.

Au cœur de SUPIR se trouve un modèle génératif que vous connaissez bien : StableDiffusion-XL (SDXL) et ses 2,6 milliards de paramètres. Pour l’appliquer efficacement à la restauration, les dev du projet ont du concevoir et entrainer un adaptateur de plus de 600 millions de paramètres.

Mais l’autre atout clé de SUPIR est son jeu de données d’entraînement titanesque, avec plus de 20 millions d’images haute résolution et haute qualité, chacune annotée avec une description textuelle détaillée. Cela permet à SUPIR de réaliser des restaurations guidées par des instructions en langage naturel, offrant un contrôle sans précédent sur le résultat final.

Je l’ai testé sur une image culte d’Internet : Les Horribles Cernettes. Pour ceux qui ne connaissent pas, il s’agit de la première photo qui a été envoyée via Internet à Tim Berners-Lee.

Voici l’image d’origine bien dégeu en terme de qualité :

Et voici ce que ça donne une fois passé dans SUPIR. Vous n’avez jamais vu cette photo avec cette qualité, j’en suis sûr !

Des prompts de « qualité négative » sont également utilisés pour améliorer encore la qualité perceptuelle. Et une méthode d’échantillonnage guidé par la restauration a été développée pour préserver la fidélité à l’image source, un défi courant avec les approches génératives.

Par contre, au niveau de certains détails comme les yeux, on n’y est pas encore mais je sais qu’il y a d’autres IA capable de gérer ça.

Grâce à cette combinaison unique de modèles, de données d’entraînement massives et de fonctionnalités plutôt avancées, SUPIR produit des restaurations d’une qualité exceptionnelle, en particulier sur des photos dégradées. Le tout avec la possibilité inédite de contrôler finement le résultat via des instructions en langage naturel.

Voici quelques exemples de cas d’utilisation :

  • Restaurer des paysages en faisant ressortir toute la beauté naturelle des photos
  • Obtenir des portraits ultra-détaillés et des expressions faciales quasi-parfaitement restituées
  • Redonner vie au charme des animaux dans des clichés anciens ou de faible qualité
  • Remastering de jeux vidéo pour une clarté et un niveau de détail époustouflants
  • Résurrection de films classiques pour revivre l’âge d’or du cinéma avec une netteté impeccable

Si vous ne me croyez pas, il y a plein d’exemples sur le site officiel du projet. Alors par contre, y’a pas de version en ligne officielle donc vous avez 2 possibilités pour jouer avec. Soit vous taper l’install à la main sur votre ordinateur, soit aller sur Replicate qui héberge une version en ligne avec laquelle vous pourrez améliorer vos images.

Pour en savoir plus sur SUPIR, rendez-vous sur le dépôt officiel du projet.