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En adoptant une approche centrée sur les survivants, cette étude expose l'écosystème technique malveillant facilitant la création d'images intimes non consensuelles générées par l'IA et démontre l'inefficacité des cadres de gouvernance actuels, tels que le rapport NIST AI 100-4, pour réguler ce phénomène.
Ce papier présente AdAEM, un algorithme d'évaluation auto-extensible qui génère automatiquement et de manière adaptative des questions de test pour révéler et suivre les différences de valeurs entre les grands modèles de langage, surmontant ainsi les limites des benchmarks statiques.
Cet article propose un cadre pédagogique unifié qui intègre les MOOCs, l'enseignement intelligent et l'IA générative en trois dimensions complémentaires — exposition structurée, allocation adaptative et amplification de l'efficacité — pour maximiser la maîtrise des connaissances grâce à une logique d'enseignement cohérente.
Ce papier présente un cadre d'affinage de modèles de langage pour générer du contenu éducatif adapté à six niveaux scolaires, améliorant significativement l'alignement avec le niveau de compréhension des élèves tout en préservant l'exactitude factuelle.
Ce travail présente Aletheia, un agent de recherche mathématique autonome capable de générer, vérifier et réviser des solutions de bout en bout, démontrant ainsi des avancées significatives allant de la résolution de problèmes olympiques à la production de résultats de recherche doctorale et à la collaboration humain-IA.
Cet article critique l'illusion positiviste du « ground truth » en montrant comment les pratiques d'annotation actuelles étouffent la subjectivité humaine au profit d'un consensus artificiel, et propose de réhabiliter le désaccord comme un signal essentiel pour construire des modèles culturellement compétents.
Cet article propose le concept de «agence opérationnelle» et l'outil de graphe associé (OAG) comme un cadre juridique fictionnel rétroactif permettant d'attribuer la responsabilité pénale et civile aux acteurs humains dans les systèmes d'IA autonomes, sans pour autant accorder la personnalité juridique à ces derniers.
Une enquête menée auprès de 25 chercheurs en IA en 2025 révèle un consensus sur le risque majeur de l'automatisation de la recherche en IA, tout en mettant en évidence des divergences significatives concernant les calendriers de développement, la probabilité d'une explosion d'intelligence et les mécanismes de gouvernance appropriés.
Cette étude empirique identifie quatre thèmes clés concernant la gouvernance, l'amélioration itérative, les contraintes opérationnelles et la collaboration dans le développement d'applications d'IA intégrant l'humain, afin de combler le manque de guidance opérationnelle pour structurer les rôles et les mécanismes de contrôle.
Cette étude propose une feuille de route pour intégrer les technologies biométriques aux systèmes de communication alternative et augmentative (CAA) personnalisés, en identifiant les lacunes actuelles de la reconnaissance gestuelle et en langue des signes par rapport aux exigences pratiques, notamment dans le contexte du contrôle frontalier.
Ce papier propose de passer d'une approche de risque basée sur l'évitement à un modèle d'autonomisation des utilisateurs pour les chatbots d'IA générative face aux crises de santé mentale, en les transformant en ponts de soutien et de dé-escalade plutôt qu'en simples réferts vers des lignes d'urgence.
Cette étude démontre que, bien que TikTok respecte formellement l'interdiction du ciblage publicitaire pour les mineurs imposée par le Digital Service Act, une audit algorithmique révèle que les contenus promotionnels non étiquetés et le marketing d'influence exploitent une définition restrictive de la publicité pour contourner cette protection en ciblant efficacement les adolescents.
Cet article introduit le concept d'« effondrement de l'ambiguïté » par les grands modèles de langage, qui résolvent de manière unique des termes à multiples interprétations légitimes, et propose une taxonomie des risques épistémiques associés ainsi que des principes d'atténuation pour préserver la négociation humaine du sens.
En s'appuyant sur des ateliers avec 15 designers UX, cette étude démontre que l'adoption de l'IA ne se limite pas à l'efficacité organisationnelle, mais constitue un processus complexe de négociation des valeurs qui reconfigure les rôles, les relations de pouvoir et l'autonomie des travailleurs à travers les échelles individuelle, collective et organisationnelle.
Cette étude démontre que les jugements humains sur l'équité des systèmes d'IA en contexte médical ne se limitent pas à la parité statistique, mais dépendent fortement de la compréhension des causes sous-jacentes des disparités, notamment l'infra-marginalité et la disponibilité des données d'entraînement.
Ce papier présente THETA, un cadre d'analyse thématique hybride et un agent scientifique IA qui combinent des embeddings adaptatifs et une boucle humaine simulée pour surmonter les limites des modèles traditionnels et permettre une recherche en sciences sociales computationnelles à la fois évolutive, rigoureuse et riche sur le plan théorique.
Le papier présente SemFuzz, un cadre de fuzzing sémantique qui utilise des modèles de langage pour extraire des règles des RFC et générer des cas de test visant à révéler des vulnérabilités profondes dans les implémentations de protocoles réseau, ayant ainsi permis de découvrir et de confirmer plusieurs failles inconnues.
Cette étude, basée sur une enquête auprès de plus de 4 000 chercheurs en IA, révèle que leurs préoccupations se concentrent davantage sur les risques sociotechniques actuels que sur les risques existentiels souvent mis en avant dans le débat public, montrant ainsi une convergence d'opinions avec la population et appelant à une collaboration pour atténuer les dangers immédiats.
Cette étude empirique démontre que si les recruteurs humains sont plus équitables que l'IA seule en matière de genre, l'approche hybride combinant les recommandations algorithmiques et la recherche humaine produit les résultats les plus équitables, soulignant ainsi l'importance cruciale de la supervision humaine pour atténuer les biais dans le recrutement.
Cette étude révèle que, malgré une bonne adéquation sur les questions sociales générales, les grands modèles de langage actuels échouent à refléter fidèlement les opinions religieuses, en particulier celles des minorités, dans les contextes asiatiques, perpétuant ainsi des stéréotypes et des biais culturels que les interventions légères ne parviennent pas à éliminer.