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OpenAI présente ses efforts en matière de sécurité, transparence et traçabilité, alors que l'AI Act européen continue de se déployer.
Plus de 1 000 employés de labs frontier, X.ai excepté, réclament un mécanisme de gouvernance pour freiner l'automatisation de la recherche en IA.
Une lettre pro-open weights signée par NVIDIA, Microsoft et OpenAI relance la polémique, pendant que Moonshot AI livre discrètement Kimi K3.
Des chercheurs proposent une méthode commune pour comparer et unifier les seuils de risque définis par les grands laboratoires d'IA.
Un plaidoyer signé David Siegel appelle à un financement massif de l'IA open source pour contrer la concentration du pouvoir technologique.
OpenAI défend une approche de « fédéralisme inversé » où les lois des États alimentent un cadre national pour une IA sûre et démocratique.
Un nouveau référentiel structuré propose de noter et hiérarchiser le risque des agents IA internes selon douze dimensions.
À mesure que les agents autonomes prolifèrent, la question de leur gouvernance interne devient critique pour les organisations.
Un outil open-source pour auditer la traçabilité des décisions dans les pipelines IA, sans aucune dépendance externe.
Le co-fondateur de Databricks alerte sur les dangers d'une IA dominée par quelques acteurs et plaide pour un écosystème plus ouvert.
Trois ans après ChatGPT, l'enthousiasme initial se transforme en résistance organisée. Casey Newton analyse la montée du rejet public de l'IA.
Dwarkesh Patel dévoile les trois gagnants de son concours d'essais sur l'IA, parmi 600 contributions, sur la biosécurité, la croissance économique et l'alignement.
Une analyse de la fragmentation réglementaire mondiale autour de l'IA, entre États permissifs et États restrictifs.