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Modèles, usages, automatisation
Intelligence artificielle
Une conversation fluide donne facilement l’impression que l’IA garde tout en mémoire. En réalité, elle travaille avec un contexte limité, parfois résumé ou réorganisé, et peut perdre un détail sans que son ton assuré ne le trahisse.
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La confidentialité ne se lit pas sur un bouton. Traitement, conservation, réutilisation et accès : les questions à poser avant de confier ses données à une IA.
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Quand une IA ne se contente plus de répondre et peut utiliser des outils, la question centrale devient celle des actions autorisées et des moyens de les interrompre.
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Un modèle génératif produit une suite plausible, pas une bibliographie garantie. Une référence précise peut donc être fausse même lorsque sa forme semble crédible.
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Poids accessibles, code publié, licence ouverte et documentation détaillée sont des dimensions différentes. Le mot « ouvert » ne suffit pas à décrire tout le système.
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Les détecteurs cherchent des indices statistiques ou techniques, mais leurs erreurs et l’évolution rapide des générateurs empêchent de transformer un score en verdict absolu.
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