On sait depuis environ deux mois que la prochaine édition d’Ubuntu aura une session complète pour l’architecture RISC-V. Le programme d’Ubuntu 25.10 est d’ailleurs chargé, avec une expérience Wayland plus lissée pour les GPU NVIDIA, le support du Variable Refresh Rate ou encore le chiffrement intégral du disque soutenu par la puce TPM. On y trouvera également GNOME 49, le noyau Linux 6.17 et plusieurs nouvelles applications, dont Loupe et Ptyxis.
Ce support amélioré de RISC-V viendra cependant avec un changement majeur : seul le profil RVA23 de l’architecture sera pris en charge. Les RVA (Risc-V Application) sont des spécifications techniques décrivant les capacités de traitement vectoriel qu’un système compatible doit posséder. Ils décrivent donc, concrètement, ce que les applications peuvent utiliser.
Or, le RVA23 est le dernier profil en date. Il a été publié en octobre 2024 et rend plusieurs extensions obligatoires, dont Vector et Hyperviseur. Dans le cas d’Ubuntu, les conséquences seront très concrètes : puisque l’immense majorité du matériel RISC-V se sert du profil RVA20, la version 25.10 du système ne les prendra plus en charge. En contrepartie, utiliser le système sur du matériel neuf (et pour l’instant presque inexistant) permettra d’obtenir une session complète et de faire tourner toutes les applications, grâce notamment aux fonctions d’hyperviseur ainsi débloquées.
Pour les personnes concernées, c’est évidemment une mauvaise nouvelle. On peut cependant la relativiser : Ubuntu 24.04 LTS, qui prend en charge le profil RVA20, sera supporté jusqu’en 2029 au moins. Une mise à jour du composant ubuntu-release-upgrader est en outre déployée depuis quelques semaines pour préparer le terrain. Ainsi, si une configuration RVA20 est détectée, la version utilisée du système ne sera pas mise à jour.
Pour Canonical, il s’agit encore une fois de mettre en place des changements importants avant la nouvelle LTS. Ubuntu 26.04 sera ainsi prête pour le nouveau matériel qui devrait se multiplier d’ici la fin de l’année.
AMD travaille sur sa prochaine génération de processeur Zen 6. Des finesses de gravure N3 (3 nm) et N2 (2 nm) sont attendues
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Bon, alors là, nous avons envie de dire GG à bl4ckdot qui tombe un nouveau record du monde de fréquence RAM. Effectivement, l’overclocker français pousse son kit à une fréquence folle de 12872 MT/s. Bien entendu, nous retrouvons l’emploi d’azote liquide et d’une plateforme Intel Arrow Lake couplée à un gros CPU Core Ultra 9 ! bl4ckdot poussa […]
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Toujours beaucoup de spéculations et de rumeurs sur les prochains processeurs AMD basés sur l’architecture Zen 6. Il y a peu de temps, on apprenait que le nombre de cœurs serait à la hausse mais maintenant on se met à parler d’une fréquence record…Un domaine où AMD n’a jamais été vraiment à l’aise ces dernières […]
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Une bourde de plus éclabousse la sphère Xbox. Mike Matsel, un responsable clé du département graphique, a récemment posté une offre d'emploi sur LinkedIn, mais l'illustration choisie – une image générée par IA de piètre qualité – a déclenché une véritable tempête d'indignation. La controverse est d'autant plus vive que cette publication intervient juste après des licenciements massifs chez Microsoft.
Une analyse des publications scientifiques dans le milieu de la recherche biomédicale montre que les modèles de langage sont massivement utilisés pour rédiger au moins leurs résumés.
De plus en plus de chercheurs utilisent des modèles de langage (LLM) pour rédiger leurs articles. En analysant le vocabulaire utilisé dans les résumés des articles scientifiques, des chercheurs montrent que leurs collègues en recherche biomédicale utilisent abondamment l’IA pour résumer leurs articles. Ils ont publié leurs résultats dans la revue Science Advances.
Cette analyse constate aussi une évolution du vocabulaire dans les résumés des 15 millions d’articles du milieu biomédical (en anglais) indexés sur la plateforme PubMed, principal moteur de recherche d’articles médicaux et de biologie.
Ils ont de fait « simplement » calculé la fréquence, pour chaque année, des 273 112 mots qui apparaissent dans ces résumés. Pour chaque année, ils ont identifié les 900 mots « excédentaires ».
Ainsi, on peut observer l’évolution soudaine de l’utilisation ou de l’abandon de certains termes.
Le verbe « delve » (approfondir) avait déjà été repéré car c’est un terme peu employé dans l’anglais étasunien ou britannique, mais très utilisé par les nigérians, nationalité de beaucoup de travailleurs de la donnée dont le travail est utilisé pour entrainer les IA.
Le titre de l’article scientifique, « Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary », est d’ailleurs un clin d’œil en référence à la fréquence élevée de ce terme. Mais des termes comme « crucial », « potential » ou « significant » ont fait des bons qui coïncident avec l’arrivée des IA génératives. Au contraire, « important » a chuté ces dernières années.
Ces pics de fréquences d’utilisation de termes ne sont pas tous dus qu’à l’utilisation de l’IA. On peut, par exemple, facilement comprendre qu’entre 2020 et 2024, le terme « pandemic » a connu un certain succès dans le milieu biomédical. De même, l’épidémie de maladie à virus Ebola en Afrique de l’Ouest entre 2013 et 2016 a, mécaniquement, poussé les chercheurs à utiliser le nom du virus dans leurs résumés.
Ils se sont donc concentrés sur les termes dont la fréquence a augmenté de façon particulièrement excessive en 2024, en comparant avec l’année 2022.
Ainsi, on peut voir que « delved » ou « delves », mais aussi « undescore », « notably », « showcasing » ou « additionnaly » sont particulièrement utilisés dans les articles biomédicaux de 2024 par rapport à ceux publiés en 2022.
Mais on peut se demander si ce phénomène peut être observé lors d’autres années. Ils ont vérifié pour toutes les années entre 2013 et 2023 et n’ont pas observé d’augmentations aussi importantes sauf pour le terme « ebola » en 2015, le terme « zika » en 2017 et les termes « coronavirus », « covid », « lockdown » et « pandemic » entre 2020 et 2022. Il faut donc, d’habitude, qu’il y ait un événement majeur lié à un terme biomédical pour qu’une telle augmentation de fréquence soit observée.
Les chercheurs ont aussi analysé quels types de mots étaient sur-utilisés. Comme on peut le voir dans les graphiques ci-dessous, la plupart des mots dont la fréquence est excessive à l’ère de l’IA générative sont plus là pour agrémenter le style. Ce sont aussi, la plupart du temps, des verbes ou, dans une moindre mesure, des adjectifs.
Le regroupement de ces termes de style dont la fréquence est excessive pour 2024 leur a servi de marqueur de l’usage de modèles de langage pour la rédaction des résumés des articles. En gros, ils considèrent qu’à partir d’un certain seuil de mots venant de ce groupe de mots, les chercheurs ont utilisé ChatGPT ou tout autre outil d’IA générative pour rédiger leur résumé.
C’est en réanalysant tous les résumés des articles indexés par PubMed par ce prisme qu’ils estiment qu’au moins 13,5 % d’entre eux ont été rédigés à l’aide de l’IA générative. « Avec environ 1,5 million d’articles indexés dans PubMed par an, cela signifie que les LLM participent à la rédaction d’au moins 200 000 articles par an », expliquent-ils.
Ils insistent sur le fait que c’est une borne inférieure, puisque des résumés rédigés avec l’IA générative peuvent ne comporter aucun des termes qu’ils ont repérés. Ils soulignent aussi que, dans le lot, il peut y avoir des faux-positifs : notamment, l’utilisation des modèles de langage peut aussi influencer le style des humains. Mais ils pensent que ce dernier effet est beaucoup plus petit et plus lent.
Ils font remarquer que l’IA générative est souvent utilisée pour améliorer la grammaire, la rhétorique, la lisibilité générale des textes ou aide à la traduction. Mais ils rappellent que les modèles de langage sont connus pour halluciner des références, fournir des résumés inexacts et générer de fausses informations qui semblent faire autorité et être convaincantes.
« Si les chercheurs peuvent remarquer et corriger les erreurs factuelles dans les résumés générés par IA de leurs propres travaux, il peut être plus difficile de trouver les erreurs de bibliographies ou de sections de discussions d’articles scientifiques générés par des LLM », soulignent-ils.
Ils ajoutent que les LLM peuvent répliquer les bais et autres carences qui se trouvent dans leurs données d’entrainement « ou même carrément plagier ».
Le code utilisé pour l’analyse des articles scientifiques est disponible sur GitHub et archivé sur Zenodo. On peut aussi y trouver toutes les données qu’ils ont générées.
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C’est un bel exploit pour la scène française de l’overclocking. bl4ckdot a battu le record mondial de fréquence mémoire (DDR5-12872)
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Seagate complète ses gammes de disques durs Exos M et IronWolf Pro avec désormais des capacités de 28 et 30 téraoctets.
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Si vous nous suivez depuis un temps, il y a un sujet que nous aimons bien couvrir, c’est la mésentente Chine/États-Unis. Depuis un certain temps, les américains essaient de limiter le développement de la Chine grâce à ses technologies et pour cela, l’oncle Sam limite l’accès de ses technologies à l’Empire du Milieu… D’où les […]
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Initialement, la carte de PowerColor apparaissait avec un design de référence en provenance de chez AMD. La carte présentée a été produite en faible quantité dans un objectif de validation, cependant, comme AMD ne prévoit aucun design de référence à proprement parler, ce modèle ne sortira pas et la marque met sa carte à jour. […]
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Au programme aujourd'hui : imprimante 3D, enceinte colonne et smartphone.
Wetransfer, le service d’envoi de fichiers de taille importante, a modifié ses conditions d’utilisation pour pouvoir entrainer ses modèles d’IA, a repéré Rami Ismail. La modification a été effectuée le 23 juin 2025 et doit s’appliquer à partir du 8 aout.
Dans la section « Licence pour WeTransfer » l’entreprise affirme : « Vous nous accordez par la présente une licence perpétuelle, mondiale, non exclusive, libre de redevances, transférable et pouvant faire l’objet d’une sous-licence pour utiliser votre contenu à des fins d’exploitation, de développement, de commercialisation et d’amélioration du service ou de nouvelles technologies ou de nouveaux services, y compris pour améliorer les performances des modèles d’apprentissage automatique qui améliorent notre processus de modération du contenu, conformément à la politique en matière de confidentialité et de cookies ».
Elle affirme que « cette licence comprend le droit de reproduire, de distribuer, de modifier, de préparer des œuvres dérivées, de diffuser, de communiquer au public, d’afficher publiquement et de réaliser du contenu ». Et l’entreprise ajoute que l’utilisateur ne pourra pas demander de compensation pour l’utilisation de son contenu.
Comme l’explique Film Stories, WeTransfer est très utilisé par les créateurs qui peuvent avoir des rendus dont les fichiers sont assez gros. Le service permet d’envoyer ce genre de fichiers après les avoir téléchargés sur les serveurs de l’entreprise.
Des alternatives existent. Par exemple, Disroot ou Ethibox hébergent un service du même genre en utilisant le logiciel libre Lufi.
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