Les grands modèles de langage (LLM) nous conduisent dans une impasse, car ils sont dépourvus de compréhension des phénomènes physiques.
La prochaine étape correspond aux modèles du monde, ou world models (WM), des modèles entraînés sur des données relatives aux environnements physiques.
Les world models, comme envisagés par Yann LeCun, sont des modèles prédictifs, mais dans un espace abstrait (ou latent) afin de représenter un système dynamique ayant pour but de prédire les causes et effets d’une action.
Pour ce faire, il faut réussir à reproduire le « sens commun » que les humains et les animaux acquièrent d’instinct avec, entre autres, la compréhension de la gravité ou de la permanence des objets.
Les WM ont vocation à être construits avec une architecture différente, c’est le cas de celui de Yann LeCun intitulé JEPA et qui s’articule autour de 3 composants de réseau neuronal : un encodeur cible, un encodeur de contexte et un prédicteur.

Localtis : Depuis le 2 août 2026, l'AI Act impose aux fournisseurs et déployeurs d'IA de marquer les contenus produits par une intelligence artificielle générative. À ce stade le marquage est loin d'être généralisé et, surtout, l'outil universel pour identifier les contenus IA fait défaut. ChatGPT est par ailleurs régulé par le DSA comme un moteur de recherche.

Les agents publics recourent de plus en plus à l’intelligence artificielle générative, souvent sans contrôle officiel. Cet article aborde le fossé grandissant entre l’adoption rapide et décentralisée de l'IA et les mécanismes de gouvernance publique qui peinent à suivre. Il met l’accent sur l’expérimentation structurée comme voie essentielle permettant aux gouvernements de renforcer leurs capacités, de gérer les risques et de garantir une adoption responsable de la technologie avant son déploiement à grande échelle. S’appuyant sur une analyse systématique des lignes directrices officielles de 14 pays, de la littérature universitaire et d’études de cas, cet article examine comment les différentes juridictions traduisent les principes éthiques généraux en pratiques opérationnelles. 

Évaluons-nous encore une information à sa véracité ou faisons-nous plutôt excessivement confiance à sa fluidité ? Bien écrite, une réponse fausse suffirait-elle désormais à emporter notre adhésion ? Chiara Marcoccia, doctorante à Sciences Po, met au jour ce basculement, baptisé « épistémie » par la recherche, à partir d'une expérience menée auprès de plus de trois mille participants, où la seule présence d'une IA fait presque disparaître le doute concernant ses propres connaissances. Et si la vraie menace n'était pas que l'IA se trompe, mais qu'elle nous fasse oublier comment douter de ce que nous pensons savoir ?

Chaque ministère a défini ses priorités, cas d'usage et conditions de passage à l'échelle, dans un cadre interministériel commun (risques, souveraineté, expertise humaine).

Réponse aux textes Opération Prométhée : la France peut gagner la course à l’IA. Quel en serait le prix ?  et Pourquoi l’IA c’est plutôt Thémis que Prométhée publiés dans Le Grand Continent.

La proposition Thémis (publiée le 28 juillet) constitue un progrès majeur par rapport à l’opération Prométhée (publiée le 8 juillet). Elle remplace le pari immédiat d’une indépendance nationale par une stratégie de résilience : investir dans l’énergie, le foncier raccordé, l’inférence, les compétences d’entraînement, l’évaluation et l’orchestration, afin de préserver notre capacité de choix. Cette approche rejoint la doctrine de Digital New Deal : la souveraineté ne consiste pas à supprimer toute dépendance mais à « maîtriser ses interdépendances dans un écosystème de confiance choisi et non subi » (ce qui suppose d’abord de pouvoir mesurer ces dépendances).

L’essor de l’intelligence artificielle repose sur des infrastructures physiques gourmandes en ressources locales, qui échappent largement au contrôle et à la souveraineté des Etats, observe Joseph Bohbot, professeur de géographie à Sorbonne Université, dans une tribune au « Monde ».

Avec l’émergence des nouvelles technologies, apparaissent de nos jours des approches éthiques de l’IA. L’IA éthique vise à intégrer dans le code de l’IA des recommandations éthiques, quand l’IA digne de confiance cherche plutôt à encadrer les décisions automatiques. L’Ethics by Design cherche à garantir la transparence et la clarté des systèmes d’IA ainsi que de leurs finalités ; elle doit être prolongée par l’Ethics by Evolution.

L’Ethics by Evolution consiste à adapter continuellement les critères et indicateurs éthiques au long de la période d’apprentissage du système d’IA. Un objectif de l’Ethics by Evolution est d’accompagner les professionnels de la Tech vers le développement d’une technologie axée sur les humains.

Ce mémoire a été déposé au Protecteur du citoyen dans le cadre de son enquête sur l’utilisation de l’IA et des algorithmes informatiques dans les services publics, à l’été 2026. Fort de ses collaborations avec les acteurs publics et la société civile, l’Obvia a tenu à souligner les enjeux de ces usages et les pistes d’action pour un déploiement responsable et inclusif de l’IA dans les services à la population.Le recours aux algorithmes et à l'IA dans les services publics, qui s’inscrit en continuité de la numérisation de ces services, est motivé notamment par l’objectif d’améliorer leur efficacité et la qualité du service. Ces systèmes sont destinés à plusieurs fins, par exemple fluidifier le contact avec les citoyens et les citoyennes, faciliter l’analyse de demandes et de dossiers, soutenir la prise de décision ou encore établir des tendances et faire des prédictions. Nous n’en sommes qu’aux débuts de l’IA dans les services publics, mais il est clair que l'adoption s'accélère.Toutefois, comme le démontrent les travaux menés par la communauté des chercheuses et des chercheurs de l’Obvia, les risques sont bien réels. Plusieurs enjeux abordés dans le présent mémoire concernent les systèmes automatisés de traitement de l’information et d’aide à la décision, qu’ils reposent ou non sur des techniques d’intelligence artificielle au sens strict.Le mémoire soutient que l’évaluation de l’utilisation de l’IA dans les services publics doit dépasser les seuls critères d’efficacité administrative. Elle doit également prendre en compte les impacts sur l’accès aux services, la notion même de services publics, l’équité de traitement, la protection des droits fondamentaux et la confiance du public envers les institutions. Enfin, le mémoire montre qu’il n’est plus question de déterminer si l’administration publique doit utiliser ou non l’intelligence artificielle, mais plutôt dans quelles conditions elle peut le faire de manière légitime, responsable et démocratique

Le présent papier propose une réflexion de synthèse sur l’IA et son utilisation à des fins militaires, en tant que multiplicateur de forces.

L’auteur souligne qu’en effet l’IA peut contribuer grandement à l’obtention d’une supériorité opérationnelle, notamment via l’automatisation et l’optimisation des tâches, et via l’accélération de la boucle de décision.

Il aborde tour à tour diverses questions clefs autour de l’IA, des enjeux de son intégration dans la défense, aux risques et limites associés à cette technologie, en passant par sa dimension de symbole de la compétition stratégique sur la scène internationale.

Article d'Isabelle Huault, Présidente du directoire et directrice générale d'emlyon business school 

Data, intelligence artificielle, robotique, quantique : la technologie redessine tous les métiers de la décision. Les écoles de management n’ont pas à changer de vocation pour autant — elles doivent la réaffirmer en l’adaptant.

Ce changement d’échelle et les caractéristiques propres aux systèmes agentiques invitent ainsi à penser les voies de conciliation qui permettraient de garantir l’effectivité des principes du RGPD, de les adapter et de mettre en œuvre des mécanismes de contrôle et de supervision afin de tirer le meilleur bénéfice de ces nouvelles technologies tout en nous préservant collectivement des risques susceptibles de se matérialiser.

Services publics, travail des agents... Le déploiement de l'intelligence artificielle (IA) s'accélère dans le secteur public. Mais en quoi l'IA peut-elle constituer un levier de transformation de l'action publique ?

[...] La mission propose d’orienter les projets vers la création de valeur et recommande l’utilisation d’un cadre d’analyse de la valeur (CAV) intégrant des critères technico-financiers, environnementaux et sociaux. Elle invite à mener en complément une réflexion sur l’adaptation des processus métiers et la mise en place d’un accompagnement managérial fort pour une meilleure intégration de ces technologies dans les pratiques professionnelles des agents. Par ailleurs, la question de la donnée et de la maîtrise des risques liés à l’IA sont des enjeux centraux. La mission recommande d’établir une matrice des risques, qui devra être mise à jour de façon semestrielle par les instances de gouvernance de l’IA, avec une attention particulière portée sur les risques éthiques, juridiques et environnementaux. Le pôle ministériel est invité à renforcer sa politique en faveur d’une IA responsable au sein des administrations de l’État, en privilégiant des modèles souverains et des pratiques adaptées [...].

Le rapport estime qu'à l'horizon 2030 :

• les centres de données alimentant l'IA pourraient consommer 945 TWh d'électricité par an, soit près de 3 % de la consommation mondiale d'électricité ;
• cette consommation représente environ deux fois la consommation annuelle d'électricité de la France ;
• l'empreinte hydrique associée atteindrait un volume équivalent aux besoins domestiques annuels de 1,3 milliard de personnes en Afrique subsaharienne ;

• l'empreinte foncière dépasserait

• 14 500 km²

• , soit environ deux fois la superficie de l'agglomération de Jakarta

Cette note propose pour la première fois un plan sur trois ans pour que la France et ses partenaires développent un laboratoire d’IA de frontière capable de rivaliser avec les meilleurs laboratoires des États-Unis, afin d’assurer leur indépendance stratégique.

Recensement de projets par types et par pays

Pour les scientifiques, l’intelligence artificielle générative peut apparaître comme une option pour gagner du temps et augmenter leur productivité, mais ce n’est pas sans risques.

Le rapport conjoint de l’Inspection générale des affaires sociales (Igas), l’Inspection générale des finances (IGF) et l’Inspection générale de l’administration (IGA) et de l’inspection générale des affaires sociales (Igas) analyse les conditions dans lesquelles l’intelligence artificielle (IA) peut améliorer durablement les services publics, la qualité du travail des agents et l’efficacité des politiques publiques.

David Amiel, ministre de l'Action et des Comptes publics, présente le premier plan systémique pour l'intelligence artificielle dans l'État. Face à l'émergence des outils grand public, le Gouvernement fait le choix fort d'une trajectoire utile, humaine et souveraine afin de passer à l'échelle et d'équiper l'ensemble des agents publics avec des technologies de confiance.

Jeudi 18 juin 2026, la DGAFP a tenu la première réunion de négociation, avec les organisations syndicales et les employeurs des trois versants, d’un accord-cadre sur le déploiement et l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans la fonction publique.

L'essor de l'intelligence artificielle générative suscite des interrogations quant à ses effets sur l'emploi. Entre substitution au travail et gains de productivité pouvant stimuler la demande de main-d'œuvre, l'effet net agrégé reste incertain, avec des risques pour certains travailleurs. Dans un contexte de risque de décrochage compétitif, un accompagnement des pouvoirs publics apparaît nécessaire pour faciliter l’adoption de l'IA et la transition professionnelle des travailleurs concernés.