Par Julien Mozziconacci , Muséum national d’histoire naturelle (MNHN) et Élodie Laine , Sorbonne Université Plutôt que de produire des mots, le modèle d’intelligence artificielle Evo 2 est capable de prédire une base d’ADN en se fondant sur une séquence donnée. Lancé, il y a un peu plus d’un an, le modèle s’affine et permet aux scientifiques de mieux comprendre le langage de l’ADN. Sa puissance de calcul pose néanmoins des questions de ressources énergétiques. Si vous avez déjà utilisé un modèle de langage comme ChatGPT ou Mistral, vous vous souvenez sans doute de la première impression : orthographe impeccable, grammaire fluide, phrases qui ont du sens. Pourtant, sous le capot, ces systèmes ne font qu’une chose très simple : prévoir dans une phrase le mot qui va suivre. Ils utilisent des statistiques apprises sur un immense corpus de textes, et c’est ainsi qu’ils « parlent » français, anglais et bien d’autres langues. Une idée féco...
A l'occasion du Mobile World Congress, G DATA publie ses statistiques de dangers sur appareils mobiles.
Près d’une personne sur deux utilise son smartphone ou sa tablette pour naviguer sur Internet (source CREDOC 2016). Android est le système d’exploitation le plus utilisé sur les appareils mobiles et donc, de plus en plus visé par les cyberattaques. Utiliser une protection antivirus est nécessaire face à ces dangers de plus en plus répandus, tout comme effectuer des mises à jour régulières.
Plus de 3,2 millions de nouveaux échantillons en 2016
Les experts de sécurité G DATA ont identifié 3 246 284 nouvelles applications malveillantes pour Android en 2016. Cela représente une augmentation de près de 40% comparé à l’année précédente. En moyenne, les experts ont détecté 9 000 nouveaux fichiers malveillants chaque jour durant le second semestre 2016.
