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...
Des photos sont postées sur Twitter (mot-clé #sidibouzid ou #tunis) , Posterous ou sur Facebook, des vidéos sont téléchargées sur YouTube. Souvent courts et de mauvaise qualité car provenant de téléphones portable, ces films témoignent en tout cas de la réalité des manifestations, de la répression, des blessés soignés dans les hôpitaux. Sur le portail www.nawaat.org, où un dossier multimédia complet est consacré à Sidi Bouzid (la ville d’où est parit la révolte), les analyses côtoient les témoignages et les appels à la mobilisation. Les billets sont sans équivoque : «Indignez-vous», «Pourquoi je ne crois pas Ben Ali», «Ne laissez pas Ben Ali fuir!» A la question de savoir quelle doit être la sortie de crise, un sondage sur le site est sans équivoque : la révolte à 45% ; la désobéissance civile à 27%.