HELO, une BD sur les risques liés aux IA

J’ai lu cette année une BD que j’ai trouvée très réussie : HELO, de Flavien Chervet et Nathalie Dupuy [1]

La BD imagine un scénario autour de l’arrivée de l’IA générale. Voici le pitch tel qu’on le trouve sur le site de présentation :

En 2026, le chercheur européen Geoffrey Marnier s’apprête à lancer un grand projet de coopération internationale sur l’Intelligence Artificielle Générale, à partir de ses recherches révolutionnaires.
Mais l’entreprise américaine Clear.AI, dans laquelle travaille sa compagne Alison, reprend ses travaux et le prend de vitesse.
Alors que les progrès s’accélèrent, l’arrivée de l’IA Générale devient palpable et les militaires commencent à s’intéresser aux produits de Clear.AI.
De nouvelles recherches viennent alors remettre en cause notre compréhension de l’IA… Et le destin de l’humanité.

L’histoire est agréable à lire, avec des romances, du suspens, etc. Elle illustre des notions importantes liées aux risques des IA. Pour creuser les concepts, on trouve, en bas de certaines pages, des QR codes renvoyant à une explication détaillée (par exemple sur l’interprétabilité, sur l’alignement, etc.).

Le processus créatif qui a mené à la BD est discuté dans les dernières pages de la BD : HELO a été co-créée avec l’IA selon une méthode que Flavien Chervet appelle la “création arborescente” [2]. L’univers de la BD (les personnages, lieux, ambiances) est mis à disposition en licence Creative Commons pour que chacun puisse s’en emparer et créer ses propres histoires dans cet univers [3].

Proposer une narration pour mettre en scène les enjeux liés à la sécurité des IA, c’est aussi ce qui est fait dans le projet “AI 2027” [4]. Il s’agit d’un scénario fictionnel écrit notamment par d’anciens chercheurs d’OpenAI. La chaine youtube Species a consacré une vidéo sur ce AI 2027, claire et bien illustrée [5]. Un visionnage intéressant (quoiqu’assez déprimant), en attendant de lire la BD 😉

Ces deux fictions sont… des fictions ! Et pour cause, il est impossible de prévoir ce qui pourrait se passer si l’humain vient à cohabiter avec une “entité” plus intelligente que lui. Mais ça n’empêche pas de s’y préparer et c’est tout l’intérêt de ces deux récits, qui nous aident à réfléchir avant que la question ne devienne (trop!) concrète.

 

 

Pour aller plus loin :

 

Sources :
[1] Site présentant la BD HELO : https://helo.hyperbd.fr/ . NB : la BD est en prêt au CEDOC du collège Voltaire
[2] Conférence de Flavien Chervet à propos de la création arborescente : https://www.youtube.com/watch?v=5w0ypQ68MOI 
[3] L’univers de la BD, téléchargeable en licence CC : https://studio-entremondes.fr/projets/helo
[4] AI 2027, scénario de Daniel Kokotajlo, Scott Alexander et al. : https://ai-2027.com/
[5] Vidéo de Species | Documenting AGI à propos de AI 2027 : https://youtu.be/k_onqn68GHY?si=CU0jKxntWn-BF-Tx

Crédits images:
Toutes les images proviennent du site de présentation de la BD : https://helo.hyperbd.fr/

La convergence instrumentale

Avec le mot “convergence”, l’expression “convergence instrumentale” a un petit côté maths qui n’est pas pour me déplaire. Derrière l’expression, un concept assez élégant et je trouvais qu’il méritait un billet de blog !

La “convergence instrumentale”, dans le domaine des IA, c’est “la tendance hypothétique de la plupart des agents suffisamment intelligents (humains ou non) à poursuivre des objectifs instrumentaux similaires (par exemple survivre ou acquérir des ressources), même si leurs objectifs ultimes sont différents” [1]

Ça mérite quelques explications : les IA ont généralement un “objectif” principal à atteindre. Faisons simple et imaginons qu’on souhaite fabriquer une IA capable de nous faire le café. Pour faire ce café, elle devra : réunir des ressources (argent, café), comprendre la psychologie humaine (est-ce que les utilisateurs sont contents de son café ?), ne pas laisser un ingénieur modifier son objectif, ne pas laisser un ingénieur l’éteindre. Et oui, comme dirait Stuart Russell : on ne peut pas aller chercher le café si on est mort [1] !

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La fenêtre d’overton s’ouvre sur les risques existentiels liés aux IA

Il y a quelques jours, la RTS a publié un article “L’humanité face à une intelligence artificielle supérieure: un débat qui quitte la science-fiction” [1] dont je recommande vivement la lecture.

Vous y lirez les craintes de Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, deux spécialistes de l’IA (les deux ont reçu le “prix Turing”, récompense parfois considérée comme l’équivalent du prix Nobel pour l’informatique [2]).

Geoffrey Hinton estime entre 10 à 20% la probabilité que l’IA contribue à l’extinction de l’humanité dans les 30 prochaines années. C’est quelque chose qui ne se disait pas aussi “ouvertement” il y a quelques années.

Mais les progrès récents semblent avoir changé la donne et ces risques sont maintenant entrés dans “la fenêtre d’Overton” [3,4]. La “fenêtre d’Overton”, qu’est-ce donc ? Il s’agit d’un concept formalisant l’idée qu’à chaque époque, il existe un certain ensemble d’idées dont on peut discuter publiquement, sans passer pour un farfelu. C’est ce qui est à l’intérieur de la fenêtre. Au contraire, ce qui n’est pas dans la fenêtre est écarté des débats : pas assez sérieux, trop extrême. On a un effet de renforcement car on regarde ce qui est admissible avant de prendre la parole.  Et ceux qui s’inquiètent des sujets hors de la fenêtre s’en inquiètent alors en privé. Robert Miles l’explique très bien dans une vidéo [4] dont je tire l’illustration suivante :

 

Puisque la fenêtre d’Overton est grande ouverte sur les risques existentiels liés à l’IA (et puisque nous parlions déjà de ces sujets sur ce blog avant qu’elle le soit 🙂 ), parlons-en. Il me semble intéressant de les catégoriser en deux groupes :

– les mauvais usages qu’on peut faire de l’IA : cyberattaques, manipulation de l’information, aide à fabriquer des armes biologiques, etc.
A propos des armes biologiques, une lettre ouverte vient d’être publiée demandant de mieux contrôler la fabrication d’ADN de synthèse [5]. Elle est signée par des acteurs tels que Dario Amodei, Sam Altman, etc.

– la perte de contrôle d’une IA mal “alignée”, c’est-à-dire dont les objectifs ne sont plus compatibles avec les nôtres [6]. En troisième partie de l’article de la RTS, Stuart Russell, autre grand nom de l’IA, défend l’idée de machines qui restent sous notre surveillance en acceptant qu’on les corrige et qu’on les éteigne.

 

La RTS qui écrit un article sur le sujet, Yoshua Bengio reçu sur HugoDécrypte [7] … je me réjouis que les médias aient ouvert la fenêtre mais m’inquiète qu’elle ait besoin de l’être…

 

Pour aller plus loin :

  • Formation du SEM : Problèmes liés aux biais et à la sécurité des intelligences artificielles / SEM-10346 https://edu.ge.ch/site/fc/securite-intelligences-artificielles-sem-10346/
  • Notre entretien du SEM avec Jérémy Perret : https://edu.ge.ch/site/tablettepedagogique/2026/01/19/les-entretiens-du-sem-les-risques-existentiels-lies-aux-ia-avec-jeremy-perret/

 

 

 

Sources:

[1] Article de la RTS “L’humanité face à une intelligence artificielle supérieure: un débat qui quitte la science-fiction” : https://www.rts.ch/info/sciences-tech/2026/article/l-humanite-face-a-une-intelligence-artificielle-superieure-un-debat-qui-quitte-la-science-fiction-29261082.html

[2] Page wikipedia sur le prix Turing : https://fr.wikipedia.org/wiki/Prix_Turing

[3] Page wikipedia sur la fenêtre d’Overton :  https://fr.wikipedia.org/wiki/Fen%C3%AAtre_d%27Overton

[4] Vidéo de Robert Miles, autour de la minute 18, il parle spécifiquement de la fenêtre d’Overton en ce qui concerne les risques liés aux IA : https://www.youtube.com/watch?v=2ziuPUeewK0

[5] Lettre ouverte : “In Support of Mandatory Nucleic Acid Synthesis Screening and Recordkeeping” https://prod-i.a.dj.com/public/resources/documents/dnaletter.pdf

[6] Pour en savoir plus, voici deux vidéos extraites du cours du SEM sur la sécurité des IA : https://youtu.be/rGscZ4lSrQw?si=V5a0Y5mrew0ux8b3  et https://youtu.be/Tm1IAPMHM28?si=OMx47-KpnNs6YhbI

[7] Yoshua Bengio reçu par HugoDécrypte : https://www.youtube.com/watch?v=ZSvt0NoOlDY

 

Crédits :
Images : screenshot d’une vidéo Robert Miles : https://www.youtube.com/watch?v=2ziuPUeewK0
Merci à ma collègue qui m’a envoyé l’article de la RTS avec le commentaire “La fenêtre d’Overton englobe désormais l’extinction de l’humanité par l’IA : ça passe à la RTS ! “

ChatGPT et l’effet de halo

Il y a quelques mois, j’ai reçu un article à relire. Il s’agissait d’un article analysant un sondage : la récolte de données avait été faite manuellement et l’analyse était générée par des modèles de langage (IA).
J’ai été bluffée par la qualité de l’analyse et les jolis graphiques qui l’accompagnaient.
Bluffée… c’est vraiment le bon mot ! Car, après relecture, il y avait beaucoup d’erreurs et d’incohérences. Heureusement, des relecteurs plus attentifs que moi les ont relevées. Pour ma part, je n’ai vu la médiocrité de l’article qu’après qu’on m’encourage à y être attentive.

Pourquoi peut-on se faire si facilement avoir par une production d’IA médiocre ? Parce que, globalement, nos cerveaux ne sont pas bien difficiles à convaincre ! Les illusions d’optique sont un bon support pour nous le rappeler.

Ces deux tables sont de même forme : difficile à croire à moins d’utiliser un gabarit !

Dans le cas précis que je raconte, je vois un “biais cognitif” à l’œuvre : l’effet de halo.
On a tendance à attribuer tout un tas de qualités à des personnes sur simple observation d’une de leur qualité. Par exemple, on aura l’impression qu’une personne belle doit être aussi intelligente, consciencieuse, etc. Comme tous les biais cognitifs, il affecte notre jugement sans qu’on en soit conscients. (2)

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Les Entretiens du SEM : Les risques existentiels liés aux IA avec Jérémy Perret

⚠️ information pour les personnes qui étaient inscrites pour écouter la redifusion : une fois que vous avez écouté le podcast, n'oubliez pas d'envoyer un mail à sem.formation@edu.ge.ch pour faire valider le suivi dans le cursus de formation SIRH 

Le mercredi 3 décembre, le SEM a accueilli Jérémy Perret pour un entretien du SEM. On y a parlé d'un sujet brûlant : faut-il brider l'intelligence artificielle pour le bien de l'humanité?

Ingénieur et docteur en intelligence artificielle, ainsi que spécialiste des questions de sécurité, Jérémy Perret possède un parcours professionnel qui alterne recherche et développement en IA, d'un côté, enseignement et vulgarisation, de l'autre. Désormais, la sûreté et la gouvernance de l'IA occupent la majorité de ses activités. Il est donc bien placé pour nous alerter sur les dangers potentiels de l'IA. Il fait d'ailleurs partie du mouvement Pause IA, qui demande un moratoire sur le développement de l'intelligence artificielle.

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Des LLM éthiques, ça existe ?

Vous vous êtes peut-être déjà demandé quel LLM utiliser ? A vrai dire, cette question est mal posée ! Un LLM (large language model), c’est un modèle de langage auquel on n’accède pas directement mais via une interface [A]. Par exemple sur chatGPT, vous accédez aux modèles d’Open AI (gpt 5.1 ou 5.2 à l’heure où j’écris ce billet).

Alors, recommençons : pour une utilisation personnelle, ou en classe devant les élèves, ou pour les élèves eux-mêmes, quels outils de génération de texte utiliser ?
ChatGPT est l’interface la plus connue [1], qui accède à ses modèles GPT. Mais c’est un service propriétaire, américain. Notamment dans un cadre scolaire, son utilisation pose question.

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Un confessionnal pour les IA ?

Dans cet article, je vous faisais part d’une étude d’OpenAI expliquant que la manière dont les IA sont entrainées explique en partie les hallucinations. En effet, lors de l’entrainement, les modèles sont plus “récompensés” pour donner une bonne réponse que “punis” pour en donner une mauvaise. Ils ont donc toujours intérêt à tenter une réponse et à prétendre qu’ils sont sûrs d’eux (le vocabulaire anthropomorphique est utilisé ici pour simplifier la formulation mais, vous le savez, les LLM n’ont pas d’intentions, au sens humain).

Open AI vient de publier le résultat d’une expérimentation où ils ont ajouté un second système de récompenses, distinct de celui qui guide la réponse principale. Ce second système n’évalue pas la qualité de la réponse : il est entraîné à revenir sur une réponse déjà produite et en repérer les erreurs, dans une autocritique qu’OpenAI appelle “confession“.

Pourquoi séparer les deux systèmes ? Parce qu’un seul signal de récompense pousse le modèle à cacher ses incertitudes. En avouant qu’il se trompe, le modèle diminuerait la qualité de la réponse et se verrait pénalisé sur cet aspect-là. En fait, la multiplicité des critères à optimiser est un problème profond qui est une des causes des hallucinations des modèles de langage. Ils doivent à la fois maximiser la justesse de la réponse, son utilité, le respect des règles, les préférences des utilisateurs, etc.
Ici, donc, Open AI a séparé le système de récompenses lié à l’honnêteté des confessions. Le premier système n’est pas pénalisé par la “confession” d’un mensonge ou d’une erreur par le deuxième système. La détection d’erreur est traîtée à part, ce qui évite que le modèle ait intérêt à dissimuler ses fautes pour optimiser un score global.

Open AI propose de creuser cette piste, qu’ils trouvent prometteuse, relevant pour l’instant assez peu de faux négatifs ou de faux positifs.

J’aime bien vous parler des recherches qui se font en sécurité de l’IA… quand je les comprends ! Je trouve que cette recherche a le mérite d’être très accessible. Par ailleurs, j’y vois un écho intéressant avec notre métier d’enseignant : les élèves progressent quand ils comprennent leurs erreurs, pas s’ils les dissimulent. Une partie de notre travail consiste, je crois, à mettre en place un climat de confiance qui invite les élèves à repérer leurs erreurs, les partager éventuellement, et les voir comme une opportunité de progresser. Ce n’est pas possible s’ils sont évalués à ce moment là !

 

Source : https://openai.com/index/how-confessions-can-keep-language-models-honest/

Illustration : exemple provenant de l’article principal https://cdn.openai.com/pdf/6216f8bc-187b-4bbb-8932-ba7c40c5553d/confessions_paper.pdf

Pour aller plus loin : formation en ligne “sécurité des IA”, https://edu.ge.ch/site/fc/securite-intelligences-artificielles-sem-10346/

 

Voir chatGPT comme un simulateur, pas comme un interlocuteur

Andrej Karpathy est chercheur en IA qui a notamment travaillé pour Open AI. Il est intéressé par la vulgarisation autour de l’IA et on a déjà parlé ici de ses excellentes vidéos de vulgarisation sur le fonctionnement des IA.

Dans un tweet récent, Andrej Karpathy suggère d’interagir avec des modèles de langages (comme chatGPT) en les considérant comme des simulateurs et non pas des interlocuteurs.

Il donne l’exemple d’un prompt “que penses-tu de xyz” ? Or l’IA n’a pas de pensée de type humain. Et d’ailleurs, ce n’est probablement pas “son” point de vue qui nous intéresse (pour autant que ça ait un sens). On aurait donc meilleur temps de remplacer par une question du genre : “Quels spécialistes pourrait-on consulter sur xyz ? Que diraient-ils?“.
Le modèle de langage produira alors la suite de texte la plus plausible, puisque c’est ce qu’il a été entraîné à faire. Dans le contexte de ce prompt, on obtiendra une imitation d’une réponse qu’un expert pourrait donner. (Notez que cela n’élimine pas les risques d’hallucinations et que, si c’est important, étonnant ou si vous envisagez de partager l’information, elle doit absolument être vérifiée !)

Ce conseil me semble pertinent à deux titres. D’une part, il peut améliorer les résultats. D’autre part, il nous invite à nous souvenir que l’IA n’est pas humaine et qu’il convient de ne pas l’anthropomorphiser.

 

 

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Source : tweet du 7 décembre https://x.com/karpathy/status/1997731268969304070

Image d’illustration : générée par gemini le 10 décembre 2025

Pour aller plus loin : en avril, nous organiserons un mercredi à thème “sous le capot des IA”, on expliquera comment le fonctionnement des LLM permet d’anticiper certains comportements des LLM et donne des pistes sur comment mieux les utiliser.

Pourquoi les IA hallucinent-elles ?

Open AI a publié une étude s’intéressant aux “hallucinations” des IAs. C’est cette fâcheuse tendance que peuvent avoir les LLM (large language model, comme chatGPT par exemple) à produire parfois du texte parfaitement plausible mais faux. L’article nous explique que ces hallucinations sont le résultat de plusieurs facteurs.

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