#RGPD

[mirrorontheworld]

Nous en parlions déjà il y a deux ans : au-delà de la surveillance de nos rues, la surveillance biométrique se déploie aussi dans nos supermarchés pour tenter de détecter les vols en rayons des magasins. À la tête de ce business, la start-up française Veesion dont tout le monde, même le gouvernement, s’accorde sur l’illégalité du logiciel mais qui continue à récolter des fonds et des clients en profitant de la détresse sociale.

[critiqueplus]

Introduction au déploiement des modèles de langage (LLM) en France

L’intelligence artificielle conversationnelle n’est plus une vision du futur, mais bien une réalité technologique au cœur de notre quotidien. Les modèles de langage de grande taille (Large Language Models ou LLM), comme ceux développés par OpenAI, Google, Meta ou des acteurs français comme Mistral AI, transforment déjà des pans entiers de l’économie, de l’éducation, de la santé et des services publics. En France, cette révolution soulève de nombreuses questions : sommes-nous prêts ? Qui sont les moteurs de cette transition ? Quels enjeux spécifiques se posent sur notre territoire ? Cet article propose une introduction complète au déploiement des LLM en France. Objectif : comprendre comment ces modèles fonctionnent, qui les développe, où ils sont utilisés, et quels défis – technologiques, réglementaires, éthiques – il nous faut relever pour tirer parti de cette avancée majeure, sans en perdre le contrôle.

Qu’est-ce qu’un modèle de langage (LLM) ?

Un modèle de langage de grande taille (LLM) est un système d’intelligence artificielle capable de comprendre, générer et manipuler du langage naturel à une échelle impressionnante. Entraîné sur des milliards de mots et des milliers de corpus, un LLM apprend à prédire le mot suivant dans une phrase. Ce qui lui permet ensuite de tenir une conversation, rédiger un article, résumer un texte ou encore traduire automatiquement un document. Comment ça marche ? Les LLM s’appuient sur une architecture appelée transformer, introduite par Google en 2017. Cette architecture est capable de traiter les relations complexes entre les mots dans un contexte donné. L’entraînement initial demande des ressources massives : données textuelles variées (web, livres, articles) et puissance de calcul colossale (GPU, TPU, clusters de serveurs). Une fois entraîné, un LLM peut être spécialisé (fine-tuning) pour des tâches spécifiques : juridique, médical, service client, etc. Quelques exemples de LLM célèbres : Nom du modèleOrganisationParticularitéGPT-4OpenAIPolyvalent, multilingue, API disponibleClaudeAnthropicAxé sur la sûreté et la gouvernance de l’IABLOOMBigScienceModèle multilingue open source (France)Mistral 7BMistral AILéger, performant, entraîné en France

Les principaux acteurs du LLM en France

La France ne veut pas rester spectatrice dans la course mondiale à l’intelligence artificielle. Ces dernières années, plusieurs acteurs français majeurs ont émergé dans le domaine des LLM. Startups et entreprises privées - Mistral AI : fondée en 2023, la pépite française a levé plusieurs centaines de millions d’euros pour créer des modèles performants et open source. Leur Mistral 7B rivalise déjà avec les poids lourds américains. - LightOn : spécialisée dans les architectures hybrides IA, LightOn propose des outils de génération de texte sécurisés et adaptables pour les entreprises. - Nabla : dans le domaine de la santé, Nabla a développé un assistant médical basé sur les LLM pour aider les professionnels à documenter leurs consultations. Recherche publique et collaboration académique - INRIA, CNRS, CEA, ENS : plusieurs laboratoires participent à la recherche sur les LLM, notamment dans le cadre du projet BigScience ayant donné naissance à BLOOM. - Collaboration public-privé : Hugging Face, société américaine d’origine française, soutient de nombreux projets open source depuis Paris et héberge une partie de l’infrastructure nécessaire au partage de modèles. Le soutien de l’État La stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle inclut un axe fort sur le soutien à l’IA générative, via le plan France 2030, des financements de Bpifrance, et le développement de supercalculateurs souverains. L’objectif est de favoriser l’émergence d’une IA compétitive et responsable, sans dépendre exclusivement des infrastructures étrangères.

Usages et cas d’application des LLM en France

En France, les modèles de langage trouvent des applications concrètes dans divers secteurs stratégiques. Leur polyvalence en fait des outils puissants pour automatiser, assister ou améliorer des processus jusqu'ici gérés manuellement. Entreprises et industrie - Service client : automatisation de la relation client avec des chatbots IA capables de comprendre et de répondre avec nuance. - Analyse de documents : traitement automatisé de contrats, résumés juridiques, extraction de données. - Marketing et communication : génération de contenus, rédaction SEO, analyse de sentiment client. Santé et médecine - Assistant pour les médecins : prise de notes en consultation, génération automatique de comptes rendus. - Analyse de données médicales : extraction de tendances à partir de dossiers ou d’articles scientifiques. Éducation et recherche - Tutorats IA : soutien personnalisé aux étudiants, génération d’exercices ou d’explications adaptées. - Aide à la recherche : résumés d’articles, génération d’abstracts, traduction de publications scientifiques. Services publics et administrations - Accompagnement administratif : assistants conversationnels pour guider les usagers dans leurs démarches. - Traduction et simplification de documents administratifs pour en faciliter l’accès.

Enjeux technologiques et d’infrastructure

Derrière chaque modèle de langage performant, il y a une infrastructure colossale. La France doit répondre à plusieurs défis pour soutenir le développement et l’inférence des LLM. Entraînement vs inférence L'entraînement d’un LLM nécessite des semaines de calcul sur des milliers de GPU. Une fois entraîné, son déploiement (inférence) continue d’exiger des serveurs puissants pour répondre aux requêtes en temps réel. Besoin en infrastructures locales La souveraineté numérique passe par le développement d’infrastructures locales. La France mise sur des projets comme Joliot-Curie, Jean Zay, ou le futur supercalculateur européen EuroHPC. Le cloud souverain devient un sujet clé pour éviter une dépendance excessive aux GAFAM. Défis de scalabilité et d’impact environnemental Faire fonctionner des LLM à grande échelle pose la question du coût énergétique. Optimiser l’empreinte carbone, mutualiser les ressources et privilégier des modèles plus légers sont des pistes suivies.

Défis réglementaires et éthiques en France

Déployer un LLM ne se limite pas à des considérations techniques. Il faut aussi cadrer son usage selon les lois et les principes éthiques. Protection des données (RGPD) Le RGPD impose des obligations strictes en matière de collecte et de traitement des données. Entraîner un LLM sur des données personnelles sans consentement explicite peut entraîner des sanctions. Biais et hallucinations Même les meilleurs modèles peuvent produire des informations fausses ou biaisées. Des efforts sont nécessaires pour auditer, corriger et encadrer ces phénomènes, notamment sur les sujets sensibles (santé, politique, minorités). Règlement européen : AI Act L’AI Act vise à classifier les systèmes IA selon leur niveau de risque. Les LLM à usage général sont sous surveillance. La CNIL et d’autres institutions françaises participent à ces discussions pour veiller à la transparence, à l’explicabilité et à la protection du citoyen. Open source vs solutions fermées Un débat stratégique anime le secteur : faut-il privilégier l’open source (comme Mistral ou BLOOM) ou faire confiance à des modèles fermés, mais puissants (comme GPT-4) ? La France semble pencher pour une voie souveraine, ouverte et maîtrisable.

Perspectives du LLM en France

L’écosystème des LLM en France évolue rapidement. Plusieurs signaux laissent penser que le pays entend jouer un rôle significatif dans cette nouvelle ère de l’IA. Vers une autonomie technologique Le développement de modèles souverains comme ceux de Mistral AI ou BLOOM témoigne d’une volonté d’indépendance face aux géants américains ou chinois. L’objectif est de créer des LLM maîtrisés, transparents, et adaptés aux langues et besoins européens. Montée en puissance de l’open source La France est l’un des principaux foyers de l’IA open source, avec Hugging Face, BigScience et les nombreux labs publics impliqués. Cela renforce la confiance, la vérifiabilité des outils, et facilite leur adoption dans les PME ou les institutions. Attractivité et formation des talents Former des ingénieurs, des chercheurs, data scientists et spécialistes du NLP devient une priorité. L’INRIA, l’ENS, Polytechnique ou Sorbonne Université renforcent leurs cursus IA. Des partenariats public-privé se multiplient pour retenir les talents en France. Une place à défendre sur la scène mondiale Face à l’offensive américaine (OpenAI, Google DeepMind), européenne (Alea, Aleph Alpha) et asiatique (Baidu, Alibaba, Huawei), la France a des atouts à faire valoir : excellence académique, dynamisme entrepreneurial, volonté politique.

Conclusion

Les modèles de langage bouleversent déjà les usages numériques. En France, leur déploiement s’accélère, porté par une dynamique d’innovation, de régulation et de responsabilité. Pour tirer pleinement parti de cette technologie, il faudra continuer d’investir dans les talents, l’infrastructure et l’éthique. Le défi est de taille, mais la France est en bonne position pour le relever avec ambition et lucidité. Read the full article

[lestergrow]

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[drchristophedelongsblog]

La Valeur des Données Cliniques : Au-delà des Chiffres Bruts

Le monde de la santé numérique est en pleine effervescence, et au cœur de cette transformation se trouvent les données patients. Mais toutes les données ne se valent pas, et leur valorisation représente un enjeu majeur, notamment pour les professionnels de santé.

Il est essentiel de distinguer deux types de données générées lors d'une consultation :

Les données métriques brutes : Celles-ci incluent les résultats de laboratoire, la tension artérielle, le poids, etc. Elles sont quantifiables, objectives et relativement simples à collecter et analyser. Leur valeur est déjà bien reconnue et exploitée.

Les données de "fin de consultation" (cliniques) : C'est ici que réside la plus grande richesse. Il s'agit de l'interprétation du médecin, du diagnostic posé, du raisonnement clinique, du plan de traitement élaboré, et de toutes les observations qualitatives issues de l'interrogatoire et de l'examen. Ces données sont le fruit de l'expertise humaine, de l'expérience et du jugement du praticien. Elles transforment les informations brutes en connaissances actionnables et personnalisées.

Pourquoi ces données cliniques sont-elles si précieuses ?

Ces informations, une fois structurées et anonymisées, sont la pierre angulaire du développement de l'intelligence artificielle en santé, de la recherche médicale avancée, de l'optimisation des parcours de soins et de la médecine personnalisée. Elles permettent de construire des modèles prédictifs, d'améliorer les diagnostics et d'affiner les stratégies thérapeutiques à grande échelle.

Le Respect Strict des Réglementations : Un Impératif Fondamental

La collecte, le traitement et la valorisation des données de santé doivent impérativement s'inscrire dans un cadre légal et éthique rigoureux. Le respect de la vie privée des patients, la confidentialité des données et la sécurité des systèmes d'information sont des exigences non négociables. Des réglementations strictes comme le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) en Europe ou le HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) aux États-Unis encadrent l'utilisation de ces informations sensibles. Toute initiative de valorisation doit intégrer dès sa conception les principes de minimisation des données, d'anonymisation ou de pseudonymisation, et obtenir le consentement éclairé des patients lorsque cela est requis. La conformité n'est pas seulement une contrainte, c'est aussi un gage de confiance essentiel pour l'adoption de ces innovations.

La Rémunération du Médecin : Un Débat Actuel

Traditionnellement, le médecin est rémunéré pour l'acte de soin et la consultation, et non directement pour les données qu'il génère ou saisit. La collecte de ces informations est souvent perçue comme une composante administrative inhérente à l'exercice de la profession.

Cependant, alors que la valeur de ces données est de plus en plus reconnue par l'industrie pharmaceutique, la recherche et les entreprises de la HealthTech, la question de la juste rémunération des professionnels de santé pour leur contribution à cette richesse informationnelle devient cruciale. Des discussions sont en cours pour explorer des modèles d'incitation à la qualité des données, des participations à la valorisation ou des compensations pour des services spécifiques liés à l'annotation ou à la contribution à des registres.

Un Champ d'Investissement Majeur

Les investisseurs, notamment ceux spécialisés dans la HealthTech, l'IA et le Big Data en santé, ne sont absolument pas passés à côté de cette tendance. Au contraire, les entreprises qui développent des solutions pour capturer, structurer, sécuriser et analyser ces données cliniques complexes sont au cœur de l'attention. La capacité à transformer ces informations issues de l'expertise médicale en valeur tangible est désormais un critère clé de succès.

En somme, la valorisation des données de santé, et en particulier celles issues de l'intelligence clinique du médecin, n'est pas une simple idée future mais une réalité économique stratégique et en pleine construction, impérativement encadrée par des principes éthiques et réglementaires stricts.

[radioeuroextasis]

WhatsApp incluirá publicidad en Novedades

WhatsApp incluirá publicidad en Novedades y redefine su modelo con anuncios y suscripciones.

Meta rompe una de las reglas más firmes de WhatsApp: introducir publicidad en la pestaña Novedades, una sección que millones de usuarios revisan a diario. Este cambio representa un giro histórico —ahora WhatsApp se acerca a Instagram y Facebook—, y da inicio a un nuevo modelo de monetización que incluye anuncios y suscripciones en canales. La decisión, anunciada el 16 de junio, se basa en datos contundentes: la pestaña “Novedades” (antes conocida como “Actualizaciones”) recibe la atención de 1.500 millones de usuarios diarios. Meta considera este espacio como un escaparate ideal para mostrar anuncios intercalados en los estados, con un formato similar al de las historias de Instagram. Desde el punto de vista psicológico y estratégico, el cambio es brillante. WhatsApp, adorado por su simplicidad y privacidad, ahora apuesta por mantener la misma experiencia en los chats personales —situación apoyada con el argumento de que los mensajes seguirán cifrados de extremo a extremo y los anuncios se limitarán a Novedades. En la mente del usuario, esto reduce la percepción de intrusión. Es publicidad, sí, pero no en el chat. Y el uso repetitivo de la palabra “novedades” desde el título y subtítulo refuerza la idea central del post y optimiza la visibilidad SEO. Sin embargo, este giro no está exento de repercusiones. Activistas por la privacidad, como los de NOYB, han criticado que WhatsApp utilice datos básicos —como ubicación general, idioma, canales seguidos e interacciones— para segmentar anuncios, advirtiendo que podría violar regulaciones como el RGPD europeo. De hecho, en la Unión Europea, la implementación se pospondrá hasta al menos 2026, mientras que en otras regiones comenzará ya . A nivel emocional, este tipo de ajustes genera una tensión interna: permanecemos en una app que ha sido gratis y limpia durante años, pero ahora sabemos que WhatsApp es parte del ecosistema publicitario de Meta. Ese quiebre en la confianza provoca una respuesta emocional que la psicología define como disonancia cognitiva: el placer de usar un espacio privado choca con la realidad de estar expuesto a publicidad. La racionalización de que los anuncios están solo en un lugar apartado no elimina completamente ese malestar. Meta no se detiene allí. Ahora, incluye herramientas de monetización: suscripciones a canales (contenido exclusivo) y canales promocionados, lo que permite a empresas, creadores y medios ganar visibilidad y generar ingresos sin comisiones iniciales, aunque Meta planea quedarse con un 10 % en el futuro. La estrategia refleja un enfoque triple: Monetización publicitaria mediante anuncios en Novedades. Modelos de suscripción que atraen a creadores y empresas. Promociones pagadas, que amplían la visibilidad dentro de la app. Este plan no sólo diversifica ingresos para Meta, sino que transforma la naturaleza de WhatsApp, haciéndola parecida a una super-app al estilo WeChat en Asia: un ecosistema donde puedes chatear, consumir contenido, interactuar con marcas y pagar por servicios dentro de la misma plataforma. El principal punto de quiebre está en la percepción del usuario. El romper la barrera de "sin publicidad" puede impulsar migraciones hacia apps como Signal o Telegram, especialmente si se percibe que la confianza fue traicionada. Especialmente debido a que la publicidad en Novedades es ineludible —no hay modo de esquivarla salvo no entrar en esa sección. En ese contexto, WhatsApp enfrenta otro desafío: cómo mantener el equilibrio entre monetización y respeto a su base de usuarios sensibles. Por ahora, aseguran que los chats personales, grupos y llamadas seguirán libres de anuncios, pero la sombra de la publicidad siempre estará presente en una app que hasta hace poco se caracterizaba por su naturaleza “limpia”. En resumen, este movimiento marca un antes y un después. WhatsApp deja atrás su modelo gratuito absoluto, integrando anuncios y creando nuevas dinámicas comerciales y de suscripción. El reto no está solo en implementar esta estrategia, sino en hacerlo sin romper el encanto original de la app. En todo este proceso, la palabra novedades es el hilo central que conecta anuncios, privacidad, confianza y evolución. Read the full article

[crypto28ro]

Tokenizarea serviciilor publice în sănătate

Politicile de sănătate publică se confruntă deseori cu obstacole precum lipsa de implicare a cetățenilor, dificultatea de a monitoriza progresul unor programe de prevenție și structurile birocratice ce întârzie sau limitează implementarea la scară largă. În mod tradițional, proiectele de sănătate (campanii de vaccinare, screening, programe de nutriție, prevenție a bolilor cronice etc.) sunt…

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¡Cuidado! Descubre los Secretos de la Privacidad de Yahoo 🕵️‍♀️ Analizamos a fondo la privacidad de Yahoo: cookies, publicidad dirigida y tus opciones de control. ¡Protege tus datos y navega seguro!

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A cada clique, a cada pesquisa, a cada interação online, deixamos um rasto digital. Mas quem está realmente a observar? Empresas, governos, hackers... Num mundo onde a privacidade é um luxo, é crucial compreender quem tem acesso aos nossos dados e como podemos nos proteger. Juntos, vamos desvendar os segredos da vigilância online e descobrir como recuperar o controlo da nossa informação.

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La Privacidad de Datos en el Punto de Mira: ¿Estamos Protegiendo Nuestra Información en la Era Digital?

En la era digital actual, donde nuestros datos personales son recopilados y utilizados por empresas de todo el mundo, la privacidad de los datos se ha convertido en una preocupación primordial. Ya sea nuestra información de navegación, historial de compras o incluso datos de salud, estamos dejando un rastro digital cada vez mayor. Pero, ¿qué implicaciones tiene esto para nuestra privacidad y cómo…

[luciolebrune]

C'est quand même malheureux. Encore un journal (La Voix du Nord) qui m'a abonnée à sa newsletter sans que je le demande et dont la fonction pour se désabonner... ne fonctionne pas.

Comme les mails au DPO de Rossel, aux abonnés absents.

J'ai saisi le conseil déontologique du journalisme et médiation.

Et je fais encore mon petit laïus sur les réseaux sociaux.

C'est sûr que je n'ai que cela à faire !

@lavoixdunord

[nfavocats]

Comment gérer la confidentialité des informations en entreprise

Comment gérer la confidentialité des informations en entreprise

https://nf-avocats.fr/comment-gerer-la-confidentialite-des-informations-en-entreprise/

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