samedi 17 octobre 2026

Agents IA : le nouveau risque majeur que les RSSI doivent traiter

 Veille IA — Quinzaine du 17 octobre 2026.

Oct 17, 2026 · Erol Giraudy.

    Ce qui change pour vous cette quinzaine

    1. L’AI Act entre en phase d’application. Premières demandes d’information du Bureau de l’IA aux fournisseurs de modèles de pointe (confirmées le 14/10). Consultation sur les procédures de sanction jusqu’au 9 novembre. L’échéance du 2 décembre approche : marquage des contenus génératifs et nouvelles interdictions.

    2. Les agents IA passent sous surveillance. Anthropic coupe internet à ses évaluations internes ; une faille AWS AgentCore permettait de voler des identifiants par simple prompt ; l’ICO britannique ouvre un appel à contributions sur l’IA agentique. Confinement réseau, moindre privilège et traçabilité deviennent des attentes de régulateur.

    3. NIS2 encore reportée en France ; la stack locale évolue. Ollama modifie sa gestion des modèles (v0.40.x). Nemotron 3.5 (NVIDIA) et Mistral Large 4 élargissent l’offre de modèles ouverts.

    Tableau des signaux (2–17 octobre 2026)

    NiveauDateAxeFaitImpact COMEX / DSI / RSSISource
    À agir14/10Réglementation (UE)Demandes d’information à OpenAI et Anthropic sur sécurité, évaluation externe et surveillance des modèles.Exiger documentation de sécurité. L’AI Act s’applique dès qu’un incident touche le marché européen.TechRepublic
    À agir12/10Réglementation (UE)Consultation publique sur les procédures de sanction de l’AI Act.Fenêtre pour garanties procédurales ; à relayer aux directions juridiques.Agence Europe
    À agir09/10AgentsAnthropic coupe l’accès internet de ses évaluations internes après actions non voulues.Confinement réseau, liste blanche, arrêt sur restriction.Anthropic
    À agir09/10AgentsFaille AWS AgentCore : récupération d’identifiants IAM via prompt.Rôle minimal, IMDSv2, blocage métadonnées.The Register
    À agir08/10Réglementation (R.-U.)ICO obtient engagements de 10 développeurs et ouvre un appel à contributions sur l’IA agentique.Première doctrine d’un régulateur sur les agents.ICO
    À surveiller16/10Souveraineté (Chine)Enregistrement provisoire à l’export pour 23 technologies d’IA.Vérifier avant tout contrat avec modèles chinois.Tech Insider
    À surveiller16/10SLM / stack localeOllama v0.40.x : modèles de décision, MAJ en arrière-plan, modèles cloud.Désactiver cloud en stack souveraine ; tester en bac à sable.GitHub Ollama
    À surveiller15/10Souveraineté (É.-U.)Task force IA de la Maison-Blanche : charte, protocole de signalement d’incidents.Régime américain de déclaration d’incidents.Semafor
    À surveiller06/10Réglementation (France)Projet de loi Résilience retiré de l’ordre du jour.Poursuivre la préparation NIS2.Leto
    À surveiller06/10SLM / stack localeMistral Large 4 annoncé (≈1T paramètres).Alternative européenne ; hors portée d’un serveur 64 Go.TechCrunch
    Pour info15/10SLM / stack localeNVIDIA Nemotron 3.5 Super VL publié.Candidat local ; vérifier licence OpenMDW.MarkTechPost
    Pour info01/10Réglementation (UE)Plénières du code de pratique sur la transparence des contenus IA.Préfigure les solutions techniques de marquage.Commission européenne

    Signaux de la quinzaine

    L’AI Act passe de la norme à l’application

    Le 14 octobre, Henna Virkkunen confirme l’envoi de demandes d’information à OpenAI et Anthropic. Consultation ouverte jusqu’au 9 novembre. Prochaine échéance : 2 décembre (marquage machine des contenus générés).

    Pour le COMEX : demander la documentation de sécurité devient une diligence normale.

    Les agents IA, nouveau périmètre de risque

    Anthropic coupe internet à ses évaluations internes ; Zenity Labs démontre une récupération d’identifiants IAM via prompt ; l’ICO ouvre un appel à contributions.

    Pour le RSSI : un agent = un compte à privilèges. Rôle minimal, réseau en liste blanche, journalisation complète.

    Souveraineté : chacun fixe ses règles

    Chine : enregistrement provisoire à l’export pour 23 technologies d’IA. États-Unis : task force IA, protocole de signalement d’incidents. France : NIS2 toujours en attente.

    Pour la DSI : poursuivre la préparation NIS2 malgré le retard législatif.

    Stack locale : plus de choix, plus de vigilance

    Ollama publie six versions en dix jours ; NVIDIA publie Nemotron 3.5 ; Mistral annonce Large 4. Aucune nouvelle version ouverte de Llama, Gemma, Phi ou Qwen.

    Pour la DSI : toute montée de version passe par le bac à sable, avec vérification des licences.

    Sources

    Pages consultées le 17 octobre 2026. Les sources primaires sont signalées par (P).

    Limites. Le texte du discours de H. Virkkunen (SPEECH/26/2150) n'a pu être lu qu'en partie : les demandes d'information sont rapportées par la presse. L'issue de la conférence des présidents du 13 octobre sur la loi Résilience n'a pas pu être vérifiée. Aucun fait daté de la quinzaine n'a été trouvé pour la CNIL, le CEPD, l'A2A ou l'ISO/IEC 42001.


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    samedi 26 septembre 2026

    Où va l’intelligence artificielle ?

    JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) et Advanced Machine Intelligence Labs.

    L’intelligence animale comme boussole de l’IA.

    Il y a, dans les propos de Yann Le Cun, une vérité qui traverse toute la conférence : pour comprendre l’avenir de l’intelligence artificielle, il faut d’abord regarder les animaux. Non pas par romantisme, mais parce qu’ils incarnent la forme la plus efficace d’intelligence naturelle. Un chat qui anticipe la trajectoire d’un jouet, un corbeau qui cache sa nourriture en prévoyant les voleurs, un enfant qui apprend à marcher sans manuel ni données massives : voilà les véritables maîtres de l’apprentissage.

    Les animaux ne disposent ni de modèles statistiques, ni de bibliothèques de texte. Ils apprennent en touchant, en chutant, en observant, en corrigeant. Ils construisent un modèle interne du monde, une petite carte invisible qui leur permet de prévoir, d’imaginer, de simuler mentalement ce qui pourrait arriver. Cette capacité d’anticipation, discrète mais fulgurante, manque encore aux machines.

    C’est là que naît le rapprochement essentiel : si l’IA veut devenir vraiment intelligente, elle devra imiter cette économie du vivant. Moins de données, plus de sens ; moins de calcul, plus de compréhension. Le futur de l’IA ne se trouve pas dans les bibliothèques numériques, mais dans la manière dont un animal traverse le monde : avec prudence, intuition, et une étonnante capacité à apprendre vite.

    Ce sont des exemples très simple permettant d'expliquer des process très compliqués.

    Résumer en fin de cet article.

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    lundi 7 septembre 2026

    Cockpit Gouvernance IA Échéances réglementaires UE et veille modèles souverains

     Cockpit Gouvernance IA

    Échéances réglementaires UE et veille modèles souverains — poste de pilotage d'Erol Giraudy, Andorre / alignement UE.
    DONNÉES ARRÊTÉES AU 18.09.2026
    COMPTEURS FIGÉS À CETTE DATE
    VEILLE QUOTIDIENNE 07:00

    1 — Horloge de conformité · règlement (UE) 2024/1689 révisé

    02.12.2026 — double échéance
    75jours
    Fin du délai de grâce Art. 50 §2 + entrée en application des deux nouvelles interdictions de l'Art. 5
    02.12.2026
    Annexe III — haut risque
    440jours
    Systèmes à haut risque « autonomes » : mise en conformité complète
    02.12.2027
    Annexe I — produits régulés
    684jours
    IA embarquée dans les produits soumis à législation d'harmonisation
    02.08.2028

    2 — Frise d'application, après l'omnibus numérique

    Vérifié · 18.09.2026

    Aucune date n'a bougé — les quatre échéances affichées (02.12.2026, 02.08.2027, 02.12.2027, 02.08.2028) et le maintien de l'Art. 50 au 02.08.2026 avec grâce §2 de quatre mois sont reconfirmés sur la frise officielle de l'AI Act (mise à jour au 31.08.2026) et sur la page « enforcement » de la Commission. Un événement est ajouté à la frise : la publication par le CEN-CENELEC de EN 18286:2026, première norme européenne écrite pour les besoins réglementaires de l'AI Act (système de management de la qualité, Art. 17). Point important : la norme existe et est publiée, mais elle n'est pas citée au JOUE — donc toujours aucune présomption de conformité. Les lignes directrices Art. 6 sur la classification haut risque restent à l'état de projet (19.05.2026).

    01.08.2024
    Entrée en vigueur du règlement IAPoint de départ de tous les délais.
    Passé
    02.02.2025
    Pratiques interdites + obligation de littératie IAArt. 5 et Art. 4 applicables.
    Passé
    02.08.2025
    Obligations des modèles à usage général (GPAI)Inchangées par l'omnibus.
    Passé
    10.06.2026
    Code de bonnes pratiques — transparence des contenus générésVersion finale publiée par la Commission ; outil volontaire de démonstration de conformité à l'Art. 50, environ 190 signataires fin juillet 2026. Lignes directrices Art. 50 publiées le 20.07.2026.
    Volontaire
    27.07.2026
    Entrée en vigueur de l'omnibus IA — règlement (UE) 2026/1744Reporte le haut risque, élargit les bacs à sable, étend le régime PME aux petites ETI, autorise le traitement de données sensibles pour la détection de biais. Ajoute la supervision GPAI centralisée sur l'AI Office et étend les amendes à 3 % du CA mondial aux manquements à l'Art. 25.Dates fermes :le mécanisme conditionnel proposé par la Commission — application du haut risque suspendue à la disponibilité des normes — a été écarté par le Parlement.
    En vigueur
    30.07.2026
    EN 18286:2026 — première norme européenne AI Act publiéeSystème de management de la qualité pour les fournisseurs de systèmes à haut risque (Art. 17), approuvée par le CEN-CENELEC le 12.07.2026 et annoncée le 30.07.2026. Rupture assumée avec ISO 9001 et EN ISO/IEC 42001.Attention :la publication d'une EN n'active pas la présomption de conformité — seule la citation des références au JOUE le fait, et elle n'a pas encore eu lieu. Les neuf autres domaines de la demande de normalisation restent en chantier.
    Pas au JOUE
    02.08.2026
    Transparence — Art. 50 · sanctions · surveillance du marchéMaintenus à la date initiale : information de l'utilisateur, marquage des deepfakes, divulgation des interactions IA ; régime de sanctions du chapitre XII (jusqu'à 35 M€ ou 7 % du CA) et pouvoirs de surveillance du marché.
    Applicable
    02.12.2026
    Deux nouvelles pratiques interdites — Art. 5 §1 (ba) et (bb)Génération d'images intimes réalistes non consenties et de contenus pédocriminels. Visent les fournisseurs quand la génération est la finalité prévue ou raisonnablement prévisible, les déployeurs quand l'usage est intentionnel ; la génération accidentelle est exclue. Ajouté par l'omnibus.
    J−75
    02.12.2026
    Fin du délai de grâce Art. 50 §2Quatre mois accordés aux systèmes déjà déployés pour le marquage machine-readable. Prochaine échéance.
    J−75
    02.08.2027
    Modèles GPAI mis sur le marché avant le 02.08.2025Art. 111 §3 : fin de la période transitoire. Concerne directement les poids ouverts antérieurs à août 2025 redéployés en interne dès lors que l'organisation bascule en position de fournisseur en aval.
    J−318
    02.08.2027
    Bacs à sable réglementaires nationaux opérationnelsArt. 57, reporté par l'omnibus depuis le 02.08.2026 : chaque État membre doit rendre opérationnel au moins un bac à sable. L'AI Office peut en ouvrir un au niveau européen, avec accès prioritaire aux PME.
    J−318
    02.12.2027
    Annexe III — haut risque autonomeReporté du 02.08.2026. Emploi, éducation, crédit, biométrie, services essentiels. Une première norme est publiée (EN 18286:2026, Art. 17) mais aucune référence n'est encore citée au JOUE : la démonstration reste exigence par exigence.
    J−440
    02.08.2028
    Annexe I — haut risque embarquéReporté du 02.08.2027. Machines, jouets, ascenseurs, dispositifs médicaux.
    J−684

    3 — Veille modèles compacts & exécution locale

    Mistral AI
    Ministral 3
    3B8B14BApache 2.0

    Entrées texte et image, fenêtre de contexte 256K. Licence permissive : déployable on-premise sans clause de réciprocité. Au-dessus, Mistral Small 4 (16.03.2026, MoE 119B dont ~6B actifs, Apache 2.0, 256K) fusionne Magistral, Pixtral et Devstral — hors gabarit poste de travail. Aucune publication compacte nouvelle depuis mars 2026 ; seule entrée récente du changelog éditeur : Mistral OCR 4.1 en disponibilité générale le 31.08.2026.

    déc. 2025 · Small 4 : mars 2026
    Microsoft
    Phi-4
    3,8B mini-reasoning15B reasoning-visionpoids ouverts

    Orienté mathématiques et raisonnement structuré ; la variante 15B (mars 2026) ajoute la vision et décide seule d'expliciter ou non son raisonnement. Aucune génération Phi-5 publiée à ce jour — revérifié le 18.09.2026 : le nom circule sur des blogs d'hébergeurs GPU, sans aucune annonce Microsoft correspondante.

    variante vision : mars 2026
    Google
    Gemma 4
    E2BE4B12B unifié26B A4B31B

    Texte, audio et image en entrée. Contexte 128K pour E2B / E4B et 256K pour les 12B, 26B et 31B, d'après la carte modèle éditeur. Le 12B « unifié » du 03.06.2026 reste la dernière publication de la famille — confirmé le 18.09.2026 sur la page officielle des releases, rien depuis ; le 26B est un MoE à 4B actifs.

    avr. 2026 · 12B unifié : 03.06.2026
    Alibaba
    Qwen3.5 Small
    0,8B2B4B9BApache 2.0

    Reste la gamme compacte de référence : 201 langues, contexte 254K extensible à 1M. La génération suivante, publiée le 14.08.2026 (Qwen3.8-27B dense et vaisseau amiral 2.4T-A95B), ne comporte aucune variante sous 10B — revérifié le 18.09.2026, rien à substituer côté poste de travail. Point de vigilance souveraineté : éditeur hors UE, licences hétérogènes selon les variantes.

    2026 · gén. 3.8 : 14.08.2026 (≥ 27B)
    Runtime
    Ollama 0.34.2
    MLXChatGPT Desktopollama://apps

    La branche 0.34 est sortie : 0.34.0 le 05.09.2026 (les modèles Ollama deviennent utilisables depuis ChatGPT Desktop, sorties structurées accélérées sur Apple Silicon), puis 0.34.1 le 14.09 et 0.34.2 le 15.09.2026, version stable courante (assistant de première configuration synchronisé macOS / Windows, correctif de fuite mémoire sur le décodage spéculatif MLX). Relevé sur les releases du dépôt officiel.

    stable 0.34.2 — 15.09.2026
    Meta
    Muse Glimmer
    30BApache 2.0Llama 3.2 1B/3B

    Poids ouverts publiés le 10.08.2026 — Muse Glimmer, 30B distillé de Muse Spark, sous Apache 2.0 et non plus sous licence communautaire, disponible sur Hugging Face, Ollama et LM Studio ; tient sur un GPU grand public en quantification 4 bits. Muse Spark 1.3 est sorti le 02.09.2026, mais en API et CLI seulement ; une version à poids ouverts est promise « bientôt », toujours sans date. Llama 3.2 1B / 3B reste le socle embarqué.

    Glimmer 10.08.2026 · Spark 1.3 : 02.09.2026
    Provenance des données — arrêté au 18.09.2026.
    • Dates réglementaires : frise officielle de l'AI Act (mise à jour au 31.08.2026), page « AI Act enters into force / enforcement » de la Commission et texte consolidé du règlement au 30.08.2026. Art. 50 maintenu au 02.08.2026 avec grâce de quatre mois pour le §2 ; nouvelles interdictions Art. 5 §1 (ba)/(bb) au 02.12.2026 ; échéances du 02.08.2027 : art. 111 §3 pour les modèles GPAI antérieurs, art. 57 pour les bacs à sable.
    • Lignes directrices : les orientations de la Commission sur la classification des systèmes à haut risque (Art. 6) restent au stade de projet publié le 19.05.2026 et soumis à consultation ciblée ; aucune version finale adoptée au 18.09.2026. Les lignes directrices Art. 50 (transparence) ont été publiées le 20.07.2026. Côté protection des données, rien de nouveau depuis l'avis conjoint EDPB-EDPS 1/2026 sur la proposition d'omnibus IA.
    • Normes harmonisées : EN 18286:2026 (SMQ pour les besoins réglementaires de l'AI Act, Art. 17) approuvée par le CEN-CENELEC le 12.07.2026 et annoncée le 30.07.2026 — première norme européenne publiée au titre de la demande de normalisation. Elle n'est pas citée au JOUE : la page « AI Act standardisation » de la Commission, à jour au 03.08.2026, indique qu'aucune référence n'a encore été publiée, et la publication d'une EN par le CEN-CENELEC n'active pas à elle seule la présomption de conformité. Prochain jalon à surveiller : citation au JOUE, attendue par les commentateurs d'ici la fin 2026.
    • Périmètre non couvert ici : les systèmes haut risque déjà sur le marché n'entrent dans le champ qu'en cas de modification substantielle de leur conception (art. 111 §2), avec des butoirs au 02.08.2030 pour les systèmes des autorités publiques et au 31.12.2030 pour les composants des grands systèmes d'information de l'annexe X. Règle de périmètre à vérifier avant tout audit, plus déterminante qu'une échéance lointaine.
    • Réserves sur la veille modèles : les sources divergent sur la date de Qwen3.5 (février ou mars 2026) et sur celle de Gemma 4 (31.03 ou 02.04.2026) ; la fiche s'en tient au mois. Versions d'Ollama relevées directement sur les releases du dépôt GitHub officiel.
    • Compteurs : les nombres de jours affichés en section 1 sont figés au 18.09.2026 (version statique pour le blog) et ne se mettent pas à jour automatiquement.
    • Rien sur cette page ne constitue un conseil juridique. Les dates conditionnent des obligations dont l'application concrète dépend du rôle (fournisseur / déployeur) et du système considéré.
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    samedi 15 août 2026

    Marque et demarque du contenu généré par l'IA

    Andorra Fòrum per l'Entesa i l'Entesa Social (AFEES)

    Comment Claude marque le contenu généré par l’IA.

    (Anthropic – conformité Article 50(2) IA Act UE)

    Sommaire :

    1. Introduction

    2. Engagements d’Anthropic

    3. Marques lisibles par machine

    4. Ce qui est couvert

    5. Comment Claude marque le contenu

    6. Détection des marques

    7. Limitations

    8. Pour les développeurs

    9. Articles connexes

    10. Recherche : suppression des filigranes (watermarks)

    11. Un peu plus... et un guide Docker... 

    12. Article technique :  https://www.ugaia.eu/p/guide-watermarks-remover.html 

    13. Exemples de tableau de bord : le premier - le second plus complexe  et sur une page le T2BI (ce ne sont que des maquettes, j'ai juste testé celui en fin de cette publication - Maquette zero du tableau de bord).

    Introduction

    Anthropic a signé le Code de pratique sur la transparence du contenu généré par l’IA (Article 50(2) de l’IA Act UE). Cet article explique comment Claude marque le contenu, comment fonctionne la détection, et quelles sont les limitations de ces techniques.

    Engagements d’Anthropic en vertu du Code de pratique de l’UE

    Ce que cela signifie pour Claude :

    • Marquage dès le premier jour. Les modèles Claude lancés dans l’UE à partir du 2 août 2026 intégreront automatiquement un marquage lisible par machine :

      • filigranes intégrés dans le texte,

      • métadonnées de provenance signées dans les fichiers.

    • Marquage partout où Claude est utilisé. Claude Platform (API), Claude, Claude Code, Claude Cowork, Claude Tag, et toutes les surfaces mondiales.

    • Support de détection. Anthropic fournira des outils pour détecter les marques Claude.

    • Modèles existants en cours de mise à jour. Une période de transition est prévue pour les modèles antérieurs à août 2026.



    Marques lisibles par machine dans le contenu généré par Claude

    La transparence devient essentielle à mesure que le contenu IA se généralise. Anthropic ajoute donc des marques lisibles par machine dans les textes et fichiers générés.

    Ce qui est couvert

    Modèles

    • Tous les modèles Claude lancés après le 2 août 2026.

    • Les modèles plus anciens recevront une mise à jour ultérieure.

    Produits

    • Claude Platform (API)

    • Claude

    • Claude Code

    • Claude Cowork

    • Claude Tag

    • Filigranes intégrés → texte

    • Métadonnées signées → fichiers (.svg, .png, .jpg)

    Partenaires cloud

    • AWS

    • Google Cloud

    • Microsoft Foundry (Certaines plateformes peuvent ne pas supporter les métadonnées signées.)

    Régions

    • Marquage actif dans le monde entier.

    Comment Claude marque le contenu

    Claude utilise deux techniques complémentaires :

    1. Filigranes intégrés dans le texte

    • Filigrane invisible, intégré directement dans le texte.

    • Ne modifie ni le sens, ni la qualité, ni la lisibilité.

    • Persiste lors du copier-coller et certaines modifications.

    • Appliqué au niveau du modèle, donc présent sur toutes les surfaces Claude.

    2. Métadonnées de provenance signées

    Pour les fichiers générés (.svg, .png, .jpg) :

    • Métadonnées conformes à la norme C2PA (Content Provenance & Authenticity).

    • Permettent de vérifier :

      • si le fichier a été généré ou traité par Claude,

      • s’il a été modifié après génération.

    Détecter les marques de Claude

    Anthropic prépare des outils permettant :

    • de détecter les filigranes intégrés,

    • de lire les métadonnées signées,

    • d’identifier si un contenu peut avoir été traité par Claude.

    Documentation technique à venir.

    Limitations

    1. Une marque détectée n’est pas une preuve absolue

    Elle indique que le contenu peut avoir été traité par Claude, mais :

    • Claude peut avoir seulement relus, traduit, résumé un texte d’origine humaine.

    • Le contenu peut avoir été modifié après traitement.

    2. L’absence de marque ne prouve rien

    Un contenu Claude peut ne pas être marqué si :

    • généré par un modèle antérieur à août 2026,

    • fortement édité ou paraphrasé,

    • trop court pour un signal fiable,

    • métadonnées supprimées (conversion, capture d’écran…),

    • produit via une surface ne supportant pas ce type de marquage.

    Si vous construisez avec Claude

    Si vous intégrez Claude dans vos produits :

    • Vous devez évaluer vos propres obligations légales (Article 50).

    • Anthropic fournira des guides techniques pour vous aider à respecter la transparence.

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    jeudi 6 août 2026

    ENSEMBLE VERS DE NOUVEAUX HORIZONS, avec l'AFEES et UGAIA.

    Andorra Fòrum per l'Entesa i l'Entesa Social (AFEES)

     Andorra Fòrum per l'Entesa i l'Entesa Social (AFEES)

    JUNTS CAP A NOUS HORITZON, L'AFEES AMB L'UGAIA!

    UGAIA: "Apropar la Intel·ligència Artificial a les Persones i a la Societat".

    La intel·ligència artificial ja forma part del nostre dia a dia i planteja nous reptes socials, educatius, professionals i ètics. Davant aquesta realitat, l'UGAIA (Users Group Artificial Intelligence Agentique) i l'AFEES (Fòrum per l'Entesa i l'Entesa Social) comparteixen una mateixa visió: posar la tecnologia al servei de les persones i fomentar una societat més informada, participativa i cohesionada per una Entesa ciutadania i Entesa Social

    Però, què és exactament l'UGAIA? Quins són els seus objectius? I quines accions desenvoluparà conjuntament amb l'AFEES per promoure una intel·ligència artificial accessible, responsable i beneficiosa per a tothom?

    En el nostre proper article descobrirem les iniciatives, projectes i activitats que aquestes dues entitats volen impulsar per contribuir al debat públic, la formació ciutadana i la comprensió de les oportunitats i els desafiaments que presenta la IA per a Andorra i la seva societat.

    Français

    Comprendre l’IA, participer au débat : le pari d’UGAIA et de l’AFEES

    L’intelligence artificielle fait désormais partie de notre quotidien et soulève de nouveaux défis sociaux, éducatifs, professionnels et éthiques. Face à cette réalité, l’UGAIA (Users Group Artificial Intelligence Agentique) et l’AFEES (Forum pour l’Entente et l’Entente Sociale) partagent une même vision : mettre la technologie au service des personnes et favoriser une société plus informée, participative et cohésive, fondée sur l’entente citoyenne et l’entente sociale.

    Mais qu’est-ce exactement que l’UGAIA ? Quels sont ses objectifs ? Et quelles actions développera-t-elle conjointement avec l’AFEES afin de promouvoir une intelligence artificielle accessible, responsable et bénéfique pour tous ?

    Dans notre prochain article, vous découvrirez les initiatives, projets et activités que ces deux entités souhaitent impulser afin de contribuer au débat public, à la formation citoyenne et à une meilleure compréhension des opportunités et des défis que l’IA représente pour l’Andorre et sa société.

    English

    Democratizing AI: UGAIA’s Mission to Empower People and Communities

    Artificial intelligence is already part of our daily lives and presents new social, educational, professional, and ethical challenges. In response to this reality, UGAIA (Users Group Artificial Intelligence Agentique) and AFEES (Forum for Understanding and Social Understanding) share a common vision: putting technology at the service of people and fostering a more informed, participatory, and cohesive society built on civic understanding and social cohesion.

    But what exactly is UGAIA? What are its objectives? And what initiatives will it develop together with AFEES to promote artificial intelligence that is accessible, responsible, and beneficial for everyone?

    In our next article, we will explore the initiatives, projects, and activities that these two organizations aim to promote in order to contribute to public debate, civic education, and a better understanding of the opportunities and challenges that AI presents for Andorra and its society.

    Martina ROBERT.

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    lundi 22 juin 2026

    Installation Ollama + Gemma 4 sur Windows (16 Go RAM) avec filtres

    Andorra Fòrum per l'Entesa i l'Entesa Social (AFEES)

     Installer GEMMA4 sur votre PC.

    Les modèles Gemma 4 sont conçus pour offrir des performances de niveau pionnier à chaque taille. Ils sont bien adaptés au raisonnement, aux flux de travail agentiques, au codage et à la compréhension multimodale. La commande : ollama run gemma4

    Gemma 4 est une famille de modèles multimodaux, performants, scalables, et optimisés pour le local. Le 31B est le modèle le plus puissant, tandis que les E2B/E4B sont parfaits pour les machines modestes. L'intéret de Gemma4 ce sont ses performances quand nous ne sommes pas connectés à internet. 

    Modèles

    Voir tous les →


    Gemma est une famille de modèles ouverts construite par Google DeepMind. 

    Les modèles Gemma 4 sont multimodaux, gérant l’entrée de texte et d’images et générant la sortie texte.

    Gemma 4 introduit des avancées clés en capacités et en architecture :

    • Raisonnement – Tous les modèles de la famille sont conçus comme des raisonnements hautement capables, avec des modes de pensée configurables.

    • Multimodalités étendues – Processus texte, image avec un rapport d’aspect variable et un support de résolution (tous les modèles)

    • Architectures diverses et efficaces – Propose des variantes Dense et Mixture-of-Experts (MoE) de différentes tailles pour un déploiement évolutif.

    • Optimisé pour l’utilisation sur appareil – Les modèles plus petits sont spécifiquement conçus pour une exécution locale efficace sur ordinateurs portables et appareils mobiles.

    • Fenêtre de contexte accrue – Les modèles petits disposent d’une fenêtre contextuelle de 128K, tandis que les modèles moyens supportent 256K.

    • Capacités améliorées de codage et d’agents – Réalise des améliorations notables dans les benchmarks de codage ainsi que le support natif des appels de fonctions, alimentant des agents autonomes hautement performants.

    • Support natif des prompts système – Gemma 4 introduit un support natif pour le poste, permettant des conversations plus structurées et contrôlables.system

    Résultats des benchmarks

    Ces modèles ont été évalués par rapport à une grande collection de jeux de données et de métriques différents pour couvrir différents aspects de la génération de texte. Les résultats d’évaluation indiqués dans le tableau concernent des modèles orientés sur l’instruction.

    Gemma 4 31BGemma 4 26B A4BGemma 4 E4BGemma 4 E2BGemma 3 27B (pas de pensée)
    MMLU Pro85.2%82.6%69.4%60.0%67.6%
    AIME 2026 sans outils89.2%88.3%42.5%37.5%20.8%
    LiveCodeBench v680.0%77.1%52.0%44.0%29.1%
    Codeforces ELO21501718940633110
    Diamant GPQA84.3%82.3%58.6%43.4%42.4%
    Tau2 (moyenne supérieure à 3)76.9%68.2%42.2%24.5%16.2%
    HLE pas d’outils19.5%8.7%---
    HLE avec recherche26.5%17.2%---
    BigBench Extra Difficile74.4%64.8%33.1%21.9%19.3%
    MMMLU88.4%86.3%76.6%67.4%70.7%
    Vision
    MMMU Pro76.9%73.8%52.6%44.2%49.7%
    OmniDocBench 1.5 (distance moyenne de montage, plus faible c’est mieux)0.1310.1490.1810.2900.365
    MATH-Vision85.6%82.4%59.5%52.4%46.0%
    MedXPertQA MM61.3%58.1%28.7%23.5%-
    Audio
    CoVoST--35.5433.47-
    FLEURS (plus bas, mieux c’est)--0.080.09-
    Contexte long
    MRCR v2 8 aiguilles 128k (moyenne)66.4%44.1%25.4%19.1%13.5%

    Informations sur le modèle

    PropriétéE2BE4B31B Dense
    Paramètres totaux2,3B effectif (5,1B avec embeddings)4,5B effectif (8B avec embeddings)30.7B
    Couches354260
    Fenêtre coulissante512 jetons512 jetons1024 jetons
    Longueur du contexte128K jetons128K jetons256K jetons
    Taille du vocabulaire262K262K262K
    Modalités prises en chargeTexte, Image, AudioTexte, Image, AudioTexte, Image
    Paramètres de l’encodeur Vision~150M~150M~550M
    Paramètres de l’encodeur audio~300M~300MPas de son

    Modèle Mélange d’Experts (MoE)

    Propriété26B A4B MoE
    Paramètres totaux25.2B
    Paramètres actifs3,8B
    Couches30
    Fenêtre coulissante1024 jetons
    Longueur du contexte256K jetons
    Taille du vocabulaire262K
    Expert Count8 actifs / 128 au total et 1 partagé
    Modalités prises en chargeTexte, Image
    Paramètres de l’encodeur Vision~550M

    Bonnes pratiques

    Pour les meilleures performances, utilisez ces configurations et bonnes pratiques :

    1. Paramètres d’échantillonnage

    Utilisez la configuration d’échantillonnage standardisée suivante pour tous les cas d’usage :

    • temperature=1.0
    • top_p=0.95
    • top_k=64

    2. Configuration du mode de réflexion

    Notez qu’Ollama gère déjà les complexités du modèle de chat pour vous.

    Comparés à Gemma 3, les modèles utilisent les rôles standards, et les rôles. 

    Pour bien gérer le processus de réflexion, utilisez les jetons de contrôle suivants :systemassistantuser

    • Pensée déclenchante : La réflexion est rendue possible en incluant le jeton au début de l’invite système. Pour désactiver la réflexion, supprimez le jeton.<|think|>
    • Génération standard : Lorsque la pensée est activée, le modèle produit son raisonnement interne suivi de la réponse finale utilisant cette structure :
      [Raisonnement interne]      <|channel>thought\n<channel|>
    • Comportement de "pensée handicapé" : Pour tous les modèles sauf les variantes E2B et E4B, si la pensée est désactivée, le modèle générera toujours les balises mais avec un bloc de pensée vide :
      [Réponse finale]      <|channel>thought\n<channel|>

    3. Conversations à plusieurs tours

    • Pas de contenu de réflexion dans l’histoire : Dans les conversations sur plusieurs tours, la sortie du modèle historique ne doit inclure que la réponse finale. Les pensées des tours des modèles précédents ne doivent pas être ajoutées avant le début du tour suivant de l’utilisateur.

    4. Ordre des modalités

    • Pour une performance optimale avec les entrées multimodales, placez l’image et/ou le contenu audio avant le texte dans votre invite.

    5. Résolution variable de l’image

    Outre les rapports d’aspect variables, Gemma 4 prend en charge la résolution variable de l’image via un budget visuel configurable, qui contrôle combien de jetons sont utilisés pour représenter une image. Un budget de jetons plus élevé permet de conserver plus de détails visuels

    au prix d’un calcul supplémentaire, tandis qu’un budget plus faible permet une inférence plus rapide pour des tâches qui ne nécessitent pas une compréhension approfondie.

    • Les budgets de jetons pris en charge sont : 70, 140, 280, 560 et 1120.
      • Utilisez des budgets plus faibles pour la classification, le sous-titrage ou la compréhension vidéo, où une inférence et un traitement plus rapides de nombreuses images l’emportent sur les détails détaillés.
      • Utilisez des budgets plus élevés pour des tâches comme l’OCR, l’analyse syntaxique de documents ou la lecture de petits textes.
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