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Guide pratique en français pour repérer les petites manipulations intégrées (nudges) dans les expériences d’IA générative et déployer des contre-mesures légères : audit rapide, étiquettes de provenance, confirmation explicite et déploiement canari. Basé sur la notion de « banal deception » (Narwane et al., CHI'26) et complété par des heuristiques opérationnelles.
Guide pour albedan/ai-ml-gpu-bench : clonez un petit harness pour mesurer l'entraînement ML Python et l'inférence locale de LLMs sur CPU vs GPU, et exportez des métriques pour comparer latence et coût.
Playbook pas à pas pour lancer une petite fonctionnalité IA opt-in qui réduit les surprises et les risques : promesse courte, exemple d'échec visible, usage de données limité, et pilote court.
Une démonstration en laboratoire, rapportée par The Verge, montre que des agents automatisés d'IA peuvent combiner des noms d'utilisateur réutilisés, des images et des champs de profil pour parfois retrouver l'identité derrière des comptes Reddit, finsta ou Glassdoor jetables. Les résultats sont préliminaires et la méthodologie complète n'est pas publiée.