Face aux deepfakes, l’authentification multi-facteurs est-elle suffisante ? - Related to sous, de, 2027, aux, monumental,
Amazon sous le joug de l’IA, aucun secteur n’est à l’abri !
Hier, 3 mars 2025, on a assisté au MWC de Barcelone, Mobile World Congress. C’est un évènement durant lequel Amazon, par le biais de son vice-président de l’AGI, Vishal Sharma. A annoncé que la quasi-totalité de l’entreprise est désormais impactée par l’IA. Contrairement à DeepSeek qui a opté pour le déploiement d’un modèle Open source, Amazon semble vouloir une autre approche. Et d’après Sharma, cette stratégie ne permettrait pas de réduire les charges liées aux besoins en puissance de calcul des modèles.
Pourtant, DeepSeek a réussi à développer un modèle ayant les mêmes puissances et capacités de ChatGPT pour moins de 6 millions de dollars.
Le vice-président de l’AGI d’Amazon ne dépendra pas des autres services clouds pour le déploiement de ses produits et services.
Désormais, elle déploiera ses produits via sa division de cloud computing. Donc sur AWS ou Amazon Web Service.
Une double stratégie pour dominer le marché de l’IA.
En ce qui concerne la division robotique, Amazon possède actuellement près de 750 000 robots autonomes en service.
Ces automates s’occupent généralement des tâches nécessaires à la gestion des entrepôts d’Amazon. Notamment la cueillette des objets et la gestion autonome des entrepôts.
Si on se tourne vers les produits Alexa, Amazon a récemment lancé Alexa Plus, une version améliorée et boostée par IA de son assistant vocal.
Vishal Sharma estime d’ailleurs qu’Alexa est le produit IA d’Amazon le plus utilisé dans le monde.
Et avec Alexa Plus qui est gratuit pour les abonnés Prime, cette popularité devrait encore augmenter.
Amazon élargit son arsenal d’IA avec Nova.
Il y a deux mois, en mois de décembre de l’année dernière, Amazon a également annoncé une série d’IA génératives de textes.
Il s’agit du modèle multimodal baptisé Nova et qui inclut quatre variantes : Micro, Lite. Pro et Premier.
À ces modèles de génération de textes par IA s’ajoutent Nova Canvas, une IA générative d’images et Nova Reel, un autre modèle dédié à la génération de vidéos.
Tout cela pour dire qu’Amazon semble vraiment déterminé à dominer le marché de l’intelligence artificielle.
Donc si vous voulez générer du contenu, il suffit de vous connecter à Nova. Si vous envisagez prendre le contrôle d’une maison connectée, Alexa Plus pourra répondre à vos besoins.
Announcing Amazon Nova, a new generation of foundation models that have state-of-the-art intelligence across a wide range of tasks, & industry-leading price performance.
Learn more about the new Amazon Nova models available in Amazon Bedrock: #AWSreInvent — Amazon Science (@AmazonScience) December 3, 2024.
DeepSeek met la pression. Mais Amazon reste serein.
Niveau partenariat, Amazon a développé avec Anthropic un cluster de calcul d’intelligence artificielle. Une collaboration qui a coûté près de 8 milliards d’investissements à Amazon.
De son côté, Elon Musk, via xAI, a aussi lancé Grok 3, un modèle d’IA générative utilisant jusqu’à 200 000 GPU.
La puissance de calcul nécessaire pour faire tourner ce modèle est de ce fait assez impressionnant.
Et comme l’a indiqué Sharma, c’est un élément indispensable pour quiconque souhaitant développer un modèle d’IA.
Toutefois, face à l’effet DeepSeek. Amazon semble ne pas se soucier de la pression qu’exerce cette start-up chinoise.
Comme l’a indiqué Shrama, Amazon reste ouverte à l’adoption des technologies et des nouveautés du moment où celles-ci satisfont leurs clients.
Google released a Data Science Agent on the Colab platform on Monday, powered by its Gemini AI model. The Data Science Agent is capable of autonom...
Co-founder and CEO of Perplexity AI, Aravind Srinivas, has joined Astra as an angel investor. Lending his expertise and resources to the AI startup. F...
AI startup Anthropic introduced on Monday that it secured $ billion in a Series E funding round, bringing its post-money valuation to $ billion...
Apple face à un retard monumental, Siri ne verra pas le jour avant 2027
Si l’Apple Intelligence débarque enfin en France, disponible via la version bêta de l’iOS , Apple semble toujours faire face à un retard au niveau du déploiement de Siri. Son assistant vocal boosté par IA. Les employés de l’entreprise estiment même que cette nouvelle version de Siri ne débarquera qu’en 2027.
C’est d’ailleurs ce qu’a indiqué le célèbre Mark Gurman dans un communiqué. Rapportant que certains membres de l’équipe d’Apple Intelligence ont indiqué 2027, au plus tôt, comme probable année de lancement pour Siri.
Cela dit, il n’y aura pas encore de Siri améliorée dans la version actuelle de l’iOS 18.
Ce retard d’Apple quant au lancement de Siri alimentée par IA ne fait que renforcer la place de ChatGPT dans le domaine de l’intelligence artificielle.
D’autres entreprises, à l’instar d’Amazon, semblent également profiter de cette faiblesse pour déployer une nouvelle version de son assistant conversationnel baptisé Alexa Plus.
Pourtant. Comme l’a indiqué Mark Gurman, Apple va tout de même lancer une autre version de Siri. Mais pas comme celle annoncée par la firme de Cupertino.
On devrait de ce fait y avoir accès avec la mise à jour de l’iOS. Mais je ne m’attends personnellement pas à un meilleur fonctionnement de l’assistant vocal d’Apple.
Comparing the current state of Apple Intelligence Siri in iOS and iOS 17 Siri.
Full test — 9to5Mac (@9to5mac) August 15, 2024.
Apple devrait-elle prendre l’exemple sur Amazon ?
Toujours après la publication de Mark Gurman, cette nouvelle version de Siri. Prévue pour 2027, pourrait fusionner l’IA et lOS d’Apple en un seul nouveau système.
Après, on verra si Siri pourra vraiment tenir sa promesse. Celle de proposer de nombreuses nouvelles fonctionnalités IA.
Mais on devrait quand même s’attendre à ce qu’il puisse réaliser et gérer certaines tâches comme le font les assistants vocaux tels qu’Alexa Plus.
Peut-être qu’Apple devrait prendre l’exemple sur Amazon qui, elle aussi, a dû faire une refonte complète de son architecture avant de pouvoir déployer Alexa Plus.
Ce qui lui a ensuite permis de fusionner l’ancienne architecture avec la nouvelle version de l’assistant conversationnel.
C’est le cas, mais avec certaines difficultés.
À vrai dire, Apple a pris l’exemple sur Amazon. À la différence qu’elle se confronte aujourd’hui à des difficultés dans le déploiement de la nouvelle version de Siri.
L’une d’entre elles, c’est que les modèles qu’a développés Apple ont atteint leurs limites. Et l’entreprise peine toujours à trouver les matériels nécessaires pour mieux former ses modèles.
Pour Mark Gurman, il s’agit d’un problème de Leadership. Mais aussi d’un problème lié au départ de l’un de ses ingénieurs.
Peut-être qu’Apple ferait mieux d’adopter une autre approche. Par exemple augmenter les horaires de travail de ses employés. Comme l’envisage Segey Brin, cofondateur de Google.
At the Mobile World Congress (MWC) 2025 held in Barcelona, Jio Platforms Limited (JPL), along with AMD, Cisco, and Nokia, on Monday presented that it ...
Progress, a global software firm. Has appointed Ed Keisling as its Chief AI Officer (CAIO), a newly created role aimed at advancing the firm’s A...
Recent events have got me thinking about AI as it relates to our civic institutions — think government, education,...
Face aux deepfakes, l’authentification multi-facteurs est-elle suffisante ?
Les attaques par deepfakes se multiplient de façon inquiétante. Selon une enquête de Regula, près de 49 % des entreprises ont déjà été confrontées à des fraudes qui impliquent ces technologies. L’attaque de Hong Kong, où une entreprise a perdu 26 millions de dollars en raison d’une visioconférence deepfake. Démontre l’urgence d’adopter des solutions de cybersécurité plus robustes.
Les attaques par deepfakes progressent de manière alarmante et bouleversent la cybersécurité des entreprises et des institutions. Une enquête récente de Regula révèle que 49 % des entreprises dans le monde ont déjà été confrontées à des fraudes qui impliquent des deepfakes audio ou vidéo. Un incident majeur a marqué les esprits en janvier 2024 à Hong Kong. Une entreprise a été piégée par une visioconférence truquée, ce qui a entraîné une perte de 26 millions de dollars. Ce type de fraude, où l’IA reproduit avec une précision troublante la voix et l’apparence de cadres dirigeants. Représente un tournant dans les risques liés aux communications en ligne.
L’urgence d’une nouvelle approche sécuritaire.
L’accélération des capacités de l’intelligence artificielle impose une réévaluation des pratiques en matière de sécurité numérique. Les entreprises doivent renforcer leurs protocoles. Pour cela, elles doivent adopter des solutions avancées d’authentification et d’identification. Si l’authentification multi-facteurs constitue un premier rempart, elle ne suffit plus face à des attaques aussi sophistiquées. Le recours à des solutions validées par des prestataires certifiés (PVID) devient essentiel. Celles-ci intègrent des technologies de détection anti-deepfake. Paradoxalement, l’intelligence artificielle doit être mobilisée pour combattre ses propres dérives.
Le rôle incontournable de l’intelligence humaine.
Toutefois. La sécurité ne repose pas uniquement sur la technologie. L’intelligence humaine demeure un élément clé de la prévention. Renaud Ghia, Président de Tixeo, éditeur de solutions de visioconférence sécurisée, insiste sur l’importance des pratiques de vérification par l’utilisateur lui-même. Il dit : « Face à ces menaces, il est essentiel de redonner une place centrale à l’intelligence humaine. Cela peut se faire notamment par l’intégration, dans des solutions de collaboration ou de visioconférence, de fonctionnalités incitant naturellement les participants à adopter des pratiques de vérification simples et efficaces (‘passphrases’. Personnalisation de clé de chiffrement). Ces mécanismes permettent de renforcer la confiance et la sécurité des communications sans complexifier l’expérience utilisateur. ».
Les éditeurs de solutions numériques doivent anticiper ces nouvelles menaces. Ils doivent intégrer des protections avancées et encourager une vigilance accrue. Plus que jamais, la sécurité numérique repose sur un équilibre entre technologie et intervention humaine. Cet équilibre garantit des communications en ligne fiables et protégées.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
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Market Impact Analysis
Market Growth Trend
| 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 23.1% | 27.8% | 29.2% | 32.4% | 34.2% | 35.2% | 35.6% |
Quarterly Growth Rate
| Q1 2024 | Q2 2024 | Q3 2024 | Q4 2024 |
|---|---|---|---|
| 32.5% | 34.8% | 36.2% | 35.6% |
Market Segments and Growth Drivers
| Segment | Market Share | Growth Rate |
|---|---|---|
| Machine Learning | 29% | 38.4% |
| Computer Vision | 18% | 35.7% |
| Natural Language Processing | 24% | 41.5% |
| Robotics | 15% | 22.3% |
| Other AI Technologies | 14% | 31.8% |
Technology Maturity Curve
Different technologies within the ecosystem are at varying stages of maturity:
Competitive Landscape Analysis
| Company | Market Share |
|---|---|
| Google AI | 18.3% |
| Microsoft AI | 15.7% |
| IBM Watson | 11.2% |
| Amazon AI | 9.8% |
| OpenAI | 8.4% |
Future Outlook and Predictions
The Face Amazon Sous landscape is evolving rapidly, driven by technological advancements, changing threat vectors, and shifting business requirements. Based on current trends and expert analyses, we can anticipate several significant developments across different time horizons:
Year-by-Year Technology Evolution
Based on current trajectory and expert analyses, we can project the following development timeline:
Technology Maturity Curve
Different technologies within the ecosystem are at varying stages of maturity, influencing adoption timelines and investment priorities:
Innovation Trigger
- Generative AI for specialized domains
- Blockchain for supply chain verification
Peak of Inflated Expectations
- Digital twins for business processes
- Quantum-resistant cryptography
Trough of Disillusionment
- Consumer AR/VR applications
- General-purpose blockchain
Slope of Enlightenment
- AI-driven analytics
- Edge computing
Plateau of Productivity
- Cloud infrastructure
- Mobile applications
Technology Evolution Timeline
- Improved generative models
- specialized AI applications
- AI-human collaboration systems
- multimodal AI platforms
- General AI capabilities
- AI-driven scientific breakthroughs
Expert Perspectives
Leading experts in the ai tech sector provide diverse perspectives on how the landscape will evolve over the coming years:
"The next frontier is AI systems that can reason across modalities and domains with minimal human guidance."
— AI Researcher
"Organizations that develop effective AI governance frameworks will gain competitive advantage."
— Industry Analyst
"The AI talent gap remains a critical barrier to implementation for most enterprises."
— Chief AI Officer
Areas of Expert Consensus
- Acceleration of Innovation: The pace of technological evolution will continue to increase
- Practical Integration: Focus will shift from proof-of-concept to operational deployment
- Human-Technology Partnership: Most effective implementations will optimize human-machine collaboration
- Regulatory Influence: Regulatory frameworks will increasingly shape technology development
Short-Term Outlook (1-2 Years)
In the immediate future, organizations will focus on implementing and optimizing currently available technologies to address pressing ai tech challenges:
- Improved generative models
- specialized AI applications
- enhanced AI ethics frameworks
These developments will be characterized by incremental improvements to existing frameworks rather than revolutionary changes, with emphasis on practical deployment and measurable outcomes.
Mid-Term Outlook (3-5 Years)
As technologies mature and organizations adapt, more substantial transformations will emerge in how security is approached and implemented:
- AI-human collaboration systems
- multimodal AI platforms
- democratized AI development
This period will see significant changes in security architecture and operational models, with increasing automation and integration between previously siloed security functions. Organizations will shift from reactive to proactive security postures.
Long-Term Outlook (5+ Years)
Looking further ahead, more fundamental shifts will reshape how cybersecurity is conceptualized and implemented across digital ecosystems:
- General AI capabilities
- AI-driven scientific breakthroughs
- new computing paradigms
These long-term developments will likely require significant technical breakthroughs, new regulatory frameworks, and evolution in how organizations approach security as a fundamental business function rather than a technical discipline.
Key Risk Factors and Uncertainties
Several critical factors could significantly impact the trajectory of ai tech evolution:
Organizations should monitor these factors closely and develop contingency strategies to mitigate potential negative impacts on technology implementation timelines.
Alternative Future Scenarios
The evolution of technology can follow different paths depending on various factors including regulatory developments, investment trends, technological breakthroughs, and market adoption. We analyze three potential scenarios:
Optimistic Scenario
Responsible AI driving innovation while minimizing societal disruption
Key Drivers: Supportive regulatory environment, significant research breakthroughs, strong market incentives, and rapid user adoption.
Probability: 25-30%
Base Case Scenario
Incremental adoption with mixed societal impacts and ongoing ethical challenges
Key Drivers: Balanced regulatory approach, steady technological progress, and selective implementation based on clear ROI.
Probability: 50-60%
Conservative Scenario
Technical and ethical barriers creating significant implementation challenges
Key Drivers: Restrictive regulations, technical limitations, implementation challenges, and risk-averse organizational cultures.
Probability: 15-20%
Scenario Comparison Matrix
| Factor | Optimistic | Base Case | Conservative |
|---|---|---|---|
| Implementation Timeline | Accelerated | Steady | Delayed |
| Market Adoption | Widespread | Selective | Limited |
| Technology Evolution | Rapid | Progressive | Incremental |
| Regulatory Environment | Supportive | Balanced | Restrictive |
| Business Impact | Transformative | Significant | Modest |
Transformational Impact
Redefinition of knowledge work, automation of creative processes. This evolution will necessitate significant changes in organizational structures, talent development, and strategic planning processes.
The convergence of multiple technological trends—including artificial intelligence, quantum computing, and ubiquitous connectivity—will create both unprecedented security challenges and innovative defensive capabilities.
Implementation Challenges
Ethical concerns, computing resource limitations, talent shortages. Organizations will need to develop comprehensive change management strategies to successfully navigate these transitions.
Regulatory uncertainty, particularly around emerging technologies like AI in security applications, will require flexible security architectures that can adapt to evolving compliance requirements.
Key Innovations to Watch
Multimodal learning, resource-efficient AI, transparent decision systems. Organizations should monitor these developments closely to maintain competitive advantages and effective security postures.
Strategic investments in research partnerships, technology pilots, and talent development will position forward-thinking organizations to leverage these innovations early in their development cycle.
Technical Glossary
Key technical terms and definitions to help understand the technologies discussed in this article.
Understanding the following technical concepts is essential for grasping the full implications of the security threats and defensive measures discussed in this article. These definitions provide context for both technical and non-technical readers.
large language model intermediate
generative AI intermediate
cloud computing intermediate
platform intermediate
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