OpenAI publie dix preuves apportées à des problèmes ouverts, produites par une version interne de son futur modèle
Dix problèmes sans solution depuis au moins une décennie, et bien davantage pour la plupart : OpenAI a mis en ligne le 1er août les démonstrations produites par « une version interne d'Astra, notre prochain grand modèle ». Le champ couvert va de la géométrie en grande dimension à la théorie des codes, à la complexité des circuits arithmétiques, à la théorie des groupes, aux algèbres d'opérateurs, à la complexité quantique, à la cryptographie sur réseaux euclidiens et à la combinatoire extrémale. Y figurent la réfutation de la conjecture de rigidité de Connes, une meilleure borne générale pour l'empilement de sphères en grande dimension et la construction explicite d'un groupe non sofique. Chaque argument a été formalisé en un certificat Lean, vérifiable par machine. L'entreprise précise le partage des rôles : « Nous avons aidé à préparer les manuscrits et à formaliser les preuves en Lean, et nous assumons la responsabilité de leur exactitude, tandis que les arguments mathématiques eux-mêmes ont été produits par notre système. » Noam Brown, chercheur d'OpenAI, ajoute plusieurs bémols sur X : l'entreprise a tenté d'autres grands problèmes « sans succès », aucun des problèmes du prix du millénaire n'est tombé « pour l'instant », et « nous n'avons pas beaucoup dépensé sur chacun ».
Pourquoi c'est important
Le certificat Lean est ce qui distingue cette annonce des précédentes, et l'idée dépasse les mathématiques. Une démonstration accompagnée d'un certificat se contrôle automatiquement : la confiance ne repose plus sur la réputation de l'auteur, elle se vérifie. Le même mécanisme joue partout où la sortie d'un modèle peut être testée par une machine — du code avec sa suite de tests, un calcul avec ses invariants —, et il n'existe pas d'équivalent pour une note de synthèse ou une étude de marché, dont personne ne peut contrôler la justesse en une commande. Pour une direction technique qui arbitre où déployer ces outils en premier, c'est le critère utile : commencer par les tâches dont le résultat est vérifiable par une machine.
Source : OpenAI
Le tribunal de Munich juge que Suno ne peut ni entraîner ni générer à partir d'œuvres protégées sans licence
La 42e chambre civile du tribunal régional de Munich I a tranché le 31 juillet en faveur de la GEMA, la société allemande de gestion des droits musicaux, dans son procès contre Suno (affaire 42 O 763/25). Le jugement porte sur six titres, parmi lesquels « Atemlos durch die Nacht » de Kristina Bach, « Rasputin » et « Daddy Cool » de Frank Farian, « Forever Young » et « Big in Japan » d'Alphaville, et « Mambo No. 5 » de Lou Bega. Le tribunal a établi que les modèles avaient mémorisé les originaux : interrogé par la GEMA avec les seules paroles, le style et le titre, sans aucune indication de mélodie, d'harmonie, de rythme ou d'arrangement, le générateur restituait des éléments reconnaissables des morceaux d'origine. Il a également retenu que Suno s'était procuré les œuvres par extraction de flux depuis YouTube, en contournant la protection technique dite « rolling cipher ». Sur la question la plus disputée — qui, de l'éditeur ou de l'utilisateur, répond de la sortie —, la chambre a jugé que Suno, maître de toutes les étapes précédentes, répondait aussi de ce que produit son générateur. L'exception allemande de fouille de textes et de données ne couvre pas la mémorisation, a-t-elle ajouté, en distinguant l'affaire des précédents américains Bartz et Kadrey, où les sorties n'avaient pas été jugées proches des œuvres d'entraînement. La chambre fait droit pour l'essentiel aux demandes de la GEMA : injonction, reddition de comptes sur les revenus tirés de l'usage non autorisé, et dommages et intérêts dont le montant reste à fixer. Le jugement n'est pas définitif et Suno envisage l'appel.
Pourquoi c'est important
Le point qui voyage au-delà de l'Allemagne est le déplacement de la responsabilité. Tant que la faute était imputée à l'utilisateur qui rédige la consigne, un studio pouvait se croire couvert par les conditions d'utilisation de l'outil ; la chambre de Munich décide l'inverse, au motif que l'éditeur maîtrise l'entraînement comme la génération. Une agence casablancaise qui produit une bande-son avec ce type de service a donc une clause précise à relire avant de livrer : celle qui dit qui garantit quoi en cas de réclamation d'un ayant droit, et jusqu'à quel montant. La décision ne lie que les juridictions allemandes, en première instance et sous réserve d'appel — mais elle donne aux sociétés de gestion collective un raisonnement écrit à faire valoir ailleurs.
Source : Landgericht München I
Sécuriser l'usage des contenus générés →ByteDance porte Seedance à trente secondes de vidéo, avec la bande-son produite dans la même passe
Seedance 2.5, lancé le 31 juillet, génère l'image et le son en une seule passe, pour des séquences allant jusqu'à trente secondes que l'on peut prolonger en enchaînant les générations. Le modèle accepte en référence jusqu'à trente images, dix extraits vidéo et dix fichiers audio, et gère des scènes à plusieurs personnages sous des angles de caméra variés. ByteDance annonce également des textures, un éclairage et un rendu de peau plus fins. Le modèle est en service sur les applications Jimeng AI et Doubao Pro ; l'accès par interface de programmation passera par BytePlus ModelArk, plus tard. Aucun tarif n'accompagne le lancement. Pour situer l'écart, la version précédente, Seedance 2.0, occupe la première place du classement d'Artificial Analysis pour la génération de vidéo à partir d'image avec son ; de son côté, Gemini Omni Flash de Google plafonne autour de dix secondes. L'entreprise accompagne l'annonce d'un court métrage, « The Missing Pair », entièrement produit avec le modèle.
Pourquoi c'est important
Trente secondes avec un son synchronisé, c'est exactement le format d'un spot publicitaire ou d'une vidéo de marque. Le détail qui compte pour une agence n'est pas la durée mais les entrées de référence : trente images en entrée, c'est de quoi tenir un visage, un produit et une charte graphique d'un plan à l'autre. Deux inconnues demeurent avant tout devis. Le tarif, qui n'est pas publié et décide de la viabilité d'un aller-retour créatif. Et la disponibilité hors de Chine, l'accès passant aujourd'hui par deux applications grand public de ByteDance.
Source : ByteDance
Un juge fédéral refuse à xAI de suspendre la loi du Minnesota sur les applications de déshabillage
Le juge Donovan Frank, du tribunal fédéral du district du Minnesota, a rejeté le vendredi 31 juillet la demande d'ordonnance conservatoire déposée par xAI contre la loi de l'État interdisant les applications dites « nudify », qui produisent des images dénudées à partir de photographies de personnes réelles. Le texte est entré en vigueur le lendemain et expose les exploitants de plateforme, non les utilisateurs, à une responsabilité civile pouvant atteindre 500 000 dollars par manquement. Le motif du rejet tient au calendrier plus qu'au contenu : l'entreprise a déposé sa requête le 29 juillet, « près de trois mois après la promulgation de la loi, et seulement trois jours avant son entrée en vigueur », relève le juge, qui en conclut qu'« un tel retard à agir donne à penser que le préjudice n'est pas immédiat ». xAI soutenait que l'interdiction ratissait trop large et qu'existaient « des solutions bien moins restrictives permettant d'atteindre les mêmes fins ». L'entreprise avait vu, plus tôt cette année, des utilisateurs de X détourner son agent conversationnel Grok pour inonder la plateforme d'images sexualisées sans consentement. Une audience sur l'injonction est fixée au 19 août.
Pourquoi c'est important
Rien n'a été tranché sur le fond : le juge n'a pas dit si la loi était conforme à la Constitution, il a dit que xAI avait trop attendu pour en demander la suspension. La conséquence pratique est néanmoins immédiate, puisque le texte s'applique pendant que la procédure suit son cours — une entreprise qui conteste une règle doit s'y conformer en attendant. Le plafond de 500 000 dollars par manquement explique l'urgence de la requête : la sanction vise l'exploitant du service et non l'auteur de l'image, ce qui transforme un problème de modération en risque financier direct. La fenêtre pour obtenir une suspension, elle, se referme vite.
Source : TechCrunch