Histoires Mythiques @hist-myth.mastodon.top.ap.brid.gy · 7j
Certains : "Ouiii mais tu vois refuser l'IA c'est trop radical regarde on peut aider les gens avec !"
Pendant ce temps, les émissions de CO2 ↗️ ↗️ 📈
Histoires Mythiques
@hist-myth.mastodon.top.ap.brid.gy
· 7j
On n'aidera PERSONNE en rendant le monde invivable à moyen terme. Faut se mettre ça dans le crâne. Et certainement pas avec un outil pensé pour détruire des emplois à l'aide de données pillées sans le consentement de leurs auteurs et autrices.
Histoires Mythiques
@hist-myth.mastodon.top.ap.brid.gy
· 7j
Hypothèse pour imaginer une IA tolérable dans le monde de 2030 :
Au niveau mondial, on fait un moratoire sur tout usage des LLM par le grand public.
On renvoie leur copie aux boîtes de la tech. On leur dit : "Votre truc, c'est pas mal, mais c'est pas rentable. Vous allez reprendre la recherche […]
Original post on mastodon.top
mastodon.top
Histoires Mythiques
@hist-myth.mastodon.top.ap.brid.gy
Et les parallèles avec Internet et le logiciel libre : mais allez vous torcher ailleurs, sérieux.
Internet fait parler les gens ENTRE EUX. C'est ça sa force. Internet relie, connecte.
Les LLM, ça prend les paroles des gens pour parler À LEUR PLACE. Et pas très bien en plus. Les LLM c'est […]
Original post on mastodon.top
11:42 · 9 août 2026
4 reposts 7 ont aimé
L3DLP - 17 avril 2026 |
Merci de mettre en mots propres un truc que beaucoup de devs vivent depuis 20 ans : on ne possède plus les machines qu’on utilise.
Et oui, l’anti-contournement est une aberration totale.
C’est littéralement une loi qui interdit de comprendre ce que fait un système que tu as acheté.
Mais croire que supprimer ces lois suffira à “dé-merdifier” Internet me paraît optimiste.
Le vrai verrou n’est plus seulement légal.
Il est dans la complexité, la dépendance et l’inertie.
J’ai croisé assez de DSI pour mesurer l’ampleur de cette dernière.
Aujourd’hui, même si tu légalises tout, les gens ne savent pas quoi faire de cette liberté
...
depuis que les LLMs libèrent les branleurs, c’est pas simple.
Point de vue d’un vieux qui a démarré dans la demosphere époque Amstrad CPC (!) :
On a troqué la compréhension contre la commodité.
On ne hack plus les systèmes.
On les configure.
On construit rarement des outils.
On assemble des dépendances.
Donc oui, ouvrir juridiquement les systèmes est nécessaire.
Mais si derrière tu n’as pas :
– une culture technique qui revient
– des architectures simples (KISS, pas des usines à gaz cloudifiées)
– et des gens capables de maintenir ce qu’ils ouvrent
tu ne fais que déplacer la merde.
Un internet post-américain sans réappropriation technique, c’est juste un internet avec d’autres maîtres.
La vraie souveraineté ne se votera pas.
Faut revenir au code, le post-IA nous donne des possibilités afin d’avoir une documentation continue dans toutes les langues de l’UE, ce qui est assez fantastique quand tu as géré ça a la mano. Côté infrastructures, on a déjà des OVH et des Scaleway. Arrêtez de leur demande du Office365 et remettons tous les mains sur la CLI.
… Je m’en vais d’ailleurs basculer mon quotidien github (énième dépendance encore collange) sur codeberg de ce pas.
...
Connu / https://tools.immae.eu/Shaarli/mediationpourtous/?d-2tzA
qui évoque notamment
"
un problème de complexité O(N²)
...
reprise « en forme de K », reprise économique où les riches s’enrichissent, et les autres s’appauvrissent
...
"
Base de données des condamnations des élu·e·s au pénal, classées par année, parti et infraction.
😎 Qui ?
initiative personnelle de Raphaël Jolivet.
Contributions : @raph1 : Frontend / CSS
⁉️ Pourquoi ?
*Ils ne sont pas "tous" pourris, mais bien trop le sont.**
Nous acceptons l'inacceptable.
En attendant de jouir un jour d'une véritable démocratie, nous devrions exiger que l'aristocratie élective qui gouverne soit irréprochable.
- Car enfin le trait le plus visible dans l'homme juste est de ne point vouloir du tout gouverner les autres, et de se gouverner seulement lui-même. Cela décide tout.
- Autant dire que les pires gouverneront
Emile Chartier, dit Alain
⚙️ Comment ?
... extraction automatique de Wikipédia et Wikidata.
La liste des élu·e·s condamné·e·s provient de la fusion :
- Des pages listées dans cette catégorie wikipédia, filtrées sur les personnalités politiques françaises
- D'une requête SparQL sur Wikidata
Le contenu des pages Wikipédia est en suite récupéré :
- L'info-box est parsée pour récupérer les partis dont cette personnalité a été membre
- Les blocs de texte contenant des mots clef en lien avec une condamnation sont conservés
- Ces blocs de texte sont parsés par un LLM pour en extraire la liste et les caractéristiques des condamnations
Le code source complet est mis à disposition sur Codeberg
🤖 Utilisation de l'IA
Le modèle d'IA utilisé pour extraire les caractéristiques des condamnations est Apertus Instruct (un modèle suisse entrainé sur des données libres de droit).
Ce modèle a tourné via l'API Infomaniak, sur leurs serveurs hébergés en Suisse, dans un data center basse consommation co-générateur de chaleur urbaine.
📢 Réclamations
Vous avez relevé une erreur sur ce site ? Avant toute réclamation, merci de vérifier le contenu de la page Wikipédia associée.
- Si l'information est également erronée sur la page wikipédia, vous pouvez vous-même apporter une correction, en respectant les règles d'édition de wikipédia.
- Si l'information présente sur ce site ne corespond pas à la page wikipédia, merci de bien vouloir me le signaler par mail ou via un ticket sur Codeberg
🪪 License
... CC BY-NC-SA 4.0.
⚖️ Mentions légales
... initiative personnelle de Raphaël Jolivet. Il est hébergé en France par Hostinger.
... ne collecte aucune donnée personnelle.
Research Article
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Share on
AI can help humans find common ground in democratic deliberation
Michael Henry Tessler https://orcid.org/0000-0003-3945-0239, Michiel A. Bakker https://orcid.org/0000-0003-4474-7109, Daniel Jarrett, Hannah Sheahan https://orcid.org/0000-0003-0443-9400, Martin J. Chadwick, Raphael Koster https://orcid.org/0000-0001-5264-3137, Georgina Evans, Lucy Campbell-Gillingham https://orcid.org/0009-0000-5476-5402, Tantum Collins https://orcid.org/0009-0004-8461-6028, David C. Parkes https://orcid.org/0000-0002-2701-3464, Matthew Botvinick https://orcid.org/0000-0001-7758-6896, and Christopher Summerfield https://orcid.org/0000-0002-2941-2653 fewerAuthors Info & Affiliations
Science
18 Oct 2024
Vol 386, Issue 6719
DOI: 10.1126/science.adq2852
47 141
81
Metrics
Total Downloads47 141
Last 6 Months6 196
Last 12 Months13 515Total Citations81
Last 6 Months50
Last 12 Months73Editor’s summary
To act collectively, groups must reach agreement; however, this can be challenging when discussants present very different but valid opinions. Tessler et al. investigated whether artificial intelligence (AI) can help groups reach a consensus during democratic debate (see the Policy Forum by Nyhan and Titiunik). The authors trained a large language model called the Habermas Machine to serve as an AI mediator that helped small UK groups find common ground while discussing divisive political issues such as Brexit, immigration, the minimum wage, climate change, and universal childcare. Compared with human mediators, AI mediators produced more palatable statements that generated wide agreement and left groups less divided. The AI’s statements were more clear, logical, and informative without alienating minority perspectives. This work carries policy implications for AI’s potential to unify deeply divided groups. —Ekeoma Uzogara
Structured Abstract
INTRODUCTION
Democracy, at its best, rests upon the free and equal exchange of views among people with diverse perspectives. Collective deliberation can be effectively supported by structured events, such as citizens’ assemblies, but such events are expensive, are difficult to scale, and can result in voices being heard unequally. This study investigates the potential of artificial intelligence (AI) to overcome these limitations, using AI mediation to help people find common ground on complex social and political issues.
RATIONALE
We asked whether an AI system based on large language models (LLMs) could successfully capture the underlying shared perspectives of a group of human discussants by writing a “group statement” that the discussants would collectively endorse. Inspired by Jürgen Habermas’s theory of communicative action, we designed the “Habermas Machine” to iteratively generate group statements that were based on the personal opinions and critiques from individual users, with the goal of maximizing group approval ratings. Through successive rounds of human data collection, we used supervised fine-tuning and reward modeling to progressively enhance the Habermas Machine’s ability to capture shared perspectives. To evaluate the efficacy of AI-mediated deliberation, we conducted a series of experiments with over 5000 participants from the United Kingdom. These experiments investigated the impact of AI mediation on finding common ground, how the views of discussants changed across the process, the balance between minority and majority perspectives in group statements, and potential biases present in those statements. Lastly, we used the Habermas Machine for a virtual citizens’ assembly, assessing its ability to support deliberation on controversial issues within a demographically representative sample of UK residents.
RESULTS
Group opinion statements generated by the Habermas Machine were consistently preferred by group members over those written by human mediators and received higher ratings from external judges for quality, clarity, informativeness, and perceived fairness. AI-mediated deliberation also reduced division within groups, with participants’ reported stances converging toward a common position on the issue after deliberation; this result did not occur when discussants directly exchanged views, unmediated. Although support for the majority position increased after deliberation, the Habermas Machine demonstrably incorporated minority critiques into revised statements. We replicated these results in a virtual citizens’ assembly, additionally finding that during AI-mediated deliberation, the views of groups of discussants tended to move in a similar direction on controversial issues. These shifts were not attributable to biases in the AI, suggesting that the deliberation process genuinely aided the emergence of shared perspectives on potentially polarizing social and political issues.
CONCLUSION
This research demonstrates the potential of AI to enhance collective deliberation by finding common ground among discussants with diverse views. The AI-mediated approach is time-efficient, fair, scalable, and outperforms human mediators on key dimensions. Rather than simply appealing to the majority, the Habermas Machine prominently incorporated dissenting voices into the group statements. AI-assisted deliberation is not without its risks, however; to ensure fair and inclusive debate, steps must be taken to ensure users are representative of the target population and are prepared to contribute in good faith. Under such conditions, AI may be leveraged to improve collective decision-making across various domains, from contract negotiations and conflict resolution to political discussions and citizens’ assemblies. The Habermas Machine offers a promising tool for finding agreement and promoting collective action in an increasingly divided world.
AI helps people find common ground in collective deliberation.
(Left) The AI mediator uses participants’ opinions to generate group statements and iteratively refines those statements through participants’ critiques. (Middle) Statements from the AI mediator (purple) garner stronger endorsement than those written by a human mediator (orange). (Right) AI mediation leaves groups less divided after deliberation, whereas simply sharing opinions with others does not.
Abstract
Finding agreement through a free exchange of views is often difficult. Collective deliberation can be slow, difficult to scale, and unequally attentive to different voices. In this study, we trained an artificial intelligence (AI) to mediate human deliberation. Using participants’ personal opinions and critiques, the AI mediator iteratively generates and refines statements that express common ground among the group on social or political issues. Participants (N = 5734) preferred AI-generated statements to those written by human mediators, rating them as more informative, clear, and unbiased. Discussants often updated their views after the deliberation, converging on a shared perspective. Text embeddings revealed that successful group statements incorporated dissenting voices while respecting the majority position. These findings were replicated in a virtual citizens’ assembly involving a demographically representative sample of the UK population.
Affiliations
TOUS de Google DeepMind, London, UK. !!
- Michael Henry Tessler*,† https://orcid.org/0000-0003-3945-0239 mhtessler@google.com
Roles: Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing - original draft, and Writing - review & editing. - Michiel A. Bakker*,† https://orcid.org/0000-0003-4474-7109 mhtessler@google.com
Roles: Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing - original draft, and Writing - review & editing. - Daniel Jarrett
Roles: Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Methodology, Software, Validation, Visualization, Writing - original draft, and Writing - review & editing. - Hannah Sheahan https://orcid.org/0000-0003-0443-9400
Roles: Conceptualization, Data curation, Methodology, and Software. - Martin J. Chadwick
Roles: Conceptualization, Methodology, Resources, Software, and Writing - review & editing. - Raphael Koster https://orcid.org/0000-0001-5264-3137
Roles: Investigation and Software. - Georgina Evans
Roles: Formal analysis, Methodology, Software, Validation, Visualization, and Writing - review & editing. - Lucy Campbell-Gillingham https://orcid.org/0009-0000-5476-5402
Roles: Funding acquisition, Investigation, and Project administration. - Tantum Collins https://orcid.org/0009-0004-8461-6028
Roles: Conceptualization, Methodology, and Writing - review & editing. - David C. Parkes https://orcid.org/0000-0002-2701-3464
Department of Computer Science, Harvard University, Cambridge, MA, USA.
Roles: Conceptualization and Methodology. - Matthew Botvinick* https://orcid.org/0000-0001-7758-6896 mhtessler@google.com
Yale Law School, New Haven, CT, USA.
Roles: Conceptualization, Methodology, Project administration, Supervision, Visualization, Writing - original draft, and Writing - review & editing. - Christopher Summerfield* https://orcid.org/0000-0002-2941-2653 mhtessler@google.com
Department of Experimental Psychology, University of Oxford, Oxford, UK.
Roles: Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing - original draft, and Writing - review & editing.
Notes
Corresponding author. Email: mhtessler@google.com (M.H.T.); miba@google.com (M.A.B.); botvinick@google.com (M.B.); christopher.summerfield@psy.ox.ac.uk (C.S.)
† These authors contributed equally to this work.
Connu / https://tools.immae.eu/Shaarli/mediationpourtous?anEhcQ
Ndlr :
- Première observation : tous les auteurs sont de GOOGLE ! N'et-ce pas un ÉNORME BIAIS ?!
- APPROFONDIR ACT
Tech & IA - Intelligence Artificielle
Ce contenu est réservé aux abonnés
Ancienne directrice du laboratoire FAIR de Meta, Joëlle Pineau a quitté le groupe américain pour rejoindre la start-up canadienne Cohere cet été. Un choix mûri à un moment où le secteur lui-même traverse un moment charnière.
Joelle Pineau, directrice de l'IA chez Cohere
Gabriel Hutchinson, CC BY-SA 4.0
En l’espace de quelques mois Meta a perdu plusieurs de ses figures emblématiques. Yann LeCun, bien sûr, mais aussi Joëlle Pineau, chercheuse montréalaise et directrice pendant 8 ans du laboratoire FAIR - l’entité de recherche fondamentale en IA du groupe américain qui a par la suite subi d’importantes coupes d’effectif. La chercheuse a quitté son poste en mai dernier, avant de rejoindre en août le Canadien Cohere, spécialiste des modèles d’IA pour le monde professionnel. Ce changement dans sa carrière intervient à un moment charnière pour le secteur de l’IA. Faut-il continuer ou non avec les mêmes types de modèle ? Comment sortir de l’emballement collectif pour des usages plus raisonnés ? Nous en avons discuté avec la chercheuse de passage à Paris, où Cohere a récemment installé des bureaux.
LA TRIBUNE - Vous êtes arrivée à la tête de l’IA chez Cohere, à « un moment d’inflexion » pour l’entreprise, avez-vous précisé lors de votre prise de poste. C’est-à-dire ?
JOELLE PINEAU - Aidan Gomez, notre CEO qui a participé aux travaux fondateurs sur les Transformers (l’architecture d’IA derrière ChatGPT), a fondé Cohere en 2019 pour développer un modèle. C’était avant ChatGPT, et le travail à accomplir était immense. Puis le modèle s’est avéré très bon, et la question est devenue : comment en faire un produit ? Nous avons notre modèle principal, North, et d’autres modèles complémentaires. Désormais, il faut passer à une nouvelle phase : structurer une stratégie de vente, une stratégie produit, et faire le lien entre la recherche et le modèle. C’est précisément pour cela que je suis venue. C’est la phase où l’on passe de la start-up à une entreprise avec une trajectoire globale.
Vous avez quitté Meta, comme Yann LeCun. Lui cherche une nouvelle architecture de modèle d’IA, puisqu’il estime que les grands modèles de langage (LLM) sont insuffisants pour parvenir à une « intelligence » plus proche de celle des humains. Partagez-vous son point de vue ?
...
Sur le même sujet
- La France lance un indice pour évaluer la résilience numérique
Annoncé cet été aux Rencontres d'Aix, l'IRN se présente comme une véritable "boussole" pour gagner en autonomie. - Roblox : pourquoi la France pourrait interdire la plateforme préférée des enfants aux moins de 15 ans
Le gouvernement français a tranché. Roblox n’est plus considéré comme un simple jeu, mais comme un réseau social à haut risque pour les enfants. - Microsoft sort une nouvelle puce IA pour concurrencer Nvidia et Google
Microsoft a déjà commencé à déployer ses nouvelles puces dans ses data centers américains. - L'UE place les chaînes WhatsApp sous haute surveillance
Meta, sous le feu des régulateurs européens, consolide son empire autour de Facebook, Instagram et WhatsApp. En intégrant ses " Chaînes " WhatsApp au régime strict du DSA, le groupe de Mark Zuckerberg voit désormais ses trois piliers soumis à une...
Billet de blog 24 décembre 2025 / Lonesome cowboy
Les arguments imparables pour faire de n'importe quel interlocuteur un hater de l'IA générative, histoire d'aborder les fêtes de Noël avec les munitions nécessaires pour parer toute discussion pro-IA.
...
ces IA, basées sur les « Larges modèles de langage » (LLM)
...
ChatGPT et les autres agents conversationnels utilisés par le grand public sont explicitement conçus pour être addictifs et manipulateurs. Ils ont déjà poussé plusieurs personnes au suicide ou au meurtre et provoqué des accidents. Sans produire la moindre remise en question. Sam Altman (OpenAI) a récemment indiqué que les prochaines versions de son chatbot seront autorisées à entretenir des relations amoureuses ou érotiques. En parallèle, il recommande aux parents d’utiliser son IA pour apprendre à élever leurs enfants au quotidien. Tout est bon pour imposer l’usage de l’IA, malgré les risques qu’elle représente.
...
aucune régulation sérieuse n’a vu le jour. OpenAI et consorts continuent de piller les données privées et sous copyright, tout en provoquant la mort de certains de leurs utilisateurs, sans que cela provoque la moindre réaction. Même l’IA Act européen ne prévoit aucune disposition contraignante. Comme l’écrit Thibeaut Prévost dans son excellent ouvrage “Les prophètes de l’IA”
...
Les principaux acteurs de l’IA (les grands patrons et financiers de la Silicon Valley) ne cachent pas leurs intentions: mettre un maximum d’entre nous au chômage (tout en proposant de nous payer un revenu universel proche du RSA, qui serait financé par leurs profits colossaux) et nous rendre accros aux chatbots désormais conçus pour être nos amants virtuels et nous “décharger” de choses aussi intimes que l’éducation de nos enfants, la gestion de nos relations amoureuses et amicales, tout en nous empêchant de faire le deuil de nos proches.
...
L’IA générative produit pratiquement autant de gaz à effet de serre que le transport aérien. Et ça ne fait que trois ans que cette technologie est disponible pour le grand public
...
Les IA génératives ne fonctionnent pas (et elles ne vont pas vous remplacer) !
Je pourrais commencer par détailler le fonctionnement de ChatGPT et autres IA génératives pour démontrer qu’il s’agit de modèles statistiques visant à prédire, en interpolant les données avec lesquelles ils ont été entrainés, le mot le plus plausible à ajouter à la suite d’une phrase. La nature probabiliste implique la faillibilité du modèle. Et le fait qu’il cherche à produire la réponse la plus plausible signifie que le modèle ne cherche pas la vérité ou l’originalité, mais la proximité avec les données d’entraînement. Autrement dit, il est impossible de mettre au point une IA générative qui ne commettrait pas d’erreurs, raisonnerait ou comprendrait ce qu’elle fait, à partir des LLM.
Cette caractéristique indépassable explique pourquoi les IA génératives se trompent souvent, semblent dépourvues de sens commun et ne pourront pas devenir conscientes ou intelligentes.
...
Du côté des entreprises, nous disposons d’une pléthore de rapports et études qui pointent l’inefficacité des IA.
- La dernière étude du MIT, portant sur un large éventail d’entreprises, a conclu que le développement de l’IA générative n’a apporté des bénéfices que dans 5 % des cas. La principale raison identifiée est directement liée aux faibles capacités de l’IA générative . Je cite : « ce qui la freine réellement, c’est que la plupart des outils d’IA n’apprennent pas et ne s’intègrent pas bien dans les processus».
- Une enquête similaire du cabinet de conseil KPMG a conclu que seulement 2 % des entreprises canadiennes ayant adopté l’IA générative observent un retour sur investissement positif (deux cas sur cent !).
- Le rapport IA 2025 de McKinsey
...
Et les choses ne sont guère meilleures côté grand public.
...
Les mauvais chiffres d’OpenAI, leader incontesté du marché grand public, sont antérieurs à l’irruption de Gemini 3, le modèle de Google qui dépasse ChatGPT5. Ils pointent vers une tendance globale.
...
Certes, l’IA reposant sur les réseaux de neurones artificiels et le deep learning peut offrir quelques applications intéressantes. Le prix Nobel de chimie a été attribué à deux chercheurs de Google Deep Mind dont l’algorithme a permis de prédire les structures complexes des protéines. Leurs travaux devraient permettre d’accélérer la découverte des médicaments
...
les postes supprimés ne sont pas dus à la performance de l’IA, mais au fait que les dirigeants acceptent une qualité de production inférieure. Selon Merchant, une seule chose est certaine “Le patronat utilise l’IA comme il a toujours utilisé les technologies d’automatisation depuis la révolution industrielle, pour extraire un maximum de valeur de ses travailleurs tout en profitant de l’incertitude générée par les capacités de cette technologie”. Un point de vue qui rejoint en quelque sorte celui du sociologue Juan Sebastian Carbonel qui, dans “Un taylorisme augmenté”, montre bien que l’IA sert avant tout à dégrader les conditions de travail et exploiter davantage les employés, pas à les remplacer.
Les IA génératives ne vont pas devenir intelligentes, conscientes ou toutes puissantes (l’IApocalypse est de la science-fiction pour vous manipuler)
...
l’augmentation de la taille des modèles n’améliore plus significativement leur performance. Le rendement devient décroissant, puis négatif.
Il ne faut donc pas s’attendre à des sauts qualitatifs perpétuels
...
On est loin d’une IA générale, comme l’explique depuis des mois Yann Lecun, considéré comme un des pères du deep learning. Ancien directeur de la recherche chez Facebook, il affirme depuis quelque temps que l’approche actuelle reposant sur les LLM constitue un détour ou une voie de garage pour ceux qui espèrent aboutir à une IA égale ou supérieure à l’homme.
...
Cela témoigne davantage d’une vision réductrice de ce qui fait de nous des humains plutôt que d’une vision extensive de ce que les machines peuvent produire.
...
Nous sommes déjà face à des entités intelligentes dont le but est de maximiser l’accaparement d’une chose inutile (de l’argent) en épuisant les ressources de la planète.
...
investir des milliards de dollars dans des data centers destinés à servir les IA génératives tout en refusant de réguler le secteur, laissant les entreprises californiennes agir comme bon leur semble au nom de la course à l’IA, est une aberration. Non seulement ces logiciels sont dangereux et écologiquement désastreux, mais l’idée que cette fuite en avant serait nécessaire pour maintenir notre maigre avance sur la Chine est une vue de l’esprit. Les avances technologiques en matière d'IA ne durent pas, comme l’avait montré l’irruption de l’IA chinoise DeepSeek, qui rivalisait avec les meilleurs modèles d’OpenAI, elle-même désormais dépassé par Google.
Ensuite, la Chine a largement bloqué son marché aux technologies américaines (Google, Facebook, OpenAI, Amazon, NVIDIA…) tout en développant ses propres géants et produits phares (Baidu, Alibaba, Huawei, TikTok, DeepSeek).
En clair, la Chine va continuer de développer l’IA sans se faire coloniser par la technologie américaine, et les États-Unis vont continuer d’empêcher la Tech chinoise de s’exporter sur leur territoire. Seule l’Europe accepte d’être numériquement colonisée sans condition. Quant à la France, son secteur technologique est pratiquement entièrement lié à la Silicon Valley. Rappelons que Mistral, le champion français, a été créé par d’anciens employés de Facebook avec l’aide des capital-risqueurs de San Francisco, avant de signer un partenariat avec Microsoft…
...