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📺🏀 La première pub 100% IA fait sensation
L'IA révolutionne la pub, défie les studios et prédit les ouragans : tour d'horizon d'une quinzaine mouvementée !
AI NEWS 🗞️
📺 2 000$ vs 200 000$ : la première pub IA qui fait trembler Madison Avenue 🏀
Kalshi a fait parler d'elle en diffusant une publicité entièrement générée par IA pendant les NBA Finals. Un test intéressant qui permet de mesurer concrètement où en sont les outils de création vidéo IA.
🤔 De quoi on parle ?
➡️ Kalshi - une plateforme de paris/prédictions - a commandé un spot vidéo de 30 secondes créé entièrement avec Google Veo 3. C’est l’"AI filmmaker" PJ Accetturo qui a été mandaté par Kalshi avec la consigne de créer "le spot le plus délirant possible".
➡️ Le spot qui a coûté 2 000$ (vs environ 50 000$ à 200 000$ pour une production TV classique) a été diffusé pendant les NBA Finals, mais uniquement sur YouTube TV (streaming), pas sur les chaînes TV traditionnelles.
Extrait de la publicité générée par IA
📌 Impacts et opportunités
👉 Ce test grandeur nature donne une idée concrète des capacités actuelles de l'IA générative en publicité et montre que l'IA permet effectivement de réduire drastiquement les coûts de production vidéo.
👉 Même si l’expérience montre des limites en terme de qualité et de contrôle créatif, elle fait entrevoir des opportunités prometteuses :
Opportunité pour les petits budgets : PME et startups peuvent tester des concepts publicitaires à coût réduit;
Complément aux agences : l'IA devient un outil de prototypage rapide (pas un remplacement);
Évolution progressive : les métiers créatifs vont s'adapter plutôt que disparaître.
👉 Ironie du timing : Disney approuve ce contenu IA… tout en poursuivant MidJourney en justice ! (cf sujet suivant).
⚠️ Limites techniques et réalité derrière les chiffres :
- Temps réel et taux de réussite : au final, seuls 15 clips sur 300-400 générations étaient exploitables (5% de réussite) et les "2-3 jours" incluent uniquement le temps actif de création (pas les 300+ tentatives infructueuses).
- Coût complet : le budget ne comptabilise pas le temps de travail humain (script, direction créative, montage final)
- Qualité limitée : le rendu reste visiblement "artificiel" et volontairement décalé pour masquer les imperfections.
- Contrôle créatif limité : dû à la nature probabiliste des LLM, il est difficile voire impossible de diriger précisément l'IA, il faut "espérer" obtenir le bon résultat (ce qui est une limite somme toute importante).
📌 A retenir
Cette actualité illustre bien où en est l'IA générative aujourd'hui : prometteuse mais pas encore mature. Un outil puissant pour certains usages mais qui nécessite encore beaucoup de travail humain pour des résultats véritablement professionnels.
⚖️ Disney et Universal attaquent MidJourney : la guerre du copyright est déclarée
Disney et Universal attaquent MidJourney en justice pour violation de droits d'auteur, marquant la première action en justice majeure d'Hollywood contre l'IA générative d'images.
Les studios accusent MidJourney d’utiliser les Minions (entre autres) pour générer des images.
🤔 Qu'est-ce qu'il s'est passé ?
➡️ Disney et Universal ont déposé une plainte de 110 pages contre MidJourney (un outil de génération d’images par IA générative), accusant l'entreprise d'avoir "volé d'innombrables œuvres protégées" pour entraîner son modèle.
➡️ Les studios parlent d’un "schéma d'infraction en deux étapes" : d'abord, aspirer des milliers d'images de films sans autorisation ; ensuite, permettre aux utilisateurs de générer du contenu basé sur ces œuvres.
➡️ Disney et Universal qualifient Midjourney de "puits sans fond de plagiat" et réclament jusqu'à 150 000$ par œuvre violée plus une injonction pour arrêter les infractions.
Midjourney propose des abonnements de 10$ à 120$/mois permettant d'accéder à ces images non autorisées, selon la plainte.
👉 Impacts et opportunités
Précédent juridique : Ce procès pourrait établir les règles du jeu pour toute l'industrie de l'IA générative.
Modèles économiques remis en question : Les entreprises d'IA pourraient ainsi devoir payer des licences ou revoir leurs méthodes d'entraînement.
Innovation freinée ou régulée : Selon l'issue, cela pourrait soit ralentir l'innovation IA, soit la canaliser vers des pratiques plus éthiques.
⚠ Complexité et enjeux :
Complexité juridique : Prouver la violation directe dans l'IA générative reste techniquement difficile car les images générées ne sont pas des copies exactes justement.
Précédents contradictoires : D'autres procès similaires ont donné des résultats mitigés, il n’y a pas encore de jurisprudence établie.
Enjeux de "fair use" : Midjourney pourrait arguer que l'utilisation transformative de contenus pour l'entraînement relève de l'usage équitable.
Impact sur l'innovation : Un jugement trop strict pourrait paralyser le développement de l'IA générative même pour des usages légitimes.
📌 À retenir
Contrairement aux précédents procès qui se concentraient sur l'entraînement des modèles, celui-ci vise aussi la distribution et la monétisation du contenu généré.
L'enjeu : établir si l'entraînement sur des contenus protégés et leur monétisation constituent une violation massive de droits d'auteur ou relèvent de l'usage équitable.
C'est la première fois que des studios majeurs s'unissent contre l'IA générative et ce procès pourrait définir l'avenir légal de l'IA générative d'images.
🌪️ DeepMind prédit les ouragans 15 jours à l'avance
Google DeepMind vient de réaliser une percée majeure en météorologie : son IA pourrait désormais prédire la formation et la trajectoire des ouragans jusqu'à 15 jours à l'avance.
Pour la première fois, le Centre National des Ouragans américain (NHC) utilise ces prédictions expérimentales dans son processus officiel de prévision.
🤔 De quoi on parle ?
➡️ Google DeepMind a développé une IA capable de générer 50 scénarios différents d'ouragans jusqu'à 15 jours à l'avance vs 3-5 jours pour les modèles actuels.
➡️ Le système affiche une amélioration de 1,5 jour dans la précision des prédictions, soit l'équivalent de 10 ans de progrès en météorologie traditionnelle..!
➡️ L'IA a été entraînée sur 45 ans de données historiques couvrant près de 5000 cyclones observés. En fait, elle apprend des patterns plutôt que de résoudre des équations physiques complexes.
➡️ Le Centre National des Ouragans américain intègre pour la première fois ces prédictions IA expérimentales dans son workflow opérationnel aux côtés des modèles physiques traditionnels.
👉 Impacts et opportunités
Évacuations mieux planifiées : 1,5 jour supplémentaire peuvent tout changer entre une évacuation chaotique de dernière minute et une opération ordonnée et sécurisée.
Réduction des dégâts économiques : Les ouragans ont causé 1,4 trillion de dollars de pertes en 50 ans, une meilleure prédiction pourrait donc considérablement réduire ces coûts.
Sauvetage de vies humaines : Les ouragans restent les catastrophes naturelles les plus meurtrières aux États-Unis, une prédiction précoce pourrait avoir un impact majeur sur les vies humaines.
💡 En quoi c'est nouveau ?
C'est la première fois qu'une IA météorologique surpasse les modèles physiques traditionnels sur des prédictions à 5 jours, et surtout la première adoption officielle par une agence météorologique fédérale.
⚠ Limites et réalité derrière la performance :
Données d'entraînement limitées : Avec le réchauffement climatique qui modifie les comportements des ouragans, les données historiques pourraient ne pas décrire les cyclones futurs.
Manque de données en temps réel : L'IA ne peut pas encore intégrer le "gloubi-boulga" complexe de données satellites, sondes et bouées comme l font les systèmes traditionnels.
Effet papillon non maîtrisé : Les critiques soulignent que l'IA peine encore avec l'effet papillon intrinsèque à la météorologie.
Supervision humaine indispensable : Google avertit que sans supervision humaine, ses prédictions pourraient être "dangereusement fausses".
Statut expérimental : Ces prédictions ne sont PAS des alertes officielles et ne remplacent pas les agences météorologiques.
🛠️ L'outil en pratique
Google a lancé Weather Lab, un site interactif permettant de visualiser les prédictions IA aux côtés des modèles traditionnels. Le système peut prédire la formation, la trajectoire, l'intensité et la structure des cyclones (mais reste clairement marqué comme expérimental).
📌 À retenir
L'IA de DeepMind pourrait révolutionner la prédiction des ouragans en offrant 15 jours d'anticipation avec une précision inédite. Une avancée majeure qui pourrait sauver des vies et réduire les dégâts mais qui nécessite encore la supervision humaine et reste en phase de test opérationnel.
AI TOOLS 🛠️
🎬 OpusClip : 1 vidéo → 10 clips viraux automatiques
➡️ Ce que ça fait : Transforme automatiquement vos vidéos longues (podcasts, webinaires, conférences) en clips courts et optimisés pour les réseaux sociaux. L'IA détecte les moments forts, ajoute des sous-titres animés et génère même un score de viralité pour prédire quels clips ont le plus de chances de buzzer.
L'outil découpe intelligemment, recadre pour garder les visages à l'écran, et adapte automatiquement aux formats TikTok, YouTube Shorts, Instagram Reels.
🎯 Exemple :
Démo avec le podcast AI Shot
Comment l’utiliser ?
Rendez-vous sur ce lien : https://clip.opus.pro/
Connectez-vous si ce n’est pas déjà le cas
Entrez l’url d’une vidéo Youtube ou uploadez une vidéo de votre ordinateur
OpusClip prend le relais et génère une vingtaine de clips sous-titrés, prêts à être diffusés sur les réseaux sociaux
En mode starter, accédez au score de viralité et à l’édition des clips et programmez vos diffusions !🔥
🔍 Utile pour qui ?
Créateurs de contenu, podcasters, formateurs et coachs qui veulent démultiplier leur reach sans passer des heures en montage.
Le découpage n’est pas toujours “on point” mais c’est parfait pour recycler une conférence de 2h en 20 clips différents en quelques instants pour alimenter vos réseaux pendant des semaines.
💰 Pricing : Version gratuite (limitée à 60 crédits par mois avec watermark), Starter à 15$/mois (150 crédits/mois + pas de watermark + score de viralité).
🤖 ChatGPT Hack du moment
#10. Apprentissage actif pour ancrer les connaissances👩🎓
💡 Pourquoi c’est utile ?
ChatGPT peut expliquer mais pour apprendre durablement, il faut s’entraîner et se challenger. Ce hack transforme l’IA en moteur d’apprentissage actif avec répétition espacée, inversion de rôle et quizz dynamique.
🪄 Prompt magique (à copier-coller) :
Tu es mon entraîneur cognitif. Objectif : que je retienne durablement ce contenu.
Procède ainsi :
1. 📚 Résume la connaissance en chunks mémorisables (3–5 items max).
2. 🧪 Fais-moi un quizz actif (questions ouvertes).
3. 🔁 Fais un feedback + me reposes les questions où j’ai échoué.
4. 🔄 Quand j’ai tout juste, inverse les rôles : je t’explique avec mes mots, tu corriges.
À utiliser avec n’importe quel contenu d’apprentissage. Recommence jusqu’à ancrage.
[ECRIVEZ LE SUJET ICI]
Avant :
“Explique-moi le principe de la loi de Pareto.”
ChatGPT : “C’est le principe des 80/20…”
Avec le hack :
ChatGPT :
“Chunk 1 : 80/20 = 20% des causes → 80% des effets.
Chunk 2 : Appliqué à temps, clients, énergie.
Question : Dans votre journée, quelles sont les 20% d’actions qui génèrent 80% de valeur ?”
→ Votre réponse.
ChatGPT vous fait rejouer les mauvaises réponses.
Puis vous oblige à lui expliquer comme si vous étiez un ami ou un collègue.
💡 Utilisez le mode vocal pour lui fournir l’explication à la fin.
🎯 Résultat
Apprentissage actif et ancré : Vous retenez 2x plus vite et savez réexpliquer⏱️🔥
(ou pour reprendre la citation de Nicolas Boileau : "Ce qui se conçoit bien s’énonce clairement, et les mots pour le dire arrivent aisément”).
📩 C’est tout pour aujourd’hui !
✅ Vous pouvez répondre à cet email pour me dire quelle news ou outil vous a marqué dans cette édition !
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Cette newsletter est réalisée par une “vraie” personne, avec assistance de l’IA, notamment pour améliorer la fluidité de lecture :)
À dans deux semaines pour plus d’IA en action ! ✨
Virginie
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