Sciences et Avenir en temps réel : High-tech :
Toute l'information scientifique et les dernières découvertes Voir les Non lu | Plus vieux en premierLes eurodéputés votent pour un âge minimal d'accès aux réseaux sociaux
Sciences et Avenir en temps réel : High-tech le 26/11/2025 à 14:43:00 - Favoriser ||| Lu/Non lu
Le Parlement européen propose de fixer à 16 ans l'âge minimum d'accès aux réseaux sociaux, afin de mieux protéger les mineurs en ligne. Une orientation inspirée de l'exemple australien, où une loi similaire doit entrer en vigueur en décembre 2025.
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Quand les humains ne peuvent plus se battre, les machines entrent dans les tranchées
Sciences et Avenir en temps réel : High-tech le 26/11/2025 à 09:41:00 - Favoriser ||| Lu/Non lu
Sur le front ukrainien, une "bande mortelle" de plusieurs dizaines de kilomètres rend toute présence humaine quasi impossible. Drones volants ou terrestres, robots explosifs, capteurs omniprésents… Pour le maître de conférences à l’université de Limoges et spécialiste en cybersécurité Thierry Berthier, la guerre change de nature.
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Tech Show Paris 2025 : cinq innovations à retenir
Sciences et Avenir en temps réel : High-tech le 21/11/2025 à 15:22:00 - Favoriser ||| Lu/Non lu
Les 5 et 6 novembre 2025 s’est tenu le Tech Show Paris, grand rendez-vous des passionnés et professionnels des nouvelles technologies. Centré cette année sur l’intelligence artificielle, l’événement a dévoilé une multitude d’innovations. Voici une sélection de cinq d'entre elles, particulièrement remarquées.
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Voici l'hélicoptère le plus rapide du monde
Sciences et Avenir en temps réel : High-tech le 16/11/2025 à 10:00:00 - Favoriser ||| Lu/Non lu
Avec ses 440 km/h en vol d’essai depuis Marignane, le Racer d’Airbus s’impose comme l’hélicoptère le plus rapide du monde. Ce girodyne à double hélice latérale allie vitesse record et stabilité remarquable.
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L’empoisonnement des IA est encore plus facile que l’on croyait
Sciences et Avenir en temps réel : High-tech le 13/11/2025 à 12:35:00 - Favoriser ||| Lu/Non lu
Une équipe d’universitaires et d’experts de chez Anthropic a découvert qu’un nombre fixe de mauvaises données d’entrainement suffisait à perturber les performances d’un LLM, sans considération de sa taille ni de son corpus d’apprentissage.
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