🤖 IA en danger : pourquoi les modèles s’auto-intoxiquent et perdent en intelligencebr L’IA s’entraîne de plus en plus… sur sa propre production. Un cercle vicieux qui mène au “model collapse”.br br • Rétro-alimentation toxique — données synthétiques qui remplacent les données humaines, pollution des corpus, apprentissages biaisés.br • Dégradation progressive — performances qui chutent, réponses standardisées, clichés, pertes de précision.br • IA déconnectée du réel — confusion entre vrai et faux, boucle fermée, perte d’ancrage dans le monde humain.br • Rareté des données humaines — gisement limité, explosion de la demande des plateformes d’IA.br • Valeur stratégique de l’authenticité — créateurs, journalistes, chercheurs deviennent la « nouvelle énergie cognitive ».br • Risque de dilution — données synthétiques qui gonflent les volumes mais détruisent la qualité.br • Un avenir possible — une IA réancrée dans le réel, nourrie de données vivantes et humaines.