Meta enregistrera les frappes au clavier des employés et les utilisera pour entraîner ses modèles d’IA
Meta prévoit de capturer les mouvements de souris et les frappes au clavier de ses employés à l’aide d’un nouvel outil interne afin d’aider à entraîner ses modèles d’IA. L’entreprise indique que ces données seront utilisées pour améliorer les agents d’IA capables d’effectuer des tâches informatiques quotidiennes et que des mesures de protection sont en place pour sécuriser les contenus sensibles.

Meta a trouvé une nouvelle source de données d’entraînement pour ses modèles d’IA : ses propres employés. L’entreprise prévoit d’utiliser des données issues des mouvements de souris et des frappes au clavier de son personnel dans sa quête pour développer une intelligence artificielle plus performante et plus efficace.
L’information a été rapportée pour la première fois par Reuters. Interrogé à ce sujet, un porte-parole de Meta a fourni la déclaration suivante :
« Si nous développons des agents pour aider les gens à accomplir des tâches quotidiennes sur ordinateur, nos modèles ont besoin d’exemples réels de la manière dont les personnes les utilisent réellement — des éléments comme les mouvements de souris, les clics sur des boutons et la navigation dans des menus déroulants. Pour cela, nous lançons un outil interne qui capturera ce type d’actions sur certaines applications afin d’entraîner nos modèles. Des mesures de protection sont en place pour préserver les contenus sensibles, et ces données ne sont utilisées à aucune autre fin. »
Cette évolution met en lumière les préoccupations croissantes en matière de confidentialité entourant l’industrie de l’IA, alors que les communications et les activités internes des entreprises deviennent de plus en plus un élément d’une nouvelle chaîne d’approvisionnement en données. La semaine dernière, il a été rapporté que d’anciennes startups étaient explorées pour récupérer leurs communications d’entreprise — y compris les archives Slack, les tickets Jira et d’autres plateformes de messagerie interne — qui pourraient être transformées en données d’entraînement pour des systèmes d’IA.