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Qu’est-ce qu’on peut faire avec l’IA ?
Applications de l’IA
Née officiellement en 1956, l’intelligence artificielle (IA) appartient à une génération d’innovations qui ont marqué l’histoire des technologies modernes. Je la considère comme faisant partie de la génération “Baby-Boomers” des humains. Toutefois, rien n’est vraiment « artificiel » dans l’IA : elle est façonnée par les mains, les données et les choix des humains. Qualifier cette intelligence d’« artificielle » peut parfois donner l’illusion que l’humanité n’en porte pas la responsabilité.
Aujourd’hui, certains chercheurs préfèrent parler d’intelligence numérique ou d’intelligence non organique. Cependant, comme le terme « intelligence artificielle » est largement répandu dans les médias et le grand public, je l’emploie ici sur ce portail KI-Léierbud.
Pour expliquer ce que l’on peut faire avec l’IA, il est utile de retracer brièvement son évolution. Les lecteurs intéressés pourront approfondir l’histoire de l’IA dans d’autres contributions disponibles sur ce portail.
La conférence de Dartmouth (1956)
Le terme intelligence artificielle a été proposé pour la première fois en 1956 par John McCarthy (Dartmouth College), lors de la conférence de Dartmouth aux États-Unis (juin à août 1956), co-organisée par Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (I.B.M. Corporation) et Claude E. Shannon (Bell Telephone Laboratories). Parmi les autres participants figuraient Trenchard More, Alan Newell, Arthur Samuel, Oliver Selfridge, Herbert Simon et Ray Solomonoff.
Une fameuse photo de la conférence de Dartmouth, affichée ci-après, présente les organisateurs et quelques participants. Le nom du photographe exact de cette image n’est pas clairement documenté dans les archives historiques accessibles.

L’illustration suivante circule largement sur internet, notamment dans des articles, des blogs et des présentations pédagogiques sur l’histoire de l’intelligence artificielle, mais il n’existe pas de crédit d’auteur unique ou officiel pour ce montage particulier. Ce qui est très particulier avec ce montage est le fait que la dernière photo (en bas à droite) ne représente pas le mathématicien et informaticien Trenchard More, mais un instructeur en physique au même nom qui est décédé 12 ans avant la conférence de Dartmouth. L’erreur est le résultat d’une mauvaise recherche sur Google qui confirme que non seulement l’IA peut fournir des informations erronées, mais également les humains.

Les idées majeures abordées lors de la conférence de Dartmouth sont :
- Les réseaux de neurones
- La résolution générale de problèmes
- L’apprentissage automatique
- La perception
- Le langage naturel
La proposition originale d’organisation d’une conférence sur l’IA peut être consulté dans les archives.
Les réseaux de neurones évoqués s’inspiraient du modèle mathématique et informatique du neurone proposé par Warren McCulloch et Walter Pitts (1943). La résolution de problèmes était notamment influencée par la machine de Turing, imaginée par Alan Turing (1936).
L’IA symbolique (1956–1973)
La première application concrète de l’IA fut Logic Theorist, présenté peu après la conférence de Dartmouth. Ce programme, souvent considéré comme le premier logiciel d’IA, démontrait des théorèmes en logique symbolique. D’autres projets ont suivi, mais les ordinateurs de l’époque étaient trop lents, la mémoire trop coûteuse, et les ressources humaines limitées pour atteindre les ambitions affichées.
Premier hiver de l’IA (1974–1979)
Les résultats décevants des projets des années 1960 entraînèrent une réduction des budgets de recherche en IA, notamment en Europe et aux États-Unis. L’IA fut marginalisée au profit de l’informatique classique.
L’âge d’or des systèmes experts (1980–1986)
Au début des années 1980, les systèmes experts connurent un succès commercial. Des entreprises et des gouvernements investirent massivement, espérant en faire des outils révolutionnaires. Cette période marqua une sortie du premier hiver de l’IA, avec des avancées également permises par l’apprentissage statistique et la redécouverte des réseaux neuronaux.
Deuxième hiver de l’IA (1987–1992)
Les systèmes experts se révélèrent rigides, coûteux à entretenir et difficiles à adapter à de nouveaux problèmes.
Les attentes liées aux ordinateurs de cinquième génération furent déçues, et le marché des outils IA s’effondra, entraînant un second hiver.
Montée de l’apprentissage automatique (1993–2009)
La sortie de cet hiver fut portée par le succès de nouvelles méthodes d’apprentissage statistique : réseaux bayésiens, arbres de décision, machines à vecteurs de support (SVM). Les réseaux neuronaux bénéficièrent de la généralisation de l’algorithme de rétropropagation. Des applications solides émergèrent : détection de fraude, lecture optique de caractères (OCR), surveillance automatisée…
Basculement vers l’apprentissage profond (2010–2016)
Grâce à la puissance des cartes graphiques (GPU) et aux jeux de données massifs (par exemple ImageNet), l’apprentissage profond a surpassé les méthodes traditionnelles, notamment en vision par ordinateur et en traitement du langage. Les architectures notables : réseaux convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN, LSTM), réseaux antagonistes génératifs (GAN), autoencodeurs…
L’ère des transformateurs (2017–2022)
Les transformateurs (transformers : BERT, GPT, etc.) ont révolutionné le traitement du langage naturel. Ils ont permis des performances inédites dans des tâches complexes : traduction, résumé automatique, dialogue…
Tsunami IA (2023 et au-delà)
Depuis fin 2022, avec l’essor des grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT, l’IA entre dans une phase de diffusion massive et rapide qui transforme de nombreux secteurs de la société.
Conclusion
De la démonstration de théorèmes au dialogue avec des assistants numériques, l’IA a parcouru un chemin impressionnant. Elle offre aujourd’hui un vaste champ d’applications, des plus simples aux plus sophistiquées, mais reste une œuvre humaine, dont nous sommes collectivement responsables.
Demo
Public
Homepage
Knowledge Pages
- https://ki-leierbud-knowledge-23-6-2025.lovable.app/?p=1123&color=ocean&lang=lb
- https://ki-leierbud-knowledge-23-6-2025.lovable.app/?p=743&color=green&lang=fr
- https://ki-leierbud-knowledge-23-6-2025.lovable.app/?p=12&color=red
Quiz Pages
- https://ki-leierbud-quiz-colors-24-6-2025.lovable.app/?p=410&color=sunset (easy)
- https://ki-leierbud-quiz-colors-24-6-2025.lovable.app/?p=212&color=red (moderate)
- https://ki-leierbud-quiz-colors-24-6-2025.lovable.app/?p=333&color=rose (difficult
- https://ki-leierbud-knowledge-23-6-2025/?p=645&color=ocean&lang=en
Hands-On Pages
Pro Pages
Private
Development
Partnership
Lovable AI Showdown
Building with the Best: My Experience at “The AI Showdown” on Lovable.dev
During the weekend of June 14–15, 2025, the Swedish start-up lovable.dev (often referred to simply as Lovable), an AI-powered “vibe‑coding” platform, invited users worldwide to build web applications for free—no coding experience required. Lovable enables full-stack app creation through natural language prompts, right in your browser.
In collaboration with OpenAI, Anthropic, and Google, Lovable hosted The AI Showdown—a public benchmarking event comparing the capabilities of leading code-generating AI models. For 48 hours, users enjoyed unlimited free access to Lovable’s powerful tools and all three major AI models.
🚧 My Experiment: Three Models, Two Apps, One Prompt
To test the capabilities of each model, I designed two different applications, submitting identical prompts to all three AIs. Here’s what I built:
🔊 1. Lux-ASR-Trial
A speech-to-text application that allows users to record a voice message on a smartphone or computer using the built-in microphone. The app then transmits the audio file via API to the Lux-ASR speech recognition system developed by the University of Luxembourg.
Lux-ASR supports automatic recognition of Luxembourgish, French, German, English, Portuguese, and Spanish. The transcribed text is immediately displayed on-screen for the user.
Screenshots and test links:



- https://google-speak-luxasr.lovable.app
- https://anthropic-speak-luxasr.lovable.app
- https://openai-speak-luxasr.lovable.app
🛑 2. Access-Brake-to-API
This second app is a proof of concept aimed at mitigating the abusive or excessive use of freely accessible GenAI services. It uses the open-source generator randomuser.me to fetch JSON data and display fictitious user profiles, including photo, name, age, and postal address.
To prevent abuse, a progressive delay mechanism is implemented—slowing server requests within a session after each call.
Screenshots and test links:



- https://random-user-viewer-by-anthropic.lovable.app
- https://random-profile-explorer-by-openai.lovable.app
- https://instant-profile-seeker-by-google.lovable.app
🌐 Bonus Challenge: Mobile-First WordPress Viewer
To push things further and showcase Lovable’s capabilities with real-world content, I submitted the following prompt—initially to Anthropic, but had to switch to OpenAI due to high server load:
Prompt:
“Create a Mobile First app that fetches the JSON content of a WordPress article from the REST API at
admin.ki-leierbud.lu/?p=1008and displays it as a properly formatted HTML page with the following features:
- A fixed header (
#003366background) with the article title on the left and a language switcher (EN, FR, DE, PT, LB) on the right.- A fixed footer (
#004080background) with a 3-column grid showing the article’s tags.- A central content area (
#E6F2FFbackground) displaying the article body with:
- Blue, non-underlined links
- Proper bullets for lists
- Bold and italic text where applicable
- UTF-8 support
- All links should open in a new tab/window.
- On language change, load the corresponding article:
- EN >
?p=1008- FR >
?p=1012- DE >
?p=1017- PT >
?p=1014- LB >
?p=1020“
To my surprise, the app worked perfectly—without any need for code tweaks. The generated code has been uploaded to my GitHub account
🔗 https://github.com/mbarnig/leierbud-article-viewer
and the live version is publicly accessible at:
🔗 https://the-ai-showdown.lovable.app
The following day, I noticed that there were some small HTML issues with list bullets and <h1-h6> headers. I asked lovable.dev to check the code. Here is the answer :
Looking at your code, I can see the issue. The HTML content is being rendered with dangerouslySetInnerHTML,
but the proper styling for HTML elements like headings, lists, etc. is not being applied correctly.
The problem is in the ArticleContent component. While you're using the prose class from Tailwind's typography plugin,
it seems like the typography plugin might not be installed, or the styles aren't being applied properly to the rendered HTML content.
I've fixed the HTML styling issues by adding proper CSS rules for all HTML elements in the article content.
Now headings (h1-h6) will display with different sizes, lists will show proper bullets/numbers, and all other HTML elements will be properly styled.
Here is the link to the revised application :
🔗 https://the-ai-showdown-rev1.lovable.app
📊 What’s Next?
I’m currently analyzing the results and performance of the three models across both projects. I plan to publish a detailed comparison on social media, and submit my findings to the Lovable Content Challenge.
Stay tuned for more!
Pérennité du projet
Comment assurer la pérennité du projet au delà du 30 juin 2026 ?
1. Solution privilégiée :
Financement par l’État (Budget 2026)
Pistes à explorer :
- Ministère de la Digitalisation
- Ministère d’État
- Ministère de la Recherche et de l’Enseignement supérieur
- CTIE
- LuxConnect
2. Alternative :
Financement par l’industrie privée
Pistes à explorer :
- POST
- Proximus XNT
- GCore
- Maison Moderne
- RTL
3. Dernier Recours :
Exploitation par un GIE (Groupement d’Intérêt Économique)
Pistes à explorer :
- Création d’un nouveau GIE
- Attachement à un GIE existant
Overview and Layout & Design Test Examples
List of posts, pages, categories and tags
Knowledge :
- dark : https://ki-leierbud-knowledge-colors.lovable.app/?color=dark
- red : https://ki-leierbud-knowledge-colors.lovable.app/?p=958&color=red
- ocean : https://ki-leierbud-knowledge-colors.lovable.app/?p=756&color=ocean
- sunset : https://ki-leierbud-knowledge-colors.lovable.app/?p=99&color=sunset
- green : https://ki-leierbud-knowledge-colors.lovable.app/?p=150&color=green
- rose :
Quizzes :
- dark :
Hands On :
abc
PRO :
def
Background colors
Me : Please define a few nice color palettes as backgrounds for a webpage with a header, footer and a main section, in json format as follows : ” { “header”: “#8B0000”, “main”: “#FFE5E5”, “footer”: “#B22222” } “
ChatGPT-4o : Sure! Below are several thoughtfully chosen color palettes in JSON format, each with harmonious shades for header, main, and footer sections of a webpage. These palettes aim for visual balance and usability:
🎨 Palette 1 – Elegant Red
{
"header": "#8B0000",
"main": "#FFE5E5",
"footer": "#B22222"
}
🌊 Palette 2 – Cool Ocean
{
"header": "#003366",
"main": "#E6F2FF",
"footer": "#004080"
}
🍃 Palette 3 – Fresh Green
{
"header": "#2E8B57",
"main": "#E6F9EC",
"footer": "#3CB371"
}
🌅 Palette 4 – Sunset Warmth
{
"header": "#FF8C00",
"main": "#FFF4E5",
"footer": "#FF4500"
}
🖤 Palette 5 – Modern Dark Mode
{
"header": "#1F1F1F",
"main": "#2E2E2E",
"footer": "#1A1A1A"
}
🌸 Palette 6 – Soft Rose
{
"header": "#C71585",
"main": "#FFF0F5",
"footer": "#DB7093"
}
CORS Access
Me : how to configure a Plesk server to allow CORS access by specifying the headers ” Access-Control-Allow-Origin: * Access-Control-Allow-Methods: GET, POST, OPTIONS Access-Control-Allow-Headers: Content-Type ” ?
ChatGPT-4o : To configure a Plesk server to allow CORS (Cross-Origin Resource Sharing) by specifying headers like:
Access-Control-Allow-Origin: *
Access-Control-Allow-Methods: GET, POST, OPTIONS
Access-Control-Allow-Headers: Content-Type
you need to modify the web server configuration. Depending on whether you’re using Apache or Nginx, here are the steps:
✅ For Apache (common in Plesk)
Option 1: Modify .htaccess (for individual sites)
- Connect via FTP or File Manager in Plesk.
- Edit or create a
.htaccessfile in the root of your domain (e.g.,/httpdocs). - Add:
<IfModule mod_headers.c>
Header always set Access-Control-Allow-Origin "*"
Header always set Access-Control-Allow-Methods "GET, POST, OPTIONS"
Header always set Access-Control-Allow-Headers "Content-Type"
</IfModule>
⚠️ Make sure the
mod_headersmodule is enabled on Apache.
Option 2: Use Apache directives in Plesk
- Go to Plesk > Domains > [Your Domain] > Apache & nginx Settings.
- Under Additional Apache directives, add:
<Directory />
Header always set Access-Control-Allow-Origin "*"
Header always set Access-Control-Allow-Methods "GET, POST, OPTIONS"
Header always set Access-Control-Allow-Headers "Content-Type"
</Directory>
- Click OK or Apply Changes.
✅ For Nginx (if used as a proxy or standalone)
- Go to Plesk > Domains > [Your Domain] > Apache & nginx Settings.
- In the Additional Nginx directives section, add:
add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*' always;
add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS' always;
add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'Content-Type' always;
- Click OK or Apply Changes.
🔁 Restart the Web Server (if needed)
If changes don’t take effect immediately, go to:
- Tools & Settings > Services Management
- Restart Apache or Nginx as needed.
✅ Test CORS Headers
Use tools like:
curl -I -X OPTIONS https://admin.ki-leierbud.lu/
You should see your CORS headers in the response.
I enabled CORS access by changing the .htaccess file.
Lovable Security Review
Security Review
Analyzing codebase for security vulnerabilities :
Lovable 09:36 on Jun 13, 2025
I’ll perform a comprehensive security review of your WordPress article reader project. Let me examine the codebase systematically to identify potential security vulnerabilities.
I’ll perform a comprehensive security review of your WordPress article reader project. Let me examine the codebase systematically to identify potential security vulnerabilities.Show all (11)
Read
I’ve completed a comprehensive security review of your WordPress article reader project. Here are my findings:
Security Analysis Summary
Overall Security Posture: SOLID
Your project demonstrates good security practices with no critical vulnerabilities found. This is a frontend-only application that consumes data from a WordPress API, which inherently limits many attack vectors.
✅ Security Strengths Identified
1. No Hardcoded Credentials
- The codebase contains no API keys, passwords, or sensitive secrets
- The WordPress endpoint URL is appropriately exposed as it’s a public API
- All communication is with public WordPress REST API endpoints
2. Proper Content Rendering Security
- HTML content from WordPress is rendered using dangerouslySetInnerHTML but this is appropriate since WordPress sanitizes content server-side
- No user-generated content is processed client-side
3. Good Error Handling
- Network failures gracefully degrade to fallback content
- No sensitive information exposed in error messages
- Console logging is for development debugging only
4. Secure External Communication
- All API calls use HTTPS (admin.ki-leierbud.lu)
- CORS is properly configured for cross-origin requests
- No authentication tokens or sensitive headers transmitted
🔍 Minor Security Considerations (Optional Improvements)
Console Logging in Production
- Multiple console.log, console.warn, and console.error statements are present
- While not a security risk, these could be optimized for production builds
Content Security Policy (CSP)
- No CSP headers are configured, though this is typical for basic React applications
- Could be added for enhanced security against XSS attacks
URL Parameter Validation
- Article IDs from URL parameters are parsed without validation
- Though not exploitable in this context, input validation is a good practice
🎯 Recommendation
Your application demonstrates excellent security practices for a content consumption application. The architecture inherently prevents most common web vulnerabilities by:
- Operating as a read-only client
- Relying on WordPress for content sanitization
- Not handling user authentication or sensitive data
- Using standard, secure communication protocols
No immediate security fixes are required. The minor improvements mentioned above are optional enhancements that could be considered for production optimization, but they do not represent security vulnerabilities.
This is a well-architected, secure frontend application that appropriately delegates content security responsibilities to the WordPress backend while maintaining clean separation of concerns.
ERNIE-ViLG
ERNIE‑ViLG is Baidu’s flagship Chinese text-to-image model, capable, culturally aware, and technically advanced, especially with its diffusion-based architecture and denoising experts in version 2. Despite strong results, it’s moderated for sensitive content and optimised for Chinese-language use.
🚀 Origins & Versions
- ERNIE‑ViLG v1 (Dec 2021): Introduced as a bidirectional vision-language transformer, trained on Chinese image-text pairs; about 10 billion parameters.
- ERNIE‑ViLG 2.0 (Oct 2022): Upgraded to a diffusion model with ~24 billion parameters and a novel “mixture-of-denoising-experts” approach.