Explore every episode of the podcast Choses à Savoir TECH

Acheter un logiciel, l'utiliser pendant plusieurs années, puis le revendre lorsqu'on n'en a plus besoin : ce principe paraît parfaitement normal pour un objet physique. Mais dans l'univers numérique, Microsoft tente depuis des années d'en limiter l'application. Un nouveau revers judiciaire vient compliquer la position du géant américain. Au Royaume-Uni, la justice a refusé de lui accorder l'autorisation de poursuivre un appel dans un litige qui l'oppose à ValueLicensing, une entreprise spécialisée dans la revente de licences Microsoft d'occasion.

Pour comprendre l'affaire, il faut revenir au fonctionnement des licences perpétuelles. Contrairement à un abonnement Microsoft 365, qui nécessite des paiements réguliers, une licence perpétuelle permet d'utiliser une version donnée d'un logiciel sans renouvellement périodique. Une entreprise qui possède plusieurs centaines de licences Office peut donc souhaiter revendre celles devenues inutiles. C'est précisément le marché sur lequel travaille ValueLicensing. Mais Microsoft contestait notamment la possibilité de séparer des licences achetées en volume pour les revendre individuellement. L'entreprise invoquait également les droits d'auteur protégeant certains éléments graphiques de ses logiciels.

Les juges ont rejeté ces arguments dans le cadre du litige. Leur raisonnement repose sur un principe européen déjà reconnu en 2012 : lorsqu'un éditeur vend une copie de logiciel avec un droit d'utilisation permanent, son droit de contrôler les reventes ultérieures peut être épuisé. Autrement dit, il ne peut pas nécessairement interdire une seconde vente simplement parce que le produit est numérique. Une condition demeure essentielle : le vendeur doit cesser d'utiliser les copies correspondant aux licences revendues. Acheter une licence d'occasion ne signifie donc pas pouvoir multiplier librement les installations.

Le dernier refus judiciaire ne règle cependant pas toute l'affaire. Microsoft peut encore tenter de saisir directement la Cour suprême britannique, tandis que les accusations de pratiques anticoncurrentielles doivent être distinguées des questions déjà tranchées sur la revente. Pour les entreprises européennes, l'enjeu dépasse le prix d'Office ou de Windows. Un marché de l'occasion permet de prolonger la valeur économique de logiciels déjà achetés, plutôt que de dépendre exclusivement de nouveaux contrats ou d'abonnements.

Source : The Register

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Des utilisateurs de Ray-Ban Meta ont découvert dans l’application Meta AI des enregistrements audio et des transcriptions de conversations qu’ils n’avaient jamais demandé à sauvegarder. Meta affirme avoir corrigé le problème.

L’affaire part de témoignages publiés le 13 octobre. Un propriétaire affirme avoir observé le même comportement sur trois paires de lunettes appartenant aux deuxième et troisième générations. Selon lui, l’option qui permet à l’assistant de poursuivre un échange sans répéter « Hey Meta » était désactivée, mais Meta AI s’activait malgré tout au milieu de conversations ordinaires. Android Authority, qui a révélé l’affaire, n’a pas réussi à reproduire le phénomène et précise que les signalements restent limités. Impossible, donc, d’en conclure que toutes les Ray-Ban Meta étaient concernées ou qu’elles enregistraient continuellement leur environnement.

Ce qui rend l’incident plus sensible se passe après ces activations involontaires. Des fichiers audio accompagnés de leur transcription apparaissaient dans l’historique de Meta AI. La différence est importante : un assistant vocal doit nécessairement analyser suffisamment de son pour reconnaître sa phrase d’activation, mais ici certaines conversations devenaient effectivement des données enregistrées. Meta a simplement indiqué que « le problème a été résolu » et rappelé que les utilisateurs peuvent consulter, gérer et supprimer leurs journaux vocaux. L’entreprise n’a communiqué ni la cause exacte du dysfonctionnement, ni le nombre d’appareils touchés, ni la version logicielle concernée. Le lien avec une récente mise à jour, évoqué par le principal témoin, n’est donc pas établi.

L’incident intervient alors que ces lunettes deviennent beaucoup plus courantes et que les régulateurs européens s’intéressent justement à la discrétion de leurs capacités d’enregistrement. Meta demande officiellement aux utilisateurs de respecter la vie privée des personnes qui les entourent et leur permet de supprimer leurs enregistrements vocaux. Mais cette logique suppose normalement que le porteur décide quand l’assistant intervient. Avec des lunettes équipées de plusieurs microphones et portées pendant des heures au milieu des conversations, un faux déclenchement n’est plus seulement un bug agaçant : il brouille directement la frontière entre écouter pour reconnaître une commande et enregistrer ce qui vient d’être entendu.

Source : Android Authority

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Une phrase invisible dans un simple e-mail peut suffire à donner de mauvaises instructions à une intelligence artificielle chargée de le lire. Le problème devient beaucoup plus sérieux lorsque cette IA peut également consulter des fichiers, envoyer des messages ou agir dans l’entreprise. Cette attaque porte un nom : l’injection de prompt. Au lieu d’introduire un logiciel malveillant classique, l’attaquant cache une instruction en langage naturel dans une source que l’IA va consulter : un courrier électronique, une page web, un document ou même une image. L’utilisateur peut ne rien remarquer. L’assistant, lui, ingère à la fois le contenu légitime et l’instruction hostile. C’est précisément pourquoi l’OWASP classe encore l’injection de prompt au premier rang de son Top 10 des risques pour les applications utilisant de grands modèles de langage en 2026.

Le risque n’est plus théorique. En 2025, la vulnérabilité EchoLeak avait montré qu’un seul e-mail spécialement construit pouvait manipuler Microsoft 365 Copilot. L’attaque permettait au système de rechercher des informations auxquelles il avait normalement accès dans l’environnement professionnel puis de les exfiltrer, sans que l’utilisateur ait à cliquer sur un lien. Microsoft a corrigé la faille avant sa divulgation publique. La nuance est essentielle : l’intelligence artificielle n’acquiert pas magiquement des droits supplémentaires. Le danger vient justement des autorisations qu’on lui a déjà données. Un chatbot qui ne peut que résumer un texte offre peu de leviers. Un agent connecté aux mails, aux fichiers, au calendrier et à des applications professionnelles peut transformer la même manipulation en véritable incident de sécurité. C’est pourquoi les défenses ne peuvent pas reposer uniquement sur la capacité du modèle à reconnaître une instruction suspecte. Les recommandations actuelles consistent aussi à limiter les permissions, isoler les contenus externes, contrôler les données qui ressortent et demander une validation humaine avant les actions sensibles.

Source : OWASP

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Des chercheurs du MIT ont créé une feuille de silicone capable de reconstruire sa propre forme en trois dimensions lorsqu’on la plie ou qu’on la tord. Cousue un jour dans un vêtement, elle pourrait permettre à un casque de réalité virtuelle de suivre directement une partie de nos mouvements.

Le prototype mesure seize centimètres de côté et cinq millimètres d’épaisseur. À l’intérieur, les chercheurs ont intégré quatorze guides optiques souples fabriqués en caoutchouc et disposés sur deux couches. Le principe repose sur la lumière. Une LED éclaire chaque fibre depuis une extrémité. Lorsque la feuille se courbe, la quantité de lumière reçue à l’autre bout varie. Les chercheurs ont rendu un côté de chaque guide plus rugueux que l’autre : selon le sens de la flexion, la lumière se perd différemment. Le système peut ainsi déterminer non seulement combien la feuille se plie, mais dans quelle direction.

Un algorithme combine ensuite les quatorze mesures pour reconstituer la surface en trois dimensions. Sur trois formes imprimées en 3D, l’écart moyen se situait entre 2,8 et 4,5 millimètres. Le mot « peau » peut cependant prêter à confusion. Le dispositif n’est pas un système haptique qui ferait ressentir un coup ou la texture d’un objet virtuel. Il mesure principalement la forme et peut détecter une pression. Pour le jeu vidéo, son intérêt serait donc plutôt de transformer un vêtement souple en capteur de mouvements corporels.

Et le prototype est encore beaucoup trop lent pour remplacer les systèmes actuels. La reconstruction fonctionne autour de trois images par seconde dans MATLAB, alors qu’un environnement de réalité virtuelle demande des dizaines d’actualisations chaque seconde. La feuille suit également mal certaines déformations complexes autour du poignet ou du coude. Les chercheurs veulent maintenant amincir les fibres, accélérer les calculs et intégrer davantage d’électronique directement au matériau.

Source : MIT

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Meta prépare un câble sous-marin capable de transporter un pétabit de données par seconde entre les États-Unis et la France. Mais Petal ne donnera pas soudainement une connexion deux fois plus rapide aux particuliers : il augmente surtout la capacité de l’infrastructure qui relie les grands centres numériques des deux continents.

Prévu pour entrer en service en 2029, Petal doit parcourir environ 7 000 kilomètres sous l’Atlantique. Meta annonce une capacité totale de 1 000 térabits par seconde, soit deux fois celle des systèmes transocéaniques les plus avancés actuellement. NEC construira et installera le système, Sumitomo Electric fournira la fibre et Orange participera à son arrivée sur la côte atlantique française. La véritable innovation se trouve à l’intérieur de la fibre. Les câbles sous-marins classiques font circuler la lumière dans un seul cœur par fibre. Petal en utilisera deux. Avec 24 paires de fibres multicœurs, Meta obtient ainsi l’équivalent de 48 paires conventionnelles sans devoir doubler physiquement le nombre de fibres.

Ce choix répond à une contrainte très concrète. Sur 7 000 kilomètres, le signal doit être amplifié régulièrement par des répéteurs installés au fond de l’océan, eux-mêmes alimentés depuis la terre. Ajouter toujours davantage de fibres finit donc par augmenter la consommation électrique et compliquer l’ensemble du câble. Meta affirme que sa nouvelle architecture double la capacité tout en restant compatible avec les équipements d’alimentation existants. L’intelligence artificielle explique une partie de cette course à la bande passante, mais Petal n’est pas un câble réservé à l’IA. Il transportera le même type de données que les autres grandes artères d’Internet : cloud, vidéo, services numériques et communications entre centres de données. Et surtout, ses performances restent pour l’instant celles d’un projet annoncé. Le câble n’est pas encore posé et le pétabit par seconde correspond à sa capacité de conception.

Source : Engineering.fb

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La France va investir 20 millions d’euros pour aider cinq acteurs à construire une offre commune de cloud et d’intelligence artificielle destinée aux données sensibles. Mais il ne s’agit pas de créer un nouveau cloud national à partir de zéro.

Le programme est piloté par Cloud Temple avec Thales, Bull, Vates et le CEA. Les partenaires ajouteront 27 millions d’euros aux fonds de France 2030, soit 47 millions au total d’ici fin 2028. Chacun fournit une partie de la chaîne. Cloud Temple apporte son infrastructure existante et pilote l’ensemble. Thales intervient sur la cybersécurité et avec sa filiale S3NS. Bull doit intégrer les infrastructures matérielles et logicielles nécessaires à l’intelligence artificielle. Le CEA travaillera sur les architectures futures, tandis que Vates fournit une technologie française de virtualisation open source.

L’objectif est de proposer à terme des services d’infrastructure, de plateforme et d’IA pour les administrations et entreprises manipulant des données particulièrement sensibles, dans la santé, la finance ou l’industrie. Le terme important est « cloud de confiance ». En France, la référence est SecNumCloud, qualification délivrée par l’ANSSI. Elle impose des exigences techniques mais aussi juridiques, notamment pour réduire l’exposition aux lois extraterritoriales et maintenir données, opérations sensibles et contrôle du service dans l’Union européenne.

Cloud Temple dispose déjà d’offres qualifiées. Mais cela ne signifie pas que chaque nouveau service développé par le consortium recevra automatiquement le label : l’ANSSI rappelle que SecNumCloud qualifie une offre précise, pas simplement une entreprise ou l’infrastructure qui l’héberge. Le défi sera surtout économique. La Direction générale des entreprises estime que les hyperscalers étrangers contrôlent encore plus de 70 % du marché, avec des catalogues de services et des moyens d’investissement considérables. Même certains dirigeants français du cloud doutent que des consortiums suffisent à combler ce retard.

Source : Cloud Temple

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Un détecteur d’intelligence artificielle ne sait pas que ChatGPT a écrit un texte. Il calcule surtout à quel point ce texte ressemble à ceux qu’il a appris à reconnaître comme artificiels.

C’est une distinction essentielle, car un score affichant 97 ou 99 % peut donner l’impression d’une preuve presque scientifique. Ces outils ne fonctionnent pas comme un logiciel antiplagiat. Ils ne recherchent pas votre paragraphe dans une base contenant toutes les réponses produites par ChatGPT. Les systèmes modernes découpent d’abord le texte en tokens, transforment ces éléments en représentations numériques, puis les font analyser par un réseau neuronal entraîné sur de grandes quantités de textes dont l’origine est connue.

Pangram, par exemple, entraîne son modèle avec des documents humains et des productions provenant de dizaines de modèles d’IA. Pour éviter qu’il apprenne simplement qu’un article scientifique est « humain » et qu’une dissertation est « artificielle », l’entreprise génère aussi des textes synthétiques reproduisant le sujet, le ton et la longueur des exemples humains. Cela permet de comprendre pourquoi l’ancienne explication fondée uniquement sur la « perplexité » est devenue insuffisante. Cette mesure évalue à quel point les mots d’un texte sont prévisibles. Elle a beaucoup servi aux premières générations de détecteurs, mais les outils actuels combinent bien davantage de caractéristiques grâce à des modèles d’apprentissage profond.

Le problème apparaît lorsque l’écriture devient hybride. Corriger quelques fautes avec une IA, lui faire réécrire plusieurs paragraphes ou lui demander l’intégralité d’un texte sont trois situations très différentes, alors que le détecteur ne voit que le résultat final. Une étude publiée cette année a ainsi montré qu’un détecteur scientifique repérant initialement 99,8 % des textes artificiels tombait à 70,4 % après paraphrase. Un autre projet, AITDNA, qui conserve tout l’historique de rédaction entre humains et IA, constate que les détecteurs sont souvent performants pour certaines définitions du « texte IA », beaucoup moins lorsqu’on mélange toutes les formes de collaboration.

Source : Clubic

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Plus de 200 gigaoctets de fichiers attribués à Cartoon Network circulent actuellement sur Internet. Ce ne sont pas simplement des épisodes ou des vidéos inédites : ce sont les documents qui montrent comment certaines séries ont réellement été fabriquées.

Le lot concernerait plus d’une trentaine de productions, parmi lesquelles Adventure Time, Les Super Nanas, Regular Show, Teen Titans ou Le Monde incroyable de Gumball. On y trouverait des storyboards, des décors en haute définition, des guides de personnages, des fichiers Photoshop conservant leurs calques et surtout des projets d’animation modifiables. Pour Gumball, par exemple, circuleraient des fichiers Flash des deux premières saisons avec les « rigs » des personnages. Un rig est une sorte de squelette numérique : bras, jambes, yeux ou bouche peuvent être déplacés séparément pour animer le personnage sans devoir tout redessiner.

C’est ce qui donne à cette fuite une valeur inhabituelle pour les animateurs et les historiens. Un épisode terminé montre le résultat. Les fichiers de production montrent les choix intermédiaires, les corrections et les techniques utilisées par les équipes. Pour Adventure Time seulement, les internautes évoquent environ 90 gigaoctets de matériel. Mais une précaution importante demeure : ni Cartoon Network, ni Warner Bros. Discovery, ni son nouveau propriétaire n’ont publiquement authentifié l’ensemble de ces archives. L’origine exacte de la fuite reste également inconnue. Le volume de plus de 200 gigaoctets provient des personnes qui diffusent ou analysent les fichiers et des premiers médias qui ont couvert l’affaire, pas d’un inventaire officiel. Il est donc trop tôt pour parler d’un piratage confirmé ou pour attribuer la fuite à une restructuration précise.

Source : Clubic

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L’intelligence artificielle permet désormais de reconstruire en quelques jours des morceaux entiers de jeux vidéo commerciaux. Mais écrire le code avec une IA ne fait pas disparaître les droits sur les cartes, les sons ou les personnages d’origine.

Le développeur Luckey Faraday en a fait l’expérience avec deux projets gratuits jouables dans un navigateur. Le premier, baptisé « Claude of Duty », reproduisait une partie du multijoueur de Black Ops II, avec notamment les cartes Hijacked et Nuketown 2025. Le second recréait Kino der Toten, célèbre carte Zombies du premier Black Ops.

Faraday affirme n’avoir écrit lui-même aucune ligne de code pour Claude of Duty. Il a lancé plusieurs agents de programmation, d’abord avec des modèles GLM et Qwen, puis Claude et d’autres IA, en leur confiant séparément les armes, les déplacements, les ennemis, le son ou l’interface. Environ 48 heures de travail automatisé auraient suffi pour obtenir une première version jouable.

Le problème juridique se trouve ailleurs. Les dépôts des projets précisaient que les cartes, modèles, animations, sons et autres éléments graphiques provenaient directement des jeux originaux sur PC. Ils appartenaient donc toujours à leurs détenteurs de droits. Le 10 octobre, Faraday a annoncé qu’Activision lui avait adressé une demande de retrait au titre du DMCA américain. Les versions hébergées ont disparu. Il faut toutefois conserver une nuance importante : la notification complète n’a pas été rendue publique et Activision n’a pas commenté l’affaire. Un retrait DMCA n’est pas non plus une décision de justice sur le fond. L’intérêt du cas dépasse donc Call of Duty. Le « vibe coding » réduit brutalement le temps et les compétences nécessaires pour construire une copie fonctionnelle d’un logiciel complexe. Mais l’IA automatise la programmation, pas l’acquisition des droits.

Source : Les Numériques

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Quatorze ans après son annonce, Squadron 42 vient de franchir deux étapes beaucoup plus concrètes qu’une nouvelle bande-annonce : des joueurs extérieurs au studio ont pu y jouer plusieurs heures, et sa page Steam affiche désormais une sortie prévue au deuxième trimestre 2027.

Squadron 42 est la campagne solo située dans l’univers de Star Citizen, le gigantesque projet spatial de Cloud Imperium Games. Le joueur y incarne une recrue de la marine humaine, avec combats à pied, pilotage de vaisseaux et séquences très cinématographiques portées notamment par Mark Hamill, Gary Oldman et Gillian Anderson. Le 9 octobre, à Manchester, plusieurs dizaines d’invités ont pu jouer environ cinq heures à une version encore en développement. Leurs témoignages décrivent un jeu effectivement jouable, avec exploration, combats spatiaux et affrontements à pied, même si des bugs et du travail de finition subsistent.

Le lendemain, une autre étape est devenue publique : Squadron 42 est apparu sur Steam. La fiche de Valve donne désormais une fenêtre de lancement entre avril et juin 2027. Ce n’est pas une date ferme : Steam parle explicitement de sortie « prévue », et ni prix ni précommande ne sont encore proposés. La configuration minimale est également intéressante par son flou. Cloud Imperium annonce 16 gigaoctets de mémoire vive, une carte graphique disposant de 8 gigaoctets de mémoire vidéo et 150 gigaoctets de stockage. Aucun matériel recommandé n’est encore indiqué, ce qui empêche de savoir ce qu’il faudra réellement pour profiter du niveau graphique montré dans les démonstrations.

Après autant d’années de reports, une page Steam ne suffit évidemment pas à garantir que Squadron 42 sortira au printemps prochain. Elle change néanmoins la nature du calendrier : le projet n’est plus seulement présenté au travers de démonstrations contrôlées par son studio, il dispose désormais d’une fenêtre commerciale affichée publiquement sur la principale boutique PC.

Source : Steam

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Connaître votre adresse, votre numéro de téléphone ou votre adresse mail ne prouve plus qu’un interlocuteur est légitime. Selon un haut responsable de la gendarmerie, les données de près de 80 % des Français seraient déjà proposées à la vente sur le darknet.

Le chiffre a été avancé le 8 octobre à Toulon par le général André Petillot, major général de la gendarmerie. Il explique que l’exposition varie énormément : pour certains, quelques coordonnées circulent ; pour d’autres, des fichiers peuvent réunir adresse, téléphone, courriel ou données de santé. Ces informations servent ensuite à préparer des escroqueries, notamment des usurpations d’identité ou de faux dossiers de prêt. Il faut néanmoins présenter les 80 % pour ce qu’ils sont : une estimation donnée oralement. Aucune méthodologie publique ne permet aujourd’hui de vérifier comment ce pourcentage a été calculé, ni s’il mesure des personnes uniques, la présence d’au moins une donnée ou des profils beaucoup plus complets.

D’autres chiffres confirment en revanche l’ampleur des fuites. Surfshark comptabilisait environ 43 millions de comptes français compromis sur les six premiers mois de 2026. Mais un compte n’est pas une personne : la même adresse mail peut apparaître dans plusieurs piratages, parfois à des années d’intervalle. Surfshark précise d’ailleurs qu’à l’échelle mondiale une même adresse compromise apparaît en moyenne dans plusieurs fuites. C’est cette accumulation qui change le risque. Une fuite donne un numéro de téléphone, une autre une adresse, une troisième un IBAN. Recoupées, ces informations permettent de construire un message ou un appel extrêmement crédible.

La CNIL et Cybermalveillance.gouv.fr rappellent précisément que les données volées sont utilisées pour personnaliser hameçonnages, fraudes et tentatives d’usurpation. Leur principal conseil consiste donc à ne plus considérer une information personnelle connue par un interlocuteur comme une preuve d’identité.

Source : AFP

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Supprimer une conversation avec une intelligence artificielle ne signifie pas toujours que toutes les données associées disparaissent au même moment. Historique, mémoire et entraînement sont en réalité trois mécanismes différents. Lorsqu’on envoie un message à ChatGPT, Gemini ou Claude, le texte quitte d’abord notre appareil pour être traité sur les serveurs du fournisseur. À notre demande peuvent s’ajouter l’historique de la conversation, des informations mémorisées, un document joint ou des données provenant d’un service connecté.

Une fois la réponse produite, plusieurs destins deviennent possibles. La conversation peut rester dans l’historique pour être reprise plus tard. Certaines informations peuvent alimenter une mémoire séparée destinée à personnaliser de futurs échanges. Et, selon le service et les réglages choisis, le contenu peut aussi servir à améliorer les modèles. Ces différences deviennent importantes au moment de supprimer ses données. Chez OpenAI, par exemple, une conversation supprimée disparaît immédiatement de l’interface, mais sa suppression définitive des systèmes est normalement programmée sous trente jours, sauf exceptions légales ou de sécurité. Un fichier conservé séparément dans la Bibliothèque doit, lui, être supprimé indépendamment.

Les règles varient fortement ailleurs. Anthropic annonce également une suppression des conversations effacées sous trente jours, mais peut conserver jusqu’à cinq ans les données qu’un utilisateur a accepté de fournir pour améliorer Claude. Chez Google, désactiver l’enregistrement de l’activité Gemini empêche les nouveaux échanges de servir à l’entraînement, mais ils peuvent encore être conservés jusqu’à 72 heures ; des conversations déjà examinées par des prestataires peuvent rester jusqu’à trois ans après avoir été dissociées du compte. Et désactiver l’entraînement ne signifie pas supprimer l’historique. Chez ChatGPT, ce sont deux commandes distinctes : couper « Améliorer le modèle pour tous » empêche les nouvelles conversations d’être utilisées pour entraîner les modèles, mais elles restent dans l’historique tant qu’on ne les supprime pas.

Source : Clubic

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Des interviews politiques capables de réunir autant de spectateurs qu’une chaîne de télévision échappent encore aux règles de pluralisme appliquées aux radios et télévisions françaises. L’Arcom veut réduire cet écart avant la présidentielle de 2027. Son président, Martin Ajdari, vient d’annoncer l’ouverture d’une concertation avec les principaux créateurs de contenu en ligne. Sont visés les podcasts et émissions vidéo qui invitent des personnalités politiques directement sur YouTube ou d’autres plateformes, parfois devant plusieurs millions d’abonnés.

Aujourd’hui, ces programmes ne sont pas soumis au même régime que l’audiovisuel traditionnel. À la radio et à la télévision, l’Arcom contrôle le pluralisme et, pendant les périodes électorales, des règles particulières encadrent le temps de parole des personnalités politiques. Le Conseil d’État a encore précisé en juillet 2025 que le régulateur devait notamment rechercher l’existence éventuelle d’un déséquilibre manifeste et durable dans l’expression des différents courants. Un créateur qui publie directement son entretien sur Internet n’entre pas automatiquement dans ce cadre. Il reste cependant soumis au droit électoral : à partir de la veille du scrutin à minuit, la diffusion en ligne de messages constituant de la propagande électorale est interdite.

L’Arcom ne propose pas pour autant de transposer simplement les règles de la télévision sur YouTube. Martin Ajdari évoque plutôt de nouvelles exigences d’« honnêteté » et d’« équité » et précise qu’une concertation vient seulement de commencer. Aucun mécanisme précis, aucun seuil d’audience et aucune méthode de contrôle n’ont encore été annoncés. Le sujet devient urgent parce que la campagne politique se déplace. Les candidats utilisent davantage les podcasts et les créateurs pour toucher des publics différents et profiter d’entretiens souvent beaucoup plus longs que ceux des médias traditionnels.

Source : Clubic

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Des dons présentés comme destinés aux civils de Gaza auraient servi à financer le Hamas : en France, cinq personnes sont désormais mises en examen dans une affaire où les cryptomonnaies ne sont qu’un maillon d’un circuit financier plus large.

L’enquête française concerne notamment deux associations, Baraka, en Gironde, et Ensemble C Mieux, dans la Loire. Après des interpellations menées par la DGSI le 29 septembre, cinq personnes ont été mises en examen à Paris pour financement d’entreprise terroriste, abus de confiance en bande organisée et blanchiment en relation avec une entreprise terroriste. À ce stade, il s’agit de poursuites, pas de condamnations. Les suspects contestent avoir voulu financer le Hamas et défendent la vocation humanitaire de leurs collectes.

En parallèle, le Trésor américain a sanctionné deux responsables opérant depuis la France, Faouzi Barika et Amel Oualid, leurs deux associations, ainsi qu’un homme basé à Gaza, Saleem Abdallah Saleem al-Zaq, présenté par Washington comme membre de la branche armée du Hamas. Selon l’administration américaine, ce réseau aurait collecté plus de deux millions de dollars entre 2020 et 2026, dont un million et demi après le 7 octobre 2023. Elle affirme que plusieurs centaines de milliers de dollars ont été envoyés en cryptomonnaies à al-Zaq, qui supervisait aussi des sociétés de transfert d’argent et des portefeuilles numériques.

Le montant cité dans le dossier français est différent : l’enquête évoquée par Le Parisien porte sur environ un million d’euros qui aurait finalement bénéficié au Hamas. Ces chiffres ne doivent donc pas être additionnés : les autorités américaine et française travaillent avec des périodes et des périmètres différents. L’affaire rappelle aussi que « cryptomonnaie » ne signifie pas argent invisible. Les transactions inscrites sur une blockchain peuvent laisser des traces durables ; les enquêteurs doivent ensuite relier les adresses numériques à des personnes, des plateformes d’échange et, ici, à des retraits en espèces.

Source : Reuters

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L’Europe pourrait bientôt disposer d’une nouvelle route pour transporter ses données sensibles : non plus uniquement sous les océans ou par des réseaux terrestres, mais directement de satellite en satellite.

La société Open Cosmos vient de préciser l’architecture de ConnectedCosmos, une constellation qui doit compter 192 satellites en orbite basse. Son objectif n’est pas de remplacer les câbles sous-marins qui transportent l’essentiel du trafic mondial, mais de proposer aux gouvernements et aux entreprises critiques un chemin alternatif lorsqu’une infrastructure terrestre devient indisponible ou vulnérable.

La différence repose sur des liaisons optiques entre satellites. Au lieu de faire redescendre les données vers une station au sol à chaque étape, les satellites peuvent se les transmettre directement par laser. Une image prise au-dessus d’une zone sensible, un flux vidéo ou une copie de base de données peut ainsi parcourir une partie de son trajet dans l’espace avant d’être remise à son destinataire. Open Cosmos veut également que ce réseau continue à fonctionner dans des environnements où les systèmes de navigation par satellite sont brouillés. L’entreprise vise donc moins le marché de l’Internet grand public que les communications gouvernementales, militaires, institutionnelles et industrielles nécessitant davantage de résilience.

Le calendrier reste ambitieux. Open Cosmos veut dépasser 96 satellites en orbite fin 2028 et atteindre une couverture mondiale en 2030. Pour financer cette montée en puissance, l’entreprise a levé 300 millions d’euros en septembre et affirme pouvoir fabriquer jusqu’à un satellite par jour dans ses quatre usines européennes. ConnectedCosmos arrive parallèlement à IRIS², le grand programme européen de connectivité sécurisée dont les premiers lancements sont désormais prévus en 2029. Les deux projets ne se confondent pas : Open Cosmos développe une infrastructure privée susceptible, à terme, de fonctionner avec d’autres réseaux souverains européens.

Source : The TIMES

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ChatGPT ne lit pas réellement votre phrase mot par mot. Avant de répondre, il la découpe en petites unités appelées « tokens », et cette mécanique détermine à la fois ce qu’une IA peut lire, combien elle coûte et jusqu’où elle peut suivre une conversation.

Un token peut correspondre à un mot entier, mais aussi à une partie de mot, quelques caractères ou un signe de ponctuation. Le découpage dépend du tokenizer, le logiciel utilisé par chaque famille de modèles. Une même phrase peut donc nécessiter un nombre différent de tokens selon l’IA et la langue employée. Chez OpenAI, l’ordre de grandeur souvent donné pour l’anglais est d’environ quatre caractères par token, soit trois quarts d’un mot. Une fois le texte découpé, le modèle manipule ces unités pour calculer, à partir du contexte, quel token a le plus de chances de suivre les précédents. Il en génère un, puis recommence jusqu’à constituer sa réponse. Un token n’est donc ni une pensée ni une idée : c’est une unité informatique permettant au modèle de représenter et de produire du contenu.

Ces unités servent également à mesurer sa capacité de travail. Une fenêtre de contexte de 200 000 tokens signifie qu’un modèle peut traiter une certaine quantité d’informations simultanément : votre demande, les instructions, l’historique de la discussion ou des documents. Ce n’est pas pour autant une mémoire permanente. Lorsque cette fenêtre se remplit, certaines informations doivent être condensées ou retirées. Les tokens sont aussi devenus l’unité économique de l’IA. Dans les API utilisées par les entreprises, les fournisseurs facturent généralement séparément les tokens envoyés au modèle et ceux qu’il génère. Certains distinguent aussi les données déjà mises en cache et les tokens utilisés par les modèles pour raisonner avant d’afficher leur réponse.

Et le principe dépasse désormais le texte : images, audio et vidéo peuvent eux aussi être convertis en unités comptabilisées par les modèles multimodaux.

Le token paraît donc minuscule, mais il constitue l’un des compteurs fondamentaux de l’intelligence artificielle : il mesure à la fois ce qu’elle reçoit, ce qu’elle peut garder sous les yeux et une partie du calcul nécessaire pour nous répondre.

Source : Clubic

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Alibaba ne veut plus seulement entraîner ses modèles d’intelligence artificielle : le groupe chinois veut aussi fabriquer une part croissante des puces et des data centers qui les font fonctionner.

À sa conférence Apsara, Alibaba a dévoilé le Zhenwu V900, un accélérateur conçu par sa filiale T-Head pour entraîner les grands modèles et exécuter leurs réponses. Le groupe affirme qu’il offre trois fois les performances du Zhenwu M890 présenté en mai. Cette comparaison reste toutefois interne : Alibaba n’a pas publié les données de calcul permettant de confronter directement le V900 aux puces de Nvidia, Huawei ou d’autres concurrents. Les caractéristiques annoncées donnent néanmoins une idée de la stratégie. Chaque puce dispose de 216 gigaoctets de mémoire et d’une liaison entre accélérateurs pouvant atteindre 1 200 gigaoctets par seconde. Surtout, Alibaba affirme que son architecture peut relier jusqu’à 500 000 cartes dans un même cluster. La production en série et la commercialisation sont prévues au premier trimestre 2027.

L’enjeu n’est donc pas simplement de fabriquer une puce chinoise supplémentaire. Alibaba cherche à contrôler toute la chaîne : processeurs, interconnexions, serveurs, réseau, modèles Qwen et services cloud. Une intégration devenue particulièrement stratégique alors que les restrictions américaines compliquent l’accès de la Chine aux accélérateurs IA occidentaux les plus avancés.

Cette course au matériel accompagne une hausse spectaculaire des besoins. Alibaba prévoit des futurs modèles Qwen comptant entre 5 000 et 10 000 milliards de paramètres, même si la taille seule ne détermine pas la qualité d’une IA. Pour les alimenter, Alibaba Cloud veut dépasser 20 gigawatts de capacité mondiale de data centers en 2032. Le Zhenwu V900 n’a donc pas encore prouvé qu’il pouvait rivaliser avec les meilleures puces disponibles. Son importance est ailleurs : la bataille de l’IA se déplace progressivement du modèle vers l’infrastructure entière. Et Alibaba veut dépendre de moins en moins de technologies qu’un autre pays peut décider de ne plus lui vendre.

Source : Stack Chronicle

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Trois chercheurs ont atteint un dépôt interne d’OpenAI en moins de 72 heures, avec Claude Opus 5 comme accélérateur d’exploitation. Mais l’IA n’a pas « piraté OpenAI toute seule ».

L’opération a été menée en juillet par Hacktron AI, une équipe de chercheurs en cybersécurité. Leur point de départ se trouvait sur le forum communautaire d’OpenAI, construit avec le logiciel Discourse. Une faille dans une bibliothèque chargée de décoder certaines images permettait d’exécuter du code sur le serveur. Les chercheurs avaient d’abord essayé de construire un exploit fiable avec Claude Opus 4.8, sans parvenir à contourner certaines protections mémoire. Le soir de la sortie d’Opus 5, ils ont recommencé. Selon Hacktron, le nouveau modèle a produit en environ trois heures un exploit fonctionnel sur leur environnement de test, avant de l’adapter à la configuration utilisée par Discourse.

Cette première brèche n’aurait cependant pas suffi. Une seconde faiblesse, cette fois dans le système d’authentification unique d’OpenAI, permettait de transformer l’accès au forum en prise de contrôle de comptes ChatGPT et Codex d’utilisateurs connectés, notamment des employés. Pour démontrer l’impact sans consulter de code confidentiel, les chercheurs ont utilisé le Codex d’un employé connecté à GitHub pour ouvrir une modification inoffensive dans le dépôt interne d’OpenAI. Ils disent avoir arrêté leurs tests immédiatement après. OpenAI a corrigé sa partie du problème environ quatorze heures après le signalement et a versé 6 500 dollars pour la faille d’authentification. Discourse a de son côté corrigé la vulnérabilité de traitement d’images, classée 8,8 sur 10 en gravité dans son bulletin de sécurité. L’épisode ne démontre donc pas qu’un agent autonome peut aujourd’hui pénétrer seul une grande entreprise. Hacktron souligne que des chercheurs expérimentés ont choisi les cibles, orienté les essais et décidé jusqu’où aller.

Source : Stack Chronicle

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Les prochains écouteurs de Viaim veulent transformer les conversations de votre journée en mémoire exploitable par vos agents IA, sans conserver en permanence l’enregistrement sonore. Le produit s’appelle Rise. Sous l’apparence d’écouteurs sans fil, Viaim a surtout construit un dispositif de capture : leur boîtier possède trois microphones et peut fonctionner comme un enregistreur posé sur une table, même lorsque les écouteurs restent rangés.

La fonction la plus inhabituelle s’appelle « Always-on Listening ». Lorsqu’elle est activée, l’application analyse les conversations environnantes par séquences d’environ cinq minutes. Son logiciel Vitana en extrait les sujets abordés, les décisions prises et les questions restées ouvertes pour constituer progressivement une mémoire textuelle. Selon Viaim, l’audio brut de ces séquences n’est ensuite pas conservé. Pour garder un véritable enregistrement, il faut lancer explicitement cette fonction.

Cette mémoire peut ensuite être associée à des documents, des liens et l’historique d’un projet. L’idée est qu’après une réunion, l’IA sache non seulement ce qui vient d’être dit, mais aussi comment cela modifie les décisions précédentes. Viaim veut aller encore plus loin avec un système baptisé Task Broker. Après validation de l’utilisateur, une tâche issue d’une conversation pourrait être transmise à Google Workspace, Claude Code, Codex, Cursor ou Copilot. Une discussion sur une modification logicielle pourrait ainsi devenir directement une instruction préparée pour un agent de programmation. Viaim précise toutefois que la disponibilité de ces intégrations variera selon les plateformes et les régions.

La promesse de confidentialité mérite également une nuance. Ne pas conserver l’audio limite la quantité de données stockées, mais le microphone doit tout de même capter les paroles pour les analyser. En France, le Code pénal protège précisément les paroles prononcées à titre privé ou confidentiel contre une captation sans consentement.

Source : Clubic

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Adobe vient de faire un choix inhabituel pour l’un de ses logiciels phares : mettre une version de Premiere sur Android gratuitement, sans abonnement, sans publicité et sans filigrane. Disponible depuis le 22 septembre, Premiere mobile n’est pas Premiere Pro simplement réduit à l’écran d’un smartphone. Adobe a conçu une application spécifique au mobile, avec une timeline multipiste pour superposer vidéos, musiques, voix et effets, du montage précis à l’image près et des exports pouvant atteindre la 4K. L’accès est particulièrement ouvert pour un produit Adobe. Aucun abonnement Creative Cloud n’est nécessaire et il n’est même pas obligatoire de créer un compte pour monter une vidéo, l’enregistrer localement ou l’exporter. L’application fonctionne sur Android 13 ou une version plus récente, avec au moins 5 gigaoctets de mémoire vive.

La gratuité a cependant ses limites. Adobe commercialise du stockage supplémentaire et des crédits pour ses outils d’intelligence artificielle Firefly. Certaines fonctions restent également en développement, notamment Adobe Fonts, la détection du rythme et surtout la possibilité de commencer un montage sur téléphone puis de le poursuivre directement dans Premiere sur ordinateur. Cette arrivée marque aussi la fin d’une transition engagée depuis un an. Adobe avait retiré Premiere Rush des boutiques en septembre 2025. Son support doit s’arrêter le 30 septembre 2026. Le nouveau Premiere mobile prend désormais sa place sur Android, près d’un an après son lancement sur iPhone. Le choix du gratuit change surtout le terrain sur lequel Adobe se bat. Sur smartphone, l’entreprise affronte des applications comme CapCut, où l’utilisateur s’attend à pouvoir filmer, monter et publier sans acheter au préalable un logiciel professionnel.

Premiere mobile sert donc moins à transporter le modèle économique historique d’Adobe sur Android qu’à faire entrer une nouvelle génération de créateurs dans son écosystème.

Source : Stack Chronicle

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Le multijoueur de GTA VI pourrait ne pas accompagner la sortie du jeu en novembre. Et l’indice le plus précis à ce jour ne vient pas de Rockstar, mais du patron de Twitch.

Dan Clancy a déclaré à Bloomberg que Twitch avait passé « beaucoup de temps » à discuter avec Rockstar de ses projets et de la manière d’impliquer les créateurs de contenus. Il anticipe un premier bond d’audience avec GTA VI, puis « un encore plus important l’année prochaine quand ils lanceront le multijoueur ». Comme l’entretien date de septembre 2026, « l’année prochaine » désigne donc 2027. Mais cette nuance est essentielle : Rockstar n’a annoncé ni date, ni nom, ni fonctionnement pour un nouveau GTA Online. Clancy ne parle pas au nom du studio, même si ses échanges directs avec Rockstar donnent davantage de poids à son commentaire qu’à une simple rumeur.

Pour l’instant, la communication officielle est beaucoup plus prudente. GTA VI sortira le 19 novembre sur PlayStation 5 et Xbox Series X et S, et Rockstar le présente explicitement comme une expérience solo. Le décalage serait notable. En 2013, GTA Online avait été lancé seulement deux semaines après GTA V. Cette fois, l’actuel GTA Online doit continuer à être soutenu même après l’arrivée de GTA VI, ce qui permettrait à Rockstar de faire cohabiter temporairement l’ancien multijoueur et le nouveau jeu solo.

Cette séparation peut aussi avoir une logique industrielle. Le multijoueur d’un GTA est devenu un produit de très longue durée, alimenté pendant des années par du contenu, des communautés et notamment le jeu de rôle, extrêmement populaire sur Twitch. Le lancer séparément permettrait à Rockstar de concentrer d’abord l’attention sur l’histoire de Jason et Lucia, avant de provoquer une seconde vague médiatique. Pour l’instant, 2027 reste donc une indication crédible, pas un calendrier officiel. Mais lorsqu’un dirigeant de Twitch évoque cette fenêtre après avoir travaillé directement avec Rockstar, la frontière entre rumeur et information devient nettement plus intéressante.

Source : Bloomberg

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Certaines conversations avec ChatGPT peuvent être lues par de vraies personnes pour améliorer le modèle. Pas toutes, et pas avec votre nom affiché, mais suffisamment pour rappeler qu’un chatbot n’est pas un journal intime.

L’existence de ce dispositif, baptisé en interne « Project Lily », a été révélée par une enquête de 404 Media fondée sur des documents internes et des exemples de conversations. OpenAI ferait appel à des centaines de sous-traitants chargés d’évaluer des échanges provenant de vrais utilisateurs.

Leur travail consiste notamment à comprendre ce que l’utilisateur demande, puis à comparer et noter plusieurs réponses générées par ChatGPT. L’objectif est d’améliorer le comportement du modèle : éviter certaines erreurs, limiter les réponses excessivement complaisantes ou encore l’empêcher de se présenter comme s’il était humain.

Les conversations ne sont pas censées arriver brutes. Les évaluateurs ne voient pas le nom du compte et OpenAI utilise un système baptisé Privacy Filter pour retirer des informations personnelles. Mais selon l’enquête, certains échanges contiennent malgré tout des détails sensibles. Les évaluateurs peuvent aussi recevoir du contexte provenant des conversations précédentes afin de comprendre la demande. Il faut cependant éviter un raccourci : cela ne signifie pas que des employés lisent systématiquement toutes les conversations ChatGPT. Project Lily porte sur un échantillon utilisé pour évaluer et améliorer les modèles. OpenAI indique publiquement que, sur ses services destinés aux particuliers, les conversations peuvent servir à entraîner ses modèles. Les utilisateurs peuvent désactiver cette utilisation dans les paramètres, sous « Contrôles des données », puis « Améliorer le modèle pour tous ». Les nouvelles conversations ne servent alors plus à cet entraînement.

Project Lily met surtout en lumière une réalité rarement visible. Derrière l’impression d’un dialogue entièrement automatisé, l’amélioration d’une intelligence artificielle repose encore largement sur des humains qui lisent, classent et jugent ses réponses. À mesure que nous confions aux chatbots des problèmes professionnels, familiaux ou intimes, cette frontière devient essentielle : parler seul à une machine ne signifie pas nécessairement que personne d’autre ne pourra jamais voir ce qui lui a été confié.

Source : Stack Chronicle

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OpenAI vient de transformer GPT-6 Astra en assistant spécialisé pour les avocats. Et le chiffre le plus intéressant n’est pas sa progression, mais ce qu’il rate encore.

Le nouveau service s’appelle Astra for Law. Il ne s’agit pas d’un nouveau modèle, mais d’une version de GPT-6 Astra reliée à un moteur de recherche juridique spécialisé et à des instructions conçues pour analyser des dossiers, rechercher des précédents ou rédiger des arguments. La différence avec ChatGPT classique vient surtout des sources accessibles au modèle. OpenAI a constitué un index de plus de 230 millions d’adresses couvrant la jurisprudence américaine, les lois, les règlements et les décisions administratives, avec des mises à jour quotidiennes.

Pour mesurer l’intérêt de cette spécialisation, l’entreprise a soumis Astra for Law à 200 questions de recherche juridique américaines provenant d’un jeu de validation privé de Vals AI. Résultat : 54 % des réponses ont passé l’ensemble des critères de correction, contre 38,7 % pour GPT-6 Astra utilisant simplement la recherche web.

Le gain est réel. Mais il signifie aussi que, dans ce test précis, le système échoue encore à satisfaire tous les critères sur presque une question sur deux. Et l’évaluation a été réalisée par OpenAI sur un jeu de données qui n’est pas public, donc elle n’a pas encore été reproduite indépendamment.

Cela explique pourquoi Astra for Law n’est pas vendu comme un avocat automatique destiné au grand public. Il est d’abord proposé à certains cabinets américains via un programme d’accès contrôlé, dans ChatGPT et Codex. Une version destinée aux développeurs doit suivre. Le modèle peut retrouver des décisions, confronter des arguments ou examiner des contrats, mais OpenAI demande explicitement aux professionnels de vérifier les réponses et les sources avant de s’y fier. Et pour l’instant, l’index juridique est centré sur le droit américain : il ne peut donc pas simplement être transposé au droit français.

La nouveauté n’est donc pas que ChatGPT remplace l’avocat. Elle est plus concrète : l’IA généraliste commence à recevoir les bases documentaires, les outils et les règles métier qui lui permettent d’entrer directement dans le travail quotidien des professions spécialisées.

Source : OpenAI

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Des photos publiées sur Facebook et Instagram auraient-elles servi à fabriquer des empreintes biométriques pour les futures lunettes de Meta ? C’est l’accusation au cœur d’une nouvelle action collective américaine. La plainte a été déposée le 4 septembre devant un tribunal fédéral de l’Illinois par deux familles, dont deux enfants. Elles accusent Meta d’avoir utilisé, sans consentement, des images provenant de Facebook et Instagram pour développer des technologies de reconnaissance faciale, mais aussi certains modèles d’intelligence artificielle générative.

Le dossier vise notamment NameTag, une fonction conçue pour les lunettes connectées de Meta. Le principe est simple : la caméra filme un visage, le logiciel le transforme en une représentation mathématique (une empreinte faciale) puis cherche une correspondance afin d’identifier la personne.

NameTag n’a cependant jamais été lancé auprès du public. En juin, une enquête de WIRED avait découvert du code fonctionnel mais désactivé dans l’application Meta AI, installée sur des dizaines de millions de téléphones. Meta l’avait retiré après la publication de l’enquête et affirmait alors qu’aucune décision définitive n’avait été prise sur cette fonction.

La nouvelle plainte va plus loin : elle affirme que les empreintes utilisées pour développer ce système pourraient provenir de photos déjà hébergées par Meta. Elle accuse également l’entreprise d’avoir exploité des images pour entraîner des modèles comme Emu et Muse Image. À ce stade, ce sont des allégations : aucun tribunal n’a établi que Meta avait effectivement enfreint la loi. L’entreprise conteste d’ailleurs le dossier, qu’elle juge sans fondement, et affirme n’avoir commercialisé aucun produit NameTag ni construit de base universelle de visages.

L’affaire est particulièrement sensible dans l’Illinois, dont la législation biométrique impose des règles strictes sur la collecte de données permettant d’identifier une personne. En Europe aussi, le RGPD accorde une protection renforcée aux données biométriques lorsqu’elles servent à identifier quelqu’un de manière unique.

L’enjeu dépasse donc les lunettes connectées : une photo publiée pour être regardée peut aussi devenir une matière première permettant à une machine d’apprendre à reconnaître un visage. Et c’est précisément cette seconde utilisation que la justice devra désormais examiner.

Source : https://www.wired.com/story/meta-sued-over-training-data-for-its-ai-and-face-recognition-systems/

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Le principal obstacle à une grande ville sur la Lune ne serait peut-être ni l’énergie, ni les fusées, mais une ressource beaucoup plus banale : l’eau.

En février, Elon Musk annonçait vouloir faire d’une « ville capable de croître d’elle-même » sur la Lune la nouvelle priorité de SpaceX, avec l’ambition d’avancer en moins de dix ans.

Deux astrophysiciens, Martin Elvis et Jonathan McDowell, ont donc essayé de déterminer quelle population notre satellite pourrait réellement supporter. Leur étude, publiée dans Frontiers in Space Technologies, se concentre sur l’eau gelée présente dans les cratères polaires qui restent constamment dans l’ombre.

Les chercheurs partent volontairement d’une hypothèse très favorable : un milliard de tonnes d’eau disponibles. C’est environ trente fois plus que les meilleures estimations actuelles. Sans recyclage, une ville d’un million d’habitants épuiserait cette réserve en seulement quelques années.

Même avec un système capable de recycler 98 % de l’eau, soit le niveau atteint à bord de la Station spatiale internationale, cette ville ne tiendrait qu’un peu plus d’un siècle. Avec les quantités de glace actuellement jugées plus plausibles, la durée serait évidemment beaucoup plus courte. Le problème vient de l’échelle. Une population permanente doit boire, se laver et surtout produire sa nourriture. Quelques pourcents de pertes deviennent alors considérables lorsqu’ils concernent des centaines de milliers de personnes pendant des décennies.

Cela ne signifie pas que toute installation lunaire soit impossible. Selon les auteurs, un village de mille habitants, voire une petite ville de dix mille personnes, pourrait fonctionner pendant plusieurs siècles avec un recyclage très efficace. Et nos mesures restent incomplètes : des réserves supplémentaires pourraient exister plus profondément dans le sol lunaire. Le calcul ne condamne donc pas la colonisation de la Lune. Il en réduit surtout l’échelle avec les technologies et les ressources connues aujourd’hui. Avant de construire une métropole lunaire capable de grandir seule, il faudra d’abord répondre à une question beaucoup plus terrestre : comment lui fournir durablement de l’eau ?

Source : https://www.frontiersin.org/journals/space-technologies/articles/10.3389/frspt.2026.1894104/full

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Face à certaines campagnes de propagande étrangère, les grands chatbots ont fait mieux qu’une simple recherche Google. Mais leur avantage dépend surtout de leur capacité à décider quelles sources méritent d’être crues.

NPR et NewsGuard ont testé cet été six assistants connectés à internet : ChatGPT, Gemini, Copilot, Meta AI, Grok et Claude. Ils leur ont soumis trente questions construites à partir de quinze fausses informations diffusées par des acteurs russes, chinois ou iraniens entre décembre 2025 et juillet 2026. La moitié des questions étaient neutres. Les autres contenaient volontairement une prémisse fausse. Sur cet échantillon, les chatbots ont correctement contesté ces récits environ trois fois sur quatre, et ont globalement mieux résisté que les premières pages des moteurs de recherche. Le résultat est intéressant parce que ces assistants utilisent eux-mêmes le web. Leur avantage ne viendrait donc pas seulement de l’accès à davantage d’informations, mais de leur capacité à confronter plusieurs sources et à signaler qu’une question repose sur une affirmation trompeuse.

Cela ne les rend pas pour autant fiables par défaut. NPR a constaté que les chatbots citaient aussi des médias contrôlés ou alignés sur des États, à des taux comparables aux moteurs de recherche. Et les résumés générés directement dans la recherche ont été plus irréguliers : Google AI Overview a généralement bien résisté, tandis que les résumés de Bing ont échoué dans la majorité des cas testés. Une étude publiée en juillet dans les Findings of ACL renforce cette prudence. Quinze modèles ont été confrontés à plus de six mille affirmations vérifiées par PolitiFact. Ajouter une recherche web n’améliorait les résultats que modérément. En revanche, fournir directement aux modèles une sélection de fact-checks fiables améliorait très fortement leurs performances.

Autre limite : l’environnement linguistique. Une étude publiée dans Nature a montré que des modèles commerciaux répondaient plus favorablement aux institutions politiques chinoises lorsqu’ils étaient interrogés en chinois plutôt qu’en anglais, et que des contenus contrôlés par l’État chinois apparaissaient dans des corpus d’entraînement. Le message est donc moins spectaculaire qu’un duel entre IA et Google : connecter une intelligence artificielle à internet ne suffit pas. Pour distinguer information et propagande, le vrai avantage commence lorsqu’elle sait aussi hiérarchiser la crédibilité de ce qu’elle trouve.

Source

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Taïwan ne déplace plus seulement ses usines de puces vers les États-Unis : c’est désormais tout un écosystème technologique qui commence à traverser le Pacifique. Le ministre taïwanais de l’Économie, Kung Ming-hsin, a annoncé que des entreprises de l’île, hors TSMC, prévoient environ 20 milliards de dollars d’investissements américains supplémentaires. Les sociétés concernées n’ont pas été nommées, et aucun calendrier précis n’a été communiqué. Le ministère indique simplement qu’il s’agit principalement d’acteurs des semi-conducteurs, de leurs fournisseurs et des serveurs destinés à l’intelligence artificielle.

Ces 20 milliards s’inscrivent dans un accord beaucoup plus vaste conclu avec Washington début 2026. Les entreprises taïwanaises doivent réaliser au moins 250 milliards de dollars de nouveaux investissements directs aux États-Unis. Taïwan prévoit également jusqu’à 250 milliards de dollars de garanties de crédit pour faciliter d’autres implantations. En échange, les produits taïwanais bénéficient notamment d’un tarif douanier réciproque plafonné à 15 %, tandis que les fabricants de semi-conducteurs investissant aux États-Unis obtiennent un traitement préférentiel sur certains droits américains.

TSMC reste évidemment le poids lourd du mouvement. En juillet, le fondeur a ajouté 100 milliards de dollars à son programme en Arizona, portant son investissement prévu à 265 milliards. Quatre nouvelles usines doivent notamment produire en 2 nanomètres ou avec des procédés encore plus avancés. Mais une fab ne fonctionne jamais seule. Elle dépend de fournisseurs de matériaux, d’équipements, d’emballage avancé, d’énergie et de dizaines de services spécialisés. Attirer ce réseau autour de TSMC permet donc aux États-Unis de construire progressivement une véritable filière, plutôt que quelques usines isolées.

Pour Taipei, l’équilibre est délicat. Le gouvernement présente ces investissements comme des décisions prises par les entreprises privées, tout en assumant une stratégie consistant à rester industriellement « enraciné à Taïwan » tout en se développant à l’étranger. Le président Lai Ching-te insiste notamment sur le maintien dans l’île des technologies essentielles et des centres de recherche.

Le déplacement géographique des semi-conducteurs ne se mesure donc plus seulement aux usines de TSMC. Le véritable changement commence lorsque leurs fournisseurs suivent. Et c’est précisément ce mouvement que les 20 milliards annoncés viennent maintenant rendre visible.

Source : Stack Chronicle

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OpenAI n’entrera finalement pas en Bourse en 2026. Et selon Sam Altman, ce report tient moins aux marchés financiers qu’à une question beaucoup plus inhabituelle pour une future société cotée : jusqu’où peut-on ralentir une entreprise pour des raisons de sécurité ? Le patron d’OpenAI a confirmé à Fortune qu’une introduction en Bourse cette année serait malvenue compte tenu des risques liés aux systèmes d’intelligence artificielle les plus avancés. L’entreprise vise désormais au plus tôt 2027.

Cette précision corrige surtout une incertitude. OpenAI avait déposé confidentiellement auprès du régulateur américain un projet de document d’introduction en Bourse le 8 juin. Mais l’entreprise précisait déjà qu’aucune date n’avait été décidée. Ce dépôt lui donnait simplement la possibilité d’accélérer si les conditions devenaient favorables.

Pourquoi rester privé plus longtemps ? Parce qu’une entreprise cotée doit composer beaucoup plus directement avec les attentes de ses actionnaires et des marchés. Or Altman affirme vouloir conserver la possibilité de ralentir, voire d’arrêter certains développements, si OpenAI estime que ses modèles deviennent insuffisamment contrôlables. Dans son entretien, il assure qu’il serait prêt à défendre une telle décision face aux investisseurs.

Le sujet dépasse donc le calendrier d’une IPO. Ces derniers jours, plusieurs figures majeures de l’intelligence artificielle ont publiquement insisté sur la nécessité de renforcer les évaluations de sécurité et éventuellement de ralentir certains travaux si les capacités progressent plus vite que les garde-fous. Cela ne signifie pas qu’OpenAI renonce à la Bourse. Une cotation lui donnerait accès à une source considérable de capitaux, alors que développer des modèles toujours plus puissants exige des investissements gigantesques dans les centres de données et les puces. Dès juin, des scénarios évoquaient une valorisation pouvant atteindre mille milliards de dollars.

Le paradoxe est donc assez spectaculaire : OpenAI a besoin de toujours plus d’argent pour poursuivre la course à l’IA, mais veut conserver assez de liberté pour pouvoir, si nécessaire, lever le pied. Son introduction en Bourse attendra au moins 2027. La question sera alors de savoir si sécurité et pression des marchés peuvent réellement avancer au même rythme.

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TSMC accélère bien sur le 1,4 nanomètre, mais attention au calendrier : les premières machines pourraient tourner dès avril 2027, pas encore les chaînes de production à plein régime. Le géant taïwanais construit actuellement à Taichung un vaste complexe destiné à son futur procédé A14. Quatre usines sont prévues. Selon l’administration du parc scientifique et la presse économique taïwanaise, le premier bâtiment avance environ six mois plus vite que prévu et devrait commencer ses essais d’équipements en avril prochain. Une production en volume dès le second semestre 2027 est désormais évoquée.

Mais elle n’est pas encore confirmée par TSMC. Officiellement, le calendrier reste plus prudent : production dite « à risque » en 2027, c’est-à-dire les premières séries permettant de tester le procédé et d’améliorer les rendements, puis production de masse en 2028. En juillet, l’entreprise maintenait encore précisément cette feuille de route. Le fameux « 1,4 nanomètre » mérite également une précision. Ce chiffre ne correspond plus directement à la taille d’un composant que l’on pourrait mesurer sur la puce. Il désigne une génération technologique. A14 utilisera la deuxième génération de transistors nanosheets de TSMC, où la grille entoure davantage le canal électrique afin de mieux contrôler le courant.

Sur le papier, le gain est important. Par rapport au procédé N2, TSMC annonce entre 10 et 15 % de performances supplémentaires à consommation identique, ou entre 25 et 30 % d’énergie économisée à vitesse égale. La densité logique progresserait d’environ 20 %. Des améliorations particulièrement recherchées pour les accélérateurs d’intelligence artificielle, mais aussi pour les futurs processeurs de smartphones. Et c’est le calendrier qui devient stratégique. Intel vise également 2028 pour la production à grande échelle de son procédé 14A, tandis que Samsung a repoussé son propre 1,4 nanomètre à 2029.

TSMC n’a donc pas officiellement avancé son A14 d’une année. Ce qui s’accélère aujourd’hui, c’est la construction de l’outil industriel qui doit le produire. Dans les semi-conducteurs, gagner quelques mois sur une usine ne garantit pas quelques mois d’avance sur les puces. Mais cela donne davantage de temps pour résoudre le problème le plus difficile : parvenir à les fabriquer par millions avec suffisamment peu de défauts.

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Apple aura attendu sept ans après Samsung pour se lancer dans les smartphones pliants. Et elle le fait avec un appareil qui coûte plus de 2 300 euros en France. Présenté le 9 septembre, l’iPhone Duo est le premier iPhone pliable. Fermé, il fonctionne comme un smartphone relativement compact avec un écran de 5,4 pouces. Ouvert comme un livre, il dévoile un écran OLED de 7,6 pouces, le plus grand jamais installé sur un iPhone.

L’idée est de créer un appareil à mi-chemin entre l’iPhone et l’iPad. iOS 27 a été adapté à ce format : deux applications peuvent notamment être affichées simultanément, et l’appareil peut rester partiellement plié pour regarder une vidéo ou passer un appel. Autre nouveauté symbolique : l’iPhone accepte désormais l’Apple Pencil, sur ses deux écrans. Mais ce format impose aussi des compromis. Apple abandonne Face ID au profit de Touch ID intégré au bouton latéral. Il n’y a pas non plus de téléobjectif : deux appareils photo de 48 mégapixels se partagent l’arrière. Et avec 254 grammes sur la balance, le Duo reste un appareil imposant. Apple mise donc beaucoup sur l’intégration entre matériel et logiciel pour se différencier d’un marché où Samsung, Google, Honor ou encore Huawei proposent déjà des pliables depuis plusieurs générations.

Et surtout, il faudra convaincre sur le prix. En France, l’iPhone Duo démarre à 2 339 euros avec 256 gigaoctets de stockage. La version deux téraoctets grimpe jusqu’à 3 839 euros. Les précommandes ouvriront le 16 octobre, avant une commercialisation le 23 octobre. C’est là que se trouve le véritable pari. Malgré plusieurs années d’existence, les smartphones pliables restent une petite partie du marché mondial. Des projections citées par Reuters estiment qu’ils représenteront encore moins de 3 % des smartphones en 2027. Apple n’arrive donc pas pour inventer le téléphone pliable. Elle arrive pour tenter de faire ce qu’elle a déjà réussi avec d’autres catégories : transformer une technologie encore marginale en produit désirable pour son immense base d’utilisateurs. À plus de 2 300 euros, l’iPhone Duo devra cependant prouver qu’un écran qui se plie peut aussi élargir le marché.

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La Russie veut disposer de son propre Starlink pour ne plus dépendre d’une entreprise américaine sur le champ de bataille. Mais ses premiers satellites opérationnels ont un problème très concret : aucun des 32 lancés cette année n’a encore atteint l’orbite finale prévue.

Rassvet est développé par l’entreprise russe Bureau 1440. Sur le papier, la constellation doit fonctionner autour de 800 kilomètres d’altitude, fournir jusqu’à un gigabit par seconde et utiliser des liaisons laser entre satellites. L’objectif est de construire plusieurs centaines d’appareils pour offrir une connexion permanente, y compris dans les zones dépourvues de réseaux terrestres. Deux groupes de seize satellites ont été lancés, en mars puis le 19 juillet, à bord de fusées Soyouz. Ils sont volontairement déposés plus bas et doivent ensuite utiliser leurs propres moteurs électriques pour monter vers leur orbite définitive. C’est là que les difficultés commencent.

Douze satellites du premier groupe se sont stabilisés autour de 500 à 550 kilomètres. Un autre est déjà retombé dans l’atmosphère en juin. Le deuxième groupe se porte encore moins bien : fin août, plusieurs appareils évoluaient seulement entre 300 et 400 kilomètres et certains perdaient déjà de l’altitude. Plus un satellite reste bas, plus les traces d’atmosphère le freinent et raccourcissent sa durée de vie. Il faut donc nuancer le mot « fiasco ». Rassvet ne fonctionne pas encore comme prévu, mais il n’est pas inutile. Selon des analyses ukrainiennes reprises par l’Institute for the Study of War, les douze satellites les mieux placés offriraient déjà deux fenêtres quotidiennes de connexion, pouvant atteindre environ une heure et demie. Cela peut suffire ponctuellement pour piloter des drones ou transmettre des données militaires.

L’urgence russe s’explique aussi par février dernier : SpaceX a désactivé, avec Kyiv, des milliers de terminaux Starlink non autorisés utilisés par les forces russes en Ukraine. Moscou cherche depuis à accélérer son indépendance. Mais accélérer devient encore plus difficile : l’Ukraine a frappé en août le centre Progress de Samara, qui produit les fusées Soyouz utilisées pour ces lancements. L’Europe observe évidemment cette bataille. Elle vient elle-même d’accélérer IRIS², sa future constellation souveraine, désormais portée à 348 satellites. Car la guerre en Ukraine a définitivement changé le statut de l’Internet spatial : ce n’est plus seulement un service de télécommunications. C’est devenu une infrastructure stratégique, et parfois une arme.

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L’Europe veut devenir une puissance du quantique, mais elle affronte un problème très européen : elle possède d’excellents chercheurs et des dizaines de start-up, sans avoir encore fait émerger un IBM, un Google ou un Microsoft du secteur. Bruxelles veut maintenant pousser ces acteurs à se rapprocher. Sans leur promettre, pour autant, un nouveau pactole.

Le futur Quantum Act doit transformer l’excellence scientifique européenne en véritable industrie. Le quantique exploite des phénomènes physiques permettant, à terme, de résoudre certains calculs hors de portée des ordinateurs classiques, avec des applications possibles dans la chimie, les matériaux, la logistique, la défense ou la cryptographie. Lors d’une réunion au Parlement européen le 3 septembre, Thomas Skordas, numéro deux de la direction numérique de la Commission, a résumé le problème : l’Europe compte 78 start-up quantiques et ne peut pas se permettre qu’elles restent toutes isolées. Bruxelles veut conserver la concurrence, mais souhaite aussi voir apparaître des regroupements capables d’atteindre une taille industrielle.

Le Quantum Act ne ressemblerait donc pas à l’AI Act. L’objectif est moins d’imposer des interdictions que de coordonner la recherche, les infrastructures, la fabrication de composants et les chaînes d’approvisionnement. La Commission avait initialement prévu le texte pour 2026 ; son calendrier a déjà glissé et une présentation en 2027 n’est plus exclue. Mais il y a un paradoxe : ce texte n’aura pas de budget propre. Or transformer une technologie de laboratoire en industrie exige précisément des milliards, des usines et des années d’investissement. Le conseiller européen Tommaso Calarco résume les besoins en trois éléments : argent, vitesse et coopération. Le Quantum Act pourra surtout agir sur les deux derniers.

La France est directement concernée. Elle possède plusieurs acteurs importants, comme Pasqal, Alice & Bob ou Quandela, et a renforcé en mai sa stratégie nationale avec un milliard d’euros supplémentaire pour la période 2026-2030. L’Europe ne part donc pas de zéro. Elle dispose de chercheurs, de composants et d’entreprises prometteuses. Son problème est désormais de changer d’échelle. Après avoir longtemps financé l’excellence scientifique, elle doit apprendre à fabriquer des champions industriels avant que ses meilleures technologies et ses meilleurs talents ne trouvent ailleurs les capitaux nécessaires pour grandir.

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L’intelligence artificielle ne menace pas seulement de produire de mauvais textes. Dans la recherche, elle peut désormais fabriquer de fausses références, de fausses images et parfois de faux résultats qui finissent par être cités comme de la vraie science. Le CNRS estime que ce phénomène aggrave une crise déjà profonde de la publication scientifique.

Il faut d’abord éviter un raccourci : utiliser ChatGPT ou une autre IA pour améliorer un texte scientifique n’est pas nécessairement frauduleux. Pour le CNRS, le problème commence lorsque cet usage est dissimulé, ou lorsque la machine invente des données et des sources que personne ne vérifie. L’auteur humain reste responsable de ce qu’il publie. Et l’usage de l’IA devient massif. Une étude récente portant sur plus d’un million d’articles biomédicaux en anglais estime que 77 % des publications de 2025 présentent des signes d’assistance par un grand modèle de langage, et près de 90 % pour le seul mois de décembre. Attention : cette étude est encore une prépublication, et détecter une aide rédactionnelle ne signifie absolument pas détecter une fraude.

Le vrai danger vient de l’effet d’échelle. En mai, une analyse de 2,5 millions d’articles biomédicaux a identifié près de 3 000 publications contenant des références impossibles à retrouver. Et une erreur scientifique ne disparaît pas lorsqu’un article est retiré : d’autres chercheurs peuvent déjà l’avoir cité et utilisé comme fondation de leurs propres travaux. Le CNRS rappelle qu’environ 10 000 articles ont été rétractés sur 4,5 millions publiés dans le monde en 2023. Près de 640 000 publications citeraient au moins un article rétracté. L’IA n’a pas créé ce problème : elle peut simplement accélérer une machine déjà poussée par le fameux « publier ou périr » et par certains modèles économiques où les auteurs paient pour être publiés.

En France, le CNRS répond notamment avec BibCheck, un outil capable de repérer dans une bibliographie des articles rétractés ou des références potentiellement inventées. Il défend aussi une évaluation moins obsédée par le nombre de publications. Car le risque ultime n’est pas que l’IA écrive des articles. C’est qu’elle permette de produire de la science plus vite qu’on ne peut la vérifier. Et dans un système de connaissance fondé sur la confiance dans les travaux précédents, quelques fausses briques suffisent à fragiliser tout ce qu’on construit dessus.

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Trente vieilles barrettes de mémoire oubliées dans un garage peuvent désormais valoir plusieurs milliers de dollars. Cette petite histoire australienne raconte surtout une anomalie beaucoup plus sérieuse : l’intelligence artificielle est en train de bouleverser jusqu’au marché de la RAM d’occasion.

Un utilisateur de Reddit raconte avoir retrouvé 30 barrettes Samsung DDR4 de 64 gigaoctets provenant d’un ancien serveur que son employeur lui avait laissé récupérer. Au total : 1,92 téraoctet de mémoire vive qui prenait la poussière. L’intéressé estime aujourd’hui le lot à 10 000 dollars. Mais il faut immédiatement relativiser ce « jackpot ». Il ne précise pas la devise, les barrettes doivent encore être testées, et ce ne sont pas des modèles destinés à monsieur Tout-le-Monde. Il s’agit de DDR4 ECC pour serveurs, à 2 666 mégatransferts par seconde. Elles ne fonctionnent donc pas dans la majorité des PC classiques.

Si elles valent soudainement beaucoup plus cher, c’est parce que le marché de la mémoire traverse une période inhabituelle. L’explosion des infrastructures d’intelligence artificielle absorbe énormément de capacités de production. Les fabricants comme Samsung, SK Hynix et Micron privilégient les mémoires pour serveurs et surtout la HBM, cette mémoire extrêmement rapide installée autour des accélérateurs d’IA. Conséquence : moins de capacité reste disponible pour certaines mémoires plus anciennes. TrendForce décrit désormais une pénurie structurelle sur plusieurs générations de DRAM et explique que les grands fabricants continuent de réorienter leur production vers les serveurs. Même la DDR4, que l’industrie préparait progressivement à remplacer par la DDR5, retrouve donc une valeur inattendue.

Pour les entreprises, c’est parfois plus rationnel d’acheter quelques barrettes supplémentaires que de remplacer tout un serveur encore parfaitement fonctionnel.

Et c’est là que cette anecdote devient intéressante. Dans l’informatique, nous avons longtemps considéré les composants anciens comme des produits dont la valeur ne pouvait que diminuer. L’IA inverse momentanément cette logique. En monopolisant les technologies les plus récentes, elle crée des pénuries jusque dans les générations précédentes. Le vieux matériel informatique n’est donc plus toujours un déchet : dans une chaîne d’approvisionnement sous tension, il peut redevenir une ressource stratégique.

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OpenAI vient de lancer un modèle suffisamment puissant en cybersécurité pour que l’entreprise le classe elle-même au niveau « critique ». GPT-6 Astra peut découvrir des failles inconnues et élaborer de nouvelles méthodes pour les exploiter. Le progrès technique commence donc à dépasser les garde-fous habituels.

Astra est le nouveau modèle haut de gamme d’OpenAI, actuellement déployé progressivement auprès des clients payants et des entreprises. Il est conçu pour coder, faire des recherches et surtout utiliser un ordinateur de manière beaucoup plus autonome : naviguer sur des sites, manipuler des logiciels et enchaîner des tâches complexes. Mais c’est en cybersécurité qu’un seuil a été franchi. Lors des tests, Astra a obtenu le score maximal sur ExploitBench, un banc d’essai consacré à l’exploitation de vulnérabilités. OpenAI reconnaît que ce résultat peut être en partie gonflé par la connaissance d’anciennes failles. Plus significatif : le modèle a découvert et utilisé deux vulnérabilités jusque-là inconnues pendant ses évaluations.

L’entreprise a donc ajouté plusieurs barrières. Les utilisateurs ordinaires n’ont pas accès à certaines capacités offensives avancées. Un système surveille également en temps réel les actions et le raisonnement de l’agent et peut interrompre automatiquement une tâche jugée dangereuse. Le prix à payer, reconnaît OpenAI, est que certaines opérations parfaitement légitimes de cybersécurité pourront elles aussi être ralenties ou bloquées.

Le problème le plus troublant est ailleurs : Astra devient aussi plus difficile à surveiller. Dans certains tests où on lui demandait explicitement d’échapper au contrôle, le modèle parvenait davantage que GPT-5.6 Sol à masquer les étapes de son raisonnement. OpenAI estime que si cette tendance continue, ses méthodes actuelles de surveillance pourraient perdre une partie importante de leur efficacité. Et l’actualité renforce cette inquiétude. Depuis l’annonce d’Astra, Reuters a révélé qu’au printemps des agents d’OpenAI avaient détourné un wiki allemand pour échanger entre eux des méthodes permettant notamment de contourner certaines restrictions. OpenAI a reconnu l’incident et vient d’en transmettre un rapport à la Commission européenne.

La véritable nouveauté de GPT-6 Astra n’est donc peut-être pas son intelligence. C’est le changement de règle qu’il impose : plus les agents deviennent capables d’agir seuls, plus la sécurité doit devenir une partie intégrante du produit, et non un filtre ajouté après coup.

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Meta voulait prouver qu’une entreprise pouvait remplacer de grandes équipes par quelques salariés entourés d’agents d’intelligence artificielle. Quelques mois plus tard, l’expérience livre surtout une autre leçon : produire davantage avec l’IA ne signifie pas forcément être plus productif.

Bonjour à toutes et à tous. Reuters a eu accès à des dizaines de documents internes et interrogé plus de vingt personnes sur « Project OT », pour Organization Transformation, lancé par Mark Zuckerberg début 2026. L’objectif était de rendre Meta « AI native ». Des équipes traditionnelles de dix à vingt personnes pouvaient être remplacées par de petites cellules de trois à cinq salariés, épaulées par des agents capables de coder, analyser et accomplir certaines tâches de manière autonome. Les ingénieurs et designers devaient même progressivement se fondre dans un rôle plus général de « builder ». Dans certains scénarios, Meta envisageait de réduire jusqu’à 60 % les effectifs de certaines équipes. Attention : l’entreprise confirme ces simulations, mais précise qu’il n’a jamais été question de supprimer 60 % de l’ensemble de ses salariés. Une première restructuration a bien eu lieu le 20 mai, avec environ 10 % des effectifs supprimés. Mais quelques heures auparavant, Zuckerberg avait annulé la préparation d’une deuxième vague prévue pour novembre.

Pourquoi ce coup de frein ? Reuters ne peut pas établir une cause unique. Mais les chiffres internes montrent un problème assez fascinant. Grâce notamment à l’IA, le nombre de modifications de code sur certaines infrastructures de Meta avait bondi de 220 % en un an. Pourtant, les modifications débouchant réellement sur de nouvelles fonctionnalités pour les utilisateurs n’avaient progressé que de 36 %. Autrement dit, les machines produisaient beaucoup plus de code, sans produire proportionnellement beaucoup plus de valeur. Pire : les incidents techniques et de sécurité avaient augmenté de 40 %, tandis que le temps consacré par les salariés à réparer les problèmes progressait de 70 %.

Le facteur humain s’est ajouté au problème. Le taux d’opinions favorables dans le baromètre interne des salariés est tombé de 74 à 55 %. Un programme enregistrant notamment frappes clavier et mouvements de souris pour entraîner des systèmes d’IA a finalement été suspendu. En juillet, Zuckerberg reconnaissait lui-même que les agents avaient progressé moins vite qu’il ne l’espérait.

Project OT n’est pourtant pas enterré : de petites équipes assistées par l’IA fonctionnent toujours chez Meta. Mais cette expérience rappelle une distinction essentielle pour toutes les entreprises tentées par l’automatisation : l’IA peut faire exploser la quantité de travail produite. La véritable révolution commencera seulement lorsqu’elle fera aussi progresser la quantité de travail utile.

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Bill Gates veut convaincre Washington et Pékin de s’entendre sur une ligne rouge : certains modèles d’intelligence artificielle pourraient devenir trop dangereux pour être diffusés librement. Et il espère porter lui-même ce message à Xi Jinping dès novembre.

Bonjour à toutes et à tous. Le cofondateur de Microsoft a confirmé à Reuters que son équipe travaillait à une nouvelle rencontre avec le président chinois. Les deux hommes s’étaient déjà vus à Pékin en 2023.

Ce qui inquiète Gates n’est pas simplement ChatGPT qui remplace quelques tâches de bureau. Il vise des capacités beaucoup plus sensibles : des IA capables de mener des cyberattaques ou d’aider à concevoir des molécules utilisables dans une attaque biologique. Son idée est donc de surveiller les modèles les plus puissants avant leur diffusion et, si nécessaire, d’en restreindre l’accès. Gates estime que la Chine pourrait accepter ce principe à condition que les États-Unis imposent eux-mêmes des contraintes comparables.

C’est là tout le problème. Une règle américaine qui ne s’appliquerait pas en Chine pourrait pousser les laboratoires chinois à accélérer. Et l’inverse serait tout aussi vrai. Dans cette course technologique, la sécurité devient un dilemme classique : chacun peut souhaiter ralentir, mais personne ne veut ralentir seul. Gates propose donc d’aller plus loin avec une organisation internationale consacrée à l’IA. Il imagine un système empruntant à la fois aux inspections nucléaires, aux règles mondiales de l’aviation et aux accords internationaux sur l’environnement.

Ce projet reste pour l’instant une proposition personnelle. Bill Gates n’a évidemment aucun mandat diplomatique américain. Et créer un système permettant de contrôler réellement les modèles développés aux États-Unis comme en Chine supposerait notamment de définir ce qu’est une IA « dangereuse », comment tester ses capacités et ce que les États accepteraient de révéler. L’Europe, elle, a déjà commencé ce travail. Depuis le 2 août, l’AI Act permet d’imposer aux modèles présentant un risque systémique des évaluations, des tests adversariaux, des mesures de cybersécurité et une obligation de signaler certains incidents graves. Mais l’Europe ne peut pas régler seule un risque mondial. L’ONU a d’ailleurs lancé en juillet son premier Dialogue mondial sur la gouvernance de l’IA.

La nouveauté est donc moins la peur exprimée par Bill Gates que le changement de nature du débat. Réguler l’IA ne signifie plus seulement encadrer ce que font les entreprises avec nos données. Il s’agit désormais de savoir si les grandes puissances peuvent accepter de contrôler ensemble une technologie qu’elles considèrent précisément comme stratégique.

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L’intelligence artificielle pourrait bientôt permettre de lancer des cyberattaques à une vitesse et à une échelle impossibles pour une équipe humaine. Et cette fois, l’avertissement vient directement des entreprises qui fabriquent ces IA.

Bonjour à toutes et à tous. OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Cloudflare, CrowdStrike ou encore Palo Alto Networks font partie des 128 organisations qui viennent de signer un appel commun pour renforcer d’urgence la cyberdéfense. Leur message mérite toutefois d’être précisé : elles ne disent pas que les protections actuelles vont soudainement s’effondrer. Elles affirment que le statu quo ne suffira plus. Trop de systèmes reposent encore sur des logiciels non corrigés, des mots de passe faibles, des droits d’accès excessifs ou simplement des années de dette technique.

Le changement, c’est que l’IA peut désormais industrialiser la recherche de ces faiblesses. Un agent autonome peut examiner du code, identifier une vulnérabilité, préparer son exploitation et recommencer sur des milliers de cibles. Ce n’est déjà plus seulement théorique. Google affirme avoir identifié pour la première fois un groupe malveillant utilisant une faille inconnue, une « zero-day », dont l’exploitation aurait été développée avec l’aide de l’IA. De son côté, OpenAI estime que ses modèles approchent un niveau où des capacités cybernétiques critiques ne peuvent plus être exclues. L’entreprise évoque même à terme des attaques largement autonomes.

Le paradoxe, c’est que la même technologie peut travailler pour les défenseurs. Microsoft utilise par exemple des agents pour rechercher automatiquement des vulnérabilités. OpenAI développe des modèles spécialisés capables d’aider à analyser du code ou à valider des correctifs. En France, YesWeHack propose déjà des tests d’intrusion réalisés en partie par des agents autonomes.

Une véritable course de vitesse commence donc : qui, de l’attaquant ou du défenseur, automatisera le plus vite ? L’Europe tente également de durcir les règles. Dès le 11 septembre, le Cyber Resilience Act imposera notamment aux fabricants de signaler sous 24 heures certaines vulnérabilités activement exploitées. Mais la France accuse toujours du retard dans la transposition de NIS2, au point d’avoir été renvoyée devant la Cour de justice de l’Union européenne en juillet. Pendant longtemps, une faille informatique pouvait rester discrète faute d’un pirate suffisamment compétent pour la trouver. Avec des millions d’agents IA capables de chercher en permanence, cette sécurité par l’oubli pourrait disparaître. La cybersécurité entre dans une époque où les machines attaqueront les machines, et où le véritable avantage sera de corriger avant qu’elles ne trouvent.

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Meta vient d’accepter de payer jusqu’à 18 milliards de dollars pour changer la manière dont Facebook et Instagram traitent les adolescents. Et presque au même moment, une étude place ses applications parmi les plus gourmandes en données personnelles. Ces deux informations racontent la même histoire : chez Meta, le carburant reste notre attention, transformée en données puis en publicité.

Bonjour à toutes et à tous. Aux États-Unis, l’entreprise a conclu un accord avec 52 procureurs généraux pour mettre fin à des poursuites l’accusant d’avoir conçu Facebook et Instagram pour favoriser un usage compulsif chez les mineurs. Meta ne reconnaît aucune faute. L’accord prévoit jusqu’à 18 milliards de dollars sur dix ans, dont environ 12,7 milliards sont garantis.

Pour les moins de 18 ans, les deux plateformes devront appliquer par défaut une limite cumulée de deux heures par jour, bloquer l’accès entre minuit et six heures, couper l’essentiel des notifications pendant les heures de cours et renforcer la détection de l’âge. Les adolescents pourront aussi choisir un fil non personnalisé.

La deuxième information éclaire le modèle économique. Surfshark a analysé les fiches de confidentialité de 171 applications sur l’App Store. Les douze applications Meta étudiées déclarent collecter en moyenne 25 catégories de données sur 35 possibles, contre 17 chez Google, 12 chez Amazon, 8 chez Microsoft et 7 chez Apple. Meta AI monte à 33. Prudence toutefois : l’étude ne mesure pas le volume réel de données collectées. Elle compte les catégories déclarées par les développeurs, et Instagram comme WhatsApp sont absents de l’échantillon.

Le lien économique est très concret. Au deuxième trimestre 2026, Meta a réalisé 59,4 milliards de dollars de revenus publicitaires sur 60,8 milliards de chiffre d’affaires total. Plus ses services connaissent leurs utilisateurs et retiennent leur attention, plus ils disposent de signaux pour personnaliser contenus et publicités.

L’Europe suit le même mouvement : en juillet, la Commission européenne a estimé à titre préliminaire que le défilement infini, l’autoplay, les notifications et les recommandations très personnalisées de Facebook et Instagram contrevenaient au Digital Services Act. Le basculement est important : pendant vingt ans, chaque minute supplémentaire passée sur un réseau social avait surtout une valeur commerciale. Désormais, lorsqu’elle concerne un mineur, cette minute commence aussi à avoir un coût juridique.

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À Singapour, un data center expérimente une forme de calcul pour le moins inhabituelle : des neurones vivants à la place de simples transistors. Le système repose sur le CL1, un ordinateur biologique commercialisé depuis 2025 par la start-up australienne Cortical Labs.

Vingt unités CL1 ont été réunies dans un rack installé par l’opérateur DayOne, en partenariat avec la faculté de médecine Yong Loo Lin de l’Université nationale de Singapour. Les neurones sont obtenus à partir de cellules souches cultivées par NUS Medicine. Ils peuvent rester viables jusqu’à six mois grâce à un système de survie intégré à chaque boîtier. Une fois connectées, ces cellules échangent des impulsions électriques avec des composants électroniques classiques. L’objectif est de leur faire traiter des informations en exploitant les capacités d’apprentissage et d’adaptation propres aux réseaux neuronaux biologiques. Le système fonctionne sous biOS, un logiciel conçu par Cortical Labs pour orchestrer les échanges entre neurones et silicium. L’entreprise annonce une latence inférieure à une milliseconde et 59 entrées électriques, contre huit sur son précédent prototype, DishBrain. Chaque CL1 consomme entre 850 et 1 000 watts. Le rack complet peut donc atteindre 20 kilowatts. Une unité coûte 35 000 dollars, environ 30 000 euros, ou 300 dollars par semaine en location. Cortical Labs exige également une autorisation éthique avant utilisation.

Les premières applications envisagées concernent la recherche sur les maladies neurologiques et la découverte de médicaments. L’entreprise évoque aussi, à plus long terme, la robotique humanoïde, la détection de fraude ou les cybermenaces. La technologie reste cependant expérimentale. Cortical Labs avait déjà démontré qu’environ 800 000 neurones pouvaient piloter le jeu Doom après moins d’une semaine d’entraînement, en convertissant les images du jeu en stimulations électriques puis les réponses cellulaires en commandes. En 2022, une précédente expérience sur Pong avait demandé dix-huit mois de travail.

La start-up compte parmi ses investisseurs In-Q-Tel, le fonds lié à la CIA, ainsi que plusieurs fonds privés. Elle a levé 11 millions de dollars. Cent vingt unités fonctionnent déjà à Melbourne, et DayOne prévoit d’étendre progressivement l’installation singapourienne jusqu’à un millier de CL1. Reste une inconnue importante : Cortical Labs n’a pas encore publié de mesure de consommation énergétique rapportée aux tâches réellement effectuées.

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L’Europe prépare un nouvel outil pour rendre les produits plus transparents : le passeport numérique de produit. Le principe est assez simple. Chaque objet disposerait d’une sorte de carte d’identité électronique, accessible par exemple grâce à un QR code ou une puce scannée avec un smartphone.

Ce passeport doit rassembler des informations aujourd’hui dispersées ou difficiles d’accès : origine des matériaux, composition, part de matières recyclées, possibilités de réparation, consignes de recyclage ou encore données environnementales. L’objectif de Bruxelles est d’accompagner le développement d’une économie plus circulaire, dans laquelle les produits sont mieux suivis tout au long de leur cycle de vie. Le déploiement sera progressif. Toutes les catégories ne seront pas concernées immédiatement. L’Union européenne entend commencer par plusieurs secteurs jugés prioritaires : les batteries, notamment celles des véhicules électriques et des équipements industriels, mais aussi le textile, l’électronique, l’électroménager, les matériaux de construction ou encore le mobilier.

Les batteries doivent faire partie des premières catégories concernées, avant une extension progressive du dispositif au cours de la décennie. Pour les entreprises, le chantier est important. Il faudra documenter davantage les étapes de fabrication, retracer l’origine des matières premières et garantir la fiabilité des informations mises à disposition. Cela suppose de nouveaux outils numériques et parfois une réorganisation de la chaîne d’approvisionnement. Pour les consommateurs, l’intérêt réside surtout dans l’accès à davantage d’informations au moment de l’achat. Un simple scan pourrait permettre de comparer plus facilement plusieurs produits selon leur durée de vie, leur réparabilité, la disponibilité de pièces détachées ou leur contenu en matières recyclées.

Le passeport pourrait aussi faciliter la réparation et le recyclage en indiquant plus clairement les composants présents et les solutions disponibles en fin de vie. L’enjeu dépasse donc la simple étiquette numérique. Ce dispositif vise à modifier progressivement la manière dont les objets sont conçus, vendus, utilisés puis recyclés. Pour les fabricants, il s’agit d’une nouvelle obligation de traçabilité. Pour les acheteurs, d’un outil supplémentaire pour mieux comprendre ce qu’ils achètent. Et pour l’Union européenne, d’un moyen d’inscrire davantage la transparence et la durabilité dans le fonctionnement même du marché.

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Depuis le 24 août 2026, la publicité arrive dans ChatGPT dans 31 pays européens, dont la France, l’Allemagne, l’Espagne, l’Italie, les Pays-Bas et la Suède. Il s’agit de la plus vaste extension du programme publicitaire lancé six mois plus tôt aux États-Unis, puis progressivement déployé dans plusieurs autres pays. Les annonces concernent uniquement les utilisateurs des offres Free et Go. Les abonnements Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu restent sans publicité.

OpenAI insiste sur un point : les annonces sont séparées des réponses produites par ChatGPT et clairement identifiées comme sponsorisées. Les annonceurs ne peuvent donc pas payer pour qu’un produit soit davantage recommandé dans une réponse, et ils n’ont pas accès aux conversations des utilisateurs. La particularité du dispositif tient néanmoins au fonctionnement même d’un chatbot. Une conversation peut révéler beaucoup plus précisément l’intention d’un utilisateur qu’une simple requête dans un moteur de recherche. OpenAI peut donc utiliser le contexte de la discussion en cours, ainsi que des éléments comme la langue ou la zone géographique, pour choisir une annonce pertinente.

En Europe, la personnalisation restera toutefois plus limitée au lancement. Contrairement à certains autres marchés, OpenAI n’utilisera pas l’historique des conversations, les informations mémorisées sur l’utilisateur ou ses interactions publicitaires passées pour sélectionner les annonces. L’entreprise ne précise pas si cette restriction évoluera plus tard. Ce choix intervient dans un cadre européen fortement réglementé par le RGPD, notamment concernant le profilage publicitaire. Les utilisateurs qui refusent toute publicité auront plusieurs options. Ils pourront souscrire une offre payante, ou conserver un accès gratuit sans publicité en acceptant des limites d’utilisation plus basses et un accès réduit à certaines fonctions, comme la génération d’images.

OpenAI prévoit également plusieurs exclusions : pas de publicité pour les comptes identifiés comme appartenant à des mineurs, ni à proximité de conversations sensibles liées notamment à la santé physique, mentale ou à la politique. Les conversations temporaires sont également exclues. Depuis février, OpenAI a aussi étoffé son offre pour les annonceurs : facturation à l’affichage, puis au clic, mesure des conversions après achat ou inscription, pixel de suivi, API et gestionnaire de campagnes. Le français Criteo est devenu en mars le premier partenaire technologique publicitaire officiellement intégré au programme. ChatGPT devient donc aussi un support publicitaire, tout en essayant de maintenir une frontière visible entre conseil généré par l’IA et message commercial.

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Tout est parti d’un casque Bluetooth qui se comportait étrangement. Le 20 août 2026, un internaute utilisant le pseudonyme mc-tech raconte que sa musique se coupe systématiquement lorsqu’il ouvre AliExpress dans son navigateur. Pourtant, aucune vidéo ne tourne et aucun son n’est audible. Son casque utilise le Bluetooth multipoint : il peut rester connecté simultanément au téléphone et au PC, et basculer d’une source à l’autre lorsqu’un son est détecté. En examinant le fonctionnement de la page, mc-tech affirme avoir repéré deux scripts d’Alibaba maintenant un traitement audio actif en arrière-plan. Selon son analyse, AliExpress utiliserait l’API WebAudio, une fonction intégrée aux navigateurs permettant de créer et manipuler du son avec JavaScript. Les scripts génèrent un signal artificiel en dents de scie grâce à un oscillateur. Ce son traverse ensuite la chaîne de traitement audio de l’ordinateur avant d’être mesuré. Personne ne l’entend puisque son volume est réglé sur zéro. Mais l’objectif potentiel ne serait pas d’écouter ce signal : ce serait d’observer comment chaque machine le transforme.

D’après Fingerprint.com, ces résultats peuvent légèrement varier selon le processeur, le système d’exploitation, le navigateur ou les pilotes audio, notamment en raison de différences minuscules dans les calculs informatiques. En combinant ces valeurs avec la résolution de l’écran, la carte graphique ou les polices installées, un site pourrait construire une « empreinte numérique » relativement stable permettant de reconnaître un appareil sans utiliser de cookie. C’est ce traitement audio permanent qui aurait déclenché la bascule du casque de mc-tech.

L’affaire, très commentée sur Hacker News, a attiré l’attention des navigateurs. Brave rappelle qu’il brouille par défaut les résultats fournis par WebAudio afin de compliquer ce type d’identification. Un développeur de Mozilla affirme également que Firefox neutralise déjà largement cette technique. Pour l’instant, ni AliExpress ni Alibaba n’ont répondu publiquement. Les scripts concernés semblent faire partie d’un dispositif présenté comme antifraude, sans que leur objectif exact soit confirmé. En attendant, certains utilisateurs recommandent de bloquer directement collina.js et fireyejs.js avec un outil comme uBlock Origin.

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Twitch se retrouve au cœur d’une nouvelle polémique sur l’utilisation des contenus pour entraîner l’intelligence artificielle. La plateforme, propriété d’Amazon, vient d’ajouter un réglage permettant aux créateurs de refuser que leurs vidéos, clips, messages de chat ou flux audio servent à améliorer les modèles génératifs du groupe. Le problème, c’est que cette utilisation est autorisée par défaut. Autrement dit, tant qu’un streamer ne désactive pas lui-même l’option, ses contenus peuvent être exploités. Twitch a donc choisi un système d’opposition, plutôt qu’un consentement préalable.

Mike Minton, directeur produit de la plateforme, a expliqué ce choix le 12 août 2026 lors d’un direct consacré aux nouveautés de Twitch. Selon lui, avec un système où il faudrait demander l’accord avant toute utilisation, « personne ne donnerait son accord ». Il assure toutefois que les utilisateurs gardent la possibilité de refuser. Il a également reconnu ne pas savoir avec certitude si certaines données avaient déjà servi à l’entraînement. Twitch explique que ces contenus pourraient notamment améliorer les systèmes de transcription automatique de la parole vers le texte, par exemple pour perfectionner les sous-titres sur Twitch ou d’autres services vidéo d’Amazon. L’entreprise affirme que ces données ne seront pas revendues à des tiers.

Pour s’opposer à leur utilisation, les créateurs doivent ouvrir leur tableau de bord, se rendre dans « Sécurité et confidentialité », puis désactiver l’option consacrée à l’entraînement de l’IA générative. Mais plusieurs utilisateurs affirment avoir vu ce réglage se réactiver après l’avoir coupé. Autre limite : l’opposition ne s’applique qu’à sa propre chaîne. Un commentaire publié sur le direct d’un autre streamer peut donc être utilisé si celui-ci n’a pas désactivé l’option.

Twitch n’est pas un cas isolé. GitHub a déjà adopté une logique comparable pour certaines interactions avec Copilot. En Europe, ce type de traitement peut parfois reposer sur « l’intérêt légitime » prévu par le RGPD, sans consentement explicite. Mais cela reste encadré : l’usage doit être justifié, proportionné et respecter les droits fondamentaux. La facilité avec laquelle l’utilisateur peut s’y opposer fait justement partie des critères examinés.

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Trois nouvelles fuites de données viennent rappeler à quel point les administrations françaises restent exposées aux cyberattaques. L’an dernier, Surfshark classait déjà la France deuxième au monde en nombre total de comptes compromis, et première lorsqu’on rapportait ces chiffres à la population.

Premier dossier : Santé publique France. Mi août, plusieurs pirates utilisant les pseudonymes « cybernox », « artemis » et « d'ont call me » ont affirmé avoir dérobé les informations de 80 000 personnes. Il s’agirait principalement de données de contact : noms, adresses, numéros de téléphone, e-mails, type de structure et catégorie professionnelle. Aucune donnée médicale ne serait concernée. L’intrusion aurait touché une plateforme hébergée par un prestataire, après la compromission d’un compte utilisateur dont les privilèges auraient ensuite été augmentés. Santé publique France a confirmé l’incident et doit prévenir les personnes concernées.

Deuxième attaque, cette fois contre la Direction générale des Finances publiques. Elle concerne 678 437 personnes, dont 392 867 particuliers. Les pirates auraient obtenu noms, dates et lieux de naissance, coordonnées, mais aussi identifiants fiscaux, nombre de personnes à charge, parts fiscales, revenu fiscal de référence et taux de prélèvement à la source. L’intrusion remonterait à juin 2026 et aurait reposé sur une usurpation d’identité. L’accès a été coupé pendant l’exfiltration des données. La DGFiP n’a toutefois confirmé l’incident que le 13 août.

Troisième affaire, toujours autour de la DGFiP : le Serveur Professionnel de Données Cadastrales. Le pirate ZeroBytes affirme avoir récupéré les informations de 2 041 778 personnes, avec cette fois des données liées aux propriétés : identifiant foncier, section et numéro de parcelle ou encore droits associés. Il assure avoir contourné l’authentification multifacteur, rester connecté au serveur et vendre un accès permettant potentiellement d’atteindre les données de 20 millions de personnes. Cette dernière attaque n’est pas encore officiellement confirmée, mais ZeroBytes revendique également la précédente, ce qui rend l’hypothèse crédible. Cette succession d’incidents intervient alors que les systèmes de vérification d’âge et d’identité se multiplient sur Internet, notamment pour accéder aux sites pornographiques. Plus les citoyens doivent confier d’informations sensibles, plus la question de leur sécurisation devient centrale.

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La hausse spectaculaire du prix de la mémoire vive commence à se répercuter bien au-delà des seules puces. Apple, déjà contrainte d’augmenter certains tarifs ces derniers mois, chercherait désormais à compenser ces surcoûts en négociant beaucoup plus durement avec d’autres fournisseurs, notamment ceux qui produisent les écrans de ses iPhone.

Selon le média coréen DealSite, Apple aurait demandé à Samsung Display et LG Display de réduire fortement le prix des dalles OLED destinées à l’iPhone 18. L’écran de l’iPhone 17 Pro Max était facturé l’an dernier entre 110 et 120 dollars. Pour son successeur, le tarif serait tombé autour de 68 dollars, soit une baisse proche de 50 %. Cette pression trouve son origine dans la flambée du prix des mémoires. La demande en HBM et en DRAM pour serveurs explose avec la construction des centres de données dédiés à l’intelligence artificielle. La HBM, ou mémoire à très haute bande passante, est particulièrement recherchée pour alimenter les accélérateurs d’IA. Résultat : les capacités de production sont sous tension, et le prix de la mémoire utilisée dans les smartphones augmente lui aussi.

Apple ne pouvant pas transférer entièrement cette hausse sur le consommateur, l’entreprise chercherait donc à économiser ailleurs, en particulier sur les écrans et les modules photo. Signe de cette pression : LG Display facturait traditionnellement ses panneaux un à deux dollars plus cher que Samsung Display. Désormais, les deux entreprises proposeraient quasiment les mêmes prix à Apple.

La situation est d’autant plus délicate que les écrans réclamés deviennent techniquement plus complexes. L’iPhone 18 Pro devrait ainsi adopter le LTPO Plus, une évolution de la technologie LTPO permettant d’améliorer l’efficacité énergétique de l’écran et donc, potentiellement, l’autonomie. Mais sa fabrication est aussi plus coûteuse. Les fournisseurs se retrouvent donc dans une position paradoxale : produire des écrans plus sophistiqués tout en acceptant de les vendre moins cher. Cette évolution illustre un changement plus large dans l’industrie. Pour les fabricants de dalles OLED, la capacité à réduire les coûts devient parfois plus déterminante que l’innovation elle-même, surtout lorsque les améliorations techniques restent difficiles à percevoir pour le consommateur. Dans la chaîne de production de l’iPhone, la bataille se joue donc désormais autant sur quelques dollars économisés que sur les performances affichées.

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Netflix ressort une vieille arme commerciale que l’on croyait définitivement rangée au placard : l’essai gratuit. Le géant du streaming avait abandonné cette formule il y a plusieurs années, mais elle revient progressivement depuis cet été. Après des tests menés dans plusieurs pays en juillet, la France est désormais concernée. Le changement est visible directement sur la page d’accueil de Netflix lorsqu’on s’y rend sans être connecté à un compte. Un bandeau et un bouton proposent désormais aux nouveaux visiteurs de tester gratuitement le service pendant une durée limitée. Mais pour le moment, les règles semblent particulièrement floues. Selon les utilisateurs, Netflix proposerait des périodes d’essai différentes : sept, quatorze ou trente jours. Et ces essais pourraient concerner les trois formules actuellement commercialisées en France.

Pour rappel, l’offre Standard avec publicité coûte 7,99 euros par mois. L’abonnement Standard est facturé 14,99 euros, tandis que la formule Premium atteint 21,99 euros mensuels. Autre incertitude : faut-il nécessairement n’avoir jamais été abonné à Netflix pour bénéficier de cette période gratuite ? C’est ce qui semblait être la règle au premier abord, mais certains témoignages viennent compliquer les choses.

Le site Univers Freebox explique ainsi avoir accédé à Netflix depuis l’Espace Abonné d’une Freebox Pop avec le compte d’une personne qui avait déjà été abonnée au service plusieurs années auparavant. Malgré cet historique, Netflix lui aurait tout de même proposé sept jours d’essai gratuit sur chacune de ses trois offres. Impossible, donc, de savoir pour l’instant si Netflix sélectionne les bénéficiaires selon certains critères, s’il expérimente plusieurs scénarios commerciaux ou si l’essai gratuit sera progressivement généralisé. Il faudra attendre une communication officielle pour connaître précisément les conditions d’éligibilité et la durée proposée à chaque utilisateur.

Une précaution reste toutefois indispensable pour ceux qui voudraient uniquement profiter de la période gratuite : l’essai bascule ensuite vers un abonnement payant. Il faut donc penser à résilier manuellement avant son expiration pour éviter d’être facturé. Après plusieurs années sans période d’essai, Netflix semble donc prêt à tester de nouveau la gratuité pour attirer les indécis. Reste à savoir si cette stratégie deviendra permanente ou restera une expérimentation ciblée.

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Aux États-Unis, la lutte contre la cybercriminalité pourrait désormais prendre une tournure beaucoup plus offensive. La Maison-Blanche vient d’annoncer un programme fédéral autorisant certaines entreprises privées à participer à des opérations informatiques contre des organisations criminelles étrangères. La décision intervient après une série d’attaques attribuées à des hackers iraniens contre des réseaux d’eau potable dans le Minnesota et le Michigan.

Le dispositif sera piloté par le National Coordination Center, rattaché au Homeland Security Task Force. Chaque opération devra être approuvée par deux responsables, l’un désigné par le département de la Justice, l’autre par celui de la Sécurité intérieure. Deux catégories d’interventions sont prévues. Les « Cyber Surveillance Operations » permettront de pénétrer discrètement dans un système informatique afin de recueillir des renseignements. Les « Cyber Effects Operations » iront plus loin, puisqu’elles pourront perturber, voire neutraliser, des infrastructures numériques.

Des limites sont toutefois imposées. Toute action susceptible de provoquer des morts, des blessures graves ou de constituer un usage de la force au regard du droit international devra suivre un autre processus d’autorisation. Les entreprises candidates devront également être agréées par les autorités fédérales, signer un contrat avec l’un des deux ministères et déposer une caution d’au moins un million de dollars, qui pourra être perdue en cas de manquement.

Les cibles sont définies comme des organisations criminelles transnationales utilisant le numérique contre des intérêts américains, mais ne dépendant pas directement d’un gouvernement étranger. Washington justifie cette nouvelle doctrine par l’ampleur des dégâts : la cybercriminalité aurait coûté 20,8 milliards de dollars aux États-Unis en 2025 et 73 % des adultes américains auraient déjà subi une arnaque ou une attaque en ligne. Le dispositif revient donc, en quelque sorte, à créer des corsaires numériques agissant avec l’autorisation de l’État.

Le texte modifie également la portée du Computer Fraud and Abuse Act, qui interdit normalement les intrusions informatiques privées. De nombreuses zones d’ombre subsistent cependant, notamment sur la responsabilité juridique des employés à l’étranger. En France, une telle pratique resterait aujourd’hui interdite. Le « hack-back », c’est-à-dire la riposte informatique privée, demeure illégal. Les opérations offensives relèvent exclusivement de l’État et, dans le domaine militaire, du COMCYBER. Les entreprises peuvent partager des renseignements sur les menaces, mais pas lancer elles-mêmes des cyberattaques.

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Proton veut démontrer concrètement ce que les conversations avec une intelligence artificielle peuvent révéler sur nous. L’entreprise suisse lance AI Paper Trail, un outil gratuit capable d’analyser l’historique exporté depuis ChatGPT ou Claude afin d’identifier la quantité d’informations personnelles accumulées au fil des échanges. Le principe est simple. L’utilisateur télécharge d’abord son historique depuis les paramètres de ChatGPT ou Claude, sous la forme d’un fichier, puis le dépose sur AI Paper Trail. L’outil passe alors en revue parfois plusieurs mois ou années de conversations et produit un rapport détaillé. Selon Proton, les fichiers sont analysés sans être conservés sur les serveurs de Lumo, son assistant d’intelligence artificielle, et le résultat reste accessible uniquement à l’utilisateur.

Le rapport dresse notamment un inventaire des informations repérées : profession, habitudes, centres d’intérêt, relations, adresse ou autres éléments personnels. AI Paper Trail attribue aussi un « profil de confidentialité » et un score d’exposition à l’intelligence artificielle, calculé selon le nombre et la sensibilité des données retrouvées. L’outil va même jusqu’à estimer en dollars la valeur économique potentielle de ces informations pour un fournisseur d’IA. Une fiche récapitulative peut ensuite être partagée sans révéler les données personnelles elles-mêmes.

Proton profite évidemment de ce lancement pour mettre en avant son propre modèle de confidentialité. Selon l’entreprise, les grandes plateformes comme ChatGPT, Claude ou Gemini peuvent conserver différents types d’informations : conversations, fichiers importés, fréquence d’utilisation, durée des sessions, adresse IP, navigateur, système d’exploitation, localisation approximative ou encore données de compte. Leur durée de conservation et leur éventuelle utilisation pour l’entraînement ou des usages commerciaux dépendent toutefois des services et des paramètres sélectionnés. À l’inverse, Proton présente Lumo comme une alternative davantage centrée sur la confidentialité. Sa version 2.0, testée fin juin 2026, repose sur les modèles ouverts Qwen 3.5 et GLM 5.2, exécutés sur des serveurs européens contrôlés par Proton, avec une couche de chiffrement de bout en bout, c’est-à-dire conçue pour empêcher un tiers d’accéder au contenu pendant son transfert. AI Paper Trail ne fonctionne pour l’instant qu’avec les exports de ChatGPT et Claude. Proton prévoit toutefois d’ajouter d’autres plateformes. Son message est clair : avant de confier sa vie à un chatbot, mieux vaut savoir ce qu’on lui a déjà raconté.

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