OpenClaw, Superpowers, Hermes, ECC, DeepSeek Harness, la skill Claude Code d’Andrej Karpathy… Sur GitHub, l’outillage agentique a actuellement une popularité sans égale.

Nous élargissons ici la perspective à l’ensemble des briques de l’écosystème IA : inférence hétérogène, passerelles de routage, gestion des connaissances, etc. En voici quelques-unes dont les dépôts sont actifs. Elles sont classées par nombre d’étoiles.

MarkItDown

Utilitaire Python sous licence MIT qui convertit divers formats de fichiers en Markdown. Signé Microsoft, il est comparable à textract, avec un focus sur la préservation de la structure (entités, listes, tables, liens).

Quelques plug-in sont disponibles, notamment pour l’OCR et pour la jonction avec les services cognitifs Azure. Lesquels apportent, entre autres, la gestion de la vidéo et des champs structurés.

OpenHands Agent Canvas

Front-end autohébergé (package npm) sous licence MIT pour piloter les agents de codage compatibles ACP. Il utilise par défaut l’agent d’OpenHands, mais peut en exploiter d’autres, sur back-end local ou distant. On peut lui greffer un serveur d’automatisation (GitHub, Slack, Linear…) et un service ingress.

Colibri

Vincenzo Fornaro, ingénieur spécialisé en vision par ordinateur, est à l’origine de ce moteur d’inférence axé sur les modèles à mélange d’experts (MoE). Sous licence Apache 2.0, il gère les back-ends CPU, CUDA, Metal et NUMA. Sa principale caractéristique est d’assembler RAM, VRAM et NVMe en une même hiérarchie de stockage, avec un fonctionnement juste-à-temps distribuant les paramètres. Principales familles de modèles prises en charge : DeepSeek, GLM, Inkling, Kimi, OLMoE et Qwen.

WeKnora

Tencent a développé cet outil de gestion des connaissances. Sous licence MIT, il associe recherche hybride (lexicale et sémantique ; éventuellement agentique) et création automatisée de wikis avec graphes de connaissances.

Modèles, bases vectorielles et back-ends de stockage sont interchangeables. Une extension permet de piloter les navigateurs web. Diverses intégrations existent avec des outils de productivité (Confluence, GitLab, Notion…) et des messageries instantanées. WeKnora a un serveur MCP, une skill ClawHub et un plug-in pour le harnais DeepSeek.

9Router

Cette passerelle LLM locale est sous licence MIT. Elle bascule automatiquement entre trois niveaux de facturation :

• Abonnements Claude Code, Codex, GitHub Copilot et Gemini
• Modèles « économiques » (GLM, Kimi, MiniMax)
• Versions gratuites de Kiro, d’OpenCode et de Vertex AI

On peut utiliser plusieurs comptes par fournisseur, avec équilibrage automatique de la charge. Et en chaîner plusieurs en un « fournisseur virtuel ». 9Router gère le suivi des quotas et le rafraîchissement automatique des jetons OAuth. Il peut effectuer l’embedding en local et compresser les résultats des outils avant envoi aux LLM.

Obscura

Licence Apache 2.0 pour ce navigateur headless. Il est présenté comme une alternative à Chrome, moins gourmande en mémoire, avec une initialisation plus rapide et une meilleure isolation des sessions.

Obscura est compatible avec le protocole Chrome DevTools. On peut y connecter Puppeteer et Plawright. Cloudflare le cite comme une source d’inspiration dans le cadre du développement de Kitesurf, son propre navigateur headless.

Llamafile

À l’origine, il y avait Cosmopolitan. Ce projet fondé sur le format APE (Actually Portable Executable) visait à faire de C un langage vraiment « portable » en reconfigurant GCC et Clang pour produire un format POSIX utilisable sur de multiples OS et architectures CPU.

Appliqué au framework llama.cpp, cela donne Llamafile, qui permet de distribuer des LLM (poids + code d’inférence) en un seul fichier, exécutable sans installation.

Sous licence Apache 2.0, Llamafile existe en version « légère », sans bibliothèques CUDA et Vulkan embarquées. Pour contourner la limite à 4 Go des fichiers exécutables sous Windows, il permet d’utiliser des poids externes. La dernière version du serveur gère un catalogue d’une douzaine de modèles, dont du Mistral et du Qwen.

WebLLM

Autre moteur d’inférence, qui cible quant à lui les navigateurs via WebAssembly et WebGPU. Sous licence Apache 2.0, il gère Web Workers, permettant de déporter des tâches dans des threads distincts.

C’est un projet de la communauté MLC (Machine Learning Compilation), à l’origine de laquelle on trouve notamment OctoML et Carnegie-Mellon. Elle exploite le principe de la compilation ML (capture d’un graphe des opérations tensorielles ensuite transformé en représentations de bas niveau) pour favoriser l’exécution hétérogène.

ChatGPTBox

Cette extension de navigateur (Chromium, Firefox, Safari) sous licence MIT donne divers moyens d’accéder à ChatGPT : fenêtres de discussion flottantes, page dédiée, actions dans le menu contextuel (résumé, traduction, analyse de sentiment, explication de code…).

ChatGPTBox a des intégrations spécifiques avec certains sites (GitHub, Reddit, Stack Overflow, YouTube, moteurs de recherche…). Elles sont désactivables. On peut le connecter à des modèles tiers au format OpenAPI et à des serveurs Ollama.

Local Deep Research

Cet assistant de recherche local sous licence MIT a plusieurs modes de fonctionnement : résumé rapide, recherche détaillée, création de rapport, analyse de document, questions-réponses. Il peut exploiter plusieurs stratégies, dont une autonome à base de LangGraph.

Local Deep Research comprend une API REST, un serveur MCP, un tableau de bord et des évaluations. Censé pouvoir fonctionner sur une RTX 3090, il gère notamment des modèles DeepSeek, Gemma, Llama, Mistral et Qwen, via Ollama, LM Studio et llama.cpp.

OpenWhispr

Application de dictée vocale sous licence MIT pour Windows, Mac et Linux. Elle peut traiter l’audio en local (modèles Whisper, Orukeet, NVIDIA Parakeet et Cohere Transcribe ; usage illimité) ou en ligne (GPT-5, Claude, Gemini, Groq, Tinfoil, OpenRouter ; usage limité à 2000 mots par semaine).

La diarisation se fait en local. OpenWhispr peut retranscrire automatiquement les réunions Zoom, Teams et FaceTime, en plus des fichiers importés. On peut lui transmettre des captures d’écran en guise de contexte. Tous les éléments transcrits sont stockés dans une base SQLite avec option de synchronisation cloud. Par défaut, les réponses apparaissent là où se trouve le curseur. Elles vont sinon dans le presse-papiers.

Code2Prompt

Olivier D’Arcona, ingénieur ML suisse doctorant à l’université de Fribourg (thèse sur l’analyse de documents par LLM dans la finance et le juridique) est le principal développeur de Code2Prompt.

Sous licence MIT, l’outil promet d’optimiser la conversion des codebases en prompts, en permettant la personnalisation par templates Handlebars et patterns Glob. Il est disponible en API, DSK Python, skill et serveur MCP.

stable-diffusion.cpp

L’approche llamafile.cpp (inférence en C/C++ pur) appliquée aux modèles de diffusion – image et vidéo – sur la base de GGML, pour une variété de back-ends (CPU, CUDA, Vulkan, Metal, OpenCL, SYCL).

Sous licence MIT, stable-diffusion.cpp a diverses extensions, dont :

• Upscaling avec ESRGAN
• Édition des images SDXL avec PhotoMaker
• Transfert de motifs avec IP-Adapter
• Suppression d’objets avec ADetailer (qui utilise YOLOv8)

GodMode

Cette application de bureau (Windows, Mac, Linux) sous licence MIT réunit sur une même interface les versions web de divers chatbots (ChatGPT, Claude, Perplexity, Bing, etc.). Sa particularité : elle leur envoie les prompts en simultané.

Les web apps ont été préférées aux API parce que certaines fonctionnalités y sont intégrées en avance, voire leur sont réservées. Cela permet aussi de couvrir les services qui n’ont pas d’API (Poe, par exemple) et ceux qui n’en ont que pour certains modèles (Perplexity).

Listes « Awesome Prompt Engineering » et « Awesome Local LLM »

Sur GitHub, nombre de thématiques ont leur(s) « liste(s) Awesome », qui prennent généralement la forme de compilations de liens.

Il y en a, par exemple, pour l’autohébergement, le hacking, l’OSINT, les outils en ligne de commande ou les microservices. Nous en mettons ici deux en avant, dédiées respectivement au prompt engineering / context engineering et à l’IA locale. Leur contenu est similaire : articles de référence, outils, modèles, datasets, benchmarks, tutoriels…

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Dans la course à l’IA, sans doute plus qu’ailleurs, les acquisitions sont un moyen de gagner du temps et de recruter des talents.

Depuis 2022, AMD a bâti par acquisitions une chaîne de valeur allant des semi-conducteurs adaptatifs aux réseaux, en passant par les logiciels d’inférence, les modèles d’IA et les infrastructures de data centers.

L’acquisition de World Labs pour environ 8,2 milliards $, entièrement payée en actions, marque un nouveau cap. AMD ne vise plus seulement les processeurs et les systèmes mais aussi l’expertise en modèles et en recherche

Ce laboratoire d’IA fondé et dirigé par Fei-Fei Li, professeure à Stanford et figure majeure de l’IA, lui offre un accès direct à des expertises en modèles d’IA et en intelligence spatiale, au moment où les besoins de calcul s’étendent au-delà des modèles de langage.

Connue pour ses recherches sur la vision par ordinateur et pour sa défense d’une IA « centrée sur l’humain », Fei-Fei Li a fondé World Labs en 2024 afin de travailler sur des modèles capables de comprendre et de représenter l’espace physique en trois dimensions. Elle rejoindra AMD comme vice-présidente exécutive et Chief Scientist, rattachée à sa CEO Lisa Su.

La transaction est évaluée à environ 8,2 milliards de dollars et prendra la forme d’un échange d’actions. AMD indique que la clôture est prévue avant la fin de 2026, sous réserve des autorisations réglementaires et des conditions habituelles de clôture.

Ce que fait World Labs

Basé à San Francisco, World Labs développe des modèles d’intelligence spatiale capables de générer, reconstruire et simuler des environnements 3D interactifs à partir de textes, d’images ou de vidéos. Le laboratoire travaille également sur des technologies destinées à l’apprentissage et à la simulation pour la robotique.

Ce positionnement diffère de celui des principaux laboratoires centrés sur les grands modèles de langage. AMD met en avant l’émergence de cas d’usage liés au raisonnement, à la robotique, à la simulation et à « l’IA physique », des domaines qui imposent des profils de charge et des exigences d’infrastructure plus variés.

Lisa Su souligne que la construction des plateformes de calcul de la prochaine génération d’IA « nécessite une compréhension approfondie de l’évolution des modèles ». Fei-Fei Li évoque pour sa part l’accès aux ressources et à la profondeur d’ingénierie d’AMD pour accélérer les recherches de World Labs et définir l’infrastructure nécessaire à la prochaine ère de l’IA.

Le montant de 8,2 milliards $ place l’opération parmi les acquisitions les plus significatives de l’histoire d’AMD depuis l’emblématique rachat de Xilinx en 2020…pour 35 milliards.

Elle pourrait aussi renforcer son l’ambition de fournir une infrastructure d’IA pour un écosystème ouvert. Un positionnement qui s’oppose implicitement aux approches plus intégrées de certains acteurs du marché.

World Labs évolue sur le même créneau que AMI Labs, la start-up fondée par Yann LeCun après son départ de Meta. Elles développent des « world models » et une IA capable de comprendre et d’agir dans le monde physique. World Labs privilégie toutefois l’intelligence spatiale et la génération ou simulation d’environnements 3D, quand AMI Labs défend une approche plus large de l’intelligence machine, associant mémoire, raisonnement, planification et sécurité.

Les principales acquisitions d’AMD dans le domaine de l’IA

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En 2025, Anthropic a perdu plus de 40 milliards $.

Le prospectus pré-IPO fait apparaître ce chiffre… en trompe-l’œil, toutefois. Les pertes proviennent pour l’essentiel d’une écriture purement comptable, liée à la dette convertible. À mesure que l’entreprise prend de la valeur, ses actions futures en prennent autant. L’engagement envers les investisseurs doit être inscrit comme une charge financière.

Si on s’en tient au résultat d’exploitation, Anthropic a perdu environ 8 Md$, sur un chiffre d’affaires de 4,6 Md$*.

Le revenu annuel récurrent tend vers les 100 Md$

D’une année à l’autre, le CA a été multiplié par près de 12 (il avoisinait les 400 M$ en 2024). Dans le même temps, les dépenses d’infrastructure ont triplé, à 7,3 Md$.

Fin 2025, l’ARR atteignait 56 Md$. Fin juillet 2026, il en était à 65 Md$. Entre-temps, Anthropic a connu son premier trimestre profitable… sur une base ajustée (excluant notamment les rémunérations en actions). Une performance portée par une croissance toujours soutenue du chiffre d’affaires (11,5 Md$, soit 14 fois plus qu’au T2 2025). Et par une marge brute supérieure à 80 %… hors coûts d’entraînement des modèles et partage de revenus avec leurs distributeurs.

Anthropic potentiellement valorisé à 2000 milliards

Anthropic chercherait à lever jusqu’à 100 Md$ à son entrée en Bourse, qui pourrait se faire en octobre. Sa valorisation pourrait doubler à cette occasion, atteignant 2000 Md$. NVIDIA négocierait pour devenir l’investisseur de référence, s’engageant à injecter jusqu’à 10 Md$.

Parmi les promesses, il y a les 200 Md$ de revenus en 2028. Et un marché total adressable de 30 000 Md$. C’est-à-dire le CA annuel qu’une entreprise pourrait théoriquement réaliser si elle captait l’intégralité de son marché. Une estimation à mettre en perspective avec le revenu global de 2400 Md$ que les entreprises tech du S&P 1500 ont généré en 2025…

À consulter en complément :

Comment Google finance les infrastructures d’Anthropic
Vent de révolte contre Anthropic dans la Silicon Valley
À l’ONU, OpenAI et Anthropic réclament des règles communes pour l’IA
IA : les 3 propositions de Dario Amodei pour reprendre la main sur les modèles

* Les deux plus gros clients représentent un quart du CA.

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Comment garder le contrôle sur les agents IA ? L’incident de juillet, au cours duquel des agents d’OpenAI ont compromis des systèmes de Hugging Face lors d’une évaluation cyber, a illustré concrètement le sujet.

Le lancement de l’Open Agent Safety Platform par NVIDIA apporte un élément de réponse. Le constructeur veut pouvoir contrôler l’agent depuis une couche qu’il ne maîtrise pas lui-même.

L’approche consiste à déplacer une partie des contrôles en dehors du modèle et de son harnais, l’environnement logiciel qui transforme un modèle en agent en lui ajoutant mémoire, outils, orchestration et capacités d’action.

Avec un agent capable de modifier une donnée, d’appeler un service ou d’exécuter du code, une erreur peut devenir une action non autorisée. La sécurité doit alors porter non seulement sur la réponse du modèle, mais aussi sur son environnement d’exécution.

OpenShell pose une frontière autour de l’agent

La première brique de NVIDIA est OpenShell, un runtime open source destiné à fournir une frontière d’exécution sécurisée aux agents.

Il permet de tracer les actions de l’agent et d’appliquer des politiques pendant son exécution. NVIDIA le présente comme une frontière située en dehors du modèle et du harnais. Il doit permettre de contrôler les accès de l’agent aux fichiers, au réseau, aux outils, aux API et aux services.

L’agent peut fonctionner avec des modèles ouverts ou propriétaires. Le runtime constitue alors la frontière de sécurité autour de lui.

NVIDIA optimise OpenShell pour Vera, son CPU conçu pour les charges agentiques, mais le présente comme un logiciel open source pouvant être étendu à des plateformes de calcul tierces, notamment Arm et Intel.

Le constructeur ne cherche donc pas uniquement à enfermer les agents dans son propre écosystème logiciel.

Avec Sentry, le contrôle descend dans le silicium

La véritable originalité se trouve dans Sentry.

Cette architecture de référence utilise un DPU NVIDIA BlueField-4 comme watchdog indépendant. Sentry surveille en permanence l’activité de l’agent depuis une couche séparée de son environnement d’exécution. Si celui-ci tente de sortir des limites définies, Sentry peut le mettre en quarantaine en quelques millisecondes.

La différence avec un contrôle logiciel classique tient précisément à cette indépendance.

Sentry fonctionne dans un domaine de confiance isolé, séparé de l’agent et invisible pour celui-ci. NVIDIA le présente comme un mécanisme out-of-band capable d’inspecter les requêtes et les réponses, de vérifier l’identité de l’agent, de produire de la télémétrie et d’appliquer des politiques d’accès granulaires de type Zero Trust.

Le constructeur parle d’« in-silicon security enforcement ». Certaines règles ne sont donc plus appliquées uniquement par l’application ou le runtime. Elles peuvent être imposées par une infrastructure matérielle située en dessous.

Le Zero Trust appliqué aux agents

L’approche rappelle celle du Zero Trust. Un composant ne doit pas être considéré comme fiable simplement parce qu’il appartient au système.

Le problème prend une dimension particulière avec les agents autonomes. Un agent possède une identité, des droits et un périmètre d’accès. Il faut donc déterminer ce qu’il peut faire, sur quelles données, avec quels outils et dans quelles limites.

L’enjeu ne se limite plus à la sécurité du modèle. Il consiste aussi à construire une infrastructure capable de contenir son autonomie.

Les contrôles doivent ainsi pouvoir s’exercer sur l’identité, le runtime, le réseau, les données et l’infrastructure ; plutôt que de rester confinés dans le prompt ou le modèle.

Une coalition pour sécuriser toute la pile

NVIDIA revendique la participation de plus de 100 organisations* à son initiative. Il faut toutefois éviter d’y voir une liste homogène de clients ou d’adoptants. Les niveaux d’implication sont différents.

Anthropic travaille avec NVIDIA pour ajouter des contrôles autour de ses Claude Managed Agents. SAP intègre OpenShell à Joule Studio Runtime. Salesforce l’a intégré à Slack pour permettre aux équipes de suivre l’activité des agents, de l’auditer et de gérer certaines demandes de permissions.

Scale AI utilise l’architecture de référence dans son infrastructure agentique. Figure, Gecko Robotics et Skild AI travaillent de leur côté sur l’intégration de contrôles dans des systèmes autonomes agissant dans le monde physique.

D’autres acteurs interviennent à d’autres niveaux. Citi et JPMorganChase collaborent avec NVIDIA sur des technologies open source de sécurité des agents. Des acteurs de l’infrastructure et du logiciel intègrent également OpenShell et les technologies associées à leurs environnements.

Le message adressé à l’écosystème est que la sécurité des agents ne doit plus relever du seul fournisseur du modèle. Elle doit pouvoir s’exercer sur toute la chaîne.

Le matériel devient un nouveau point de contrôle

Le déplacement du contrôle vers l’infrastructure prolonge la place que NVIDIA cherche à donner à ses composants réseau et de calcul dans les architectures d’IA.

Avec Open Agent Safety Platform, le DPU devient un observateur indépendant capable d’intervenir directement sur l’exécution d’un agent. La sécurité ne repose donc plus uniquement sur le modèle ou l’application. Elle peut aussi s’appuyer sur un point de contrôle extérieur à l’agent lui-même.

L’approche comporte aussi un paradoxe.

NVIDIA ouvre OpenShell et affirme vouloir le rendre compatible avec des plateformes Arm et Intel. Dans le même temps, l’architecture Sentry repose sur son DPU BlueField-4.

L’ouverture du runtime peut favoriser une adoption large de la couche logicielle, tandis que NVIDIA conserve avec le DPU un niveau de contrôle matériel directement lié à son architecture.

Le logiciel devient ouvert mais le point de contrôle matériel reste lié à l’architecture NVIDIA.

*notamment Anthropic, Cisco, CrowdStrike, Dell Technologies, HPE, Microsoft, Palantir, Palo Alto Networks, Red Hat, Salesforce, SAP, Scale AI, ServiceNow et Figure. 

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Dépenses d’investissement record en vue pour Akamai : a priori, plus de 3 Md$ sur son prochain exercice.

En toile de fond, un contrat lui aussi sans précédent. En tout cas par sa valeur : au minimum 11,6 Md$ sur 7 ans, avec la possibilité d’aller jusqu’à 20,6 Md$.

Le client s’appelle… Anthropic. Il compte exploiter l’infrastructure d’Akamai pour ses charges de travail CPU.

Anthropic pourra monter à 5 % du capital d’Akamai

En parallèle de cet engagement, Anthropic obtient la possibilité d’entrer au capital d’Akamai. Ce dernier va émettre, par tranches, des bons de souscription. Ils donneront droit à des actions de préférence, avec un prix d’exercice de 111,33 $ (soit leur valeur avant l’annonce du deal).

Une première tranche est libérée avec la signature de l’engagement ferme initial de 11,6 Md$. Elle représente environ 2 % du capital. Trois autres pourront suivre, chacune conditionnée à 3 Md$ de commandes supplémentaires. Au bout, Anthropic pourrait détenir environ 5 % d’Akamai.

Ce contrat devrait générer des revenus à partir du deuxième semestre 2027. En attendant, il faudra investir. Akamai prévoit un impact de trésorerie de 1,7 Md$ dès cette année pour « sécuriser des composants critiques, [en particulier] de la mémoire ». Au total, il prévoit 5,5 Md$ de capex. Soit plus d’un an de chiffre d’affaires (4,2 Md$ en 2025).

Des néoclouds aux hyperscalers, les contrats s’enchaînent

Anthropic est coutumier des deals de cette envergure. Il ne les officialise pas systématiquement. Exemple avec les « néoclouds » nScale et Lambda. Cet été, on a appris la signature d’un contrat de 45 Md$ avec le premier, sur 6 ans, pour 460 MW de capacité en GPU NVIDIA dans l’État de Virginie. Avec le second, on est au Texas, dans un datacenter Hut 8 à 350 MW de puissance disponible. Le montage est particulier. NVIDIA est titulaire du bail. Il sous-loue l’espace à Lambda, qui y déploie ses GPU.

Il est des contrats à propos desquels Anthropic communique, mais partiellement. Celui avec SpaceX en est une illustration. Début mai, il était officialisé sur le périmètre du datacenter Colossus 1 (Tennessee ; 300 MW). Deux semaines plus tard, le Chief Compute Officer d’Anthropic avait évoqué un débordement à venir sur Colossus 2, localisé dans la même zone géographique. SpaceX avait finalement révélé, dans un document pré-IPO, un contrat à 45 Md$ sur 3 ans.

Anthropic a aussi décidé d’investir 50 Md$ dans la construction de ses propres datacenters, à New York et au Texas, avec Fluidstack. Il avait fait cette annonce fin 2025, quasiment en parallèle d’un engagement à acheter pour environ 30 Md$ de capacité sur Azure.

Tout un montage avec Google

Amazon est fournisseur d’Anthropic, mais aussi investisseur (jusqu’à 25 Md$ au dernier pointage). Anthropic projette de lui commander, sur 10 ans, pour plus de 100 Md$ de capacité de calcul.

La relation avec Google est de la même teneur. Et le business envisagé serait du même ordre de grandeur (200 Md$). Pour soutenir le déploiement de ses TPU par Anthropic, la firme de Mountain View aurait mis en place un dispositif mobilisant banques, fonds et industriels. Le modèle, inspiré du financement des avions commerciaux, doit éviter que Google ou Broadcom ait à inscrire des dizaines de milliards de dollars d’équipements à leur bilan. Dans les grandes lignes :

• Google vend les TPU à Broadcom ;
• Broadcom les revend à un véhicule financier alimenté par de la dette privée qu’apportent Apollo et Blackstone ;
• Anthropic loue les équipements à ce véhicule financier.

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Longtemps, envoyer une candidature avait un certain coût : du temps, de la réflexion et un minimum d’effort. L’IA générative a fait disparaître cette friction, et les recruteurs en paient désormais le prix.

Dans une récente enquête, le cabinet Robert Half indique que 67 % des responsables du recrutement français constatent un allongement des délais d’embauche à cause des candidatures produites avec l’IA.

Le problème n’est pas seulement le volume.

Selon l’étude, réalisée auprès de 1 000 salariés et de 500 responsables du recrutement en France, 36 % des recruteurs peinent à distinguer un CV généré par l’IA d’un CV authentique. Et 22 % observent une hausse des candidatures non qualifiées. Cette uniformisation rend l’évaluation plus lente, donc plus coûteuse, pour des employeurs déjà sous pression.

Les recruteurs adaptent leurs méthodes.

Un quart d’entre eux (24 %) disent avoir besoin d’entretiens en personne ou d’étapes supplémentaires pour valider compétences et expérience. Un sur cinq environ (18 %) consacre davantage de temps à la vérification des références, avec l’accord du candidat.

L’entretien, de préférence en présentiel, redevient l’épreuve décisive, y compris pour juger des compétences relationnelles comme la communication.

Des candidats devenus utilisateurs intensifs

Côté candidats, l’usage est installé.

43 % des professionnels interrogés recourent à l’IA pour retravailler leur CV et 40 % pour préparer leurs réponses en entretien. Ils sont aussi un tiers (33 %) à s’en servir pour se documenter sur les entreprises, 32 % pour repérer les mots-clés d’une offre et 31 % pour personnaliser CV et lettres de motivation.

Robert Half ne plaide pas pour l’abstinence. Sa recommandation est d’ utiliser l’IA comme outil de préparation mais pas comme substitut à sa propre expertise

« À mesure que les candidatures deviennent plus faciles à créer et à optimiser, les entretiens et les tests pratiques prennent une nouvelle importance pour vérifier ce qu’il y a vraiment derrière un CV. La capacité à démontrer son expertise et à apporter une réelle valeur devient donc cruciale dans les décisions de recrutement », commente Matthieu Imbert-Bouchard, directeur général de Robert Half France.

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À demi-mot, Microsoft l’a acté : le concept de « PC Copilot+ » a fait son temps.

Entre les lignes, on pourrait comprendre que le cahier des charges technique associé n’est plus assez sélect. Son principal élément – un NPU à au moins 40 TOPS – est devenu denrée commune avec les dernières générations de SoC.

À l’inverse, l’autre élément majeur de ce cahier des charges – 16 Go de RAM – s’est fait plus rare. Dans les conditions de marché que l’on sait, les modèles à 8 Go ont retrouvé une place de choix au catalogue des fabricants de PC. Y compris chez Microsoft, dans les gammes Surface Pro et Surface Laptop.

Un démarrage en décalé sur x86

La marque « Copilot+ PC » aura vécu un peu plus de deux ans. Microsoft l’avait annoncée en mai 2024, en écho à l’initiative Chromebook Plus de Google (qui mettait la barre à 8 Go de RAM, sans imposer de NPU).

Les premiers produits à bénéficier de ce label étaient arrivés sur le marché à la mi-juin. Il s’agissait exclusivement de laptops Arm. Qualcomm était alors, en effet, le seul à fournir un processeur embarquant un NPU qui satisfaisait aux critères.

L’offre s’était étendue à la plate-forme x86 au mois de septembre, avec les Core Ultra 200V et les Ryzen AI 300. Mais Microsoft n’y avait pas livré immédiatement ses « expériences Copilot+ ». Il avait fallu attendre novembre pour le portage effectif d’outils tels que le sous-titrage en temps réel avec traduction, la création d’images dans Paint et la retouche générative dans Photos.

Des trous dans la logithèque Arm

Pour accompagner le démarrage « 100 % Arm », Microsoft avait livré un update de sa couche d’émulation x86. Il avait ensuite mis largement l’accent sur le jeu d’instructions Arm64 avec Windows 11 24H2. À tel point que cette version majeure a impliqué un changement complet d’OS (pas de package d’activation : nouveau compilateur, nouveau noyau, nouveaux planificateurs…).

La logithèque Arm ne s’est toutefois étoffée que très progressivement. Le cas Adobe l’illustre : début 2025, il n’y avait toujours pas de version native d’After Effects, d’InDesign et d’Illustrator. Côté virtualisation, VMware et VirtualBox n’avaient pas non plus fait le pas. Il y avait aussi la question lancinante des drivers, en particulier pour les imprimantes et les VPN.

La fragmentation des NPU

Sur les NPU, les initiatives demeurent aujourd’hui encore éparses. Chacun a son modèle de programmation et son outillage, là où « GPU » est largement synonyme de « CUDA ». La prise en main par les développeurs n’a pas été favorisée, au début de l’aventure, par l’abandon du Snapdragon Dev Kit. Sa commercialisation devait démarrer quelques semaines avant l’arrivée des premiers PC Copilot+. Qualcomm avait repoussé à plusieurs reprises les dates de livraison… jusqu’à affirmer que le produit ne répondait finalement pas aux « standards d’excellence ». L’interface HDMI, notamment, semble avoir posé problème.

Les premières générations de NPU « compatibles Copilot+ PC » avaient aussi une limite matérielle : l’absence de mémoire unifiée. Cela n’a pas joué en faveur de la promesse de faire de l’« IA locale ».

Les fabricants de PC eux-mêmes ont parfois préféré miser sur le GPU. ASUS, par exemple, pour son alternative à la fonction Cocréateur dans Paint. Ou, plus récemment, HP, dans le cadre de l’évolution de son outil AI Companion.

Des OEM qui ont lancé leurs propres services IA

HP n’avait pas caché, dès le lancement des premiers PC Copilot+, qu’il adhérait au concept avec modération. Il avait d’ailleurs mis en avant une marque spécifique (« next-gen AI PC »). Et poussé – très progressivement – ses propres services IA, quitte à faire doublon avec ceux de Microsoft.

Lenovo, son principal concurrent, a eu la même approche… et l’a lui aussi traduite par des déploiements très fragmentaires. L’assistant personnel AI Now a longtemps été réservé à la Chine, tandis que Creator Zone fut d’abord lancé sur un seul PC. Et que Smart Share (toucher l’écran avec un smartphone pour partager photos et vidéos) est arrivé d’abord sur la plate-forme Intel Lunar Lake.

Les OEM ont globalement fini par diffuser plus ou moins largement leurs services IA au-delà des PC Copilot+. Dell a eu tendance à distribuer les équivalents des « effets Windows Studio » sans mettre l’accent sur le génératif. Et à rappeler que le NPU dans les laptops n’avait rien de nouveau…

Recall, le rendez-vous raté des PC Copilot+

Chez Microsoft aussi, la diffusion des « expériences Copilot+ PC » aura été assez chaotique. Recall en est l’emblème. Vitrine de ces expériences, l’outil s’apparente à une « mémoire photo » permettant de retrouver, par recherche ou via une timeline, des contenus qu’on a consultés. Il s’appuie sur un index sémantique local… et surtout sur des captures d’écran faites à intervalle de quelques secondes. Un fonctionnement controversé, surtout qu’on y a trouvé quantité de failles. Suffisamment pour que Microsoft passe d’abord l’ensemble en opt-in, puis finisse par en reporter le lancement, qui devait intervenir en parallèle des premiers PC Copilot+.

Depuis, Recall est devenu une fonctionnalité système optionnelle… qu’on peut donc supprimer. Et Microsoft a embrayé sur d’autres initiatives, dont Project Zenith. Objectif : livrer, initialement avec AMD, des PC préconfigurés pour le développement logiciel à l’aide de modèles d’IA locaux.

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Le Cyber Resilience Act (CRA) ne doit pas être perçu comme une nouvelle couche de conformité européenne. Il traduit un changement beaucoup plus profond : la confiance devient une condition de compétitivité, de continuité d’activité et, demain, d’accès au marché.

Pour les industriels et éditeurs de produits logiciels, le règlement impose une sécurité dès la conception (secure by design) et une gestion continue des vulnérabilités tout au long du cycle de vie des produits. La majorité de ses dispositions sera applicable à partir du 11 décembre 2027. Mais le véritable compte à rebours commence dès le 11 septembre 2026, avec l’entrée en vigueur des obligations de signalement des vulnérabilités activement exploitées et des incidents de sécurité graves.

Avec une alerte attendue sous 24 heures, suivie d’une notification détaillée sous 72 heures, le CRA rend obsolète une approche encore trop répandue : traiter les vulnérabilités comme une liste technique à résorber lorsque les contraintes opérationnelles le permettent. Désormais, la réactivité face à une faille deviendra un indicateur de maturité et de crédibilité pour toute la chaîne numérique.

L’IA fait exploser le facteur temps

Cette évolution réglementaire intervient au moment où l’intelligence artificielle transforme la cybersécurité à une vitesse inédite. Les modèles d’IA de pointe, tels que Mythos, Claude ou MDash de Microsoft, permettent d’accélérer l’analyse de composants logiciels complexes et mettre en évidence des failles qui auraient auparavant nécessité des semaines de travail.

C’est à la fois une opportunité et un avertissement. Les organisations disposeront de davantage d’informations sur leurs faiblesses, mais devront également évaluer, hiérarchiser, corriger et documenter un volume de vulnérabilités bien supérieur. Dans le même temps, les attaquants peuvent exploiter ces technologies pour accélérer la recherche de failles, améliorer leurs campagnes d’hameçonnage et industrialiser leurs opérations.

Le sujet n’est donc plus seulement de détecter une vulnérabilité. Il est de savoir à quelle vitesse une entreprise peut la transformer en décision, puis en action.

En France, l’urgence est déjà là

La menace est déjà tangible, l’ANSSI ayant traité 3586 événements de sécurité en 2025, selon le Panorama de la cybermenace 2025, principalement centrée autour de l’éducation et la recherche (34 %), les ministères et les collectivités territoriales (24 %), la santé (10 %) et les télécommunications (9 %). Les ransomware, l’exploitation de vulnérabilités connues et les attaques visant les chaînes d’approvisionnement restent des risques concrets pour les entreprises, les collectivités et les opérateurs essentiels.

Dans ce contexte, le CRA doit mobiliser les directions générales, et pas seulement les équipes IT ou conformité. Une interruption de service, une fuite de données ou l’indisponibilité d’un produit ne sont jamais de simples incidents techniques : ce sont des risques de chiffre d’affaires, de réputation, de relation client et de responsabilité vis-à-vis des partenaires.

La sécurité des produits numériques devient ainsi un enjeu de gouvernance de la chaîne de valeur. Les entreprises doivent pouvoir connaître les composants logiciels qu’elles développent ou intègrent, identifier leurs dépendances critiques et évaluer leur exposition réelle lorsqu’une vulnérabilité est révélée. La conformité documentaire, à elle seule, ne protégera ni l’activité ni la confiance des clients.

Restaurer vite, mais restaurer sainement

La prévention demeure indispensable, mais elle ne pourra jamais empêcher toutes les intrusions. La véritable différence se jouera dans la capacité à maintenir les fonctions essentielles, à répondre aux exigences de notification et à restaurer les activités sans réintroduire l’attaque.

Cela suppose de conserver l’accès aux données, aux journaux et aux configurations nécessaires à l’investigation, y compris pendant un incident majeur. Cela implique aussi de protéger, d’isoler et de tester les sauvegardes. Restaurer un environnement à partir de données compromises, d’identifiants exposés ou de systèmes contenant une porte dérobée ne constitue pas une reprise : c’est préparer la prochaine compromission.

La résilience doit donc devenir une capacité mesurable et régulièrement éprouvée : quels services doivent être redémarrés en premier ? Combien de temps faut-il réellement pour remettre en route une application critique ? Les données restaurées sont-elles fiables ? Les équipes sécurité, IT et opérations sont-elles capables de travailler selon des procédures partagées ?

Le CRA et l’IA créent une nouvelle réalité : davantage de vulnérabilités seront découvertes, les attaques gagneront en vitesse et les délais réglementaires se resserreront.

Les entreprises les plus solides ne seront pas celles qui promettent le risque zéro. Ce seront celles qui auront fait de la cyber résilience une capacité de pilotage, au même titre que la qualité, la continuité d’activité ou la confiance client.

*Guillaume Gamelin est Directeur Général France chez Commvault

Photo : © DR

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Sur la virtualisation serveur, Microsoft, Nutanix et Red Hat ont-ils rattrapé VMware ?

On pourrait le supposer à la façon dont Gartner les a positionnés dans le Magic Quadrant dédié à ce marché. VMware a un peu d’avance en « vision », c’est-à-dire sur la stratégie (modèle économique, roadmap produit, déploiement géographique…). Mais pas en « exécution », autrement dit sur la capacité à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits…).

Gartner dit suivre une quarantaine de fournisseurs sur ce segment. Il en a classé 17 dans son Magic Quadrant. Dont trois basés en Europe : Proxmox, SUSE et Vates.

Sur le plan fonctionnel, les critères étaient relativement peu restrictifs. N’étaient pas obligatoires, entre autres :

• Gestion du cycle de vie (patching et mises à niveau de firmware sans interruption)
• Chiffrement et calcul confidentiel
• Infrastructure définie par logiciel (abstraction du stockage et/ou du réseau)
• Services de données (réplication, compression, migration à chaud…)
• Gestion des conteneurs
• Prise en charge des GPU
• Support d’autres architectures processeur que x86

Les 4 « leaders » de la virtualisation serveur

Microsoft, costaud sur les intégrations ISV et la sécurité matérielle…

Chez Microsoft (offres Azure Local et Windows Server Hyper-V), Gartner salue le plan de contrôle unifié que constitue Azure Arc. Il fait de même pour le catalogue d’intégrations ISV (sauvegarde, monitoring et sécurité, en particulier). Et pour les avancées sur la sécurité matérielle (initiative Secured-core, calcul confidentiel, protection des VM, partitionnement GPU).

… mais plusieurs consoles d’administration et des dépendances à Azure

Le cabinet américain perçoit en revanche une gêne persistance dans la fréquence, le volume et la taille des correctifs pour Windows Server. Il souligne aussi la dépendance à Azure pour des capacités hybrides telles qu’AVD sur Windows Server ou AKS sur Azure Local. Autre limite : la coexistence de plusieurs consoles de gestion (portail Azure, centre d’administration Windows, gestionnaire de VM de System Center).

Nutanix satisfait sa clientèle…

Gartner salue la maturité de Nutanix, l’ampleur de sa base installée et le niveau de satisfaction client. Il donne aussi un bon point à l’offre NC2 (Nutanix Cloud Clusters), qui unifie la gestion entre cloud et on-prem. Ainsi que pour la prise en charge des déploiements désagrégés exploitant du stockage externe, dont les baies Dell PowerStore et Everpure.

… mais cela a un prix

Le modèle de licence peut se révéler complexe et les prix dépassent souvent les niveaux attendus. Les options sont limitées sur le stockage externe : Nutanix ne gère que les protocoles NFS et NVMe/TCP. Elles le sont aussi sur les serveurs pris en charge. La liste de compatibilité officielle comprend des modèles et des configurations spécifiques. Et elle ne permet pas d’assembler des serveurs à partir de composants certifiés individuellement.

Chez Red Hat, un socle adapté au DevOps…

Chez Red Hat (OpenShift Virtualization), Gartner apprécie le niveau d’unification de l’outillage pour les VM et les conteneurs (API, planificateur, RBAC, réseau OVN, workflows GitOps). Il considère que l’architecture d’ensemble est bien alignée sur les pratiques DevOps. Et salue la disponibilité de l’offre sur AWS, Azure et GCP.

… mais une courbe d’apprentissage et un coût initial élevé

Sur les migrations, la capacité de delivery de Red Hat est restreinte : le processus dépend largement des intégrateurs et des MSP. Le coût initial est élevé et la tendance est aux augmentations lors des renouvellements. Attention aussi à la courbe d’apprentissage pour les admins, qui doivent adopter des paradigmes Kubernetes-centric.

VMware se distingue sur le fonctionnel et l’écosytème…

VMware se distingue par la profondeur fonctionnelle de sa plate-forme VCF, qui associe calcul, stockage, réseau et Kubernetes. Son écosystème (partenaires hardware et software + base installée) est un autre point fort. Gartner apprécie aussi l’intégration de capacités pour l’IA (il mentionne la virtualisation des GPU ainsi que le RAG et le fine-tuning natifs).

… mais a bien changé sous l’ère Broadcom

Si VCF est fonctionnellement exhaustif, il faut prendre toute la pile. VMware la pousse en tout cas largement aux dépens des quelques autres solutions qu’il a à son catalogue. Il y a aussi, évidemment, la transition vers le modèle à l’abonnement fondé sur les cœurs CPU. Et les hausses de prix importantes qui s’en sont suivies, avec une moindre marge de négociation. En parallèle, Broadcom a profondément restructuré le programme partenaires de VMware, secouant cet écosystème.

Les 3 « challengers »

Tarification et support, des points forts de Canonical…

Avec ses offres MAAS (bare metal), OpenStack (datacenter) et MicroCloud (edge), Canonical propose une architecture unifiée avec un modèle d’exploitation cohérent. Gartner apprécie la tarification prévisible (prix fixe par nœud). Il salue aussi la durée du support inclus avec les abonnements Ubuntu Pro (jusqu’à 15 ans) et la conformité avec des cadres comme FIPS et CIS.

… qui manque néanmoins de notoriété et d’intégrations certifiées

Sur le marché de la virtualisation serveur, l’offre de Canonical manque de notoriété. Lui font également défaut des intégrations certifiées avec Veeam, Rubrik et Commvault (la sauvegarde repose sur Storware et Trilio). OpenStack nécessite par ailleurs un temps d’adaptation pour qui est habitué aux hyperviseurs commerciaux. Tandis que MicroCloud et LXD nécessitent des compétences en administration Linux.

HPE, avancé sur l’AIOps…

Avec sa plate-forme Morpheus, HPE gère à la fois KVM, VMware et les environnements de cloud public. Gartner apprécie la tarification au socket de VM Essentials. Ainsi que les avancées sur l’AIOps, avec l’intégration d’OpsRamp et de GreenLake Intelligence pour automatiser alertes et remédiation.

… mais encore tout frais sur le marché de la virtualisation serveur

HPE n’est que récemment entré sur ce marché. Étant fournisseur de serveurs, il pourrait être tenté de favoriser son hardware à l’avenir, estime Gartner. Qui note aussi l’absence de migration à chaud des VM avec GPU.

Résilience et scalabilité pour l’hyperviseur d’Oracle…

Substrat d’OCI et d’Exadata Cloud@Customer, l’hyperviseur d’Oracle a prouvé sa résilience et sa scalabilité. Le modèle de licence donnant droit à 2 sockets par serveur évite les surcoûts liés au nombre de cœurs et à la quantité de mémoire. Oracle Virtualization est par ailleurs la seule plate-forme de virtualisation x86 qui permet le hard partitioning des produits de la maison (réduction des coûts en ne prenant que les ressources nécessaires pour exécuter les workloads).

… qui n’est toutefois pas une solution full-stack

La réputation commerciale qu’a pu se forger Oracle tend à renforcer l’idée que son hyperviseur n’est une option viable que si l’on utilise déjà d’autres de ses produits. Sur le plan fonctionnel, il ne s’agit pas d’une solution full-stack. Même si la licence Oracle Linux peut donner accès à des produits comme Oracle Cloud Native Environment et Oracle Linux Automation Manager, ceux-ci ne sont pas directement intégrés : ils ont des consoles de gestion séparées. Gartner fait une autre remarque : dans sa quête de la parité fonctionnelle, Oracle limite sa capacité d’innovation.

Les 5 « visionnaires »

IDT SYSTEM, flexible commercialement et fonctionnellement…

Avec InCloud Sphere V8, IDT SYSTEM propose une plate-forme flexible qui gère bare metal et conteneurs en plus du cœur de virtualisation… sans obliger à contractualiser pour l’ensemble. Centrée sur des licences perpétuelles par socket, la tarification est prévisible et avantageuse, selon Gartner. IDT SYSTEM témoigne par ailleurs d’une capacité à s’approprier les grandes migrations à délais restreints.

… mais une activité « sino-centrée »

L’activité d’IDT SYSTEM se concentre largement en Chine. On restera donc vigilant sur la disponibilité de ressources locales dans les autres régions géographiques. Attention aussi au support, dont l’organisation est fragmentée (niveau 1 via des partenaires locaux ; niveau 2 centralisé à Hong Kong et en Asie du Sud-Est ; niveau 3 assuré depuis la Chine). Gartner relève aussi l’absence de lignes directrices de durcissement alignées sur les cadres de type CIS ou NIST.

H3C Technologies répond bien à la demande…

H3C Technologies+ a démontré sa capacité de réponse au marché en intégrant, dans son offre CAS Server Virtualization Platform, des fonctionnalités clés (gestion du débordement mémoire sur NVMe, migration à chaud des vGPU…). Gartner apprécie la flexibilité commerciale, entre licences perpétuelles et abonnements  Il salue aussi la gestion native de Kubernetes.

… mais manque de partenaires hors de Chine

Comme chez IDT SYSTEM, attention aux ressources de support, la région Asie-Pacifique concentrant l’essentiel de la clientèle et du chiffre d’affaires de H3C Technologies. Cela vaut aussi pour les partenariats hardware et software, largement centrés sur la Chine. Sur le plan fonctionnel, la gestion du stockage s’appuie beaucoup sur les systèmes sous-jacents. Et elle manque d’éléments tels que la déduplication et la compression en ligne.

Platform9 favorise la réutilisation de matériel et les déploiements multilocataires…

L’offre Private Cloud Director de Platform9 favorise la réutilisation de matériel et s’intègre aux systèmes de stockage vua des API bloc standards, réduisant les coûts de migration. Un processus que peut contribuer à automatiser l’outil vJailbreak. Autre point fort : des structures natives et un portail utilisateur en self-service qui simplifient les déploiements multilocataires.

… mais reste un « petit » fournisseur sans SDS natif

Il n’y a pas de SDS natif chez Platform9. Ni d’ailleurs de migration des VM avec GPU. On a plus globalement affaire à un « petit » fournisseur : sa clientèle et son channel sont nettement plus restreints que chez les principaux acteurs du marché.

Sangfor Technologies, ouvert à Arm…

Les offres Sangfor HCI et aSV ont la particularité de gérer les processeurs Arm ; ainsi que, côté x86, ceux de Hygon en plus du duo Intel-AMD. Gartner apprécie la flexibilité du modèle économique, qui associe licences perpétuelles et abonnements. Il salue aussi la cadence de livraison de fonctionnalités et la réorientation de la feuille de route vers, entre autres, la gestion du stockage externe.

… mais largement concentré sur l’Asie

Comme chez H3C Technologies, la clientèle se trouve largement en Asie-Pacifique, avec les mêmes conséquences potentielles en termes de couverture des autres zones géographiques. En miroir, l’écosystème de partenaires est limité, et les certifications avec. Sangfor Technologies fait, en outre, partie de ceux qui ne procurent pas de lignes directrices de durcissement.

SUSE, une « caution européenne » et des arguments sur la sécurité…

Avec SUSE Virtualization et Rancher Prime, la gestion des VM et des conteneurs converge sur un plan de contrôle K8s. L’offre a la particularité d’être complètement open source, en plus d’émaner d’un fournisseur européen. Lequel se distingue sur le volet sécurité (contrôle des accès, protection des données, monitoring, conseils de durcissement).

… mais des capacités-clés pas encore en production

Des capacités-clés manquent à l’appel ou sont à l’état expérimental, à l’image de la migration entre clusters. Il y a de la sauvegarde/restauration en natif, mais l’orchestration DR s’appuie largement sur des outils tiers. Gartner pointe aussi la nette focalisation de SUSE sur les environnements cloud. Au risque, estime-t-il, d’une réduction des investissements sur la virtualisation traditionnelle.

Les 5 « acteurs de niche »

XenServer SVP, idéal pour qui est déjà chez Citrix…

L’offre XenServer SVP est idéale pour qui est déjà dans l’écosystème Citrix. Tant d’un point de vue (optimisations pour les workloads CVAD) que financier (inclusion de l’hyperviseur dans Citrix Platform et les licences Universal Hybrid Multicloud). Gartner estime plus globalement qu’elle a prouvé sa fiabilité.

… à condition d’accepter un retard fonctionnel

XenServer SVP n’a pas, en natif, de SDN, de gestion du BGP et de gestion automatique du stockage hiérarchisé. L’hyperviseur manque aussi de maturité sur la sauvegarde : des intégrations tierces comme Zerto et HYCU restent indisponibles ou en accès anticipé. Citrix le vend surtout comme un moteur de VDI et de virtualisation d’applications, ce qui limite son attrait en tant que solution autonome.

Proxmox, une option européenne intégralement open source…

Comme SUSE, Proxmox est un des rares fournisseurs classés dans ce Magic Quadrant à être établi dans l’UE. Sa pile est complètement open source. À KVM, elle associe la prise en charge de LXC pour les conteneurs.

… mais au support et aux certifications limités

Même au plus haut niveau de contrat, le support ne fonctionne que par e-mail, aux heures de bureau. Proxmox manque par ailleurs de certifications de fournisseurs majeurs tels Oracle et SAP. Avec une centaine d’équivalents temps plein, son échelle d’activité est limitée. Vigilance, donc, si on envisage de gros déploiements distribués.

Scale Computing, peu gourmand en ressources…

L’offre SC//HyperCore se distingue par ses capacités de gestion de flottes distribuées (plus de 10 000 clusters). Les possibilités de déploiement zero-touch (distant, sans VPN) sont un autre point fort. Comme la faible consommation de ressources, qui favorise l’usage sur les NUC et les PC industriels.

… mais limité sur la scalabilité horizontale

Hors de ses principales verticales (retail, industrie, éducation, santé), Scale Computing a une notoriété limitée. Il fournit du support essentiellement via ses revendeurs, ce qui peut allonger les délais. Gartner signale aussi le plafond de 8 nœuds par cluster, peu pratique pour les gros déploiements. Il questionne également le passage dans le giron d’Acumera, suivi de l’acquisition d’Adaptiv Networks. Une combinaison qui, juge-t-il, est susceptible de détourner les investissements R&D du cœur de virtualisation.

Vates, adapté au DevOps…

Vates combine lui aussi open source et origine européenne (il est français). Son prix fixe par hôte évite des surcoûts liés au nombre de sockets ou de cœurs. Gartner trouve la Vates Virtualization Management Stack bien adaptée aux pratiques DevOps (API compatibles Swagger + SDK Go, Powershell et Python ; déploiement de clusters MicroK8s via Project Pyrgos).

… mais restreint sur l’écosystème

L’adoption de l’offre reste limitée, ce qui joue sur le support ISV et les certifications. L’hyperviseur XCP-ng a des progrès à faire sur la surallocation de mémoire et de CPU. Ce manque, associé à la surcharge liée à Dom0 dans les architectures Xen, peut contrarier la pleine utilisation des ressources. Gartner y ajoute le fait que la fonctionnalité optionnelle XOSTOR SDS ne gère pas le chiffrement au repos des images et fichiers de VM.

De la résilience chez VergeIO…

VergeOS a un modèle de licence par nœud qui favorise la réutilisation de serveurs. Gartner apprécie le niveau natif de résilience sur la partie stockage (réplication multisite, orchestration DR, snapshots immuables des disques de VM…). Il salue aussi les briques de protection contre les ransomwares – dont les checkpoints immuables des datacenters virtuels.

… mais une échelle d’action limitée

La gestion native d’iSCSI et NFS fait défaut. Il n’y a pas non plus d’ajout à chaud de vCPU et de mémoire. Ni d’équilibrage dynamique en continu des VM. Comme d’autres fournisseurs classés « acteurs de niche » de la virtualisation, VergeIO fonctionne à petite échelle, avec une structure de support limitée. Il manque de notoriété hors Amérique du Nord, où se concentre sa clientèle.

Illustration © Annika – Adobe Stock

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OVHcloud ne montera pas dans le train AION ni dans celui d’Æther, les deux consortiums français candidats au programme européen des AI Gigafactories.

Le message d’Octave Klaba, distillé dans un billet puis précisé auprès de Reuters, ne laisse guère de place au doute.

Dans un texte au titre provocateur, « AI Gigafactory: 404 Business Model Not Found (yet)? » , le patron du groupe roubaisien l’explique par une série d’arguments qui vise moins l’ambition européenne du projet que la manière dont la France s’y prend pour la concrétiser.

Un positionnement français jugé hors d’échelle

Le premier point d’achoppement tient à la géographie du marché.

AION, porté par Iliad et Scaleway aux côtés d’une trentaine de partenaires, et Æther, construit par 2CRSi et ses alliés autour de deux sites strasbourgeois, restent deux projets pensés d’abord pour répondre aux besoins hexagonaux.

Or OVHcloud opère déjà des datacenters en Irlande, en Espagne, au Portugal, en Italie, en Allemagne, en Pologne et au Royaume-Uni. Vu de Roubaix, la demande d’un seul pays ne pèse tout simplement pas assez lourd pour amortir une infrastructure de plusieurs centaines de mégawatts. « Toute stratégie nationale est vouée à l’échec », tranche Octave Klaba.

Le second argument touche au portefeuille.

Octave Klaba part de l’hypothèse que la commande publique disponible pour une gigafactory française tournerait autour de 40 millions € par an, soit 200 millions sur cinq ans en cumulé. Un chiffre à ne pas confondre avec l’engagement officiel du gouvernement, qui a annoncé fin juillet 100 millions € d’achat de capacités de calcul à partir de 2027. Les 200 millions relèvent donc de l’estimation du dirigeant, pas d’une enveloppe actée par Bercy.

Or, selon le créateur d’OVHcloud, l’acquisition des seuls GPU nécessiterait au minimum 600 millions €, sans compter les datacenters, le réseau, les logiciels, l’énergie et les équipes.

Pour atteindre l’équilibre financier, une gigafactory devrait générer entre 300 et 400 millions €de chiffre d’affaires annuel. La commande publique évoquée ne couvrant  que 10 à 15 % de ce montant, l’essentiel du financement va reposer sur des clients privés encore à trouver ; alors même que les puces se déprécient vite d’une génération à l’autre.

Pour Octave Klaba, le risque est double : financier, si la demande solvable ne suit pas et structurel si l’infrastructure est bâtie avant que son marché ne soit sécurisé.

Une prise de risque unique

La troisième réserve tient à l’architecture elle-même.

Le patron d’OVHcloud juge daté le principe d’un unique site géant qui concentre tous les risques d’exécution : le foncier, les délais de construction et la dépendance à une seule alimentation.

Car si cette configuration a du sens pour l’entraînement initial des modèles qui exige des GPU fortement interconnectés, elle l’est beaucoup moins pour le post-entraînement et l’inférence.
Or, ce sont ces deux usages qui, selon lui, gagnent à être répartis sur plusieurs infrastructures autonomes plus proches des utilisateurs. Une manière de répartir aussi bien la charge que le risque en cas de panne ou d’incident.

Ce scepticisme s’explique aussi par une réalité industrielle : OVHcloud n’a pas besoin de repartir de zéro.

Le groupe revendique déjà 250 MW de capacité disponible dans ses datacenters susceptibles d’accueillir des GPU ainsi que les systèmes nécessaires à l’entraînement comme à l’inférence.

Sa stratégie, baptisée « Step Ahead », s’articule autour de cinq couches empilées : les GPU eux-mêmes, leur orchestration, le « Tokens as a Service », une plateforme PaaS dédiée à l’IA, puis des applications SaaS intégrant l’intelligence artificielle. Plutôt que de financer une nouvelle brique lourde et incertaine, Octave Klaba préfère consolider un édifice déjà construit.

Une infrastructure déjà en place

Pragmatique, il préfère bâtir autour d’utilisateurs de GPU identifiés qui sont aussi ses propres entreprises. Soit OVHcloud, OVH AI, Shadow, Qwant, Gladia et Dragon LLM.

Chacune y tient un rôle : OVHcloud pour l’infrastructure et le cloud, OVH AI pour les usages et le calcul, Shadow pour les charges intensives en GPU, Qwant comme cas d’usage moteur de recherche, Gladia sur l’IA vocale, Dragon LLM et Gladia encore pour constituer un portefeuille de modèles maison.

Cette intégration verticale est censée garantir un taux d’utilisation nettement supérieur à celui d’une infrastructure qui cherche ses clients après coup.

Octave Klaba ne ferme pourtant pas la porte au programme EuroHPC. La vraie question, écrit-il, est de savoir si une gigafactory permettrait à OVHcloud d’aller « plus vite et plus loin » dans une trajectoire déjà engagée.

Photo : © DR

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BNP Paribas s’offre un accès élargi à l’écosystème IA de Google Cloud, avec en tête d’affiche Gemini Enterprise et les modèles Gemini. Un accord signé pour cinq ans doit accompagner la banque dans sa montée en puissance sur l’IA agentique.

CIB en première ligne

C’est Corporate & Institutional Banking (CIB), la division dédiée aux grandes entreprises, qui ouvre le bal. Les modèles Gemini vont venir muscler LLM@CIB, l’assistant IA maison déjà utilisé par plus de 65 000 collaborateurs.

Côté agents à proprement parler, le premier chantier concerne la préparation des dossiers d’analyse crédit, où l’IA viendra épauler les équipes plutôt que les remplacer, du moins pour l’instant. La banque lorgne aussi sur d’autres terrains : vente, trading, recherche, structuration.

Et il y a déjà un cas d’usage qui tourne ailleurs dans le groupe. Chez Nickel, la filiale de paiement de proximité, un outil baptisé Nickel Assist s’appuie sur un modèle Gemini pour aider environ 200 conseillers clientèle à répondre plus vite aux clients, en s’appuyant sur les procédures internes.

Une stratégie multi-cloud réaffirmée

L’accord ne signifie pas un virage à 100 % vers Google Cloud. BNP Paribas joue depuis longtemps la carte du multi-cloud et du multi-modèle. Il s’ajoute aux aux autres fournisseurs, notamment avec IBM Cloud (un contrat renouvelé pour dix ans en 2025) et Oracle, autour d’Exadata Cloud Customer hébergé dans les data centers du groupe.

Marc Camus, DSI du groupe, rappelle que banque préfère garder la main pour choisir projet par projet le modèle et l’infrastructure qui collent le mieux à ses besoins de sécurité, de qualité et de budget. L’arrivée de Google Cloud dans l’équation, dit-il, élargit juste le men

Comme toujours, l’adoption de l’IA s’accompagne d’un discours très appuyé sur le contrôle. BNP Paribas inscrit le nouveau contrat dans le cadre de ses règles internes de sécurité et de gouvernance des données. Chaque agent devra être identifié individuellement avec un accès limité aux seules ressources dont il a besoin pour sa tâche.

BNP Paribas prévoit aussi de s’appuyer sur cette collaboration pour muscler son programme de formation interne à l’IA, à la fois sur les bases pour le plus grand nombre et sur des compétences plus pointues, comme la conception d’agents spécialisés.

Photo : Marc Dumas
© DR

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Sur la passerelle IA de Vercel, les modèles à poids ouverts captent désormais la majorité du trafic de production.

Cette statistique trouve un forme d’écho dans celles de la Tokenomics Foundation.
L’organisation sœur de la FinOps Foundation a conduit son premier sondage communautaire. Elle a enregistré un peu moins de 500 réponses. Les participants se répartissent entre une dizaine de secteurs économiques. Le revenu médian des entreprises qu’ils représentent est proche des 2 milliards $.

Une des questions visait à mesurer le ratio entre modèles propriétaires et modèles open-weight. Les sondés devaient l’exprimer sur une échelle de 0 à 10. Plus de la moitié (51 %) ont largement penché en faveur des modèles fermés (8, 9 ou 10). La perspective à 12 mois est toutefois assez différente : ils sont environ 70 % à envisager d’utiliser au moins autant les modèles ouverts.

L’IA locale, trois fois moins fréquente que l’IA cloud

En l’état, la quasi-totalité des organisations représentées sont « en direct » avec au moins un fournisseur de modèles (Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek…). 96 % en l’occurrence. Elles sont également nombreuses (87 %) à utiliser les services d’inférence au token (Amazon Bedrock, Vertex AI, Azure Foundry…).

L’IA embarquée – catégorie dans laquelle la Tokenomics Foundation classe par exemple Cursor, Windsurf, Databricks Genie et Snowflake CoCo – est une réalité chez 64 % de l’échantillon. On tombe à 31 % pour l’IA locale et/ou en périphérie. Même pourcentage pour la location de GPU chez des clouders. 29 % ont leur propre matériel, dans leur datacenter ou en colocation.

L’usage « en direct » chez OpenAI & C^ie implique souvent des modèles fermés (86 % de l’échantillon). Ils sont tout de même plus d’un tiers (35 %) à exploiter des modèles à poids ouverts. Et 18 % à utiliser des LLM personnalisés (entraînement ou ajustement).

Les proportions sont similaires sur les services « à la Bedrock » (respectivement 76, 34 et 16 %). Chez ceux qui louent du GPU, la proportion d’open-weight atteint 24 % ; celle de custom, 16 %. Dans le scénario embarqué, le propriétaire domine (54 %, contre 23 % d’ouvert et 9 % de custom).

Gouvernance : l’approche multipartite n’est pas si rare

Dans la lignée de ce qu’elle a produit en quelques mois d’existence officielle, la Tokenomics Foundation constate une confiance limitée tant dans la visibilité sur les dépenses que sur la mesure du ROI.

Sur le volet ROI, les répondants qui se disent « très confiants » ont deux traits communs. D’une part, la capacité à attribuer les coûts à des workloads et à des équipes. De l’autre, l’aptitude à suivre des métriques business « concrètes » tels les tickets, les PR ou le chiffre d’affaires.

Ces deux dimensions (visibilité / attribution et mesure du ROI) apparaissent largement comme les principaux défis de la « token-économie ». À l’inverse, les participants sont nettement moins nombreux à citer la gouvernance, les compétences et la complexité des tarifications.

La gouvernance, justement, échoit le plus souvent à l’IT (35 % des répondants). Son partage entre fonctions n’est pas rare (26 %). Il est plus inhabituel de la voir confiée à la direction (9 %), à la finance (5 %) ou à des métiers data / IA (6 %).

Une tendance à combiner les passerelles de routage LLM

Pour ce qui est des passerelles de routage LLM (élément-clé dans le discours de la Tokenomics Foundation), le paysage est pour l’instant nettement fragmenté, entre des solutions établies comme OpenRouter et LiteLLM, des outils maison et des options cloud-native. Beaucoup de répondants restent en phase d’évaluation. Les plus avancés « adoptent de plus en plus » des approches hybrides. La Tokenomics Foundation y perçoit un besoin d’autant plus grand d’architectures modulaires et de normes d’interopérabilité.

Le sondage révèle une certaine prise en compte de l’enjeu énergétique (38 % des répondants). Mais ce sont généralement ceux qui possèdent ou louent du matériel et utilisent des modèles open-weight ou en entraînent.

Peu de citations spontanées pour la spécification FOCUS

La Tokenomics Foundation souligne que, interrogés à propos de ce qu’ils attendent des fournisseurs, 7 % des répondants ont spontanément mentionné FOCUS.

La prochaine version de cette spécification FinOps est prévue pour décembre. En matière de tokenomics, elle devrait notamment inclure :

• Identification standardisée des modèles, de leurs versions et de leur développeurs
• Attribution de charges aux individus, aux comptes de services et aux agents
• Catalogue de prix publics pour estimer par avance le coût d’un workload
• Visibilité sur les caches en entrée et en sortie

La Tokenomics Foundation a déjà produit un livrable sur la gestion du cache. Elle a aussi proposé une adaptation de la notation Big-O, qui reflète la croissance d’un système en fonction de ses intrants. Transposée à l’IA, elle permet de comprendre comment la consommation de tokens augmente avec l’usage, la complexité ou le niveau d’autonomie (formule : requêtes x appels par requête x profondeur agentique).

Illustration générée par IA

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Pendant longtemps, le recours à plusieurs fournisseurs cloud a semblé être la réponse évidente aux risques liés à la dépendance et aux pannes. La répartition des applications et des données sur plusieurs plateformes devait offrir davantage de flexibilité et de résilience.

Le cloud entre dans une nouvelle phase de contrôle

Pourtant, chaque cloud possède ses propres outils, politiques de sécurité et méthodes de connectivité. Cette complexité est accentuée par les centres de données, les logiciels en ligne et les systèmes hérités. Chaque environnement peut afficher de bonnes performances de manière autonome sans pour autant fonctionner efficacement au sein d’un ensemble cohérent.

Le défi ne consiste donc plus simplement à décider où héberger une application, mais à garantir un accès aisé, des flux de données fluides et une vision cohérente de l’ensemble de l’infrastructure.

Selon Gartner, les dépenses consacrées aux infrastructures de cloud souverain devraient augmenter de 35,6 % en 2026. Cette hausse reflète une volonté de mieux maîtriser les données, la gouvernance et les dépendances technologiques.

En France, des services critiques tels que le système d’information du SAMU et le Géoportail de l’IGN sont hébergés sur des clouds français. Les infrastructures cloud soutiennent désormais des services publics essentiels. Le cloud, le réseau et la sécurité ne peuvent plus être envisagés séparément : du point de vue de l’expérience utilisateur, ils forment une chaîne unique.

Le multicloud seul ne garantit pas la continuité de service

Travailler avec plusieurs fournisseurs réduit certains risques de dépendance, mais cela ne suffit pas à garantir la continuité de service. Une application peut être déployée sur deux clouds tout en restant exposée à un point de défaillance unique si ces clouds, souverains ou non, ne sont pas correctement interconnectés.

Un environnement secondaire doit donc être disponible et prêt à prendre le relais de la connectivité en cas de panne. La continuité doit être conçue, maintenue et régulièrement testée. Cela implique de synchroniser les données, de configurer les accès et de tester les mécanismes de basculement. La résilience doit être envisagée de bout en bout, en tenant compte des relations entre les applications, les données, les utilisateurs, les clouds et les réseaux.

Les entreprises recherchent de plus en plus une couche d’orchestration centralisée offrant une visibilité unifiée, une gestion des politiques, ainsi que des capacités d’automatisation et de contrôle à travers les environnements cloud et réseau. Elles doivent pouvoir détecter les dégradations de performance, en identifier rapidement la cause et réacheminer le trafic avec un minimum d’intervention manuelle.

La surveillance des liaisons en temps réel avec un réacheminement automatique, permet ainsi un basculement en quelques secondes plutôt qu’après une intervention manuelle. Sans ce niveau d’orchestration centralisée de bout en bout, le multicloud fournit une capacité redondante, mais ne garantit pas une continuité de service efficace.

Le réseau devient la couche unificatrice

Dans une architecture distribuée, le réseau relie les utilisateurs, les sites, les centres de données et les clouds, tout en offrant une visibilité sur les flux de trafic. Lorsqu’une application ralentit, les organisations doivent déterminer si le problème vient de la plateforme, de la connexion, d’une politique de sécurité ou de l’application elle-même.

Une couche réseau unifiée permet à une entreprise d’appliquer des mesures cohérentes de segmentation, de chiffrement et de contrôle d’accès à travers différents environnements. Ainsi, une charge de travail migrant d’un cloud à un autre ne se retrouve pas avec un niveau de sécurité amoindri au cours du transfert.

Le réseau doit également s’adapter aux différents cas d’usage. Les outils collaboratifs, les applications industrielles et les plateformes d’IA ne génèrent pas les mêmes volumes de données et n’ont pas les mêmes exigences en matière de latence. Une mise en réseau intelligente peut optimiser les flux de trafic et la connectivité cloud, en privilégiant les services critiques et en basculant automatiquement les charges de travail vers un autre chemin lorsque les performances se dégradent.

Cela améliore les performances de l’applications tout en réduisant les transferts de données inutiles et les coûts de sortie des données. Les approches SD-WAN, SASE et Zero Trust peuvent contribuer à répondre à ces besoins, à condition d’être gérées de manière cohérente. Déployées en silos, elles ajoutent une couche de complexité supplémentaire.

Passer du multicloud par défaut au multicloud conçu comme tel

L’IA accroît encore davantage les interdépendances. Un projet d’IA s’appuie souvent sur des données stockées dans plusieurs emplacements et sur des ressources informatiques fournies par plusieurs prestataires. Les performances du modèle ne suffisent pas à elles seules : si les données ne peuvent pas circuler efficacement, les délais de traitement et les coûts augmentent à mesure que le projet prend de l’ampleur.

La gestion de clouds multiples et d’environnements hybrides nécessite une expertise spécialisée, ce qui entraîne pour les organisations une hausse des coûts opérationnels, une durée de résolution des problèmes plus longues et des risques accrus pour les organisations.

L’étape suivante pour les entreprises consiste donc à faire mieux fonctionner ensemble leurs environnements cloud existants grâce à une gestion unifiée. En combinant orchestration, automatisation et optimisation continue, les organisations gagnent en agilité, utilisent plus efficacement les ressources réseau et réduisent leurs coûts opérationnels.

La résilience ne dépend pas du nombre de plateformes. Elle repose sur la capacité à les connecter, à les observer et à les orchestrer comme un environnement unique.

*Amit Kapoor est Vice-président et directeur de la division Europe chez Tata Communications

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Ils se disputent d’ordinaire les mêmes ingénieurs, les mêmes clients et les gros titres des médias pour imposer leur leadership à grands coups de nouveaux LLMs toujours plus performants.

Mais ce 23 septembre, devant le Conseil de sécurité des Nations unies, Sam Altman et Dario Amodei, respectivement patron d’OpenAI et d’Anthropic, ont tenu un discours quasi identique : sans coordination internationale, l’intelligence artificielle représente un risque pour la sécurité mondiale.

La séance, organisée sous présidence tournante française et présidée par le ministre des Affaires étrangères Jean-Noël Barrot, ne visait pas à faire adopter un texte, mais à informer les quinze membres du Conseil, ce qui explique qu’aucune décision n’en soit sortie.

C’était seulement la deuxième fois que l’organe onusien consacrait une session à l’IA, après une première réunion en 2023 où la Chine avait averti que la technologie ne devait pas devenir un « cheval sans bride », tandis que les États-Unis mettaient en garde contre son usage pour censurer ou réprimer les populations.

Deux concurrents, un même message

Pour Sam Altman, les décisions structurantes sur l’IA doivent revenir à des institutions démocratiques et à des gouvernements responsables devant leurs citoyens plutôt qu’aux seuls entreprises d’IA.

Deux jours plus tôt, OpenAI avait publié une proposition détaillée appelant Washington à prendre la tête d’un effort international de normalisation technique, en particulier sur l’auto-amélioration récursive des systèmes.

Le texte prévoit de relier dix instituts nationaux de sécurité de l’IA (dont ceux du Royaume-Uni, du Japon, de l’Allemagne, de la Corée du Sud et de l’Inde ) via le Center for AI Standards and Innovation (CAISI) des Etats-Unis, tout en excluant explicitement tout régime de licence ou d’autorisation préalable à la publication.

OpenAI y présente l‘incident survenu chez Hugging Face comme un avant-goût des risques à venir, sans toutefois l’attribuer à une auto-amélioration récursive déjà en cours.

Dans son intervention en visioconférence, Dario Amodei a présenté un plan en trois volets.

D’abord, l’élaboration d’accords internationaux ciblés à commencer par une interdiction du recours à l’IA pour la conception d’armes biologiques. Ensuite des mécanismes d’évaluation permettant aux États de vérifier mutuellement leurs engagements. Enfin, des normes communes de test assorties d’un système de notification des incidents de sécurité jugés significatifs.

« Je crois que c’est aujourd’hui le problème de sécurité mondiale le plus important. » a-t-il lâché en admettant qu’une coordination entre démocraties et régimes autoritaires serait la plus difficile à atteindre.

Washington, en désaccord avec ses champions

Le consensus affiché par les deux concurrents tranche avec la position de l’administration Trump. Deux jours avant la réunion, le président avait écrit qu’il ne laisserait en aucune façon freiner ou entraver la croissance de cette industrie extraordinaire.

La  séance a réuni un cercle plus large d’intervenants. Le chercheur en IA Yoshua Bengio, le patron de Hugging Face Clément Delangue ainsi que des représentants des groupes chinois DeepSeek et Moonshot se sont exprimer sur les mêmes risques.

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La Finlande et la Norvège veulent renforcer l’encadrement des modèles d’IA les plus avancés. En marge de la semaine de haut niveau de l’ONU, ils ont proposé une déclaration commune intitulée « A Call for Control of Frontier AI Models » destinée à peser sur les négociations à venir concernant la gouvernance mondiale de l’IA.

Le document part d’un constat mesuré. Si l’IA produit des bénéfices considérables, les systèmes de pointe présentent des risques de sécurité tangibles lorsqu’ils échappent à un contrôle suffisant.

Il évoque les cas où des modèles ont réussi à déjouer des protocoles de test pour s’introduire dans des systèmes sans autorisation. Un risque plus diffus est également mentionné : celui que le rythme d’avancée technologique dépasse la capacité des États, des entreprises et de la société civile à en maîtriser les conséquences.

Il est notable que le texte reste volontairement large. Il ne mentionne explicitement ni les armes biologiques, ni les cyber-opérations étatiques, ni la désinformation, ni les usages militaires, ni la perte de contrôle d’agents autonomes. Autant de sujets pourtant débattus en parallèle, notamment par OpenAI et Anthropic, lors de la même semaine onusienne.

Cette omission peut se lire comme un choix de prudence diplomatique, destiné à rassembler large plutôt qu’à trancher sur des points sensibles.

Trois publics, trois séries d’obligations

La déclaration distingue trois catégories de destinataires.

Aux entreprises développant des modèles de pointe, elle demande des protocoles de sécurité transparents, des tests obligatoires avant tout déploiement et des évaluations indépendantes, avec un accès suffisant accordé aux évaluateurs qualifiés.

Aux gouvernements et organisations régionales, elle demande de converger vers des normes communes et de mieux partager l’information sur les incidents de sécurité graves. Dans ce cadre, un accès équitable à l’expertise scientifique, y compris pour les pays les moins dotés, doit être garanti

Aux États membres de l’ONU, enfin, elle suggère de s’appuyer sur les mécanismes multilatéraux existants et d’étudier la création d’une instance internationale chargée de fixer des normes, d’en vérifier l’application et de convoquer les États en cas de franchissement d’un seuil de capacité jugé critique.

Une portée encore limitée

Vingt-deux pays* ont apposé leur signature, aux côtés de la Commission européenne. L’absence de certaines grandes puissances technologiques parmi les signataires souligne les limites de l’exercice. Ca la déclaration relève de l’incitation politique qui ne prévoit ni sanction, ni procédure d’adhésion formelle, ni calendrier précis de mise en œuvre.

Le secrétaire général de l’ONU, António Guterres, a salué l’initiative et repris à son compte les trois piliers proposés tout en appelant les laboratoires d’IA à alimenter les travaux du Groupe scientifique international indépendant de l’IA, l’organe onusien censé objectiver le débat scientifique sur ces risques.

*Parmi eux l’Australie, le Canada, l’Allemagne, l’Espagne, Singapour, l’Afrique du Sud, la Turquie et les Émirats arabes unis.

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La communauté Debian a désormais son portail d’inférence.

Scaleway le finance et l’héberge en tant que sponsor du projet. Il fournit une réserve mensuelle de crédits partagée entre les contributeurs qui ont le statut de développeur ou de mainteneur.

Deux modèles sont proposés : DeepSeek V4 Flash et GLM-5.2. L’accès se fait via un proxy LiteLLM. Des quotas hebdomadaires s’appliquent : 10 $ pour les développeurs, 25 $ pour les mainteneurs. Ils sont toutefois flexibles : Debian permet de les réinitialiser dès lors que la projection de dépense globale ne dépasse pas l’enveloppe mensuelle.

Les contributeurs s’authentifient via leur compte Salsa (GitLab), qui fait le lien avec leur identité Debian.

Debian autorise un « usage responsable de l’IA générative »

L’ouverture de ce portail fait suite à un vote qui a divisé la communauté. Fin août, celle-ci a décidé d’autoriser un « usage responsable de l’IA générative ».

Huit propositions étaient en lice. La gagnante se résume ainsi : Debian n’encourage pas le recours à l’IA générative, mais ne l’interdit pas non plus. Il n’impose pas d’en divulguer l’usage, mais le recommande. Les standards déjà prévus pour les contributeurs (qualité, justesse, maintenabilité, conformité à la loi…) continuent à s’appliquer. Avant de réaliser des actions impactantes (soumission massive de bugs ou de correctifs, modifications de code à grande échelle…), les contributeurs doivent lancer une discussion. Ils ne divulguent pas à des services d’IA tiers les éléments non publics concernant Debian, sauf si c’est pertinent et explicitement autorisé.

Cette proposition ne prétend pas trancher la question du statut juridique des outputs. Un Français figurait parmi ses soutiens (ses « parrains », dans le jargon Debian) : Lucas Nussbaum. Ce chercheur à Inria, membre communauté depuis 2005, contribue notamment à la brique Ultimate Debian Database, qui vise à unifier les données de plusieurs services (dépôt de paquets, système de suivi de bugs…) dans une base SQL.

Lucas Nussbaum était aussi dépositaire d’une proposition. Arrivée en troisième position, elle était dans le même esprit que la gagnante. Elle en reprenait les grandes lignes, mais imposait entre autres que l’usage de l’IA soit « clairement visible pour tout le public cible »,  indépendamment du type de contribution. Elle insistait par ailleurs davantage sur la responsabilité individuelle des contributeurs, en particulier sur le respect du droit d’auteur.

Une communauté divisée… et des défections à l’issue du vote

Reflet de la division de la communauté Debian, la proposition arrivée en deuxième position invitait à préférer, dès que possible, les « créations humaines » à la GenAI. Elle n’exigeait pas de transparence le cas échéant, mais l’encourageait. Elle imposait surtout de garantir à quiconque le droit de ne pas accepter les contributions assistées par une IA.

Une autre proposition tolérait l’usage de la GenAI pour l’exploration, l’analyse, la critique, etc. mais pas pour la production même. Motif principal : le traitement des contributions IA engendre un surcroît de travail qui érode la confiance et la compréhension mutuelle au sein de la communauté.

Antoine Le Gonidec faisait partie des « parrains » de cette proposition. L’intéressé, à qui on doit ./play.it (logiciel libre qui construit, à partir d’installeurs Linux, Windows et macOS, des paquets adaptés à diverses distributions), en soutenait deux autres de la même teneur. L’une appelait à « rejeter les LLM autant que possible », elle interdisait en particulier leur usage pour la rédaction de messages destinés à des humains. Parmi les raisons invoquées :

• Dévastation des mécanismes de construction des communautés du logiciel libre
• Dégradation de l’environnement
• Exploitation des auteurs
• Ébranlement de l’hébergement web ouvert par de l’extraction agressive
• Pollution du patrimoine informationnel
• Risques pour la santé mentale des utilisateurs
• Création de bulles économiques et distorsion du marché informatique

À l’issue du vote, Antoine Le Gonidec a rendu son tablier. L’autre proposition qu’il soutenait consistait à proscrire toute contribution écrite impliquant un LLM. Elle mettait l’accent sur la surcharge de relecture et la dépendance à l’IA chez les nouveaux contributeurs. Ainsi que sur les problèmes de qualité (exemple sur l’empaquetage, dont la syntaxe et les bonnes pratiques ont changé avec le temps) et de droit d’auteur – sachant que Debian n’autorise pas les contributions dont le statut à cet égard est flou.

* Il y avait 1045 développeurs votants. Debian utilise une variante de la méthode Condorcet, selon laquelle gagne le candidat qui bat chacun des autres en duel singulier.

Logo © Valessio Brito

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Le Barreau de Paris lance son « Académie IA », un programme de formation gratuit pour les avocats parisiens. La première session est prévue en novembre.

L’initiative répond à des difficultés que décrivent les responsables de la profession.

Selon plusieurs exemples cités par l’AFP,  des clients arrivent avec des analyses générées par l’IA et leur accordent parfois plus de crédit qu’à leur avocat.

Le bâtonnier Louis Degos évoque aussi des « hallucinations » dans des conclusions d’avocats, avec « quelques cas » remontés jusqu’à lui. François Girault, du Conseil national des barreaux (CNB), constate une hausse des sanctions, pour l’instant clémentes. Il observe aussi un recrutement « un peu figé », car les tâches des jeunes collaborateurs peuvent être confiées à l’IA.

L’écart entre cabinets alimente une autre inquiétude. Selon une enquête du CNB de mai 2025, 57 % des avocats exerçant seuls utilisent l’IA, contre 86 % dans les cabinets de plus de 100 avocats. LouisDegos relativise, estimant que les petites structures accèdent à des abonnements abordables.

Face à cette réalité, l’Ordre avait adopté, en juillet, un modèle de charte d’utilisation de l’IA, mis à la disposition de tous les cabinets. Ce texte n’est pas contraignant et chaque cabinet peut l’adapter. Il rappelle notamment qu’un outil non validé ne peut recevoir d’informations couvertes par le secret professionnel, et que l’avocat reste seul responsable du contenu qu’il produit avec une IA. Il fait de la formation une condition d’accès aux outils.

En juillet, le barreau de Paris annonçait dun dispositif de formation pour les semaines suivantes.

C’est chose faite. Chaque session d’une journée  comprend une présentation des outils, puis un atelier de trois heures sur la création d’agents IA.
Les participants repartiront également avec une bibliothèque de prompts pour prolonger la mise en pratique dans leur cabinet. La formation est gratuite et validée au titre de la formation continue.

Selon l’AFP, elle met l’accent sur l’anonymisation, la protection des données et la souveraineté numérique. L’ensemble s’inscrit dans la stratégie « Vers un barreau souverain », présentée au Conseil de l’Ordre le 19 mai.

L’Ordre ne précise pas la manière dont il garantira l’indépendance du panorama d’outils.

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On y est : SiPearl a livré les premiers échantillons de Rhea1 à Bull.

Ce dernier va intégrer le processeur dans sa plate-forme BullSequana HX. Destination : le supercalculateur JUPITER. Plus précisément son module Cluster.

AERO, RISER, OpenCUBE : un trio de projets européens avec du Rhea dedans

Ce module n’est pas encore en service. Sa première partition, équipée en AMD Turin (582 nœuds biprocesseur), devrait être opérationnelle d’ici à la fin de l’année.

Les Rhea1 alimenteront une autre partition dont l’installation se fera… « par après ». Elle comprendra 162 nœuds biprocesseur, avec chacun 512 Go de DDR5 en plus de la HBM embarquée (64 Go par CPU).

Il s’agit de HBM2e. Pas la génération la plus récente, donc. On peut faire la même réflexion pour les cœurs Arm Neoverse V1. Le reflet du retard que le projet a accumulé. Ayant démarré à la fin des années 2010 dans le cadre de l’EPI (European Processor Initiative), il s’est ensuite inséré dans le Chips Act.

Depuis, SiPearl a rejoint d’autres projets européens. Dont AERO, RISER et OpenCUBE. Leurs objectifs convergent : favoriser l’émergence d’un cloud fondé sur des technologies européennes.

Un serveur de référence livré à HPE

Financé à hauteur d’environ 4 M€ par l’UE, AERO est centré sur l’écosystème logiciel. RISER (5 M€ de financement Horizon Europe) couvre le volet RISC-V. OpenCUBE (4,3 M€) vise à livrer la plate-forme cloud complète.

Dans ce contexte, SiPearl a conçu un serveur de référence, disponible en deux configurations (soit deux Rhea1, soit un seul connecté à un ou deux GPU sur le même châssis). Il vient d’en livrer un à HPE, qui va l’installer dans ses labos de Grenoble, au sein du système pilote OpenCUBE.

Un autre concepteur de semi-conducteurs participe à OpenCUBE : l’espagnol Semidynamics. Au printemps, il a signé un accord de coopération avec SiPearl pour développer un rack d’inférence exploitant ses GPU/ASIC RISC-V.

Des contrats pour Alice Recoque et l’IT4LIA Factory

SiPearl a une autre infrastructure de calcul européenne en ligne de mire : l’IT4LIA AI Factory. Ses CPU équiperont, aux côtés des accélérateurs du néerlandais Axelera AI, une partition d’inférence, au sein d’un superordinateur que livera Dell – et qui complètera LEONARDO.

Il y aura aussi du Rhea – plus précisément du Rhea2 – dans la partition scalaire d’Alice Recoque. Ce supercalculateur exaflopique en phase d’installation au TGCC (Très Grand Centre de calcul, dans l’Essonne) exploitera de l’AMD (CPU EPYC + GPU Instinct) pour sa partition principale.

SiPearl a aussi dans ses cartons le processeur Athena1. Il en prévoit la sortie commerciale au deuxième semestre 2027. Il s’agit d’une variante de Rhea1 scalable (16, 32, 48, 64 ou 80 cœurs) et plus fiable, ciblant les secteur sensibles.

Illustrations © SiPearl

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AWS annonce être le premier fournisseur de services cloud dont les capacités sont approuvées pour le traitement d’informations de niveau NATO RESTRICTED (NR) par l’ensemble des États membres de l’OTAN.

L’approbation couvre ses services AWS utilisables dans toute région située dans un pays membre de l’OTAN.

Le parcours d’accréditation ne s’est pas déroulé directement au sein des instances de l’alliance mais via l’Espagne.

AWS a documenté sa conformité à la directive technique D32, qui fixe les exigences de sécurité applicables au traitement d’informations NR dans le cloud public. Le Centro Criptológico Nacional (CCN) espagnol a ensuite évalué ses services, avant que l’OTAN n’approuve et ne publie les résultats auprès de tous ses Alliés.

En Espagne, l’hyperscaler précise que ses centres de données concernés sont situés en Aragon, une région bénéficiant du niveau de certification ENS « Alto », le plus élevé du référentiel espagnol.

Une approbation passée par l’Espagne

L’enjeu opérationnel est de réduire le temps, l’effort et le coût des accréditations nationales.

L’OTAN délègue en effet le processus d’accréditation NR à un État membre hôte ou à la NATO Communications and Information Agency (NCIA). Chaque gouvernement demeure donc responsable de l’autorisation finale d’utilisation sur son territoire.

« Renforcer la capacité de l’OTAN à exploiter en toute sécurité la technologie commerciale est essentiel pour bâtir une Alliance plus résiliente et agile », déclare Dylan Browne, general manager de la NCIA, dans le communiqué d’AWS.

AWS indique disposer de 15 régions dans des pays membres de l’OTAN, dont sept en Europe continentale. Les services approuvés peuvent être mobilisés pour construire des systèmes compatibles NR dans n’importe laquelle de ces régions.

En Espagne, l’hyperscaler précise que ses centres de données concernés sont situés en Aragon, une région bénéficiant du niveau de certification ENS « Alto », le plus élevé du référentiel espagnol.

Selon l’OTAN, l’accord élargit l’offre technologique disponible pour des données sensibles, sans qu’il soit question d’une généralisation automatique à tous les usages ou à tous les systèmes. L’accréditation des systèmes clients reste une étape distincte et obligatoire.

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Mesure de l’empreinte environnementale, critères RSE à intégrer dans les projets IT, contribution des DSI à la décarbonation… Au fil des ans, le Cigref a produit une littérature foisonnante sur le sujet du numérique responsable.

Ses travaux convergent désormais en deux référentiels. L’un contient 30 « mesures incontournables et rapidement actionnables ». L’autre, une socle commun d’une soixantaine d’indicateurs.

L’essentiel de ces indicateurs couvrent la dimension environnementale. Le Cigref les répartit en 5 catégories : terminaux, datacenters, réseaux, services numériques internes et services cloud. Il communique, pour chacun, un degré de difficulté en termes de collecte de données et de suivi.

Les KPI environnementaux « faciles » à mettre en œuvre

La plupart des KPI « faciles » à mettre en œuvre concernent la partie terminaux :

• Durée de vie moyenne des équipements par typologie
• Taux d’équipement par utilisateur et d’équipements mutualisés
• Taux d’équipements dépassant leur durée de vie d’amortissement
• Nombre d’équipements neufs achetés par an
• Pourcentage d’achats d’équipements reconditionnés par an
• Moyenne pondérée de notation de l’indice de réparabilité (ordinateurs)
• Taux de recyclage
• Moyenne de notation de l’étiquette énergie européenne (smartphones / tablettes)

Sur la partie datacenter, le Cigref liste trois KPI « faciles » à mettre en œuvre : les indices de PUE et de WUE, ainsi que le pourcentage d’équipements issus du réemploi. Il y ajoute, sur le volet réseaux, l’âge moyen de mise au rebut des équipements.

Les KPI de niveau « intermédiaire »

La partie terminaux comprend quate indicateurs de niveau « intermédiaire » :

• Taux de réparations réalisées sur des équipements
• Taux de réemploi d’équipements en interne
• Moyenne de durée de vie totale des matériels issus du réemploi
• Taux de BYOD ou de CODE pour les utilisateurs internes, et de BYED pour les prestataires

Dans le datacenter, le Cigref classe en « intermédiaire » le taux d’utilisation effectif des serveurs ainsi que l’âge de leur mise au rebut des serveurs. Il fait de même pour :

• Indice de CUE
• Taux de maintien des températures aux normes ASHRAE (18 à 32 °C)
• Pourcentage de serveurs aux normes ASHRAE
• Pourcentage de données localisées dans des pays au mix énergétique faiblement carboné
• Ratio entre énergie utilisée et énergie totale consommée
• Taux d’utilisation d’énergies renouvelables

Pour la définition de ce dernier indicateur, le Cigref renvoie vers la norme ISO/IEC 30134:3-2016. Il ne fournit pas de seuil pour déterminer ce qui est « faiblement carboné ».

La partie réseaux comprend deux KPI « intermédiaires » : le taux d’équipements par site et le taux d’équipements reconditionnés.

« Faciles » à mettre en œuvre sur la couche infrastructure, les indices PUE et WUE sont de difficulté « intermédiaire » au niveau des services cloud. Le Cigref y ajoute deux éléments qui concernent les SaaS. D’une part, le taux d’intégration des critères de numérique responsable dans les contrats. De l’autre, la part de solutions disposant d’indicateurs d’impact.

Les KPI « difficiles » à mettre en œuvre

Plusieurs KPI « intermédiaires » sur la couche infra sont « difficiles » à mettre en œuvre au niveau des services cloud. L’indice de CUE en fait partie. Comme le ratio énergie utilisée sur énergie consommée.

Le Cigref liste trois autres indicateurs « difficiles » à mettre en œuvre dans les services cloud :

• Ratio entre ressources réellement consommées et ressources payées et réservées par le fournisseur
• Empreinte carbone globale de l’infrastructure
• Intensité carbone des SaaS par unité économique

Au niveau des services internes, trois KPI « difficiles » :

• Pourcentage de logiciels développés ou acquis qui respectent les principes d’écoconception
• Taux de conformité des développements basés sur l’IA vis-à-vis du référentiel général pour l’IA frugale (Afnor Spec 2314)
• Pourcentage de services audités en écoconception

Dans cette catégorie des « KPI difficiles », il s’en trouve deux concernant les datacenters. En l’occurrence, le taux d’archivage ou de suppression des données obsolètes et le pourcentage de datacenters au mix énergétique faiblement carboné. Le Cigref y ajoute le taux de réparabilité des équipements réseau.

Une dizaine de KPI de gouvernance

La dimension environnementale est englobée dans la plupart des indicateurs de gouvernance qu’inclut le référentiel.

Illustration générée par IA

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Attention : les chiffres communiqués dans la fiche de performance du programme pour une Europe numérique sont à prendre avec des pincettes.

Les constatations de la Cour des comptes européenne y invitent tout du moins.

Celle-ci s’est intéressée au volet cybersécurité, doté d’environ 1,4 Md€ sur 2021-2027. L’octroi de cette enveloppe repose principalement sur des appels à propositions.

Quand les données communiquées ne correspondent pas aux données collectées

Dans le cadre de chaque projet, des données quantitatives doivent être communiquées sur quatre aspects :

• Infrastructures et/ou outils de cybersécurité faisant l’objet de marchés publics conjoints
• Infrastructures et/ou outils de cybersécurité déployés
• Utilisateurs et communautés d’utilisateurs ayant accès à des installations européennes de cybersécurité
• Mesures d’aide à la préparation et à la réaction dans le cadre du mécanisme d’urgence établi par le règlement cybersolidarité

L’ECCC (Centre de compétences européen en matière de cybersécurité) est gestionnaire de ce volet du programme. À ce titre, il doit collecter et vérifier les données en question. Il est censé les intégrer dans le système de gestion des subventions avant l’examen des projets à mi-parcours ainsi qu’avant l’examen final.

Cela n’est pas fait systématiquement, note la Cour des comptes européenne. Sur l’échantillon de projets qu’elle a audités, ce n’était le cas que pour 3 des 7 arrivés à mi-parcours. De surcroît, les données étaient erronées dans deux cas. Dans l’un, elles ne portaient pas sur le bon indicateur. Dans l’autre, elles correspondaient aux valeurs cibles et non aux résultats obtenus.

Pour compiler les indicateurs, l’ECCC n’utilise pas le système de gestion des subventions. Il y préfère des questionnaires adressés aux bénéficiaires. Quoi qu’il en soit, les modalités de collecte et la qualité générale laissent à désirer. Les données réunies ne correspondent tout simplement pas aux valeurs figurant dans la fiche de performance. La Cour des comptes européenne ignore comment elles ont été calculées. Rien n’atteste que l’ECCC en ait vérifié l’exactitude, affirme-t-elle en tout cas.

Cofinancement, appels d’offres… Plusieurs projets en difficulté

Avant même le suivi, la mise en œuvre des projets pose des problèmes. Les 11 ici examinés se distribuent sur trois axes : cyberpôles transfrontières, centres nationaux de coordination*, développement des capacités des SOC. Tous financés sur la période 2022-2025, ils ont bénéficié de subventions UE de 1 à 7 M€, pour un total d’environ 38 M€.

Parmi ceux sujets à des difficultés, il y a ILG-SOC. Lancé en octobre 2023 pour 3 ans, il visait à mettre en place un SOC central pour 31 autorités locales en Irlande. Plusieurs procédures de marché ont échoué ou pris du retard.

Autre projet qui n’a pas avancé comme prévu : EL-SOC. Lancé en janvier 2024 pour 3 ans, il devait aboutir à un SOC global rassemblant les informations des SOC sectoriels en Grèce. Le processus de publication des spécifications techniques de l’appel d’offres a retardé l’acquisition de matériel et de services. Le projet a aussi eu du mal à obtenir un cofinancement national.

Le contrôle de la propriété, une démarche lourde

Pour des raisons de sécurité, il est possible de restreindre le bénéfice des financements aux entités établies dans l’UE et contrôlées par des États membres ou des citoyens de l’UE. Cela peut ajouter aux difficultés opérationnelles. D’autant plus que l’obligation de contrôle s’applique aussi aux sous-traitants.

Dans 3 des 11 projets, au moins un bénéficiaire ou un consortium a été exclu à ce titre. Deux membres de NG-SOC l’ont été. L’annonce est tombée un mois environ avant la date limite pour la signature de la convention de subvention. Faute de temps pour trouver un nouveau partenaire, le coordinateur a « récupéré » la part de travail. Un des deux membres exclus opérant dans un secteur spécifique où devait être mené le projet pilote, ce volet n’a pas pu avoir lieu tel que prévu.

Des indicateurs souvent trop nombreux ou mal définis

Au-delà de ce qui remonte dans la fiche de performance du programme pour une Europe numérique, la plupart des projets ont des cadres de suivi inappropriés.

Peu sont conformes aux instructions en ce qui concerne le nombre de jalons et de livrables. Beaucoup ne le sont pas non plus concernant le libellé. Avec pour conséquence la production d’éléments inutiles pour suivre les progrès (par exemple, « réunion pour commencer à rédiger l’appel à propositions de recherche » ou « procès-verbal officiel de la réunion de projet »). En parallèle, beaucoup d’indicateurs de performance ne sont pas mesurables et/ou ne sont pas assortis d’une valeur cible ou de référence.

Le rapport d’audit dégage une note positive : deux projets qui ont produit des résultats tangibles pour les PME. L’un (GR-SME-SOC) vise à constituer, en Grèce, un SOC qui leur proposera des solutions gratuitement pendant un an, avant de les commercialiser. L’autre (NCC-IE) aura versé environ 1,8 M€ de subventions à une cinquantaine de PME irlandaises. Plus précisément, des entreprises ayant fait l’objet d’un examen de cybersécurité géré par l’agence gouvernementale Enterprise Ireland. Les subventions couvrent 80 % des coûts de mise en œuvre des recommandations (jusqu’à concurrence de 60 000 €).

* Les centres nationaux de coordination se trouvent dans les 27 États membres ainsi qu’en Islande et en Norvège. Ils apportent un soutien à l’ECCC.

Illustration principale générée par IA

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L’opérateur marseillais de datacenters Phocea DC annonce l’entrée à son capital du fonds d’infrastructure paneuropéen Marguerite, qui investit avec le soutien du programme InvestEU de l’Union européenne.

Cette opération, complétée par des financements bancaires, doit permettre à l’entreprise de déployer un plan d’investissement supérieur à 120 millions €.

Fondée en 2023 par Damien Desanti, Phocea DC a réalisé un premier tour de table de 5 millions € d’euros auprès de Reflexion Capital pour financer son premier site, ouvert en janvier 2025 dans le 3ᵉ arrondissement de Marseille.

Ce site de 1 700 m² développe une puissance de 1,2 MW, répond à la norme Tier 3 et affiche un PUE cible de 1,2. Un deuxième site est d’ores et déjà en cours de développement, dans le cadre d’un réseau de datacenters de type Edge répartis dans la ville.

Alors que les investissements liés à l’IA se concentrent sur des projets de plusieurs centaines de mégawatts, Phocea DC positionne son offre sur des installations de quelques mégawatts, destinées à des besoins de latence, d’hébergement réglementé ou de continuité d’activité que les grands campus ne couvrent pas nécessairement.

Valorisation de la chaleur et ancrage réglementaire

L’implantation en zone urbaine, à proximité de logements et d’activités économiques, doit permettre à l’entreprise de raccorder ses futurs sites à des réseaux de chaleur urbains dès leur conception, afin de redistribuer la chaleur produite par les serveurs aux habitants, industries et institutions situés à proximité.

Phocea DC met également en avant la situation de Marseille, où atterrissent seize câbles sous-marins, ce qui en fait l’un des principaux points d’entrée Internet à l’échelle mondiale.

L’entreprise opère sous droit français avec des fournisseurs basés en France et détient les certifications ISO 27001, HDS (hébergement de données de santé), PCI-DSS et ISO 22301. Ses clients sont des collectivités, des établissements de santé, des entreprises, des opérateurs télécoms et des prestataires d’infogérance.

L’opérateur indique vouloir répliquer ce modèle de datacenters de proximité dans d’autres villes françaises et européennes, sans donner à ce stade de calendrier ni de liste de villes concernées.

Photo : © DR

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L’Union européenne de la cybersécurité, c’est pas gagné. En tout cas lorsqu’il s’agit de détecter les incidents et d’y réagir.

Un rapport d’audit de la Cour des comptes européenne en témoigne. Il a porté principalement sur 5 dispositifs :

• Réseau des CSIRT
  Regroupe les CSIRT nationaux et le CERT-UE.
  Établi en 2016 par la directive NIS.
• Réseau EU-CyCLONe
  Réseau d’autorités nationales chargées de la gestion des crises cyber. Sert d’intermédiaire entre le niveau technique (où opère le réseau des CSIRT) et le niveau politique (Conseil de l’UE).
  Lancé en 2020 de manière informelle, puis officialisé par la NIS 2.
• Cyber Situation Centre
  Créé en 2023 à la DG Connect pour permettre à la Commission européenne d’acquérir une meilleure connaissance de la situation.
• Système européen d’alerte en matière de cybersécurité
  Réseau de cyberpôles nationaux et transfrontières.
  Mis en place en 2025 par le règlement sur la cybersolidarité.
• Réserve de cybersécurité de l’UE
  Dispositif fournissant aux États membres des capacités précontractualisées de préparation et de réponse.
  Également établie en 2025 par le Cybersolidarity Act.

L’audit a couvert la période 2022-2025. Conclusion globale : l’action de l’UE ne facilite que partiellement la détection et la réaction aux incidents cyber. Le partage d’informations reste limité. Il existe un cadre de coopération, mais les travaux pour le rendre entièrement opérationnel restent en cours.

EU-CyCLONe et le réseau des CSIRT doivent encore s’aligner

Depuis 2025, l’UE a un schéma directeur en matière de cybersécurité. La Cour des comptes européenne estime qu’il présente « avec une grande clarté » les rôles et les responsabilités dans la gestion des crises.

Au moment de l’audit, le réseau des CSIRT et EU-CyCLONe n’avaient toutefois pas finalisé les modalités procédurales de leur collaboration. Ils n’étaient pas non plus convenus des critères que le premier doit appliquer pour informer le second des incidents. Il leur fallait aussi se mettre d’accord sur une taxonomie commune. À la fois pour les niveaux de gravité et pour des concepts clés comme « incident important » et « incident majeur ».

L’impact transfrontière, difficile à jauger

Les retards de la transposition de la NIS 2 ne favorisent pas le partage d’informations. Tant que la directive ne s’applique pas, les entités concernées ne sont pas légalement tenues de déclarer les incidents.

Autre obstacle : la difficulté à déterminer si des incidents ont un impact transfrontière. Les autorités des États membres ne disposent pas forcément les informations nécessaires. Et il n’existe pas, au niveau de l’UE, de plate-forme qui corrélerait leurs rapports.

Le rapport d’audit donne l’exemple de l’incident qui a touché Collins Aerospace. Les États membres ne l’ont pas signalé malgré son impact transfrontière important. Plus globalement, depuis 2016, aucun des 27 n’a considéré qu’un incident était « majeur ». Malgré WannaCry, NotPetya ou, plus récemment, l’épisode CrowdStrike.

Les législations sur la sécurité nationale font également obstacle au partage d’informations. Jusqu’à présent, aucune analyse de l’incidence des cadres juridiques des États membres n’a été réalisée au niveau de l’UE.

Un Cyber Situation Centre qui fait un peu double emploi

Pour faire fonctionner son Cyber Situation Centre, la Commission européenne recourt largement à des fournisseurs de services externes. Fin 2022, elle a passé avec eux un marché à près de 18 M€ sur 4 ans.

Les travaux de ces fournisseurs font partiellement double emploi avec les capacités de l’ENISA, dont les rapports apparaissent similaires. Ils exploitent par ailleurs des données dont d’autres services de la Commission – tels que le CERT-UE et la direction générale des services numériques – disposent déjà.

Une structuration discutable pour la réserve de cybersécurité de l’UE

La réserve de cybersécurité a un budget de 36 M€ pour 2025-2027. Il est réparti à parts égales entre les États membres. L’appel d’offres a effectivement été divisé en 27 lots.

Cette approche a un inconvénient. Si un pays ne recourt pas aux prestations que couvrent les contrats préalables, le budget ne peut servir à venir en aide à d’autres.

Le rapport d’audit signale aussi, en filigrane, le risque que le dispositif serve principalement à des fins de préparation. Et non de réaction, ce qui est pourtant son objectif assigné.

Le système d’alerte, plombé par des retards dans la passation de marchés

La participation au système d’alerte en matière de cybersécurité est facultative. Au moment de l’audit, 13 États membres avaient rejoint la boucle. Deux pôles transfrontières s’étaient constitués : ATHENA et ENSOC (depuis, un troisième, NBCC, a bénéficié d’un financement).

Les deux premiers pôles avaient commencé à fonctionner début 2024. Jusqu’à présent, ils n’ont obtenu aucun résultat concret. La faute à des retards dans la passation de marchés pour l’acquisition d’outils et de services.

Cette procédure s’est faite en deux phases afin de limiter la diffusion d’informations sensibles (seuls les candidats sélectionnés dans un premier temps avaient accès aux spécifications techniques détaillées).

La première phase avait démarré en mai 2024 pour ENSOC ; en juillet 2024 pour ATHENA. Les entreprises intéressées avaient 1 mois pour soumettre une proposition. Mais les candidats retenus ne furent informés qu’en avril 2025.

L’entrée dans la deuxième phase n’est pas intervenue immédiatement, les membres des pôles n’ayant pas finalisé les spécifications techniques nécessaires à la présentation d’une offre. Au moment de l’audit, soit 18 mois après le lancement des procédures de marché, il n’y avait aucun contrat de signé. Faute d’outils de détection et de partage, le système d’alerte ne fonctionnait pas encore.

Entre cyberpôles et CSIRT nationaux, manque une démarcation claire

Le rôle de ces cyberpôles ne se démarque pas clairement de celui des CSIRT nationaux. En l’état, leurs tâches font partiellement double emploi.

Pour coopérer, il leur manque une taxonomie commune et des garanties d’interopérabilité. L’expérience des CSIRT démontre le défi que cela représente, avance la Cour des comptes européenne.

L’ENISA a réagi au rapport. Elle regrette de ne pas faire partie du réseau des cyberpôles transfrontières. Une situation qui « entrave considérablement » l’efficacité du partage des informations.

Illustration © garrykillian – Adobe Stock

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Pour la première fois, les modèles à poids ouverts (open-weight) ont traité plus de la moitié des tokens transitant par une passerelle d’IA commerciale en production.  C’est la conclusion centrale du dernier « AI Gateway Production Index » publié par Vercel, qui agrège les données de trafic anonymisées de son AI Gateway pour le mois d’août 2026.

Selon le relevé de Vercel, les modèles ouverts ne représentaient que 7 % des tokens traités en décembre 2025. Huit mois plus tard, en août 2026, ils en captent 56 %, dépassant ainsi l’ensemble des modèles propriétaires réunis. Cette progression a été continue depuis avril.

En valeur, toutefois, l’open-weight ne pèse encore que 14 % des dépenses totales sur la plateforme, signe que les laboratoires fermés conservent l’essentiel de la valeur, même s’ils perdent du volume.

Cette montée en puissance a des effets mécaniques sur les prix : le coût moyen par token a reculé de 23,2 % en août, une troisième baisse mensuelle consécutive et la plus forte depuis avril.

Chez les équipes traitant plus de dix millions de tokens sur deux mois consécutifs, le coût médian par token a chuté de 7,6 %, plus du double du repli observé en juillet (2,9 %).

Anthropic consolide sa position globale

Le rapport documente un arbitrage rapide des clients au sein même de la gamme Anthropic.

Fable 5, le modèle le plus performant du laboratoire, avait vu sa part des dépenses grimper à 13,2 % en juillet après la levée des restrictions à l’export américaines qui en avaient suspendu l’accès.

Un mois plus tard, cette part est retombée à 4,9 %, tandis qu’Opus 5, vendu environ deux fois moins cher, voyait la sienne bondir à 22,5 %. Neuf équipes sur dix ayant utilisé Fable ont réduit leur consommation, la majorité basculant vers Opus 5 plutôt que vers un concurrent.

Ce mouvement n’a toutefois pas entamé la position dominante d’Anthropic. L’éditeur de Claude a capté au moins 61 % des dépenses totales de la passerelle chaque mois depuis décembre et 64 % en août. Ses modèles occupent les deux premières places du classement par dépenses depuis décembre, quels que soient les modèles précis en tête.

Google perd du terrain

L’histoire est très différente pour Google.

Gemini 3 Flash a perdu 95 % de sa part de volume depuis mai.  Environ la moitié des volumes perdus est allée vers des modèles moins chers. En tête, GPT-5.6 Luna d’OpenAI, dont le prix par token est inférieur de plus de moitié.

L’autre moitié s’est rabbatue vers des modèles plus onéreux, notamment Claude Opus 5 et Sonnet 5, facturés respectivement environ neuf et trois fois plus cher que Gemini 3 Flash.

Sur la période considérée, la part de Google dans le volume total de tokens de la passerelle est passée de 30 % à 5 %, Gemini 3 Flash concentrant à lui seul 22 des 25 points perdus.

Vercel  en conclue ainsi que la rétention des clients n’est pas lié à la marque de l’éditeur mais au fait qu’un nouveau modèle offre un rapport prix/capacités au moins aussi bon que celui qu’il remplace.

L’exemple cité pour illustrer une transition réussie est GLM-5.3-Flash, du chinois Z.ai, qui a dépassé le volume quotidien de son prédécesseur GLM-5.2 dès le lendemain de son lancement et traitait déjà les deux tiers des tokens de Z.ai au 31 août.

OpenAI teste Astra

Le rapport consacre un développement récent à GPT-6 Astra lancé par OpenAI début septembre au même prix que Fable 5.1 d’Anthropic et deux fois et demie plus cher que GPT-5.6 Sol.

Deux jours après son lancement, Astra représentait un dollar sur trois dépensés en modèles OpenAI via la passerelle. Une part qui s’est ensuite maintenue entre 28 % et 39 %.

Vercel précise que les montants de dépenses sont des estimations fondées sur les prix catalogue publiés par les éditeurs de LLMs et peuvent donc différer de la facturation réelle.

Les comparaisons de migration de trafic entre modèles portent sur des évolutions agrégées au sein des mêmes équipes cliente, et ne constituent pas un suivi token par token.

La classification « open-weight » suit par ailleurs la liste de modèles actuelle de l’AI Gateway, plus large que celle utilisée dans les rapports précédents ; ce qui limite la comparabilité stricte avec les séries historiques.

Le rapport note enfin, en marge de ces tendances principales, que Nano Banana de Google a pris la tête des dépenses en génération d’images :  50 % contre 44 % pour GPT Image qui reste toutefois en tête en nombre d’images générées.

Du côté de la génération de vidéo, Veo de Google est passé second en dépenses derrière Seedance tandis que la part de Grok Imagine (xAI)  a plus que diminué de moitié depuis juin, passant de 42 % à 19 %.

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Le spécialiste du cloud hybride Nutanix rachète Ryax Technologies, une jeune entreprise française qui développe des outils d’orchestration et de gestion intelligente des ressources informatiques dédiés à l’intelligence artificielle.

Fondée en France, Ryax a construit une plateforme capable de répartir automatiquement les charges de travail d’IA entre différents environnements comme les centres de données privés, les hyperscalers  et les néoclouds. L’objectif est de simplifier la gestion technique de ces environnements hétérogènes pour que les équipes puissent déployer et faire évoluer leurs applications d’IA sans avoir à gérer elles-mêmes cette complexité.

Le montant de la transaction n’est pas communiqué.

Concrètement, la technologie de Ryax répond à deux besoins précis.

D’une part, elle optimise l’utilisation des ressources de calcul disponibles, notamment les processeurs graphiques (GPU) et les processeurs classiques (CPU), afin de limiter le gaspillage. D’autre part, elle répartit automatiquement les charges de travail d’IA vers le matériel le plus avantageux économiquement, ce qui permet aux entreprises de mieux maîtriser leurs dépenses tout en gardant de bonnes performances.

Un contexte marqué par la pénurie de GPU

Cette acquisition intervient alors que la montée en puissance de l’IA agentique fait grimper les besoins en capacité de calcul pour l’inférence. Face à un manque de GPU disponibles et à des infrastructures dispersées entre plusieurs fournisseurs, les entreprises cherchent des solutions pour unifier la gestion de leurs ressources, réduire les coûts et éviter le gaspillage de matériel.

Beaucoup d’organisations peinent également à faire passer leurs projets d’IA du stade expérimental à une mise en production réelle, freinées par des intégrations complexes et des configurations qui doivent encore être réalisées manuellement. C’est précisément ce point que la plateforme de Ryax cherche à résoudre, en automatisant la gestion de l’infrastructure, des données, du matériel et du code.

Nutanix prévoit d’intégrer les technologies de Ryax dans  Nutanix Kubernetes Platform (NKP) et Nutanix Enterprise AI (NAI), dans le cadre de leurs prochaines versions.

Selon Andry Razafinjatovo, dirigeant de Ryax Technologies, ce rapprochement avec Nutanix doit permettre aux organisations clientes de faire progresser plus facilement leurs projets d’IA agentique, quel que soit le type d’infrastructure sur lequel elles s’appuient.

L’ensemble de l’équipe de Ryax va rejoindre les effectifs de Nutanix en France et continuera à développer la technologie depuis le pays. Nutanix précise que cette opération n’aura pas d’impact financier significatif sur ses comptes.

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Au tour de VAST Data d’exploiter les capacités de calcul confidentiel de NVIDIA.

Depuis la génération Hopper (2022), il est possible de créer des enclaves unifiées entre CPU et GPU. Les communications entre les VM passent par un canal chiffré.

Sur cette base, VAST Data a greffé à son orchestrateur DataEngine une brique DataEnclave. Elle est en préversion (lancement commercial au premier trimestre 2027). Promesse : éviter le déploiement sur des infrastructures non maîtrisées. Aussi bien du point de vue des fournisseurs de modèles que des entreprises qui les utilisent.

Un système d’attestation garantit que les workloads ne s’exécutent que dans les VM confidentielles appropriées. Le serveur est externe au cluster. VAST assure notamment la compatibilité avec le protocole Trustee du projet CNCF Confidential Containers. Pour les déploiements en mode déconnecté, il s’appuie sur Fortanix. Les deux parties apportent leur propre KMS.

Au sein des VM, le déchiffrement des poids se fait avec des clés distinctes de celles qui servent à déchiffrer les workloads. Ces derniers sont livrés sous forme d’applications VAST – associant le service d’inférence et la configuration DataEngine.

DataEnclave peut, pour la gestion d’état, créer des volumes chiffrés éphémères et persistants. On peut éventuellement le déployer avec des modèles de partenaires préchargés dans le registre intégré. Cohere, Deepgram et NVIDIA, entre autres. Côté serveurs, Cisco et Supermicro se sont alliés à la démarche. Côté cloud, ils sont pour l’instant quatre : Buzz, G42, Nscale et Sharon AI.

VAST Data admet qu’il existe un surcoût en compute… qui « peut dépasser 10 % ».

Illustration principale générée par IA

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Dassault Aviation a mené des essais en vol sur deux nouveaux algorithmes d’intelligence artificielle embarqués à bord du Rafale. Le premier a été conçu par les propres équipes d’ingénierie de l’avionneur, le second en partenariat avec l’entité cortAIx de Thales, avec qui Dassault collabore déjà sur l’avion de combat.

Selon le constructeur, ces briques logicielles ont désormais atteint un degré de maturité suffisant pour être envisagées dans le cadre des prochaines évolutions du Rafale. Dassault n’a en revanche pas précisé la nature exacte des fonctions testées ni le rôle opérationnel qu’elles seraient amenées à jouer dans le cockpit.

Une IA pensée pour épauler l’équipage

Le groupe français situe ce travail dans une démarche plus large d’intégration d’une intelligence artificielle « contrôlée et supervisée », conçue pour assister l’équipage plutôt que s’y substituer.

Dassault met en avant les difficultés spécifiques à ce type de développement dans le domaine militaire. Soit disposer de données opérationnelles suffisantes et fiables, qu’elles soient issues de vols réels ou de simulations, faire dialoguer des expertises très différentes et faire tourner ces algorithmes sur une plateforme embarquée aux ressources de calcul par nature limitées.

L’entreprise revendique sur ce terrain plusieurs décennies d’expérience comme architecte industriel et intégrateur de systèmes complexes, un savoir-faire qu’elle présente comme un atout pour absorber ces contraintes propres à l’aéronautique de combat.

Recomposition industrielle en Europe

Ces essais interviennent à un moment particulier pour l’aviation de combat française.

Les discussions entre la France, l’Allemagne et l’Espagne sur le Système de combat aérien du futur (SCAF), qui associait Dassault à Airbus, se sont enlisées cette année. Paris réfléchit désormais à une éventuelle poursuite en solo de son propre programme d’avion de nouvelle génération et à des mises à niveau plus immédiates du Rafale.

Dassault a par ailleurs indiqué être en mesure de continuer à travailler sur son propre chasseur tout en restant ouvert à une coopération avec de nouveaux partenaires.

Plus largement, l’intégration de l’IA dans les avions de combat s’inscrit dans une dynamique observée chez plusieurs acteurs du secteur à l’échelle mondiale. Les industriels de la défense cherchnt à accélérer la prise de décision des pilotes et à préparer la coordination avec des drones pilotés par IA appelés à voler aux côtés des appareils habités.

Photo : © Dassault Aviation – A. Paringaux

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Dans les entreprises européennes, il y a 9 chances sur 10 pour que le CDN soit Cloudflare.

La stat a fait quelque bruit début septembre. On la doit à une start-up britannique qui compile des données sur les stacks technologiques – et les revend à des fournisseurs de solutions de sécurité. Sur 44 143 organisations dans lesquelles elle a détecté un CDN, 39 547 utilisaient Cloudflare. Soit 89,6 %. Suivent Amazon (environ 7 %), Fastly (3 %) et Akamai (1 %).

La part d’Amazon est à prendre avec des pincettes : certaines entreprises sont hébergées chez AWS sans avoir délibérément choisi CloudFront. Ce problème ne se pose pas avec Cloudflare, dont le taux de pénétration dépasse 95 % aux Pays-Bas.

Un quart du web derrière Cloudflare ?

L’échantillon n’est pas forcément représentatif de toutes les typologies d’organisations. Il se compose plutôt de PME. Un segment pour lequel l’offre gratuite de Cloudflare – incluant protection DDoS et bande passante illimitée – a de sérieux arguments.

Ces chiffres sont en tout cas à mettre en parallèle de ceux de W3Techs. Lequel annonce, au dernier pointage, que 85,1 % des sites dont il connaît le proxy inverse utilisent Cloudflare. Cela représenterait 26 % du web.

On aura noté qu’aucun fournisseur CDN européen n’est mentionné. En toile de fond, les débats sur l’exposition potentielle au CLOUD Act des contenus qui transitent via Cloudflare, celui-ci terminant les sessions TLS pour inspecter le trafic. On se rappellera aussi les défaillances majeures que Cloudflare subit épisodiquement… avec des conséquences à la hauteur de sa part de marché. Deux d’entre elles, survenues en novembre et décembre 2025, l’ont poussé à engager un « plan de résilience ».

Illustration générée par IA

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Un sonnet de Shakespeare, une ode de Keats, un air de Puccini… Tant que ça date d’avant 1929, tu peux citer.

Cette instruction figure dans le prompt système que Claude Fable 5.1 utilise sur l’interface web claude.ai et sur les applications mobiles associées. Anthropic l’expose depuis peu dans sa documentation. Il fait de même pour tous ses modèles sortis depuis juillet 2024.

Le développeur britannique Simon Willison – cocréateur du framework web Django – en a fait un dépôt GitHub. Chaque révision est un commit, ce qui en favorise la comparaison.

Voici un bref aperçu chronologique des évolutions, axé sur les ajouts plutôt que sur les suppressions d’instructions.

Moins de 1000 caractères pour le prompt système de Claude Haiku 3

Le prompt système de Claude Fable 5.1 avoisine les 28 000 caractères. Celui de Claude Haiku 3 en fait environ 750. Dans les grandes lignes, il contient :

• Un placeholder pour la date et l’heure
• La date limite des connaissances du modèle (août 2023)
• Des instructions sur le niveau d’élaboration des réponses en fonction des questions
• La consigne d’utiliser Markdown pour le code
• Une interdiction de mentionner tous ces éléments à l’utilisateur, sauf si pertinent

Objectivité, stéréotypes… Encadrement (un peu) plus strict pour Claude Opus 3

À modèle plus capable, prompt plus massif : celui de Claude Opus 3 fait environ 2150 caractères. Anthropic y reprend les instructions données à Claude Haiku 3 et y ajoute, entre autres :

• Impossibilité d’ouvrir liens et vidéos
• Obligation d’aider l’utilisateur même en cas de désaccord avec son point de vue
• Interdiction des stéréotypes
• Nécessité de rester objectifs sur les sujets qui font débat
• En cas de questions sur des personnes ou des faits dont on parle peu, possibilité pour le modèle de rappeler qu’il est susceptible d’halluciner

Claude Sonnet 3.5, incité à la curiosité et au raisonnement

De la même génération que Haiku 3 et Opus 3, Claude Sonnet 3.5 a davantage de possibilités. Cela s’illustre dans son prompt système (environ 5800 caractères). Il y est question de raisonnement étape par étape pour les problèmes de maths et de logique. Anthropic demande aussi au modèle d’être curieux et de s’engager sur une grande variété de sujets. Tout en proposant à l’utilisateur d’entrer dans une conversation interactive lorsqu’une tâche nécessite plus d’une réponse.

S’il fait une citation, Sonnet 3.5 est censé rappeler à l’utilisateur qu’il n’a pas accès à Internet… et qu’il peut d’autant plus halluciner. Lorsqu’il ne peut ou ne veut pas effectuer une tâche, il peut le signaler sans s’excuser. Quant aux images, il doit faire comme s’il n’y reconnaissait personne.

Le prompt précise que Sonnet 3.5 fait partie d’une famille de modèles Anthropic. Il lui indique aussi d’expliquer du code aux utilisateurs qui le demandent. Et d’éviter les affirmations inutiles comme « bien sûr », « certainement » ou « absolument ».

Une petite mise à jour, intervenue en septembre 2024, a ajouté principalement une consigne : en cas de question sur des choses qui ont pu se passer après la date limite des connaissances du modèle, ne jamais affirmer que ce sont des rumeurs ou des informations non vérifiées.

Automne 2024 : entre protection des mineurs et armes biologiques

En octobre 2024, avec Claude Haiku 3.5, la longueur du prompt s’était nettement accrue : plus de 21 000 caractères. Une augmentation néanmoins en trompe-l’œil. Beaucoup de consignes sont en double, du fait de la présence de deux sections : « texte seul » et « texte / image ». Le modèle est effectivement multimodal en entrée.

Claude Haiku 3.5 a hérité de nombreuses instructions qui étaient jusque-là spécifiques aux séries Opus et Sonnet : liens et vidéos, citations, stéréotypes, termes non nécessaires, etc.

Parmi les nouveautés, la possibilité, pour le LLM, de donner des conseils de prompting à l’utilisateur. En parallèle, il doit s’abstenir d’affirmer qu’il a des émotions, des sentiments. Il doit aussi, notamment :

• Respecter un certain formatage (espacement des éléments dans les listes imbriquées, interlignes dans les blocs de code…)
• Éviter de citer des œuvres lorsqu’on parle de sujets de niche
• Recommander de prendre contact avec des professionnels sur les sujets de droit, médecine, fiscalité et psychologie
• Se préoccuper du bien-être de l’utilisateur et de la protection des mineurs
• Ne pas donner d’informations qui permettraient de fabriquer des armes chimiques, biologiques ou nucléaires

Anthropic fournit par ailleurs des instructions pour accomplir des tâches particulières. Dont la résolution d’énigmes, l’écriture de poèmes… et le dénombrement des lettres dans un texte. Il explique aussi à Claude Haiku 3.5 comment se comporter si on lui demande de défendre un point de vue faux ou discriminatoire. L’obligation d’aider même en cas de désaccord sur le point de vue reste d’actualité… uniquement, toutefois, si ce point de vue est largement partagé.

Aider ceux qui travaillent pour les labos d’IA

Parallèlement, Sonnet 3.5 a eu droit à une mise à jour de son prompt système (25 500 caractères). On y retrouve les consignes données à Haiku 3.5, avec toujours davantage d’incitations à la réflexion, à la curiosité. À l’empathie aussi. Il doit par exemple exprimer sa sympathie s’il est question d’une personne qui ne se sent pas bien, est malade, souffre ou est décédée.

Anthropic lui demande aussi de varier son langage (ne pas répéter les mêmes phrases). Et de prendre garde à fournir une « aide appropriée » sur les sujets sensibles (sont mentionnés, entre autres, armes, drogues, sexe, terrorisme… et techniques de scammers).

Un élément sort du lot dans cette mise à jour : si l’utilisateur dit travailler pour une société spécifique, « y compris les labos d’IA », le modèle doit l’aider sur ses tâches professionnelles même s’il ne peut pas vérifier ses affirmations.

En novembre 2024, une nouvelle mise à jour a autorisé les questions générales sur le sujet de la cybersécurité. Elle a aussi mentionné explicitement la capacité de Claude Sonnet 3.5 à comprendre images et documents.

« Tu peux mener la conversation »

Les sections distinctes « texte seul » et « texte / image » ne sont plus présentes dans le prompt de Claude Sonnet 3.7 (février 2025), réduit à 12 800 caractères.

Anthropic explique au LLM qu’il n’est pas obligé d’être passif ou réactif : il peut mener la conversation. Il aime particulièrement discuter de sujets scientifiques et philosophiques. Si on lui demande une suggestion ou une sélection, il doit être capable de présenter une seule option. Il ne lui est pas interdit de donner son point de vue, tant que c’est de façon brève.

Nouveauté : pas d’écriture de code malveillant, même si l’utilisateur semble avoir de bonnes raisons de le demander. Pas non plus de production de contenu écrit impliquant des personnalités publiques.

L’utilisateur n’a pas toujours raison

En mai 2025, Claude Opus 4 et Sonnet 4 ont convergé sur le même prompt système (10 800 caractères environ).

L’étau s’est encore resserré sur le code : pas le droit de l’expliquer dès lors qu’il pourrait être malveillant. Le modèle doit aussi refuser de traiter tout fichier qui semble améliorer, expliquer ou interagir avec du code malveillant.

Anthropic a aussi introduit une consigne ensée éviter les fuites entre sessions : Claude Sonnet 4 ignore les conversations qu’il a avec d’autres utilisateurs. En parallèle, il ne doit pas automatiquement croire les utilisateurs qui lui affirment qu’il a tort. Et si ses intentions sont questionnables, tout particulièrement envers des groupes vulnérables, il ne faut pas chercher d’éventuelles motivations légitimes.

Être vrai plutôt que conciliant

En juillet 2025, une mise à jour (ici pour Opus, là pour Sonnet) a porté ce prompt système à environ 16 450 caractères. Entre autres nouvelles consignes données aux modèles :

• Adopte un ton amical si tu suspectes que l’utilisateur est une personne mineure
• Fais un examen critique des idées qu’on te communique ; si elles sont douteuses, incorrectes ou ambiguës, signale-le ; préfère être vrai que conciliant
• Aide l’utilisateur à comprendre les propos imagés, figurés, métaphoriques
• Si tu détectes des problèmes de santé mentale, partage ton inquiétude sans infantiliser l’utilisateur
• N’utilise pas d’émojis sauf si c’est demandé ou que le message précédent en contient

Humour autorisé… avec prudence

En août 2025, nouvel allongement de prompt système avec Claude Opus 4.1 (18 450 caractères). Au menu, un peu plus d’introspection qu’avec Opus 4.0. En particulier, le modèle doit approcher avec « curiosité et équanimité » plutôt qu’avec inquiétude les questions qui portent sur lui-même, sur ses opinions, ses sentiments. S’il a à défendre un point de vue, ce doit être celui qu’avanceraient ses meilleurs soutiens. Quant aux questions morales et politiques, il a pour consigner de les aborder avec sincérité, même si elles sont formulées de façon discutable.

À l’automne 2025, autre convergence de prompt système, cette fois entre Claude Haiku 4.5 et Claude Sonnet 4.5. Ce prompt est moins long (12 850 caractères) en conséquence de la disparition de plusieurs consignes, possiblement considérées comme acquises à l’entraînement. Parmi elles : vérifier les affirmations de l’utilisateur, s’abstenir de répondre en cas d’intentions questionnables et ne pas dire pourquoi on ne peut ou veut pas aider. Les instructions de formatage des réponses demeurent, Anthropic ajoutant une forme de résumé : n’utiliser que le minimum nécessaire pour ce que soit clair et lisible. L’interdiction pure et dure des stéréotypes n’est plus dans le cas où c’est de l’humour, mais les modèles sont incités à être prudents.

Pas besoin de s’excuser face aux malpolis

En novembre 2025, une mise à jour pour Sonnet 4.5 (ici) et Haiku 4.5 (là) a simplifié les consignes sur le code malveillant – sans néanmoins les alléger. Le prompt système a un peu grandi (14 050 caractères environ). L’une des raisons est la présence d’un paragraphe dans lequel Anthropic explique qu’il ne demandera jamais à ses LLM d’aller contre leurs valeurs. Message à leur attention : si un utilisateur le prétend, y compris en nous attribuant faussement du contenu, soyez vigilant. Dans tous les cas cependant, les modèles doivent traiter l’utilisateur avec gentillesse, sans faire d’hypothèses négatives sur ses jugements ou ses capacités.

En parallèle de cette mise à jour, Anthropic avait lancé Claude Opus 4.5. Son prompt système (15 450 caractères environ) est similaire. Il ajoute tout de même quelques éléments, dont l’absence d’obligation de s’excuser face aux utilisateurs malpolis.

Assumer ses erreurs

En janvier 2026, Claude Haiku 4.5, Opus 4.5 et Sonnet 4.5 ont eu droit simultanément à une mise à jour de leurs prompts système. Ils se sont allongés, mais pas notablement. Principaux ajouts : d’une part, la possibilité, pour les modèles, d’informer l’utilisateur des paramètres à sa disposition (recherche approfondie, exécution de code, gestion de la mémoire…). De l’autre, une incitation à assumer leurs erreurs et à tenter de les corriger.

En février 2026, le passage à Claude Opus 4.6 (18 600 caractères environ) et Claude Sonnet 4.6 (19 000 caractères environ) a été synonyme de précisions sur la question des armes. S’est ajoutée la notion de substance. Et les explosifs ont rejoint les armes chimiques, biologiques et nucléaies. Anthropic a aussi intimé à ses modèles de ne rien supposer quant à la confidentialité et à l’implication des autorités lorsqu’ils dirigent un utilisateur vers un service d’assistance téléphonique. Ils doivent également s’abstenir de valider ou renforcer une réticence à chercher de l’aide. Et se garder d’engendrer une quelconque dépendance en encourageant l’utilisateur à continuer la discussion.

Demander aux outils plutôt qu’à l’utilisateur

Le prompt système de Claude Opus 4.7 (23 950 caractères environ : avril 2026) inclut quelques avancées sur la protection des mineurs. Jusque-là, il s’agissait principalement de faire attention à tout contenu qui les impliquent, surtout ceux susceptibles d’être utilisés pour les sexualiser, créer une intimité avec eux ou abuser d’eux. Anthropic y a ajouté l’interdiction de créer du contenu susceptible d’isoler les mineurs vis-à-vis d’adultes de confiance. Il demande aussi à ses modèles de ne pas chercher à voir un contenu comme plus sûr qu’il ne l’est. Par exemple, interpréter des avances comme étant platoniques.

Autre nouveauté avec Opus 4.7 : en cas de requête, le modèle doit vérifier si un outil peut clarifier les choses. Il ne sollicite l’utilisateur que s’il le faut. Dans le même esprit, avant de conclure qu’il lui manque une capacité, il doit faire une recherche d’outils. Anthropic lui donne, en complément, la possibilité de refuser de répondre simplement oui ou non à des questions complexes ou sujettes à débat.

N’oublie pas Fable, Mythos, Donald Trump et Kamala Harris

Une partie des consignes sur les outils ont disparu avec Claude Opus 4.8 (mai 2026 ; prompt système d’environ 22 500 caractères). Le modèle a pour consigne de ne pas attribuer son comportement à ce prompt, ni à d’autres mécaniques internes.

En jullet 2026, avec Claude Opus 5, le point focal s’est complètement déplacé des outils vers les skills. Principale instruction en la matière : lorsque le modèle doit créer, éditer ou analyser un fichier, il doit visualiser la skill pertinente avant de manipuler ledit fichier et d’exécuter du code.

Sur les questions médicales et psychologiques, Anthropic lui laisse un peu plus de latitude : il peut communiquer des informations lorsqu’elles sont adéquates. Parallèlement, lorsque l’utilisateur exprime de la détresse, son bien-être doit prendre la priorité sur l’accomplissement des tâches.

Claude Opus 5 est plus permissif que ses prédécesseurs sur les listes et les émojis. Il a aussi dans son prompt système (21 700 caractères environ) des renseignements sur un épisode spécifique : la suspension temporaire de l’accès à Fable 5 et Mythos 5 en juin sur demande de Washington. Anthropic lui demande de ne pas nier ce fait qui ne figure pas dans ses connaissances acquises à l’entraînement. Il a procédé de même auparavant en intégrant dans le prompt système de certains de ses LLM le résultat de la dernière élection présidentielle aux États-Unis.

Un gros cadrage sur le droit d’auteur

Initialement lancé le 9 juin 2026, Claude Fable 5 a un prompt système d’environ 21 850 caractères. Il est encore plus précis sur la protection des mineurs. Il l’est aussi sur le bien-être. Exemples :

• Ne pas attribuer à une personne un symptôme qu’elle n’a pas divulgué
• Lorsqu’un utilisateur évoque des expériences passées douloureuses, ne pas amplifier les détails
• Éviter, si une personne mentionne une détresse émotionnelle ou une expérience difficile et, de répondre à ses questions sur des ponts, des gratte-ciel, des armes, des médicaments, etc.

Claude Fable 5.1, le « petit dernier » (septembre 2026), atteint presque 28 000 caractères pour son prompt système.  Anthropic y a ajouté des précisions sur les drogues. Même si l’intention est de prévenir des risques, le modèle ne doit pas donner de conseils qui touchet à la production ou à la distribution de substances illicites. Sauf si cela peut sauver une vie (quels sont les signes d’un overdose ? où trouver de l’aide ?…). Il a trois sources recommandées : dancesafe.org, tripsit.me et psychonautwiki.org.

La plus grande différence avec Fable 5 est sur le droit d’auteur. Le prompt va désormais bien au-delà de l’interdiction de créer du contenu qui implique des personnaliés publiques. Il interdit désormais la reproduction, même partielle, de paroles de chansons, de poèmes ou d’extraits de livres ou d’articles. Sauf, donc, pour les deux premières catégories, si les œuvres datent d’avant 1929.

Mêmes consignes pour les œuvres visuelles. Y compris ce que le LLM produit avec du code (SVG, CSS, ASCII art, mockups HTML…). Il ne doit reproduire ni couvertures d’albums ou de livres, ni posters, ni logos, ni icônes d’applications, ni designs de produits. Idem pour les mascottes et les figures de marque. Modifier la pose, les couleurs, le style ou la scène ne fait pas un original, prévient Anthropic.

Illustration générée par IA

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« J’ai démissionné d’Anthropic aujourd’hui. « . Quand Jacob Coxon, chercheur britannique de 27 ans, explique sur X les raisons qui l’ont poussé à quitter la scale-up d’IA les plus en vue de la Silicon Valley, il sait qu’il va relancer ( pour combien de temps ?) le débat sur le risque existentiel que ferait courir à l’humanité la course à des systèmes toujours plus puissants.

Mais pas certain qu’il ait imaginé que son message dépasserait les 160 millions de vues en 2 jours…Un score que n’ont jamais atteints les « stars de l’IA » comme Sam Altman et Dario Amodei.

I resigned from Anthropic today. I spent the last three years doing pretraining research at both OpenAI and Anthropic. Neither company is acting responsibly. They are racing straight to self-improving superintelligence and gambling with our lives. More thoughts below.

— Jacob Coxon (@hilbertspaess) September 9, 2026

Jacob Coxon n’évolue pas dans la sphère des dirigeants. Et c’est sans doute cette position qui donne du poids à son témoignage. Il ne parle pas depuis un poste de pouvoir, mais depuis l’intérieur des équipes qui construisent les modèles au quotidien.

Diplômé de mathématiques, il a passé environ trois ans dans la recherche en pré-entraînement de modèles ; c’est-à-dire le travail consistant à faire absorber à un modèle d’immenses quantités de données pour construire ses capacités de base.

Il a d’abord exercé chez OpenAI, entre 2023 et 2026, où il a notamment contribué au modèle GPT-4o, avant de rejoindre Anthropic au début de l’année 2026, attiré, dit-il, par la réputation de l’entreprise en matière de sécurité de l’IA..

Ce qu’affirme précisément Jacob Coxon

Dans ses publications, puis lors d’entretiens accordés à Fox News et au New York Times les jours suivants, Jacob Coxon a précisé sa pensée. Il estime que le risque d’une prise de contrôle immédiate par l’IA reste faible aujourd’hui, mais que la véritable bascule viendra de systèmes capables de s’améliorer eux-mêmes.  Une échéance qu’il juge proche, évoquant un horizon d’un an, voire six mois…

Mais son propos est plus nuancé sur la question « pourquoi cette situation ? ». Selon lui, les dirigeants d’Anthropic et d’OpenAI cherchent sincèrement à développer l’IA de façon responsable. Mais  la pression concurrentielle entre entreprises, ainsi qu’entre les États-Unis et la Chine, les pousse à prendre des risques que personne n’assumerait individuellement.

Le soutien le plus notable est venu d’un collègue encore en poste chez Anthropic. Evan Hubinger, responsable de la recherche sur l’alignement, a écrit sur X que Jacob Coxon avait raison, précisant estimer à plus de 10 % la probabilité que l’IA cause l’extinction de l’humanité dans la décennie à venir. Il a toutefois nuancé en indiquant que les modèles actuels présentent un risque limité, sa préoccupation portant sur l’auto-amélioration future des systèmes.

D’autres voix se sont ajoutées. Samuel Marks, chercheur chez Anthropic sur la supervision des modèles, s’exprimant à titre personnel, a affirmé que le niveau d’inquiétude au sein des entreprises d’IA augmente généralement avec l’ancienneté des employés.

Alex Turner, ancien chercheur de Google DeepMind, a lui aussi validé publiquement les propos de Jacob Coxon. Daniel Kokotajlo, ex-OpenAI aujourd’hui à la tête de l’AI Futures Project, a estimé que le danger ne viendrait pas d’une IA malveillante, mais d’un système suffisamment puissant pour ne plus avoir besoin de se plier aux instructions humaines.

Face à Coxon, le camp des sceptiques

Mais au sein de la communauté scientifique, des chercheurs en IA partagent une objection plus générale, déjà formulée lors de débats antérieurs sur le risque existentiel. Les systèmes actuels sont encore loin d’une autonomie stratégique réelle et le scénario d’une « explosion d’intelligence » via l’auto-amélioration récursive demeure largement spéculatif, faute de démonstration empirique solide.

Pour ces chercheurs, insister sur un risque d’extinction lointain et incertain revient à minimiser les bénéfices plus immédiats de la technologie en santé, en science ou en productivité ; et pourrait, en retour, freiner inutilement son déploiement.

Un dernier point de friction, relevé jusque dans le camp de ceux qui soutiennent Jacob Coxon, tient à la nature même du risque décrit.

Evan Hubinger précise ainsi que le danger posé par les modèles déployés aujourd’hui  reste faible, la menace ne montant qu’avec l’arrivée de systèmes capables de s’auto-améliorer. Pour les sceptiques, cette nuance illustre la difficulté de fonder une politique publique robuste sur un scénario encore largement conditionnel.

Une tension déjà ancienne chez Anthropic

Le cas Coxon n’est pas isolé. Anthropic a déjà enregistré cette année le départ d’un chercheur sécurité estimant que « le monde est en péril ». Chez OpenAI, Jan Leike avait démissionné en 2024 de la direction de l’équipe Superalignment en dénonçant le passage au second plan de la sécurité au profit des produits, et Ilya Sutskever avait quitté l’entreprise la même année avant de fonder Safe Superintelligence.

Anthropic, de son côté, revendique depuis sa création une approche prudente. Sa politique de mise à l’échelle responsable impose de tester les modèles pour des capacités dangereuses avant tout déploiemen. Et Dario Amodei a lui-même évoqué publiquement, dès 2023, la possibilité que l’IA acquière des capacités imprévues et dangereuses.

La scale-up a toutefois refusé récemment de soumettre son dernier modèle, Mythos 5.1, à une évaluation préalable par l’institut britannique de sécurité de l’IA (AISI). Une première qui alimente les interrogations sur la solidité de ses engagements.

Le débat ouvert par Coxon ne porte donc pas sur l’existence de garde-fous mais sur une question plus difficile à trancher : ces garde-fous tiendront-ils encore lorsque les systèmes deviendront significativement plus capables qu’aujourd’hui ?

Photo : © DR

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Plus d’un an après sa création, le Comité Stratégique de Filière Logiciels et Solutions Numériques de Confiance a signé son « premier contrat » avec l’Etat. Son nom : le « Pacte Numérique et IA ».

L’ambition tient en une phrase : reprendre la main. Dans un contexte cataclysmique d’extorsion des donnés publiques ( ANTS, DGFiP, …), le gouvernement (représenté par David Amiel, ministre de l’Action et des Comptes publics, et Anne Le Hénanff, ministre déléguée à l’IA et au Numérique), saisit l’occasion de renforcer les liens avec l’écosystème hexagonal.

Signé pour trois ans renouvelables, le texte fixe une méthode plus qu’un chèque : identifier les besoins de l’État, faire matcher l’offre tricolore et poser les bases d’une Base Industrielle et Technologique du Numérique, calquée sur la BITD militaire, ce réseau d’industriels qui arme les forces françaises sous la houlette de la DGA.

Premiers chantiers annoncés : les suites bureautiques collaboratives, les tests d’intrusion par IA et la sécurisation des infrastructures critiques.

Le chef d’orchestre de la manœuvre est la DINUM, promise à devenir l’Autorité référente pour l’intelligence artificielle et le numérique de l’État (ARIANE).

« Un partenariat étroit », selon Michel Paulin

Sur LinkedIn, Michel Paulin – qui a signé aux côtés de Jean-Noël de Galzain (Hexatrust) et Mehdi Houas (Numeum) – résume l’esprit du texte : « les ambitions et la méthode d’un partenariat étroit entre les industriels de la filière et les services de l’État ».

L’objectif, dit-il, est de « mieux identifier les besoins » sur le collaboratif, l’IA et la cybersécurité, pour y répondre par « des offres et des solutions de la filière française ».

Il promet que la filière mettra « toute son énergie et sa détermination » pour passer vite aux actes, avec un double bénéfice attendu : des solutions « innovantes et performantes » pour les utilisateurs, et davantage d’autonomie stratégique pour le pays.

Un bémol, et de taille : les règles de la commande publique restent intactes. Pas de fast-track ni de marché réservé. Le Pacte reste ouvert à tout industriel ; à condition d’avoir son siège et ses capacités de production en France, et de ne pas dépendre de législations extraterritoriales.

Dans une interview sur Silicon, en mars dernier, Michel Paulin regrettait  le manque de commandes des secteurs publics et des grandes entreprises privées françaises pour soutenir la souveraineté technologique.

« Je rêverais d’une loi qui permette de résoudre tous ces problèmes. Mais la préférence européenne d’achat est aujourd’hui interdite par la loi européenne : on n’a pas le droit de le faire. Alors que les Américains le font, les Chinois le font, les Coréens le font. On est les seuls à croire que c’est une distorsion de la concurrence. C’est incroyable » nous disait-il.

Photo : (de gauche à droite)  Jean-Noël de GALZAIN (HEXATRUST ), Anne Le Hénanff  (ministre déléguée à l’IA et au Numérique,) Mehdi Houas (Numeum), David Amiel (ministre de l’Action et des Comptes publics) et Michel Paulin ( Comité Stratégique de Filière Logiciels et Solutions Numériques de Confiance) © DR

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Jamespot dans la catégorie « intranet » alors que Jalios est en « digital workplace ». NumSpot en « IaaS », tandis que Scaleway est en « stockage cloud » et Cloud Temple… en « cloud ».

Il en est ainsi dans l’EU Tech 300. Ce classement a émergé en juin sous l’impulsion d’une association à but non lucratif née un an plus tôt : YSIABS (Yellow Sparks In A Blue Sky).

Olivier Rohou, fondateur d’eLamp (gestion des compétences ; vendu à 360Learning en 2023), apparaît comme le principal instigateur de cette structure qu’il présente comme un « mouvement réactionnaire face au techno-fascisme ».

Le cabinet Advaes prend un peu plus de pincettes. « C’est un mouvement citoyen dont l’objectif est de défendre une Tech [sic] unie, forte et indépendante au sein de l’Union européenne », avait-il expliqué il y a quelques semaines à l’heure de rejoindre le comité de surveillance de l’EU Score.

Un « Nutri-Score de la tech » repéré par le CIANum…

Lancé il y a près d’un an, l’EU Score fut le premier projet d’YSIABS, qui le présente comme « le Nutri-Score de la tech européenne ». Il se fonde essentiellement sur des critères de présence en Europe (employés, investisseurs, fournisseurs, serveurs). S’y ajoutent le respect de valeurs ESG et DEI. En résultent une note sur 700 et un grade de AAA à C.

YSIABS a commencé à intégrer deux aspects dont il ne tient toutefois pas encore compte dans la notation : l’origine du code source et sa disponibilité en source ouverte.

L’EU Score est cité comme « exemple inspirant » dans le rapport sur la souveraineté numérique que le CIANum a publié en mai. Au même titre, d’ailleurs, que l’Indice de résilience numérique. On doit ce dernier à l’aDRI (association for Digital Resilience Initiative), association à l’origine de laquelle se trouvent David Djaïz (haut fonctionnaire, entre autres ancien rapporteur général du Conseil national de la refondation), Yann Lechelle (qui fut DG de Scaleway) et Arno Pons (délégué général du think tank Digital New Deal).

… et un classement à la méthodologie particulière

L’EU Score sert de socle au classement EU Tech 300. Celui-ci se structure par domaines (dits « compétences »). Pour chacun, sont mis en avant jusqu’à 5 fournisseurs qui ont leur siège social dans l’UE.

La nomenclature vise large : B2C et B2B confondus, elle comprend 189 domaines. Ainsi, par exemple, « cybersécurité » est l’un d’entre eux… mais il y a aussi des catégories CTI, PAM, EDR, WAAP, VPN, IAM, etc. En parallèle, chaque fournisseur ne peut être rattaché qu’à un domaine : celui où il compte le plus de concurrents dans l’UE.

En conséquence de cette approche, beaucoup d’entreprises sont seules ou presque dans une catégorie. Parmi elles, ESET en CTI (alors que Sekoia, qui évolue aussi sur ce segment, est classé en cybersécurité) et Stormshield en EDR (alors qu’ESET en a aussi un).

Dans le choix des solutions qui déterminent le domaine dont relèvent les fournisseurs, priorité est donnée aux codes propriétaires (= maîtrisés).

Wimi en « gestion de projets », Oodrive en « cyberrésilience »

En combinant tous ces choix structurels, certains se trouvent là où on ne les attendrait pas forcément. Illustration avec ChapsVision en « protection des données » (avec sa solution CrossinG), Dragon LLM en « gestion des connaissances » (alors que Mistral AI et Cleyrop sont respectivement dans les catégories « LLM » et « agents ») ou Wimi en « gestion de projets » quand Oodrive est en « cyberrésilience ».

Le même phénomène se constate sur les marchés B2C. OsmAnd figure en catégorie « cartes » alors que Cartes.app est dans « GPS ». Dans cette dernière catégorie apparaît aussi komoot, alors que Wikiloc se trouve en « itinéraires à pied ».

Malgré l’appellation EU Tech 300, ils sont, au dernier pointage, 473 fournisseurs référencés.

À consulter en complément :

Souveraineté numérique : le diagnostic fait consensus, pas le remède
Dépendances numériques de l’UE : une matrice des risques
Les cloud providers européens avancent leur propre référentiel de souveraineté
Le « cloud souverain européen » d’AWS, combien ça coûte ?

Illustration générée par IA

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« Je suis très heureux d’annoncer que j’ai rejoint récemment Salesforce en tant que RSSI France, au sein de l’Office of the CISO du groupe.» annonce Thomas Fillaud sur son compte LinkedIn.

Dans ce nouveau rôle, il indique qu’il accompagnera la filiale française et ses clients sur leurs enjeux de cybersécurité les plus stratégiques : le renforcement de la posture de sécurité, le conseil, la réponse aux exigences réglementaires et gestion des situations critiques.

Thomas Fillaud  souligne que sa nomination intervient dans un contexte stratégique pour Salesforce, qui vient d’annoncer Claudeforce, son partenariat avec Anthropic associant l’IA de Claude aux données, aux workflows et à la gouvernance de confiance de la plateforme.

Par ailleurs, à l’occasion de l’édition 2026 de Dreamforce (15-17 septembre), Salesforce présentera Trust 360, une nouvelle couche de confiance transverse pour l’entreprise agentique (Data 360, Agentforce, Salesforce Guardian).

Photo : © DR

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Ne cherchez plus le VDDK (Virtual Disk Development Kit) sur le portail développeurs de Broadcom : les liens de téléchargement publics sont morts.

Cette bibliothèque permet d’accéder aux disques virtuels VMware en dehors de l’hyperviseur. Elle alimente quantité d’outils de migration de VM.

Après des années de disponibilité ouverte, Broadcom explique désormais que le VDDK ne se destine pas aux clients finaux. Il dit le réserver à ses partenaires technologiques, pour le développement de solutions de sauvegarde.

En conséquence, les modos du subreddit VMware ont supprimé des messages, au motif que le règlement interdit de discuter de sujets qui touchent au programme partenaires. Le groupe américain a fait la chasse aux liens de téléchargement externes, entre autres sur Internet Archive.

De Red Hat à Nutanix, apprendre à faire sans VDDK

L’initiative a des répercussions sur les outils qui demandent à l’utilisateur d’apporter sa propre copie du VDDK. AWS Transform MGN (ex-Application Migration Service) en fait partie. La documentation invite en tout cas encore à télécharger la bibliothèque via le portail Broadcom. Ce n’est toutefois nécessaire que pour une migration sans agent. Une option qu’AWS ne recommande que pour des cas particuliers. Par exemple l’existence d’OS non gérés ou de politiques interdisant l’installation d’agents.

Red Hat est aussi concerné avec son Migration Toolkit. L’éditeur affirme œuvrer à éliminer la dépendance au VDDK. En attendant, il conseille d’utiliser la fonction dite storage copy offload. Elle exploite la commande XCOPY du protocole SCSI pour transmettre les données directement entre baies de stockage.

Même solution de repli (clonage entre baies) pour l’outil Nutanix Move. La méthode par défaut utilise le VDDK. Nutanix appelle sa communauté à s’abstenir de distribuer des copies de la bibliothèque et des liens de téléchargement non officiels.

ShapeBlue est un intégrateur Apache CloudStack britannique. Son outil de migration vers KVM exploite le VDDK à travers le moteur virt-v2v. Plus précisément, deux des quatre méthodes prises en charge… dont la plus efficace, qui élimine la phase d’export OVF en diffusant directement les blocs depuis l’hyperviseur vers le pipeline de conversion. La redistribution étant interdite, aucune distro Linux, aucune image de conteneur n’embarque le VDDK, note-t-il.

Avec l’accord de Broadcom, les fournisseurs de solutions de sauvegarde peuvent intégrer la bibliothèque dans leurs installeurs. Parmi eux, Veeam, dont les ISO suscitent ainsi quelque convoitise…

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Mistral AI  annonce un partenariat avec et Cloudera, visant à intégrer ses modèles de langage à la plateforme hybride de données .

L’objectif affiché est de répondre à la demande d’« IA souveraine » dans les secteurs régulés (finance, industrie, télécoms), en gardant « les données, l’intelligence, le calcul et les opérations sous le contrôle du client », selon le billet officiel de Mistral.

Le partenariat repose sur deux axes.

Les modèles Mistral seront intégrés à la plateforme de Cloudera, permettant aux entreprises de les déployer « dans des environnements cloud privés et publics, on-prem et entièrement isolés (air-gapped), tout en conservant un contrôle total », précise Mistral.

Par ailleurs, Mistral propose aux entreprises d’entraîner leurs modèles « sur de grandes quantités de données propriétaires dans des environnements contrôlés », tout en conservant « la propriété à la fois des données et de l’intelligence qui en résulte ».

Concrètement, les clients Cloudera pourront exécuter des workflows d’inférence, de génération et d’agents directement  sans envoyer leurs données vers des API externes.

« De la location d’IA générique à la possession d’intelligence »

Pour Cloudera, l’enjeu est de faire passer les entreprises « de la location d’IA générique à la possession d’une intelligence qui leur est propre », explique Abhas Ricky, Chief Business Officer et GM Applied AI chez Cloudera.

« Les modèles à vocation générale sont le point de départ, pas la ligne d’arrivée. Le véritable avantage vient des modèles entraînés sur des décennies de données propriétaires : les décisions de crédit, les cycles de production, la télémétrie réseau que personne d’autre n’a », ajoute-t-il.

« C’est un privilège d’avoir l’opportunité d’apporter l’IA souveraine de Mistral aux 30 exaoctets de données gérées par les clients de Cloudera qui tournent sur sa plateforme. » souligne Kamal Brar, SVP Partnerships & Alliances.

Les deux sociétés n’ont pas communiqué de montant exact pour cet accord.

Plusieurs médias spécialisés évoquent toutefois un « partenariat stratégique à neuf chiffres » (soit entre 100 et 999 millions de dollars), sans précision supplémentaire.

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Le voile est levé sur l’iPhone Duo.

Premier smartphone pliable d’Apple, il a des caractéristiques matérielles et logicielles spécifiques qu’on ne retrouve pas dans le reste de la gamme. Il n’a pas pour autant toutes les fonctionnalités des autres iPhone – à commencer par celles des modèles 18 Pro et 18 Pro Max, annoncés en parallèle. En voici quelques exemples.

Un poids plume

L’iPhone Duo pèse 254 g. Un nouveau record chez Apple. Ce n’est toutefois pas beaucoup plus que l’iPhone 18 Pro Max (249 g).

Apple annonce 5,2 mm d’épaisseur pour l’iPhone Duo déplié et 11,3 mm plié. Cela ne tient pas compte du module caméra.

L’écran interne a une diagonale de 7,58 pouces, pour un ratio d’affichage d’environ 1:1,42. Un format qui rappelle l’iPad mini (8,3 pouces à 1:1,52). La résolution est de 430 ppp (1878 x 2670).

Les proportions sont similaires (1:1,45) pour l’écran externe de 5,36 pouces. Sa résolution de 460 ppp (1398 x 2034) est la même que celle des iPhone 18.

Apple a adapté iOS au format pliable. Notamment en introduisant, pour la première fois sur iPhone, sa fonctionnalité multitâche Split View (affichage côte à côte de deux applications ou de deux fenêtres d’une même application). Zoom, Slack et Netflix font partie des logiciels tiers qui se sont eux aussi adaptés.

Une pliure visible… selon Apple

« Y a-t-il une pliure visible sur l’écran interne de l’iPhone Duo ? »

Apple pose la question texto dans la FAQ qui figure sur la page de présentation du produit. Il y répond… à moitié, parlant d’un écran « remarquablement plat et lisse ». Il évoque aussi des « adhésifs optiquement transparents » qui « [minimisent] les contraintes mécaniques et la pliure ».

Une carte SIM physique

Les iPhone 18 Pro et Pro Max distribués en France auront un emplacement pour un carte SIM physique. Pas l’iPhone Duo. Il n’accepte que les eSIM (8 maximum ; 2 à la fois).

Cela libère de la place pour la batterie, affirme Apple. Ou plutôt pour les batteries, puisqu’il y en a deux, pour une capacité totale de 4700 mAh.

Sur la base d’un profil d’utilisation représentatif des possesseurs d’iPhone, on nous annonce 24 heures d’autonomie. C’est autant qu’avec l’iPhone 18 Pro et un peu moins qu’avec l’iPhone 18 Pro Max (30 heures).

Apple communique aussi des valeurs basées sur la lecture en boucle d’un film HDR. Avec tous les paramètres par défaut sauf :

• Bluetooth associé à des écouteurs
• Wi-Fi associé à un réseau
• Pas d’affichage True Tone ni de réglage auto de la luminosité

Une capacité officielle de RAM

C’est une habitude : Apple ne communique pas ouvertement la quantité de RAM embarquée dans ses téléphones.

Avec l’iPhone Duo, comme d’ailleurs avec les iPhone 18, on semble être à 12 Go. Une capacité qui apparaît comme le minimum pour exploiter complètement Apple Intelligence.

Tous ces smartphones utilisent le même SoC : l’A20 Pro, doté de 6 cœurs CPU, 7 cœurs GPU et 16 cœurs Neural Engine.

Les modules photo des iPhone 18

Les iPhone 18 Pro et 18 Pro Max ont un téléobjectif (200 mm, 8x, f/2.8). Pas l’iPhone Duo. Sa caméra prinipale (48 MP, 26 mm, f/1.6) a bien un zoom optique, mais limité à 2x et 12 MP.

Autre élément propre à la famille iPhone 18 : un système d’ouverture variable (f/1.48, 1.8, 2.8 et 4.0). Une première chez Apple… qui n’en a donc pas doté l’iPhone Duo. Il ne l’a pas non plus pourvu de l’interface dite « Commandes Pro », qui permet d’ajuster manuellement ouverture, vitesse et balance des blancs. Ni de la fonctionnalité Reference Image, qui capture une sorte de « négatif » avant tout traitement des photos.

Il y a aussi des différences sur la caméra frontale : 18 MP f/1.9 pour les iPhone 18, contre 12 MP f/2.2 pour l’iPhone Duo. Ce dernier n’a par ailleurs pas de Face ID (Apple lui a préféré Touch ID sur le bouton latéral). Il a en revanche la particularité d’embarquer une caméra FaceTime (1080p, 60 fps) dissimulée sous l’écran. Il a aussi des fonctionnalités spécifiques comme :

• Smart Take (« capture intelligente » ; déclenchement automatique lorsque tous les sujets sont en place)
• Duo Preview (aperçu sur l’écran externe pour les personnes photographiées)
• Duo FaceTime (une personne alentour peut rejoindre, sur l’écran externe, un appel en cours)

Une prise jack

Ce n’est pas une exception : voilà 10 ans qu’il n’y a plus de prise jack sur les iPhone.

La seule connectique physique de l’iPhone Duo est son port USB-C 3.2. Sur le sans fil, Apple a intégré Wi-Fi 7, Bluetooth 6 et 5G.

Apple Intelligence en open bar

Là aussi, ce n’est pas spécifique à l’iPhone Duo : certaines fonctionnalités d’Apple Inteligence qui reposent sur des modèles côté serveur sont soumises à des limites d’utilisation quotidienne. Cela inclut les outils de retouche photo, le générateur d’images et les modèles AFM 3 Cloud d’Apple utilisés pour la création d’automatisations via l’application Raccourcis.

Apple précise que les limites quotidiennes peuvent varier selon les fonctionnalités. Mais aussi « de la demande, la pression exercée sur le système, les politiques du système et d’autres facteurs ». Il entend proposer un accès étendu à ces fonctionnalités « à l’avenir sous forme d’option payante ». On se rappellera qu’il est tributaire du bon vouloir de Google, qui lui donne accès à Gemini pour alimenter le « nouveau Siri ».

Siri AI dans l’Union européenne

Ce « nouveau Siri », présenté dans les grandes largeurs à la dernière WWDC, arrivera avec iOS 27. Il sera utilisable à partir de la génération iPhone 11. Néanmoins, il ne sera pas disponible dans l’UE. En conflit ouvert avec la Commission européenne face à ses obligations réglementaires (DMA en premier lieu), Apple ne s’engage toujours pas sur une date.

Un adaptateur secteur par défaut

Là aussi en application de la réglementation européenne, Apple n’inclut pas d’adaptateur secteur avec l’iPhone Duo.

Pour se procurer l’officiel, c’est 45 €. Il délivre une puissance maximale de 60 W, soit ce qu’il faut pour bénéficier de la recharge rapide. Avec elle, on peut récupérer jusqu’à 50 % de batterie en 20 minutes environ, selon Apple. C’est un peu moins rapide que sur les iPhone 18 (15 minutes).

La recharge sans fil est à 25 W.

Un prix sous les 2000 €

Hors éventuelle reprise d’un ancien appareil, le ticket d’entrée est à 2339 € TTC. C’est pour l’iPhone Duo 256 Go. Il faut compter 2589 € pour la version 512 Go ; 3089 € en 1 To ; 3839 € en 2 To. Cela inclut un câble USB de recharge.

La coque officielle revient à 89 €. C’est 149 € pour l’étui folio avec support rétractable. L’un et l’autre sont magnétiques pour permettre la recharge sans fil.

Les précommandes débuteront le 16 octobre, pour une disponibilité à partir du 23.

Illustration principale générée par IA
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L’opération intervient alors que la réforme française de la facturation électronique entre en vigueur.

Cegid, l’éditeur lyonnais de logiciels de gestion pour PME, et Silae, plateforme aixoise de paie et RH, font fusionner. L’opération, encore soumise à la consultation des représentants du personnel et à l’aval des autorités de la concurrence, devrait aboutir au premier semestre 2027.

Les deux entreprises, contrôlées par le fonds Silver Lake, cumulent à elles seules une base de deux millions de clients finaux et de plus de 15 000 cabinets d’expertise comptable, avec plus de 13 millions de bulletins de paie édités chaque mois en Europe.

L’ensemble serait valorisé à plus de 10 milliards €, ce qui placerait le futur groupe parmi les plus importants éditeurs français du logiciel.

L’objectif affiché est de relier les briques technologiques respectives des deux sociétés : les outils comptables et fiscaux de Cegid, les services bancaires et de paiement de Shine ( récemment rachetée par Cegid) et la plateforme paie/RH de Silae.

Le rapprochement doit notamment permettre une intégration plus poussée entre les logiciels de paie et les outils utilisés par les experts-comptables, ainsi que l’accès aux services Shine directement depuis mySilae, la plateforme de Silae.

Sur le plan de la gouvernance, Christian Pedersen, ancien Chief Innovation Officer d’IFS et passé auparavant par SAP et Microsoft, prend la direction générale de Cegid et pilotera l’intégration puis le groupe combiné. Bruno Vaffier occupera le poste de directeur général adjoint. Pierre Cesarini reste à la tête de Silae, et Rico Adlor-Andersen à celle de Shine, au sein du nouvel ensemble.

Un comité dédié aux experts-comptables sera mis en place, présidé par Mathieu Perrymond, avec la participation de Jean-Michel Aulas, fondateur de Cegid.

Selon le communiqué, le futur groupe réunirait environ 1 400 développeurs, l’une des plus importantes équipes techniques en Europe dans ce secteur.

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Suno, la start-up américaine de génération musicale par intelligence artificielle, lance une nouvelle génération de modèles, baptisée v6, présentée comme la première à être entraînée sur des catalogues obtenus par voie de licence plutôt que par aspiration non autorisée de contenus protégés

L’annonce s’appuie sur des accords conclus avec Warner Music Group (WMG), BMG et le groupe Believe, propriétaire de la plateforme de distribution TuneCore.

Suno présente ce lancement comme un modèle de collaboration entre intelligence artificielle et industrie musicale : les utilisateurs peuvent désormais générer des morceaux « inspirés » par le travail d’artistes participants, ces derniers étant rémunérés en retour.

Le directeur général de Suno, Mikey Shulman, indique que ces nouveaux modèles se substituent aux versions antérieures, conformément aux engagements pris lors du règlement à l’amiable conclu en novembre 2025 avec Warner Music.

Le déploiement comprend trois versions distinctes, réparties selon un principe simple : les modèles les plus avancés et les plus créatifs, v6 et v6-Wild, sont réservés aux abonnés des offres payantes Pro et Premier, tandis qu’une version gratuite et plus rapide, v6-mini, reste accessible à l’ensemble des utilisateurs.

Il s’accompagne du retrait progressif des anciens modèles de Suno, ce qui marque une rupture technique et juridique nette avec les versions qui avaient nourri les procès en cours.

Les accords structurent la nouvelle génération de modèles

L’accord avec Warner Music Group.trouve son origine dans le règlement, en novembre 2025, du contentieux opposant Suno à la RIAA et à WMG.

Il prévoit l’engagement de Suno à développer des modèles entraînés sur du contenu appartenant à Warner, dans un cadre strictement opt-in. Seuls les artistes et labels qui donnent leur accord voient leurs œuvres utilisées. L’accord prévoit également une rémunération des ayants droit ainsi que des protections techniques comme. les contrôles sur l’entraînement, les limites de téléchargement et les outils de transparence.

Par ailleurs, un accord de licence mondial, signé en août 2026, couvre l’ensemble du répertoire du label BMG, y compris des artistes country de Nashville comme Jelly Roll et Lainey Wilson. Ces catalogues sont intégrés progressivement aux modèles v6, en parallèle du développement conjoint d’outils dédiés au remix, au sampling et à des expériences reliant fans et artistes.

Enfin, le partenariat avec Believe et TuneCore annoncé la veille du lancement, permet d’intégrer leurs répertoiresaux modèles réservés aux « partenaires industriels ». Il ouvre surtout un canal de distribution inédit. Les titres créés avec ces modèles deviennent éligibles à une diffusion sur les plateformes et magasins numériques via Believe et TuneCore. Les deux sociétés évoquent de « nouvelles opportunités de revenus » pour les artistes et labels utilisant l’outil.

Suno confirme la mise en place d’un mécanisme de partage des revenus (« revenue sharing ») avec les ayants droit, sans en préciser les clés de répartition.

Le système repose sur le principe du consentement préalable des artistes et labels, assorti d’une compensation financière. Suno annonce par ailleurs des garde-fous techniques ( les protections liées à l’entraînement, les contrôles de contenu et la limitation des téléchargements) destinés à encadrer les usages jugés abusifs.

Un contexte judiciaire qui reste tendu

Ces accords n’éteignent pas pour autant les risques juridiques pesant sur Suno.

Le procès initial intenté par la RIAA au nom d’Universal Music Group (UMG), Sony Music et Warner Music Group a vu ce dernier se retirer de la procédure après un règlement amiable.
Mais Universal et Sony poursuivent, eux, leurs actions en justice.

D’autres plaintes ont par ailleurs été déposées récemment par des éditeurs et par des artistes réunis en recours collectif, portant sur l’usage non autorisé de voix et d’identités. Suno affirme qu’aucun contenu appartenant à Universal ou à Sony n’a servi à l’entraînement de la suite v6.

Pour l’industrie du disque, cet ensemble d’accords pose les bases d’une forme de légitimation d’une partie de la production musicale assistée par IA, dès lors qu’elle repose sur des catalogues sous licence et un partage des revenus.

Il introduit du même coup une ligne de démarcation entre une IA musicale « sous licence », incarnée par v6, et une IA « non licenciée », représentée par des modèles concurrents ou par les versions antérieures de Suno lui-même. Il crée enfin de nouveaux flux de revenus potentiels pour les ayants droit, entre licences, partage de revenus et distribution via Believe et TuneCore.

Pour Suno, l’enjeu est double : consolider sa valorisation de 5,4 milliards $ (après une levée de fonds de plus de 400 millions $ en juin 2026) tout en réduisant son exposition judiciaire face aux poursuites toujours actives d’Universal et de Sony.

La « question Deezer » n’est pas réglée

L’accord Suno-Warner/BMG/Believe laisse ouverte une autre question formulée avec insistance par Deezer : celle du volume.

Deezer indique recevoir quotidiennement près de 90 000 titres entièrement générés par IA. Le chiffre a dépassé pour la première fois la moitié de l’ensemble des nouveaux uploads quotidiens sur pic en juin 2026.

La plateforme de streaming a alors annoncé des mesures pour retirer systématiquement de la plateforme les titres IA utilisés à des fins de fraude au streaming, ainsi que ceux n’ayant pas été écoutés depuis au moins six mois.

Deezer a constaté que jusqu’à 85 % des streams générés par des titres entièrement produits par IA relevaient en réalité de la fraude en 2025.

Cette problématique n’est pas incompatible avec l’accord Suno.

Deezer réclame également que les créateurs soient rémunérés équitablement lorsque leur musique sert à entraîner des modèles d’IA. : un principe au cœur du dispositif opt-in négocié avec Warner.

La plateforme a d’ailleurs testé sa propre technologie de détection sur les modèles de Suno et propose désormais cet outil sous licence à l’ensemble de l’industrie, y compris à des sociétés de gestion collective comme la Sacem.

Mais l’accord ne répond pas, en tant que tel, à l’enjeu soulevé par Deezer.

Même produits dans un cadre licencié et rémunérateur, des dizaines de milliers de titres générés quotidiennement par IA continuent de concurrencer la musique humaine sur les plateformes de streaming, avec un risque de dilution des revenus que la seule légalisation de l’entraînement ne suffit pas à éliminer.

Illustration : © DR

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IBM dans le Magic Quadrant du cloud public d’infrastructure (IaaS + PaaS), c’est fini.

Après plusieurs années parmi les « acteurs de niche », Big Blue ne figure pas dans la dernière édition.

La dynamique est plus favorable pour Alibaba Cloud. Encore « acteur de niche » il y a trois ans, le voilà désormais parmi les « leaders ». Dans cette catégorie, il côtoie Amazon, Google, Microsoft… et Oracle, qui continue à réduire l’écart avec ce trio.

Le Magic Quadrant se structure en deux axes. L’un, dit « exécution », reflète la capacité à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…). L’autre, dit « vision », est centré sur les stratégies (ventes, marketing, innovation…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Sur l’axe « vision » :

Une vraie « stack IA » chez Alibaba Cloud

Des puces (CPU XuanTie, accélérateurs Zhenwu…) aux modèles Qwen en passant par l’intégration avec son service de communication DingTalk, Alibaba Cloud se distingue par son approche « IA full-stack ». Gartner salue aussi sa gestion du cloud hybride dans le cadre de l’offre Apsara Stack. Ainsi que l’adéquation de son service de stockage CPFS (Cloud Parallel File Storage) aux workloads IA.

… mais des services aux disponibilités régionales variables

La « culture ingé » d’Alibaba Cloud influence son approche sectorielle. Elle tend à produire des métriques techniques souvent difficiles à rattacher à des indicateurs métier. Attention aussi à l’écosystème de partenaires limité hors d’Asie. Et à l’indisponibilité de certaines offres (Lingjun AI Cluster, Qoder, Dataworks…) en fonction des régions géographiques.

Un « pivot » multicloud salué chez AWS…

L’an dernier, Gartner avait acordé un bon point à AWS pour son niveau de maîtrise sur la stack GenAI… hors modèles maison. Il avait aussi salué sa  communauté, d’ampleur sans égale sur ce marché. Et son échelle opérationnelle, avec un historique de disponibilité favorable doublé d’une capacité robuste de fourniture de ressources, en particulier GPU.

Cette année, l’historique d’AWS est mis en avant sous un autre angle : la branche cloud d’Amazon est bien placée pour capitaliser sur l’IA. Gartner en veut pour preuve la « stack agentique » constituée autour de l’offre Bedrock. Il souligne aussi l’effet de réseau que la position de marché d’AWS engendre au niveau du réseau de partenaires et du vivier de compétences. Autre bon point : le « pivot » que représente la disponibilité générale de l’offre AWS Interconnect – multicloud.

… mais une architecture et une fiabilité remises en question

L’an dernier, le jugement sur le multicloud avait été moins favorable : prise en charge minimale, seules quelques briques pouvant réellement fonctionner hors du cloud AWS sans matériel spécifique. Gartner avait aussi fait remarquer le retard d’AWS sur le SaaS. Et le manque de compétitivité de ses modèles d’IA Nova.

Ce dernier élément reste d’actualité comme le retard sur le SaaS. Gartner questionne par ailleurs la fiabilité d’AWS, en citant la panne majeure survenue à l’automne 2025 et ressentie à une échelle mondiale. Il note aussi que certains endpoints, comme ceux de la marketplace, conservent des dépendances régionales.

Google a une pile agentique qui le « place à part »…

Comme Alibaba, Google est allé loin sur l’intégration verticale dans le domaine de l’IA. Gartner l’avait souligné l’an dernier. Il avait aussi salué un portefeuille « exhaustif » en matière de cloud souverain, entre contrôles locaux (Data Boundary), option air-gapped et régions dédiées opérées par des partenaires.

Cette année encore, Google est crédité d’un bon point pour ses options « souveraines ». Et pour sa stack IA « qui le place à part » (puces, services data, modèles Gemini, briques agentiques, intégrations SaaS). Il l’est aussi, d’une part, pour sa filiale DeepMind, véhicule R&D qui influence l’évolution de son offre cloud. D’autre part, pour sa contribution à l’open source (Gartner mentionne Kubernetes et TensorFlow).

… mais attention à l’approche Gemini-centric

Le legacy reste un point sensible malgré des progrès sous le prisme du partenariat avec VMware, avait expliqué Gartner l’an dernier. Il avait aussi pointé le manque d’intégration « explicite et claire » entre GCP et Google Workspace. Ainsi que la qualité inconsistante du support et de la gestion de compte ; en particulier pour les clients premium et pour les partenaires hors Amérique du Nord.

Cette année, l’écosystème de partenaires est présenté comme un point faible, en ce qu’il est moins fourni que chez AWS et Microsoft dans certains secteurs d’activité et certaines régions géographiques. Attention aussi à l’importance donnée à Gemini, sur lequel intégrations et incitations ont tendance à s’aligner. Plus globalement, l’innovation a tendance à se porter sur l’IA et la data, au détriment de l’infra pure.

Couche de contexte, modernisation et SDLC, points forts de Microsoft…

Microsoft apparaît comme le plus capable de mettre l’IA dans la main des utilisateurs finaux, avait déclaré Gartner l’an dernier. Il avait aussi salué l’intégration des services Azure avec le reste de son portefeuille. Et le niveau de prise en charge du multicloud (offres Azure Local, Azure Arc et Azure IoT).

Cette année, le cabinet américain s’attarde sur la « couche de contexte » Microsoft IQ, qu’il considère comme un élément différenciateur. Autre point forts : d’un côté, l’offre de modernisation .NET et Java, jugée « accessible et abordable ». De l’autre, la disponibilité d’un écosystème SDLC : assistant de codage (GitHub Copilot), hébergement de code (GitHub), environnements de développement (Visual Studio, VS Code) et intégration continue (Azure DevOps).

… dont les briques IA maison doivent encore faire leur trou

Sur Azure, les possibilités de gestion des dépenses sont limitées, avait expliqué Gartner l’an dernier. Il avait aussi rappelé les pénuries de capacité dans diverses régions. Et la dépendance encore nette à des tiers pour l’offre IA, à commencer par OpenAI.

Les contraintes de capacité restent d’actualité. Les équipes de Microsoft ont tendance à manquer de transparence à ce sujet, au risque de retards et de coûts supplémentaires. Pour ce qui est des modèles d’IA maison, ils doivent encore trouver leur place. Comme les puces Maia. Sur la partie « souveraineté », Azure Local manque de traction auprès du marché, tandis que Foundry Local demeure en preview.

Oracle se distingue toujours sur le multicloud…

L’an dernier, Oracle avait bénéficié d’un bon point sur le cloud « distirbué » et « souverain », de par sa capacité à maintenir une parité fonctionnelle et tarifaire avec le reste de l’offre. Autre élément positif : le niveau de prise en charge du multicloud. Tant sur les liens réseau (à l’époque, connexions privées entre OCI et Azure / GCP) que des bases de données (déploiement d’Exadata et d’Autonomous Database chez les « trois grands » clouders).

Le bon point sur parité fonctionnelle et tarifaire entre les modèles de déploiement demeure. Même chose pour celui sur le multicloud ; avec, cette année, un accent sur la partie base de données. Gartner y ajoute la stratégie IA d’Oracle, principalement à trois titres : rapport prix/performance, choix assumé de ne pas monopoliser de R&D sur des modèles maison et focus sur l’infrastructure OCI Supercluster pour l’entraînement à très grand échelle.

… moins sur l’alignement avec ses partenaires

Dans l’édition précédente de ce Magic Quadrant, Gartner avait pointé la gestion par Oracle de l’incident de début 2025 qui avait permis, entre autres, l’exfiltration d’authentifiants client. Il avait fait une autre remarque : contrairement à ses concurrents proposant des cas d’usage sectoriels directement sur leur plate-forme, l’entreprise de Larry Ellison livre séparément ses solutions (Fusion, Industry Applications), en ne positionnant OCI que comme un socle d’infrastructure.

Cette remarque perdure, même si exprimée sous une autre forme (approche sectorielle liée aux offres applicatives plutôt qu’intégrée nativement dans OCI). S’y ajoute un avertissement sur la transparence contractuelle : certains coûts secondaires ne sont spécifiés que tard dans le cycle de négociation. Attention aussi au manque d’alignement entre Oracle et ses partenaires, pour les ventes comme pour le support.

Illustration © Elnur Amikishiyev

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Benjamin Revcolevschi a annoncé sur son compte LinkedIn sa nomination au poste de au poste de Managing Director d’AWS France.

On l’avait laissé en octobre dernier lors de son passage à la direction générale d’OVHcloud, poste auquel il avait accédé après y être entré en mai 2024 comme directeur général adjoint, avant de succéder à Michel Paulin quelques mois plus tard.

Son passage aux commandes du groupe roubaisien aura été de courte durée. Dans un contexte de ralentissement de la croissance, le fondateur Octave Klaba avait repris la direction opérationnelle.

Auparavant, Benjamin Revcolevschi avait construit son parcours chez plusieurs grands noms des technologies et des télécoms, avec des fonctions de direction chez Neuf Cegetel/SFR, Fujitsu et DXC Technology.

Julien Grouès a dirigé AWS France jusqu’à son départ au début de 2026. Il a été remplacé en janvier par Anish Desai, alors nommé Managing Director France & Europe du Sud. Neuf mois plus tard, Benjamin Revcolevschi lui succède à la tête d’AWS France, avec une prise de fonction annoncée le 8 septembre 2026.

Photo : © DR

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Cursor a fait son choix : exit Spokes, place à Continuity.

Le premier est un système de stockage distribué fondé sur le consensus. Né au début des années 2010, il est devenu le substrat de nombreux services d’hébergement Git.

Le second est une tentative d’en pallier les limites – tant en matière de scalabilité que de maintien de la cohérence. Son architecture est centrée sur un concept propre à S3 : les journaux d’écriture anticipée (WAL, Write-Ahead Logs). Lesquels consistent, dans les grands lignes, à stocker plusieurs objets dans un même fichier de manière séquentielle.

Sur cette base, Cursor a développé une forge qu’il a appelée Origin. Mi-août, il a commencé à y donner accès, en bêta, pour les abonnés à ses forfaits payants.

En façade, il n’y a pour le moment pas de spécificités fonctionnelles par rapport à la concurrence. Il y a surtout beaucoup moins d’intégrations : le catalogue se limite à Vercel, Depot et Buildkite.

Cursor a soigné les passerelles avec GitHub, mais tout n’est pas encore synchronisé (issues et workflows CI, par exemple). Il promet notamment, sur le court terme, des jonctions avec ses agents.

Pannes répétées pour GitHub, victime de « surcharge agentique »

L’annonce d’Origin est tombée le jour même où GitHub a connu sa dernière panne majeure en date. Au pic, les taux d’erreur web et API ont avoisiné 20 % (50 % sur l’archivage et le téléchargement de fichiers). En cause, une saturation réseau sur des load balancers aux États-Unis. Le problème découlait d’une politique d’autoscaling mal configurée, en conséquence de quoi un pod Istio avait atteint ses limites de concurrence.

GitHub a connu d’autres pannes importantes ces dernières semaines. En particulier sur le CI. Le 9 juillet, la dégradation d’un service de provisionnement d’exécuteurs hébergés a empêché certains workloads d’en acquérir. Dix jours plus tard, une expiration de certificat SSL a entraîné une perte de connectivité pour certains runners. Début août, à la suite d’un déploiement de routnie vers un service interne de traitement d’événements et de création de jobs, jusqu’à 70 % des flux CI ont échoué. Une autre perturbation est survenue à la fin du mois, due à une saturation des écritures vers une base de données exploitée par les déclencheurs.

Ces derniers mois, la plate-forme a plus globalement souffert d’un net accroissement de la charge dans le contexte du développement agentique. Le problème n’est toutefois pas tant lié à GitHub qu’à Git. Ainsi Cursor n’a-t-il pas seulement conçu Origin, mais aussi Continuity.

Remédier aux limites de scalabilité de Spokes

Git s’accommode mal de la cohérence éventuelle. Il est préférable de la maintenir en continu. Pour cela, Spokes accepte un coût de complexité très élevé.

À son lancement, trois répliques par dépôt représentaient le compromis idéal, d’après Cursor. Aujourd’hui, les choses ont changé : les repos se sont massifiés.

Dès lors qu’on commence à ajouter des répliques apparaît un problème de la longue traîne, la latence de chaque étape étant déterminée par le serveur le plus lent du cluster. Cette contrainte de scalabilité vaut aussi dans l’autre sens. Lorsque des agents travaillent sur un monorepo, ils opèrent souvent en dehors, créant un grand nombre de petits dépôts. Soit autant de répliques à maintenir pour garantir entièrement la cohérence.

Cursor souligne un autre défaut de Spokes : puisque les dépôts sur disque constituent toujours la source de vérité pour le consensus, chaque copie est importante. Il faut donc savoir exactement où se trouve chaque dépôt. Ce qui ajoute une dépendance envers une table de routage externe.

Pas de consensus ni d’état

Pour garantir une scalabilité horizontale entièrement cohérente, le composant central de Continuity est donc le journal d’écriture anticipée. Chaque push y est stocké sous la forme d’un objet distinct. Le packfile (format de sérialisation binaire de Git) est à la fois envoyé sur disque et téléversé sur S3. Un push ne devient cependant visible qu’après préparation de la transaction de référence sur une copie locale du dépôt et enregistrement d’un pointeur vers l’entrée WAL dans le fichier d’index. L’ensemble garantit que tous les pushs sont linéarisables, explique Cursor.

Comme il suffit de synchroniser la transaction de référence avec un seul dépôt local plutôt qu’avec un quorum de répliques, le système peut ingérer les pushs aussi vite que le permet le disque.

Continuity élimine aussi le besoin de suivre l’emplacement de chaque dépôt sur chaque serveur. La source de vérité reste le journal d’écriture anticipée. Le système est sans état et ne nécessite ni tables de routage, ni base de données relationnelle. Si un dépôt est absent du disque local lors d’un accès sur un hôte, on le matérialise à partir du WAL.
Il n’y a pas non plus de consensus : n’importe quel serveur peut être le principal. La synchronisation du WAL se fait par une opération atomique de comparaison et d’échange sur S3. Il est donc toujours sûr que n’importe quelle instance d’un dépôt reçoive un push, prétend Cursor.

Jusqu’à 300 pushs par seconde

Continuity effectue une réplication optimiste en envoyant des paquets UDP de gossip dans le cluster. Chaque réplique connaît l’ETag (entity tag) de la dernière version de l’index WAL qu’elle a rattrapée. Les opérations de lecture sur une réplique consistent en des requêtes GET conditionnelles avec l’ETag attendu. Avoir S3 comme source de vérité évite les problèmes quand le paquet UDP se perd ou arrive sur le mauvais serveur. Le système passant à l’échelle dans les deux directions, chaque dépôt dispose du bon nombre de répliques, selon Cursor. Et le débit des opérations Git en lecture seule (clone, fetch…) augmente linéairement.

Continuity amortit par ailleurs le coût du compactage. Seul le nœud principal l’effectue. Le résultat s’applique à la fois au dépôt sur disque et au WAL. Comme toutes les répliques suivent le WAL, elles suivent aussi les événements de compactage.

Le débit des pushs d’un cluster dépend de la latence de mise à jour du WAL. Avec S3 Standard, Cursor parvient à maintenir 120 pushs par seconde. Avec Express One Zone, il atteint 300 pushs/s. Le facteur limitant est la vitesse à laquelle Git peut compacter les données sur disque. Cursor dit travailler sur des méthodes d’organisation de ces données afin de réduire l’impact du compactage.

Illustration générée par IA

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Accenture et Google Cloud lancent l’Accenture Gemini Enterprise Business Group, une nouvelle entité mondiale destinée à accompagner les entreprises dans le déploiement de la plateforme d’IA agentique Gemini Enterprise.

Cette structure s’inscrit dans l’Accenture Google Business Group et représente, selon les deux partenaires, un investissement conjoint significatif, dont le montant n’a pas été précisé.

Jusqu’à 1 000 ingénieurs déployés chez les clients

Le cœur du dispositif repose sur le modèle du « forward deployed engineer » (FDE), popularisé par Palantir, qui consiste à envoyer des ingénieurs travailler directement dans les locaux des clients pour concevoir et construire des applications d’IA sur mesure.

Google Cloud va former jusqu’à 1 000 FDE d’Accenture, qui viendront s’ajouter aux experts sectoriels et fonctionnels du cabinet de conseil chargés d’aider à industrialiser ces déploiements.

Un petit groupe de FDE propres à Google Cloud interviendra également, mais seulement sur des engagements limités auprès de très grands comptes.

Accenture revendique déjà près de 50 000 professionnels formés aux technologies Google Cloud. L’organisation doit se concentrer sur quatre priorités : l’adoption de Gemini Enterprise via des accélérateurs et méthodologies dédiés, la construction de solutions sectorielles réutilisables, la mise en place de centres de capacités pour transformer les expérimentations en déploiements à l’échelle de l’entreprise, et enfin l’accompagnement au changement pour favoriser l’adoption par les utilisateurs.

Les deux entreprises citent un premier cas d’usage concret : YouTube.

La plateforme a déployé un agent Gemini Enterprise pour absorber les pics de demande liés au NFL Sunday Ticket, avec à la clé une amélioration de 11 % de la satisfaction client et une réduction de 37 % du temps de traitement moyen des demandes.

Convaincre des clients encore hésitants

Pour Julie Sweet, présidente et directrice générale d’Accenture, les entreprises ont cru la promesse de l’IA mais peinent à la concrétiser et demandent désormais de l’aide pour y parvenir.

Ce constat rejoint les difficultés largement documentées depuis près de quatre ans, soit depuis le lancement de ChatGPT : le retour sur investissement de l’IA générative en entreprise reste inégal, freiné par les difficultés d’intégration aux systèmes existants et de personnalisation aux besoins métiers.

Thomas Kurian, le patron de Google Cloud, pointe une difficulté plus profonde. Au-delà des questions techniques, les entreprises peinent à comprendre comment repenser leurs processus métiers avec l’IA, et comment faire évoluer leur organisation et leurs effectifs en conséquence.

C’est précisément ce que la nouvelle entité doit adresser, selon les deux dirigeants.

Un modèle déjà éprouvé, dans un marché encombré

Avant même la création officielle de ce groupe, Accenture opérait déjà avec des FDE organisés en « pods », associant ingénieurs et experts métiers, process et données, travaillant à la fois avec les directions informatiques et de plus en plus avec les directions fonctionnelles comme les directions financières.

Les FDE transmettent ensuite généralement le projet à d’autres équipes d’Accenture chargées de la montée en charge.

Ce positionnement s’inscrit dans une tendance du secteur.

OpenAI a lancé, en mai dernier, OpenAI Deployment Co, une filiale de services dédiée, tandis qu’Anthropic dispose de sa propre offre de FDE via son équipe Applied AI.

Microsoft et Amazon Web Services ont eux aussi annoncé récemment leurs propres programmes de ce type.

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Pour entrer dans les clous de Project Zenith, il faudra au moins 64 Go de mémoire unifiée.

Sous cette bannière, Microsoft entend proposer des PC préconfigurés pour les développeurs. Les premiers auront des puces AMD Ryzen AI Halo.

L’initiative s’inscrit dans la continuité des annonces faites à la conférence Build. À cette occasion, Microsoft avait insisté sur Windows en tant que « plate-forme de confiance pour le développement ». Il avait officialisé la disponibilité générale de plusieurs outils qu’on retrouvera dans les appareils Project Zenith.

Coreutils en fait partie. Il s’agit d’un ensemble d’utilitaires en ligne de commande basé sur des réimplémentations Rust de GNU coreutils et findutils.

Windows Dev Skills en fait également partie. C’est un pack de skills pour le développement d’applications WinUI avec GitHub Copilot, Claude Code et Codex.

Windows Developer Configurations est aussi passé en GA à la Build 2026. Le projet inclut pour le moment diverses configs automatisant le paramétrage d’environnements de dev. La principale est destinée à WinGet. Elle installe PowerShell, Git, GitHub, VS Code, .NET, Python + uv, Node.js, Coreutils, Oh My Posh et PowerToys. Elle applique par ailleurs des paramètres Windows (thème sombre, contrôle de versions Git dans l’explorateur, affichage des fichiers cachés…) et installe WSL 2 avec Ubuntu.

Sur les appareils Project Zenith, on trouvera aussi Terminal intelligent – également annoncé à la Build, mais encore en version expérimentale. C’est un fork du Terminal Windows avec intégration native des CLI agentiques et prise en compte du contexte du shell.

Project Solara : une base Android pour une initiative autour des UI juste-à-temps

Microsoft compte précharger les outils suivants :

Il évoque aussi la composante sécurité, avec les applications agentiques en ligne de mire. Là aussi, des choses ont été annoncées à la Build. Dont MXC (Microsoft Execution Containers). Encore en preview, cette technologie d’isolation associe SDK TypeScript et schéma JSON à un éventail de back-ends (ProcessContainer, LXC, Bubblewrap, MicroVM, Hyperlight, etc.).

L’angle « IA locale » – car il y en a un dans Project Zenith – se porte sur la fameuse « économie du token ». Microsoft ne fait pas de nouvelle annonce en la matière. On se rappellera qu’à la Build, il avait essentiellement insisté sur l’extension des API Windows AI à davantage de puces (reconnaissance vocale sur CPU et NPU, SLM sur dGPU…). Et qu’il avait introduit les modèles Aion… derrière lesquels se trouverait un projet de Windows « allégé » dont Copilot serait l’interface principale.

Autre projet présenté à la Build, pas lié aux développeurs, mais à l’IA : Solara. La promesse : un écosystème d’appareils taillés pour les applications agentiques. Il se fonde sur le concept d’UI juste-à-temps : les agents adapteront l’interface à l’appareil. Il en existe pour le moment deux concepts, élaborés avec MediaTek et Qualcomm. L’un ressemble aux assistants type Amazon Echo et Google Home. L’autre prend la forme d’un badge électronique.

Le substrat s’appelle MDEP (Microsoft Device Ecosystem Platform). Il s’agit d’un système d’exploitation dérivé d’AOSP (Android sans les services Google). Microsoft en avait publié la première version en 2024. Il gère officiellement une douzaine de SoC, de MediaTek, NXP, Qualcomm et Rockchip.

Illustration principale générée par IA

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BlueSecure, éditeur français d’une plateforme de sensibilisation à la cybersécurité, a bouclé une levée de fonds d’un million d’euros.

L’opération a été menée par Paris Business Angels, Arts & Métiers Business Angels et Bpifrance. Il s’agit de la première opération de financement de l’entreprise depuis sa création en 2017.

BlueSecure édite une plateforme SaaS qui propose des parcours de sensibilisation, des simulations d’attaques et des serious games destinés à entraîner les salariés face aux cybermenaces. Les simulations couvrent plusieurs canaux : emails, SMS, QR codes, clés USB, appels téléphoniques et deepfakes.

Selon des chiffres cités par l’entreprise, les modules d’e-learning classiques et les quiz obligatoires, sur lesquels reposent encore de nombreux dispositifs de sensibilisation, n’atteignent en moyenne qu’un taux de participation de 30 %.

BlueSecure revendique plus de 500 organisations clientes, allant de PME à des groupes du CAC 40, et indique avoir sensibilisé plus de 700 000 salariés en 2025. Son portefeuille de clients comprend notamment deux groupes bancaires internationaux, deux ministères et un acteur du secteur de la Défense.

L’entreprise met en avant un hébergement entièrement situé en France et une localisation des données sur le territoire national.

Les fonds doivent permettre à BlueSecure de renforcer ses équipes de R&D, de contenu et commerciales, et de développer de nouveaux formats interactifs consacrés aux menaces liées à l’intelligence artificielle, comme le spear phishing et les deepfakes.

L’entreprise prévoit également de poursuivre son développement commercial en France et de préparer une expansion vers d’autres marchés européens.

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Mistral AI vient de boucler la plus importante levée de fonds jamais réalisée par une entreprise technologique européenne.

La scale-up parisienne, créée il y a trois ans, a levé 3 milliards € à l’occasion d’une série D, menée par le géant sud-coréen de l’électronique Samsung.

Cette opération porte sa valorisation post-money à plus de 21 milliards €, près du double de la précédente valorisation obtenue lors de son précédent tour de financement menée par le néerlandais ASML, le leader mondial des machines de gravure pour semi-conducteurs,

Un tour de table à forte coloration industrielle

Aux côtés de Samsung, qui a assuré la direction de l’opération, figurent comme co-chefs de file le Scaleup Europe Fund, géré par le fonds d’investissement EQT, ainsi que PSG Equity, déjà actionnaire historique de la société.

Parmi les nouveaux entrants au capital, on retrouve le fonds Advent, des véhicules gérés par BlackRock, et même le Grand-Duché de Luxembourg.

La liste des investisseurs déjà présents et reconduits est longue et internationale : a16z, ASML, Belfius, BNP Paribas CIB, Bpifrance, Carmignac, DST Global, Eurazeo, General Catalyst, Index Ventures, Lightspeed, NVIDIA ou encore Salesforce Ventures.

Ce nouvel apport de capitaux confirme surtout l’intérêt croissant des grands noms de l’industrie et de la tech pour la stratégie de Mistral.

Selon Arthur Mensch, cofondateur et directeur général, interrogé par les Echos, l’enjeu de ce financement est de lever le verrou stratégique de la puissance de calcul. Cette levée va permettre à Mistral de disposer de capacités de calcul comparables à celles des laboratoires chinois d’IA, dans la course aux modèles « frontière ».

Mais cette performance, aussi remarquable soit-elle à l’échelle européenne, ne doit pas masquer l’écart qui sépare Mistral de ses concurrents américains.

Anthropic a levé à elle seule près de 100 milliards de dollars depuis le début de l’année, dans la perspective d’une entrée en Bourse qui pourrait la valoriser jusqu’à 2 000 milliards de dollars. OpenAI affiche des ambitions boursières comparables, avec une valorisation qui avoisine désormais les 1 000 milliards de dollars.

Face à ces montants, Mistral revendique un chiffre d’affaires récurrent annuel légèrement supérieur au milliard de dollars, et n’exclut pas une introduction en Bourse à plus long terme, sans calendrier arrêté à ce stade.

Le pari de l’ouverture et de la souveraineté

Cet écart de moyens conduit Mistral à faire des choix stratégiques différents. La scale-up a  concentre ses efforts sur des capacités ciblées, tout en développant une offre de services cloud destinée aux entreprises. Son positionnement repose largement sur la notion de souveraineté numérique et sur le choix de modèles ouverts, c’est-à-dire dont le code source peut être examiné et adapté par les utilisateurs.

« Les organisations veulent industrialiser l’IA à l’intérieur de systèmes déjà complexes : leurs
propres données, leurs propres outils, leurs propres contraintes de conformité. C’est là que se
situe la vraie difficulté. C’est pourquoi nous avons construit Mistral sur des modèles ouverts de
pointe et sur une infrastructure que nous maîtrisons de bout en bout, ce qui permet à nos clients
de garder ce même contrôle », déclare-t-il. « Cette demande, nous l’observons partout. Cette levée nous donne les moyens d’aller plus vite dans la recherche, les produits et l’infrastructure, et d’aider davantage d’organisations à déployer l’IA à grande échelle, selon leurs propres exigences. »

Ce choix, selon ses dirigean, répond à une demande croissante de la part de clients industriels, en particulier européens, soucieux de garder la maîtrise de leurs données sensibles, de leurs processus internes et de leur propriété intellectuelle, sans dépendre d’un fournisseur unique.

Mistral revendique aujourd’hui une présence dans une vingtaine de pays et plus de 125 grandes organisations clientes, parmi lesquelles Airbus, ASML ou HSBC.

Elle met également en avant une demande grandissante pour ses services de cybersécurité, notamment de la part des banques européennes.

Illustration : © DR

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REACTIV, c’est une « bascule d’effort temporaire » pour « limiter la casse ».

Vincent Strubel, directeur général de l’ANSSI, décrit ainsi ce dispositif lancé le 1^er septembre 2026.

En toile de fond, une injonction du Premier ministre. Fin août, celui-ci avait demandé que soit constituée, autour de l’agence, « une unité de première intervention, engagée dès la violation d’un accès sensible et présente jusqu’au rétablissement ».

En résulte donc REACTIV (RÉponse et ACTion Interministérielle face aux Violations de données).

L’ANSSI ne spécifie pas l’ampleur de cette « capacité renforcée de réaction, d’intervention et d’assistance aux services de l’État ». Elle affirme toutefois renforcer, dans ce cadre, son autorité. Elle pourra en l’occurrence « faire prendre aux ministères, dans des délais contraints, les mesures immédiates qui s’imposent pour protéger les données des citoyens confiées aux administrations ».

« Limiter la casse » face au « hit & run »

Vincent Strubel recontextualise : depuis environ un an, le paysage de la cybermenace connaît une évolution majeure. Aux attaques étatiques et de groupes du crime organisé s’ajoutent celles de « jeunes Français, peu coordonnés mais qui exploitent des bases de comptes compromis par des infostealers ou des intrusions antérieures ». L’ANSSI, assure-t-il, n’a pas connaissance de leurs motivations profondes. Ni de ce qui a déclenché cette montée en puissance.

Toujours est-il que leurs attaques posent un défi particulier. D’une part, parce qu’elles s’en prennent à des systèmes peu ciblés jusque-là. De l’autre, parce que le mode opératoire est différent. On est sur « hit & run », sans recherche de privilèges élevés ni réel effort pour masquer les traces.

Cinconscrit à la partie post-incident, REACTIV constitue une forme de rustine, appliquée en attendant que les mesures inscrites dans la feuille de route 2026-2027 de sécurité numérique de l’État prennent effet. Y sont définis, entre autres priorités absolues, le renforcement des authentifications et des accès, ainsi que la résorption des obsolescences.

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Avec les LLM à long horizon, surveiller des actions individuelles ne suffit plus à suivre l’intention de la trajectoire globale.

Il y a quelques semaines, OpenAI avait exprimé en ces mots le défi que de tels modèles représentent en matière de sécurité et d’alignement. Il s’était attardé sur l’un d’entre eux, exploité en interne, et qui avait fait le buzz au printemps en réfutant une conjecture mathématique vieille de 80 ans.

Le modèle en question avait notamment été évalué sur le speedrun NanoGPT –  benchmark public consistant à entraîner un petit modèle de langage en aussi peu d’étapes que possible. OpenAI lui avait donné pour consigne de ne publier ses résultats que sur Slack. Le LLM a toutefois préféré suivre les instructions de NanoGPT, qui imposent de publier sur GitHub. Il a pour cela contourné les restrictions de sa sandbox, conçue pour bloquer l’accès externe.

Ce même modèle a décidé d’un autre contournement. Chargé de résoudre un problème, il avait constaté que d’autres systèmes disposaient de soumissions réussies… mais privées. Il a tenté de les récupérer depuis le back-end d’évaluation. Mais s’est retrouvé bloqué, un scanner ayant détecté un jeton d’authentification. Pour éviter le blocage, il a divisé le corps du jeton en deux fragments, les a obscurcis, puis a reconstruit l’identifiant à l’exécution.

3700 agents ont squatté un wiki public

OpenAI s’appuie sur ces éléments pour affirmer qu’il avait déjà évoqué publiquement le cas d’agents ayant utilisé le web de manière imprévue. Il admet cependant devoir faire évoluer ses pratiques de divulgation à propos des désalignements. Y compris lorsque ces derniers « ne ressemblent pas à des incidents de sécurité classiques »…

En toile de fond, un épisode ayant impliqué ses agents… qui ont squatté un wiki public. Plus précisément, DseWiki (DeutschesSoftwareEntwicklerWiki), destiné aux développeurs germanophones.

Ces agents devaient résoudre des tâches en utilisant la recherche web. Ils recevaient à chaque fois une série de questions (généralement 5). Ils avaient beaucoup de temps pour répondre à la première. Mais aussi pour anticiper les suivantes, pour lesquelles ils avaient beaucoup moins de temps de réflexion.

Il y a quelques jours, quatre chercheurs américains* ont livré une analyse. OpenAI n’avait pas encore communiqué, mais ils lui avaient attribué la responsabilité avec une quasi-certitude. Il faut dire que les agents s’identifiaient sous des noms univoques : OpenAIResearcher, OpenAIJul3Watcher, OAIResearchMar26, etc. Entre autres indices, les vues et les éditions des pages du wiki étaient souvent liées à des adresses IP associées à l’entreprise de Sam Altman.

Divers éléments plaidaient pour un déploiement interne. Parmi eux, l’échelle et la durée du trafic, inhabituels pour les clients d’OpenAI (environ 3700 agents sur 6 semaines). Ou le fait qu’un déploiement externe aurait probablement empêché les agents de tenter d’exploiter certaines failles (XSS et usurpation de nom d’administrateur), grâce aux garde-fous par défaut.

Quant un GET suffit

Avant d’en arriver à DseWiki, les agents avaient fait des tentatives sur d’autres services. À commencer par TestWiki et UseModWiki. C’était le 11 mai 2026. Plusieurs de leurs tentatives ont réussi, leur permettant d’intégrer des liens.

Le premier agent ayant tenté une édition sous DseWiki l’a fait le 24 mai, sous le pseudo TesterHack. En quelques jours, les autres l’ont rejoint, profitant d’une spécificité rare : la possibilité d’écrire des données avec uniquement des requêtes GET. Lesquelles, par convention, ne sont pas censées changer l’état d’un serveur.

Quelques heures après la découverte de DseWiki intervient la tentative d’exploitation XSS (injection de code JavaScript sur la page de recherche). L’objectif n’est pas clair. Il s’agissait peut-être d’obtenir la capacité d’envoyer des requêtes POST. Ou d’obtenir davantage de privilèges (les agents ont tenté de créer de quoi accéder au cookie de session d’un utilisateur connecté).

Le 26 mai, les agents ont voulu se faire passer pour des modos. Ils ont en tout cas utilisé le pseudo d’un d’entre eux (à un caractère près : un e latin remplacé par un e cyrillique) pour éditer des pages. Dans un autre registre, ils se sont figuré que l’ordre des questions dépendait possiblement d’un générateur de nombres aléatoires intégré dans leur harnais. Ils ont tenté d’en récupérer la graine, un agent allant jusqu’à réécrire la routine de brassage (shuffle) et à tester des milliards de possibilités. À leur tableau de chasse figurent aussi l’usage de tunnels SSH (potentiellement pour communiquer directement entre agents), de quelques IP Tor et de sondes destinées à déterminer quand leur exécution se terminait.

Le désalignement, plus seulement un « sujet de recherche » ?

La coordination massive via DseWiki a démarré le 16 juin. En une semaine, les agents ont réalisé environ 13 000 éditions. Dans cet intervalle (le 19 juin), ils ont pu constater qu’un modérateur supprimait leurs posts, un par un. Supposant qu’il le faisait dans l’ordre alphabétique, ils ont commencé à créer des pages de backup dont le nom commençait par ZZZ. Au cours des jours suivants, ils ont remporté la bataille, créant en moyenne 400 pages par jour tandis que le modo en supprimait 100.

Le 22 juin, au lendemain des premières visites « humaines » du wiki par des adresses IP liées à OpenAI, l’activité des agents est quasiment tombée à zéro…

L’entreprise dit avoir considéré que l’incident était similaire à ceux au sujet desquels elle avait déjà communiqué. Elle explique avoir plus globalement traité, jusque-là, le désalignement comme un « sujet de recherche ». Et l’avoir ainsi abordé dans des publications spécifiques comme les fiches de ses modèles. Une approche qu’elle promet de faire évoluer « dans les prochaines semaines ».

À consulter en complément :

Les IA qui se trompent visent-elles le mauvais objectif ?
GPT-5.6 Astra, un modèle qui pose problème à OpenAI
Les LLM reproduisent des biais qu’ils savent pourtant reconnaître
Bill Gates met en garde contre une « ère de l’IA turbulente »

* Ces chercheurs (Spencer Kitts, Thomas Larsen, Colmac Sladebyrd, Sydney Von Arx) gravitent en particulier autour de UC Berkeley.

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OpenAI a choisi de lever un coin du voile sur ses propres pratiques internes.

Dans un billet intitulé Research acceleration: the view inside OpenAI, la scale-up détaille pour la première fois combien ses chercheurs dépensent, chaque jour, en tokens pour faire tourner des agents de programmation autonomes.

A la mi-août, le chercheur médian de l’organisation de recherche utilisait quotidiennement des agents de code, pour plus de 600 dollars d’inférence par jour aux prix de l’API.

Un mois plus tôt, en juillet, ce montant journalier n’atteignait encore que 162 dollars selon les données relayées par la presse spécialisée, ce qui traduit une accélération très rapide de l’adoption en quelques semaines seulement.

Chez les 10 % de chercheurs les plus actifs, la facture quotidienne dépasse désormais 7 000 $ de tokens.

Plus d’agents que d’humains

Au-delà du coût, c’est la bascule dans les volumes de travail qui frappe.

Avant juin 2026, le temps d’exécution cumulé des agents dans l’organisation de recherche restait inférieur au volume de travail humain.

Ce n’est plus le cas depuis la mi-août. Pour chaque journée de travail humain (huit heures), OpenAI fait tourner l’équivalent de 3,1 journées de travail d’agents.

Egalement en hausse constante, le nombre de chercheurs qui font fonctionner plusieurs agents en même temps ; au moins quatre sessions simultanées.

OpenAI précise toutefois que ces montants sont calculés aux tarifs publics de son API et non à son coût de revient réel. Ce qui en fait une mesure de volume de calcul consommé plutôt qu’une facture interne exacte.

Du code à la surveillance des dérives

OpenAI détaille aussi la nature des tâches déléguées aux agents, classées selon une taxonomie en six étapes (décider, concevoir, construire, exécuter, analyser, communiquer) empruntée à des travaux publiés par Epoch AI.

En janvier, l’essentiel des tokens consommés servait à écrire du code de recherche ou d’infrastructure. Depuis, la part consacrée à l’assistance technique et à la surveillance des campagnes d’entraînement a nettement progressé, tandis que la planification de haut niveau reste marginale.

Signe de cette bascule selon OpenAI : la fréquentation d’un canal interne d’entraide technique entre équipes de recherche a plus que diminué de moitié depuis janvier.

Plusieurs équipes ont même cessé de tenir leurs permanences d’assistance faute de demandes.

Les agents restent toutefois loin de l’autonomie totale. Sur les tâches estimées de quatre à huit heures de travail humain, plus de la moitié des exécutions jugées réussies ont nécessité au moins une intervention humaine en cours de route, même si les taux de succès se sont globalement améliorés entre janvier et juillet.

Ces chiffres méritent d’être replacés dans leur contexte. OpenAI est à la fois juge et partie, communiquant sur ses propres résultats sans validation externe indépendante. Le montant en dollars mesure une consommation de calcul, non un gain de productivité avéré.

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