TotalEnergies présente MethaneLive, un centre de surveillance conçu pour détecter et analyser en temps réel les émissions de méthane sur ses opérations amont opérées.

Selon l’entreprise, le dispositif s’appuie sur 13 000 capteurs déployés en 2025 sur des sites onshore et offshore, puis sur des algorithmes capables d’alerter les opérateurs et de recommander des actions correctives.

Le groupe affirme que, depuis le lancement du centre début 2026, MethaneLive a permis d’identifier 35 fuites de méthane et d’en accélérer la correction via des opérations de maintenance.

Une réponse industrielle au défi du méthane

Le méthane est considéré comme un gaz à effet de serre particulièrement puissant à court terme, ce qui en fait une cible prioritaire pour les stratégies de réduction d’émissions.

En centralisant les données de terrain dans MethaneLive, TotalEnergies cherche à passer d’une logique de détection ponctuelle à une surveillance continue, plus proche des standards de l’industrie numérique.

Cette approche s’inscrit aussi dans une montée en puissance des outils de mesure, déjà illustrée par des campagnes de détection par drone et par le développement de centres de suivi dédiés. Le groupe met en avant une combinaison de capteurs, d’analytique et d’intervention humaine pour transformer la donnée en action opérationnelle.

Au-delà de la performance technique, MethaneLive permet de montrer que la réduction des fuites de méthane peut être suivie, vérifiée et industrialisée à grande échelle. Dans un secteur sous pression climatique, la capacité à documenter ses émissions devient un argument de crédibilité autant qu’un outil de conformité.

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Instances GPU, fonctions, bureaux virtuels, sauvegarde managée… Autant de services pour le moment non disponibles dans la région France d’Alibaba Cloud.

Désormais officiellement inaugurée, elle comprend deux zones de disponibilité. C’est la troisième que le groupe chinois ouvre en Europe après celles de Francfort (2016 ; 3 AZ) et de Londres (2018 ; 2 AZ). Il en prévoit une autre cette année aux Pays-Bas (où se trouve pour le moment une zone réseau).

L’inauguration s’accompagne d’une promesse de déployer, d’ici à fin 2026, une « suite de services agentiques » (développement d’agents, sandbox, garde-fous, centre de sécurité…). En l’état, le « centre de gravité » Model Studio n’est disponible dans aucune des trois régions européennes d’Alibaba Cloud. C’est aussi le cas, entre autres, de :

• SASE
• DataHub (traitement de données en flux)
• Outillage DevOps
• Grafana et OTel managés
• Détection de données sensibles, modération de contenu, détection de fraude

Hors produits mondiaux (CDN, DNS, monitoring…), une vingtaine sont actuellement disponibles dans la région France. Parmi eux :

• Instances de calcul
• Stockages objet, bloc et fichier
• Load balancing et adresses IP élastiques
• VPC, NAT et VPN
• Kubernetes managé et registre de conteneurs
• Bases de données Tablestore, ApsaraDB (RDS, MongoDB) et Tair (compatible Redis)
• KMS
• Orchestration cloud

Il faut se rabattre sur Francfort ou Londres pour, entre autres, les instances GPU, les bureaux virtuels, le FaaS, les serveurs physiques dédiés et diverses déclinaisons d’ApsaraDB (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, ClickHouse, SelectDB).
Certains services sont exclusivement hébergés dans la région de Francfort. Par exemple, OpenSearch, le WAF, la gestion de certificats, les HSM cloud et l’IDaaS.

Les offres d’emploi qui ont circulé ces derniers mois (manager des installations du datacenter, ingénieur exploitation, IT manager…) laissent supposer un modèle de colocation. Les postes sont basés à Paris, où se trouve la filiale française d’Alibaba Cloud (créée fin 2023).

L’activité « cloud + IA » représente 15 % du CA d’Alibaba

Dans son dernier rapport annuel, publié en mai, le groupe Alibaba mentionne peu l’Europe… sinon sur les questions de régulation. En ligne de mire, notamment, l’AI Act – et les incertitudes sur son évolution au gré des paquets de mesures omnibus de la Commission européenne. Autre sujet : le DSA, qui a valu des poussé AliExpress à prendre quantité d’engagements (surveillance des produits susceptible d’affecter la santé et les mineurs, traitement des plaintes, transparence publicitaire…). Alibaba mentionne aussi le RGPD. Et les actions que plusieurs pays ont entreprises pour garanties insuffisantes quant aux transferts de données vers la Chine.

Sur son exercice fiscal 2026 (achevé le 31 mars), le groupe Alibaba a dégagé 148,4 Md$ de CA (+3 %). L’accroissement des investissements dans son infra cloud a pesé sur le résultat d’exploitation (-64 %, à 7,3 Md$). Tout comme l’acquisition client pour l’application Qwen.

À 22,9 Md$ (+34 %), l’activité « cloud + IA » (Cloud Intelligence Group) a représenté environ 15 % du chiffre d’affaires global.

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Et si vous repreniez le contrôle de votre datacenter ? Grâce à l’IT composable et à l’automatisation, vous pouvez faire cohabiter différents environnements et restaurer votre liberté de choix.

Les récentes évolutions du marché de la virtualisation ont agi comme un électrochoc dans les directions informatiques. Du jour au lendemain, la dépendance à un hyperviseur unique est passée du statut de « standard » à celui de « risque ».

Pour les DSI, l’enjeu n’est pas de tout migrer à la hâte, mais de reprendre le contrôle pour être en mesure de choisir librement la plateforme la plus adaptée à chaque besoin et de faire cohabiter l’existant avec des alternatives modernes.

Voici 5 conseils concrets pour redonner de la liberté à votre datacenter.

Conseil 1 : adopter une couche d’abstraction agnostique

Le principal piège du modèle traditionnel est que vos applications sont intimement liées à l’hyperviseur qui les porte. Si vous utilisez les outils d’administration natifs de l’éditeur, faire cohabiter différents environnements dans votre datacenter risque de devenir rapidement complexe. La solution consiste à insérer une couche supérieure d’abstraction, qui elle, sera agnostique et capable de traduire vos règles de déploiement vers différents hyperviseurs du marché. C’est ce que propose par exemple Dell Automation Platform, dont l’orchestrateur peut automatiser de bout en bout le cycle de vie de vos infrastructures VMware, Nutanix ou Red Hat depuis une console unique.

Conseil 2 : standardiser les déploiements grâce aux blueprints

Une fois la couche d’abstraction en place, l’enjeu est de s’affranchir des tâches manuelles en traitant l’infrastructure comme du code (Infrastructure as Code). Pour cela, vous pouvez vous appuyer sur des blueprints, c’est-à-dire des modèles de déploiement automatisés et avec des configurations prédéfinies (CPU, RAM, stockage…). Ces templates peuvent être puisés dans un catalogue prêt à l’emploi, comme Dell Private Cloud, ou créés sur mesure par vos équipes. Une fois ces blueprints en place, c’est le logiciel qui se charge de configurer les briques techniques nécessaires à l’exécution de vos workloads. Basculer un environnement de VMware vers une alternative (Red Hat, Proxmox, XCP-ng…) devient alors une simple option à cocher dans un catalogue de services.

Conseil 3 : segmenter ses workloads (mais pas son infrastructure)

L’un des meilleurs moyens de réduire sa dépendance (et sa facture) est de ne pas considérer son infrastructure comme un bloc monolithique. Toutes les applications n’ont pas les mêmes besoins ni la même criticité. Jusqu’à présent, faire cohabiter plusieurs environnements de virtualisation pouvait s’avérer complexe et coûteux, car cela créait différents silos technologiques à gérer. Aujourd’hui, avec l’IT composable et l’orchestration proposée par Dell Automation Platform (DAP), différents hyperviseurs peuvent coexister au sein d’une même plateforme matérielle. Il est donc possible de déployer chaque workload sur l’environnement le plus adapté et de limiter ainsi sa dépendance à un unique hyperviseur.

Conseil 4 : accélérer la conteneurisation

Réduire la dépendance à l’hyperviseur, c’est aussi accepter de regarder au-delà de la machine virtuelle classique. Les architectures applicatives modernes reposent sur les conteneurs. En migrant progressivement vos nouveaux développements vers des microservices conteneurisés, vous contournez nativement le problème de l’hyperviseur. L’avantage d’une architecture composable est qu’elle permet de faire cohabiter au sein des mêmes serveurs physiques vos VM historiques et vos clusters Kubernetes modernes. Pour faciliter cette démarche et accompagner vos architectures cloud-native, Dell propose en open source, depuis son répertoire GitHub, le CSI Driver (Container Storage Interface), qui permet de fournir des volumes de stockage persistants aux clusters Kubernetes, ainsi que les Container Storage Modules (CSM), conçus pour apporter encore plus de fonctionnalités avancées de gestion des données à ces environnements K8S.

Conseil 5 : séparer le stockage des serveurs

Dans une architecture hyperconvergée (HCI), vos données sont dépendantes des serveurs et de la couche logicielle de virtualisation qui gère le stockage (comme vSAN). Si vous voulez changer d’hyperviseur, vous devez extraire et migrer l’intégralité de vos volumes de données, ce qui rend l’opération lourde et risquée. En optant pour une infrastructure composable, le stockage redevient autonome et si vous décidez de changer de système de virtualisation, vos données ne bougent pas d’un iota : il suffit de réassigner les volumes au nouvel environnement.

Vers un nouveau monde de cohabitation

Réduire la dépendance à l’hyperviseur ne signifie évidemment pas de s’en affranchir. Mais en combinant la flexibilité matérielle de l’IT composable et l’intelligence de l’automatisation, il est possible de construire une infrastructure hybride, laissant cohabiter plusieurs environnements différents, sans transiger sur la simplicité de gestion ni sur la maîtrise de vos coûts.

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Selon le rapport IDC MarketScape Worldwide Mainframe Modernization Infrastructure Solutions 2025–2026, 84 % des utilisateurs de mainframes prévoient de faire appel à cette technologie au cours des cinq prochaines années pour la majorité de leurs workloads.

Souvent considérés comme des éléments statiques, les mainframes doivent en réalité s’adapter à des environnements de plus en plus complexes, ce qui rend l’IA indispensable aux entreprises qui souhaitent rester compétitives.

Toutefois, la réécriture du code pour ces systèmes gigantesques relève d’une véritable gageure.

Les faux espoirs de la conversion instantanée

Il existe une idée fausse très répandue selon laquelle l’IA générative serait capable de convertir instantanément des applications COBOL en code Java ou Python avec un résultat impeccable. De nombreuses entreprises ont pu y croire, alors qu’une telle opération reste encore hors de portée de cette technologie.

En effet, les grands modèles linguistiques (LLM) nécessitent des données d’entraînement abondantes et variées. S’il est vrai que Python et Java dominent les référentiels open source et les forums, COBOL se trouve dans un univers à part.

C’est un code généralement essentiel aux systèmes critiques et profondément intégré dans ces systèmes, mais bien moins présent dans les ensembles de données publics. De plus, COBOL est souvent modifié pour s’adapter aux besoins et logiques propres à chaque activité. Cela se traduit par un volume de données d’entraînement trop modeste, aboutissant à un taux d’erreurs et d’hallucinations plus élevé que pour les autres langages.

En outre, COBOL est un langage généralement réservé aux applications de grande envergure. Une conversion alimentée par l’IA générative ne se résume pas à traiter des centaines, voire des milliers de lignes de code ; les applications COBOL contiennent souvent des millions, voire des dizaines de millions de lignes.

C’est bien là le principal défi posé par ces types de systèmes. Si à cela s’ajoute un manque de documentation et le départ à la retraite des spécialistes, ces applications risquent de devenir des boîtes noires. L’accumulation de plusieurs dizaines d’années d’ajustements validés par la pratique, associée à une importante dette technique, à des dépendances mal définies et à de nombreuses duplications peut rendre les bases de code COBOL extrêmement difficiles à décomposer, à comprendre et à moderniser.

Comme il s’agit souvent de systèmes critiques qui desservent une vaste base d’utilisateurs, un faible pourcentage d’hallucinations ou la moindre erreur peuvent entraîner des perturbations majeures. Convertir ce type de code en Java ou en C# sans le comprendre pleinement représente un risque patent, puisque cela revient à importer la dette technique et les angles morts du code d’origine dans la nouvelle application, tout en y ajoutant les aléas des hallucinations de l’IA générative. Pour les systèmes critiques, une telle approche relève d’une sévère imprudence.

Une solution idéale pour les développeurs

La réécriture directe d’applications COBOL répond rarement aux attentes des entreprises en matière de budget et de délais. Ainsi, la réécriture intégrale d’un système COBOL en Java, même réalisée avec l’aide de l’IA, risque d’aboutir à une simple transposition dans un autre langage n’offrant qu’une poignée de nouvelles fonctionnalités et très peu de valeur ajoutée à l’utilisateur final.

Au lieu de cela, il faut plutôt miser sur des processus de développement plus intelligents.

En premier lieu, les solutions COBOL modernes peuvent effectuer automatiquement le mappage de l’intégralité d’une application professionnelle, y compris de ses dépendances, relations et intégrations.

Ces métadonnées structurées et de haute qualité sont précieuses pour les LLM. Grâce à elles, les développeurs peuvent appliquer des prompts spécialement conçus pour le COBOL et adaptés à l’architecture applicative de l’entreprise. Il en résulte des analyses IA déterministes qui reflètent de façon fiable la réalité et le contexte métier de chaque application individuelle.

Cela permet d’atteindre de nouveaux niveaux de productivité et d’accélérer la modernisation en toute confiance. De plus, les responsables gardent ainsi un contrôle total et peuvent exploiter les résultats de l’IA générative pour répondre à leurs exigences en matière d’activité commerciale, de sécurité et de conformité.

En facilitant ainsi l’intégration et la formation, les nouveaux développeurs peuvent alors devenir opérationnels en quelques jours plutôt qu’en plusieurs mois. Ceci élimine l’un des principaux obstacles à la maintenance des applications COBOL et à leur modernisation : une sévère courbe d’apprentissage.

Au-delà d’une intégration plus rapide, l’utilisation de l’IA générative dans une suite COBOL moderne simplifie le travail des développeurs. Les équipes peuvent livrer des mises à jour et de nouvelles fonctionnalités à un rythme qui permet à l’entreprise de rester compétitive sans compromis sur la qualité ni la stabilité.

Au lieu de passer des heures à parcourir de long en large du code non documenté, les développeurs bénéficient d’une totale clarté et d’informations immédiatement exploitables, ce qui leur permet de concentrer leurs efforts sur des tâches plus créatives.

Du chat au codage en temps réel

Le codage assisté par l’IA s’impose progressivement pour tous les langages de programmation, COBOL compris. Aussitôt qu’un ingénieur modifie la moindre ligne de code, les changements sont traités en temps réel, fournissant un retour d’information et suggérant la syntaxe ou la variable appropriée pour accélérer le processus.

Ces fonctionnalités améliorent considérablement la productivité des équipes en automatisant de nombreuses tâches et en offrant une analyse approfondie des applications.

Grâce aux fonctionnalités alimentées par l’IA générative intégrées au développement COBOL, telles que l’explication du code et la génération de documentation, les développeurs peuvent obtenir un résumé d’un programme COBOL comprenant une description claire, toutes les relations et les artefacts sources, ainsi que des visualisations.

C’est un point de départ idéal pour les aider à mieux comprendre le programme sur lequel ils travaillent. De plus, au lieu d’avoir à chercher dans de multiples applications COBOL et de parcourir d’interminables lignes de code, ces développeurs peuvent simplement ouvrir une interface de chat et poser des questions en langage naturel.

Lorsqu’il s’agit de travailler sur le code, les développeurs peuvent sélectionner n’importe quel extrait ou fonction et cliquer sur un bouton pour obtenir instantanément leur contexte. S’ils souhaitent partager ce contexte sous forme de commentaire avec l’équipe, un simple clic supplémentaire suffit.

De plus, ce ne sont là que les premières fonctionnalités disponibles. Grâce à des intégrations telles que Copilot, des mécanismes de règles métier et des tests unitaires pilotés par l’IA, les organisations seront bientôt en mesure de moderniser et de mettre à jour leurs applications stratégiques encore plus rapidement.

Grâce à des updates réguliers, de nouvelles fonctionnalités s’ajoutent sans cesse, sans impact sur la sécurité.

Priorité à l’incrémentiel

Le langage COBOL est souvent considéré comme un obstacle à la modernisation des applications, bien qu’il soit relativement facile à apprendre. Les véritables difficultés se situent souvent au niveau de la compréhension des applications, de l’optimisation de la productivité et de l’adaptation aux pratiques et aux capacités modernes.

Ces difficultés ne sont pas propres au COBOL, puisqu’on les retrouve fréquemment pour les applications matures dont la maintenance est assurée par des experts en voie de disparition. Outre la modernisation des applications, il faut aussi accompagner la modernisation des processus, en permettant l’intégration des applications COBOL et PL/I dans un environnement d’intégration continue, c’est-à-dire en adoptant une chaîne d’outils DevSecOps pour automatiser les processus de développement et les tests.

Tout cela peut être réalisé sur site ou dans le cloud en s’appuyant sur des conteneurs pour simplifier la réplication et l’évolutivité. De plus, la capacité d’une plateforme à évoluer de manière dynamique pendant les phases de développement et de déploiement, tous environnements confondus, est un aspect clé de la modernisation des infrastructures.

Les LLM présentent un taux élevé d’hallucinations quand ils génèrent du code. Même quand ils ont accès aux applications COBOL d’entreprise pour entraîner leurs modèles, ils restent, pour le moment, incapables de créer des applications immédiatement opérationnelles. Pour de nombreuses organisations, la priorité est d’appliquer des modifications incrémentielles aux applications, d’apporter des améliorations et de se conformer aux dernières réglementations en vigueur.

L’IA générative aide les entreprises à exploiter pleinement la valeur de leurs applications métier. Ces systèmes sont indispensables à leur activité depuis plusieurs dizaines d’années et restent des piliers de fiabilité. En utilisant l’IA pour mieux les comprendre, les entreprises peuvent réduire leur dette technique, développer de nouvelles fonctionnalités et ajouter de la valeur aux applications les plus utilisées.

L’environnement COBOL est un atout essentiel pour articuler la logique métier, les données et la propriété intellectuelle d’une entreprise. Grâce à l’IA générative, il devient possible de tirer parti de cet atout pour répondre aux exigences d’aujourd’hui et saisir les opportunités de demain.

L’IA peut jouer un rôle clé dans la modernisation des applications en en automatisant de nombreux aspects. Grâce à des capacités avancées intégrées aux processus et aux outils, les entreprises disposent également de plusieurs options pour mettre l’analyse des données et l’IA au service de la modernisation de leurs mainframes.

Dans le cadre de ce processus, les données peuvent ensuite être exploitées dans un environnement d’IA et de machine learning, fournissant ainsi aux clients des informations précieuses. Une fois l’application déployée sur une plateforme moderne, l’expérience peut être modernisée de bout en bout grâce à différentes opérations et techniques de suivi de la sécurité, de la disponibilité et des performances système basées sur l’IA.

*Neil Fowler est SVP Software Engineer Cloud hybride chez Rocket Software
Photo : © DR

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Il y a les cyberattaques qui font la une, avec leurs rançongiciels paralysant des hôpitaux ou leurs coupures de courant spectaculaires. Et il y a celles, beaucoup plus silencieuses, qui visent à rester invisibles pendant des années.

C’est dans cette seconde catégorie qu’opère Gamaredon, un groupe de pirates informatiques que les services ukrainiens attribuent directement au FSB, l’héritier du KGB. Sa cible : les administrations, l’armée et les infrastructures critiques ukrainiennes, espionnées sans relâche depuis plus d’une décennie.

SekoiaCe qui inquiète aujourd’hui n’est pas tant la nouveauté de la cible que la sophistication du camouflage.

Dans une enquête très détaillée, l’entreprise française Sekoia.io, qui surveille les groupes de pirates liés à des États, décrit comment Gamaredon a quasiment abandonné les outils de piratage « faits maison » pour se nicher dans des services comme Telegram, l’infrastructure de Cloudflare ou encore le logiciel de compression de fichiers WinRAR, installé sur des millions d’ordinateurs dans le monde.

Une clé USB ou un mail piégé comme porte d’entrée

Tout commence, sans surprise, par un mail.

Les chercheurs de Sekoia ont mis la main sur un document piégé envoyé aux victimes, qui ouvre une archive compressée au format RAR. Mauvaise nouvelle pour les utilisateurs retardataires : cette archive exploite une faille de sécurité critique dans WinRAR (CVE-2025-8088), corrigée par l’éditeur dès août 2025, mais visiblement pas par tout le monde.

D’après les recherches de Google Threat Intelligence, cette même faille a aussi été utilisée par d’autres groupes de pirates russes comme Sandworm et Turla, ainsi que par des groupes chinois.

La faille permet de déposer un fichier malveillant directement dans le dossier de démarrage de Windows, sans que l’utilisateur s’en aperçoive. Au prochain redémarrage de l’ordinateur, le piège se referme automatiquement.

Une fois la machine infectée, le logiciel espion peut aussi se propager physiquement, en infectant les clés USB connectées à l’appareil. C’est une technique redoutable pour atteindre les réseaux dits « air-gapped », ces systèmes sensibles volontairement déconnectés d’Internet.

Telegram et Cloudflare comme standards téléphoniques clandestins

L’élément le plus frappant de l’enquête concerne la manière dont les pirates pilotent leurs logiciels à distance.

Plutôt que d’utiliser des serveurs informatiques facilement repérables et bloquables, Gamaredon a choisi de cacher ses instructions sur des plateformes que les systèmes de sécurité ont l’habitude de laisser passer sans broncher.

Le logiciel espion va ainsi consulter une page Telegram publique, accessible sans même avoir de compte ni l’application installée, pour y récupérer une adresse codée.

Il fait de même avec Telegra.ph, l’outil de publication d’articles propre à Telegram, avec Teletype, une autre plateforme de blogs, ou encore avec des sous-domaines hébergés gratuitement sur l’infrastructure de Cloudflare.

À chaque étape, une nouvelle adresse est récupérée et stockée dans le registre Windows de la machine infectée, formant une chaîne de relais quasiment impossible à couper d’un seul coup. Fermer un seul de ces canaux ne suffit pas, puisque les autres prennent immédiatement le relais.

Cette technique, baptisée  » Dead Drop Resolvers  » par les spécialistes, en référence aux boîtes aux lettres mortes utilisées par les espions de la guerre froide, permet aux opérateurs russes de changer leur infrastructure de pilotage à la volée, sans jamais avoir à renvoyer un nouveau logiciel à leurs victimes.

Un ver qui se cache dans les recoins du disque dur

Pour assurer sa survie, le logiciel malveillant, que les chercheurs ont rebaptisé GammaWorm dans une tentative de clarifier la nomenclature éclatée de ce type de menaces, utilise une fonctionnalité méconnue du système de fichiers de Windows, les « flux de données alternatifs » (Alternate Data Streams).

Conçue à l’origine pour assurer une compatibilité avec les anciens ordinateurs Macintosh, cette fonctionnalité permet d’attacher des données invisibles à un fichier ou un dossier parfaitement normal, sans que cela n’apparaisse dans l’explorateur de fichiers ni ne modifie la taille apparente du dossier.

Autant dire un coffre-fort caché dans le mur, que seule une commande très spécifique permet de révéler.

Le logiciel espion s’installe également via des tâches planifiées portant des noms volontairement anodins et techniques (DiskDiagnosticDataCollector, SilentCleanup ) censées évoquer des outils de maintenance Windows plutôt que des espions.

Sur les clés USB et les disques partagés en réseau, la méthode est particulièrement vicieuse.  Le logiciel rend invisibles les dossiers légitimes de l’utilisateur et les remplace par de faux raccourcis portant exactement le même nom et la même icône.

En cliquant, ces raccourcis piégés ouvrent bien le dossier d’origine, donnant l’illusion que tout est normal, tout en exécutant silencieusement le programme espion en arrière-plan.

Des leurres qui jouent sur les peurs de la guerre

Pour inciter les utilisateurs à cliquer sur les bons fichiers, les pirates misent sur l’ingénierie sociale, en jouant sur l’actualité tragique du pays visé.

Les chercheurs de Sekoia ont retrouvé des noms de fichiers leurres en ukrainien évoquant des convocations militaires, des listes de matériel de soldats tués au combat, ou des documents prétendument classifiés. Certains noms de fichiers, plus choquants, misent sur des contenus à caractère explicite pour pousser la victime à ouvrir le piège par simple curiosité malsaine.

Le point le plus préoccupant relevé par les chercheurs tient à l’architecture même de cette opération : chaque étape de l’infection constitue, à elle seule, une porte dérobée complète. Autrement dit, même si une victime parvient à supprimer une partie du logiciel malveillant, n’importe quel composant restant suffit aux opérateurs russes pour reprendre la main, télécharger de nouveaux outils et poursuivre l’espionnage.

Sekoia recommande d’ailleurs aux organisations touchées une réinstallation complète des machines infectées plutôt qu’un simple nettoyage, jugé insuffisant face à la redondance du système.

L’enquête illustre une tendance de fond du renseignement russe documentée par plusieurs agences de cybersécurité occidentales. A mesure que les outils de piratage « maison » deviennent plus faciles à détecter, les services de renseignement privilégient des techniques se dissimulant dans le trafic numérique ordinaire des entreprises et des particuliers.

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Avec la création d’une Direction de l’intelligence artificielle et du numérique, Bercy veut structurer et accélérer l’intégration de l’IA au sein de ses administrations tout en renforçant sa stratégie en matière de données et d’infrastructures numériques.

Jusqu’ici éclatées entre plusieurs directions (DGFiP, DGDDI, DGE, ou encore DINUM au niveau interministériel), les initiatives liées à l’intelligence artificielle et au numérique souffraient d’un manque de coordination. La nouvelle direction va centraliser ces efforts, en définissant une feuille de route commune et en mutualisant les ressources technologiques et humaines.

L’objectif est double : améliorer l’efficacité opérationnelle des services publics ( notamment en matière de lutte contre la fraude fiscale, de pilotage des politiques publiques et de relation usager ) et positionner l’État comme un acteur exemplaire dans l’usage responsable de l’IA.

Priorités : données, souveraineté et IA de confiance

Au cœur de cette nouvelle entité figurent plusieurs chantiers structurants.

D’abord, la valorisation des données publiques, considérées comme un levier clé pour entraîner des modèles d’IA performants. Ensuite, la question de la souveraineté technologique, avec un recours privilégié à des solutions cloud et des modèles développés ou hébergés en Europe.

La direction devra également encadrer les usages de l’IA selon des principes d’éthique et de conformité réglementaire, en cohérence avec le cadre européen, notamment l’AI Act. Cela inclut la transparence des algorithmes, la gestion des biais et la sécurisation des systèmes.

Bercy mise aussi sur l’IA pour automatiser certaines procédures, optimiser la prise de décision et améliorer la qualité de service. Des cas d’usage concrets sont déjà identifiés comme la détection automatisée d’anomalies fiscales, l’assistance aux agents via des copilotes IA ou encore l’analyse prédictive pour orienter les contrôles.

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Pendant des décennies, l’open source a incarné une promesse simple : celle d’un accès libre et gratuit à des technologies de pointe. Cette vision a porté l’innovation numérique mondiale, permis l’émergence de géants du web et démocratisé l’accès au code.

Aujourd’hui, cependant, l’adoption de la loi européenne sur la cyber-résilience, parallèlement au cadre établi par la loi sur l’IA, redéfinit la réalité opérationnelle tant pour les applications logicielles que pour les modèles d’intelligence artificielle, ce qui a un impact direct sur la manière dont les entreprises acquièrent, déploient et font évoluer leurs technologies.

Nous assistons à un tournant historique. L’open source, longtemps perçu comme un bien commun sans contrepartie, devient un actif stratégique dont l’usage implique une responsabilité pleine et entière. Pour les entreprises, cette évolution est une opportunité de transformer la conformité réglementaire en avantage compétitif durable.

Pour franchir ces prochaines échéances réglementaires, il est cependant nécessaire d’abandonner une approche cloisonnée au profit d’une architecture proactive intégrant la sécurité dès la conception. À condition de comprendre que le modèle économique et opérationnel de l’open source est en train de basculer définitivement.

Du mythe du gratuit à la réalité de la responsabilité : Quelles stratégies les DSI et les directeurs techniques doivent-ils mettre en œuvre ?

Pour se conformer à la loi sur la cyber-résilience, les entreprises devront mettre en place une gestion proactive des vulnérabilités, suivre et contrôler chaque dépendance, et assumer l’entière responsabilité opérationnelle de tous les composants intégrés tout au long de leur cycle de vie.

Ceci marque la fin d’une époque où les entreprises pouvaient intégrer librement des composants open source dans leurs systèmes critiques sans se poser de questions sur leur maintenance, leur sécurité ou leur conformité.

Le risque opérationnel lié au code non géré : l’exemple de Log4Shell, cette faille critique découverte en décembre 2021 dans une bibliothèque Java omniprésente, a révélé l’ampleur du défi. Des milliers d’entreprises à travers le monde ont dû identifier en urgence tous les systèmes utilisant ce composant, corriger les versions vulnérables et documenter l’ensemble du processus de remédiation.

Celles qui disposaient déjà d’une gouvernance rigoureuse de leurs composants open source ont pu réagir en quelques heures. Les autres ont mis des semaines, voire des mois, à cartographier leur exposition et à déployer les correctifs.

Plutôt que de considérer ces obligations comme un obstacle administratif, les entreprises tournées vers l’avenir y voient une occasion d’harmoniser leurs pratiques d’ingénierie, de protéger leurs données critiques et de garantir une stabilité continue en production.

La mise en place de ces bases solides permet aux organisations de mettre en place des processus de développement renouvelables qui réduisent considérablement les temps d’arrêt et accélèrent l’innovation à long terme.

Ces principes de base ne sont pas un nouveau concept. Il y a plusieurs décennies, certains pionniers de l’open source en entreprise ont mis en place un modèle économique et opérationnel entièrement fondé sur la sécurité proactive, le support industriel, une gouvernance rigoureuse des composants et des cycles de vie contrôlés.

Ce modèle, longtemps considéré comme un coût supplémentaire par certaines organisations, va désormais devenir la norme. Les entreprises qui ont très tôt misé sur cette approche professionnelle de l’open source se trouvent aujourd’hui en position de force : elles sont déjà en conformité avec le CRA.

De la cybersécurité à la gouvernance de l’intelligence artificielle

Contrairement au logiciel classique, l’intelligence artificielle introduit des dimensions nouvelles qui dépassent largement la seule question de la sécurité du code. Désormais, il ne suffit plus de garantir qu’un modèle IA est exempt de vulnérabilités techniques.

Pour respecter la loi sur l’IA, Il faut aussi pouvoir tracer l’origine des données d’entraînement, expliquer la logique des décisions prises par l’algorithme, auditer les biais potentiels et classifier les systèmes selon leur niveau de criticité.

Cette exigence soulève une question fondamentale : que signifie réellement « open source » dans le contexte de l’intelligence artificielle ? Un modèle peut être techniquement ouvert, avec ses poids publiés et son architecture documentée, sans pour autant être transparent sur ses données d’entraînement, les biais potentiels ou ses limites d’utilisation.

L’AI Act impose une responsabilité bien plus large aux entreprises. Utiliser un modèle open source implique désormais de comprendre son entraînement, de documenter précisément son usage, de garantir sa conformité avec les exigences réglementaires selon la classification du système. L’open source devient ainsi un actif critique à gouverner, et non plus un simple accélérateur technique que l’on intègre sans questionnement.

Pour les organisations de défense, de santé, de finance ou d’infrastructures critiques, cette exigence est d’autant plus forte. Un modèle IA mal maîtrisé peut avoir des conséquences catastrophiques sur la sécurité nationale, la vie privée des citoyens ou la stabilité économique.

Le passage du « j’utilise gratuitement » au « j’assume pleinement, je sécurise et je documente mes usages » marque une évolution profonde vers une démarche responsable et structurée.
C’est ce que l’on pourrait appeler le « Responsible Open Source by Design », un parallèle direct avec le « security by design », mais appliqué à l’ensemble de la chaine de valeur de l’IA.

Cette approche nécessite des outils, des processus et surtout une culture d’entreprise où la responsabilité technique et juridique est partagée entre les équipes data science, IT, juridique et métier. Elle impose d’intégrer dès la conception la gouvernance des modèles et des données, la traçabilité complète de la chaîne IA du dataset brut au modèle déployé en production, la sécurité continue avec monitoring et mise à jour, ainsi que la conformité réglementaire avec documentation et auditabilité.

Les plateformes d’IA d’entreprise les plus matures intègrent désormais nativement ces capacités de gouvernance, de traçabilité des pipelines et de sécurité des déploiements. Elles font partie intégrante de l’architecture et contribuent, dès la conception, à garantir la conformité et la résilience du système.

L’évolution des cadres réglementaires, tels que la loi sur la cyber-résilience et la loi sur l’IA, oblige désormais les entreprises à évoluer dans un environnement opérationnel bien plus contraignant. L’utilisation de code provenant de communautés open source implique une certaine responsabilité, mais le respect de ces nouvelles normes ne signifie pas pour autant que vous deviez repenser entièrement votre infrastructure existante.

Opter pour des solutions open source responsables devient un choix stratégique qui permet aux entreprises de se démarquer. En adoptant des technologies open source fiables et adaptées, elles peuvent mettre en place un modèle où la conformité est pratiquement intégrée dès le départ, ce qui leur permet de protéger leurs investissements actuels en infrastructure tout en gagnant en agilité pour s’adapter aux futures évolutions réglementaires.

Dans un monde où la souveraineté numérique, la cybersécurité et l’intelligence artificielle deviennent des priorités stratégiques au niveau national et européen, l’open source responsable est la seule voie viable.

* Thomas Belarbi est EMEA Defense Lead chez Red Hat

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SpaceX ne perd pas de temps. À peine remis des feux d’artifice de son entrée en Bourse, le groupe d’Elon Musk annonce le rachat d’Anysphere, la société derrière l’agent de codage IA Cursor, pour la somme record de 60 milliards $.

L’opération devrait être finalisée au troisième trimestre 2026.

Le mouvement n’est pas une surprise totale. SpaceX avait sécurisé en avril une option lui permettant soit de racheter Cursor pour 60 milliards $, soit de payer 10 milliards pour un simple partenariat.

C’est la première option, la plus ambitieuse, qui a finalement été retenue. Selon les documents déposés mardi, Cursor recevra l’intégralité de la somme en actions SpaceX.

Fondée en 2023 par quatre diplômés du MIT à l’origine comme projet de messagerie chiffrée, Cursor s’est réorientée vers les outils de codage par IA.

Sa technologie permet aux développeurs de basculer entre plusieurs modèles d’IA, ceux d’OpenAI, d’Anthropic, de xAI ou de Google, pour concurrencer Claude Code d’Anthropic et Codex d’OpenAI.

La société, qui avait décliné plusieurs offres de rachat de grands groupes d’IA l’an dernier, avait été valorisée 29,3 milliards $ lors d’un tour de table en novembre.

Renforcer xAI sur le terrain du codage

Pour SpaceX, l’enjeu est de donner à xAI, le concepteur du chatbot Grok, une présence plus solide sur le marché du codage assisté par IA. Cursor pourra s’appuyer sur Colossus, le supercalculateur d’entraînement IA développé par xAI à Memphis, dans le Tennessee, doté d’une puissance équivalente à un million de puces H100.

Dans un message publié sur X au moment de l’annonce de l’option en avril, SpaceX décrivait l’objectif : combiner le produit phare de Cursor et sa distribution auprès des développeurs experts avec la puissance de calcul de Colossus.

Le rapprochement entre les deux équipes avait d’ailleurs déjà commencé. En mars, deux responsables de l’ingénierie produit chez Cursor avaient rejoint SpaceX pour travailler sur les projets lunaires du groupe ainsi que sur xAI.

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Oui, VMware est un sacré sujet dans la sphère publique.

Au gré des auditions, la commission d’enquête parlementaire sur les dépendances numériques en a donné un bel aperçu.

Pour le CNRS, une sortie « inenvisageable à moyen terme »

Le 1^er avril 2026, des DSI d’organisations de recherche ont témoigné. Dont Marie-Pierre Fontanel, qui occupe ce poste au CNRS. « Nous sommes entièrement sur VMware », a-t-elle admis. Une sortie est « inenvisageable à moyen terme : cela nous coûterait extrêmement cher ». L’intéressée fait le parallèle avec son patrimoine SAP : « [en sortir] quand on l’utilise depuis 20 ans, avec des développements spécifiques, est extrêmement compliqué. »

« Contrairement à nos collègues, nous n’avons pas subi d’augmentation lors du passage à Broadcom, tempère Marie-Pierre Fontanel : je pense que nous payions déjà le maximum ».

L’Inrae vise les outils de la Dinum « quand c’est possible »

L’Inrae a fait le choix d’une solution libre pour remplacer VMware. Son DSI Jean-Michel Vansteene ne précise pas laquelle, mais affirme envisager une migration cette année. L’institut n’a pas chiffré précisément le nombre de jours-hommes nécessaires, mais compte beaucoup sur l’automatisation qu’il a développée.

« Nous menons une action résolue pour sortir progressivement […] et aller vers les outils de la Dinum quand c’est possible », précise Louis-Augustin Julien, directeur général délégué aux ressources de l’Inrae. Il ajoute qu’un abandon de Zoom est prévu, au profit de l’outil de visioconférence de l’État. Et que l’institut a quitté l’ERP d’Oracle pour passer à une solution mutualisée au sein de l’enseignement supérieur et de la recherche, sur base SAP.

À l’Inserm, une migration estimée à 1000 jours-hommes

L’Inserm aussi utilise VMware. Les alternatives sont rares, constate Damien Rousset, directeur général délégué à l’administration. D’un côté, le logiciel libre « pose des difficultés de maintenance en raison des ressources humaines qu’il requiert ». De l’autre, les outils souverains que développe l’État « ne pourront pas tout couvrir ».

« Ce n’est pas Microsoft qui coûte le plus cher, car nous bénéficions de licences dites ‘éducation’, ajoute Damien Rousset. C’est de l’ordre de 350 000 € par an ». Les éditeurs qui coûtent le plus cher à l’Inserm sont Broadcom (plus d’un million d’euros par an pour les technos VMware), ainsi que Palo Alto et Splunk « qui doivent également dépasser le million d’euros chacun ».

« Quand ils ont annoncé une augmentation de 50 % ou 60 % des coûts du jour au lendemain, nous nous sommes posé la question de changer », poursuit Damien Rousset. La DSI avait évalué le coût de l’accompagnement de la migration à 1000 jours-hommes. L’Inserm a alors amorcé une diversification en introduisant une solution de virtualisation open source. « Nous n’avons pas été capables d’absorber une migration complète du jour au lendemain et avons donc dû subir cette hausse de coût », reconnaît toutefois l’intéressé.

À l’Éducation nationale, 2,5 M€ par an… mais une « économie de moyens considérable »

Au ministère de l’Éducation nationale, les dépenses liées à l’ensemble des technologies VMware s’élèvent à environ 2,5 M€ par an. Leur usage sur l’ensemble de la stack technique est à la fois un avantage et un inconvénient, explique Audran Le Baron, directeur du numérique pour l’éducation. « Cette situation nous a protégés du […] changement de politique tarifaire […] de l’éditeur : celui-ci ayant regroupé l’ensemble de son offre, les clients qui n’en utilisaient qu’une partie ont dû acheter la totalité […] tandis que notre facture est restée stable ». Ce choix a aussi « permis d’opérer un cloud interne avec une économie de moyens considérable ». Les effectifs mobilisés sont, en l’occurrence, « sans commune mesure avec ceux qu’il faut employer pour faire fonctionner un cloud sur des technologies libres, comme le font la DGFiP ou le ministère de l’Intérieur ».

Le plan de sortie de VMware apparaît plus compliqué à mettre en œuvre que celui visant à sortir d’Oracle. Le problème ne se situe pas tant au niveau des bases de données (le ministère a surtout une adhérence à Db2 d’IBM, dont il souhaite s’extraire à moyen terme) que des services d’identité de messagerie dans les académies (en cours de remplacement) et de WebLogic « pour une bonne partie de nos applications web ».

VMware, une « dépendance maîtrisée » aux ministères économiques et financiers

Yves Billon, chef de service numérique au secrétariat général des ministères économiques et financiers, qualifie VMware de « dépendance maîtrisée ». Le cloud interne Nubo s’appuie effectivement sur de l’OpenStack. Les décisions de Broadcom se sont ainsi révélées « assez peu douloureuses ». « Nous explorons des solutions alternatives […] comme Proxmox, que nos équipes testent en profondeur », déclare Yves Billon. Ces solutions « réservent tout de même quelques surprises, tempère-t-il : il ne faut pas croire que les bascules se passent toujours très facilement ».

Les fédérations d’acheteurs, pour « faire levier »

Thomas Jan est directeur général adjoint chargé de l’innovation et de la stratégie numérique de l’Union des hôpitaux pour les achats (UniHa). « Dans le secteur de la santé, nous avons eu connaissance d’une proposition faite à un CHU dont le prix, à besoins constantes, avait augmenté […] de 800 % », signale-t-il. « L’intérêt d’avoir une fédération d’adhérents dans notre structure est que nous pouvons intervenir rapidement et en masse avec un effet de levier vis-à-vis de l’acteur concerné, poursuit-il. Toutefois, ne nous leurrons pas : nous sommes un petit maillon à l’échelle du monde. Le rachat de VMware, malheureusement pour ainsi dire, a un peu changé la donne en montrant qu’il fallait faire autrement ».

Stéphanie Schaer fait écho aux propos de Thomas Jan. « Plus la masse d’un ministère est importante, plus sa capacité à négocier l’est aussi », remarque-t-elle. La directrice interministérielle du numérique évoque le travail technique que la Dinum mène pour identifier les solutions alternatives. « Parfois, une bonne négociation permet de se donner le temps d’envisager la sortie, rappelle-t-elle. C’est la direction que prend actuellement ce chantier ».

De VMware à l’open source, Bpifrance s’est « déverrouillé »

« Notre DSI a vu venir le phénomène », relate Arnaud Cadoux, directeur général adjoint de Bpifrance. « Bien que sa première réaction ait été négative, nous avons collectivement estimé que le moment était venu d’agir. L’investissement nécessaire pour sortir [de VMware] au profit de l’open source s’est avéré rentable, car ce mouvement nous a rendus beaucoup plus facilement compatibles avec un certain nombre de fournisseurs cloud européens. »

Michel Paulin, président du comité stratégique de filière « solutions numériques de confiance » du Conseil national de l’industrie, va dans le même sens : « Il existe en Europe et en France, des outils de virtualisation, tout aussi performants, en open source. Utiliser quelques pourcents de son budget pour tester ces solutions, c’est du bon sens. »

Broadcom, pas seul à augmenter les prix

En octobre 2025, la Cour des comptes publiait un rapport sur les enjeux de souveraineté des SI civils de l’État. Elle y évoque le cas VMware.

Les administrations sont protégées par l’encadrement de leurs relations par des marchés pluriannuels, note Emmanuel Markovitch, président de section à la première chambre. Le changement de politique tarifaire de Broadcom a néanmoins engendré un surcoût de 35 % pour l’AIFE (Agence pour l’informatique financière de l’État). Il prend aussi cette dernière en exemple pour illustrer que le basculement vers le cloud est souvent l’occasion de tels changements de politiques… traduits notamment par des surcoûts. Témoin le logiciel Chorus, dont l’ancienne version fonctionnait sur le logiciel SAP. Un changement de version de ce dernier a obligé à une migration importante et l’AIFE a étudié la possibilité de changer d’éditeur. Des simulations de ce scénario ont fait apparaître un surcoût allant de 110 à 160 %. Soit une charge supplémentaire de 64 M€.

De mauvaises surprises avec Citrix

Pour les membres du Cigref (Club informatique des grandes entreprises françaises), on parle d’une transition qui peut s’étendre sur 3, 4 ou 5 ans, selon Henri d’Agrain. Le délégué général de l’association fait remarquer qu’au terme du processus, les organisations « [se retrouvent] souvent sur une solution équivalente, sans gain de productivité significatif. [Elles ont] simplement quitté une relation devenue toxique, avec le risque d’en recréer une autre ». Il en veut pour preuve des entreprises ayant envisagé de passer de VMware à Citrix… avant de constater la mise en place de mécanismes similaires de verrouillage. Notamment après l’arrivée d’un ancien dirigeant ayant piloté le rachat de VMware par Broadcom.

Illustration générée par iA

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C’est la surprise du chef réservé par Sébastien Lecornu.

Dans une vidéo publiée sur X consacrée à l’implémentation de l’IA dans le service public,
le Premier ministre annonce ce 16 juin, que l’éditeur français ChapsVision est retenu par la DGSI pour remplacer l’américain Palantir.

L’annonce est d’autant plus surprenante que la DGSI a reconduit Palantir pour trois ans en décembre dernier, officiellement pour faute d’alternative européenne crédible.

Nul n’est prophète en son pays. Il y a un mois le service de renseignement allemand, le BvF, avait pris la décision de lâcher l’américain pour adopter ArgonOS, la plateforme de ChapsVision qui mobilise l’intelligence artificielle pour agréger et croiser des données issues de sources hétérogènes.

C’est cette solution qui sera utilisée par la DGSI suite à l’appel d’offres d’offres baptisé  » outil de traitement des données hétérogènes  » (OTDH) lancé en 2022 et dont Chapsvision a remporté la première phase pour « collecter et préparer des données hétérogènes ». Puis la seconde annoncée par le Premier ministre.

« Aujourd’hui, ArgonOS est destiné à devenir la base des capacités critiques de renseignement de données au sein de plusieurs agences gouvernementales françaises.» confirme-t-on chez Chapsvision.

Interrogé par l’AFP lors du salon Viva Technology, le ministre de l’Économie Roland Lescure a indiqué que le basculement pourrait intervenir au cours de l’année 2027. Il a toutefois souligné que plusieurs aspects techniques restent à examiner, sans préciser à quelle date la solution de Palantir cesserait d’être utilisée.

ChapsVision vise une introduction en Bourse

Fondée en 2019 par Olivier Dellenbach, ChapsVision s’est construite par une stratégie de croissance externe très agressive. Trois levées de fonds, d’un montant total de 275 millions €, lui ont permis de réaliser 29 acquisitions depuis sa création, dont récemment Sinequa, Systran ou Anycommerce.

«Argonos n’a pas été choisie pour sa nationalité. Elle n’est pas non plus un choix opportuniste. Elle a été choisie parce qu’elle répondait aux plus hautes exigences techniques, après un processus de sélection de plus de trois ans, uniquement basé sur un critère: la capacité à faire le job » se réjouit le fondateur.

Si Bpifrance et Tikeau Capital sont des actionnaires de référence, Chapsvision serait toujours sous son contrôle.

Avec 1000 collaborateurs, Chapsvision assure servir 2000 clients sur 4 continents à travers son portefeuille de solutions pour divers secteurs comme « le retail », les « services financiers » oue les « Mutuelles et assurances ».

Le groupe a réalisé 157 millions € de chiffre d’affaires en 2024, en hausse de 45 % par rapport à 2023, pour 38 millions € de pertes.

En novembre dernier, à l’occasion de la nomination de son Directeur Général Groupe, Silvano Sansoni, Chapsvision indiquait vouloir accélérer son développement en Amérique du Nord, au Moyen Orient et en Asie. Avec en ligne de mire une introduction en Bourse pour soutenir sa dynamique de croissance.

Article mis à jour le 17 juin à 10h30

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Pour les systèmes agentiques, NVIDIA préfère les SLM aux LLM.

Nous nous en étions fait l’écho à l’été 2025. L’entreprise venait de publier, à partir d’une revue de la littérature scientifique, un article aux airs d’éloge. Elle y présentait les SLM (moins de 10 milliards de paramètres) comme « suffisamment puissants », « intrinsèquement mieux adaptés » et « nécessairement plus économiques ». Ses principales références étaient des évaluations sur les modèles Phi-2, Phi-3 Small, SmolLM2 et ses propres Nemotron-H.

L’Arcep fait mention de cet article dans un rapport sur les défis environnementaux de l’IA générative. Elle cite aussi, entre autres sources, une étude du PEReN (Pôle d’expertise de la régulation numérique).

Ce service créé en 2020 est placé sous l’autorité des ministres chargés de l’économie, de la culture et du numérique. Parmi ses missions figure l’évaluation d’outils. C’est le champ de l’étude en question. Elle a consisté à mesurer la consommation électrique de la génération de texte à l’inférence.

Inspect, CEEMS, Compar:IA : les outils d’expérimentation

Le PEReN a d’abord exploité deux publications scientifiques* et un sondage professionnel pour dégager des typologies d’usage de l’IA générative par le grand public. Il les a confrontées aux catégories de questions que posent les usagers du comparateur de modèles Compar:IA. En ont résulté 5 thématiques :

• Code
• Inventivité, créativité
• Usage générique quotidien, éducatif
• Prise de décision, analyse spécialisée, professionnel
• Production de documents, résumé, aide à la rédaction

Le PEReN a ensuite sélectionné 6 jeux d’évaluation, pour leur adéquation avec ces thématiques, leur popularité dans la littérature scientifique… et leur facilité d’implémentation avec Inspect, bibliothèque Python qu’on doit à l’AI Safety Institute (Institut britannique pour la sécurité de l’IA).

Le cas d’usage « production de documents » n’a pas été testé… par manque de benchmark de ce type dans Inspect.

Les expérimentations se sont déroulées sur le supercalculateur Jean Zay, à l’aide de la bibliothèque intégrée CEEMS. Chacune a mobilisé entre 1 et 4 GPU H100, sur des nœuds en Xeon Gold 6248. Le PEReN a choisi vLLM comme moteur d’inférence.

CEEMS mesure uniquement la consommation au niveau des nœuds. Il ne prend pas en compte le coût du refroidissement ou des interconnexions. Ce fut l’une des limites de l’expérience. La nécessité d’avoir des modèles à poids ouverts (pour réaliser les inférences sur une infra connue) en a été une autre. Le PEReN a aussi rejeté les modèles aux licences « trop contraignantes » (il évoque ceux de DeepSeek).

Conso CPU, parallélisme, déterminisme… Les partis pris du PEReN

Le périmètre s’est limité à des modèles génératifs, quand bien même des non génératifs auraient pu produire des résultats corrects sur certains usages, avec une consommation électrique inférieure.

Quoique représentant jusqu’à un tiers de la consommation totale, la consommation CPU n’a pas été prise en compte, car elle variait beaucoup entre itérations d’une même expérience. Elle est toutefois quasiment proportionnelle à la consommation GPU, note le PEReN.

Le temps de calcul étant limité, la « très grande majorité » des modèles n’ont eu droit qu’à une mesure de consommation et de qualité par benchmark. Pour le paramètre de température, le PEReN s’en est tenu à deux valeurs : 0 (déterminisme maximal) et 0,7. Il a fixé à 0,2 celle de Qwen3-Next-80B-A2B-Instruct lorsque utilisé comme LLM-as-a-judge (pour évaluer la performance sur certains benchmarks).

Les contraintes de temps de calcul ont conduit à ne sélectionner que les meilleurs modèles pour chaque distribution de propriétés (architecture, modalités, compression…). L’OpenLLM Leaderboard et LMArena ont été utilisés à cet effet. Au bout, une liste de 23 modèles, de 3 à 123 milliards de paramètres, publiés entre juin et septembre 2025.

Chaque modèle a tourné sur le nombre minimum de GPU sur lesquels il pouvait loger en mémoire. Le paramètre max-connections de la bibliothèque Aspect, destiné à paralléliser les requêtes, a été réglé sur trois valeurs (10, 100 et 1000).

L’impact de l’architecture MoE, de la quantification et du raisonnement

Aucun benchmark ou modèle ne montre de cas où une température donnée engendrerait systématiquement une meilleure performance. Le PEReN a donc choisi de ne présenter les résultats que pour la valeur 0.

Premier constat : si le nombre de paramètres du modèle est le premier facteur explicatif de la consommation électrique, d’autres éléments ont un impact significatif. La quantification 8 bits, par exemple, entraîne un gain de 39±18 %. L’architecture joue aussi. À nombre de paramètres égal, les modèles MoE (mélange d’experts) consomment moins que les modèles denses (45±12 %). Si on s’en tient au nombre de paramètres activés, en revanche, les modèles denses ont l’avantage. Selon les modèles et les jeux de données, le raisonnement a un effet très variable. En moyenne, il accroît la consommation de 92 %. Cela va toutefois de + 41 % sur SimpleQA à + 849 % sur HumanEval.

Toutes ces caractéristiques prises en compte, il arrive que des « grands » modèles consomment plus que des « petits »…

Modèles « spécialisés » : savoir à quoi s’attendre

Le PEReN n’a testé que trois modèles spécialisés, sur deux domaines (programmation informatique et connaissances médicales). Il en conclut toutefois que la spécialisation ne vaut vraiment que sur des tâches très proches de celles sur lesquelles on a entraîné le LLM. Pas sur des tâches « relevant seulement d’un domaine similaire ». Il donne l’exemple de Qwen3-Code-30B-A3B. Sa documentation le présente comme un modèle de codage agentique. Sa performance est effectivement plus faible sur HumanEval, qui implique bien des tâches de code mais pas de dimension agentique. De même, la version « médicale » de Llama-3-70B réussit mieux que la version de base, mais de nombreux modèles généralistes fournissent un meilleur rapport performance/consommation.

Une consommation doublée par l’analyse d’images

Optimisé ou non en FP8, Qwen-30B-A3B illustre que sur les tâches évaluées, les modèles multimodaux ont une consommation similaire à celle des modèles textuels. Les modèles de Mistral, ainsi que Gemma, en témoignent globalement aussi. Leur consommation est en revanche systématiquement plus élevée sur des tâches impliquant de l’analyse d’images (de l’ordre du double par rapport à des tâches purement textuelles).

Les modèles dits de raisonnement consomment globalement plus que des modèles classiques de taille équivalente. C’est dû au fait qu’ils génèrent davantage de tokens. Certes cette propriété peut accroître nettement la performance (QwQ-32B sur le code et l’écriture créative, par exemple). Mais en fonction des questions, la surconsommation d’énergie peut être très élevée (plusieurs centaines de %).

Le PEReN ne repère pas de corrélation entre la consommation électrique et la qualité des réponses. Limiter l’empreinte n’implique donc pas toujours des compromis de performance, conclut-il. Et de faire remarquer le poids des innovations au niveau du hardware. Quoique peu diffusées dans l’industrie car difficiles à mettre en œuvre, elles peuvent permettre « une réduction de consommation allant jusqu’à un facteur 1000 ».

* Which Economic Tasks are Performed with AI? Evidence from Millions of Claude Conversations (Handa et al., 2025)
REALM: A Dataset of Real-World LLM Use Cases (Cheng et al., 2025)

Illustration © Adrian Gros – Shutterstock

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500 M€ d’amende pour Apple, 200 M€ pour Meta : en avril 2025, les premières « sanctions DMA » étaient tombées.

Apple avait été épinglé pour avoir empêché les développeurs d’applications d’informer les utilisateurs sur des offres plus avantageuses disponibles en dehors de l’App Store. Meta l’avait été pour son modèle dit « paiement ou consentement ». Lequel imposait aux utilisateurs d’accepter la combinaison de leurs données personnelles entre ses services… à moins de payer un abonnement.

L’un et l’autre ont déposé, en juillet 2025, un recours auprès du Tribunal de l’UE. La Commission européenne y fait référence dans son dernier rapport annuel sur l’implémentation du DMA (période de mars 2025 à mars 2026).

Selon Apple, il n’y a pas un, mais cinq App Stores

Le Tribunal de l’UE doit encore se prononcer dans d’autres procédures impliquant Apple. Celui-ci conteste notamment l’idée que l’App Store constitue un unique service de plate-forme essentiel. D’après lui, il faut considérer distinctement ses 5 versions (iPhone, iPad, Mac, Apple TV, Apple Watch), du fait qu’elles serviraient chacune une finalité différente du point de vue de l’utilisateur final. En témoigneraient, par exemple :

• Types et nombres d’applications disponibles
• Fréquences d’usage respectives
• Présentation des applications
• Résultats des recherches

La distinction vaudrait aussi du point de vue des entreprises utilisatrices (développeurs d’applications). En particulier parce que ces dernières optimisent pour l’OS qu’elles ciblent. Et que chaque version de l’App Store a ses propres outils de marketing et de mesure de performance.

La Commission européenne ne contredit pas ces éléments. Mais elle juge qu’ils ont principalement trait à la nature, à la fonction et à l’usage des différents appareils Apple. Pas à la véritable finalité de l’App Store, commune à toutes ses versions : être un service d’intermédiation pour la distribution d’applications. Elle ajoute, entre autres, que :

• Les règles sont très similaires
• Le point de contact pour le support est le même
• L’outil pour soumettre et gérer des apps est le même
• Un seul compte utilisateur suffit
• Il est possible d’acheter une application une fois pour tous les OS Apple (achats « universels »)

iMessage est-il fourni « contre rémunération » ?

Pour le moment, la Commission européenne n’a pas soumis iMessage au DMA. Mais elle ne l’exclut pas : s’il était désigné service de plate-forme essentiel, il serait exposé aux obligations de l’article 7, en ce qu’il s’agit d’un « service de communications interpersonnelles non fondé sur la numérotation ».

Apple prétend qu’iMessage n’entre pas dans ce périmètre, car il n’est pas fourni « contre rémunération » (critère qu’impose le code des communications électroniques européen). L’entreprise explique qu’elle ne monétise pas le service par la vente de hardware, ni par le traitement de données personnelles. Elle ajoute qu’il est possible d’utiliser ses appareils sans iMessage. Et qu’une revente n’empêche pas l’utilisateur suivant de reparamétrer l’app. Quant aux achats in-app, on ne saurait les considérer comme une rémunération. Non seulement, ils sont optionnels, mais ils sont réalisés via l’App Store.

La Commission européenne se réfère à la jurisprudence CJUE. Elle estime que la Cour a eu une « interprétation large » de la notion de rémunération. Celle-ci n’inclut, en l’occurrence, pas que du paiement direct. Elle englobe aussi des formes indirectes… comme la vente d’appareils associés à un service. Et il n’est pas impératif qu’elle soit payée directement par le destinataire de ce service.
Bruxelles ajoute qu’iMessage n’est utilisable que sur les appareils Apple. Celui-ci reçoit donc une rémunération à travers la vente de matériel… et des applications qui vont avec. Et contrairement à ses affirmations, iMessage joue un rôle important dans son marketing.

ByteDance, Meta, Opera… Le Tribunal de l’UE vivement sollicité

Meta aussi a déposé un recours auprès du Tribunal de l’UE. Il conteste la désignation de Messenger en tant que service de plate-forme essentiel. Principal argument : le service ne constitue pas un « point d’accès majeur permettant aux entreprises utilisatrices d’atteindre leurs utilisateurs finaux ». Ce qui est un des critères pour être désigné service de plate-forme essentiel.

Opera a également sollicité le Tribunal de l’UE. Il conteste la décision de ne pas désigner Microsoft comme contrôleur d’accès (« gatekeeper ») par rapport à son navigateur Edge.

La Commission européenne est par ailleurs défenderesse dans une procédure qui implique ByteDance. Le groupe chinois, éditeur de TikTok, a fait pourvoi contre la décision du Tribunal de confirmer sa désignation comme gatekeeper.

Facebook Marketplace n’est plus soumis au DMA…

Le service Marketplace de Meta fut un temps sur la liste des services de plate-forme essentiels.  En avril 2025, la Commission européenne l’en avait retiré. Meta l’avait sollicité un an plus tôt, expliquant avoir pris des mesures pour en restreindre l’usage au grand public. Bruxelles a confirmé qu’il y avait eu, en 2024, moins de 10 000 entreprises utilisatrices actives établies dans l’UE. Ce qui est est l’un des seuils quantitatifs à dépasser pour tomber sous le coup du DMA.

… tandis qu’Apple Ads et Apple Maps y échappent finalement

En novembre 2025, la Commission européenne a signalé à Apple que deux de ses services avaient franchi les seuils quantitatifs en question (à savoir les 10 000 entreprises actives et au moins 45 millions d’utilisateurs finaux actifs par mois dans l’UE). D’un côté, Apple Ads. De l’autre, Apple Maps.

Apple a argué que ces services n’étaient pas des points d’accès majeurs pour les entreprises. En février 2026, Bruxelles a acquiescé, notant que dans l’UE, Apple Maps avait un taux d’utilisation « relativement faible » ; et Apple Ads, une « échelle très limitée dans le secteur de la publicité en ligne ».

Apple et Meta contestent leurs amendes respectives

Ce qui a valu 200 M€ d’amende à Meta est une infraction à l’article 5(2). Lequel oblige à obtenir le consentement des utilisateurs finaux pour combiner/croiser leurs données personnelles entre un service de plate-forme essentiel et d’autres services. Ceux qui ne donnent pas leur consentement doivent pouvoir accéder à une alternative certes moins personnalisée mais fonctionnellement équivalente. Le modèle « Consent or Pay » n’y était pas conforme, a déterminé la Commission européenne. En dépit de son pourvoi, Meta a annoncé, en décembre 2025, son intention de proposer un système « compatible DMA ».

Les 500 M€ d’amende infligés à Apple sont la conséquence d’une infraction à l’article 5(4). Dans les grandes lignes, il impose de permettre aux entreprises de communiquer, de promouvoir et de contractualiser leurs offres gratuitement auprès des utilisateurs finaux en dehors des services de plate-forme essentiels. Bruxelles a jugé que les développeurs utilisant l’App Store étaient soumis à trop de restrictions en la matière, ni nécessaires ni proportionnées.

Google également jugé non conforme sur les boutiques d’applications…

Une autre procédure DMA touchant à l’App Store (indirectement, néanmoins) reste ouverte. Son objet : l’article 6(4), qui exige de permettre l’installation de boutiques logicielles tierces.

En avril 2025, la Commission européenne a communiqué à Apple ses conclusions préliminaires à ce propos. Bilan : pas conforme. Les conditions contractuelles imposées aux développeurs sont dissuasives, entre frais facturés et conditions d’éligibilité trop strictes. Il est par ailleurs trop fastidieux pour les utilisateurs finaux d’installer des applications par ce biais.

Alphabet n’est pas non plus réglo sur la question des app stores. Une procédure est en tout cas en cours. En mars 2025, la Commission européenne a considéré que la maison mère de Google avait techniquement empêché certains aspects de la redirection des utilisateurs finaux vers des offres externes. Bruxelles a aussi dénoncé les frais déraisonnables facturés au nom de l’acquisition des utilisateurs (commission sur chaque achat de biens ou services numériques pour une période « indûment longue »).

… comme sur les moteurs de recherche

Google est aussi suivi sur le segment des moteurs de recherche. En mars 2025, la Commission européenne lui a fait part de sa non-conformité à l’article 6(5). Motif : il a traité plus favorablement ses propres services, autant par le tri des résultats qu’en leur réservant des emplacements avec des formats visuels améliorés.

Une autre procédure ouverte contre Google concerne l’article 6(12). Celui-ci garantit que les entreprises utilisatrices des moteurs de recherche bénéficient de conditions d’accès équitables. Ce n’est pas le cas, selon Bruxelles. À travers son règlement sur l’utilisation abusive de la réputation d’un site, le groupe américain pénaliserait les sites web qui incluent du contenu de partenaires commerciaux. Ce qui impacterait directement un levier de monétisation « répandu et légitime ».

Apple réfute aussi les exigences d’interopérabilité du DMA

Apple n’a pas non plus laissé passer les exigences d’interopérabilité que la Commission européenne lui a faites au titre de l’article 6(7). Invité à garantir aux appareils connectés tiers le même niveau de connectivité à iOS que celui fourni à ses propres appareils, il a contesté les instructions techniques de Bruxelles. Non sans toutefois implémenter quelques éléments, par exemple sur l’appairage de proximité (ouvert au test pour les développeurs iOS fin 2025).

La Commission européenne a en revanche clos sa procédure contre Apple sur l’article 6(3). Elle estime que l’entreprise a rectifié le tir, en facilitant la désinstallation des applications préchargées sur iOS et la modification des paramètres par défaut, dont la sélection du navigateur.

Illustration générée par IA

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Un groupe de leaders influents de la cybersécurité, comprenant des RSSI, des chercheurs en sécurité et des dirigeants de Adobe, Zoom et Sophos, presse l’administration Trump de revenir sur les restrictions imposées aux modèles Mythos et Fable.

Dans une lettre ouverte intitulée « On Transparent AI Cyber Protections », ils affirment que cette décision va priver les défenseurs des meilleurs modèles disponibles, créé une incertitude sur le marché et mettre en péril le leadership américain dans le domaine de l’IA, sans qu’aucun risque réel ne vienne justifier une telle mesure.

Mené par Alex Stamos, ancien chef de la sécurité de Facebook et actuel directeur des produits chez Corridor, l’initiative ve compte déjà plus de 40 signataires.

Parmi eux figurent notamment Katie Moussouris (PDG de Luta Security), Rachel Tobac (PDG de SocialProof Security), Chris Wysopal (co-fondateur de Veracode), Joe Levy (PDG de Sophos) et Aaron Grattafiori (chercheur en sécurité chez Nvidia).

Une initiative menée par des figures de l’industrie

Selon Alex Stamos, la capacité de sécurité du modèle Fable 5 qui semble avoir alarmé la Maison-Blanche réside dans son aptitude à créer des « preuves de concept » (proof of concept) pour les vulnérabilités.

Si ces preuves de concept peuvent servir de plan d’action aux pirates pour s’introduire dans un système, elles permettent également aux équipes de sécurité de comprendre comment protéger leurs infrastructures.

Alex Stamos précise que seuls les modèles Mythos 5 et Mythos Preview, qui étaient réservés avant le 12 juin aux membres triés sur le volet de l’initiative Project Glasswing, sont capables de transformer ces preuves de concept en chaînes d’attaque totalement autonomes.

Il ajoute qu’il est impossible de donner l’intégralité du noyau Linux à Fable en lui demandant de trouver tous les bogues de sécurité.

Les auteurs de la lettre soulignent que cette capacité d’analyse peut aussi être répliquée avec d’autres outils, tels que GPT-5.5 d’OpenAI, les modèles Opus et Sonnet d’Anthropic, ainsi que des modèles chinois comme Kimi 2.7.

Alex Stamos insiste sur le fait que les modèles open-source chinois ne sont pas loin derrière les capacités de Fable 5 pour analyser les failles de sécurité.

Selon lui, brider les meilleures capacités américaines au moment précis où la Chine utilise et stocke ces vulnérabilités est une décision dangereuse et insensée, rappelant que les équipes sont engagées dans une course pour corriger ces bogues le plus rapidement possible.

La lettre reste pour le moment ouverte à de nouvelles signatures de la part des professionnels du secteur.

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