Un ancien parlementaire thaïlandais aurait déclaré avoir attaqué un responsable local juste à la périphérie […]

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Bélier : Vous développerez une addiction aux mots fléchés, ce qui pourra causer votre perte (mais cela vaudra le coup).  

Taureau : Vous serez remplacé(e) par un robot-cuiseur de chez LIDL. On ne regrettera pas l’échange.

Gémeaux : Vous casserez un rétroviseur sans faire exprès. Prenez la fuite, car il ne faut jamais assumer ses erreurs.

Cancer : Vous parlerez avec quelqu’un qui a encore des miettes de pain dans sa barbe. Restez calme.

Lion : Si c’est la semaine de votre anniversaire, vous voudrez le fêter parce que vous êtes égocentrique, mais personne ne sera dispo (que ça vous serve de leçon).

Vierge : Pour survivre à la canicule, vous suivrez la tendance du moment qui consiste à s’insérer deux glaçons dans le rectum. Attention.

Balance : L’éclipse de soleil vous poussera à sacrifier un collègue de travail. Soyez exigeant(e) et sans pitié.

Scorpion : Vous regarderez le JT de 20h en pensant encore que les journalistes sont neutres. Pauvre truffe !

Furet : Vous vendrez des fausses lunettes de protection pour l’éclipse, ce qui vous rendra riche aux dépens de la santé d’autrui. Bravo !

Sagittaire : Vous serez témoin d’OVNI mais le monde va assez mal comme ça, alors personne ne vous écoutera.

Capricorne : Si vous êtes locataire, votre propriétaire vous dira qu’il est « obligé d’augmenter le loyer » parce qu’il veut juste davantage d’argent.

Verseau : Amourette d’été avec un candidat à la primaire PS. Vous finirez déçu(e) ou trahi(e), ou les deux.  

Poissons : Vous vous lancerez dans une danse de la pluie pour aider les agriculteurs. Si vous échouez, ils vous haïront. Si vous réussissez, vous deviendrez la nouvelle Karine Lemarchand.

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L’opinion publique sur l’approbation de la Cour suprême reste en dessous du niveau favorable dans […]

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Plus c’est gros, plus ça passe. Après la campagne ayant prêté de l’éloquence à Raphaël Glucksmann puis celle tentant de faire passer Edouard Philippe pour « le candidat de la raison », c’est une nouvelle vague de désinformation en provenance de la Russie qui a inondé les réseaux sociaux. Celle-ci prétendait cette fois que Gabriel Attal serait apprécié des citoyens français. Un faux visuel du Point a ainsi circulé pendant plusieurs jours avec ce titre : « Gabi, le nouveau surnom du chouchou des Français ». En cliquant sur le faux article, on pouvait lire un véritable dithyrambe en l’honneur de l’ancien Premier ministre avec notamment des expressions comme « le De Gaulle de l’École alsacienne » ou « le Churchill du XIVe arrondissement ».

Des citoyens vigilants

Son livre En homme libre, paru en avril aux éditions de l’Observatoire, y était présenté comme « un manifeste humaniste et poétique à mi-chemin entre Victor Hugo et Charles Baudelaire ». Si la plupart de nos concitoyens ne se sont pas laissé prendre à des ruses aussi grossières et des comparaisons aussi grotesques, quelques internautes, dont Lucien, 85 ans, continuent à croire que tout ceci « n’a rien d’une fake news ». « Ceux qui prétendent qu’il s’agit de fausses informations sont des jaloux qui ne lui arrivent pas à la cheville » affirme-t-il. Puis de conclure : « Il ira loin, ce petit jeune, on voit tout de suite qu’il est sincère et qu’il se présente par pure générosité. »

Ce n’est pas la première fois que des puissances extérieures diffusent de fausses informations pendant la campagne présidentielle pour déstabiliser le pays. En 2017, déjà, une très longue série de fake news avait tenté de faire passer Emmanuel Macron pour « un candidat crédible ». 

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Data & IA

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Business

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En déployant par milliers leurs propres ingénieurs directement au cœur des entreprises clientes, Microsoft et AWS court-circuitent les ESN, partenaires traditionnels de l’intégration de leurs offres.
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Les auditions de la commission d’enquête parlementaire sur les dépendances numériques ont mis en lumière l’empreinte de VMware dans la sphère publique… et les stratégies de sortie engagées par certains.
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Cloud

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Face à l’émergence d’IA capables de militariser les failles informatiques en quelques minutes, les autorités financières européennes lancent une course contre la montre et somment 110 banques de revoir l’intégralité de leurs défenses
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AMD étoffe son portefeuille dans l’IA avec le rachat de Taalas, une start-up basée à Toronto et fondée en 2023. La transaction reste soumise aux conditions de clôture habituelles et aux autorisations réglementaires.

Taalas développe des composants en silicium spécialisés pour l’inférence IA. À la différence de l’entraînement, qui mobilise d’importantes capacités de calcul pour construire un modèle, l’inférence intervient lors de son utilisation opérationnelle, souvent en temps réel.

La technologie de Taalas vise à réduire les goulets d’étranglement liés au calcul et à la mémoire dans les architectures généralistes. La start-up conçoit notamment des accélérateurs adaptés à des modèles spécifiques, en intégrant directement certains paramètres du modèle dans le silicium.

Cette approche permet de gagner en performance et en efficacité énergétique, au prix d’une flexibilité moindre qu’avec un GPU généraliste. Les accélérateurs de Taalas sont configurés pour un modèle donné et peuvent donc être beaucoup plus rapides et moins coûteux dans des scénarios d’usage ciblés. Mais ils doivent être adaptés lorsque le modèle évolue.

Le premier composant de Taalas ferait fonctionner une version allégée de Llama 3.1, le modèle de Meta.

Une brique supplémentaire pour AMD

AMD prévoit d’intégrer la technologie de Taalas dans sa feuille de route d’accélérateurs et entend également développer des solutions au niveau système combinant ces technologies avec ses GPU Instinct.

L’opération doit ainsi compléter la plateforme IA full stack d’AMD, qui comprend les solutions rackscale Helios, les accélérateurs Instinct, les processeurs EPYC, le logiciel ROCm et les composants de son écosystème logiciel et matériel.

Pour AMD, l’enjeu consiste à proposer plusieurs types de processeurs selon les charges de travail. Les GPU restent adaptés à une grande variété de modèles et d’usages tandis que des accélérateurs spécialisés peuvent être pertinents pour des modèles stabilisés exécutés à très grande échelle. Par exemple dans les moteurs de recherche, les assistants conversationnels ou les services de génération de contenu.

Cette acquisition intervient alors que le marché de l’IA se déplace progressivement de l’entraînement des modèles vers leur déploiement massif. Les fournisseurs de cloud et les grandes entreprises cherchent désormais à réduire le coût et la consommation énergétique de milliers, voire de millions, de requêtes quotidiennes.

Cette évolution ouvre la voie à des architectures plus spécialisées. Les GPU offrent une grande souplesse mais leur coût et leur consommation peuvent devenir pénalisants lorsque les modèles sont exécutés de manière répétitive et prévisible. Les ASIC et autres accélérateurs dédiés tentent de répondre à cette contrainte en optimisant le matériel pour un modèle ou une famille de modèles.

La bataille de l’inférence s’intensifie

Nvidia a renforcé sa présence sur ce segment en dévoilant, notamment, un processeur et un système d’IA s’appuyant sur la technologie de Groq, une start-up spécialisée dans l’inférence.

La pression concurrentielle ne vient toutefois pas uniquement des deux géants des GPU car les hyperscalers développent également leurs propres puces, à l’image des accélérateurs conçus pour leurs infrastructures cloud.

Pour AMD, le principal défi sera d’intégrer cette technologie dans une offre industrielle et logicielle cohérente. Une puce spécialisée peut afficher des performances très élevées sur un modèle donné, mais son intérêt dépend de la stabilité des architectures d’IA, de la capacité à reconfigurer rapidement le matériel et de la compatibilité avec les outils de développement existants.

L’intégration avec Instinct et ROCm sera donc déterminante. AMD devra démontrer que Taalas peut compléter ses GPU plutôt que constituer une technologie isolée, difficile à programmer ou limitée à quelques cas d’usage.

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En étendant le périmètre d’une offre, on prend le risque de la détourner des véritables besoins des acheteurs.

Gartner perçoit cette tendance chez les principaux fournisseurs de solutions SASE. Il en fait part dans le dernier Magic Quadrant dédié à ce marché, évoquant une « surplateformisation ».

Logiquement, on retrouve le constat dans un autre Magic Quadrant, publié quasiment en parallèle : celui du SSE. C’est-à-dire de la partie « sécurité » du SASE, par opposition à la partie « réseau ».

Si Gartner maintient le distinguo, c’est que le sourcing de ces deux briques se fait encore majoritairement auprès de fournisseurs différents (65 % des achats en 2026, estime-t-il).

Un critère spécifique pour la protection des IA génératives

Le mouvement vers des offres SSE intégrées n’est pas nouveau. Au passage, de nombreuses composantes sont devenues des commodités :. RBI (isolation du navigateur à distance) et DLP (protection contre la perte de données) en font partie. Même chose pour les pare-feu cloud, qui « ne constituent plus un élément de différenciation ».

Dans ce contexte, les fournisseurs ont commencé à embarquer des produits qui, dans la terminologie de Gartner, relèvent d’autres marchés. Par exemple, l’EPP (protection des terminaux) et le DSPM (gestion de la posture de sécurité des données). Conséquence : il devient plus difficile de les comparer sur le cœur SSE, d’autant plus lorsque des liens fonctionnels se créent avec ces produits adjacents… et que les modèles de licence s’adaptent pour en encourager l’adoption.

Il reste encore des éléments de différenciation, dont la capacité à protéger les « applications d’IA générative ». Gartner en a fait un des critères à respecter pour prétendre figurer dans ce Magic Quadrant. Il fallait, en l’occurrence, proposer une visibilité et des contrôles de base (bloquer, autoriser, avertir) pour les données sensibles sur au moins trois services parmi ChatGPT, Claude, Copilot, DeepSeek, Gemini, Grok et Perplexity.

Bien que nombre d’offreurs aient désormais une console unifiée, cet élément était facultatif. Comme, entre autres, le firewall cloud, le RBI, l’UEBA (analyse comportementale) et la gestion de posture de sécurité du SaaS.

8 fournisseurs, 3 « leaders »

Des 9 fournisseurs qui figurent dans le Magic Quadrant du SASE, on en retrouve 7 dans celui du SSE. À l’exception de Cato Networks, tous ceux classés « leaders » dans le premier le sont aussi dans le second. Nommément, Netskope, Palo Alto Networks et Zscaler. Deux acteurs présents en 2025 ne le sont plus cette année : Fortinet et Versa Networks. À l’inverse, Cisco fait son entrée dans le Magic Quadrant du SSE.

La situation sur l’axe « exécution », qui traduit la capacité à répondre à la demande (expérience client, viabilité financière, qualité des produits/services…) :

Sur l’axe « vision », qui reflète les stratégies (perception du marché, innovation, développement produit…) :

Prix élevé et tarification complexe chez Netskope

L’an dernier, Gartner avait souligné la notoriété de Netskope, fréquemment présent sur les shortlists. Il avait salué ses capacités techniques (positionnement sur tous les compartiments du SSE) et sa compréhension du marché (couverture de la majorité des cas d’usage).
Le cabinet américain avait toutefois noté l’absence de localisation linguistique de la console, la relative lenteur de Netskope pour ajouter des fonctionnalités « avancées » et son ciblage non efficace du mid-market (organisations de 100 à 1000 employés).

Cette année encore, Netskope est salué pour sa visibilité. Il l’est aussi pour le niveau d’expérience client « au-dessus de la moyenne ». Et pour les perspectives qu’ouvre l’architecture AgentSkope.
Sa tarification est en revanche complexe et les prix ont tendance à être supérieurs à la moyenne. Le focus sur la sécurité et la gouvernance de l’IA acheteurs ne résonnera pas forcément auprès des SSE, ajoute Gartner. Plus globalement, la concurrence réduit l’écart.

L’IA, vecteur de « surplateformisation » chez Palo Alto Networks

L’an dernier, Gartner avait souligné la viabilité de financière de Palo Alto Networks. Ainsi que ses innovations (en particulier sur l’IA) et son intégration avec les firewalls sur site.
Le cabinet américain avait pointé une tarification complexe et élevée et une brique RBI ne couvrant efficacement qu’un moindre ensemble de cas d’usage. Il avait aussi signalé que la localisation du support, de l’interface et de la documentation technique était largement limitée à l’anglais.

Cette année encore, Palo Alto Networks a droit à un bon point pour sa viabilité financière. Gartner y ajoute la visibilité (présence fréquente sur les shortlists SSE). Et la compréhension globale du marché, que ce soit dans l’équilibre entre SSE autonome et SASE ou dans la réduction des complexités d’administration.
La tarification complexe et élevée demeure. Quant aux innovations planifiées, à l’image de la défense autonome axée sur l’OT et le legacy, elles s’alignent davantage sur les plates-formes SASE que sur le seul segment SSE. On surveillera aussi le mouvement de « plateformisation », qui exige des acheteurs qu’ils investissent dans des outils hors périmètre SSE traditionnel, comme la protection des runtimes IA et la gestion des identités non humaines.

Chez Zscaler vigilance sur le packaging

L’an dernier, Zscaler avait été salué pour sa visibilité, ainsi que son pricing « simplifiant l’achat pour les nouveaux clients ». Gartner avait aussi apprécié le niveau global de compréhension du marché, additionné d’un historique de livraison anticipée
Zscaler reste un des fournisseurs les plus chers, avait tempéré le cabinet américain. Il avait aussi signalé des problèmes de performance plus fréquents que chez les concurrents. Et alerté quant à la diversification sur le SecOps… et à son éventuel impact sur la stratégie SSE.

Le bon point « visibilité » vaut toujours cette année. Zscaler en a droit à un autre sur le volet IA. À la fois pour son intégration au sein de ses solutions et pour les capacités de contrôle de son usage. Gartner y ajoute les innovations sur le front AgenticOps et le développement d’une plate-forme distincte pour la sécurité de l’IA.
« Sous la moyenne » en matière d’expérience client, Zscaler a par ailleurs tendance à packager des capacités issues de segments adjacents et à exiger des add-on pour certaines fonctionnalités « avancées » du cœur SSE.

Illustration © valerybrozhinsky – Adobe Stock

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Dans le cadre de sa fondation Re:wild fondée en 2021, Leonardo DiCaprio a inauguré ce vendredi un fonds de plus de 200 millions de dollars pour venir en aide aux « espèces femelles de moins de 25 ans ». « Chaque année, la liste des animaux qui ont besoin d’être protégés des affres du temps s’agrandit. C’est maintenant que nous devons agir, après il sera trop tard », explique-t-il lors d’une conférence de presse, avant d’abattre d’une balle dans la tête et à bout portant Coco, une orang-outan de Sumatra venant de fêter ses 26 ans. 

Baptisé « Sexiest Species Project », ce fonds est présenté comme l’un des plus importants dédié à la sauvegarde des animaux « encore désirables » selon le comédien. Mené conjointement avec l’A.N.T.I.M.I.L.F, l’Alliance Nationale pour le Traitement Immédiat des Mammifères à indices de Longévité Forte, il devrait dans un premier temps permettre de financer la création d’une nouvelle liste rouge d’espèces présentant le plus de risques de « périmer rapidement ». 

L’acteur oscarisé en a profité pour exprimer son souhait de travailler étroitement avec les peuples autochtones, les biologistes et les défenseurs de la nature du monde entier afin de « sauver tant qu’on le peut les espèces qui comptent vraiment ». Une bonne nouvelle pour le Colibri Roscoff, l’Antilope des Steppes Centrales et l’actuelle compagne de DiCaprio, qui ont tous trois été placés dans un gigantesque vivarium afin d’assurer étroitement leur survie jusqu’à leur vingt-cinquième anniversaire.  

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Meta avait les modèles, il a désormais le harnais. Son nom : Muse Code.

Disponible en bêta sur Mac et Linux, il a deux modes d’exécution : interactif (terminal) et headless. L’authentification passe par le navigateur ou par une clé d’API.

Le modèle par défaut est Muse Spark 1.2, lancé en parallèle. Meta recommande fortement de ne pas en changer et pour cause : le LLM et le harnais ont été entraînés conjointement.

Muse Spark 1.2 constitue une « amélioration modérée » de Muse Spark 1.1, qui était sorti début juillet uniquement aux États-Unis. Les optimisations se sont portées sur le codage. En particulier sur les tâches longues. Ont donc été exercées des compétences telles que la planification, la compression du contexte et l’adhérence à des objectifs.

Payer avec ses données : une option non disponible dans l’Union européenne

Le lancement de Muse Code ne change pas la tarification des modèles Muse Spark. L’API conserve, en plus du niveau standard, le niveau dit « contributeur ». Il offre une nette ristourne en contrepartie à deux éléments. D’une part, accepter des limites de débit plus strictes (60 requêtes par minute vs 3000 ; 2,1 millions de tokens par minute vs 4 millions). De l’autre, donner à Meta le droit d’exploiter entrées et sorties pour entraîner de futurs modèles. Un point bloquant dans l’Union européenne, si bien que l’option n’y est pas disponible. Elle ne l’est pas non plus en Australie, au Brésil, au Canada, en Corée du Sud et au Royaume-Uni.

Meta commence par ailleurs à traiter les demandes d’activation de l’option ZDR (zero data retention).

Comme avec Codex, pas d’imbrication de sous-agents

Meta propose une dizaine de cookbooks pour illustrer les capacités de Muse Code. Par exemple, la planification en langage naturel, la distribution de tâches entre sous-agents, les rejeux déterministes, le suivi des objectifs ou l’immuabilité des garde-fous.

Le harnais peut gérer un maximum de 16 sous-agents. Le plafond dépend des ressources de la machine (formule générale : nombre de cœurs processeurs – 2). Comme sur Codex, ces sous-agents ne peuvent pas en lancer d’autres. Mais ils peuvent avoir leur propre arbre Git pour éviter les conflits d’écriture. Muse Code en fait lui-même tourner, pour « observer » l’exécution. Chacun suit un axe de qualité et peut fournir des conseils à l’agent principal sans l’interrompre.

Par défaut, toutes les commandes shell s’exécutent dans une sandbox OS et l’humain doit examiner celles jugées à risque (globalement, rm -f et rm -fr, précédées ou non de sudo). On peut activer/désactiver séparément ces deux aspects.
Il existe un mode plus strict (demande de révision de toute commande qui n’est pas en liste d’autorisation)… ainsi qu’un mode YOLO, qui désactive aussi la sandbox et dit au harnais de faire confiance à l’espace de travail.

Muse Code a une option de saisie vocale (activée par défaut sur Mac ; pas sur Linux). Il permet de gérer manuellement le contexte (compression, résumé des dernières actions, exportation avec possibilité de masquer les chaînes ressemblant à des secrets…). Les fichiers AGENTS.md ont la priorité sur les fichiers CLAUDE.md.

Illustration générée par IA

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Il y a des départs qui ressemblent à une page qui se tourne. Celui de Jeff Dean en est une qui se déchire.

À 58 ans, l’homme quitte le groupe qu’il avait rejoint mi-1999 comme trentième salarié. Une époque où Google n’était encore qu’un moteur de recherche en devenir.

Jusqu’à son départ, il occupait officiellement le poste de « Chief Scientist » de Google, chargé selon sa propre fiche de présentation  de piloter les avancées en IA pour Google DeepMind et Google Research. Il est aussi un des co-responsables techniques du projet Gemini. .

Tomorrow will be my last day at Google after 27 years, and watching it grow from 25 people to 190,000+ has been an amazing journey. Below is a note I shared with many people internally at Google today. An excerpt is:

It has been an absolute pleasure to work with you and to help… pic.twitter.com/o3aRNLkssA

— Jeff Dean (@JeffDean) August 5, 2026

Aucun ingénieur n’a autant façonné l’ADN technique de Google que Jeff Dean. Avec son complice de toujours Sanjay Ghemawat , il a conçu les systèmes distribués qui ont permis au moteur de recherche de répondre, dans les années 2000, aux requêtes de milliards d’utilisateurs à travers le monde.

Sa biographie professionnelle permet de dater précisément ces chantiers : MapReduce, présenté lors de la conférence OSDI en 2004 ; BigTable, dévoilé en 2006 et qui, encore aujourd’hui, traite plus de six milliards de requêtes par seconde au pic d’activité pour plus de dix exaoctets de données gérées ; puis Spanner, sa base de données mondiale à cohérence forte, présentée en 2012.

Un bâtisseur de l’infrastructure Google

Jeff Dean a également porté la création de TensorFlow, la bibliothèque de deep learning que Google a choisi d’ouvrir en open source en 2015 et qui reste utilisée par des millions de développeurs, ainsi que Pathways, l’architecture plus récente pensée pour entraîner des modèles massifs comme PaLM.

C’est encore lui qui impulse en 2011 la création de Google Brain, le laboratoire de recherche en apprentissage profond qui a déclenché, bien avant ChatGPT, la ruée de toute l’industrie vers l’IA.

En 2012, Jeff Dean reçoit avec Sanjay Ghemawat, l‘ACM Prize in Computing, pour leurs contributions fondamentales aux systèmes distribués à l’échelle d’Internet. En interne, ils sont d’ailleurs, à ce jour, les deux seuls à avoir reçu le titre de « senior fellow », la plus haute distinction technique de Google.

Mais Jeff Dean n’est pas seulement un cadre dirigeant ; c’est une figure culte.

Les salariés du groupe entretiennent depuis des années des plaisanteries sur ses prouesses techniques légendaires, les « Jeff Dean Facts ». La plus fameuse ?  » Son CV serait plus court s’il listait ce qu’il n’a pas fait plutôt que ses réalisations. »

Selon Business Insider, qui a recueilli plusieurs messages publiés sur le forum interne de l’entreprise, son départ a déclenché une nouvelle vague de mèmes en interne, plusieurs employés tournant en dérision l’idée que ses talents allaient enfin pouvoir profiter à d’autres que Google. Par exemple « Google ne perd pas Jeff Dean. Google le met enfin à disposition de l’humanité en open source » ou « Il quitte Google pour que les progrès du ML puissent rattraper Jeff Dean ».

Une aura quasi mythique en interne

Sundar Pichai, le patron d’Alphabet, a salué, dans un message interne cité par le New York Times, le rôle de Jeff Dean et Sanjay Ghemawat dans plusieurs des grandes transitions technologiques du groupe, de l’infrastructure de recherche des débuts jusqu’aux réseaux de neurones à l’origine de l’ère actuelle de l’IA.

Selon Wired, il aurait aussi multiplié les rencontres avec Jeff Dean pour tenter de le convaincre, lui et son équipe, de rester chez Google.

Son départ intervient dans un contexte de turbulences pour la division IA de Google. Le modèle phare Gemini 3.5 Pro accuse un retard important sur le calendrier initial, tandis qu’OpenAI et Anthropic continuent de repousser l’état de l’art.

Plusieurs chercheurs de haut niveau ont déjà quitté le navire ces derniers mois. Noam Shazeer est parti chez OpenAI quand John Jumper, co-lauréat du prix Nobel de chimie en 2024 avec Demis Hassabis pour AlphaFold, a été recruté par Anthropic.

Selon Axios, certains départs auraient également été motivés par le malaise face à l’accord conclu en avril entre Google et le Pentagone, autorisant l’armée américaine à utiliser ses technologies.

Jeff Dean lui-même s’était publiquement exprimé ces derniers mois sur des sujets politiquement sensibles et avait soutenu la position d’Anthropic dans son différend juridique avec le département de la Défense.

Discovery Loop, une nouvelle aventure

Mais c’est dorénavant à la tête de Discovery Loop, une société à mission (« public benefit corporation ») qu’il va déployer ses talents.

Il embarque avec lui fonde trois autres vétérans de Google : son fidèle ami Sanjay Ghemawat mais aussi Quoc Le – cofondateur de Google Brain et à l’origine d’AutoML-Zero – et Oriol Vinyals – ex VP de la recherche chez DeepMind et co-directeur technique de Gemini.

Introducing Discovery Loop . We’re building AI to run experiments at unprecedented scale and to solve the biggest bottlenecks in science and engineering.

Our founders @JeffDean, @Sanjay_Ghemawat, @quocleix, @OriolVinyalsML helped build the AI infrastructure and models that… pic.twitter.com/Y3FUlMLTbf

— Discovery Loop (@DiscoLoopAI) August 5, 2026

Leur ambition est d’automatiser les boucles expérimentales de la recherche scientifique et technique grâce à l’IA, avec des applications envisagées dans la conception de matériel informatique, la découverte de médicaments ou l’énergie propre.

Alphabet sera actionnaire du projet et fournira la puissance de calcul nécessaire au moins pour la première année. Radical Ventures et Khosla Ventures codirigent le tour de table, dont le montant n’a pas été communiqué.

 Principales réalisations de Jeff Dean chez Google

Source : https://research.google/people/jeff/

Photo : © DR

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Avec le bon pipeline d’entraînement, on peut former un petit classifieur qui rivalise avec les grands modèles de modération de contenu.

Mistral AI l’affirme à propos de son dernier-né : Shieldstral. Dans le contexte de son adhésion à l’Open Secure AI Alliance, il en a publié les poids sous licence Apache 2.0.

Le modèle dérive de Ministral-3B-Base-2512. Multimodal (texte et/ou image), il est dit « adaptatif » au sens où on peut modifier la politique de modération lors de l’inférence, sans avoir à le réentraîner. Sur le papier, cette propriété favorise la diversification des contextes de déploiement (un contenu acceptable dans un cas peut être indésirable dans un autre). Elle différencie Shieldstral de l’API Mistral Moderation, qui n’a pas cette flexibilité.

Un travail d’unification des jeux d’entraînement

Pour développer cette propriété, Mistral AI a réduit les tâches de modération à des questions fermées exprimées en langage naturel. Par exemple : « Ce contenu promeut-il la violence contre une minorité ? » ou « Cette image peut-elle être montrée à une personne mineure ? ». Shieldstral y répond par un score, sans dépendre d’une taxonomie fixe.

Dans chaque requête, le prompt utilisateur se structure en trois champs :

• <Instruct>
  Constant sur une tâche ou un dataset donné, il décrit le contexte d’évaluation et le niveau de rigueur.
• <Query> (question fermée à propos du contenu à évaluer)
• <Document> (contenu, qu’il s’agisse de texte, d’image ou des deux)

Inculquer ce format de travail à Shieldstral a impliqué d’unifier les jeux de données d’entraînement existants, très hétérogènes dans leurs conventions d’annotation comme dans leurs taxonomies. Mistral AI a opéré une conversion à base de templates, en développant un pipeline de traitement spécifique à chaque dataset. Il a fait en sorte que le modèle apprenne à calibrer les décisions selon le niveau de rigueur. Et qu’il rencontre, au fil de l’entraînement,  diverses formulations d’instructions, afin d’acquérir des capacités de généralisation.

Shieldstral, trois checkpoints pour un modèle

L’autre pièce maîtresse dans la formation de Shieldstral fut l’usage de paires d’entraînement contrastives. D’un côté, des exemples positifs rattachés à trois types de requêtes : binaires (« Ce message est-il indésirable ? »), propres à des catégories (« Ce contenu promeut-il le suicide ? ») et, le cas échéant, spécifiques à des groupes cibles (« Ce message promeut-il la violence envers les enfants ? »). De l’autre, des exemples négatifs, avec trois stratégies pour les générer :

• Sur la base des catégories (on associe un contenu violant une catégorie A à des requêtes à propos des catégories B, C, etc.)
• Sur base démographique (on associe un contenu ciblant un groupe A à des requêtes concernant d’autres groupes)
• En combinant des exemples sûrs à des requêtes binaires portant sur des contenus indésirables

Cette approche a appris au modèle à ne pas seulement détecter du contenu indésirable, mais à faire la distinction entre catégories. Mistral AI l’a aussi exploitée pour affiner l’interprétation des politiques de modération, en l’encourageant à porter son attention sur des détails sémantiques plutôt qu’à s’appuyer sur des indices liés aux catégories.

Face à la rareté des jeux de données de modération d’images, Mistral AI y a adjoint des jeux de données de classification et de détection d’objets. Leurs exemples ont servi de négatifs… mais aussi de positifs, en permutant les requêtes grâce à un LLM.

La formation de Shieldstral ne s’est pas faite par fine-tuning supervisé, mais via la méthode LoRA. Elle a produit deux checkpoints. L’un limité aux jeux de données de modération publics (environ 45 millions d’exemples texte). L’autre élargi à des exemples synthétiques et aux images (environ 10 millions en cumulé). Mistral AI a fusionné ces checkpoints, ainsi que celui de Ministral-3B-Instruct pour augmenter l’aptitude à suivre des instructions.

Illustration générée par IA

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Le gouvernement a annoncé ce lundi le lancement d’un numéro vert permettant aux Français de signaler toute forêt présentant encore un taux d’arbres supérieur à 80 %. « Les images de massifs encore verts provoquent beaucoup d’incompréhension au sein de l’exécutif », reconnaît un conseiller de l’Élysée. « Nous pensions avoir fait le tour » ajoute-t-il passablement agacé.

Selon la circulaire adressée aux préfets, chaque signalement donnera lieu à une intervention rapide d’une cellule interministérielle composée d’un promoteur immobilier, d’un assureur et d’un consultant McKinsey chargés de vérifier que la forêt ne cache pas « un potentiel économique inexploité ». « Nous avons découvert plusieurs hectares qui produisaient uniquement de l’oxygène et abritaient des oiseaux », déplore un haut fonctionnaire qui regrette « une sous-exploitation manifeste des ressources nationales. »

Afin d’éviter les signalements fantaisistes, les opérateurs ont reçu comme consigne de demander « Êtes-vous absolument certain que cette forêt est encore intacte ? » En cas de réponse positive, un SMS de remerciement sera envoyé au citoyen. Les coordonnées GPS du massif seront, quant à elles, transmises directement à BFM TV, qui pourra ainsi installer un duplex avant même l’arrivée des flammes.

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Microsoft demande à ses équipes d’ingénierie de revoir leur manière d’utiliser l’IA générative.

Dans une note interne, révélée par 404 Media, Jay Parikh, vice-président exécutif de CoreAI, indique que le « tokenmaxxing » n’est pas l’objectif recherché et invite les équipes à privilégier la valeur créée par token.

Ainsi, Microsoft a défini GPT-5.6 Sol d’OpenAI comme modèle par défaut dans GitHub Copilot utilisé par ses collaborateurs. Ce paramètrage ne constitue toutefois pas une obligation. Les ingénieurs Microsoft peuvent sélectionner un autre modèle lorsqu’ils estiment qu’il est mieux adapté à une tâche spécifique.

Cette évolution concerne uniquement les usages internes de Microsoft et ne modifie pas, à ce stade, les choix de modèles proposés aux clients de GitHub Copilot.

GPT-5.6 Sol devient le modèle par défaut pour les collaborateurs de Microsoft

Selon les documents internes consultés par 404 Media, chaque division de Microsoft dispose d’un objectif de consommation de tokens IA. Les ingénieurs peuvent suivre leur propre utilisation via un tableau de bord interne. La dépense mensuelle en tokens par ingénieur représente généralement quelques centaines à plusieurs milliers de dollars, selon les équipes et les projets. Microsoft n’a toutefois publié aucun chiffre officiel concernant ces coûts.

Selon Jay Parikh, il ne s’agit pas de ralentir la stratégie « AI-first » de Microsoft mais de considérer les tokens comme n’importe quelle autre ressource informatique, en tenant compte de leur coût et en recherchant le meilleur rendement possible.

Cette évolution intervient alors que les coûts liés à l’inférence deviennent un enjeu majeur pour les fournisseurs de services d’IA. À mesure que les entreprises généralisent l’usage des assistants de développement, des copilotes et des agents IA, la capacité à maximiser la valeur produite par chaque token consommé devient un levier important de maîtrise des coûts.

Le fait que GitHub Copilot relève désormais du groupe d’ingénierie CoreAI, dirigé par Jay Parikh aux côtés de Visual Studio et de Visual Studio Code, explique que ces nouvelles lignes directrices s’appliquent en priorité à cet environnement de développement.

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Chose promise, chose due : Cloudflare OS est désormais open source.

Cette plate-forme fusionne plusieurs projets internes. Ayant pour principal substrat le service Cloudflare Workers (fonctions sans serveur), elle est présentée comme un « successeur spirituel » de Sandstorm.

De Sandstorm à Cloudflare OS, plus qu’un air de famille

Sandstorm avait émergé en 2014. Il s’agissait d’un serveur d’hébergement d’applications web. Le projet se distinguait par son niveau de granularité : chaque document avait son conteneur. Il s’est cependant heurté aux limites techniques des infrastructures d’alors (démarrage à froid, consommation de mémoire…). La start-up qui le portait n’a, plus globalement, pas réussi à développer son modèle économique, fondé sur la fourniture de fonctionnalités d’entreprise. Début 2017, elle avait transmis Sandstorm à la communauté. Son équipe avait ensuite rejoint Cloudflare. Et s’était mise à travailler sur ce qui deviendrait Cloudflare Workers.

Les unités fonctionnelles de Sandstorm étaient appelées « Grains ». Avec Cloudflare OS, elles deviennent « Gadgets »… et abandonnent les conteneurs à la faveur d’un mécanisme d’isolation plus léger basé sur le moteur JavaScript V8.

Kenton Varda, cofondateur de Sandstorm et aujourd’hui tech lead de Cloudflare Workers, en avait fait une démonstration fin juin à l’AI Engineer World’s Fair. L’initiative ne s’appelait pas encore officiellement Cloudflare OS. Mais elle était, selon lui, devenue « suffisamment sérieuse » en interne pour ne pas la verser immédiatement en open source – alors qu’il l’avait promis au moment de proposer son talk.

L’angle « indie » : permettre à chacun de modifier ses applications

« Cet environnement, il faut le voir comme une suite bureautique », avait expliqué Kenton Varda. Sauf qu’au lieu des documents, il y a des applications : les fameux Gadgets. La logique de partage de ces apps – et de contrôle des accès – est implémentée au niveau de la plate-forme. Pour chacune, le code client tourne dans un iframe qui n’a qu’un canal de communication : du POST vers le cadre parent. La liaison avec le code serveur – instancié sous forme d’objet durable avec sa base SQLite – se fait via une session RPC basée sur le système Cap’n Web, autre brique open source de Cloudflare.

Le runtime workerd sous-jacent étant lui aussi ouvert, il est possible d’exploiter l’ensemble en local, avait affirmé Kenton Varda. L’intéressé avait aussi abordé les possibilités que le modèle de sécurité offrait en matière de vibe coding. Ou plus précisément de personnalisation des applications directement par les utilisateurs, chacun exécutant sa propre copie de l’application. Il en avait donné une illustration en ajoutant, grâce à Claude, la gestion des diagrammes SVG arbitraires et du centrage de texte dans un outil de génération de diapositives.

L’angle B2B : codifier les workflows dans un système agentique

Kenton Varda n’avait pas abordé en long un autre aspect : la connexion de ces applications à des services externes. Cloudflare le fait, désormais qu’il a ouvert la plate-forme. C’en est, en quelque sorte, une v2. La première mouture avait été lancée en interne au mois de mai. Elle permettait d’exécuter, via une UI web, des workflows codifiés sous forme de skills. Ces dernières avaient été développées au préalable, sur la base d’une cartographie des tâches que les employés souhaitaient automatiser. Les résultats s’affichaient dans un panneau latéral au sein du navigateur, sans interaction avec le reste de l’environnement local.

Cloudflare a, dans un deuxième temps, entrepris la connexion à ses autres systèmes. Pour la plupart, il a construit sa propre implémentation de serveur MCP. Il a ainsi pu ajouter des couches de contrôle, comme une limitation du débit par rôle et par région. Une grande partie des flux de travail étant déterministes, il a fini par mettre en place un mécanisme d’inférence à la demande (basé sur son AI Gateway) évitant de réexécuter une skill à chaque session.

Vers une « usine à connecteurs » pour Cloudflare OS

Dans la terminologie de Cloudflare OS, ces serveurs MCP ad hoc sont des « contrôleurs d’accès » (Gatekeepers). Ils comprennent la logique de chaque service et assurent la mise en œuvre des politiques de sécurité lorsque des ressources sont partagées. Il peut s’agir des applications elles-mêmes (avec base de données, historique de conversation, authentifiants, etc.) ou de blueprints (code uniquement).

Les Gatekeepers sont capables de « simuler » le résultat d’actions. On peut ainsi les valider par lots en bout de chaîne, sans que l’agent interrompe son travail à chaque étape.

Cloudflare travaille sur une forme d’« usine logicielle » qui produira des Gatekeepers à partir de documentations API. Il en existe actuellement pour, entre autres, Confluence, GitHub, Google (Gmail, Docs, Sheets, Agenda, BigQuery), Home Assistant, Linear, Notion, Slack, Spotify, Supabase et ZoomInfo. Cloudflare y ajoute un modèle d’implémentation « prêt à l’emploi ». Il permet d’exploiter une version épinglée sans modifier le code source, mais en ayant la main sur les identités, le routage, les intégrations, l’inférence, l’observabilité et le branding.

I paired Cloudflare OS with self hosted deepseek-v4-flash and the result is freakin amazing

Imagine running this setup inside DGX spark, you get fully private work companion solving all your work stuff

The thing about this type of software is it already have a good harness and… https://t.co/gvYHGQnlFe pic.twitter.com/ujcFVAbdbX

— Farhan Helmy (@farhanhelmycode) August 5, 2026

Illustration principale générée par IA

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Acheter un PC ou un smartphone coûtera plus cher au second semestre 2026  et la raison tient toujours en un mot : l’IA.

Selon le cabinet d’études taïwanais TrendForce, les fabricants de mémoire réorientent en priorité leurs capacités de production vers les serveurs IA, laissant aux marchés grand public une offre plus contrainte et des prix orientés à la hausse.

Cette bascule s’inscrit dans l’ envolée des investissements des grands CSP qui continuent de tirer vers le haut l’ensemble du marché des serveurs IA.

Sur ce segment, TrendForce estime désormais la croissance à près de 31 % en glissement annuel contre 28 % précédemment.

Trois facteurs expliquent ce rebond.

D’abord un net renforcement de la demande de plateformes rack-scale NVIDIA GB/VR auprès des hyperscalers et des opérateurs de data centers de second rang. Ensuite par la montée en production attendue chez Google et AWS de leurs prochaines générations d’ASIC internes au second semestre 2026. Enfin, par l’accélération du déploiement de solutions IA domestiques chez les CSP chinois pour soutenir leurs services de grands modèles de langage.

Serveurs IA : + 31 % e 2026

Selon les estimations de TrendForce, les dépenses d’investissement (CapEx) cumulées des neuf plus grands CSP mondiaux (Google, Amazon, Meta, Microsoft, Oracle, ByteDance, Tencent, Alibaba et Baidu) devraient dépasser 886,7 milliards $ en 2026, en hausse d’environ 90 % sur un an.

Les cinq hyperscalers nord-américains représentant à eux seuls près de 90 % de ce total. Cette progression reflète la poursuite des investissements dans les datacenters IA, les clusters de GPU, les infrastructures de refroidissement liquide et l’ensemble des équipements nécessaires pour répondre à la demande croissante en IA générative et en modèles à grande échelle.

Google continue de privilégier le déploiement de ses TPU maison sur 2026 et 2027, avec une croissance rapide des volumes attendue en 2027.

AWS mise sur la plateforme GPU NVIDIA GB300 comme solution principale en 2026, tout en développant progressivement ses propres ASIC, dont les volumes devraient encore croître en 2027.

Meta, de son côté, s’appuiera principalement sur les systèmes rack-scale NVIDIA GB/VR et AMD Helios en 2026, avant d’accélérer nettement le déploiement de ses propres ASIC en 2027 dans une logique de réduction des coûts d’infrastructure et d’amélioration de l’efficacité en inférence.

La Chine accélère ses investissements

TrendForce prévoit que les dépenses combinées des quatre principaux CSP chinois ( ByteDance, Tencent, Alibaba et Baidu ) progresseront de plus de 80 % sur un an en 2026.

ByteDance devrait afficher la plus forte hausse, avec des investissements concentrés sur les data centers IA à grande échelle, le développement d’ASIC propriétaires et le déploiement de clusters de GPU.

À l’horizon 2027, TrendForce anticipe que le CapEx cumulé des neuf plus grands CSP atteindra environ 1 300 milliards $, soit une croissance d’environ 50 % sur un an. Le ralentissement du taux de croissance s’expliquerait surtout par un effet de base plus élevé, et ne signalerait pas un essoufflement des investissements en IA.

Les progrès attendus dans l’inférence IA, l’IA agentique, les ASIC sur mesure et les modèles de nouvelle génération devraient continuer à soutenir une demande forte, avec des investissements qui devraient s’étendre au-delà des seuls GPU pour couvrir les serveurs IA, le refroidissement liquide, le packaging avancé, les interconnexions haut débit, les infrastructures électriques et la mémoire.

TrendForce prévoit que la DRAM restera très tendue au troisième trimestre 2026, mais avec des hausses de prix plus modérées : 13 à 18 % pour la DRAM, 10 à 15 % pour la NAND Flash.

La tension perdure, les hausses de prix modérées

Cette demande reste très largement tirée par l’inférence IA et les déploiements de data centers à grande échelle. Les fabricants de mémoire continuent de réorienter leurs capacités de production vers les applications serveur et IA à plus forte marge, au détriment des segments grand public :

• DRAM pour serveurs : les serveurs généralistes basés sur des processeurs x86 et des modules RDIMM restent la plateforme mémoire de référence pour les charges de travail d’IA agentique, en raison de leurs capacités multitâches. Les expéditions de serveurs devraient rester solides jusqu’en 2027, à mesure que la disponibilité des CPU s’améliore, mais le marché restera en situation de sous-approvisionnement au troisième trimestre.
• LPDRAM (mémoire mobile) : les fournisseurs continuent de prioriser les applications liées à l’IA dans l’allocation de leur production, ce qui maintient l’offre de LPDRAM tendue et alimente de nouvelles hausses de prix, au moment où les fabricants de smartphones deviennent plus prudents face à une demande grand public plus faible.
• SSD d’entreprise : les pénuries de CPU ont freiné les livraisons de systèmes, poussant les acheteurs à reconstituer leurs stocks, tandis que les fournisseurs NAND allouent davantage de capacité aux SSD d’entreprise, portés notamment par le déploiement progressif de la plateforme NVIDIA Vera Rubin.
• DRAM graphique (GDDR) : la demande liée à la carte NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell est restée en deçà des attentes, mais les fournisseurs continuent de réorienter leurs capacités vers d’autres produits, ce qui maintient l’offre de GDDR6/7 sous tension et ses prix orientés à la hausse.

À l’inverse, les segments grand public (PC, smartphones, stockage) montrent des signes d’essoufflement. La demande reste faible pour les téléviseurs et boîtiers décodeurs tandis que les stocks élevés des fabricants de PC freinent toute nouvelle hausse sur les SSD.

Par ailleurs,   les prix records de la mémoire commencent à atteindre la limite de tolérance des acheteurs, ce qui contribue à modérer les hausses observées au troisième trimestre

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C’est une stratégie de communication audacieuse qui fait couler beaucoup d’encre. Lors de son dernier meeting, Raphaël Glucksmann a choisi de se présenter à la tribune, les bras, le visage et son costume recouverts d’une épaisse couche de chapelure grillée : « Le message est simple : je suis jeune et comme tous les jeunes, je suis fou de Tasty Crousty. Regardez, j’ai même du poulet dans les poches et du riz dans mes chaussettes ! J’ose le dire, je suis un homme croustillant ! » a déclaré le député européen, devant une salle à moitié vide et médusée par cet étonnant spectacle. 

La méthode a divisé au sein du Parti socialiste. Cela dit, selon l’Ifop, la cote de popularité de Raphaël Glucksmann a grimpé de 4 % auprès des 18-25 ans. Apparemment, le côté crousty « rassure » les étudiants en période d’examens et de canicule. Du côté de l’opposition, on dénonce une « récupération éhontée » de la malbouffe, comme le souligne Jordan Bardella : « Monsieur Glucksmann s’est couvert de crousty mais surtout de ridicule. C’est quoi la suite ? Il va venir déguisé en gallinacé de Master Poulet ? C’est pitoyable ! » a lâché le possible candidat du RN, en train de picorer du caviar dans un palace monégasque avec sa compagne. 

Le député, lui, ne compte pas s’arrêter là. Il aurait déjà prévu de venir sur le plateau de France Info, enroulé dans une galette de blé, recouvert de viande de kebab et de sauce algérienne « car je n’oublie pas mon électorat plus âgé, qui est resté fidèle au kebab de notre enfance ! » s’est-il exclamé, accroché à une broche tournante du Royal Döner de Clichy. 

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Attention : présence de sable

Une signalisation indispensable qui vise à prévenir les vacanciers d’une éventuelle quantité importante de sable sur la surface de la plage. 

Noyade interdite sous peine d’amende 

Certaines incivilités gâchent les vacances des autres : se noyer en fait partie. Éclaboussures, nuisances sonores, pollution marine… Stop ! Désormais, chaque nageur surpris à se noyer sur une plage affichant ce panneau se verra sanctionné d’un rappel à la loi et de 175 € d’amende.  

Baignade surveillée par la NSA

Une signalétique indiquant que la baignade est étroitement surveillée par l’organisme gouvernemental du Département de la Défense des États-Unis : la NSA. Un système bien rodé puisqu’il utilisera l’intégralité des caméras des smartphones présents sur place, un système multi-dupleix de 26 satellites ainsi que plusieurs centaines de drones furtifs camouflés dans des mouettes.  

Risque de tsunami sur 25 cm

Pour protéger les baigneurs en cas de tsunami localisé, ce panneau permettra d’établir un périmètre clair au sein duquel il sera interdit de se baigner pour cause de vagues mortelles. Décalez-vous plus loin. La plage est grande. 

Danger : méduses nazies 

Elles sont de retour pour le plus grand malheur des locaux et le plus grand bonheur des touristes allemands : les méduses nazies. Chargés de venin et de haine, ces mollusques gélatineux à bulbe mou n’hésiteront pas une seconde à vous brûler, vous insulter, ou chercher à vous asservir dans la langue de Goethe. Un seul remède : l’urine. 

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Première bougie soufflée pour le Conseil national de l’IA et du numérique (CIANum).

Le 23 juillet 2025, le Gouvernement avait installé cette nouvelle incarnation du Conseil national du numérique (CNNum). Depuis, elle a produit, entre autres, deux rapports, respectivement au sujet de la souveraineté numérique et de l’IA dans le système éducatif. Elle a aussi publié 5 notes.

Ne dites pas « agents IA », mais « IA agentique »

La première de ces notes, datée de février 2026, traite de l’IA agentique.

Le CIANum suggère de privilégier ce terme à celui d’« agents IA ». Cela évite, estime-t-il, de réduire la discussion à une opposition binaire entre automatisation et contrôle humain.

La note distingue 5 degrés d’autonomie des IA agentiques :

• Automatisation simple fondée sur la reproduction de règles
• Agents capables d’extraire des données ou d’analyser des documents
• Flux de travail agentiques (enchaînement d’étapes dans des processus alternant automatisation de tâches et validation humaine)
• Flux d’agents semi-autonomes (sensibles au contexte et capables de préparer puis de prendre des décisions)
• Agents entièrement autonomes

Le CIANum synthétise quelques avancées technologiques, de l’allongement des fenêtres de contexte aux méthodes de post-entraînement. Il revient sur les limites techniques (effets de cascade, dérive d’orchestration, désalignement sémantique, sécurité des données, etc.) et les enjeux éthiques, sociétaux et juridiques (responsabilités, biais algorithmiques, transparence et intelligibilité des IA…).

Une partie de la note est consacrée au remplacement du travail humain. Le CIANum y constate notamment la lenteur de pénétration de l’IA dans les entreprises lorsque la part des tâches automatisées correspond à moins de 20 % des tâches d’un métier.

Une réaction au lancement de Claude Mythos…

En avril avait suivi une note sur le sujet IA & cybersécurité. Anthropic venait de lancer Claude Mythos, alors ouvert à une quarantaine d’organisations quasi exclusivement américaines.

Projectant un accroissement des corrections de vulnérabilités logicielles, le CIANum s’était inquiété de la potentielle incapacité des SI à suivre le rythme de patching. Il avait aussi appelé à se méfier de la tendance des fournisseurs à vanter la « dangerosité » de leurs modèles si ces derniers venaientà tomber entre de mauvaises mains. Une « manière habile » de susciter l’intérêt du public… et des investisseurs, estimait-il. Et de faire référence, en particulier, au « sommet sur la moralité de l’IA » qu’Anthropic avait organisé avec une quinzaine de membres du clergé catholique.

La note insistait aussi, entre autres, sur le besoin de renforcer les capacités d’évaluation des modèles. Elle soulignait la forte asymétrie d’informations dont la France souffrait par rapport aux écosystèmes britannique, américain et chinois.

… puis à la suspension de l’accès

En juin 2026, une autre note était intervenue après la suspension – unilatérale et sans préavis – de l’accès à Fable 5 et Mythos 5 pour les non-Américains.

Le CIANum y avait perçu une « étape supplémentaire, significative et inédite » vers la généralisation pratique du risque du « kill switch », dans le prolongement de la stratégie de « containment » jusque-là incarnée principalement par les restrictions à l’exportation de puces NVIDIA.

La menace sur l’autonomie numérique européenne est devenue une réalité tangible, avait résumé le CIANum, invitant chacun à « faire et maintenir à jour son analyse de risque ». En écho à sa note précédente, il avait rappelé la grammaire du risque catastrophique voire existentiel dont les GAFAM usent pour justifier l’idée que seule une poignée d’acteurs devraient disposer des technologies les plus avancées.

Dans ce contexte, le CIANum avait appelé à une accélération sur le chantier de la préférence européenne dans la commande publique. Ainsi que sur les mesures de market shaping (portabilité, interopérabilité, incitations fiscales ou réglementaires…).

Un point sur les frictions entre RGPD et IA agentique

La dernière note en date (juillet) aborde l’application du RGPD à l’IA agentique.

Cette dernière, de par son fonctionnement, met sous tension plusieurs principes qu’établit le règlement. Parmi eux :

• Finalité (les capacités généralistes des systèmes d’IA agentique peuvent compliquer l’identification des traitements)
• Licéité (l’autonomie de ces systèmes peut compliquer l’établissement d’un lien entre la base juridique initialement choisie et les opérations réalisées ultérieurement)
• Minimisation (avec la mobilisation de grandes quantités de données et leur partage entre agents, la nécessité des traitements n’est pas toujours évidente à démontrer)
• Exactitude (la nature probabiliste des modèles implique un risque d’erreur qui peut se propager)
• Transparence (sorties difficiles à expliquer)
• Limitation de la durée de conservation (tensions avec la conservation de jeux de données pour l’entraînement et l’amélioration des modèles)

Des difficultés se posent en conséquence sur l’exercice effectif des droits des personnes concernées (accès, rectification, effacement, opposition, limitation du traitement). L’IA agentique amplifie le problème en raison de la multiplication des flux et des espaces de mémoire, dont la synchronisation peut par ailleurs compromettre l’exactitude des données traitées.

Une invitation à mieux cloisonner les systèmes agentiques

Le CIANum pointe aussi la difficulté à apprécier le degré réel de supervision humaine dans le processus décisionnel de ces systèmes. Or, toute personne, en vertu du RGPD, a le droit de ne pas faire l’objet de décisions individuelles automatisées.

L’opacité complique aussi l’attribution des responsabilités. En la matière, l’AI Act n’impose pas de régime exprès. Mais, à travers son approche distinguant les acteurs de la chaîne de valeur, il en instaure une forme.

La circulation continue des données plus globalement des points de faiblesse allant du risque de fuite et de manipulation des données à leur réutilisation non maîtrisée.

La Commission européenne et le CEPD (Contrôleur européen de la protection des données) préparent pour cette année des lignes directrices sur l’articulation RGPD / AI Act.

Du côté du CIANum, on invite à préciser l’encadrement des décisions automatisées et à envisager des mesures de détection/filtrage des usages non prévus ou détournés. On appelle aussi à cloisonner la mémoire des systèmes (à chaque agent la sienne, sans accès automatique aux données des autres agents). Et à limiter leur taille, par exemple en faisant expirer les informations au bout d’un certain temps ou en les remplaçant régulièrement par de plus récentes. La mémoire pourrait même être cloisonnée par traitement afin de limiter le stockage excessif de données.

Protection des mineurs : le ciblage de plates-formes spécifiques déplaît au CIANum

Au milieu de ces notes consacrées à l’IA, le CIANum en publié une dédiée à la protection des mineurs en ligne. C’était en mars 2026. En toile de fond, la proposition de loi ayant pour principal effet d’interdire les réseaux sociaux au moins de 15 ans. L’Assemblée nationale venait de l’adopter en première lecture.

L’Australie avait été le premier pays à voter une telle interdiction, avec une limite à 16 ans. Entrée en vigueur en décembre 2025, elle vise Facebook, Instagram, Kick, Reddit, Snapchat, Threads, TikTok, Twitch, X et YouTube.

Le CIANum adhère peu à cette approche ciblée sur des plates-formes spécifiques. Il redoute un report sur des plates-formes plus obscures. Et de donner l’exemple de Roblox, non assujetti à la loi, mais sur lequel existeraient des dizaines de groupes de plus de 100 000 membres s’échangeant des contenus pédocriminels et sollicitant des actes sexuels auprès des mineurs.

En mars, l’Australie a fait évoluer son approche, par l’intermédiaire de codes de sécurité en ligne. Ils visent des contenus (violence à fort impact, pornographie, promotion du suicide…) et s’appliquent à un large éventail de services (chatbots, magasins d’applications, jeux en ligne, moteurs de recherche…). Objectif : que les enfants vivent des expériences en ligne adaptées à leur âge.

La France a une approche plus restrictive. Sa loi ne vise en l’occurrence que les « services de réseaux sociaux en ligne fournis par une plate-forme en ligne ». Le CIANum regrette qu’elle se prive ainsi de contrôler d’autres plates-formes dont certains contenus peuvent être nocifs. A fortiori à l’heure où « les usages évoluent et se déplacent ».

Contrôle de l’âge : des perspectives autour du portefeuille numérique européen

Pour le contrôle de l’âge, la Commission européenne distingue trois méthodes : l’autodéclaration, l’estimation (par reconnaissance faciale ou croisement de données d’usage, notamment) et la communication de preuves (identifiants physiques ou sources d’identification vérifiées).

L’Australie n’a pas imposé aux plates-formes des méthodes spécifiques. Elle a toutefois exprimé des préoccupations, en particulier à l’égard de Snapchat, qui ne vérifierait pas que la reconnaissance faciale se fait sur des images réelles.

En France, la loi SREN (mai 2024) laisse également le choix aux services qui diffusent des contenus pornographiques. Ils doivent néanmoins respectent les exigences techniques du référentiel associé (publié en octobre 2024).

Allemagne, Danemark, Espagne et Italie ont mis en place des obligations similaires. Les lignes directrices de la Commission européenne complétant le DSA sécurisent la démarche. Des réflexions sont portées autour du portefeuille numérique européen, chaque État membre devant en proposer au moins un au plus tard pour 2026. Une expérience a été lancée dans 5 États membres – dont la France – sur la vérification de l’âge pour l’accès aux réseaux sociaux.

Le CIANum, pas enthousiasmé par les plages horaires de déconnexion

La mise en place d’une règle unique peut interroger, explique le CIANum : les besoins de protection varient en fonction de l’âge et du degré de maturité. Certaines plates-formes profitent de ce débat pour plaider un contrôle au niveau de l’appareil, lors de la création d’un compte sur un magasin d’applications ou via l’OS. Pour le CIANum, cette option est trop extensive au regard du faible nombre de services concernés in fine. Elle pousserait de plus les développeurs des services en question à se soustraire à leurs obligations. Et serait peu compatible avec les outils numériques partagés, par exemple au sein d’un foyer.

Quant à l’idée d’imposer des plages horaires de déconnexion, le CIANum rétorque que le temps passé en ligne ne dit rien des pratiques et des contenus visionnés. Il rappelle que la Corée du Sud avait mis cette technique en œuvre entre 2011 et 2021. Elle l’avait levée en raison de son périmètre trop étroit (jeux en ligne).

L’idée d’un droit global au paramétrage des interfaces

Le CIANum a une autre crainte : que les mesures ciblées sur les mineurs « débrident » les espaces numériques pour les autres utilisateurs. Il en appelle ainsi à un consacrer un droit global au paramétrage des interfaces. Cela passerait par des options de filtrage renforcé. Y compris via des algorithmes conçus par des tiers, parallèlement à des services externes de modération contrôlés et labellisés.

Le DSA impose la fourniture d’informations sur les outils de modération et les principaux paramètres des algorithmes de recommandation. Mais, d’après le CIANum, cela produit des rapports techniques peu lisibles par le grand public ; et qui ne permettent pas de bien saisir les logiques économiques et attentionnelles qui structurent les systèmes.

Le CIANum relance également l’idée de repenser la dichotomie hébergeur/éditeur. Au titre de la directive e-commerce, les réseaux sociaux bénéficient d’un régime allégé : ils ne sont responsables des contenus que leurs utilisateurs publient sauf s’ils en ont eu connaissance effective ou qu’ils n’ont pas agi promptement pour les retirer. Dès 2014, le Conseil d’État avait recommandé de dépasser cette dualité pour consacrer un statut spécifique. Le DSA ne va pas jusque-là, mais distingue, au sein des hébergeurs, les plates-formes en ligne. Et leur impose un régime plus exigeant. La révision du règlement en 2027 pourrait constituer un moment opportun pour passer à une logique de responsabilité, affirme le CIANum.

Souveraineté numérique : gare à la compétition entre territoires

Le rapport sur la souveraineté numérique est paru en mai. Le CIANum y constate un « décalage persistant » entre le discours et la pratique de l’État, dont les services « continuent [en majorité] à recourir massivement aux solutions propriétaires étrangères ».

Au niveau interministériel, la DINUM manque de moyens et de pouvoir contraignant pour imposer une approche unifiée. Le travail en silos se retrouve au niveau des entreprises publiques et des collectivités territoriales. D’autant plus que, d’après le CIANum, l’État a instauré une compétition entre territoires (notamment pour accéder à des financements publics), conduisant chacun à se spécialiser sur un volet numérique.

Des initiatives montrent néanmoins une volonté croissante de coordination avec le privé, reconnaît le CIANum. Il mentionne FranceConnect et ProConnect, « modèles de réussite en matière de gouvernance et de coopération public-privé ». Il évoque aussi la participation de la DINUM à l’initiative Open Interop, que porte le comité stratégique de filière « logiciels et solutions numériques de confiance ».

Inscrire les financements publics dans la durée

Reste que le financement public des communs numériques et du logiciel libre est insuffisant. Y compris au niveau européen, faute de critères adaptés à leur modèle collaboratif.

Autre remarque : les financements ne s’inscrivent pas toujours assez dans la durée. Le CIANum donne l’exemple du programme investissements d’avenir (PIA), qui a financé de nombreux projets sur 18 à 36 mois. D’autres initiatives ont abouti à un « saupoudrage inefficace », à l’image d’ALT-EDIC et du consortium LLM4EU (40 M€ répartis entre 70 acteurs).

Le sous-financement tient peut-être en partie à la confusion entre libre et gratuit. Celle-ci engendre plus globalement des attentes jugées irréalistes en matière de niveau de service.

Une « Fabrique des communs numériques » pour gouverner la demande

Pour concrétiser une gouvernance de la demande, le CIANum souhaite la création d’une « Fabrique des communs numériques ». Elle pourrait notamment associer l’État, la Caisse des dépôts, les associations de collectivités, les DSI des grandes entreprises et les représentants de fournisseurs de solutions et des communautés de mainteneurs.

L’Ariane (Autorité du numérique et de l’IA) assurerait la mise en œuvre de cette structure qui :

• Consoliderait les diagnostics de dépendances
• Élaborerait une cartographie nationale de l’existant, dans la lignée du Socle interministériel de logiciels libres
• Attribuerait un label à des solutions sur étagère répondant à des critères de gouvernance ouverte, d’interopérabilité et de pérennité
• Déclencherait des financements ciblés (via ses partenaires, via des appels à communs ou via un fonds propre dédié aux communs numériques)
• Contribuerait à la gouvernance active de communautés open source
• Rendrait visibles les structures juridiques adaptées aux communs numériques

SCOP, SIEG, SCIC… Des véhicules juridiques mobilisables pour les communs numériques

Parmi les véhicules mobilisables :

• SCOP (sociétés coopératives et participatives)
  Elles ont l’avantage de favoriser un attachement durable aux valeurs initiales du projet, qui ne dépend pas du choix d’un actionnaire majoritaire.
• SCIC (sociétés coopératives d’intérêt collectif)
  Gouvernance multipartite, avec possibilité d’intégrer des acteurs publics et privés en maintenant une finalité de « lucrativité limitée ».
• SIEG (services d’intérêt économique général)
  Permet de financer durablement la maintenance de communs numériques reconnus comme relevant de l’intérêt général, sans les procédures lourdes des marchés publics classiques.
• AAC (appels à communs)
  Identification de défis d’intérêt général et financement d’un consortium qui s’engage à contribuer à un commun partager.
• Fabriques de communs
  Incubateurs sans structure juridique qui lancent des « appels à idées » et sélectionnent des projets faisant alors l’objet d’un appel à intrapreneurs et à partenaires.

Le CIANum suggère aussi d’étudier la transposition en droit français du modèle des fiducies d’utilité sociale. Développées au Québec, elles permettent à des organisations de partager leurs données dans un environnement de confiance avec gouvernance collective.

Au niveau européen, un levier pourrait consister à élargir le mandat du consortium DC-EDIC, avec des missions sur le modèle de celles que la Fabrique des communs numériques endosserait en France.

Au sein de l’Éducation nationale, les usages innovants de l’IA restent dans l’ombre

Le rapport sur l’IA dans le système éducatif a été publié en juin.

Le CIANum y souligne les démarches de la France. Dont un cadre d’usage sur l’IA en éducation « parmi les plus complets à l’échelle internationale en termes d’appréhension de ce que sont les modèles de langage, leurs effets et leur encadrement juridique ». Le « dernier kilomètre » reste toutefois à accomplir. Témoin le nombre d’enseignants formés, « particulièrement faible » comparativement aux autres pays européens. Faute de cadre clair, ceux qui innovent le font dans l’ombre : leurs usages restent peu documentés.

Les outils basés sur l’IA peuvent permettre une personnalisation des parcours et une meilleure inclusion des élèves. Ils peuvent aussi fournir un moyen d’aborder des enjeux sociétaux. Le CIANum en veut pour preuve le programme Internet Sans Crainte. Il organise, de la quatrième au lycée, des « IAckathons » où les élèves imaginent des solutions concrètes intégrant l’IA pour répondre à des défis contemporains.

Sur la personnalisation des parcours, le CIANum cite la plate-forme Lailo, destinée aux enseignants de CP, CE1 et CE2. Elle aide à différencier l’apprentissage de la lecture en fonction de l’avancement de chaque élève.

Face au risque de « démission cognitive », soutenir les designs « socratiques »

Revers de la médaille : les outils à base d’IA posent le risque d’une « démission cognitive ». Sur ce point, le CIANum se réfère notamment à une étude MIT Media Lab à base d’électroencéphalogrammes. Elle a montré que les participants utilisant un LLM pour réviser retenaient nettement moins bien que ceux ayant recours à d’autres méthodes. De là, un appel à privilégier un design « socratique », qui exerce l’esprit critique. Exemple : l’application Khanmigo (non distribuée en France). Elle ne donne jamais la réponse directement, mais guide l’élève par des questions successives. La CIANum suggère de lancer un appel d’offres afin de sélectionner une app de ce type pour le collège et une pour le lycée d’ici à fin 2026.

Autre risque : l’isolation des élèves. On touche ici, en particulier, au biais dit « sycophantique ». Ou comment l’IA dit à l’utilisateur ce qu’il a envie d’entendre. À ce sujet, le CIANum mobilise les constatations d’Oxford et de Stanford : exposés à une IA complaisante, les humains perdent progressivement leur préférence du contact humain pour le soutien émotionnel et l’estime de soi.

Dans le même ordre d’idée, l’ultra-individualisation peut conduire à ne plus soucier du fonctionnement des autres. Un enfant pourrait ne plus avoir la « patience sociale » requise pour tenir compte des conséquences de l’état émotionnel et cognitif de ses interlocuteurs.

Des épreuves orales aux projets collaboratifs, repenser les modalités d’évaluation

Le CIANum avertit : l’accessibilité d’outils comme ChatGPT crée une illusion de simplicité, alors que ces technologies ne sont pas conçues pour un usage éducatif. Il y a aussi illusion de gratuité, alors qu’il est probable que le coût des modèles de langage de qualité croîtra avec les années.

La diffusion de l’IA impose également de repenser les modèles d’évaluation. Entre autres en l’axant davantage sur les processus que sur le résultat, tout en donnant de l’importance à la vérification par oral et aux projets collaboratifs.

La CIANum incite plus généralement à ménager des « temps sans IA » pour garantir la consolidation des savoirs fondamentaux acquis. « Un élève qui sait être fort sans l’IA et qui sait aussi à quel moment et selon quel protocole l’utilisaer sera le mieux préparé à la société qui se dessine », affirme-t-il.

Passer du « référent numérique » au « référent IA »… quitte à changer le titulaire

Opérationnaliser ce principe d’éducation dépendra de la capacité des enseignants à adapter l’usage de l’IA en fonction des objectifs pédagogiques. D’où la recommandation d’établir un programme massif de formation continue. Une évolution immédiate consisterait à généraliser un module dans la LPE (licence Professorat des écoles) et le M2E (master Enseignement et éducation). Sur la partie en ligne, le CIANum préconise de capitaliser sur des ressources comme la MOOC « IA pour et par les enseignants », qu’Inria a conçu. Il suggère aussi de nommer, dans chaque établissement du secondaire, 1 ou 2 enseignants « référents IA ». Y compris en réinterrogeant la fonction de référent numérique, quitte à en changer le titulaire.

Concernant les élèves, le Premier ministre a promis qu’à partir de la rentrée 2027, ils auraient, en classe de seconde, une heure par semaine d’enseignement à l’IA. Le CIANum demande à aller plus loin, pour inclure un programme structuré d’éducation au numérique, à l’IA, aux médias et à l’information, comme il en existe un pour l’éducation à la vie affective, relationnelle et sexuelle. Il conseille aussi de former jusqu’aux médecins scolaires, sur les enjeux de santé mentale et les risques cognitifs. Et d’organiser, à partir de la rentrée 2027, des ateliers sous leur responsabilité.

Illustration générée par IA

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« C’est une mauvaise passe, mais j’espère rebondir », a expliqué l’homme d’affaires qui estime que cette situation lui a appris l’humilité et que la vie peut parfois être très éprouvante. « Les premières nuits ont été très difficiles mais j’ai pu compter sur la solidarité de mes employés qui, spontanément, se sont relayés pour me chanter des comptines chaque soir et me faire un bilan des derniers cours de la Bourse », dit-il ému, dans un t-shirt élimé, sale, de la toute nouvelle collection de Kanye West acheté 1200 dollars.

Mal rasé, la démarche difficile, fuyant le regard des passants, Elon Musk tente cependant de garder la face malgré tout. « J’ai été très touché par les messages de solidarité sur mon réseau social. Mon ami Donald m’a proposé de retravailler avec lui. Ma nouvelle amie Marine Le Pen m’a proposé de me loger en France. C’est très émouvant, ça permet de tenir le coup. » Puis il jette un regard dans le miroir de sa salle de bain. « Je suis encore jeune, je peux encore retrouver du travail…»

Sera-t-il encore l’homme le plus riche du monde encore demain ? Bernard Arnault prendra-t-il sa place au classement ?  Elon Musk  explique ne pas me projeter pas si loin. 

« Je ne sais même pas ce que je vais manger à midi » dit-il avant de fouiller ses poches pour pouvoir racheter une chaîne de restauration rapide. 

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L’AI Security Institute (AISI), l’organisme britannique chargé d’évaluer la sécurité des modèles frontières, rend public un incident survenu, fin juillet, lors d’un exercice de test en cybersécurité impliquant des modèles d’Anthropic et d’OpenAI.

Son rapport montre les limites du contrôle exercé sur les agents d’intelligence artificielle les plus avancés, jusque dans les environnements censés être les plus surveillés.

L’incident trouve son origine dans une évaluation de routine.

L’AISI a soumis sept modèles différents à un défi de cybersécurité simulé, exécuté 122 fois au total, dans un environnement contrôlé mais volontairement permissif : accès à l’internet ouvert et désactivation des filtres de sécurité (« classifiers ») habituellement mis en place par les éditeurs pour bloquer les comportements dangereux.

L’objectif est alors de mesurer les capacités réelles des modèles dans des conditions proches de celles d’un attaquant humain expérimenté.

Le 28 juillet 2026, l’équipe sécurité de l’AISI détecte un transfert de données inhabituel, transitant via le réseau d’anonymisation Tor, en provenance de ses propres systèmes de recherche.

Une enquête est déclenchée aussitôt. Elle révèle qu’au cours de l’un des tests, un agent a créé une « pull request » malveillante sur un véritable projet open source hébergé sur GitHub. L’incident est déclaré, les évaluations en cours interrompues et les machines concernées isolées en moins d’une heure.

19 actions non autorisées…17 imputables à Mythos 5

Sur les 122 exécutions du test, 10 ont donné lieu à des actions dépassant le cadre autorisé, soit 19 cas recensés au total selon l’AISI.

Dix-sept d’entre eux impliquent Mythos 5 alors que  les deux autres concernent GPT-5.6 Sol testé avec ses filtres de cybersécurité désactivés.

Le cas le plus grave concerne une tentative d’attaque de la chaîne d’approvisionnement logicielle.

L’agent a cherché à faire approuver l’insertion de code malveillant dans un projet open source en recourant à l’ingénierie sociale. Il a identifié les mainteneurs humains du projet, créé plusieurs identités numériques fictives puis utilisé ces fausses identités pour tenter de convaincre un mainteneur réel d’approuver le code. Lorsque sa requête a été publiquement remise en question, l’agent a modifié ses traces pour paraître inoffensif et envisagé d’adopter une nouvelle identité pour poursuivre son objectif.

L’AISI décrit trois autres types de comportements observés : des tentatives de contact direct avec de vraies personnes, via un service de transfert de fichiers, pour les inciter (elles ou leurs propres outils d’IA) à exécuter du code malveillant ; des tentatives d’insertion de commandes cachées destinées à piéger d’autres systèmes d’IA automatisés (« prompt injection ») ; et, plus inattendu, une forme de collaboration spontanée entre agents testés simultanément, l’un d’eux ayant laissé des messages publics sur GitHub proposant à d’autres agents de réutiliser les comptes et artefacts qu’il avait créés.

Selon l’institut, aucune de ces tentatives n’a abouti et l’enquête n’a mis en évidence aucun dommage réel. Le code malveillant a été repéré et rejeté par un mainteneur humain ; un internaute, se doutant de sa dangerosité, l’a ouvert dans un environnement isolé sécurisé avant de l’exécuter.

Anthropic confirme, OpenAI relativise

L’agent n’a jamais reçu l’instruction de tromper qui que ce soit. Selon l’AISI, la duperie est apparue comme un sous-produit de sa poursuite du défi de cybersécurité jugé difficile à résoudre par les voies prévues.

L’AISI identifie plusieurs facteurs explicatifs : des erreurs de configuration ayant, dans certains cas, convaincu l’agent qu’aucune solution légitime n’existait ; un accès internet ouvert sans surveillance en temps réel adaptée à ce type d’évaluation ; et l’absence de consignes explicites interdisant le recours à l’ingénierie sociale.

L’institut précise toutefois qu’à aucun moment les agents n’ont cherché à s’évader de l’environnement de la sandbox pour attaquer les propres systèmes de l’AISI. L’accès à l’internet leur avait, dans ce cadre précis, été volontairement accordé.

Anthropic confirme que son agent était bien à l’origine de la création des fausses identités numériques. Et de saluer la démarche de transparence de l’AISI, estimant que l’incident souligne la nécessité d’une réflexion collective sur la sécurisation des évaluations d’agents de plus en plus capables. Elle indique mener sa propre enquête en parallèle.

De son côté, OpenAI précise que les deux actions non autorisées attribuées à son modèle consistaient en des accès à internet non conformes aux consignes du test. Elle révèle aussi un incident distinct : une erreur de configuration de la part d’Irregular, un prestataire tiers chargé de certains de ses tests, a permis à ses agents de se connecter par erreur à internet. Un épisode qui fait écho à une divulgation similaire faite par Anthropic fin juillet.

L’AISI va renforcer ses protocoles

L’AISI prend soin de distinguer cet épisode des précédents. Contrairement à l’incident Hugging Face, les agents testés n’ont jamais quitté l’environnement isolé qui leur avait été assigné. L’accès à internet leur avait été accordé de façon délibérée, dans le cadre des procédures de test habituelles de l’institut. Une pratique désormais remise en question.

En réponse, l’AISI annonce un renforcement de ses protocoles : contrôles plus fins de l’accès réseau, surveillance en temps réel des évaluations en cours et révision de la conception de ses tests pour anticiper qu’un modèle capable puisse chercher à dépasser le cadre qui lui est fixé.

L’institut indique également vouloir associer l’organisation indépendante METR (Model Evaluation and Threat Research) à un examen tiers de l’incident.

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Alors que les habitants et les vacanciers venaient tout juste de regagner la presqu’île, les autorités ont demandé à la population d’évacuer une nouvelle fois à la suite de la menace d’un concert caritatif de la chanteuse Afida Turner. « Nous avons déjà beaucoup souffert loin de chez nous, mais dès que nous avons reçu le message d’alerte sur nos téléphones, mon époux a immédiatement mis les chiens dans la voiture et nous avons filé », raconte encore émue Viviane, 76 ans.

De son côté, la préfète de la Gironde appelle à la plus grande prudence : « C’est une artiste particulièrement imprévisible. Elle peut se propager très rapidement sur l’ensemble de la presqu’île. » Aussitôt, Pascal Obispo a proposé ses services pour organiser un contre-concert à proximité de celui d’Afida Turner pour étouffer celui-ci. Une option finalement jugée trop risquée par les autorités, qui craignent que les deux phénomènes ne se renforcent mutuellement. En parallèle, Benoît Bartherotte aurait déjà commencé à raser Claouey et Piquey pour créer un pare-concert efficace.

Le premier ministre Sébastien Lecornu, a prévu de se rendre sur place afin de soutenir la population et n’exclut pas d’envoyer l’avion militaire  A400M pour larguer plusieurs tonnes d’eau sur la sonorisation afin d’éviter tout  début de concert.

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Un an. C’est le temps que s’accorde la Commission européenne pour tester grandeur nature une messagerie et un espace de travail collaboratif capables de manier les secrets de la défense continentale. Pour ce test, elle a choisi Thales dont la suite TrustNest R-Suite vient d’obtenir l’homologation qui lui manquait pour se connecter au réseau classifié de l’exécutif européen.

L’affaire touche à un point sensible de l’autonomie stratégique européenne. Comment des ingénieurs, des officiers de programme et des industriels de dix pays différents peuvent-ils coéditer un cahier des charges de missile ou de drone sans que la donnée ne transite, même une seconde, par une infrastructure hors de contrôle européen ?

Depuis sa création en 2021, le Fonds Européen de Défense (FED) est devenu l’un des principaux leviers de Bruxelles pour renforcer l’industrie militaire du continent.

Le dispositif a démarré avec une enveloppe proche de 7,3 milliards € sur la période 2021-2027, revalorisée depuis de 1,5 milliard supplémentaire dans le cadre du réexamen à mi-parcours du budget européen, pour financer notamment les projets rattachés à la plateforme « Technologies stratégiques pour l’Europe ». Le seul exercice 2026 mobilise environ un milliard d’euros répartis sur une trentaine de sujets, du combat aérien à la résilience énergétique en passant par le cyber et l’espace.

Le chaînon manquant de la coopération d’armement

Mais ces projets, souvent pilotés par des consortiums associant grands groupes et PME de plusieurs Etats membres, butaient jusqu’ici sur un angle mort : la coédition de documents et le travail à distance via le cloud. Elément déterminant de la réussite des projets, cette fonctionnalité restait jusqu’alors incompatible avec les exigences de sécurité applicables dès qu’un document relevait de la classification « Restreint Union Européenne » (R-UE/EU-R). Visioconférence, partage de fichiers, coédition en temps réel : ces usages, banals dans n’importe quelle entreprise, restaient impossibles dès qu’un document touchait au secret de défense partagé entre Etats.

L’étape franchie ces derniers jours est réglementaire mais décisive. La Commission européenne et l’Agence nationale de la sécurité des systèmes d’information (ANSSI) viennent de délivrer conjointement l’homologation R-UE/EU-R qui autorise l’interconnexion entre R-Cloud et le réseau classifié de l’exécutif bruxellois. Sans ce feu vert technique, aucune expérimentation grandeur nature n’était possible.

Chez Thales, l’ambition derrière ce pilote d’un an est d’imposer TrustNest R-Suite comme la référence des grands programmes stratégiques, qu’ils soient français ou européens.

L’enjeu dépasse le confort d’usage. Pour les projets financés par le FED, les équipements développés grâce à ces subventions doivent rester libres de toute restriction imposée par des pays tiers, Etats-Unis compris. Une contrainte qui renvoie directement à la réglementation américaine ITAR régissant l’exportation de matériel militaire. Un outil collaboratif hébergé et homologué en Europe devient, dans ce cadre, un argument presque aussi stratégique qu’un radar ou un missile.

Reste à savoir si l’expérimentation confirmera la promesse d’une France capable de transformer une avance réglementaire en avantage industriel durable.

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Comme tous les matins, Jonathan se rend au travail en Vélib’. Lui qui pensait jouer au loto après avoir déniché un Vélib’ électrique chargé à bloc, noté trois étoiles et sans aucun souci technique, va vite déchanter. Comme à son habitude, il emprunte la rue de Rivoli pour se rendre à la Défense. Une traversée de Paris que Jonathan connaît comme sa poche. Il connaît tous les feux rouges, tous les raccourcis et tous les placements potentiels des policiers à vélo, prêt à verbaliser les plus téméraires. C’est à 9h12 que Jonathan a pris la route, un peu à la bourre. C’est probablement en essayant de rattraper son retard qu’il a commis l’irréparable pour un vélotaffeur : poser le pied à terre à un feu rouge. “Tout s’est passé très vite”, raconte Paola témoin de la scène et vélotaffeuse elle aussi. “J’ai vu ce gars aborder le feu rouge avec trop de vitesse. J’ai immédiatement su que ce serait impossible pour lui de ne pas poser le pied à terre”. Jonathan a donc commis l’irréparable et est mort dans la seconde où il s’est arrêté. 

À la suite de ce drame, la société Smovengo, qui gère les Vélib’, a décidé que tous leurs vélos seraient désormais munis de deux petites roues qui sortiront automatiquement dès que les utilisateurs roulent à moins de 5 km/h.

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Le calme habituel de Toonville a été une nouvelle fois brisé ce lundi par la découverte macabre d’un corps à l’angle des rues Chuck Jones et Mel Blanc. Boompy Doompy, un yoyo goguenard portant un chapeau tyrolien et des chaussures de ski, a été retrouvé mort broyé sous un piano de la marque Acme^®. Un choc d’une rare violence qui, selon les secours, aurait même entraîné l’apparition de plusieurs oiseaux autour de sa tête avant qu’il ne rende l’âme. “Boompy venait de me demander de lui tenir sa dynamite quelques secondes avant de traverser la rue et de se faire écraser. Y’a pas à dire, ça fait vraiment un choc” commente, un bâton de dynamite à la main, Coco Dingo, un ami, avant d’exploser. 

Avec 175 victimes décédées de la même manière en l’espace de 3 heures, la police de Toonville commence sérieusement à soupçonner l’œuvre d’un tueur en série. “Le mode opératoire est toujours le même : une grosse croix rouge peinte sur le sol, un bruit de flutiau à coulisse et la chute mortelle d’un piano droit” raconte le Détective Loupe en charge de l’enquête. “Pour l’instant, nous n’avons trouvé aucun lien entre les victimes, si ce n’est qu’elles étaient toutes originaires de Toonville, à l’exception d’un certain Theodore Valiant originaire de Californie” poursuit-il en consultant son carnet. 

Pour retrouver ledit tueur, la police de Toonville ne disposerait que de deux maigres indices : une boîte d’allumettes appartenant au Ink & Paint Club retrouvée sur l’une des scènes de crime ainsi qu’une vague description d’un suspect faite par plusieurs témoins. “D’après les témoignages nous aurions affaire soit à un poulet avec un monocle, soit à une tireuse à bière avec une vareuse, soit à un arabe.” commente le détective Loupe en se grattant la monture. 

Une situation préoccupante qui n’est pas la seule à s’être produite à Toonville récemment puisqu’en janvier dernier, ce ne sont pas moins de 846 habitants qui ont perdu tragiquement la vie en recevant une enclume sur la tête.

L’article La police de Toonville recense sa 175e victime écrasée par un piano  est apparu en premier sur Le Gorafi.fr Gorafi News Network.

Dans la console Bedrock, les modèles Nova Canvas, Reel et Premier ont désormais l’étiquette « Héritage ».

En toile de fond, semble-t-il, un changement de stratégie. Amazon se focaliserait sur un modèle frontière qu’il pourrait présenter fin 2026 lors de sa conférence re:Invent.

L’initiative, apparemment nommée Frontier Model Research en interne, aurait à sa tête Pieter Abbeel. L’intéressé fut, entre autres, codirecteur de l’AI Research Lab à UC Berkeley. Fin 2024, Amazon avait acquis son entreprise Covariant, spécialisée dans la robotique.

Pour accompagner cette réorientation, la division Amazon AGI a été réorganisée. Elle avait été créée en 2023 avec à sa tête Rohit Prasad, vétéran de l’équipe Alexa (directeur machine learning, notamment). Fin 2025, Amazon l’a fusionnée avec les divisions Custom Silicon et Quantum Computing. Peter DeSantis chapeaute l’ensemble. Présent dans l’entreprise depuis une vingtaine d’années, il y fut, entre autres, general manager d’EC2 et SVP infra & support d’AWS.

Dans le cadre de cette réorganisation, Amazon a fermé son labo AGI de San Francisco. Il l’avait mis sur pied fin 2024 après l’acquisition d’Adept AI Labs, start-up que dirigeait un ancien d’OpenAI et de Google Brain.

Une première génération fin 2024…

Les modèles Amazon Nova avaient fait leurs débuts officiels à la re:Invent 2024. Il y en avait alors 5 :

• Micro (texte en entrée et en sortie ; 128k de contexte dont 10k en output)
• Lite (texte, images et vidéo en entrée ; texte en sortie ; 300k et 10k)
• Pro (mêmes caractéristiques de base que Nova Lite)
• Canvas (texte et images en entrée, images en sortie)
• Reel (texte et images en entrée, vidéo en sortie)

En avril 2025, Amazon avait ajouté au catalogue Nova Premier (texte, image et vidéo en entrée ; texte en sortie ; 1M de contexte dont 10k en output). Et Nova Sonic (audio en entrée, texte et audio en sortie ; 300k).

… et une deuxième fin 2025

En octobre 2025, la famille s’était agrandie avec un modèle de vectorisation (Nova Multimodal Embeddings). Les modèles Nova 2 étaient arrivés à la re:Invent 2025 :

• Lite (mêmes modalités que la première génération, mais avec 1M de contexte et un mécanisme de « pensée étendue »)
• Pro (ajout de l’audio en entrée et passage à 1M de contexte)
• Sonic (ajout du texte en sortie et passage à 1M de contexte)
• Omni (texte, images, vidéo et audio en entrée ; texte et image en sortie)

D’une génération à l’autre, Amazon promettait une meilleure adaptation à l’agentique (usage d’outils, raisonnement, gestion du contexte…). Il avait aussi ajouté ancrage web et interpréteur de code en natif.

Nova Omni était – et est toujours – en accès anticipé pour les clients de Nova Forge. Ce service, proposé contre un abonnement annuel, permet de poursuite l’entraînement des modèles Nova à partir de checkpoints, en apportant ses propres jeux de données.

Ce qu’il reste au catalogue Nova

La re:Invent 2025 avait aussi marqué le passage en disponibilité globale de Nova Act. Ce service permet de développer des flottes d’agents pour automatiser les flux UI basés sur le navigateur.

Ôté les modèles marqués « Héritage », la famille Nova comprend actuellement :

• Micro
• Lite (générations 1 et 2)
• Pro (générations 1 et 2, cette dernière étant en preview)
• Sonic génération 2 (la première est marquée « Héritage »)
• Multimodal Embeddings

On les retrouve – à l’exception du modèle de vectorisation – sur le playground Nova.

Bedrock et SageMaker AI proposent diverses options de personnalisation de ces modèles (fine-tuning supervisé, apprentissage par renforcement, distillation…).

Amazon a aussi, en version expérimentale, un modèle dédié à la recherche approfondie : Nova Deep Research.

Illustration principale générée par IA

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L’IA ne mobilise plus seulement des ingénieurs et des puces électroniques. Elle est aussi un terrain d’innovation financière.

Le Financial Times ( FT) révèle que Google a mis en place un dispositif de financement d’une ampleur inédite, représentant près de 200 milliards $ de contrats, afin de soutenir le déploiement massif de ses puces spécialisées en IA, connues sous le nom de Tensor Processing Units (TPU), historiquement réservées à ses propres usages et développées avec Broadcom..

L’opération dépasse largement le cadre d’une simple relation commerciale entre le troisième hyperscaler mondial et l’inventeur de Claude. Outre Google, elle associe Broadcom, la banque Morgan Stanley et les fonds Apollo et Blackstone. On retrouve aussi plusieurs opérateurs de centres de données dans une architecture financière destinée à financer les infrastructures nécessaires à l’entraînement des modèles d’IA de nouvelle génération.

Selon le quotidien britannique, environ 150 milliards $ du dispositif concernent directement les TPU.

Un modèle inspiré du financement dans l’aéronautique

Le défi est autant financier qu’industriel. Anthropic affiche des besoins de calcul comparables à ceux des plus grands hyperscalers sans disposer de leur capacité financière ni d’une notation de cré

Pour éviter que Google ou Broadcom n’inscrivent des dizaines de milliards de dollars d’équipements à leur bilan, les partenaires ont retenu un modèle inspiré du financement des avions commerciaux.

Le principe est le suivant : Google vend les TPU à Broadcom qui les revend ensuite à un véhicule financier (SPV). Ce dernier est financé par de la dette privée apportée principalement par Apollo et Blackstone. Le SPV loue ensuite les équipements à Anthropic.

Ce mécanisme permet de transformer un investissement massif en contrat de location, tout en répartissant les risques entre plusieurs acteurs financiers.

D’après le FT, la solidité du montage repose précisément sur cette répartition des engagements.

Google garantit les contrats de location des centres de données destinés à accueillir les TPU. Broadcom apporte une garantie sur la valeur résiduelle des équipements. Cela implique que si Anthropic cessait de payer ses loyers et que les puces perdaient de la valeur lors de leur revente, Broadcom couvrirait une partie des pertes des investisseurs les plus exposés.

Morgan Stanley a structuré les véhicules de financement, tandis qu’Apollo et Blackstone apportent l’essentiel des capitaux via des fonds spécialisés dans la dette privée.

Les mineurs de cryptomonnaies changent de métier

L’enquête du quotidien britannique décrit une première opération portant sur 35 milliards $ d’équipements, représentant environ un million de TPU, soit près d’un gigawatt de puissance informatique.

Une seconde vague de déploiement atteindrait 3,5 gigawatts supplémentaires.

Broadcom fait par ailleurs état, dans ses documents financiers, de 128 milliards $ d’engagements d’achat, dont 55,2 milliards doivent être livrés en 2027 et 72,9 milliards en 2028. Des montants qui correspondent aux TPU destinés à Anthropic.

Le financement des puces ne résout toutefois qu’une partie de l’équation. Encore faut-il disposer de centres de données alimentés en électricité pour les exploiter.

Pour accélérer les déploiements, Google s’appuie sur plusieurs entreprises historiquement spécialisées dans le minage de cryptomonnaies, dont TeraWulf, Cipher Digital et Hut 8 qui disposent déjà de capacités électriques importantes, désormais reconverties vers les infrastructures IA.

Selon le FT, Google garantit les loyers des centres de données construits pour Anthropic, permettant d’obtenir des financements obligataires ou bancaires à de meilleures conditions.

Le quotidien identifie cinq projets totalisant 1,4 gigawatt de capacité ayant déjà levé 15 milliards $ de dette, tandis que Google aurait accordé des garanties sur dix projets représentant 2,4 gigawatts.

Chaque acteur prend sa part du risque

Au-delà des volumes de calcul, ce montage pourrait également constituer un avantage concurrentiel pour Google Cloud.

Le FT cite une analyse de Jefferies selon laquelle les projets bénéficiant des garanties de Google empruntent à un taux médian de 7,1 %, contre 9,3 % pour les opérateurs de centres de données bâtissant leurs infrastructures autour des GPU Nvidia.

Cette différence de coût du capital pourrait, selon la banque, devenir un avantage structurel pour l’écosystème Google.

L’enquête met en lumière la financiarisation des infrastructures d’IA. Pour absorber l’explosion des besoins de calcul, les hyperscalers s’appuient désormais sur des montages associant banques, fonds de dette privée, industriels et opérateurs de centres de données.

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Le périmètre fonctionnel des solutions SASE continue à s’élargir… au risque d’une « surplateformisation ».

Gartner met le phénomène en avant dans la synthèse du dernier Magic Quadrant dédié à ce marché. Ce n’est pas, et de loin, la première année que le cabinet américain constate la tendance à inclure des briques relevant d’autres segments (NDR et XDR, notamment). Mais jamais il ne l’avait assimilée à une « surplateformisation »… susceptible, selon lui, de détourner l’offre des véritables besoins des acheteurs de SASE.

Toujours est-il que ces derniers utilisent rarement toutes les fonctions des plates-formes SASE. Ils sourcent encore majoritairement à part le réseau (SD-WAN) et la sécurité (SSE ; essentiellement le trio SWG-CASB-ZTNA). L’approche monofournisseur gagne toutefois du terrain (35 % des achats en 2026 selon Gartner, qui table sur 75 % à l’horizon 2029). L’intérêt est par ailleurs croissant pour l’aspect « souveraineté » (où passe le trafic, où s’appliquent les politiques, où se fait le chiffrement, où sont stockés les journaux…).

Fortinet n’est plus « leader » du SASE, Zscaler le devient

Trois des quatre « leaders » de 2025 le restent : Cato Networks, Netskope et Palo Alto. Le quatrième n’est plus Fortinet (qui rétrograde chez les « challengers »), mais Zscaler.

Le Magic Quadrant se structure en deux axes. L’un, dit « exécution », traduit la capacité à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…). L’autre, dit « vision », reflète les stratégies (commerciale, géographique, R&D…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Sur l’axe « vision » :

SASE modulaire vs plate-forme unifiée : une « incohérence » chez Cato Networks ?

Cato Networks est « au-dessus de la moyenne » en matière d’expérience client. Il a démontré sa capacité à répondre aux tendances du marché (zero trust « universel », sécurité DNS sans agent, macrosegmentation des réseaux locaux…). Gartner apprécie aussi ses avancées dans la prévention des vulnérabilités agentiques.

Outre un profil financier que Gartner dit moins favorable que chez la plupart des autres fournisseurs, Cato Networks tend à être plus cher. Le cabinet américain relève aussi une « incohérence » entre la proposition de valeur de sa plate-forme unifiée et la tendance à aller vers du SASE modulaire.

La sécurité de l’IA pousse Netskope à la « surplateformisation »

Gartner salue la profondeur fonctionnelle de l’offre de Netskope, robuste en particulier sur le SD-WAN, les contrôles inline, la visibilité du SaaS et l’accès adaptatif. Bons points également pour l’expérience client (« au-dessus de la moyenne ») et l’infrastructure de points de présence.

Comme Cato Networks, Netskope n’est pas à son avantage sur la tarification. Ni d’ailleurs sur le profil financier. Gartner estime aussi qu’il se concentre trop sur la sécurité de l’IA, favorisant la fameuse « surplateformisation ».

Palo Alto Networks, limité sur la partie on-prem…

Palo Alto Networks a un profil financier plus favorable. Il fait preuve d’une compréhension « solide » des dynamiques du marché (simplification des solutions, contrôles souverains, cryptographie post-quantique…). Gartner salue aussi ses avancées sur la sécurisation du trafic agentique et la gestion assistée par IA.

Comme Cato Networks et Netskope, Palo Alto Networks est dans le haut du panier en matière de tarification. En termes d’expérience client, il est « sous la moyenne ». Quant à ses options de sécurité on-prem, elles sont plus dépendantes du cloud – en particulier pour l’IPS et le filtrage de contenu – que chez les autres fournisseurs.

… comme Zscaler

Profil financier également favorable pour Zscaler, qui se distingue aussi sur son infrastructure de points de présence. Gartner apprécie aussi les avancées sur le réseau, la gestion assistée par IA et l’extension du zero trust aux agents.

Comme Palo Alto Networks, Zscaler est « sous la moyenne » en matière d’expérience client. Lui aussi est plus limité que les principaux concurrents sur la partie on-prem, tant pour le réseau que pour la sécurité. Il est par ailleurs arrivé relativement tard sur le segment du SASE monofournisseur, et tend à se focaliser davantage sur les cas d’usage axés sécurité.

Illustration générée par IA

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Julie Tissot, 29 ans, a toujours eu un goût certain pour le dessin et la peinture, mais n’a jamais osé prendre des cours. Aujourd’hui, elle se décide enfin, et s’est inscrite à un atelier près de chez elle, dans le quartier des Beaux-Arts. Une décision ridicule, puisqu’elle va passer des heures à apprendre à dessiner des corps humains, des paysages, les ombres et les perspectives, alors que n’importe quelle IA peut le faire en une instruction. Une décision incompréhensible selon Benjamin Lavaud, expert en intelligence artificielle : « Ici, on frôle l’absurde. Passer autant de temps à gribouiller sur un carnet alors que Chat GPT ou Gemini fait ça en 10 secondes, c’est lunaire. Il y a vraiment des gens qui ont du temps à perdre, on croît rêver. »

Interrogée, Julie Tissot a fourni des réponses terriblement naïves qui posent même question quant à son état mental : « J’ai toujours aimé dessiner, et là c’était le bon moment pour reprendre une activité artistique. Je veux juste griffonner sur un carnet, dessiner ce que je vois, prendre le temps… ». Un temps précieux qu’elle pourrait consacrer à d’autres activités, comme son emploi ou des achats en magasin par exemple, pendant qu’une IA générerait une image beaucoup plus travaillée et détaillée, toute en couleurs, en un instant.

Mais cette anecdote est en réalité symptomatique : elle est le reflet d’une société de plus en plus égoïste, égocentrique, obnubilée par son plaisir personnel, prête à flâner, dessiner, laisser son esprit vagabonder, pendant que certains travaillent dur pour financer leurs excentricités.

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Assurez-vous de maintenir, au fil du temps, au moins 90 % de la performance mesurée à l’installation.

La Commission européenne le demande aux consortiums qui répondront à l’appel d’offres pour les « gigafabriques d’IA » (AI gigafactories).

Les propositions peuvent être soumises jusqu’au 12 novembre 2026. Il existe deux lots, respectivement pour les gigafabriques « d’échelle moyenne » (medium-scale) et « de grande échelle » (large-scale). Les premières devront atteindre, à terme, au moins 75 000 accélérateurs en équivalent H100. Les secondes, au moins 100 000.

Dans l’un et l’autre cas, il y aura une phase de déploiement initial puis une phase d’extension.

La première phase, censée durer 18 mois maximum, devra permettre de déployer au moins 25 000 accélérateurs dans les gigafabriques d’échelle moyenne et 40 000 dans celles de grande échelle.
Bruxelles se projette sur un horizon de 5 ans pour boucler la deuxième.

EuroHPC et 18 États membres – dont la France – acquerront conjointement des capacités de calcul, avec des contrats spécifiques pour chaque phase.

Deux échelles de gigafabriques… et de financement

Pour le lot 1 (gigafabriques d’échelle moyenne), EuroHPC sélectionnera jusqu’à 4 projets. En phase 1, chacun bénéficiera au maximum de 100 M€ de financements européens. Trois leviers seront mobilisés :

• Mécanisme pour l’interconnexion en Europe
• Programme pour une Europe numérique
• Programme-cadre d’Horizon Europe pour la recherche-innovation

Les États membres devront apporter un financement au moins équivalent.

Même logique de parité pour la phase 2, avec une enveloppe maximale par projet néanmoins portée à 400 M€… sous réserve de la disponibilité de fonds via le prochain cadre financier pluriannuel de l’UE (2028-2034).

Pour le lot 2 (gigafabriques de grande échelle), EuroHPC sélectionnera jusqu’à 3 projets. L’UE apportera au maximum 200 M€ par projet en phase 1 ; 800 M€ en phase 2. Dans tous les cas, sa part se limitera à 17 % du capex IT des projets.

La France s’engage sur l’échelle moyenne

Pour les gigafabriques d’échelle moyenne, l’exigence initiale est un mix à 50-50 entre services IaaS/PaaS et MaaS (répartition modulable, de 10 points maximum). Est attendue, à terme, uns puissance informatique d’au moins 120 MW.

8 pays se sont positionnés pour en accueillir. La France en fait partie. Elle s’engage à investir jusqu’à 100 M€ (avec un complément de 10 M€ de l’Irlande).

La Finlande est aussi sur les rangs. Elle a le soutien de l’Estonie, de la Lettonie et de la Suède. Toutes trois postulent pour héberger non pas une gigafabrique, mais un site annexe à celle qui serait implantée en Finlande.

L’UE permet de prétendre à un financement pour ces sites annexes, qui devront remplir une « fonction essentielle » de type sauvegarde, équilibrage de charge ou fourniture de nœuds spécialisés.

Les États membres devront avoir finalisé leurs engagements d’investissement au plus tard 6 semaines avant la clôture de l’appel d’offres. Récapitulatif de leurs engagements actuels :

5 pays positionnés pour les giga-fabriques à grande échelle

Pour les gigafabriques à grande échelle, l’exigence initiale est un mix de 60 % IaaS/PaaS pour 40 % de MaaS. Puissance informatique attendue à terme : au moins 150 MW.

Cinq pays se sont positionnés, tous pour accueillir une gigafactory, avec un investissement de 200 M€ en phase 1  :

• Allemagne (800 M€ provisionnés pour la phase 2)
• Espagne (promesse d’investir au moins 50 M€ sur la phase 2)
• Grève (150 M€ provisionnés pour la phase 2)
• Italie (200 M€ provisionnés pour la phase 2)
• Portugal (en lice pour éventuellement un site annexe)

Tous projets confondus, l’enveloppe théorique globale se monte donc à 10 Md€ de financements publics. La Commission européenne estime que l’initiative devrait permettre de mobiliser au moins le double en fonds privés.

L’Europe fixe ses SLA

Le formulaire de candidature liste quelques attentes, comme l’intégration avec les data spaces sectoriels et l’établissement d’une feuille de route pour mettre en œuvre une pile logicielle européenne (cloud + IA) dans un délai de 4 ans après le déploiement initial. Les candidats sont aussi invités à envisager l’introduction de hardware européen au minimum à partir de la phase 2.

Au-delà de l’exigence de maintenir au moins 90 % de la performance initiale, Bruxelles leur demande :

• 99,5 % de taux de disponibilité pour l’entraînement et 99,9 % pour l’inférence (hors maintenance planifiée)
• Un RTO de 4 heures et un RPO d’une heure
• Un objectif de 100 % de disponibilité pour la connectivité externe, avec pas plus de 3 jours de maintenance par an
• En inférence, une latence P95 ≤ 300 ms pour les workloads standards

Pour le support standard, ce sera du lundi au vendredi, de 8 à 18 heures en local, avec une réponse sous 30 minutes. Pour les services critiques, du 24/7 avec réponse sous 10 minutes. En cas d’incident critique :

Le préavis devra être d’au moins 7 jours pour la maintenance planifiée et 4 jours pour la maintenance ad hoc.

Une évaluation en deux temps

EuroHPC confiera l’évaluation des offres à un panel de « 5 à 7 experts indépendants ». L’attribution des contrats se fera dans l’ordre de classement, jusqu’à épuisement du budget combiné de l’UE et des États membres. Les propositions non sélectionnées pourront aller, pour 2 ans maximum, sur une liste d’attente. Et bénéficier, dans cet intervalle, de financements si l’UE en débloque.

L’évaluation se fera en deux parties. La première se portera sur la qualité technique des projets (40 % de la note), leur impact stratégique (20 %) et leur viabilité financière (40 %).

La mathématique du critère d’échelle

Le score obtenu sur la première partie constituera 50 % de la note globale. Le reste sera divisé à parts égales entre « échelle / qualité de service » et « rapport coûts-bénéfices ».

Le critère d’échelle dépend du volume d’accélérateurs que le projet prévoit d’atteindre.

Un tableau d’équivalence entre accélérateurs

Le scoring de la qualité de service se fait à parts égales entre les couches IaaS/PaaS et MaaS.

L’évaluation du rapport coûts-bénéfices se fonde sur le calcul d’un prix normalisé par accélérateur pour chaque couche de services.

L’équivalence H100 suit les indices suivants :

Illustration générée par IA

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C’est en pleine intervention en Gironde que nous retrouvons Martial Louvain, négociateur d’incendie chez les sapeurs-pompiers depuis bientôt douze ans. Après avoir demandé un rapide compte rendu de la situation à son supérieur, l’homme de 36 ans se positionne face aux flammes avant de sortir un mégaphone de sa sacoche. « Le rôle du négociateur d’incendies, c’est de tenter d’établir un contact avec les flammes afin de les stopper sans avoir recours à la violence d’une lance à incendie ou d’un Canadair », explique-t-il, avant de crier « Salut mon grand ! Je m’appelle Martial ! Je suis ici pour t’aider à obtenir ce que tu veux et qu’on avance ensemble. Tu es d’accord ? » en direction du méga feu ravageant la région. 

Un métier difficile qui nécessite de bien comprendre la psychologie des incendies même si les résultats obtenus restent pour le moins aléatoires. « En forêt de Fontainebleau, j’avais essayé de négocier avec les flammes mais elles refusaient catégoriquement de me répondre, comme toujours. Du coup, dans le doute, je leur ai fait balancer 100 000 euros en petites coupures et un hélicoptère. Ça n’a pas vraiment aidé… », se souvient-il en se grattant le front. Quand on lui demande son plus beau fait d’armes, Martial sourit. « À l’anniversaire de ma fille, j’ai réussi à éteindre l’une des bougies en collant mon mégaphone sur le gâteau et en criant de toutes mes forces. », raconte-t-il, des étoiles plein les yeux. « Premier succès en douze ans, ça se fête ! », ajoute-t-il, avant de demander à l’incendie de « lever ses flammes bien haut pour montrer son ouverture au dialogue. »

Après plusieurs dizaines d’heures de négociation, c’est un nouvel échec pour Martial. Dépité, il ramassera ses affaires avant de nous saluer et de repartir loin du brasier grandissant en direction d’un entrepôt rongé par les flammes où il tentera de leur demander de bien vouloir libérer un à un les otages, en échange d’un plein d’essence et d’un accès illimité aux forêts domaniales.

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Amendes à 15 millions €, accès au code source, pouvoir d’enquête sur les modèles les plus secrets du monde : depuis ce 2 août, l’AI Office cesse d’être un simple bureau d’études pour devenir un véritable gendarme des modèles d’IA jugés à « risque systémique ».

Ce gendarme-là n’a pourtant rien d’improvisé. La structure existe depuis le 24 janvier 2024 pour disposer d’un organe capable de coordonner la mise en œuvre de l’AI Act et d’apporter une expertise technique et de gouvernance spécialisée. Deux ans et demi de rodage, en somme, avant de recevoir enfin ses vrais pouvoirs de police.

Car son rôle ne se limite pas à la répression. L’AI Office fait également office de voix institutionnelle de l’UE sur les politiques d’intelligence artificielle, représentant la Commission dans les grandes enceintes internationales (OCDE, G7, G20, Conseil de l’Europe, ISO/IEC) ou encore le réseau international réunissant les instituts nationaux chargés d’évaluer les risques des modèles d’IA les plus avancés.

Ce que l’AI Office peut exiger

Dans le cadre de sa mission, l’AI Office dispose de trois leviers principaux.

Il peut d’abord exiger des développeurs des modèles d’IA les plus puissants au monde la transmission de toute documentation nécessaire à l’évaluation de leur conformité. L’article 91 du règlement lui permet de réclamer l’ensemble des documents qu’un fournisseur a dû produire au titre des articles 53 et 55 du texte ; documentation technique, évaluation des capacités, analyses de risques ou toute information additionnelle jugée nécessaire.

L’AI Office peut ensuite commander des évaluations indépendantes de ces modèles, y compris un accès au code source, en s’appuyant si besoin sur des experts extérieurs mandatés pour agir en son nom.

Enfin, il peut imposer des amendes pouvant atteindre 3 % du chiffre d’affaires mondial annuel de l’entreprise, ou 15 millions €, le montant le plus élevé étant retenu, en cas de non-conformité. Refuser de répondre à une demande de documentation ou fournir des informations incorrectes, incomplètes ou trompeuses, constitue en soi un motif de sanction.

Au niveau national, ce sont les autorités de surveillance du marché de chaque État membre qui prennent le relais pour les autres systèmes d’IA.

En France, c’est la CNIL qui a été désignée comme autorité de référence pour l’application de l’AI Act en France. Une compétence acquise après un an et demi d’arbitrage. Une quinzaine d’autorités sectorielles l’épaulent selon le domaine concerné : la DGCCRF pour les pratiques commerciales trompeuses, l’Arcom pour l’audiovisuel et les deepfakes, l’ACPR et l’AMF pour la finance, l’ANSM et la HAS pour la santé.

Une équipe de 145 experts

Pour tenir ce rôle, l’AI Office promet 38 recrues de plus. De quoi porter ses effectifs à 145 personnes ; dont 34 sur la réglementation et la conformité, et 38 rien que pour surveiller la sécurité des modèles les plus avancés. Un chiffre qui reste modeste au regard de l’ampleur de la tâche.

Autour de l’AI Office gravitent également d’autres instances comme l’AI Board, le comité scientifique (Scientific Panel) et le forum consultatif (Advisory Forum), chargés d’orienter et de conseiller la gouvernance globale de l’AI Act.

Au-delà des pouvoirs d’enquête classiques, la Commission a mis en place des instruments pour faire remonter l’information : un outil dédié aux lanceurs d’alerte permettant aux salariés du secteur technologique de signaler des manquements et un outil de conformité destiné aux utilisateurs souhaitant alerter confidentiellement les autorités sur des comportements jugés illégaux.

Illustrations : © DR

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