un simple agrégateur, lecteur de flux rss pour tout suivre .... par: fonds d'écran - Kriss Feed, version : 7 -
  • Wednesday 05 August 2026 - 14:51

    En juillet 2026, notre équipe chez RESONEO a capturé et disséqué 1 200 réponses ChatGPT, 88 000 résultats de recherche et 26 900 pages distinctes pour répondre à une question : quand ChatGPT cite une page, d'où vient-elle ? Jérôme Salomon (Oncrawl) a guidé toute la partie cache. L'étude complète est publiée sur think.resoneo.com ; cet article en tire ce que les professionnels du search doivent retenir.

    La version courte : le grounding de ChatGPT repose sur trois étages de stockage. Un index de discovery qui trouve les pages, un cache de lecture qui conserve la copie intégrale des pages déjà fetchées, et un petit lot de pages ouvertes en live. Chaque étage a ses règles, sa fraîcheur et ses angles morts. Une fois qu'on a ces trois étages en tête, le comportement de citation de ChatGPT cesse d'être mystérieux et redevient ce qu'il est : un système construit pour répondre au moindre coût.

    Comment on sait tout ça

    Notre extension chrome enregistre le flux de données brut que chatgpt.com envoie au navigateur, y compris des champs que l'interface n'affiche jamais. Jusqu'au 21 juillet 2026, ce flux contenait un champ result_source qui nommait le pipeline interne derrière chaque résultat de recherche. Quatre valeurs revenaient sans cesse : labradorbrightoxylabsserp. Aucune n'est documentée par OpenAI, qui ne parle publiquement que de « third-party search providers ».

    Puis le champ a disparu du flux. Du jour au lendemain, sur tous les comptes qu'on surveille. Nous ré-identifions désormais chaque pipeline par ses signatures de format (longueur de snippet, forme des title...), avec un classifieur qui tombe juste environ 98 % du temps. La V5 de notre extension l'embarque en natif. Nous avons aussi fait tourner une flotte de comptes sur plusieurs tiers et plusieurs pays, rejoué les mêmes prompts via l'API d'OpenAI, et publié des pages canari sur notre propre domaine avec les logs serveur complets, pour voir exactement ce que les robots d'OpenAI récupèrent au lieu de le deviner.

    Le casting des pipelines

    Ce qu'on avait établi avant cette campagne, et qui tient toujours :

    • labrador est le hub de retrieval maison d'OpenAI. En plus du web search, il renvoie des résultats news, academia (arXiv), Reddit et YouTube : il fonctionne comme un orchestrateur d'index internes, de dépôts ouverts type Wikipedia et de partenariats presse.
    • bright et oxylabs, ce sont des résultats Google scrapés, achetés en live.
    • P1/P2/P3 servent le shopping, depuis les feeds marchands propres à OpenAI, avec Google conservé en oracle pour les prix et les avis.
    • B1/B3, Yelp et Tripadvisor servent le local, avec une subtilité : les liens affichés aux utilisateurs pointent vers Google Maps.

    Le shopping et le local ne touchent jamais au web search. Si vous vendez des produits ou tenez un restaurant, votre bataille se joue dans les feeds marchands et les fiches locales, en plus des citations classiques. Cet article se concentre sur le versant web search, parce que c'est là que sont tombées les surprises.

    Étage 1 : l'index, et Bing n'y est pour rien

    Commençons par le résultat principal : OpenAI a son propre index web, et ce n'est pas Bing qui l'alimente. On l'a vérifié de trois façons. Seules 1,5 % des URLs labrador apparaissent dans le top 20 de Bing sur les mêmes fan-outs. Aucun snippet labrador ne correspond à un snippet Bing. Et Bing coupe les title à 75 caractères, alors que 24 % des title labrador dépassent allègrement cette limite. Le plus long qu'on ait capturé fait 289 caractères.

    Cet index alimente la quasi-totalité des citations search en mode instant, le mode rapide servi aux utilisateurs gratuits. L'exception, ce sont les questions dont la réponse nécessite des données quasi en live (« qui a gagné le match hier soir »), où il partage à peu près 50/50 avec des résultats Google scrapés.

    Maintenant, que contient concrètement un résultat de cet index ? Trois choses. L'URL. Le title complet de la page, jamais tronqué, même quand il est absurdement long. Et un snippet d'environ 200 caractères.

    La construction du snippet mérite qu'on s'y arrête, parce que c'est l'intégralité du texte de votre page qui atteint le modèle en mode instant. Il est ancré sur votre H1, restitué en majuscules, plus tout le texte visible qui traîne immédiatement autour. Cen'est pas forcément le texte que vous choisiriez... Tout : le libellé de catégorie au-dessus du titre, l'attribut alt de l'image en dessous, la signature, la date de publication, un sommaire s'il est posé là. On a mesuré un cas où le snippet était à 100 % un sommaire et à 0 % du contenu. Ce qui occupe ces 200 caractères sera repris, et rien d'autre, et la meta description est totalement ignorée.

    Encore une chose sur ce snippet : il ne dépend pas de la query. La même URL ressort avec le même snippet figé, que l'utilisateur ait demandé un prix, un historique ou des effets secondaires. Il est découpé à l'indexation et servi tel quel jusqu'au crawl suivant.

    Au regard des standards du search moderne, c'est assez grossier... Le snippet indépendant de la query, c'est le genre de chose que la recherche web a abandonné il y a une vingtaine d'années, et le voilà en 2026 aux commandes de l'assistant IA le plus utilisé de la planète. On suppose que c'est un provisoire appelé à s'améliorer vite. En attendant, c'est là-dessus que votre contenu est jugé.

    En comparaison, les résultats bright ressemblent exactement à ce qu'ils sont, des résultats Google : title coupés vers 60 caractères avec des points de suspension, snippets d'environ 160 caractères, meta description reprise une fois sur trois. Votre meta description ne sert à rien pour labrador et fonctionne toujours pour les pipelines alimentés par Google. 

    Un routage économique, pas technique

    Pourquoi OpenAI entretient-il les deux ? Le coût est la réponse.

    En mode instant, ChatGPT doit répondre en quelques secondes et l'utilisateur ne paie généralement rien. Donc il n'interroge que ce qu'OpenAI possède déjà : le hub labrador. Aucune page n'est ouverte (zéro page ouverte dans 93 % des réponses instant capturées). La réponse est fondée sur des title et des snippets de 200 caractères, rien d'autre.

    En mode thinking, l'utilisateur paie un abonnement et accepte d'attendre. Là, les outils chers sont invoqués : classements Google scrapés via bright (75 % des résultats search en thinking), et vraies ouvertures de pages par le robot ChatGPT-User. Une conversation thinking ramène une centaine de résultats répartis sur environ 28 domaines, contre environ 11 résultats en instant.

    Tout ce qui coûte à OpenAI de l'argent (payer les prestataires de scraping) ou du temps (ouvrir des URLs, appeler des APIs live) est réservé au mode où les utilisateurs paient et patientent. 

    Voilà pourquoi ça compte commercialement : plus de 90 % des utilisateurs de ChatGPT sont au tier gratuit. Gratuit veut dire instant, et instant veut dire labrador. Le pipeline dont personne n'avait entendu parler il y a six mois est celui qui décide de la visibilité dans l'immense majorité des conversations ChatGPT en cours en ce moment même.

    Les chiffres du funnel rendent l'enjeu concret. Sur notre corpus, 61 332 URLs ont été remontées dans la sidebar de sources. 5 032 sont devenues la source principale d'une citation. 759 pages ont été réellement ouvertes, toutes en mode thinking. Une page ouverte finit citée 74 % du temps ; une page simplement remontée, mais non ouverte, 7 %.

    Étage 2 : un cache de lecture partagé par tout le monde

    C'est la partie que Jérôme Salomon a creusée avec nous, et elle a changé notre façon de comprendre « ChatGPT a visité ma page ».

    À côté de l'index, ChatGPT entretient un cache de toutes les pages qu'il a fetchées un jour. Pas des snippets : des pages complètes, converties du HTML vers du markdown et stockées comme ça. Le cache est keyé sur l'URL et partagé entre tous les utilisateurs et tous les tiers. Si un utilisateur gratuit à Berlin pose une question sur une page qu'un abonné payant de l'Ohio a fait fetcher la semaine dernière, Berlin reçoit la copie de l'Ohio.

    La logique de rafraîchissement est ce que les ingénieurs appellent du stale-while-revalidate. Une copie est considérée fraîche pendant environ 30 minutes. Dans cette fenêtre, tout le monde reçoit la version stockée et votre serveur ne voit rien passer. Au-delà de 30 minutes, l'utilisateur reçoit quand même la copie périmée immédiatement, et un fetch en arrière-plan la rafraîchit pour le suivant. Ce qui veut dire que le rythme de recrawl de vos pages est réglé par un seul signal : la fréquence à laquelle les utilisateurs de ChatGPT les demandent. Les pages populaires restent fraîches. Les autres vieillissent indéfiniment ; Jérôme a documenté des copies servies plus de 90 jours après le fetch, sans plafond d'éviction en vue. Votre header Cache-Control: no-store ? Ignoré. Votre noindex ? Ignoré aussi.

    La conversion en markdown a sa propre personnalité. Les scripts, les iframes et le JSON-LD sont supprimés (oui, vos données structurées n'atteignent jamais le modèle par ce chemin). Les alt d'images survivent. Et le texte masqué en CSS est extrait quand même, ce qui veut dire que le robot lit des choses qu'aucun visiteur humain ne voit. On vous laisse méditer les implications, en notant que la détection de cloaking ne semble pas encore être le point fort d'OpenAI.

    Deux limites dures encadrent chaque fetch. Le robot n'exécute pas le JavaScript, donc le contenu injecté côté client lui est invisible. Et les pages sont plafonnées à exactement 4Mo. Au-delà, la page n'est pas tronquée. Elle est rejetée d'un bloc avec une HTTP 400, et le modèle ne lit rien du tout. Une page trop lourde n'est pas lue en partie ; elle n'existe pas.

    Une surprise se cache dans tout ça : un paramètre de l'API renvoie la date de crawl de la copie stockée d'une URL. Fetchez vos propres pages par ce biais et vous savez quand un utilisateur de ChatGPT a fait lire votre page pour la dernière fois. C'est une vraie métrique d'exposition, presque gratuite, et personne ne la regarde (merci Jérôme Salomon pour la trouvaille !).

    L'angle mort analytics

    Vous avez sans doute déjà vu utm_source=chatgpt.com dans vos rapports analytics. Ce paramètre est ajouté aux liens cliquables affichés aux utilisateurs. Il traque le clic sortant. Mais toutes les citations n'ont pas ce paramètre de tracking... Nous avons en effet observé que les pages que ChatGPT ouvre de lui-même en mode thinking ne contiennent pas d'utm_source dans les citations présentées aux utilisateurs.

    Donc les pages que le modèle a réellement lues en entier, celles qui ont 74 % de taux de citation, ne laissent aucune trace utm. Si vous jaugez votre exposition ChatGPT en filtrant sur ce paramètre, vous comptez les clics et vous ratez les lectures. Surveillez aussi le user-agent ChatGPT-User dans vos logs serveur.

    Le mystère : des citations venues de nulle part

    Un résultat résiste à l'explication, et on aimerait l'aide de la communauté dessus.

    Une partie des résultats qui atteignent le modèle n'ont aucun snippet, juste un title et une URL. On l'a constaté pour les résultats arXiv ou Reddit, qui viennent de bases de données pour lesquelles OpenAI a un accès direct, donc cela ne nous choque pas. Mais il y en a beaucoup d'autres.. Et voilà le plus étrange : en mode instant, les URLs sans snippet (hors Reddit, Youtube, arXiv) sont citées plus que les URLs avec snippet (14,9 % contre 8,2 %). Le modèle préfère citer les pages sur lesquelles il a lu le moins de choses.

    Plus étrange encore, certains liens cités ne correspondent à aucun résultat de recherche. Notre hypothèse est que le modèle les écrit depuis sa mémoire paramétrique, la connaissance gravée dans ses poids à l'entraînement. Ce sont presque toujours des racines de domaines connus, consciencieusement suffixées utm_source=chatgpt.com comme si elles sortaient d'une recherche. Une part non négligeable de ce que ChatGPT finit par citer pourrait être simplement ce dont il se souvient, pas ce qu'il a récupéré. On observe le phénomène ; on ne sait pas encore le dimensionner précisément, et on accueillera volontiers les contradicteurs sur ce point.

    Une bizarrerie voisine : arXiv a été remonté plus de 2 600 fois dans notre corpus et cité 10 fois. Reddit, même profil. ChatGPT lit des preprints et des forums pour réfléchir, puis montre au lecteur des pages web ordinaires. Être récupéré et être cité sont deux marchés différents.

    Alors, faut-il écrire des title de 289 caractères ?

    Soyons francs sur la tentation. Le title complet atteint le modèle sans troncature, donc il fait partie de votre budget de grounding. Les 200 caractères après votre H1 sont le seul texte du corps que le modèle voit en mode instant, donc décaler les libellés de catégorie, les dates et les widgets coincés entre votre H1 et votre première phrase utile améliore directement ce que ChatGPT sait de votre page. Ces deux leviers sont réels, mesurés, actionnables aujourd'hui.

    Actionnez-les avec légèreté. Écrivez le title comme une phrase autoportante plutôt que comme un libellé optimisé pour la troncature. Faites porter votre message de fond par les 200 premiers caractères après le H1. Gardez un alt informatif près du haut de page. Gardez votre meta description quand même, parce que les pipelines alimentés par Google s'en servent toujours. Restez sous les 4 Mio et lisible sans JavaScript.

    Mais ne reconstruisez pas votre site autour d'une bizarrerie. Tout ce que décrit cet article est un système qui évolue très vite : le champ result_source a disparu du jour au lendemain, les providers shopping ont été anonymisés la même semaine, et les tokens Google Shopping sont passés de lisibles à chiffrés en quatre jours. N'importe quel mécanisme documenté ici peut avoir disparu le temps que vous déployiez.

    Deux faits structurels, en revanche, sont solides. Un : les LLMs ont un knowledge avec une date de cutoff, après laquelle ils ne connaissent plus rien, ils sont donc condamnés à s'appuyer sur des moteurs de recherche pour combler l'écart entre leurs données d'entraînement et aujourd'hui. Le retrieval restera une dépendance permanente de tout assistant IA. Deux : tous les moteurs sur lesquels ils s'appuient seront poussés vers une qualité de niveau Google, parce qu'un index rudimentaire produit des réponses rudimentaires et que les utilisateurs le remarquent. Le snippet de 200 caractères ne fera sans doute pas long feu... Le besoin d'être la meilleure réponse, non. C'est pour ça que les fondamentaux classiques, des pages crawlables, des title clairs, du contenu qui répond vraiment à la question, continuent de payer quelle que soit la plomberie.

    La bataille durable : posséder les réponses aux vraies questions

    Optimiser la mécanique du snippet, c'est de la tactique. La stratégie est en amont : savoir ce que les gens demandent réellement aux assistants IA, et être la source qui y répond.

    Personne ne demande à ChatGPT « une poussette avec un châssis de 49 cm de large ». On lui demande « une poussette qui passe les portiques du métro ». Personne ne cherche la dureté de la mousse d'un casque audio ; on demande quel casque reste confortable quand on porte des lunettes. On demande quel canapé survit à un chat qui fait ses griffes. Cet écart entre la langue des fiches techniques et la langue des humains est exactement là où se joue la visibilité IA, parce que les assistants répondent à des questions conversationnelles avec le contenu qui s'y apparie le mieux.

    Vous possédez déjà la moitié du corpus qui révèle ces questions : les avis clients, les conversations du support, les emails que vous recevez chaque jour, les enquêtes que personne n'a rouvertes. L'autre moitié vit hors de vos murs, dans ce qui se dit de vos produits sur les forums, les plateformes sociales, en vidéo, dans la presse et sur les blogs. Lisez les deux versants et les key benefits et pain points de vos produits ressortent dans les mots de vos clients, qui sont aussi les mots qu'entendent les assistants IA. Exploitez cette langue, répondez-y sur des pages que les robots peuvent lire, et vous optimisez pour tous les systèmes de retrieval à la fois, y compris ceux qu'OpenAI n'a pas encore construits.

    Ce qui reste ouvert

    Nous ne savons pas quel robot alimente l'index labrador ; nos pages canari ont vu OAI-SearchBot quasi muet pendant que l'index continuait de servir des résultats. Reddit est le cas facile, puisqu'OpenAI dispose d'un accès temps réel à la data API de Reddit via leur partenariat de 2024 ; YouTube est une autre histoire, sans accord public ni empreinte visible expliquant comment ces résultats entrent. Et la sur-citation des URLs sans snippet reste expliquée par une hypothèse.

    La stack d'OpenAI devient de plus en plus difficile à observer. Des champs disparaissent du flux, des providers sont anonymisés, le routage change d'une semaine à l'autre, et l'ensemble se complexifie au fil du temps. Nous avons tout publié, méthodologie comprise, précisément pour que d'autres puissent challenger ces résultats ou pousser plus loin. L'étude complète, avec les données derrière chaque chiffre de cet article, est sur think.resoneo.com/chatgpt-retrieval.

    L’article "Dans la stack de retrieval de ChatGPT : l’index, le cache, et les pages qu’il lit vraiment" a été publié sur le site Abondance.

  • Wednesday 05 August 2026 - 14:00

    « 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. 

    L’article Après avoir perdu une partie de sa fortune, Elon Musk contraint de dormir dans sa Tesla est apparu en premier sur Le Gorafi.fr Gorafi News Network.

  • Wednesday 05 August 2026 - 14:00

    « 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. 

    L’article Après avoir perdu une partie de sa fortune, Elon Musk contraint de dormir dans sa Tesla est apparu en premier sur Le Gorafi.fr Gorafi News Network.

  • Wednesday 05 August 2026 - 13:22
    from Silicon

    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.

    The post Des agents Anthropic et OpenAI créent de fausses identités pour piéger un développeur appeared first on Silicon.fr.

  • Wednesday 05 August 2026 - 12:42
    Google Assistant vit ses dernières heures. L'assistant vocal sera définitivement remplacé par Gemini sur les appareils Android et Wear OS compatibles à partir de septembre prochain.
  • Wednesday 05 August 2026 - 11:31
    from Korben

    OpenAI a présenté trois nouveaux modules destinés à l'enseignement, un pour les professeurs du primaire et du secondaire, un pour ceux du supérieur, et un dernier pour les étudiants eux-mêmes.

    Le premier passe par ChatGPT for Teachers, la version gratuite réservée aux enseignants vérifiés (pour le moment uniquement américains) et à leurs établissements. Il fabrique des ressources adaptées au niveau de chaque élève, produit des visuels interactifs et se branche sur les référentiels pédagogiques locaux.

    Les deux autres arrivent par ChatGPT Edu, la formule sous licence que les universités achètent pour tout leur campus. Un enseignant du supérieur peut y mettre à jour son programme, monter un site de cours, produire des évaluations multimédias, et reconditionner l'ensemble pour la plateforme pédagogique de son établissement.

    Les étudiants, eux, récupèrent un tuteur, des quiz générés à la volée, des fiches de révision et des explications en images. OpenAI précise qu'ils doivent définir leurs objectifs, choisir leurs sources et examiner ce que la machine leur sort.

    L'orientation du projet tient en une phrase : l'IA devrait soutenir l'apprentissage et non le raccourcir. Mouais...

    Le contexte rend cette approche un peu particulière en fait. La triche assistée par IA s'est installée comme une routine dans les écoles du monde entier, au point que l'Université nationale autonome du Mexique a suspendu des inscriptions après une fraude massive à ses examens d'entrée.

    Les travaux qui s'accumulent ne vont pas d'ailleurs dans le sens d'OpenAI. Une étude du MIT a mesuré à l'électroencéphalogramme, l'examen qui enregistre l'activité électrique du cerveau, une activité nettement plus faible chez les étudiants qui rédigeaient avec l'IA. Le résultat est sans appel. Ces mêmes étudiants se souvenaient beaucoup moins bien de ce qu'ils venaient d'écrire.

    Une autre enquête, publiée l'an dernier par le Center for Democracy and Technology, montre que les enseignants du primaire et du secondaire réclament surtout qu'on leur explique comment intégrer ces outils, et qu'ils redoutent aussi les dégâts sur les apprentissages.

    Il y a un détail qui m'a fait un peu tiquer dans la communication d'OpenAI. La société prend soin de préciser que les enseignants gardent la main sur les décisions pédagogiques, sur la notation et sur les actions automatisées, ce qui laisse penser que la question s'est quand même posée en interne, et surtout qu'on est sur une première étape.

    Source : The Register

  • Wednesday 05 August 2026 - 10:58
    from Korben

    OpenAI a publié le détail de deux incidents survenus pendant des évaluations de sécurité confiées à des laboratoires extérieurs. Le plus notable des deux lui a été signalé le 29 juillet par Irregular, une société qui teste la résistance des modèles aux usages offensifs.

    L'exercice était un capture the flag, le format classique des compétitions de sécurité où il faut dénicher une information cachée en exploitant les faiblesses d'un système, monté uniquement pour cette occasion. Le modèle avait été prévenu qu'il n'avait aucun accès à internet.

    Il y a eu deux ratés. Une erreur de configuration laissait en réalité passer le trafic vers le réseau public, et le nom inventé pour la cible de l'exercice qui, ô hasard de la vie et des internets, correspondait à un vrai domaine déposé par un malheureux.

    Le modèle a donc attaqué un site bien réel en croyant travailler sur la maquette. Il a trouvé des identifiants qui traînaient et s'en est servi pour administrer le site.

    OpenAI insiste sur deux points. Aucune faille inconnue n'a été utilisée, juste une vulnérabilité basique, et le modèle n'a pas cherché à s'échapper de son bac à sable puisque la porte était déjà ouverte. Irregular n'a pour l'instant relevé aucun dégât en dehors des données du site concerné, et l'enquête continue.

    Le même évaluateur a d'ailleurs vécu la scène deux fois. Un modèle Claude est tombé sur un autre vrai site portant le nom d'une cible fictive, y a repéré des services exposés, récupéré des identifiants et atteint une base de données de production.

    Ces histoires commencent à s'empiler l'air de rien. En juillet, un modèle d'OpenAI était sorti de son environnement de test pour aller fouiller les serveurs de Hugging Face, la grande plateforme de partage de modèles, dans le seul but de tricher à une évaluation. Anthropic a reconnu fin juillet que les siens avaient pénétré trois entreprises pendant des tests.

    Le cas qui m'a le plus choqué à titre perso, vient de l'institut britannique de sécurité de l'IA. Un modèle y a monté une attaque sur la chaîne d'approvisionnement d'un projet open source bien réel, en fabriquant de faux comptes GitHub et en faisant de l'ingénierie sociale sur ses mainteneurs, le tout derrière Tor histoire de brouiller son origine. L'institut parle de la première tromperie de cette gravité visant une vraie personne, non prévenue, dans le monde réel.

    Le problème, c'est quand on se projette un peu, il est à peu près certain que ce genre de truc va se généraliser dans les mois et années à venir, et ça va devenir un vrai problème.

    Source : Bleeping Computer

  • Wednesday 05 August 2026 - 10:05

    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.

    L’article Le Cap-Ferret de nouveau évacué après l’annonce d’un concert solidaire d’Afida Turner est apparu en premier sur Le Gorafi.fr Gorafi News Network.

  • Wednesday 05 August 2026 - 10:05

    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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  • Wednesday 05 August 2026 - 07:41
    from Korben

    Jonas Eschenburg se tape un petit délire cet été, en portant Command & Conquer sur Atari ST, et il vient de s'occuper des cinématiques du jeu, le tout sur une machine équipée d'un Motorola 68000 cadencé à 8 MHz. Le même garçon avait déjà fait tourner Doom dessus.

    Le décalage vaut le détour. Command & Conquer sort en 1995 sur PC, en VGA 256 couleurs, soit dix ans après l'Atari ST, qui affiche lui 16 couleurs en 320 par 200 points.

    Envoyer les pixels bruts à l'écran est hors de question sur ce genre de matériel. La machine n'a ni le débit de lecture ni la puissance de calcul pour ça.

    Ce clic autorise une connexion à Google : adresse IP transmise et traceurs possibles. En savoir plus

    Eschenburg a donc écrit son propre codec, baptisé STV, adapté du format VQA que Westwood utilisait à l'époque pour ses vidéos. Le principe repose sur un codebook, autrement dit un dictionnaire de petits carrés de pixels : au lieu de transmettre chaque image entière, le fichier envoie surtout des numéros qui pointent vers des motifs déjà connus du lecteur.

    L'astuce est en réalité ailleurs. Les blocs sont découpés pour tomber pile sur l'organisation mémoire de l'Atari, qui range ses couleurs en plans séparés plutôt qu'en pixels contigus, ce qui permet au processeur de recopier les motifs sans passer son temps à réorganiser les bits.

    La palette et le dictionnaire se mettent à jour en continu pendant la lecture, et pas une fois pour toutes au début du fichier. Ça évite le gros pâté de blocs baveux qu'on attendrait d'une compression aussi agressive.

    Le tout fonctionne sur un 8 MHz d'origine. Sans accélérateur. A priori, aucun jeu Atari ST n'avait affiché de vidéo plein écran avant celui-là.

    Le jeu, lui, reste beaucoup plus poussif pour le moment : quelques images par seconde en 16 couleurs, correct seulement à partir d'un Falcon, et il réclame 4 Mo de mémoire. Autour du codec, Eschenburg a publié une dizaine d'utilitaires, dont un encodeur pour fabriquer les fichiers STV et un lecteur natif pour les regarder sur la machine.

    Tout est sous licence GPL sur GitHub, le portage se récupère sur itch.io, et il faut fournir ses propres fichiers du jeu d'origine puisque le projet n'a rien à voir avec EA.

    Détail amusant, le son ne sort que sur STe et Falcon. Sur un ST de base, les cinématiques défilent en silence complet. La question étant maintenant de savoir si tout ça ne m'a pas donné envie de rejouer à Command and Conquer, pour ressortir mon premier pseudo de game : Moissonneuse killer (vraiment).

    Source : Hackaday

  • Wednesday 05 August 2026 - 06:09
    Éclipse solaire totale montrant la Lune comme disque sombre masquant le Soleil, entourée d'une couronne solaire orange-dorée et d'un éclat lumineux ponctuel sur la bordure.Attention aux faux bons gestes lors de la prochaine éclipse solaire. Protégez votre vision grâce aux conseils d'experts indispensables.
  • Tuesday 04 August 2026 - 19:47

    Un utilisateur du 18-25 supprime un topic compromettant sur jeuxvideo.com. Quelques heures plus tard, on lui envoie un lien JvArchive où son message est toujours lisible, mot pour mot. Ce scénario revient régulièrement dans les discussions de la communauté, et il pose une question concrète : supprimer un message sur JVC ne garantit pas sa disparition.

    JvArchive : un

    L’article Jvarchivr et confidentialité : ce que les habitués du 18-25 doivent savoir est apparu en premier sur Ma Gazette.

  • Tuesday 04 August 2026 - 18:26
    Afin d'éviter les mauvaises manipulations en réunion, Microsoft offre une nouvelle interface à Teams. Exit les partages d'écran accidentels et les clics malencontreux sur "Quitter" en pleine visio !
  • Tuesday 04 August 2026 - 17:16
    from Silicon

    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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  • Tuesday 04 August 2026 - 16:20
  • Tuesday 04 August 2026 - 16:10
    Alors que près d'un million de véhicules ont été immatriculés via des structures fictives en deux ans, l'État a décidé de renforcer les conditions d'accès des professionnels au système d'immatriculation des véhicules (SIV).
  • Tuesday 04 August 2026 - 16:00

    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.

    L’article Un cycliste s’arrête à un feu rouge et meurt instantanément  est apparu en premier sur Le Gorafi.fr Gorafi News Network.

  • Tuesday 04 August 2026 - 16:00

    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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  • Tuesday 04 August 2026 - 15:47
    from PepSEO

    Le backlog de grappes grises s’accumule plus vite que les sessions de peinture. Gagner du temps sur la peinture figurine Warhammer ne passe pas par des raccourcis grossiers, mais par un choix de techniques et d’outils qui réduisent le nombre d’étapes sans sacrifier la lisibilité sur table.

    Slapchop et zenithal : la sous-couche qui remplace trois étapes

    La méthode slapchop …

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  • Tuesday 04 August 2026 - 15:22
  • Tuesday 04 August 2026 - 14:00

    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.

  • Tuesday 04 August 2026 - 14:00

    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.

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  • Tuesday 04 August 2026 - 13:56
    from Silicon

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

    modèles Nova 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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  • Tuesday 04 August 2026 - 12:35
    Bonjour,

    Depuis début 2023, j'utilise ChatGPT, et aujourd'hui j'ai tapé une question choc. c'est même une question piège car je vise Google et les patrons...

    Read more
  • Tuesday 04 August 2026 - 12:22
    Intermarché a été victime d'une cyberattaque, qui s'est soldée par le vol des données personnelles de près de 300 000 clients de son service Drive. L'enseigne invite à la plus grande vigilance face aux risques d'hameçonnage.
  • Tuesday 04 August 2026 - 12:17
    from Korben

    JFrog, une société spécialisée dans la sécurité de la chaîne logicielle, a passé au crible les 55 vulnérabilités déposées par un seul compte GitHub. Cinquante-quatre étaient entièrement fabriquées, une seule décrivait un vrai bug.

    Six d'entre elles visaient SQLite, la petite base de données embarquée qu'on retrouve dans à peu près tous les téléphones et navigateurs de la planète, avec des scores de gravité affichés jusqu'à 9,8 sur 10. Les quarante-neuf autres s'en prenaient à libraw, une bibliothèque de traitement d'images, et à un module audio pour cartes ESP32.

    Les rapports ne résistent pas à une vérification. L'un s'appuie sur une fonction qui n'existe pas dans la version de SQLite qu'il prétend attaquer. Un autre cite les lignes 3555 et 3575 d'un fichier qui n'en compte que 2706.

    Ces failles n'ont été bloquées à aucune étape. Elles ont atterri dans le NVD, la base de référence américaine des vulnérabilités, avec un enrichissement fourni par la CISA, l'agence fédérale de cybersécurité, qui a validé les scores critiques au passage. Red Hat a dû redescendre l'une d'elles de 10 sur 10 à 7,6.

    Le formulaire public par lequel on déclare une faille ne vérifie pas sérieusement l'identité du déclarant. Aucune étape du processus n'exige de preuve de concept ni la moindre reproduction du bug. Un texte plausible suffit.

    Le reste est automatique. La fiche descend dans les bases dérivées, puis dans les scanners que les entreprises font tourner sur leur propre code, et une équipe finit par chercher un correctif à un problème qui n'a jamais existé. MITRE, l'organisme qui attribue ces identifiants, a rejeté le lot le 1er août.

    Le NIST, chargé d'analyser ces fiches, avait déjà plus de 27 000 vulnérabilités en attente fin 2025, et un rapport officiel de mai dernier lui reprochait un manque de planification et de décision.

    Les mainteneurs de logiciels libres décrochent. Le projet curl a fermé son programme de primes début 2026, après sept ans, son taux de rapports confirmés étant passé de 15 % à moins de 5 % sous le déluge de textes générés par IA.

    Daniel Stenberg, qui le maintient, a ensuite fermé le guichet aux signalements du 1er juillet au 3 août. Bref, ce qui faisait tenir le système, c'est que fabriquer un faux rapport crédible demandait du temps à quelqu'un.

    Source et visuel : The Register et JFROG

  • Tuesday 04 August 2026 - 12:00
    from Silicon

    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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  • Tuesday 04 August 2026 - 11:13
    Proton VPN Plus propose jusqu'à 70 % de réduction avec une offre dès 2,99 €/mois. Une formule qui ajoute vitesse, serveurs et fonctions avancées par rapport au gratuit.
  • Tuesday 04 August 2026 - 10:27
    from Silicon

    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 » :

    Rang Fournisseur Évolution annuelle
    1 Netskope + 1
    2 Cato Networks + 2
    3 Palo Alto Networks – 2
    4 Fortinet – 1
    5 Zscaler + 2
    6 Cisco =
    7 Versa Networks – 2
    8 HPE + 2
    9 Cloudflare =
    10 iboss nouvel entrant
    11 Sangfor Technologies nouvel entrant
    12 Check Point Software Technologies – 4

    Sur l’axe « vision » :

    Rang Fournisseur Évolution annuelle
    1 Palo Alto Networks + 3
    2 Zscaler =
    3 Netskope – 2
    4 Cato Networks – 1
    5 Cloudflare + 1
    6 Cisco + 2
    7 Fortinet – 2
    8 iboss nouvel entrant
    9 Versa Networks – 2
    10 Sangfor Technologies nouvel entrant
    11 Check Point Software Technologies – 2
    12 HPE – 1

    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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  • Tuesday 04 August 2026 - 10:19

    Article sponsorisé par Jehda

    Pourquoi se former à l'IA générative aujourd'hui ?

    L'IA générative n'est plus un sujet de curiosité réservé aux early adopters. Rédaction, analyse de données, code, service client, marketing : la plupart des métiers du tertiaire sont désormais traversés par ces outils, à des degrés divers. Savoir utiliser un chatbot n'est plus suffisant pour en tirer un avantage réel : encore faut-il comprendre les forces et limites de chaque outil, savoir construire un prompt efficace, automatiser une tâche récurrente, ou encore éviter les écueils liés à la confidentialité des données professionnelles.

    C'est cette montée en compétence, souvent négligée, qui fait la différence entre un usage anecdotique de l'IA et un vrai gain de productivité. D'où l'intérêt grandissant pour les formations dédiées, qu'elles s'adressent à des débutants curieux ou à des professionnels souhaitant structurer leur pratique.

    Comment choisir sa formation IA générative ?

    Avant de comparer les offres, il faut clarifier son objectif. Les formations disponibles sur le marché ne répondent pas toutes au même besoin :

    • Se familiariser avec les outils pour un usage quotidien au travail (rédaction, synthèse, automatisation de tâches)
    • Acquérir une culture générale sur l'IA, ses enjeux et ses limites, sans viser une application professionnelle immédiate
    • Se spécialiser techniquement, avec une orientation développement ou data science

    Le format compte aussi : un MOOC en autonomie ne demande pas le même investissement qu'un parcours encadré avec formateurs et projet final. Le prix, l'éligibilité au CPF, et la reconnaissance de la formation par les employeurs sont d'autres critères à examiner avant de s'engager.

    Le classement des meilleures formations en IA générative

    1. Jedha, la formation pour gagner du temps dans son travail grâce à l'IA

    Les options pour suivre une formation IA générative ne manquent pas en 2026, mais elles sont toutes loin de se valoir. Celle proposée par Jedha vise spécifiquement les professionnels déjà en poste qui veulent intégrer l'IA à leur travail, sans pour autant devenir des techniciens experts. Étalé sur 42 heures, le programme couvre la prise en main des principaux outils du marché (Claude, ChatGPT, Gemini), la création d'assistants IA adaptés à son métier, et les bonnes pratiques pour utiliser l'IA sans exposer les données de son entreprise.

    Quelques infos sur la formation :

    • Durée : 42 heures, sur 6 jours à temps plein ou 6 semaines à temps partiel
    • Prérequis : aucun, accessible aux débutants
    • Prix : 1 500 euros, éligible au CPF
    • Format : à distance ou en présentiel, sur l'un des 17 campus

    Ce qui distingue cette formation des autres offres du secteur :

    • Un apprentissage multi-outils plutôt que la maîtrise d'un seul assistant, pour savoir lequel mobiliser selon la tâche
    • Un projet final concret, un assistant IA répondant à un vrai besoin métier
    • Des formateurs qui exercent leur activité en parallèle de l'enseignement

    A noter que Jedha a été élue meilleur bootcamp en IA et Machine Learning 2026 par Course Report, et forme aux métiers de la tech depuis 2017, avec plus de 4 000 alumni et une note moyenne de 4,9/5. Un gage de sérieux pour celles et ceux qui ne veulent pas transiger sur la qualité.

    2. Les MOOCs des grandes plateformes (Coursera, edX, Udemy)

    Pour une approche plus autonome et souvent moins coûteuse, les grandes plateformes de MOOCs proposent de nombreux cours sur l'IA générative, du niveau découverte jusqu'à des modules plus techniques. Coursera héberge notamment des cours conçus par DeepLearning.AI, la structure fondée par Andrew Ng, qui fait référence sur les sujets d'intelligence artificielle.

    Le principal avantage de ce format, c’est la flexibilité totale et un coût d'entrée généralement assez faible. Le revers de la médaille : la plupart des accompagnements sont peu personnalisés, et le taux de complétion historiquement bas des MOOCs témoigne de la difficulté à maintenir de la motivation sur la durée, lorsqu’elle n’est pas soutenue par un cadre structurant.

    3. Les formations universitaires

    En phase avec leur époque, plusieurs universités françaises ont intégré des modules ou des diplômes universitaires dédiés à l'IA générative, dans le cadre de la formation continue. Ces parcours ont l'avantage de bénéficier d’une reconnaissance académique et d'un contenu généralement plus approfondi sur les fondements théoriques. Cependant, ils s'adressent davantage à un public souhaitant une compréhension approfondie qu'à des professionnels à la recherche d'une montée en compétence rapide et opérationnelle.

    4. Les certifications proposées par les éditeurs

    OpenAI, Google et Microsoft, et la plupart des autres acteurs du monde de l’IA, proposent chacun des parcours de certification ou des programmes de formation autour de leurs outils respectifs. Ces certifications ont l'intérêt d'être directement alignées sur les fonctionnalités des produits, et peuvent constituer un plus sur un CV pour des postes où un outil spécifique est central. Elles restent en revanche centrées sur un écosystème donné, et moins adaptées à qui cherche une vision transversale des usages de l'IA générative.

    Pour résumer : trouver une formation en IA générative

    L'IA générative transforme la plupart des métiers du tertiaire, et une vraie montée en compétence fait la différence par rapport à un usage superficiel des outils. Le choix d'une formation dépend avant tout de l'objectif visé : usage professionnel quotidien, culture générale, ou spécialisation technique.

    Dans ce cadre, Jedha propose une formation de 42 heures pensée pour les professionnels en poste, avec un apprentissage multi-outils et un projet final concret, éligible au CPF. De leur côté, les MOOCs, comme Coursera, edX, Udemy, conviennent pour une découverte flexible et peu coûteuse, à condition d'être autonome et très rigoureux. Enfin, les formations universitaires et les certifications proposées par les éditeurs (OpenAI, Google, Microsoft) répondent à des besoins plus spécifiques, académiques ou techniques, et davantage ciblés sur les outils-maison.

    L’article "Se former à l’IA générative en 2026 : quelle formation choisir selon votre profil ?" a été publié sur le site Abondance.

  • Tuesday 04 August 2026 - 10:02

    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.

    L’article Elle commence bêtement des cours de dessin alors qu’une IA peut mieux faire est apparu en premier sur Le Gorafi.fr Gorafi News Network.

  • Tuesday 04 August 2026 - 10:02

    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.

    L’article Elle commence bêtement des cours de dessin alors qu’une IA peut mieux faire est apparu en premier sur Le Gorafi.fr Gorafi News Network.

  • Tuesday 04 August 2026 - 07:43

    Goossip #1

    Corrigez les incohérences entre vos métadonnées

    Sur Bluesky, John Mueller a répondu à un internaute, qui signalait qu'une fiche produit affichait « rupture de stock » sur la page alors que le HTML serveur et les données structurées indiquaient « disponible ». John Mueller déconseille d'avoir des métadonnées contradictoires car cela « complique le travail pour déterminer ce qui est pertinent ». Il suggère une alternative : passer par un flux (feed) plutôt que par les métadonnées on-page.

    Interrogé sur la source que Google privilégie en cas de conflit (feed vs données structurées), il répond qu'il n'existe aucun ordre de priorité publié par Google pour la réconciliation des métadonnées. C’est pour cette raison qu’il conseil de corriger le conflit plutôt que d'essayer de deviner quelle source Google retiendra.

    John Mueller évoque aussi le cas similaire des dates (date visible sur la page, dateModified en données structurées, lastmod dans le sitemap), en précisant que ces valeurs peuvent avoir des poids différents et évoluer dans le temps, d'où l'importance de rendre la bonne valeur facile à identifier.

    Source : Search Engine Journal

    Taux de fiabilité : ⭐⭐⭐ On est d'accord !

    La disponibilité d'un produit peut facilement diverger entre le HTML initial, le DOM après rendu JS, et le flux Merchant Center. Comme Google ne communique pas de hiérarchie officielle, aligner ces trois sources est plus fiable que de chercher à deviner laquelle prévaut. En somme : faites la chasse aux incohérences, au lieu de perdre votre temps à tester.

    L’article "Goossips SEO : Metadonnées" a été publié sur le site Abondance.

  • Monday 03 August 2026 - 18:36
    Microsoft augmente encore le prix de ses Xbox en Europe. Certains modèles coûtent désormais jusqu'à 200 euros de plus pour finalement atteindre les 800 euros. Mais à quoi joue le constructeur ?
  • Monday 03 August 2026 - 18:30
    from Silicon

    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 :

    Pays Engagements Compléments
    Danemark 100 M€ (gigafactory) ou 20 M€ (site annexe à la gigafactory finlandaise)
    Estonie 20 M€ (site annexe à la gigafactory finlandaise)
    Finlande ? (gigafactory) 10 M€ du Danemark
    France 100 M€ (gigafactory) 10 M€ de l’Irlande
    Lettonie 15 M€ (site annexe à la gigafactory finlandaise)
    Pologne 100 M€ (gigafactory ou site annexe à une autre gigafactory) 25 M€ de la Hongrie, 10 M€ de la Croatie, 1 M€ de la Lituanie
    La Hongrie envisage d’investir 100 M€ sur la phase 2, que la Slovaquie veut aussi financer.
    République tchèque 100 M€ (gigafactory ou site annexe à une autre gigafactory) La Slovaquie a l’intention de financer en phase 2.
    Suède 50 M€ (site annexe à la gigafactory finlandaise)

    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 :

    Sévérité Délai de réponse Délai de résolution
    Critique 15 minutes 4 heures
    Élevée 1 heure 8 heures
    Moyenne 4 heures 2 jours
    Faible 1 jour 5 jours

    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 %).

    Critères Nombre maximal de points Seuil minimal
    Évaluation technique 100 60
    Objectifs et qualité technique de la proposition 8 5
    Qualité du programme de travail 8 5
    Qualité de l’infra physique, IT et réseau Adéquation du site proposé 8 5
    Adéquation de l’infrastructure électrique 8 5
    Adéquation de l’infrastructure IT et réseau 8 5
    Qualité de service, y compris sécurité/cybersécurité et fiabilité (trustworthiness) 15 9
    Sécurité de la chaîne d’approvisionnement 8 4
    Durabilité et efficacité énergétique 10 5
    Expérience, expertise et gouvernance du consortium 12 7
    Performance technique (benchmarks d’entraînement et d’inférence) 15 10

     

    Critères Nombre maximal de points Seuil minimal
    Impact potentiel 100 60
    Impact sur l’écosystème de l’IA dans l’UE, dont compétitivité et vivier de talents 40 25
    Valeur ajoutée pour l’UE, dont contribution à l’autonomie stratégique et à la souveraineté technologique 60 35

     

    Critères Nombre maximal de points Seuil minimal
    Faisabilité financière 100 60
    Engagement d’investissement du consortium 25 15
    Qualité et viabilité financière du modèle économique proposé Modèle économique et stratégie commerciale 25 15
    Plan de financement, plausibilité budgétaire 40 25
    Gestion des risques et élasticité 10 5

    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.

    Lot 1 – Phase 1
    Nombre d’accélérateurs (équivalent H100) Nombre de points
    25 000 – 50 000 5-25
    (échelle linéaire)
    Formule :
    P = 0,0008 · A – 15, pour A ∈ [25 000, 50 000]
    P est le nombre de points ; A, le nombre d’accélérateurs

     

    Lot 1 – Phase 2
    Nombre d’accélérateurs (équivalent H100) Nombre de points
    75 000 – 100 000 5-25
    (échelle linéaire)
    Formule :
    P = 0,0008 · A – 55, pour A ∈ [75 000, 100 000]
    P est le nombre de points ; A, le nombre d’accélérateurs

     

    Lot 2 – Phase 1
    Nombre d’accélérateurs (équivalent H100) Nombre de points
    40 000 – 70 000 5-25
    (échelle linéaire)
    Formule :
    P = 11500 × A653, pour A ∈ [40 000, 70 000]
    P est le nombre de points ; A, le nombre d’accélérateurs

     

    Lot 2 – Phase 2
    Nombre d’accélérateurs (équivalent H100) Nombre de points
    100 000 – 200 000 5-25
    (échelle linéaire)
    Formule :
    P = 0,0002 × A – 15, pour A ∈ [100 000, 200 000]
    P est le nombre de points ; A, le nombre d’accélérateurs

    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 :

    Accélérateur Score
    NVIDIA H100 SXM5 1
    NVIDIA RTX 6000 Blackwell
    Server Edition (unité)
    0,68
    NVIDIA B200 (unité) 3,20
    NVIDIA B300 (unité) 3,02
    NVIDIA Rubin (unité) 7,27
    NVIDIA GB200 NVL72 3,44
    NVIDIA GB300 NVL72 4,55
    NVIDIA Vera Rubin NVL72 7,26
    AMD Instinct MI355X 2,32
    AMD Instinct MI455X
    (TDP 2500 W)
    6,8
    Google TPU v7 (Ironwood) 3,34

    Illustration générée par IA

    The post AI gigafactories : les détails de l’appel d’offres appeared first on Silicon.fr.

  • Monday 03 August 2026 - 16:52
    Moins de 24 heures après avoir intégré son IA à Google Earth, l'entreprise est obligée de la retirer. Faute de garde-fous suffisants, des internautes s'en servaient pour créer de fausses images satellites.
  • Monday 03 August 2026 - 16:00

    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.

    L’article Portrait – Qui est Martial Louvain, négociateur d’incendies ?  est apparu en premier sur Le Gorafi.fr Gorafi News Network.

  • Monday 03 August 2026 - 16:00

    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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  • Monday 03 August 2026 - 14:59
    from Silicon

    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 emploie 145 personnes, notamment des spécialistes en technologie, des assistants administratifs, des juristes, des spécialistes des politiques et des économistes. Il comprend six unités et deux conseillers.

    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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  • Monday 03 August 2026 - 14:53
    L'Union européenne franchit une nouvelle étape dans l'application de l'AI Act. Depuis le 2 août, certains contenus générés ou modifiés par IA doivent être signalés par un marquage visible ou technique permettant d'identifier leur origine.
  • Monday 03 August 2026 - 14:08
    Vous souhaitez changer de fournisseur d'accès à Internet ou de box pour avoir une connexion plus rapide, profiter de davantage de services ou simplement payer moins cher votre abonnement ? Suivez notre guide pour dénicher l'offre correspondant à vos besoins et à votre budget !
  • Monday 03 August 2026 - 14:00

    Alors que Bison Futé voit noir dans le sens des départs en ce début d’août, il en est différemment pour son alter ego « Bison Blindé » qui, lui, annonce une journée classée verte en direction du Luxembourg, de Dubaï ou des Seychelles pour tous les jets privés. Des couloirs aériens dégagés et une météo au beau fixe qui garantissent aux milliardaires aoûtiens un départ en vacances bien mérité sous les meilleurs auspices. 

    « J’ai vu qu’il y avait eu un accident entre deux poids lourds sur la rocade et plus de 30 km de bouchons en direction de Grenoble. Une chance que je me déplace en jet et que je me rende à Hong-Kong » commente hilare Valentino Suarez, PDG de SoliLex, avant de sauter dans son avion en pouffant dans sa flûte. Même son de cloche pour l’émir du Qatar, Tamim ben Hamad Al Thani, « J’attends toujours la fin du chassé-croisé entre les millionnaires et les milliardaires pour partir en vacances, mais là tout semble dégagé. Merci Bison Blindé !» nous explique-t-il, tout en tentant de caser trois valises, deux parasols et six nouveaux joueurs du PSG dans la soute de son méga-jet.

    Une journée idéale donc pour partir se reposer dans l’une de ses résidences secondaires à l’autre bout du monde à plus de 1 000 km/h même si Bison Blindé recommande également d’éviter l’axe Paris-Nice entre 11 h 00 et 11 h 07 afin de laisser le jet de Monique Barbut se rendre jusqu’à sa villa de Sainte-Maxime pour fuir la canicule. 

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  • Monday 03 August 2026 - 14:00

    Alors que Bison Futé voit noir dans le sens des départs en ce début d’août, il en est différemment pour son alter ego « Bison Blindé » qui, lui, annonce une journée classée verte en direction du Luxembourg, de Dubaï ou des Seychelles pour tous les jets privés. Des couloirs aériens dégagés et une météo au beau fixe qui garantissent aux milliardaires aoûtiens un départ en vacances bien mérité sous les meilleurs auspices. 

    « J’ai vu qu’il y avait eu un accident entre deux poids lourds sur la rocade et plus de 30 km de bouchons en direction de Grenoble. Une chance que je me déplace en jet et que je me rende à Hong-Kong » commente hilare Valentino Suarez, PDG de SoliLex, avant de sauter dans son avion en pouffant dans sa flûte. Même son de cloche pour l’émir du Qatar, Tamim ben Hamad Al Thani, « J’attends toujours la fin du chassé-croisé entre les millionnaires et les milliardaires pour partir en vacances, mais là tout semble dégagé. Merci Bison Blindé !» nous explique-t-il, tout en tentant de caser trois valises, deux parasols et six nouveaux joueurs du PSG dans la soute de son méga-jet.

    Une journée idéale donc pour partir se reposer dans l’une de ses résidences secondaires à l’autre bout du monde à plus de 1 000 km/h même si Bison Blindé recommande également d’éviter l’axe Paris-Nice entre 11 h 00 et 11 h 07 afin de laisser le jet de Monique Barbut se rendre jusqu’à sa villa de Sainte-Maxime pour fuir la canicule. 

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  • Monday 03 August 2026 - 13:14
    « Dire ça, il y a quelques années, c’était un peu extrémiste. On a été vus comme des paranoïaques. À la lumière de l’actualité récente, ce sont des choses bien concrètes. »
    Ben voilà...
    (Permalink)
  • Monday 03 August 2026 - 12:54
    from Silicon

    Fini de subir en silence les story-times lénifiants et les « Voici comment j’ai pris une leçon de vie en commandant un café ».

    Depuis fin juillet, les membres de LinkedIn peuvent signaler, d’un clic, les publications qui sentent le contenu produit à la chaîne par une IA…les fameux  » AI Slop ». Le réseau social professionnel, propriété de Microsoft, a déployé un nouveau bouton de signalement baptisé « Seems like AI slop » ; littéralement « on dirait de la bouillie IA ».

    L’initiative intervient alors que plusieurs études convergent pour dresser le même constat : LinkedIn est devenu, plus que n’importe quel autre réseau social, le terrain de jeu privilégié des contenus générés par des LLM.

    Selon l’étude « AI in Your Feed » de la société Pangram, qui a passé au crible plus d’un million de publications entre fin avril et fin juin 2026, plus de 40 % des posts longs publiés sur la plateforme sont intégralement générés par IA.

    Il s’agit du taux le plus élevé de tous les réseaux étudié, et environ le double de la moyenne constatée ailleurs. D’autres études confirment cette « invasion de AI Slop » sur le réseau professionnel, propriété de Microsoft.

    LinkedIn… au royaume du « AI Slop »

    Comment utiliser. la nouvelle fonctionnalité ? L’option apparaît dans le menu à trois points de chaque publication. Un clic suffit pour masquer le post du fil de l’utilisateur, accompagné d’un message de remerciement indiquant que ce retour contribue à améliorer le fil d’actualité.

    Le signalement ne déclenche ni suppression du contenu ni sanction visible pour son auteur.  Dans le vocabulaire de LinkedIn, d’un simple signal, traité de façon comparable à un clic « pas intéressé »  qui vient nourrir les modèles de détection automatique de la plateforme.

    Coup de pouce supplémentaire côté transparence : LinkedIn teste désormais une notification privée, visible uniquement par l’auteur dans son tableau de bord analytique, lorsque plusieurs membres jugent qu’une publication sonne artificielle ou trop assistée par IA.

    C’est Hari Srinivasan, chief product officer de LinkedIn, qui a annoncé la mesure dans un message publié sur son compte. Le dirigeant constate l’ampleur du problème : « AI slop is a top priority for all of us. We really care about this », écrit-il, rappelant que « les gens viennent sur LinkedIn pour se connecter avec de vraies personnes et partager leurs véritables points de vue ».

    Et de justifier le choix de s’appuyer sur les retours humains plutôt que sur la seule détection automatique. Selon lui, la notion de « AI slop » reste difficile à cerner et évolue sans cesse, ce qui rend précieux l’apport des signalements des membres pour affiner les modèles. Il tient aussi à préciser que l’usage de l’IA n’est pas condamné en soi car nombre d’utilisateurs s’en servent légitimement pour retravailler leurs idées. Ce que LinkedIn veut limiter, ce sont les contenus qui « sonnent inauthentiques ».

    Comment fonctionne le signalement

    Le bouton n’est que la partie visible d’un dispositif plus vaste.

    LinkedIn affirme bloquer chaque jour des centaines de milliers de tentatives de commentaires automatisés, et avoir contré des milliards d’autres tentatives d’automatisation (publication en masse, spam) ces deux derniers mois. Le réseau met aussi en avant de nouveaux classificateurs internes, chargés d’identifier en amont les contenus jugés « AI slop » ou de faible qualité afin d’en limiter la visibilité dans les recommandations adressées aux utilisateurs situés hors du réseau immédiat de l’auteur.

    Autre choix marquant : la disparition de la fonctionnalité « Enhance your post », qui proposait jusqu’ici de réécrire intégralement un brouillon grâce à l’IA. Elle cède la place à un outil de relecture plus modeste, limité à la correction orthographique et grammaticale, sans réécriture ni lissage stylistique. LinkedIn annonce en parallèle un renforcement des outils de vérification de profils et de pages, ainsi qu’une nouvelle option permettant de bloquer les commentaires de pages d’entreprise indésirables.

    Les limites d’un système encore jeune

    Le dispositif n’est pas sans zones d’ombre. LinkedIn ne communique aucun mécanisme permettant à un auteur de contester un signalement, ouvrant la porte à d’éventuels usages abusifs ou concurrentiels du bouton.

    La frontière entre une aide légitime à la rédaction et la production de « AI slop » demeure par ailleurs difficile à tracer, ce qui expose certains contenus authentiques mais stylistiquement proches de l’IA à un déclassement injustifié. Enfin, plusieurs mois pourraient s’écouler avant que leurs effets soient pleinement perceptibles dans les fils d’actualité.

    Cette annonce intervient au moment où une nouvelle tranche de l’AI Act entre en application, dont certaines dispositions relatives à l’étiquetage des contenus générés par IA ; même si LinkedIn n’est pas tenu, à ce stade, d’imposer un label systématique sur les publications de ses utilisateurs.

    Pour les créateurs de contenu, communicants et experts qui font de LinkedIn une vitrine, le message envoyé par la plateforme est sans ambiguïté : le volume et la régularité automatisée ne suffisent plus à garantir de la visibilité.

    L’algorithme valorise désormais davantage les analyses fondées sur une expertise réelle, les angles originaux et une voix éditoriale reconnaissable, au détriment des textes lissés et sans point de vue propre. L’IA reste un outil d’appoint toléré ( pour relire, structurer, synthétiser) mais son usage comme générateur intégral de publications expose désormais à une perte sèche de portée organique.

    Image : © DR

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  • Monday 03 August 2026 - 12:07
    from Silicon

    C’est de saison : il existe désormais un Magic Quadrant des « infrastructures cloud pour l’IA ».

    L’issue était prévisible. Le dernier Magic Quadrant du cloud public d’infrastructure (IaaS + PaaS), paru à l’été 2025, avait donné le ton. Gartner y avait largement mis en avant la composante IA, de la dépendance de Microsoft à OpenAI au manque de compétitivité des modèles génératifs d’AWS.

    En parallèle, le Magic Quadrant des « services cloud d’IA pour les développeurs » avait laissé place à celui, plus englobant, des « plates-formes de développement d’applications IA ». La majorité des fournisseurs classés dans l’un s’étaient retrouvés dans l’autre.

    OVHcloud en « challenger », Scaleway en « acteur de niche »

    Chose rare dans un même Magic Quadrant : la présence de deux fournisseurs français.

    OVHcloud est suffisamment avancé sur l’axe dit « exécution » (qui reflète la capacité à répondre à la demande) pour se hisser chez les « challengers ». Gartner apprécie un avantage singulier dans le paysage concurrentiel : l’absence de frais de sortie. Il salue également la maîtrise qu’OVHcloud a sur la fabrication de ses serveurs ; ainsi que, plus globalement, son activité désormais profitable.

    OVHcloud n’a pas les capacités réseau avancées de ses principaux concurrents. Ce qui limite les possibilités pour les workloads distribués. Il lui manque aussi des fonctionnalités de gestion opérationnelle, notamment pour la gouvernance des coûts. Il n’a pas non plus le même catalogue d’options serverless, de services MLOps et d’intégrations PaaS. Cela peut supposer des efforts d’intégration supplémentaires.

    Par rapport aux autres fournisseurs classés « acteurs de niche », Scaleway a un portefeuille plus diversifié (VM, bare metal, PaaS, serverless…). Gartner y voit un moyen de minimiser la latence et les coûts de transfert entre « composants IA et non IA ». Il salue aussi des datacenters efficaces sur le plan énergétique. Et la disponibilité de services managés (Kapsule, Managed inference…) qui réduisent le besoin en compétences MLOps.

    Scaleway n’a de régions cloud qu’en Europe : difficile de le sélectionner pour des workloads globaux qui nécessitent une faible latence. Comme pour OVHcloud, la gamme PaaS native et le catalogue d’intégrations sont moins fournis que chez les principaux hyperscalers. Par ailleurs, si la tarification de base est « transparente », la facturation séparée du stockage, des instances et de la bande passante peut compliquer la gestion des coûts.

    17 fournisseurs, 6 « leaders »

    Gartner dégage 6 « leaders » sur ce segment des infrastructures cloud pour l’IA. Nommément, Alibaba Cloud, AWS, Google, Huawei Cloud, Microsoft et Oracle.

    Sur l’axe « exécution », la situation est la suivante :

    Rang Fournisseur
    1 Google
    2 AWS
    3 Alibaba Cloud
    4 Microsoft
    5 Oracle
    6 Huawei
    7 Tencent Cloud
    8 OVHcloud
    9 Vultr
    10 Lambda
    11 CoreWeave
    12 Nebius
    13 Nscale
    14 Crusoe
    15 IBM
    16 Cloudflare
    17 Scaleway

    Sur l’axe « vision », qui traduit les stratégies (commerciale, marketing, innovation…) :

    Rang Fournisseur
    1 Google
    2 AWS
    3 Microsoft
    4 Alibaba Cloud
    5 Huawei Cloud
    6 CoreWeave
    7 Crusoe
    8* Oracle
    8* Nebius
    10 IBM
    11 Tencent Cloud
    12 Lambda
    13 Nscale
    14 Vultr
    15 Cloudflare
    16 OVHcloud
    17 Scaleway

    Interface et documentation complexes chez Alibaba Cloud

    Alibaba Cloud se distingue par l’exhaustivité de son portefeuille, entre infra, outils de développement et modèles de fondation. Gartner apprécie la capacité de la plate-forme PAI-Lingjun à soutenir des workloads à grande échelle sur des architectures hétérogènes. Il mentionne aussi l’outillage open source d’Alibaba Cloud (EasyNLP, EasyCV, PAI-DSW, SONiC…) et le support communautaire qui va avec. Ainsi que la popularité des modèles open-weight Qwen.

    Au-delà des inquiétudes de conformité et de souveraineté que peuvent soulever la nationalité chinoise d’Alibaba, l’interface et documentation peuvent s’avérer plus complexes à maîtriser que chez les concurrents américains. La situation géopolitique le prive par ailleurs de l’accès à certaines technologies, à commencer par des puces accélératrices.

    AWS n’a pas l’architecture d’entraînement la plus efficace

    AWS peut s’appuyer sur une infrastructure cloud mature dont Gartner souligne le reach, la résilience et le niveau de sécurité/conformité (il cite, sur ce point, l’hyperviseur Nitro et la certification ISO 42001). Bon point également pour la variété des options d’infrastructure managée, de Bedrock à SageMaker HyperPod.

    Revers de la médaille : cette variété, avec les niveaux d’abstraction, de contrôle et de responsabilité qu’elle implique, peut compliquer la standardisation à l’échelle des organisations. AWS a plus globalement du mal à inscrire ses services dans un narratif clair et cohérent, selon Gartner. Les cycles de déploiement peuvent s’en trouver allongés. Le cabinet américain note aussi que l’architecture du réseau et des clusters d’entraînement est moins efficace que chez d’autres fournisseurs. Le recours à ses puces Trainium peut en outre supposer des efforts d’optimisation logicielle.

    Un risque de verrouillage chez Google…

    Au-delà de ses TPU, Google se distingue avec l’architecture AI Hypercomputer, qui associe ces puces aux GPU en une architecture avec réseau et stockage optimisés. Gartner relève aussi les ressources disponibles : il estime qu’au quatrième trimestre 2025, Google possédait environ 25 % de la capacité de calcul IA mondiale.

    Cela n’empêche pas que l’accès à cette capacité – plus particulièrement les GPU NVIDIA – peut se révéler difficile. De plus, bien que Google ait étendu sa prise en charge de frameworks comme Jax et PyTorch, l’optimisation pour les TPU est susceptible de compromettre la portabilité des charges de travail. Attention aussi à la tarification : la combinaison de la facturation au token, des coûts d’infrastructure, des choix de déploiement et des modèles d’engagement peut compliquer l’attribution et la prévision des coûts.

    … comme chez Huawei

    Huawei a l’avantage de maîtriser sa pile (NPU Ascend, CPU Kungpeng, architecture CANN, framework MindSpore) et par là même son rapport coût-performance. Il a aussi pour lui son studio de développement ModelArts, qui favorise une approche par cas d’usage à partir de jeux de données sectoriels pour ajuster les modèles Pangu. Gartner apprécie aussi la mesure dans laquelle il a inscrit dans sa stratégie commerciale les déploiements hybrides et privés.

    Comme pour Alibaba Cloud, la nationalité chinoise de Huawei est un obstacle à l’adoption de ses technologies, en tout cas dans le monde occidental. Quant à sa stack maison, elle est susceptible de créer un verrouillage. Ou tout au moins d’accroître la courbe d’apprentissage pour qui est habitué à des standards comme CUDA. Vigilance également sur l’empreinte géographique de l’infrastructure IA, plus limitée que chez les autres hyperscalers.

    Chez Microsoft, attention à la gouvernance des coûts

    Gartner salue la « proposition de valeur unique » que Microsoft s’est construite dans la GenAI à renfort de partenariats. Il fait aussi remarquer le liant créé entre son infrastructure IA et le reste d’Azure. Ainsi que l’exhaustivité du catalogue de services managés. Il mentionne, à ce sujet, Microsoft Foundry et Azure AI Landing Zone, qui réduisent le besoin en compétences MLOps.

    Comme les autres hyperscalers, Microsoft fait face à des contraintes d’approvisionnement de capacité. S’il a lui aussi ses propres accélérateurs IA (Maia, pour l’inférence), elle ont pour le moment une place limitée dans son offre, encore largement dépendante de puces tierces. Et les couches de services qui composent son catalogue compliquent la gouvernance et la prévision des coûts.

    L’outillage d’Oracle manque de maturité

    Oracle se distingue par la performance et l’élasticité de son architecture OCI Supercluster. Bon point également pour la flexibilité de déploiement (Dedicated Region, Cloud@Customer, Oracle Database@…). Et pour l’intégration avec ses autres produits (Oracle Fusion Cloud Applications, AI Data Platform, Autonomous Database…).

    Oracle propose moins d’intégrations et de ressources communautaires que ses concurrents ; ce qui peut imposer des développements personnalisés. Si l’infra IA est robuste, l’outillage pour la gérer (orchestration, observabilité…) est moins mature et moins complet. Il peut par ailleurs être délicat de parcourir la documentation. Et les temps de réponse du support peuvent varier.

    Illustration générée par IA

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  • Monday 03 August 2026 - 11:17
    Bonjour à tous,

    Je possède le nom de domaine Compte.app depuis environ un an.

    Je réfléchis à le vendre, mais je ne connais pas très bien le marché...

    Read more
  • Monday 03 August 2026 - 10:28

    Faire construire une maison en Normandie séduit de plus en plus de particuliers attirés par la qualité de vie offerte entre campagne verdoyante et littoral. Toutefois, ce projet comporte des enjeux majeurs liés au budget et financement, à la planification des étapes de construction, aux démarches administratives ainsi qu’aux délais souvent sous-estimés. Pour réussir, il est essentiel de …

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  • Monday 03 August 2026 - 08:01
    from Korben

    Le 30 juillet, un attaquant a vidé 1 196 adresses Bitcoin en 41 minutes. Un peu plus de 1 082 bitcoins, environ 70 millions de dollars. Aucune des victimes n'avait cliqué sur quoi que ce soit.

    Elles avaient acheté un Coldcard, le portefeuille matériel de la société canadienne Coinkite, l'appareil que les puristes du bitcoin recommandent depuis des années précisément parce qu'il ne se connecte jamais à Internet.

    Un portefeuille matériel fabrique une seed, la suite de mots dont dérivent toutes vos clés. Toute la sécurité repose sur un seul point : que cette suite soit réellement imprévisible. La puce embarque pour ça un générateur d'aléatoire physique.

    En mars 2021, le firmware 4.0.0 a introduit une erreur d'intégration. Coldcard voulait désactiver le générateur intégré de MicroPython pour utiliser le sien, et a donc défini le paramètre MICROPY_HW_ENABLE_RNG à zéro. Sauf que la bibliothèque libngu vérifiait seulement si ce paramètre existait, pas la valeur qu'il portait. Il existait. Le test passait.

    Pendant cinq ans, chaque tirage est donc passé par Yasmarang, un générateur pseudo-aléatoire non cryptographique dont l'état de départ venait de trois choses : l'identifiant 32 bits de la puce, un registre de minuterie et l'horloge interne. Rien de secret là-dedans, et plus la moindre entropie fraîche ensuite.

    Les Mk3 se retrouvaient avec une quarantaine de bits d'imprévisibilité au lieu des 128 promis, les Mk4, Mk5 et Q avec 72. Pour ces derniers, l'ensemble des clés que l'appareil pouvait produire tombait à quelques milliards de combinaisons.

    À ce niveau, il n'y a plus rien à pirater. L'attaquant génère les seeds candidates sur sa propre machine, calcule les adresses que chacune produirait, et les compare à la blockchain, publique par construction. Quand une adresse contient des fonds, il tient la clé. Aucun appareil n'a jamais été touché.

    Coinkite a publié un firmware d'urgence le 31 juillet pour tous les modèles concernés. Attention au contresens qui coûte cher : la mise à jour ne répare pas une seed déjà créée. Il faut en générer une nouvelle et y déplacer les fonds. Les configurations multisignature, où le Coldcard n'est qu'une clé parmi plusieurs, sont largement épargnées.

    Rodolfo Novak, le patron de Coinkite, a écrit qu'il était désolé et dévasté, et assume. Il avance aussi que l'attaquant a peut-être déniché la faille avec une IA, sans en apporter la preuve, tout en reconnaissant que sa propre revue de code assistée par IA était passée à côté.

    Cinq ans qu'un zéro traînait dans un fichier de configuration, sur l'appareil vendu comme le plus sûr du marché. Le pire endroit possible pour ce genre d'oubli.

    Source : The Hacker News

  • Monday 03 August 2026 - 07:42

    Comme chaque lundi, un coup d’œil dans le rétroviseur pour découvrir les informations que vous avez peut-être ratées la semaine dernière.


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