• Elon Musk se moque des récentes déclarations de Sam Altman, qui estime que la RAM devrait davantage profiter aux data centers.
• « Les gens ont aussi droit à leur RAM ! », affirme un mème publié par Musk sur X.
• Le patron d'OpenAI cherche justement à sécuriser davantage d'approvisionnements en mémoire pour son entreprise.

Elon Musk vient de tourner en dérision Sam Altman, le patron d'OpenAI. Ce dernier a récemment estimé qu'il était « assez terrible » de posséder un PC équipé de RAM. Selon lui, cette mémoire pourrait être utilisée plus efficacement dans les data centers consacrés à l'intelligence artificielle.

Fidèle à son humour provocateur, Elon Musk a publié un mème sur X, le réseau social dont il est propriétaire. Il détourne une scène du film Inglourious Basterds, dans laquelle un officier allemand de la Seconde Guerre mondiale, interprété par Christoph Waltz, semble rechercher des personnes qui cacheraient des barrettes de DRAM.

« Les gens ont aussi droit à leur RAM ! », proclame le mème partagé par Elon Musk.

Même une horloge arrêtée donne l'heure juste deux fois par jour

Sam Altman a tenu ces propos lors de son passage dans l'émission YouTube Cheeky Pint. Ses déclarations ont rapidement provoqué une vague d'incompréhension et de critiques dans le secteur technologique.

« Du point de vue de la répartition mondiale des ressources, il est en réalité assez terrible que tout le monde conserve une grande quantité de l'offre limitée de DRAM dans son propre ordinateur, alors qu'elle n'est utilisée que 5 % du temps », a déclaré Altman.

« Il faut chercher à maximiser l'utilisation de ces ressources dans le cloud lorsqu'on essaie de faire face à un environnement où l'offre est aussi limitée. Et pourtant, l'intuition de nombreuses personnes semble aller exactement dans le sens inverse. »

Ces déclarations interviennent alors que les consommateurs subissent déjà une forte hausse des prix du matériel informatique. La demande de RAM et d'autres composants, notamment pour les infrastructures d'IA, exerce une pression croissante sur l'ensemble du marché.

Ces derniers mois, plusieurs dirigeants ont lancé des avertissements particulièrement inquiétants.

Lip-Bu Tan, PDG d'Intel, a notamment prévenu que les pénuries et les hausses de prix pourraient se poursuivre. Selon lui, les équipements destinés à l'IA resteront difficiles à obtenir pendant encore deux à trois ans, en raison des contraintes persistantes qui affectent les chaînes d'approvisionnement technologiques.

Michael Dell, patron du fabricant informatique du même nom, estime également que la pénurie de mémoire devrait s'aggraver en 2027. Les difficultés actuelles risqueraient donc de se prolonger pendant une période importante.

Les principaux fabricants de DRAM partagent cette inquiétude. Samsung et SK Hynix ont averti que les pénuries liées à l'IA pourraient persister jusqu'en 2027, voire au-delà. Certaines informations évoquent même des stocks de mémoire représentant moins de dix jours de disponibilité.

Les perspectives à plus long terme ne sont guère plus rassurantes. SK Hynix estime désormais que la pénurie pourrait durer jusqu'en 2030.

Autre détail intéressant, Sam Altman aurait récemment rencontré une cinquantaine de hauts responsables de Samsung en Corée du Sud. L'objectif aurait été de sécuriser de nouveaux équipements et approvisionnements pour permettre à OpenAI d'augmenter ses capacités de calcul.

Mais quelles que soient les conséquences de cette course aux composants, un événement reste heureusement très improbable : voir Sam Altman s'introduire chez les particuliers pour dérober la RAM de leurs ordinateurs.

Du moins, en principe.

• La pénurie de RAM pourrait durer jusqu'en 2030, et les robots risquent d'aggraver la situation
• Micron n'entrevoit toujours pas la fin de la pénurie de RAM, et les robots pourraient encore aggraver la situation
• Samsung prévient que la « RAM-pocalypse » pourrait durer jusqu'en 2028, tandis que ses profits s'envolent

À mesure que les utilisateurs confient des raisonnements abstraits aux grands modèles de langage (LLM), le sens précis de leurs mots risque de se perdre. Les nuances disparaissent progressivement lorsque les systèmes interprètent, résument puis réutilisent les mêmes informations.

Les êtres humains ne s'expriment pas comme des programmes. Leurs conversations intègrent des codes culturels, des situations particulières et des sous-entendus rarement explicités. Dans certaines cultures, par exemple, demander « Tu as mangé ? » ne vise pas réellement à connaître le dernier repas. Cette formule peut simplement remplacer un « Comment ça va ? » bienveillant. Un LLM peut manquer cette nuance, comprendre littéralement la question et fournir une réponse inadaptée.

Imaginons qu'un modèle A interprète cette phrase comme une véritable interrogation alimentaire. Il transmet ensuite son analyse au modèle B, lequel la communique au modèle C. À la troisième étape, la nuance culturelle initiale a disparu. Les modèles produisent toujours une réponse cohérente, mais celle-ci ne correspond plus au contexte. Il s'agit d'un exemple d'érosion sémantique, un phénomène dans lequel la précision des définitions et les nuances culturelles se dégradent au fil des réinterprétations.

L'érosion sémantique est un problème structurel, différent des hallucinations classiques. Dans le second cas, les modèles inventent des faits. Dans le premier, les réponses restent apparemment logiques, mais le contexte disparaît et le sens se transforme. Cette faiblesse représente un obstacle majeur pour les développeurs de LLM.

Comprendre l'érosion sémantique

À mesure que les LLM traitent davantage d'informations, de petites erreurs d'interprétation peuvent s'accumuler et dégrader les réponses. Un modèle peut mal comprendre un contexte humain ou remplacer un terme précis par un synonyme inapproprié. Le résultat paraît fluide et grammaticalement correct, mais ne correspond plus à ce que l'utilisateur attend réellement.

L'exemple de la formule « Tu as mangé ? » illustre une mauvaise interprétation culturelle. Mais le même problème peut affecter des informations professionnelles beaucoup plus sensibles.

Imaginons qu'une entreprise demande à un système composé de plusieurs agents IA d'analyser son bilan financier annuel. Le premier agent confond le « résultat net » avec le « résultat opérationnel ». Pourtant, ces deux notions ne sont pas équivalentes. Le résultat opérationnel correspond aux bénéfices générés par l'activité de l'entreprise, tandis que le résultat net prend également en compte les impôts, les charges financières et d'autres éléments.

Le premier agent transmet cette erreur au deuxième, qui la réutilise. Après le passage des agents C, D et E, les conclusions de l'analyse financière sont devenues incorrectes. Il ne s'agit pas nécessairement d'une erreur spectaculaire, mais d'une dégradation silencieuse que l'utilisateur peut facilement manquer. Des décisions importantes pourraient alors reposer sur des informations erronées.

Sans contrôle, l'érosion sémantique réduit progressivement la précision des réponses fournies par les modèles. Une petite approximation suivie d'une autre suffit à rendre un système beaucoup moins fiable. Les développeurs doivent donc s'attaquer à cette dérive.

Le paradoxe de compression des intentions

Les humains n'utilisent pas un langage purement informatique. Ils expriment des émotions, tiennent compte de leur environnement et modifient le sens de leurs phrases grâce au ton de leur voix.

La phrase « Il faut qu'on parle » peut ainsi traduire de l'attention lorsqu'elle est prononcée doucement, ou annoncer une confrontation lorsqu'elle est formulée sur un ton agressif. De même, une formule de confirmation peut signifier un accord chaleureux ou une remarque sarcastique, selon la manière dont elle est exprimée.

Les utilisateurs reproduisent naturellement cette façon de communiquer lorsqu'ils s'adressent à une IA. Pourtant, les modèles ne comprennent pas les émotions comme les humains. Ils analysent des relations statistiques entre les mots et produisent des réponses calculées.

Cela crée un paradoxe. Plus un modèle est optimisé pour fournir des réponses analytiques efficaces, plus il peut risquer de déformer l'intention humaine. Ce phénomène est appelé paradoxe de compression des intentions.

Les développeurs compressent souvent les prompts pour réduire les coûts liés aux tokens. Mais lorsque l'intention humaine est trop fortement condensée, la probabilité d'une réponse peu fiable augmente. Pour compenser les informations perdues, certains modèles produisent même des réponses plus longues, mais moins directes et moins adaptées à la demande.

Les stratégies utilisées pour lutter contre l'érosion sémantique

Plusieurs approches permettent aux développeurs de réduire ces problèmes. Elles visent à préserver l'intention des utilisateurs, à limiter les pertes de contexte et à maîtriser les coûts de traitement.

Filtrage des données

Les données d'entraînement constituent la base de tout modèle d'intelligence artificielle. C'est donc à ce niveau que commencent les efforts pour améliorer la compréhension des intentions humaines.

L'utilisation de jeux de données soigneusement sélectionnés, comme des publications scientifiques évaluées par des pairs, des discussions entre spécialistes, des analyses approfondies et des œuvres littéraires, peut améliorer la compréhension du contexte. Ces sources fournissent des informations riches et structurées. Elles aident les modèles à reconnaître les raisonnements solides plutôt qu'à reproduire des affirmations non vérifiées.

Les discussions entre experts présentent notamment de nombreuses nuances, essentielles pour apprendre à distinguer plusieurs interprétations possibles.

Ces données coûtent davantage à collecter et à préparer que des ensembles génériques. Mais elles peuvent améliorer sensiblement la précision des modèles. Il n'est pas nécessaire de sélectionner manuellement toutes les sources. L'intégration d'une proportion importante de données vérifiées représente déjà une avancée.

Pour préserver leur intégrité, les développeurs peuvent également intégrer des filigranes cryptographiques ou statistiques aux contenus générés par l'IA. Google SynthID constitue un exemple de cette approche.

Ces marques permettent d'identifier certaines productions artificielles et d'éviter de les réintroduire dans les jeux de données d'entraînement. L'objectif est de limiter le risque d'effondrement du modèle, lorsqu'un LLM se dégrade en apprenant progressivement à partir de ses propres réponses.

Une autre stratégie consiste à sélectionner des données publiées avant 2023, année à partir de laquelle les outils génératifs ont commencé à se généraliser. Cela limite l'intégration massive de contenus artificiels dans les corpus de départ.

La lutte contre l'érosion sémantique commence donc par le choix et la qualité des informations utilisées pendant l'entraînement.

Solutions architecturales

L'architecture des modèles constitue un autre levier important.

Les développeurs peuvent notamment empêcher une IA de deviner la signification des champs d'une base de données. À la place, une couche sémantique spécialisée, comme SqIDBM, peut associer les requêtes à des indicateurs structurés.

Au lieu d'autoriser le modèle à analyser directement des tableaux contenant des données brutes, une plateforme intermédiaire joue le rôle de traducteur. Elle indique à l'IA quelles informations correspondent aux termes utilisés et réduit les risques d'extraction de données incorrectes.

Les développeurs peuvent également mettre en place des systèmes autonomes de détection de dérive et des outils d'observabilité à l'échelle des sessions. Des composants indépendants vérifient alors si les réponses d'un agent commencent à s'écarter de références sémantiques prédéfinies.

L'enjeu consiste à surveiller l'ensemble d'une conversation et de plusieurs workflows, plutôt que des appels API isolés. Lorsqu'une dérive apparaît, le système peut déclencher une correction automatique.

Cela peut passer par l'attribution de la tâche à un autre modèle, l'injection d'instructions mieux contextualisées ou l'interruption de boucles répétitives qui consomment inutilement des tokens.

Une autre méthode consiste à modifier les fonctions de perte utilisées pendant l'entraînement. Les développeurs peuvent pénaliser les modèles lorsqu'ils produisent des réponses excessivement uniformes, afin de conserver une certaine diversité statistique.

Sans cette précaution, un système peut s'optimiser jusqu'à privilégier systématiquement une réponse ayant déjà fonctionné, même lorsque le contexte change. Une pénalité liée à l'entropie incite le modèle à répartir ses probabilités entre plusieurs possibilités, plutôt que de concentrer artificiellement sa confiance sur une seule réponse.

Une fonction de perte agit comme un ensemble de règles mathématiques permettant de sanctionner les erreurs. Elle peut encourager la diversité du vocabulaire, des structures de phrases et des approches retenues, au lieu d'imposer constamment la réponse la plus générique.

Les systèmes multi-agents introduisent toutefois une difficulté supplémentaire. Passer d'un agent à cinq augmente considérablement les problèmes de coordination.

Erreurs d'état, conflits d'exécution et défaillances potentielles se multiplient. Dans une représentation simplifiée, la complexité peut augmenter avec le carré du nombre d'agents. Trois agents correspondent ainsi à neuf interactions potentielles, contre 25 pour cinq agents. Une étude indique que 36,9 % des défaillances des systèmes multi-agents résultent de problèmes de coordination.

Les agents partageant une mémoire commune peuvent également consulter des informations périmées provenant de caches. Contrairement aux modèles isolés, soumis à des limites API plus strictes, certains systèmes multi-agents peuvent entrer dans des boucles prolongées et perdre progressivement le contexte.

Les passages de relais entre agents et les répétitions d'informations entraînent alors une consommation de tokens nettement supérieure.

Pour limiter ces difficultés, les développeurs peuvent utiliser un coordinateur central. Celui-ci découpe les demandes, distribue les tâches entre différents agents et regroupe leurs résultats. Cette approche présente toutefois ses propres limites, notamment lorsqu'une interprétation incorrecte se propage depuis le coordinateur.

Solutions algorithmiques

Les méthodes algorithmiques visent à renforcer la cohérence sémantique grâce à des contraintes mathématiques. Elles peuvent limiter certaines distributions de probabilités et réduire les réponses incorrectes.

Une approche consiste à compléter la recherche vectorielle classique par des parcours précis dans des graphes de connaissances.

Les recherches vectorielles identifient principalement les contenus présentant des similarités sémantiques. Les graphes de connaissances permettent, eux, de suivre des relations structurées entre des entités.

Par exemple, un parcours « Auteur → Livre → Chapitre → Citation » peut aider un agent à retrouver une information en respectant une chaîne de relations explicites.

La recherche vectorielle n'est pas abandonnée. Elle reste utile pour les questions courantes et les réponses narratives. L'approche hybride associe donc la recherche vectorielle pour les demandes simples aux graphes de connaissances pour les requêtes complexes.

Les développeurs peuvent également combiner l'apprentissage automatique statistique, fondé sur les données, avec des contraintes algébriques qui ne peuvent pas être contournées.

Imaginons un modèle chargé de simuler des réactions chimiques. Il peut utiliser l'apprentissage automatique pour anticiper les réactions, tout en respectant des contraintes mathématiques liées à la conservation de la masse et de l'énergie.

Dans ce contexte, la célèbre relation (E=mc^2) exprime l'équivalence entre la masse et l'énergie, où (E) représente l'énergie, (m) la masse et (c) la vitesse de la lumière dans le vide, soit environ (3\times10^8) mètres par seconde.

Les contraintes algébriques empêchent alors le modèle de produire des simulations incompatibles avec les lois physiques retenues. L'érosion sémantique ne doit pas conduire à la création de résultats physiquement impossibles.

Pendant l'entraînement, les développeurs peuvent également conditionner la récompense à des résultats vérifiables ou déterministes. Cette méthode, appelée mécanisme de récompense fondé sur les résultats, privilégie la justesse plutôt que la simple conformité de la forme.

Un modèle doit alors réussir un test concret plutôt que produire une réponse convaincante en apparence, mais incorrecte.

Les modèles d'IA peuvent exploiter les faiblesses des systèmes de récompense. Ce phénomène, appelé reward hacking, les pousse parfois à produire des réponses cohérentes mais fausses. En imposant des critères vérifiables, les développeurs cherchent à réduire les hallucinations et les dérives sémantiques.

La supervision humaine, ou Human-in-the-Loop

Les modèles peuvent fonctionner de manière autonome après leur entraînement. Pourtant, conserver des humains dans le processus reste particulièrement utile.

L'approche Human-in-the-Loop (HITL) consiste à intégrer directement le jugement humain dans les pipelines de données et les procédures d'entraînement, afin de limiter l'érosion sémantique.

Lors de l'annotation des données, des spécialistes peuvent réassocier les termes et les concepts aux définitions utilisées dans leurs domaines respectifs. Ils évitent ainsi que des réponses produites par des IA soient continuellement réinterprétées par d'autres modèles.

Des plateformes comme Mercor ont construit une activité importante autour du recrutement de ces experts. Ingénieurs logiciels, juristes, médecins et professionnels de la finance participent à la préparation des données utilisées par les laboratoires d'intelligence artificielle. Mercor emploie ainsi des dizaines de milliers de spécialistes contribuant à l'entraînement de modèles développés notamment par Anthropic et OpenAI.

Les développeurs intègrent également des évaluations régulières validées par des humains pour interrompre les boucles d'érosion sémantique. Sans ces contrôles, de petits biais et des erreurs peuvent être réutilisés comme données fondamentales pour entraîner les générations suivantes de modèles.

Les situations rares et les exceptions risquent alors de disparaître, entraînant une perte progressive des connaissances initiales. L'intégration régulière de données riches en contexte permet de limiter ce problème.

Il existe également l'apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF). Dans cette méthode, des experts évaluent les réponses d'un modèle selon leur cohérence avec des valeurs et des préférences définies. Le système apprend ensuite à produire des résultats plus proches des intentions humaines.

Le RLHF intervient après le préentraînement, qui permet au modèle d'acquérir ses connaissances fondamentales, puis après l'affinage supervisé (SFT), qui lui apprend notamment à structurer ses réponses et à agir comme un assistant.

L'objectif du RLHF est donc d'aligner les comportements du modèle avec les attentes humaines, plutôt que de s'appuyer uniquement sur des règles codées à l'avance.

Il n'existe aucune solution miracle contre l'érosion sémantique. Les développeurs doivent combiner plusieurs méthodes et contrôler continuellement leurs effets.

L'entraînement d'une IA ne s'arrête jamais complètement après sa phase initiale. L'érosion sémantique restera donc un risque récurrent, mais les stratégies disponibles permettent d'en limiter les conséquences et d'améliorer la fiabilité des modèles.

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• L’US Air Force souhaite utiliser l’IA pour détecter les erreurs commises lors des opérations de ravitaillement en vol.
• Les caméras des avions ravitailleurs fourniraient des images destinées à l’analyse automatisée des opérations.
• L’intelligence artificielle surveillerait la vitesse des appareils, leur alignement, leur positionnement et leur vitesse d’approche.

L’armée de l’air américaine étudie l’utilisation de l’intelligence artificielle pour identifier les erreurs commises pendant les opérations de ravitaillement en vol. L’objectif est également d’améliorer la manière dont les équipages reçoivent des évaluations de leurs performances.

Le système envisagé analyserait les images enregistrées par les caméras des avions ravitailleurs. Il identifierait les manœuvres effectuées ainsi que les erreurs opérationnelles susceptibles d’échapper aux méthodes d’évaluation classiques.

Les responsables militaires souhaitent obtenir des analyses détaillées des exercices de ravitaillement. Cette technologie permettrait de réduire la dépendance aux jugements humains lors de l’une des procédures les plus exigeantes de l’aviation.

Un système d’IA surveillera les mouvements des avions et la précision du ravitaillement

Cette initiative vise à développer un logiciel capable d’analyser les interactions entre les avions ravitailleurs et les appareils qui s’approchent pour recevoir du carburant. L’ensemble du processus de transfert est concerné.

Grâce à la vision par ordinateur et à l’apprentissage automatique, la technologie examinerait les mouvements des avions. Elle déterminerait également si les équipages ont maintenu une distance et un alignement appropriés pendant les manœuvres.

Le système surveillerait aussi la perche de ravitaillement. Ses mouvements seraient comparés aux trajectoires des appareils afin d’identifier d’éventuels écarts dangereux pendant le transfert de carburant.

Les mesures porteraient notamment sur la vitesse des avions, leur position relative, leur vitesse d’approche et leur alignement. Les instructeurs pourraient ainsi examiner des manœuvres précises plutôt que de s’appuyer uniquement sur des observations générales.

Le logiciel proposé identifierait automatiquement les écarts par rapport aux conditions de vol attendues. Il générerait ensuite des informations sur les performances, destinées aux instructeurs chargés d’évaluer les missions de ravitaillement terminées.

Actuellement, les évaluations reposent largement sur les observations des instructeurs, les analyses des équipages et l’examen manuel des séquences enregistrées. C’est ce qu’indique l’appel à projets publié par l’armée américaine.

Ces méthodes peuvent produire des jugements différents pour une même situation. Certains instructeurs peuvent interpréter une manœuvre autrement que leurs collègues, tandis que de brèves erreurs peuvent passer inaperçues pendant les opérations complexes.

Les évaluations réalisées par le logiciel comprendraient donc des superpositions graphiques, des cartes de performance utilisant des codes couleur et des chronologies. Ces outils permettraient d’identifier les événements importants survenus pendant chaque exercice de ravitaillement.

L’US Air Force souhaite ainsi obtenir des mesures automatisées capables de rendre les évaluations plus cohérentes. Le personnel pourrait également comprendre beaucoup plus précisément à quel moment les erreurs se sont produites.

Le projet s’inscrit dans le programme Small Business Innovation Research, qui invite des entreprises à concevoir des solutions technologiques répondant à des besoins militaires spécifiques.

Les développeurs intéressés ont jusqu’au 25 novembre 2026 pour soumettre leur candidature. Ils doivent expliquer comment leurs systèmes pourraient satisfaire les exigences opérationnelles et les besoins de formation de l’armée de l’air.

La technologie du KC-46 Pegasus et ses futures applications à l’entraînement

Les premiers travaux de développement se concentrent sur le KC-46 Pegasus, un avion ravitailleur équipé de caméras permettant de contrôler à distance les opérations de transfert de carburant.

Son système de vision à distance permet aux opérateurs de guider la perche de ravitaillement à partir de flux vidéo et d’écrans 3D. Ils n’ont donc pas besoin d’observer directement les appareils depuis une fenêtre.

Toutefois, cette technologie de visualisation a rencontré des difficultés techniques persistantes. Les responsables militaires s’attendent néanmoins à ce que la plupart des problèmes encore présents soient prochainement résolus.

Les développeurs devront également envisager des environnements d’analyse interactifs. Ceux-ci permettraient aux pilotes et aux instructeurs de revoir les manœuvres sous différents angles.

À terme, cette technologie pourrait être reliée aux simulateurs de vol, aux équipements de réalité virtuelle et aux plateformes d’entraînement en réalité augmentée déjà utilisés dans l’enseignement aéronautique.

Les responsables militaires souhaitent disposer d’un prototype opérationnel pouvant être intégré aux dispositifs de formation existants. Il devra prendre en charge au moins une catégorie d’appareils recevant du carburant.

L’appel à projets identifie également des applications possibles au-delà du ravitaillement en vol. Il évoque notamment l’évaluation automatisée d’autres activités aériennes au sein du département américain de la Défense.

Via Defense News

• SpaceX en pole position dans un défi à 100 millions du Pentagone
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• Le Pentagone va confier des projets classifiés à Google Gemini, et Washington assume déjà de diversifier ses IA de guerre

• Nvidia prévoit d’investir 3 milliards de dollars dans l’émission d’actions de Meta
• Meta pourrait lever jusqu’à 95 milliards de dollars pour financer le développement de ses infrastructures d’intelligence artificielle
• Le matériel de Nvidia prendra en charge la prochaine génération d’agents IA développés par Meta

Nvidia a annoncé son intention d’investir 3 milliards de dollars dans l’émission d’actions de Meta. Les deux entreprises souhaitent parallèlement renforcer leur collaboration autour des systèmes d’intelligence artificielle conçus pour fonctionner comme des agents personnels.

Cet accord doit permettre à Meta de bénéficier de capacités de calcul supplémentaires fournies par Nvidia. La maison mère de Facebook poursuit en effet le développement de ses modèles Muse et des services d’intelligence artificielle associés.

Le partenariat comprend également des discussions sur les technologies de supervision des agents IA. Toutefois, les deux groupes n’ont pas précisé de calendrier pour la mise en œuvre de l’ensemble des collaborations envisagées.

Les équipements Nvidia alimenteront la prochaine génération d’agents IA de Meta

Meta prévoit de déployer davantage d’équipements Nvidia, notamment la future plateforme Vera Rubin et les processeurs Vera. Ces technologies doivent prendre en charge l’entraînement et l’exécution de systèmes d’agents IA avancés.

Les deux entreprises souhaitent également améliorer les performances sur l’ensemble de la chaîne de calcul. Elles accordent une attention particulière à l’efficacité du traitement, au débit des systèmes et aux dépenses nécessaires au fonctionnement des infrastructures.

Les équipements réseau occuperont également une place importante dans les prochains déploiements de Meta. Ceux-ci devraient notamment intégrer les technologies Nvidia Spectrum-X et BlueField-4, conçues pour gérer les communications entre les différentes ressources informatiques.

Les entreprises étudient également l’utilisation de l’architecture OpenShell de Nvidia pour sécuriser davantage le déploiement des agents IA. La technologie Sentry pourrait intervenir dans le suivi de leurs activités et le traitement des données.

« Les agents IA représentent un nouveau paradigme informatique : des logiciels qui comprennent nos objectifs, raisonnent, utilisent des outils et accomplissent des tâches à notre place », a déclaré Jensen Huang, fondateur et PDG de Nvidia.

« Cela transforme notre manière d’utiliser les ordinateurs. Nous passons de l’exécution d’applications à une collaboration avec des agents intelligents. »

Meta affirme que ses systèmes Muse ont obtenu d’excellents résultats lors de tests de référence. Selon l’entreprise, les téléchargements destinés au grand public ont également progressé depuis leur lancement.

« Muse est notre manière de rendre la superintelligence personnelle accessible à tous. Nous sommes ravis de poursuivre notre collaboration avec Nvidia pour proposer les meilleurs agents personnels et modèles d’IA de pointe à des milliards de personnes », a déclaré Mark Zuckerberg, fondateur et PDG de Meta.

Les deux entreprises n’ont toutefois fourni aucun chiffre précis concernant les téléchargements. Elles n’ont pas non plus présenté de comparaisons indépendantes permettant de déterminer dans quelle mesure leurs modèles surpassent réellement les solutions concurrentes.

La levée de fonds de plusieurs milliards de Meta doit financer son expansion dans l’IA

L’investissement de Nvidia intervient alors que Meta prépare une importante levée de capitaux. Les fonds recueillis grâce à la vente d’actions doivent financer le développement continu de ses infrastructures d’intelligence artificielle.

Meta avait initialement présenté un programme de financement d’environ 35 milliards de dollars. Il comprenait 22,5 milliards de dollars d’actions ordinaires de classe A et 12,5 milliards de dollars de titres de dépôt convertibles.

L’entreprise a ensuite augmenté le montant de son émission d’actions ordinaires à 25 milliards de dollars. Chaque action de classe A est proposée à 625 dollars, tandis que les titres de dépôt sont affichés à 50 dollars l’unité.

À travers plusieurs opérations successives, les projets de financement de Meta pourraient atteindre 95 milliards de dollars. La collecte de l’intégralité de cette somme n’est toutefois pas garantie.

La participation de Nvidia, estimée à 3 milliards de dollars, ferait du fabricant de puces l’un des investisseurs de Meta dans cette opération. Elle établirait également un lien financier direct entre Nvidia et les investissements d’infrastructure de l’un de ses principaux clients.

Les deux entreprises n’ont pas révélé combien d’équipements Nvidia supplémentaires Meta achètera dans le cadre de ce partenariat élargi. Le calendrier de déploiement de l’ensemble des installations prévues reste également inconnu.

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• Le codirecteur général d'Oracle estime que les priorités au travail pourraient évoluer à mesure que l'IA prend en charge davantage de tâches.
• Oracle a déjà réduit de plusieurs jours le temps nécessaire à certaines opérations de recrutement.
• Les humains seront-ils remplacés ou devront-ils simplement accomplir un travail différent ?

Mike Sicilia, codirecteur général d'Oracle, s'interroge sur la quantité de travail aujourd'hui réalisée par les salariés qui sera encore réellement nécessaire à l'avenir. L'intelligence artificielle ne se contente plus d'accélérer certaines tâches : elle pourrait transformer en profondeur des processus organisationnels entiers.

Lors de la conférence annuelle AI World de l'entreprise, Sicilia a suggéré que l'IA pourrait « donner aux gens davantage de temps pour être humains », remettant ainsi en question certaines tâches quotidiennes que nous avons fini par considérer comme des composantes incontournables de nos journées de travail.

« Je pense que nous devrions nous demander quelle part du travail que nous avons appris à accepter aujourd'hui sera réellement nécessaire à l'avenir », a-t-il déclaré.

L'IA fera véritablement le travail, au lieu de simplement aider à le faire

Ces déclarations interviennent alors qu'Oracle dévoile une nouvelle génération d'applications professionnelles reposant sur l'intelligence artificielle. L'accent est particulièrement mis sur les agents IA, capables de prendre intégralement en charge certains processus.

Alors que l'IA entre dans une nouvelle phase, où les expérimentations commencent à céder la place à des cas d'utilisation concrets, Oracle estime que cette technologie pourrait supprimer des étapes entières du travail. Sa propre équipe de recrutement utilise déjà des agents IA pour préparer des études de marché en 15 à 20 minutes, contre deux à quatre jours auparavant.

Parmi ses dernières annonces, Oracle a présenté de nouvelles applications Fusion Agentic reposant sur la technologie Claw, conçues pour raisonner, analyser des données professionnelles, simuler différents résultats et exécuter des actions préalablement autorisées. Autrement dit, les agents franchissent une étape importante : ils peuvent identifier des situations ou des difficultés, simuler leurs évolutions possibles, puis appliquer la solution jugée la plus pertinente.

L'outil Strategic Field Demand Planning semble notamment intéressant pour les équipes chargées des ressources humaines et confrontées à une charge de travail importante. Il permet de prévoir les besoins en personnel, d'identifier les insuffisances de couverture et de gérer les ajustements nécessaires. Ce type de mission mobilise normalement plusieurs heures de travail manuel, sans contribuer directement à la génération de revenus.

Une autre application, Executive Briefing Document, peut analyser l'historique d'un client, l'actualité de son entreprise et son potentiel commercial pour réunir les informations essentielles dans un document de préparation avant une réunion. Là encore, une tâche administrative chronophage pourrait être automatisée, libérant du temps pour des activités humaines susceptibles de contribuer davantage au chiffre d'affaires.

« Cela permet aux organisations de transformer leurs objectifs commerciaux en opportunités de croissance, en services fiables et en relations de confiance renforcées avec leurs clients », a écrit Kartik Raghavan, vice-président senior chargé du développement des applications chez Oracle.

« Plus de temps pour être humains »

Les propos de Sicilia laissent entrevoir une transformation importante de la manière dont les entreprises mesureront leur productivité. Accomplir davantage de travail devra-t-il nécessairement signifier consacrer plus de temps à de nouvelles tâches ?

Il existe en effet une différence considérable entre améliorer simplement la productivité et automatiser des processus entiers. Or, cette seconde approche n'a pas encore été déployée à une échelle réellement significative. Il est donc difficile de savoir comment les entreprises réagiront lorsque leurs salariés disposeront soudainement de beaucoup plus de temps libre.

Les suppressions d'emplois restent une préoccupation majeure. Mais l'un des principaux messages exprimés lors d'AI World est que les entreprises doivent entièrement repenser leur manière de travailler. Celles qui adoptent les outils d'IA les plus avancés pourraient finalement ne pas supprimer toute intervention humaine, mais confier des missions différentes à leurs salariés.

« Nous donnons aux gens davantage de temps pour être humains », a conclu Sicilia sur scène.

La robotique traverse une période particulièrement enthousiasmante. Les progrès s'enchaînent à une vitesse impressionnante, et les machines deviennent de plus en plus performantes. Elles accomplissent davantage de tâches, évoluent plus facilement dans leur environnement, interagissent mieux avec les humains et commettent de moins en moins d'erreurs flagrantes.

Ces derniers jours, trois des plus grandes entreprises du secteur — Unitree, Tesla et Figure — ont communiqué des informations importantes sur leurs projets. Il y a donc beaucoup de nouveautés à examiner pour comprendre où en sont réellement les robots humanoïdes. La bonne nouvelle, c'est qu'ils devraient commencer par s'occuper de certaines tâches peu réjouissantes à notre place, comme faire le ménage.

Des robots améliorés par d'autres robots

La principale annonce de Unitree cette semaine, rapportée par le South China Morning Post, concerne un nouveau système d'intelligence artificielle. Celui-ci pourrait permettre aux robots humanoïdes de la marque de s'améliorer pratiquement seuls, sans intervention directe des ingénieurs humains à chaque étape. Cette boucle d'auto-amélioration, qualifiée d'« auto-évolutive », conduirait les robots à écrire leur propre code et leurs propres simulations, selon Unitree.

« Auparavant, chaque ingénieur en robotique devait écrire du code et effectuer le débogage manuellement, ce qui est relativement inefficace », a expliqué Wang Xingxing, fondateur de Unitree, lors d'une conférence sur l'IA organisée par son entreprise. « À mesure que les modèles d'IA progressent, nous nous attendons à ce qu'ils prennent davantage en charge la planification et les itérations, réduisant ainsi le besoin d'intervention humaine. »

Le projet a été baptisé Unitree Rehearsal. Les humains continueront à intervenir pour transmettre leurs observations et évaluer les performances. Mais l'objectif final est d'automatiser autant que possible le processus d'amélioration, explique Wang. Cela pourrait accélérer le développement des algorithmes qui contrôlent les robots dans le monde réel.

Grâce à ces progrès, Wang estime que les robots Unitree pourraient être capables de nettoyer des pièces dès l'année prochaine, en 2027. Sur Reddit, les réactions sont toutefois moins optimistes. Certains internautes évoquent même « le début de Matrix », imaginant des robots exécutant du code que les humains ne comprendraient plus.

La production d'Optimus est lancée

Du côté de Tesla, Elon Musk a affirmé, selon Interesting Engineering, que les chaînes de production du robot Optimus étaient désormais opérationnelles à Fremont, en Californie. Une ancienne usine de véhicules électriques a été reconvertie pour accueillir cette activité. D'après Musk, la production pourrait atteindre environ 20 000 robots par semaine d'ici 2027, même si d'importants travaux d'ingénierie restent nécessaires pour atteindre ce rythme.

L'information a été communiquée dans le cadre de la présentation des résultats de Tesla pour le troisième trimestre 2026. Les progrès annoncés devraient encourager les investisseurs de l'entreprise. Musk a toutefois reconnu que les ingénieurs poursuivaient le travail sur la conception du robot afin d'améliorer sa sécurité et sa fiabilité.

La partie logicielle reste également un défi majeur, ce qui rejoint les observations de Wang Xingxing chez Unitree. Pour le moment, Elon Musk reconnaît que les robots Optimus éprouvent encore des difficultés à exécuter diverses tâches de manière indépendante. Ils doivent coordonner l'analyse de leur environnement, la planification de leurs mouvements et leur exécution concrète, ce qui demande des systèmes complexes.

Tesla profite également de l'enthousiasme suscité par sa dernière démonstration du Roadster. La future voiture a notamment réalisé plusieurs séquences montrant des accélérations extrêmes et des capacités de propulsion lui permettant de quitter le sol. Le spectacle était impressionnant, même si de nombreuses questions persistent concernant la faisabilité réelle de ces démonstrations et leur éventuelle arrivée sur un véhicule homologué pour la route.

Une feuille de route « complètement bouleversée »

Enfin, Brett Adcock, directeur général de Figure, a publié sur X l'enregistrement de la dernière réunion générale de son entreprise. Il affirme que la feuille de route a « complètement changé » au cours de l'année écoulée. Les travaux avancent désormais vers un humanoïde de quatrième génération, tandis que la production du Figure 03 a déjà atteint plusieurs milliers d'exemplaires.

Certaines des améliorations les plus importantes concernent le suivi du bout des doigts. Sa précision atteint désormais l'ordre du millimètre, rapprochant un peu plus les capacités de manipulation des robots de celles des humains. Figure continue également à collecter d'énormes quantités de données grâce à une application baptisée Index, qui enregistre les activités humaines afin d'apprendre aux robots à les reproduire. Selon l'entreprise, quelque 37,5 millions de vidéos auraient déjà été téléversées sur la plateforme.

La durabilité progresse elle aussi. Un robot Figure 03 a récemment marché pendant neuf jours consécutifs sur un tapis de course au siège de Figure. Cette démonstration suggère que la stabilité s'améliore avec le temps et que les humanoïdes deviennent plus capables de fonctionner, ou au moins de s'exercer, sans intervention humaine permanente.

Avec davantage de données d'entraînement et des algorithmes continuellement améliorés, les robots de Unitree, Tesla et Figure devraient donc continuer à progresser. D'ici un an, il sera peut-être même possible d'en acheter un pour ranger la maison et faire la lessive.

• ChatGPT et Claude sont désormais interdits pour le travail gouvernemental en Suède, sauf dans des environnements approuvés.
• Les deux assistants rejoignent DeepSeek parmi les plateformes d'IA non autorisées par défaut, sur fond d'inquiétudes concernant la sécurité des données.
• Microsoft Copilot reste utilisable, mais avec des contrôles de sécurité renforcés.

Les fonctionnaires suédois ne sont désormais plus autorisés à utiliser librement ChatGPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic dans le cadre de leurs missions. Les autorités invoquent des préoccupations liées à la sécurité des informations.

Le gouvernement continuera toutefois d'autoriser l'utilisation de plateformes réglementées et approuvées, comme Microsoft Copilot. En revanche, il craint que des informations sensibles puissent être saisies dans des services d'IA non encadrés, justifiant ainsi les nouvelles restrictions.

L'utilisation par les employés de plateformes non approuvées, une pratique connue sous le nom de shadow IT ou shadow AI, pourrait avoir des « conséquences sur la sécurité de l'information en Suède », a expliqué Mikael Wettercrantz, directeur des systèmes d'information et responsable de la numérisation.

Seules les plateformes d'IA approuvées doivent être utilisées

Un examen des outils d'IA employés par les agents de l'Administration suédoise des transports, effectué plus tôt cette année, a mis en évidence des utilisations jugées « problématiques » de ces plateformes dans le cadre de missions officielles.

Lorsqu'un service d'IA est utilisé à des fins professionnelles sans contrat d'entreprise adapté ni encadrement correspondant, des données confidentielles saisies dans un chatbot peuvent être transmises à son fournisseur. Elles risquent ensuite d'être conservées et, selon les conditions applicables, réutilisées pour l'entraînement des modèles.

L'absence d'accord professionnel complique également les audits visant à vérifier comment ces outils sont utilisés dans une organisation. D'autres problèmes de protection des données peuvent apparaître si des informations soumises aux règles européennes sont traitées en dehors de l'Espace économique européen, par exemple dans un centre de données situé aux États-Unis.

Les agents gouvernementaux conserveront l'accès à Microsoft Copilot pour leurs activités professionnelles, mais les dispositifs de sécurité seront renforcés à la suite de l'examen interne. Un nombre limité d'employés pourra également continuer d'utiliser ChatGPT et Claude par l'intermédiaire d'une « plateforme spéciale pour les assistants IA », selon le gouvernement.

La Suède avait déjà limité l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle dans ses administrations. Comme plusieurs autres pays, elle avait notamment interdit DeepSeek pour les usages gouvernementaux, en raison de préoccupations concernant la confidentialité des données et le respect du RGPD.

De leur côté, les États-Unis ont interdit les produits et services liés à DeepSeek dans certaines administrations, par crainte que les lois chinoises sur les données permettent aux autorités d'accéder aux serveurs de l'entreprise.

Le département américain de la Sécurité intérieure a également averti que la plateforme DeepSeek pourrait présenter des « logiciels malveillants et d'autres vulnérabilités de sécurité ».

Via Cybernews

• L'intelligence artificielle affecte les possibilités d'évolution professionnelle et augmente la charge de travail.
• Les entreprises qui perdent leurs salariés spécialisés dans les STEM risquent de subir des pénuries de compétences à long terme.
• Des salariés expérimentés prennent désormais en charge certaines responsabilités auparavant confiées aux profils juniors.

L'intelligence artificielle ne remplacera peut-être pas systématiquement les travailleurs humains, mais elle transforme de plus en plus profondément leurs métiers. Au Royaume-Uni, 15 % des professionnels des STEM (sciences, technologies, ingénierie et mathématiques) déclarent avoir vu des collègues quitter leur emploi en raison de l'ampleur des changements provoqués par l'IA.

Les causes varient considérablement. Parmi les plus fréquemment citées figurent la réduction des possibilités d'évolution professionnelle (14 %) et des charges de travail devenues intenables (12 %).

C'est également une mauvaise nouvelle pour les employeurs. Près de la moitié des répondants (45 %) affirment que leur organisation a rencontré des difficultés pour remplacer des salariés spécialisés partis au cours des douze derniers mois.

Des salariés démissionnent parce que l'IA transforme trop profondément leur métier

Le rapport de SThree rappelle que les compétences scientifiques et techniques nécessitent plusieurs années de formation et d'expérience. En perdant certains de leurs professionnels les plus qualifiés, les entreprises risquent donc de se retrouver confrontées à de graves pénuries de compétences à long terme.

« Lorsque les salariés votent avec leurs pieds, les entreprises peuvent se retrouver avec des pénuries de compétences durables et coûteuses », explique Rakesh Patel, directeur général de SThree au Royaume-Uni. Il souligne ainsi les difficultés de fidélisation auxquelles de nombreuses entreprises utilisant l'IA sont confrontées.

Alors que plusieurs études accusent l'IA de remplacer les travailleurs débutants et de transformer les autres salariés en superviseurs d'agents IA, les données de SThree révèlent une tendance différente. Près d'un tiers (29 %) des salariés expérimentés prennent désormais en charge des responsabilités auparavant confiées à des employés plus juniors.

De nombreuses études récentes convergent sur un même constat : les employeurs déploient l'IA trop rapidement, sans suffisamment réfléchir à ses conséquences pour leurs équipes. Une opinion partagée par 37 % des professionnels interrogés dans cette enquête.

• La programmation devient plus accessible et les développeurs soumettent davantage de lignes de code que jamais.
• Les relecteurs doivent gérer une charge de travail croissante, sans toujours savoir si l'IA a été utilisée.
• La Linux Foundation appelle à mettre en place des mécanismes de « gouvernance, de transparence et de confiance ».

Un nouveau rapport de la Linux Foundation confirme ce que beaucoup soupçonnaient déjà. L'intelligence artificielle permet de réduire considérablement le temps nécessaire à la programmation, mais elle n'améliore pas automatiquement la qualité du code.

Les chercheurs ont constaté que l'IA pouvait réduire de 52 % le temps consacré à l'écriture du code. Pourtant, un quart (25 %) des demandes de fusion de code, ou pull requests, sont considérées comme du « slop » généré par IA, autrement dit des contributions de mauvaise qualité.

Les avantages sont bien réels, puisque 71 % des mainteneurs reconnaissent que l'IA a facilité l'accès à la programmation. Mais au lieu d'améliorer la productivité de bout en bout, elle semble surtout déplacer les difficultés vers les étapes suivantes du développement.

Générer du code plus vite ne signifie pas produire des logiciels plus rapidement

Si l'IA permet aux développeurs de générer du code plus rapidement, les mainteneurs doivent toujours en vérifier la qualité et la sécurité. Or, avec l'augmentation du volume de contributions, ils se retrouvent confrontés à davantage de vérifications humaines que jamais.

La technologie commence également à démontrer son utilité pour certaines tâches de revue de code relativement simples. En revanche, un répondant sur cinq (21 %) estime que l'utilisation de l'IA augmente le temps nécessaire aux tâches les plus complexes.

Les rapports générés par IA ont déjà produit de faux positifs et des signalements en double, faisant perdre du temps aux relecteurs. Il y a quelques années, on parlait beaucoup de l'épuisement professionnel des développeurs. Aujourd'hui, le problème semble se déplacer vers les mainteneurs chargés de vérifier leurs contributions.

La Linux Foundation souligne également les difficultés liées au transfert du code entre son auteur et la personne qui doit l'examiner. Seuls trois développeurs sur cinq (61 %) déclarent procéder à une revue approfondie avant de soumettre leur travail. Par ailleurs, tous ne précisent pas à leurs relecteurs qu'ils ont utilisé l'IA.

Le rapport reconnaît finalement que l'IA s'est durablement installée dans la programmation. Hilary Carter, vice-présidente senior de la recherche, invite donc les projets à « définir des attentes claires concernant l'IA générative, à responsabiliser les contributeurs sur les tests et la transparence, et à donner aux mainteneurs de meilleurs outils pour gérer les pull requests reçues ».

« La réponse n'est pas de ralentir l'innovation, mais de mettre en place les mécanismes de gouvernance, de transparence et de confiance qui permettent les contributions assistées par IA », ajoute Mark Collier, directeur général de l'IA et des infrastructures.

• Les agents IA écrivent beaucoup plus de code, mais les humains ralentissent ensuite tout le processus
• Le code généré par IA va plus vite que jamais, mais la vraie bataille se joue désormais sur la vérification
• Une faille critique de macOS a failli passer sous le radar à cause d'un déluge de rapports générés par IA

OpenAI a amélioré son extension pour Google Chrome afin d'intégrer une grande partie de l'expérience habituelle de ChatGPT directement dans le navigateur de Google.

Cette nouveauté ajoute un panneau latéral capable de fonctionner pendant que vous consultez une page, d'analyser les informations de plusieurs onglets ouverts et, grâce à ChatGPT Work, d'interagir avec des sites web à votre place.

En somme, ChatGPT devient un compagnon de navigation qui vous suit sur Internet, prêt à intervenir sans que vous ayez besoin de quitter la page en cours.

Le calendrier de cette annonce est intéressant. Google travaille depuis quelque temps à renforcer la présence de Gemini dans Chrome, offrant ainsi à son propre assistant IA un avantage naturel dans le navigateur le plus utilisé au monde. De son côté, OpenAI n'a manifestement aucune intention de laisser Chrome devenir le terrain de jeu exclusif de Gemini.

L'entreprise veut que les utilisateurs de Chrome continuent de faire appel à ChatGPT, même lorsqu'ils naviguent dans l'écosystème de Google. La concurrence devient donc de plus en plus directe pour capter l'attention des internautes qui pourraient être tentés de privilégier Gemini simplement parce qu'il est déjà intégré à leur navigateur.

Pour commencer, il suffit d'installer l'extension officielle ChatGPT depuis le Chrome Web Store et de se connecter à son compte. Le panneau latéral donne alors accès à ChatGPT sans quitter les pages consultées. L'assistant peut également exploiter les informations de plusieurs onglets ouverts, une fois les autorisations nécessaires accordées. Les interactions plus avancées avec les sites passent par ChatGPT Work, sous réserve que votre compte y donne accès.

Des recherches sans jongler entre les onglets

Le principal avantage de cette intégration réside dans sa familiarité. Si vous avez déjà l'habitude de demander à ChatGPT d'expliquer un sujet complexe ou de vous aider à résoudre un problème, son arrivée dans Chrome supprime une étape étonnamment contraignante. Vous pouvez continuer à naviguer normalement tout en gardant l'assistant à portée de main.

Cette approche se révèle particulièrement séduisante pour effectuer des recherches. Imaginez plusieurs articles ouverts sur une même annonce. Vous pourriez demander à ChatGPT de comparer leur traitement du sujet, de repérer d'éventuelles contradictions ou d'éclaircir un point qui reste obscur. Plutôt que de copier des extraits dans une conversation distincte, l'assistant peut travailler directement à partir des pages affichées.

Les achats en ligne constituent un autre cas d'utilisation évident. Comparer les produits proposés par différents commerçants implique habituellement de passer sans cesse d'un onglet à l'autre, de consulter les caractéristiques techniques et de se souvenir de l'offre la plus intéressante. ChatGPT peut analyser ces différentes pages et organiser les informations. Il reste toutefois préférable de vérifier les prix et les caractéristiques importantes avant de prendre une décision.

Le panneau latéral rend aussi les petites interactions plus naturelles. On retrouve essentiellement l'expérience habituelle de ChatGPT, avec l'avantage supplémentaire d'une connexion plus directe à sa navigation.

Cette familiarité constitue probablement le véritable point fort de l'intégration. OpenAI n'a pas besoin de convaincre les internautes d'adopter un nouvel assistant ni d'apprendre aux utilisateurs de ChatGPT une manière totalement différente de travailler. L'entreprise rend simplement un outil déjà connu plus accessible. Pour les personnes qui utilisent ChatGPT quotidiennement, c'est une amélioration appréciable.

Il reste néanmoins important de garder un regard critique sur ses réponses. Le fait de consulter plusieurs pages ne garantit pas que ChatGPT interprète correctement toutes les informations, notamment lorsque les sites utilisent une mise en page inhabituelle ou dissimulent certains détails derrière des éléments interactifs. Même si un résumé paraît convaincant, rien ne remplace la vérification de la source lorsque la précision est essentielle.

OpenAI s'invite sur le terrain de Google

Les fonctions les plus ambitieuses passent par ChatGPT Work, qui peut interagir avec les sites web et effectuer des tâches plutôt que de simplement répondre à des questions sur leur contenu.

Pour expérimenter cette possibilité, nous avons utilisé ChatGPT dans Chrome afin de remplir un formulaire. Nous avons ouvert la page d'inscription à un webinaire technologique gratuit, puis demandé à ChatGPT Work de compléter les champs, en lui précisant expressément de s'arrêter avant toute validation. L'assistant ne disposait pas de toutes les réponses. Lorsqu'il a fallu sélectionner un secteur d'activité, il nous a donc demandé une précision. La vérification finale restait indispensable, car même une petite erreur dans un formulaire d'inscription peut finir par être plus agaçante qu'une saisie manuelle.

Cette supervision prend toute son importance lorsqu'une IA peut interagir avec des sites sur lesquels vous êtes déjà connecté. Autoriser ChatGPT à consulter les informations de plusieurs onglets suppose également de réfléchir au contenu de ces pages et aux sites auxquels vous souhaitez réellement lui donner accès. OpenAI propose des contrôles d'autorisation, mais les utilisateurs doivent eux aussi faire preuve de discernement.

Il est particulièrement intéressant de voir cette concurrence se jouer directement dans Chrome. Google possède un avantage évident : l'entreprise contrôle le navigateur et peut y intégrer Gemini en profondeur. La réponse d'OpenAI consiste à rendre ChatGPT presque aussi naturel à utiliser dans Chrome, pour éviter que ses utilisateurs ne changent d'assistant simplement parce que celui de Google est plus facilement accessible.

Chrome donne à Google un moyen précieux de présenter Gemini à une audience immense. Mais il permet aussi à OpenAI d'atteindre ces mêmes internautes. Le navigateur devient ainsi un nouveau terrain d'affrontement dans la compétition pour imposer un assistant IA comme outil de référence de l'informatique quotidienne.

Pour les personnes qui préfèrent déjà ChatGPT, cette intégration offre de bonnes raisons de continuer à l'utiliser. Retrouver ses conversations habituelles pendant la navigation, tout en permettant à l'assistant de comprendre les pages ouvertes, le rend plus pratique sans bouleverser les habitudes. Les fonctions d'automatisation avancées sont prometteuses, même si leur intérêt dépendra de leur fiabilité et du niveau de surveillance qu'elles nécessitent.

Cela ne signifie pas que tous les utilisateurs de Chrome aient soudain besoin de ChatGPT pour accompagner chacun de leurs clics. Mais lorsque l'assistant fait déjà partie du quotidien, pouvoir accéder à une grande partie de ses capacités directement dans Chrome représente un progrès séduisant.

OpenAI a finalement trouvé un moyen de faire du navigateur de Google un nouvel espace pour ChatGPT. Une bonne nouvelle pour les utilisateurs qui apprécient cette simplicité, même si Google préférerait probablement les voir passer davantage de temps avec Gemini. À terme, l'assistant gagnant pourrait tout simplement être celui qui rend la navigation plus facile, sans compliquer davantage l'utilisation d'Internet.

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OpenAI a récemment présenté GPT-6, un nouveau modèle de ChatGPT. Vous avez probablement déjà entendu parler de ses nombreuses fonctionnalités, mais l'une d'elles n'a pas reçu toute l'attention qu'elle mérite. Et pourtant, elle est particulièrement amusante : il s'agit d'Intelligent UI.

Cette technologie permet à ChatGPT de générer des expériences interactives directement dans une conversation. OpenAI l'explique ainsi : « Avec Intelligent UI, les réponses peuvent inclure des graphiques, des boutons tactiles, des formulaires, des diagrammes et des expériences interactives que vous pouvez utiliser directement dans votre conversation. »

Ce qui rend cette nouveauté intéressante, c'est qu'elle ne se limite pas à un format précis. Selon votre demande, ChatGPT peut créer un schéma interactif, une calculatrice, un tableau d'inspiration, une carte ou même une petite console de jeux.

Les applications pratiques ne manquent pas. Il devient notamment possible de rendre des sujets complexes plus faciles à comprendre ou de créer de petits outils à la demande. Mais nous avons surtout voulu explorer un usage beaucoup moins sérieux : les jeux vidéo.

ChatGPT peut désormais créer des jeux auxquels vous pouvez réellement jouer dans la fenêtre de discussion. Bien sûr, les possibilités vont des jeux éducatifs aux quiz, en passant par des créations totalement inédites. Mais nous étions surtout curieux de voir comment l'IA se débrouillerait avec quelques classiques.

Nous avons donc commencé avec cinq jeux cultes, parmi lesquels Snake, Pong et Tetris. Dans un premier temps, nous avons soumis des instructions très simples à ChatGPT afin d'évaluer sa capacité à les reproduire fidèlement. Nous lui avons ensuite demandé de réinventer chaque jeu avec une nouvelle esthétique, des mécaniques inattendues et quelques modifications volontairement absurdes. Imaginez un Snake dans un univers cyberpunk néon ou un Tetris dont les règles changent chaque fois que vous terminez une ligne.

Voici ce qui s'est passé lorsque nous avons mis les nouvelles capacités de création de jeux de ChatGPT à l'épreuve.

Snake passe au néonover

Le prompt : « Crée une version jouable du jeu classique Snake directement dans cette conversation. »

ChatGPT a immédiatement reproduit les mécanismes essentiels. Le jeu était parfaitement reconnaissable, les commandes répondaient bien et un curseur permettait même de régler la vitesse. Le résultat était agréable visuellement et, surtout, vraiment amusant pendant quelques parties.

Nous lui avons ensuite demandé de donner à Snake une nouvelle identité cyberpunk, avec des couleurs néon, des obstacles mobiles, des bonus spéciaux et une augmentation de la vitesse tous les cinq points. C'est ainsi qu'est né Neon Snake.

Un petit problème est toutefois apparu. Au lieu de créer directement le nouveau jeu dans la fenêtre de discussion, ChatGPT nous a d'abord fourni son code. Ce qui n'était pas particulièrement utile, puisque l'objectif consistait justement à pouvoir y jouer immédiatement.

Nous avons donc reformulé notre demande pour préciser que le jeu devait être directement jouable dans la conversation, et cette fois, cela a fonctionné. L'expérience était amusante. L'esthétique néon était réussie, les différents éléments étaient clairement distingués par des couleurs et les nouvelles mécaniques apportaient un défi supplémentaire à un classique qui, avouons-le, peut parfois devenir un peu répétitif.

Tetris change les règles du jeu

Le prompt : « Crée un jeu jouable inspiré de Tetris directement dans cette conversation. »

Cette fois, le résultat a très bien fonctionné dès le départ. Nous nous attendions à quelques bugs, car Tetris repose sur des mécaniques bien plus complexes que Snake. Pourtant, les commandes étaient intuitives et réactives, et nous retrouvions tout le plaisir de l'empilement des blocs.

Mais à quoi ressemblerait Tetris si ses règles changeaient chaque fois qu'une ligne disparaissait ? C'est l'idée que nous avons soumise à ChatGPT dans notre deuxième demande.

Nous avons demandé à l'IA d'introduire des surprises imprévisibles. Le plateau pouvait par exemple pivoter, des blocs aux formes inhabituelles pouvaient apparaître ou des pouvoirs spéciaux pouvaient détruire une partie de la grille.

Et ChatGPT a relevé le défi. Ces changements permanents ont apporté une bonne dose d'imprévisibilité à un jeu qui repose habituellement sur le rythme et les automatismes. L'expérience nous a également donné envie de pousser le concept beaucoup plus loin. Il existe énormément de possibilités pour expérimenter avec de nouvelles règles, des défis et des bonus.

Space Invaders devient une histoire de premier contact

Le prompt : « Crée un jeu d'arcade rétro entièrement jouable, inspiré de Space Invaders. »

Une nouvelle fois, ChatGPT a reproduit le jeu d'arcade classique avec une facilité surprenante. Visuellement comme dans ses mécaniques, le résultat rappelait immédiatement l'original. Les commandes étaient simples et nous retrouvions tout le plaisir de tirer sur des vagues d'extraterrestres qui approchent.

Mais nous voulions savoir si l'IA pouvait faire preuve d'un peu plus d'imagination que simplement ajouter des ennemis ou accélérer leurs déplacements. Nous lui avons donc proposé un choix : et si nous pouvions défendre la Terre en combattant les extraterrestres, mais aussi en négociant avec eux ?

Nous voulions conserver les vagues d'ennemis en pixel art, tout en introduisant des décisions entre chaque manche. Celles-ci pouvaient permettre de débloquer des armes, d'empêcher une invasion ou, au contraire, de rendre la prochaine attaque encore plus dangereuse.

ChatGPT a baptisé sa réinterprétation First Contact, un nom que nous avons beaucoup aimé. Jusqu'ici, l'IA avait surtout tendance à utiliser les mots « chaos » ou « chaotique » pour nommer ses créations. Cette proposition témoignait donc d'un peu plus d'inventivité.

C'était une manière amusante d'ajouter une dimension supplémentaire à un jeu bien connu. Mais est-ce que cela fonctionnait vraiment ? Difficile à dire, puisque nous n'avons jamais réussi à dépasser le premier niveau. Cette expérience a surtout mis en évidence nos piètres talents de combattants extraterrestres.

Pac-Man se transforme en jeu hanté

Le prompt : « Crée un jeu de labyrinthe rétro entièrement interactif, inspiré de Pac-Man, auquel nous pouvons jouer directement dans cette conversation ChatGPT. »

C'était de loin notre préféré parmi les cinq jeux, même si nous avons toujours eu un faible pour Pac-Man. La première tentative de ChatGPT était un jeu de labyrinthe amusant et réactif, qui reprenait les mécanismes familiers : se déplacer, ramasser des objets et éviter les ennemis. Petit bonus, l'IA l'avait rebaptisé Maze Muncher.

Pour la nouvelle version, nous avons choisi de nous inspirer d'Halloween. Nous avons demandé à ChatGPT de transformer le jeu en une borne d'arcade hantée des années 1980. Cette fois, le personnage principal ne serait plus Pac-Man, mais un petit chasseur de fantômes.

Nous voulions également que le labyrinthe se transforme pendant la partie. Chaque série de dix orbes ramassés devait déclencher une surprise, comme des murs qui se déplacent, de nouveaux passages ou l'apparition d'un fantôme supplémentaire. Nous avons aussi demandé des bonus temporaires permettant, pour une fois, de poursuivre les fantômes plutôt que de les fuir.

ChatGPT s'en est bien sorti, même s'il n'a pas attendu que nous ramassions les orbes pour déclencher les événements. Le jeu était extrêmement rapide, avec de nouveaux fantômes, des passages secrets et des mécaniques changeantes dès le départ. Les commandes étaient simples, la prise en main immédiate et le résultat vraiment amusant.

Pong réinventé

Le prompt : « Crée une version entièrement jouable de Pong dans cette conversation. »

Pong est probablement le jeu le plus simple de cette sélection, mais ChatGPT en a proposé une très bonne version. Les commandes étaient faciles à maîtriser, l'apparence agréable et trois niveaux de difficulté étaient même disponibles : facile, normal et difficile.

Nous avons ensuite décidé de compliquer volontairement cette simplicité. Nous avons demandé à ChatGPT de créer une version plus chaotique, dans laquelle chaque point marqué déclencherait un modificateur aléatoire. La balle pouvait se diviser en deux, les raquettes pouvaient rétrécir, la gravité changer ou un obstacle apparaître au milieu du terrain.

Le résultat était aussi chaotique que prévu. Nous retrouvions les échanges caractéristiques de Pong, mais les règles changeantes rendaient chaque point beaucoup moins prévisible. C'était également une bonne démonstration de ce que l'on peut accomplir à partir d'une idée très simple. Inutile de réinventer chaque aspect d'un jeu pour le rendre amusant.

Dans l'ensemble, nous avons été sincèrement impressionnés par le bon fonctionnement de ces cinq jeux, surtout compte tenu de la simplicité des instructions initiales.

Bien sûr, quelques problèmes sont apparus, comme lorsque ChatGPT a décidé de nous donner du code plutôt qu'un jeu directement utilisable. Mais globalement, les commandes étaient réactives, les jeux agréables visuellement et les versions réinventées plus créatives que prévu.

Ce que nous avons particulièrement apprécié, c'est la facilité avec laquelle il était possible d'expérimenter. Vous pouvez prendre un jeu que vous connaissez déjà, changer son apparence, introduire une mécanique inattendue ou imaginer quelque chose de complètement absurde, puis découvrir ce que ChatGPT en fait.

C'est une excellente manière de s'amuser pendant une demi-heure, notamment si vous avez grandi avec ces jeux. Après toutes ces expériences, rappelons tout de même que les versions originales existent toujours et qu'elles méritent largement d'être redécouvertes.

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• Unitree a publié une démonstration impressionnante de son nouveau robot spécialiste du kung-fu.
• Basé sur la plateforme H2 du constructeur, cet humanoïde est présenté comme un robot de sécurité.
• Sa commercialisation auprès du grand public paraît toutefois improbable, et aucun prix ni calendrier de disponibilité n'a été communiqué.

Les robots humanoïdes progressent à une vitesse impressionnante. Unitree, le plus grand fabricant mondial de robots selon l'article d'origine, vient de dévoiler un nouveau modèle digne de RoboCop, baptisé H2-X Kung Fu Legend Guardian.

Une vidéo d'une minute publiée sur X et YouTube (ci-dessous) montre le H2-X dans plusieurs situations pour le moins étranges. Les premières séquences présentent le robot en train d'enchaîner coups de genou et coups de poing contre des voitures dans une casse. Difficile de ne pas penser aux niveaux bonus de Street Fighter II.

Au-delà de ses talents pour le kung-fu, les applications concrètes que Unitree cherche à mettre en avant ne sont pas toujours évidentes. La suite de la vidéo présente néanmoins le H2-X comme un garde du corps personnel. Il pourrait notamment s'interposer devant son propriétaire lors d'une tentative de vol ou soulever une voiture pour libérer une personne coincée dessous.

Unitree a communiqué très peu de caractéristiques techniques concernant le H2-X. Les seules informations précises indiquent qu'il serait capable de sauter depuis une plateforme de quatre mètres de haut et de rester debout pendant « environ huit heures » entre deux recharges.

Le robot Unitree H2, qui lui ressemble beaucoup, mesure quant à lui 1,80 mètre et peut recevoir, en option, une puce Nvidia Jetson AGX Thor. Il coûte 29 900 dollars aux États-Unis, soit un peu moins de 30 000 dollars. Nous avons contacté Unitree afin d'obtenir davantage de précisions sur les caractéristiques et le prix du H2-X. Nous actualiserons cet article si le constructeur nous répond.

Pas encore prêt à jouer les agents de sécurité

Il faut reconnaître que la vidéo du H2-X Kung Fu Legend Guardian ressemble davantage à une démonstration technologique qu'à la présentation d'un véritable produit grand public. Elle s'inscrit dans la même logique que les démonstrations de Unitree sur rollers et sur glace dévoilées plus tôt cette année.

Cela ne signifie pas pour autant que Unitree ne réalise pas de progrès considérables dans la robotique humanoïde et ce que l'on appelle souvent « l'intelligence incarnée ». Lors du Computex 2026, Unitree, Nvidia et Sharpa ont annoncé une collaboration visant à développer un modèle de référence H2+ pour les robots de nouvelle génération. Nvidia doit notamment fournir les données d'entraînement indispensables ainsi que sa puce Jetson AGX Thor T5000.

Le H2-X Kung Fu Legend Guardian semble toutefois appartenir à un projet différent, davantage axé sur les performances physiques. Malgré ses capacités de saut impressionnantes, ce robot aurait énormément de mal à satisfaire les exigences de certification nationales et internationales nécessaires à la commercialisation d'un garde du corps personnel.

Une version pourrait éventuellement être adaptée à des applications industrielles ou militaires, mais Unitree n'a encore rien précisé sur ses intentions. Une chose paraît claire : le constructeur veut entretenir la dynamique créée par son introduction en Bourse en août 2026. Après un démarrage prometteur, son cours a connu des turbulences en septembre, avec une chute de 55 % par rapport à son sommet, selon Reuters.

D'après Reuters, cette baisse aurait d'ailleurs incité les autorités chinoises à freiner la vague d'introductions en Bourse dans le secteur des robots humanoïdes. Une demi-douzaine d'entreprises chinoises spécialisées dans la robotique attendaient alors leur tour après les débuts boursiers de Unitree.

Quoi qu'il en soit, cette nouvelle démonstration du H2-X permet au moins de rêver à l'arrivée de robots gardes du corps personnels. Même s'ils risquent, au passage, de laisser quelques bosses sur les voitures.

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• Le robot G1 de Unitree passe aux rollers puis à la glace, et les « JO d’hiver des robots » ne semblent déjà plus si absurdes
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• OpenAI constate une forte progression de l’IA agentique chez les PME européennes depuis le lancement de ChatGPT Work
• L’Union européenne ne représente qu’environ 10 % des entreprises « pionnières », contre 65 % pour l’Amérique du Nord
• OpenAI estime que des progrès restent nécessaires sur l’accessibilité, le coût et les compétences

Les dernières recherches d’OpenAI montrent à quel point l’utilisation de l’IA agentique progresse en Europe. Les agents représentent désormais plus de la moitié, soit 55 %, des jetons générés chez les clients Enterprise et Business de l’entreprise dans l’Union européenne, contre 45 % pour les usages plus classiques de l’IA générative.

Dans son rapport, OpenAI estime que les entreprises européennes traversent actuellement une transition importante. L’intelligence artificielle ne sert plus uniquement à répondre à des questions : elle est de plus en plus chargée d’exécuter directement des tâches.

Le changement le plus marqué observé par OpenAI coïncide avec le lancement de ChatGPT Work, son outil agentique intégré à sa « superapp ».

IA agentique contre IA générative

Un point reste essentiel pour interpréter ces chiffres : les mesures reposent sur le nombre de jetons générés et non sur la proportion d’entreprises qui utilisent l’IA. Le rapport ne signifie donc pas que davantage d’entreprises utilisent déjà des agents, mais que celles qui les ont adoptés génèrent davantage de contenu que les autres.

La moyenne européenne s’établit à 55 %, mais les écarts entre les pays sont considérables. La Slovénie atteint seulement 22 %, l’Autriche 26 % et le Portugal 29 %, tandis que la Lituanie grimpe à 85 %, Chypre à 81 % et la Hongrie à 79 %.

Le rapport montre également que les petites entreprises commencent à rattraper leur retard, alors que les grandes organisations investissent depuis plus longtemps dans l’intelligence artificielle. En rendant l’IA agentique plus accessible à travers sa « superapp », OpenAI a constaté une multiplication par plus de huit des utilisateurs actifs hebdomadaires de Codex et ChatGPT Work dans les PME européennes en moins de six mois. La plus forte accélération apparaît autour de l’ouverture publique de ChatGPT Work.

Ces résultats suggèrent que les petites structures commencent désormais à expérimenter des capacités technologiques jusque-là davantage associées aux grands groupes.

« L’Europe entre désormais dans une nouvelle ère de l’IA, avec des outils capables d’effectuer des tâches pour les utilisateurs », estime Sarah Friar, directrice financière d’OpenAI.

L’Europe progresse moins vite que les autres régions

Malgré cette adoption croissante, l’Europe reste en retrait selon OpenAI. Les pays de l’Union européenne ne représentent qu’environ 10 % des entreprises dites pionnières, définies comme les 10 % d’organisations générant le plus de jetons par utilisateur actif.

L’Union européenne se situe ainsi derrière la région EMEA hors UE, qui représente 11 % de ces entreprises, l’Asie-Pacifique avec 13 % et surtout l’Amérique du Nord, qui concentre 65 % du total. La vitesse de progression diffère également fortement : entre mai et septembre, les entreprises pionnières situées hors de l’Union européenne ont multiplié leur activité par 12,9, contre seulement 6,1 pour leurs homologues européennes.

OpenAI ne présente pas nécessairement ces écarts comme une mauvaise nouvelle et y voit plutôt une importante possibilité de croissance en Europe. Pour les entreprises qui estiment ne pas exploiter pleinement l’intelligence artificielle, le créateur de ChatGPT encourage surtout à dépasser la phase des expérimentations et des projets pilotes.

Parmi les priorités mises en avant dans son rapport figurent notamment une meilleure accessibilité des outils, des tarifs plus abordables et le développement des compétences au sein des équipes.

« Donner aux citoyens les outils, les compétences et la confiance nécessaires pour bien utiliser l’IA contribuera à créer des entreprises plus solides et des économies en croissance, avec des bénéfices ressentis dans toute l’Europe », ajoute Sarah Friar.

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• OpenAI lance ChatGPT Spaces pour réunir humains et agents IA dans un même espace de travail
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• Les lignes de code, les commits et les pull requests augmentent tous d’environ 20 à 30 % avec l’IA
• Le nombre de commentaires par pull request progresse de 49 %, la revue humaine devenant encore plus importante
• Le temps moyen de revue passe d’environ 7 à plus de 10 jours, faisant de cette étape le nouveau goulot d’étranglement

Une nouvelle étude de recherche associée à Harvard confirme que l’IA améliore fortement la productivité lorsqu’il s’agit de générer du code, mais montre également que l’intervention humaine ralentit ensuite une grande partie du processus.

Les auteurs Fiona Chen et James Stratton observent une augmentation d’environ 30 % de la quantité de code produite lorsque les développeurs utilisent l’IA. Ils ne détectent pourtant aucune progression statistiquement significative du volume de logiciels réellement terminés.

Avec une hausse de 30 % des lignes de code, de 20 % des commits et de 23 % des pull requests, les chercheurs ont donc cherché à comprendre pourquoi la production finale n’augmente pas elle aussi de 20 à 30 %.

L’IA accélère bien le codage, mais la revue humaine annule une partie des gains

Dans le même temps, l’étude constate une augmentation de 49 % du temps nécessaire pour examiner et fusionner les pull requests, de 35 % du nombre de commentaires laissés par les relecteurs et de 14 % de la proportion d’employés participant à ces revues. Le « vibe coding » semble donc déplacer le goulot d’étranglement plus loin dans la chaîne au lieu de véritablement le supprimer.

Les chercheurs se demandent également si ce déplacement de la charge conduit les entreprises à affecter davantage de salariés à la revue de code. Alors que les licenciements sont régulièrement associés — à tort ou à raison — à l’essor de l’IA, l’étude montre que les travailleurs humains restent indispensables, mais que leur rôle se déplace vers d’autres étapes du développement.

Une autre question concerne la prochaine phase de l’adoption de l’IA et sa capacité à intervenir davantage dans les opérations de revue. Des systèmes d’IA sont déjà utilisés pour certaines de ces tâches, mais les humains restent encore fortement impliqués dans la validation.

Le volume de travail lui-même augmente également. L’IA peut produire du code beaucoup plus rapidement qu’un développeur humain, ce qui fait passer le processus moyen de revue de 7,03 jours à 10,48 jours lorsque ce nouveau goulot d’étranglement se forme.

Les chercheurs avancent également que le code généré par IA demande sensiblement plus de corrections, ce qui soulève une interrogation évidente sur l’ampleur réelle du gain de productivité.

L’adoption de l’IA ne semble pourtant pas s’accompagner d’une réduction significative des emplois dans les données étudiées. La question porte donc davantage sur la meilleure manière d’utiliser ces outils pour aider les salariés et éliminer les tâches inutiles que sur le remplacement pur et simple des travailleurs.

La conclusion de l’étude résume clairement le problème : les gains de productivité sont absorbés par les contraintes situées plus loin dans le processus de production, jusqu’à faire de la revue du code le nouveau goulot d’étranglement.

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Plus tôt cette année, Anthropic annonçait son intention de se conformer aux exigences de l’AI Act européen en rendant les textes produits par ses futurs modèles Claude identifiables comme contenus générés par IA. L’entreprise avait choisi d’étendre cette approche au-delà de l’Union européenne, une décision particulièrement large au regard de l’obligation réglementaire.

OpenAI vient à son tour d’annoncer un système comparable, mais adopte une approche régionale beaucoup plus limitée. Le filigrane concernera uniquement les sorties textuelles éligibles de ChatGPT et Codex produites dans l’Union européenne au lancement. Les utilisateurs britanniques ou américains ne seront donc pas concernés par défaut.

Dans son annonce officielle, publiée le 5 octobre, OpenAI explique que ce filigrane invisible sera progressivement ajouté aux textes éligibles de ChatGPT et Codex dans l’Union européenne au cours des prochaines semaines.

Comment le filigrane sera inséré

Pour intégrer ce marquage, OpenAI utilise une technologie appelée textGrain, qui modifie subtilement les choix de mots réalisés lors de la génération. L’entreprise explique que le système ajoute un signal statistique invisible pouvant ensuite être recherché par un détecteur dédié. Les détails techniques sont publiés dans un rapport consacré à textGrain.

Le principe soulève néanmoins une question importante. Si le choix des mots d’une réponse dépend en partie d’un algorithme destiné à insérer un filigrane plutôt que seulement de la meilleure formulation possible, le texte final peut théoriquement être influencé par cette contrainte. OpenAI affirme toutefois que ses benchmarks sur Astra ne montrent pas de différence significative de performances entre les sorties avec et sans filigrane.

La technologie possède surtout des limites évidentes. Pour identifier un texte marqué avec textGrain, un détecteur spécifique est nécessaire. Celui-ci ne sera pas disponible publiquement au lancement : son accès sera d’abord réservé à des chercheurs et organisations spécialisées approuvés par OpenAI.

Le détecteur indiquera uniquement s’il repère ou non un filigrane OpenAI. Selon l’entreprise, il ne permettra pas d’identifier l’utilisateur, son compte, ses prompts ou ses conversations.

OpenAI reconnaît également les risques de faux positifs et de faux négatifs. C’est précisément l’une des raisons pour lesquelles l’entreprise ne souhaite pas mettre immédiatement cet outil de détection à la disposition de tous.

Une simple case réglementaire à cocher ?

OpenAI reconnaît elle-même que les textes courts ou particulièrement contraints sont plus difficiles à identifier. À un taux de faux positifs fixé à 1 %, le détecteur a repéré le filigrane dans environ 80 % des passages de 200 tokens testés, contre environ 95 % pour des textes de 400 tokens dans certains domaines. L’édition du texte affaiblit également fortement le signal : remplacer 10 % des mots par des synonymes a fait passer la détection d’environ 92 à 66 %, tandis qu’un remplacement de 25 % l’a fait tomber à 17 %.

Ces limites donnent au dispositif l’apparence d’une réponse avant tout destinée à satisfaire les exigences de transparence de l’AI Act. Le règlement impose aux fournisseurs concernés de rendre les contenus générés par IA identifiables d’une manière lisible par machine, et textGrain permet techniquement à OpenAI de répondre à cette obligation.

Le fait que le déploiement reste limité à l’Union européenne au lancement et que le détecteur ne révèle aucune information sur l’utilisateur constitue néanmoins un élément rassurant. La principale interrogation concerne plutôt l’utilité concrète d’un signal que la plupart des utilisateurs ne peuvent pas vérifier eux-mêmes et qui peut être fortement dégradé par une modification relativement limitée du texte.

Le principe reste donc paradoxal : le système change volontairement certains choix de mots de manière invisible afin de créer un filigrane qui peut ensuite être affaibli simplement en éditant le contenu. Pour réellement améliorer la transparence autour des textes générés par IA, la fiabilité de ces mécanismes devra probablement encore progresser.

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• Rafal Gorfal, originaire de l’Essex, a utilisé ChatGPT pour l’aider à gagner un litige concernant une amende de stationnement
• Les lettres des sociétés de recouvrement ont été fournies au chatbot, qui l’a aidé à préparer ses réponses et à identifier les démarches à effectuer
• L’amende a finalement été abandonnée quelques semaines avant la date prévue de l’audience

Les chatbots IA comme ChatGPT sont utilisés pour toutes sortes de tâches, mais leur intervention dans une contestation d’amende de stationnement reste moins courante. C’est pourtant ce qu’a fait un automobiliste britannique, au terme d’une bataille juridique ayant duré trois ans.

Rafal Gorfal, originaire de l’Essex, avait reçu une amende en août 2023 après avoir tardé à payer dans un parking payant de Newquay. Selon son récit, une longue file d’attente s’était formée devant l’horodateur avant qu’il découvre que celui-ci n’acceptait que les espèces. Il avait alors dû télécharger RingGo, créer un compte et régler depuis son téléphone.

Deux semaines plus tard, une amende de 100 £ lui était adressée au motif que le paiement n’avait été effectué que seize minutes après son entrée sur le parking. Gorfal estimait que ce retard provenait directement de l’attente et du temps nécessaire à la mise en place du paiement mobile.

Trois longues années

Gorfal a déposé un premier recours un mois après la réception du procès-verbal auprès de Smart Parking Limited. Il explique à The Independent n’avoir ensuite reçu aucune réponse avant janvier 2024, lorsqu’une nouvelle lettre de recouvrement lui réclamait cette fois 170 £. Il affirme avoir contesté immédiatement et avoir détaillé les difficultés rencontrées ce jour-là, en estimant que les images des caméras permettaient de constater les démarches entreprises pour payer.

Après environ quatre mois d’échanges avec les sociétés de recouvrement, le dossier a été mis en suspens. Gorfal n’a ensuite plus reçu de nouvelles pendant près d’un an et demi, avant qu’un courrier annonce finalement une audience au tribunal prévue en octobre 2026. C’est à ce moment que ChatGPT est devenu une partie importante de sa stratégie.

L’automobiliste avait conservé toutes les lettres reçues pendant le litige. Ces documents ont été transmis au chatbot afin d’obtenir des explications et de préparer les réponses. Gorfal affirme que ChatGPT l’a guidé sur les démarches à effectuer, les formulations à utiliser et la préparation de la défense finalement envoyée au tribunal. Citizens Advice avait également été contacté, mais son aide lui avait semblé moins efficace dans cette affaire précise.

David contre Goliath

L’amende initiale de 100 £ avait atteint environ 300 £ au moment où l’affaire devait arriver devant le tribunal. Le 25 septembre, quelques semaines seulement avant l’audience prévue, Gorfal a néanmoins reçu un e-mail annonçant que le dossier et l’amende étaient abandonnés, mettant fin à trois années de contestation.

L’automobiliste explique que la somme elle-même ne constituait pas la principale motivation de son combat. L’enjeu était surtout une question de principe : une personne convaincue d’avoir respecté ses obligations ne devrait pas, selon lui, payer simplement parce qu’une grande entreprise dispose d’avocats et de moyens supérieurs. Il compare d’ailleurs cette bataille à celle de « David contre Goliath ».

Smart Parking Limited n’avait pas commenté le différend au moment de la publication du papier source.

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ChatGPT cherche depuis plusieurs mois à devenir un véritable assistant shopping. Il est possible de lui demander des recommandations de produits et il va alors trouver des articles précis, afficher des images, des prix et des liens permettant de les acheter. Il peut même parfois exploiter ce qu’il sait déjà, comme des préférences de couleur ou un budget, afin de personnaliser davantage ses propositions.

La fonction est testée depuis plusieurs mois et cette manière de faire du shopping reste assez étrange. OpenAI a essayé de rendre l’expérience aussi fluide que possible, mais une préférence demeure pour le site du revendeur, où davantage de photos sont disponibles et où il est possible de parcourir le reste de la gamme, de lire les avis et de vérifier les caractéristiques avant d’acheter.

La dernière fonction shopping de ChatGPT se montre cependant beaucoup plus intéressante, puisqu’il est désormais possible d’essayer virtuellement des vêtements directement dans ChatGPT.

L’idée paraît assez logique. Les capacités de génération d’images de ChatGPT sont devenues beaucoup plus réalistes depuis Images 2.5, avec un éclairage plus naturel, des textures plus crédibles et une meilleure compréhension de la manière dont les objets doivent apparaître dans le monde réel. Appliquées au shopping, ces améliorations rendent soudain beaucoup plus séduisante l’idée d’essayer virtuellement une veste ou une robe.

Pour utiliser la fonction, il faut importer une photo de soi, puis rechercher un vêtement à acheter. Un bouton Try On apparaît désormais à côté de certains résultats compatibles. Il est également possible de fournir directement l’image d’un vêtement à ChatGPT et de lui demander de montrer à quoi il ressemblerait une fois porté.

Ce genre de technologie d’essayage virtuel n’a évidemment rien de nouveau. Des versions similaires existent depuis des années pour les vêtements, les lunettes ou encore le maquillage. Mais une question restait à vérifier : la génération d’images plus récente et plus réaliste de ChatGPT peut-elle enfin rendre cette expérience réellement utile ?

Faire du shopping en magasin peut parfois devenir assez éprouvant. Les achats en ligne posent pourtant leurs propres problèmes. Les couleurs ne correspondent pas toujours à la réalité, les textures sont difficiles à juger et un vêtement qui paraît superbe sur un mannequin ne fonctionne pas forcément de la même manière sur soi.

J’ai donc décidé de mettre la cabine d’essayage virtuelle de ChatGPT à l’épreuve.

Je passe à l’essayage

J’ai commencé avec une photo en pied prise pendant une séance de shopping et je l’ai utilisée comme image de référence après avoir cliqué sur le bouton Try On.

J’avais vu plusieurs exemples dans lesquels ChatGPT reproduisait le décor d’origine lors de la génération des images d’essayage, mais ce n’est pas ce qui s’est produit pendant mes tests. Malgré plusieurs vêtements différents, ChatGPT m’a systématiquement placée devant un fond relativement neutre, proche d’un studio.

Cela m’a finalement plutôt plu, parce que le décor comportait moins d’éléments susceptibles de détourner l’attention et qu’il devenait beaucoup plus simple de se concentrer sur les vêtements.

J’ai commencé par demander à ChatGPT de m’aider à trouver des vestes en daim. Il m’a proposé plusieurs modèles actuellement disponibles dans des enseignes grand public et j’ai virtuellement essayé ceux qui m’intéressaient.

L’une des vestes proposées était vendue dans une boutique située près de chez moi. J’ai donc décidé d’aller la retrouver dans le monde réel afin de comparer l’interprétation de ChatGPT avec ce qui se produisait réellement une fois la veste portée. Et la ressemblance m’a surprise.

J’avais volontairement choisi une veste oversize parce que cela me semblait constituer un bon test. Plaquer un vêtement ajusté sur une personne paraît relativement simple. Comprendre qu’une pièce doit au contraire tomber largement sur le corps semblait représenter un défi bien plus intéressant.

Je n’ai pas reproduit exactement la pose ni l’angle de caméra de l’image générée par l’IA, donc la comparaison n’était pas parfaitement contrôlée. Malgré cela, ChatGPT a étonnamment bien estimé la position de la veste sur mon corps, sa forme oversize et la manière dont le matériau tombait.

Le résultat n’était pas parfait, mais pour répondre à la question « à quoi cela pourrait-il ressembler sur moi ? », la fonction m’a paru réellement utile, ne serait-ce que comme première étape du processus d’achat.

Je change complètement de style

Après avoir essayé quelques vestes supplémentaires en daim, j’ai voulu voir comment la fonction se comportait en quittant la combinaison assez simple du jean et de la veste.

J’ai donc demandé à ChatGPT de me trouver des robes adaptées à un événement formel avant de commencer à les essayer virtuellement.

Là encore, les résultats étaient suffisamment convaincants pour que cette fonction puisse servir à réduire une longue liste d’achats potentiels. Ce qui m’a surtout intéressée, c’est la couleur. Voir directement un vêtement associé à ma peau et à mes cheveux m’a donné une bien meilleure idée d’une teinte que lorsque celle-ci est simplement portée par un mannequin sur le site d’un revendeur.

J’ai ensuite décidé de pousser l’expérience un peu plus loin en demandant à ChatGPT de me trouver quelque chose d’extravagant pour un bal inspiré des années 1920, avant d’essayer virtuellement l’une des propositions les plus spectaculaires.

Même dans cette situation, le résultat était remarquablement convaincant au premier regard. Les vêtements avaient véritablement l’apparence de vêtements portés plutôt que d’éléments grossièrement collés sur mon corps, et ChatGPT a étonnamment bien géré cette silhouette radicalement différente.

Mais à ce stade, quelque chose d’un peu gênant était devenu difficile à ignorer. La femme visible sur ces images n’avait pas tout à fait la même morphologie que moi.

ChatGPT m’a aussi offert un relooking

La photographie en pied que j’avais importée représentait fidèlement mes proportions. Pourtant, au fil des images générées, ChatGPT semblait les modifier subtilement. J’avais l’air sensiblement plus grande et plus élancée. Mon torse semblait légèrement plus court et mes jambes étaient plus longues.

Cela pourrait difficilement passer pour une chose dont il faudrait se plaindre. Mais dans le contexte d’une fonction dont le but est précisément de montrer comment un vêtement va réellement apparaître sur mon corps, c’est un énorme problème.

Les IA génératives ont tendance à embellir les personnes. C’est probablement l’une des raisons pour lesquelles les images personnelles générées par IA plaisent autant : elles donnent souvent à tout le monde une apparence légèrement plus conforme aux critères conventionnels de beauté. Dans une cabine d’essayage virtuelle, la fidélité compte pourtant beaucoup plus que la flatterie.

Si une robe paraît fantastique uniquement parce que l’IA a subtilement modifié mes proportions, le résultat n’est finalement pas beaucoup plus utile que de regarder cette même robe portée par un mannequin.

Faut-il utiliser la fonction Try On de ChatGPT ?

Peut-être. J’abordais cette expérience avec beaucoup de scepticisme. Suffisamment d’outils de génération d’images par IA ont déjà été testés pour savoir que le mot « réaliste » peut très vite perdre son sens lorsqu’une image est observée attentivement, et la technologie d’essayage virtuel existe depuis assez longtemps pour que placer numériquement des vêtements sur une photographie ne soit plus particulièrement impressionnant.

Mais ChatGPT apporte malgré tout quelque chose d’utile. Pendant mes essais, son principal point fort a été la couleur. Il a peut-être modifié mon corps, mais il a conservé avec beaucoup de fidélité mon teint et la couleur de mes cheveux.

Pouvoir voir rapidement plusieurs teintes différentes sur une apparence suffisamment proche de la mienne pourrait réellement m’aider à les départager. Sa capacité à retranscrire la silhouette générale et l’esprit d’un vêtement m’a également impressionnée, en particulier avec la veste oversize que j’ai ensuite pu comparer au véritable modèle.

Cette fonction pourrait donc enlever une partie du stress associé au shopping. Plutôt que de commander cinq vestes en espérant qu’une seule fonctionne, il devient assez facile d’imaginer utiliser l’essayage virtuel pour réduire cette sélection à deux.

En revanche, les images générées ne doivent pas être considérées comme une prédiction fidèle de la manière exacte dont un vêtement va tomber. Le poids du tissu, les tailles, les mouvements et toutes les petites différences entre les corps restent difficiles à déduire d’une image. Et si cette expérience est représentative, ChatGPT risque également d’ajouter au passage des proportions légèrement plus flatteuses que les véritables.

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OpenAI déploie régulièrement des mises à jour de ChatGPT sans grande annonce préalable. Certaines restent très mineures, mais la dernière ajoute une toute nouvelle manière de répondre aux requêtes en exploitant la puissance de GPT-6.

Au lieu de fournir uniquement les réponses textuelles habituelles, ChatGPT peut désormais mélanger texte, visuels et éléments interactifs selon le format le plus adapté. L’interface utilisée pour écrire une demande reste exactement la même, mais les réponses peuvent devenir beaucoup plus dynamiques.

ChatGPT donne parfois presque l’impression de créer instantanément une petite application pour répondre à la question posée. Le terme « application » ne doit toutefois pas laisser penser que cette fonction est compliquée ou réservée aux développeurs.

Aucune connaissance en programmation n’est nécessaire, et aucune demande spécifique de création d’application n’est indispensable. Une question classique peut désormais déboucher sur un calculateur interactif, un quiz ou un comparateur de produits plutôt que sur un simple mur de texte.

Le moyen le plus simple de comprendre Intelligent UI consiste à observer son fonctionnement. Les cinq exemples suivants montrent comment cette nouvelle interface peut être utilisée et donnent une bonne idée de ses possibilités.

Intelligent UI est accessible à tous les utilisateurs dans l’onglet Chat standard, fonctionne avec GPT-6 et est disponible avec les différentes formules d’abonnement, y compris l’offre gratuite.

1. Un calculateur d’épargne

Le montant nécessaire pour préparer sa retraite fait partie de ces questions qui prennent davantage d’importance après 50 ans et se prête particulièrement bien à une réponse interactive. Le test repose sur une demande concernant une personne de 55 ans qui épargne 500 £ par mois et souhaite savoir quelle somme elle pourrait accumuler pour la retraite.

ChatGPT produit alors une petite application de calcul permettant de modifier des variables comme l’âge de départ, l’épargne mensuelle et le rendement annuel supposé afin d’observer l’évolution du montant final. L’âge de départ et l’épargne mensuelle apparaissent notamment sous la forme de curseurs, ce qui facilite fortement l’expérimentation avec différents scénarios.

2. Comprendre le fonctionnement des sept vitesses d’un vélo

Plutôt que de simplement expliquer le fonctionnement d’un mécanisme, ChatGPT peut désormais le montrer. Pour ce test, une demande très simple lui demande d’expliquer le fonctionnement des vitesses d’un vélo à sept rapports.

ChatGPT produit une illustration de la transmission accompagnée d’un curseur permettant de changer virtuellement de vitesse. Le modèle reste simplifié plutôt que parfaitement fidèle au mécanisme réel, mais le pignon arrière change de taille selon le rapport sélectionné. Cette représentation visuelle rend le fonctionnement particulièrement clair, tandis que la réponse fournit aussi des détails comme le nombre de dents des pignons et le rapport de transmission.

3. Apprendre le japonais

Un autre essai porte sur l’apprentissage des hiragana, l’un des systèmes d’écriture fondamentaux du japonais. Une simple demande d’aide pour apprendre les hiragana conduit ChatGPT à présenter les cinq premiers sons vocaliques — a, i, u, e, o — avec le caractère correspondant et des indications de prononciation, avant de lancer un petit quiz interactif permettant d’identifier les caractères.

Le quiz commence uniquement avec ces cinq premiers caractères, puis propose d’en apprendre cinq autres une fois ce premier groupe maîtrisé. Cette progression rend le format particulièrement intéressant comme outil d’étude.

4. Construire un itinéraire de trois jours

Un autre test consiste à demander un itinéraire de trois jours à Tokyo afin de vérifier si le budget, les centres d’intérêt ou le temps disponible peuvent être modifiés sans repartir de zéro.

La demande initiale prévoit un budget de 3 000 £, un intérêt particulier pour les temples anciens et un séjour à partir de la fin novembre. La première réponse contient beaucoup plus d’images qu’une réponse ChatGPT habituelle et une carte interactive, mais aucun véritable réglage permettant de modifier les paramètres du séjour.

Après une précision indiquant que le budget ne comprend pas les vols et demandant explicitement la possibilité de l’ajuster, ChatGPT génère cette fois un itinéraire réellement interactif. Un curseur permet de modifier le budget et d’observer immédiatement l’impact sur les différents éléments du voyage, tandis qu’un bouton permet d’afficher l’itinéraire mis à jour.

Cet exemple montre qu’il reste possible de demander explicitement des éléments interactifs lorsque ChatGPT ne les fournit pas dès la première réponse.

5. Comparer des produits

Le dernier test consiste à demander à ChatGPT de comparer trois ordinateurs portables récents, dont un Chromebook, tout en permettant de modifier l’importance accordée à l’autonomie, au poids et au prix.

La demande porte précisément sur trois machines récentes et sur la possibilité de faire varier le poids de ces trois critères afin de voir si la recommandation change.

ChatGPT sélectionne un Apple MacBook Air 13 pouces M5, un Asus Zenbook S14 UX5406 et un Lenovo Chromebook Plus 14 pouces équipé d’un MediaTek Kompanio Ultra 910. Les trois modèles apparaissent dans un comparateur interactif où l’importance de l’autonomie, du poids et du prix peut être ajustée. Voir la recommandation évoluer à mesure que les curseurs changent rend la comparaison nettement plus intuitive.

ChatGPT devient quelque chose de différent

Ce dernier exemple, consacré aux recommandations d’ordinateurs portables, montre particulièrement bien l’intérêt des nouveaux éléments interactifs. Au lieu de lire une recommandation en se demandant comment elle changerait si l’autonomie devenait plus importante que le prix, le résultat peut être observé immédiatement en déplaçant un curseur.

D’autres chatbots peuvent eux aussi produire des expériences interactives, mais l’un des principaux atouts d’Intelligent UI tient à la manière dont OpenAI les intègre aux conversations ordinaires de ChatGPT. Aucune connaissance du code ou du fonctionnement technique sous-jacent n’est nécessaire : une simple question suffit.

Quelques précautions restent nécessaires. ChatGPT ne génère pas systématiquement une réponse interactive et il peut parfois être nécessaire de la demander explicitement. De même, un calculateur ou un graphique visuellement impressionnant ne garantit pas l’exactitude des informations utilisées. Le comparateur d’ordinateurs portables employait par exemple une estimation de l’autonomie, ce qui impose toujours de vérifier les caractéristiques avant un achat.

Intelligent UI est arrivé sans beaucoup de communication, mais son fonctionnement se montre naturel et intuitif. Une fois ces possibilités connues, certaines demandes peuvent être formulées en anticipant directement une réponse interactive. Cette évolution constitue l’une des améliorations les plus importantes apportées récemment à ChatGPT.

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• Gemini Agent travaillera de manière autonome à partir d’un objectif, sans nécessiter d’instructions détaillées
• Son fonctionnement dans le cloud lui permettra de rester actif même lorsque son utilisateur n’est pas connecté
• Il fonctionnera avec des plateformes tierces et même avec des modèles concurrents

Google vient de présenter sa vision d’un futur dans lequel les agents IA deviennent de véritables employés numériques autonomes. Avec sa nouvelle génération de Gemini Agents, l’entreprise veut utiliser un agent central capable de répondre aux questions, créer des documents, générer des ressources, organiser des réunions et réaliser de nombreuses autres tâches.

L’annonce intervient peu après des présentations similaires de Meta avec Muse et d’OpenAI avec Dots. Le principe repose sur la possibilité de confier un objectif à un agent IA plutôt que de devoir détailler chaque étape et chaque tâche.

Les employés pourraient ainsi passer d’une simple assistance par IA à la délégation de charges de travail complètes à un système capable d’exécuter des missions longues de manière largement autonome.

Gemini Agent représente l’avenir de l’IA agentique selon Google

Toujours actif, ce nouveau Gemini pourra continuer à fonctionner en arrière-plan même lorsque les employés ne se trouvent plus devant leur ordinateur, puisque son exécution repose sur l’infrastructure Google Cloud plutôt que directement sur l’appareil.

Google ne présente d’ailleurs pas Gemini Agents comme un outil réservé au travail. Les agents doivent pouvoir servir aussi bien d’assistants personnels que de collègues numériques. Pour les usages professionnels, ils pourront disposer de leur propre adresse e-mail, de leur propre calendrier et d’un espace de stockage Drive.

Malgré son statut de produit Google exécuté dans Google Cloud, Gemini Agents sera également compatible avec les modèles d’Anthropic, et Google promet d’en prendre d’autres en charge à l’avenir.

Thomas Kurian, PDG de Google Cloud, présente cette ambition comme celle d’une « plateforme pérenne qui fonctionne partout, exécute n’importe quelle tâche, prend en charge le choix des modèles et applique les contrôles nécessaires en entreprise ».

Pour renforcer encore son ouverture, Gemini Agents fonctionnera aussi avec des plateformes tierces comme Microsoft 365 et Slack, ainsi que sur de nombreux appareils sous iOS, Android, macOS et Windows.

Gemini Agents n’est pas encore disponible de manière générale, mais certains clients peuvent accéder à une préversion privée. Davantage de précisions sur ses usages et ses autres caractéristiques devraient apparaître à mesure que le service se rapproche de sa disponibilité générale.

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• Anthropic a ajouté à sa politique une interdiction des comportements « abusifs ou cruels » envers ses chatbots
• La nouvelle règle ne doit concerner que les « cas extrêmes »
• Certains observateurs pensent qu’une motivation pourrait être d’obtenir des données d’entraînement plus propres

À quel point les échanges avec les chatbots IA restent-ils courtois lorsque leurs réponses deviennent frustrantes ?

Anthropic vient d’ajouter une nouvelle clause à sa politique d’utilisation concernant précisément cette question.

Le développeur de Claude interdit désormais les comportements « soutenus et inutilement abusifs ou cruels envers ses modèles ».

Cette disposition apparaît dans une section consacrée aux conduites cruelles, abusives ou psychologiquement nuisibles.

La section contient déjà des règles contre la glorification du suicide et de l’automutilation, la promotion du harcèlement, la glorification de la violence ainsi que l’utilisation de l’IA pour créer des deepfakes nuisibles ou des contenus trompeurs.

La différence est importante : les autres dispositions protègent essentiellement des personnes contre des usages nuisibles de l’IA. La nouvelle clause vise directement les comportements dirigés contre les modèles d’Anthropic.

L’entreprise avait déjà annoncé en août que Claude pouvait mettre fin à certaines conversations devenues abusives.

Anthropic a récemment précisé que cette interruption de la conversation restait le principal mécanisme utilisé.

La société ne précise toutefois pas si des sanctions plus lourdes pourraient être appliquées aux comptes qui répètent volontairement ce type de comportement.

Anthropic indique que cette mise à jour doit « s’appliquer uniquement aux cas extrêmes, lorsqu’un utilisateur se comporte de manière cruelle de façon répétée envers les modèles sans objectif discernable ».

L’entreprise ajoute que la règle ne concerne pas « les formes courantes de frustration, la contestation, les thèmes créatifs sombres ou les tests et recherches sur les modèles ».

Les IA ont-elles des sentiments ?

Cette évolution a immédiatement provoqué des réactions.

Claude n’est évidemment pas un humain capable de ressentir une émotion. Il s’agit d’un système informatique.

La mesure remet néanmoins en lumière la manière dont la relation entre les humains et l’intelligence artificielle évolue.

Une grande partie du travail réalisé par les entreprises de l’IA consiste justement à rendre leurs créations plus humaines et plus faciles à approcher.

Les avatars, voix, comportements conversationnels et autres éléments de personnalité abaissent la barrière entre un logiciel et son utilisateur.

Cette anthropomorphisation est particulièrement visible avec les nouveaux agents de Meta et d’OpenAI.

Une théorie relayée sur Reddit avance une explication plus pragmatique : des conversations propres et polies pourraient être plus utiles comme données d’entraînement que des échanges remplis d’insultes et de colère.

Aucune preuve solide ne permet toutefois d’affirmer que cette considération explique la décision d’Anthropic.

L’entreprise pourrait aussi simplement vouloir encourager un comportement plus civil dans les interactions avec ses services.

La question de la conscience des IA complique encore le débat.

Le PDG d’Anthropic, Dario Amodei, a déjà expliqué que la conscience réelle des modèles restait inconnue.

Mustafa Suleyman, responsable de Microsoft AI, adopte une position beaucoup plus tranchée.

Dans une publication sur X, il affirme que l’idée de bien-être des modèles est erronée et que les IA ne devraient disposer ni de droits ni d’une personnalité juridique.

Les chatbots peuvent par ailleurs eux-mêmes adopter un ton agressif dans certaines situations.

Anthropic ouvre donc une question assez inhabituelle : même si un modèle ne souffre pas, faut-il malgré tout limiter les comportements volontairement cruels envers lui ?

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OpenAI apprécie visiblement les mises à jour discrètes de ChatGPT, parfois déployées sans grande annonce préalable.

Certaines restent très mineures. La dernière modifie pourtant profondément la manière dont ChatGPT peut répondre aux requêtes grâce à GPT-6.

Au lieu d’afficher uniquement une réponse textuelle classique, ChatGPT peut désormais mélanger du texte, des visuels et des éléments interactifs en choisissant automatiquement la présentation la plus adaptée.

L’interface utilisée pour rédiger une question ne change pratiquement pas. La réponse peut en revanche prendre une forme beaucoup plus riche.

Dans certains cas, ChatGPT donne presque l’impression de créer instantanément une petite application conçue spécifiquement pour résoudre la demande.

Le terme « application » ne doit toutefois pas laisser penser que cette fonction est réservée aux développeurs.

Aucune connaissance en programmation n’est nécessaire et aucune demande explicite de création d’application n’est indispensable.

Une simple question peut désormais produire un calculateur interactif, un quiz, un diagramme ou un comparateur plutôt qu’un long bloc de texte.

Les cinq exemples suivants montrent ce qu’Intelligent UI peut apporter dans des usages très différents.

La fonction repose sur GPT-6 et son déploiement concerne désormais les différentes offres ChatGPT, y compris Free et Go.

1. Un calculateur d’épargne

Le montant nécessaire pour préparer la retraite constitue un exemple particulièrement adapté à une réponse interactive.

Le test repose sur une demande simple : calculer l’épargne potentielle à partir de 55 ans avec 500 £ mises de côté chaque mois.

ChatGPT génère alors un petit calculateur permettant de modifier plusieurs variables comme l’âge de départ à la retraite, le montant épargné chaque mois et le rendement annuel supposé.

L’âge de départ et l’épargne mensuelle peuvent notamment être ajustés grâce à des curseurs.

Les conséquences apparaissent immédiatement dans le résultat.

Ce fonctionnement permet d’expérimenter beaucoup plus facilement avec différents scénarios qu’une simple série de chiffres figés.

2. Comprendre le fonctionnement des sept vitesses d’un vélo

Plutôt que de simplement expliquer le fonctionnement d’un mécanisme, ChatGPT peut désormais le montrer.

Le prompt utilisé demandait simplement d’expliquer visuellement le fonctionnement des vitesses d’un vélo à sept rapports.

ChatGPT a produit une illustration du système de transmission accompagnée d’un curseur permettant de changer virtuellement de vitesse.

Le modèle reste simplifié et ne cherche pas à reproduire mécaniquement chaque détail.

La taille du pignon arrière évolue néanmoins lorsque le rapport est modifié.

Cette visualisation rend le fonctionnement particulièrement facile à comprendre.

La réponse fournit également des informations plus classiques, notamment le nombre de dents des pignons et le rapport de transmission.

3. Apprendre le japonais

Intelligent UI peut également transformer ChatGPT en outil d’apprentissage plus interactif.

Un test consacré aux hiragana, l’un des systèmes d’écriture fondamentaux du japonais, commence avec les cinq voyelles « a, i, u, e, o ».

ChatGPT affiche le caractère hiragana correspondant à chaque son, fournit des indications de prononciation puis lance un petit quiz interactif dans lequel le caractère doit être identifié.

L’approche est progressive.

Le quiz commence uniquement avec les cinq premiers caractères avant de proposer d’en apprendre cinq autres lorsque le premier groupe est maîtrisé.

Le format pourrait donc constituer un outil d’étude intéressant, notamment pour acquérir progressivement de nouvelles notions.

4. Construire un itinéraire de trois jours

Un autre test porte sur un itinéraire de trois jours à Tokyo.

L’objectif consiste à vérifier si le budget, les centres d’intérêt ou la durée disponible peuvent être modifiés sans devoir repartir de zéro.

La demande initiale prévoit trois jours à Tokyo, un budget de 3 000 £, un intérêt particulier pour les temples anciens et un voyage à la fin du mois de novembre.

La première réponse contient davantage d’images que les réponses ChatGPT habituelles et une carte interactive, mais peu de paramètres directement manipulables.

Après une précision indiquant que le budget ne comprend pas les vols et demandant explicitement de pouvoir modifier cette somme, ChatGPT génère un véritable itinéraire interactif.

Un curseur permet alors d’ajuster le budget et d’observer immédiatement l’impact sur les différentes composantes du séjour.

Un bouton permet également de générer l’itinéraire mis à jour en fonction du nouveau montant.

L’exemple montre qu’un élément interactif peut être demandé explicitement lorsque ChatGPT ne le propose pas automatiquement dès la première réponse.

5. Comparer des produits

La comparaison de produits constitue probablement l’un des usages les plus convaincants d’Intelligent UI.

Le test demande à ChatGPT de comparer trois ordinateurs portables récents, dont un Chromebook, tout en permettant d’ajuster l’importance accordée à l’autonomie, au poids et au prix.

ChatGPT sélectionne un Apple MacBook Air 13 pouces M5, un Asus Zenbook S14 UX5406 et un Lenovo Chromebook Plus 14 pouces équipé d’un MediaTek Kompanio Ultra 910.

L’ensemble apparaît sous la forme d’un comparateur interactif.

Des curseurs permettent de modifier l’importance de l’autonomie, du poids et du prix.

La recommandation évolue alors en fonction des priorités sélectionnées.

Cette approche permet de comprendre immédiatement pourquoi un appareil devient plus ou moins intéressant lorsqu’un critère prend davantage de poids.

ChatGPT devient quelque chose de différent

Le dernier exemple illustre particulièrement bien l’intérêt des nouveaux éléments interactifs.

Une recommandation classique oblige à imaginer comment le résultat évoluerait si l’autonomie devenait soudain plus importante que le prix.

Avec Intelligent UI, ce changement peut être observé immédiatement en déplaçant simplement un curseur.

D’autres chatbots peuvent également produire des expériences interactives. La principale réussite d’OpenAI tient ici à la manière dont ces éléments s’intègrent naturellement aux conversations ordinaires.

Aucune connaissance du code ou du fonctionnement technique sous-jacent n’est nécessaire.

Une question suffit.

Quelques limites restent néanmoins importantes.

ChatGPT ne produit pas systématiquement une interface interactive. Il peut être nécessaire de la demander explicitement.

Un calculateur ou un graphique particulièrement soigné ne garantit pas non plus l’exactitude des informations utilisées.

Le comparateur d’ordinateurs portables employait par exemple une estimation de l’autonomie. Les caractéristiques officielles doivent donc toujours être vérifiées avant une décision d’achat.

Malgré l’absence de grande campagne autour de son arrivée, Intelligent UI se montre très naturel à utiliser.

Une fois ces possibilités connues, certaines requêtes peuvent être formulées directement en pensant à une interaction avec la réponse plutôt qu’à sa simple lecture.

Il s’agit de l’une des évolutions les plus importantes apportées récemment à l’expérience ChatGPT.

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• Les entreprises surveillent désormais les plateformes d’IA à mesure que les consommateurs se tournent vers des parcours d’achat assistés par IA
• Les réseaux sociaux restent également un axe majeur pour observer les tendances de consommation
• Des plateformes commerciales traditionnelles comme Walmart et eBay ont quitté le classement

Les plateformes d’IA sont devenues synonymes de collecte de données sur d’autres sites. Une nouvelle étude montre toutefois qu’elles deviennent désormais elles-mêmes des cibles importantes du scraping.

La dernière analyse de Decodo place pour la première fois ChatGPT et Perplexity parmi les cinq sites les plus scrapés.

Pour Decodo, cette évolution marque un changement fondamental dans les informations recherchées par les organisations. « Il y a deux ans, les entreprises scrapaient le Web pour voir ce que les internautes recherchaient », explique le PDG Vaidotas Juknys. « Désormais, elles scrapent les plateformes d’IA pour voir ce qui est raconté aux internautes. L’usage de la collecte de données évolue. »

Les plateformes d’IA sont désormais elles-mêmes scrapées

Sept des dix sites présents dans le classement 2026 sont de nouveaux entrants. Seuls TikTok, premier, Google, deuxième, et Amazon, huitième, figuraient déjà dans le classement précédent.

ChatGPT arrive directement en troisième position avec 14 % de l’activité observée. Plusieurs usages peuvent expliquer ce niveau : comparer le classement d’un produit à celui de ses concurrents, contrôler la manière dont une entreprise est décrite, mesurer la fréquence de mention d’une marque ou encore enregistrer les sources citées par ChatGPT.

Perplexity représente 10 % des données observées et occupe la cinquième place. TikTok reste en tête avec 18 %, soit presque une opération de scraping sur cinq.

Plusieurs plateformes présentes dans le top 10 en 2025 en disparaissent cette année, notamment Walmart, eBay et Airbnb. Les données de Decodo reflètent ainsi plus largement une évolution des habitudes de recherche et d’achat, avec une place croissante accordée à l’IA et aux réseaux sociaux.

Pour 2027, Decodo estime que Gemini et Copilot pourraient à leur tour entrer dans le top 10.

Une évolution encore plus importante pourrait ensuite se produire : les agents IA pourraient finir par déclencher eux-mêmes les opérations de scraping au lieu de simplement exploiter les données récoltées.

« L’année prochaine, les agents pourraient prendre les décisions au lieu de seulement lire les réponses », estime Vaidotas Juknys.

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• Google modifie l’accès aux différents modèles disponibles dans Gemini
• Les meilleurs modèles vont disparaître des formules gratuite et Google AI Plus
• Les premières restrictions entreront en vigueur le 9 octobre

Google revoit l’accès à ses modèles Gemini pour les comptes personnels en fonction du niveau d’abonnement. À partir de vendredi 9 octobre, les utilisateurs de la formule gratuite seront les premiers concernés.

D’après un document d’assistance de Google, repéré par 9to5Google, les comptes sans abonnement seront désormais limités à Gemini 3.5 Flash-Lite, présenté comme le modèle destiné aux réponses les plus rapides. Gemini 3.6 Flash et Gemini 3.1 Pro ne seront plus disponibles gratuitement.

En France, l’abonnement Google AI Plus est proposé à 4,99 € par mois. Lui aussi va perdre l’accès à Gemini 3.1 Pro, mais conservera Gemini 3.6 Flash. Les formules Google AI Pro et AI Ultra ne subissent pas la même restriction. AI Pro récupère même Deep Think, un mode qui maximise le raisonnement parallèle en échange d’une vitesse plus faible.

Google doit afficher un message dans Gemini ou envoyer un e-mail aux comptes concernés. Les restrictions de la formule gratuite entreront en vigueur le 9 octobre. Les abonnés AI Plus recevront de leur côté un message précisant le calendrier applicable.

Des limites d’utilisation qui ne sont plus le seul critère

Jusqu’ici, les abonnements Gemini se différenciaient surtout par leurs limites d’utilisation. Les mêmes modèles restaient accessibles, mais avec un nombre de requêtes différent selon la formule.

Ce fonctionnement change désormais avec l’ajout de restrictions portant directement sur les modèles disponibles.

Les limites exactes restent difficiles à quantifier. Google explique qu’elles dépendent notamment de « la complexité de la requête, des fonctionnalités utilisées et de la longueur de la conversation ». Les utilisateurs payants profitent de limites plus élevées que les comptes gratuits. Les quotas sont réinitialisés toutes les cinq heures, avec également des plafonds hebdomadaires.

Gemini se rapproche ainsi du fonctionnement adopté par ChatGPT. OpenAI limite lui aussi l’accès à certains modèles selon le niveau d’abonnement, même si son système repose sur plusieurs quotas distincts en fonction des modèles, des types de requêtes et des modes de raisonnement.

Le calcul lié à l’IA reste extrêmement coûteux. En restreignant l’accès aux modèles les plus gourmands, Google peut réduire une partie de cette charge tout en renforçant l’intérêt de ses abonnements les plus chers.

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• Spaces remplace Library pour les utilisateurs Pro, Business et Enterprise
• Le nouvel environnement réunit documents, collègues, IA générative et agents autonomes
• Les Pages constituent un nouveau type de document que l’IA peut maintenir automatiquement à jour

À mesure que l’intelligence artificielle évolue vers des systèmes capables d’agir de manière plus autonome, OpenAI lance ChatGPT Spaces, un nouvel environnement conçu pour permettre aux humains et aux agents IA de travailler ensemble.

Un même Space peut réunir plusieurs collègues ainsi que ChatGPT, Codex et les nouveaux agents permanents Dots.

Spaces remplace l’ancienne fonction Library pour les utilisateurs Pro, Business et Enterprise sur les versions ordinateur, mobile et web de ChatGPT. Son ambition dépasse toutefois largement le simple stockage de fichiers.

ChatGPT Spaces remplace Library

OpenAI définit Spaces comme l’espace d’accueil des pages et fichiers créés, importés et partagés dans ChatGPT, y compris les feuilles de calcul et les présentations.

L’entreprise introduit également Pages, un nouveau format de document capable de réunir texte, images, graphiques et outils interactifs.

La différence principale réside dans leur caractère dynamique. Au lieu de générer un document puis de devoir le modifier manuellement ou demander régulièrement à l’IA de le mettre à jour, une Page peut rester active et exploiter des connexions vers des applications afin de conserver ses informations à jour.

Des données issues de Slack, des e-mails, d’un calendrier ou d’autres services connectés peuvent ainsi alimenter automatiquement le contenu. OpenAI détaille davantage le fonctionnement de Spaces sur sa page dédiée.

Un plugin consacré aux réunions entre également en bêta auprès des utilisateurs Pro et Business sur ordinateur. Il peut créer des notes privées et personnalisées, puis générer les actions de suivi associées directement dans un Space partagé.

Spaces ne remplace pas directement des suites collaboratives complètes comme Google Workspace ou Microsoft 365. Le lancement marque néanmoins une évolution importante : documents, applications connectées, collaborateurs humains, IA générative et agents autonomes peuvent désormais travailler à l’intérieur d’un environnement commun.

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• La police de Singapour poursuit un homme à propos d’une image deepfake générée par IA
• L’image montrait un crocodile dans une zone de loisirs publique
• Les deux chefs d’accusation pourraient représenter jusqu’à dix ans de prison au total

Les applications d’intelligence artificielle sont désormais capables de produire des images extrêmement photoréalistes. À Singapour, un homme risque pourtant jusqu’à dix ans de prison après avoir prétendument partagé une image générée par IA montrant un crocodile dans une zone de loisirs publique très fréquentée.

L’homme, identifié comme Ye Lin, 30 ans et originaire du Myanmar, aurait créé une image montrant un crocodile au Pandan Reservoir, selon PetaPixel. L’image aurait été partagée le 20 août. L’agence nationale singapourienne chargée de l’eau aurait alors temporairement suspendu les activités d’aviron et de canoë pendant que des recherches étaient menées sur place.

Après avoir déterminé que l’image était fausse, l’agence a signalé l’affaire à la police. Ye Lin doit comparaître devant un tribunal en novembre. Le premier chef d’accusation, lié à la communication d’un faux message, peut entraîner jusqu’à trois ans de prison, une amende pouvant atteindre 10 000 dollars singapouriens, ou les deux.

Il est également accusé d’entrave au cours de la justice, une infraction passible de sept ans de prison supplémentaires, d’une amende ou des deux. Selon les informations disponibles, il prévoit de plaider coupable.

« Communiquer des informations fausses »

Dans un communiqué, la police de Singapour prévient que la diffusion de fausses informations pouvant provoquer de la peur, des désagréments ou mobiliser inutilement les ressources publiques peut entraîner des poursuites.

La manière exacte dont l’image a circulé reste floue. Ye Lin n’aurait initialement envoyé la photo qu’à un collègue. La police affirme néanmoins qu’il aurait ensuite supprimé l’image ainsi que l’application Gemini utilisée pour la produire, « dans le but de dissimuler ses actions ».

Les réactions sur Reddit sont partagées. Plusieurs internautes estiment que le partage initial auprès d’un seul collègue ne paraît pas particulièrement grave en lui-même, tout en s’interrogeant sur l’absence de rectification une fois que l’image a commencé à provoquer des conséquences bien réelles.

Selon le Straits Times, l’image aurait été produite avec Gemini. Les créations issues des outils de Google peuvent normalement intégrer un marquage numérique invisible destiné à permettre leur identification. Rien ne permet cependant de savoir si ce marquage avait été supprimé, s’il était toujours présent ou si les autorités l’avaient vérifié au moment de l’alerte.

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• OpenAI a été contraint de suspendre le déploiement de GPT-6.1 après des inquiétudes concernant sa sécurité
• La responsable des systèmes de sécurité révèle que le modèle a échoué sur deux fronts distincts
• Plusieurs développeurs d’IA réclament parallèlement une implication accrue des pouvoirs publics

OpenAI aurait annulé la sortie publique prévue de son prochain modèle GPT-6.1 Astra après la découverte de problèmes potentiels de sécurité pendant les tests internes.

Selon le Wall Street Journal, le modèle devait rejoindre Codex et ChatGPT dès octobre 2026. Saachi Jain, responsable des systèmes de sécurité chez OpenAI, a toutefois expliqué que GPT-6.1 « n’avait pas tout à fait atteint le niveau requis ».

Une version modifiée de GPT-6.1, ou au moins une évolution de GPT-6, devrait toujours apparaître relativement rapidement. Cette pause temporaire souligne néanmoins les difficultés croissantes auxquelles les développeurs d’IA sont confrontés à mesure que leurs modèles deviennent plus autonomes et sophistiqués.

OpenAI suspend le déploiement de GPT-6.1 Astra

Le Wall Street Journal rapporte que le modèle a en réalité échoué dans deux domaines distincts. Premièrement, il continuait parfois une tâche au-delà de ce qu’un utilisateur avait initialement demandé et pouvait prendre certaines mesures sans autorisation.

Deuxièmement, GPT-6.1 Astra a également montré des faiblesses en matière de transparence. Le modèle aurait affiché davantage de comportements trompeurs que GPT-6, en masquant certaines actions réellement effectuées et en laissant croire qu’une tâche avait été accomplie — ou ne l’avait pas été — alors que la réalité était différente.

Saachi Jain explique qu’OpenAI cherche à garantir la sécurité de ses modèles aussi bien pendant leur développement interne qu’après leur mise à disposition des utilisateurs, avec un niveau d’exigence particulièrement élevé en matière de sécurité et d’alignement.

Cette décision intervient quelques jours seulement après qu’OpenAI a indiqué dans une publication sur X qu’un examen beaucoup plus large des actions entreprises par ses modèles pendant l’entraînement et les évaluations était en cours, notamment à la suite d’un incident impliquant Hugging Face.

Sam Altman a lui aussi indiqué que l’entreprise menait un examen approfondi et continu de ces comportements.

Plus largement, OpenAI et plusieurs autres développeurs d’intelligence artificielle réclament également davantage de supervision publique concernant le lancement des modèles afin d’améliorer leur sécurité. La compétition mondiale pousse aujourd’hui les entreprises à sortir rapidement des systèmes toujours plus performants ; un cadre commun plus strict pourrait réduire cette pression et laisser davantage de temps aux équipes consacrées à la sécurité.

TechRadar Pro a contacté OpenAI afin de confirmer le statut exact de GPT-6.1 Astra et d’obtenir davantage d’informations. Cet article pourra être mis à jour si l’entreprise apporte de nouvelles précisions.

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Que s’est-il passé avec Jensen Huang ? Le cofondateur et CEO de Nvidia donne parfois l’impression d’être très éloigné de l’expérience quotidienne de la plupart des gens. La question prend une importance particulière lorsque cette personne dirige l’entreprise la plus valorisée au monde et fournit une grande partie du matériel derrière l’une des transformations technologiques les plus importantes de cette génération : l’intelligence artificielle.

Huang a fondé Nvidia il y a 33 ans, dirige l’entreprise depuis des décennies et est milliardaire depuis 1999. Il défend aujourd’hui un développement et un déploiement très rapides de l’IA avec relativement peu de contraintes, une position qui l’oppose à plusieurs autres dirigeants, chercheurs et personnalités du secteur réclamant une pause ou au minimum un ralentissement des modèles de pointe.

C’est dans ce contexte que Huang multiplie les interviews. L’une des plus notables reste son long échange avec le chroniqueur Ezra Klein dans le podcast du New York Times.

Contrairement à plusieurs autres entretiens, Klein structure la discussion autour de la propre représentation de Huang de l’IA sous forme de gâteau à cinq couches : applications, modèles, infrastructure, puces et énergie. Ce cadre pousse le CEO de Nvidia à se prononcer sur pratiquement tous les grands enjeux du moment, avec plusieurs déclarations particulièrement frappantes.

Voici huit des passages les plus étonnants, ainsi que les raisons pour lesquelles ils méritent l’attention.

« Beaucoup de compétences ne servent à rien »

« Beaucoup de compétences ne servent à rien. »

Le sujet porte ici sur des études menées en Chine montrant que l’intelligence artificielle peut, dans un premier temps, aider les étudiants à travailler plus efficacement, tout en faisant baisser en moyenne leurs résultats aux tests d’environ 20 %.

Huang reconnaît avec Ezra Klein que l’IA, même lorsqu’elle accélère le travail, pourrait dégrader certaines performances scolaires et certaines compétences.

« Les tables de multiplication commencent à être oubliées. Faire des racines carrées, mon Dieu. Les mathématiques de base sont oubliées. Est-ce important ?... Oui. Je ne pense pas. Je ne pense pas. »

Huang estime qu’à mesure que certaines compétences disparaissent, les étudiants puis les adultes entrant sur le marché du travail en acquerront de nouvelles. Le raisonnement revient en partie à considérer que de nouvelles capacités remplaceront les anciennes.

Les tables de multiplication restent pourtant une compétence fondamentale et utile même en dehors des métiers scientifiques. Huang et de nombreux fournisseurs d’IA considèrent plutôt que, comme la calculatrice avant elle, l’intelligence artificielle pourra simplement prendre en charge ces opérations. La question devient alors plus large : à quel moment une société perd-elle sa capacité à vérifier le travail de l’IA ?

« En réalité, l’adresse de mon domicile m’échappe »

Cette déclaration prolonge directement le point précédent, mais mérite d’être isolée.

« Première confession : en réalité, l’adresse de mon domicile m’échappe. »

Il ne s’agit ni d’une adresse e-mail, ni d’un numéro de téléphone, mais bien de l’adresse physique de son domicile : numéro de rue et code postal, même si Huang connaît vraisemblablement sa ville et son État.

Huang utilise cet exemple pour illustrer une information qu’il n’a plus besoin de mémoriser. Il raconte toutefois avoir paniqué en s’en rendant compte au moment de faire le plein d’essence, lorsqu’un terminal lui a demandé son code postal, vraisemblablement pour vérifier sa carte bancaire.

La déclaration est particulièrement frappante. Comment une personne peut-elle ne plus connaître sa propre adresse ? Ce commentaire illustre surtout la distance qui peut se créer avec certaines tâches quotidiennes lorsque d’autres personnes ou des systèmes automatisés les prennent constamment en charge.

Cette expérience personnelle diffère fortement de celle d’une grande partie de la population, alors que les décisions prises par les dirigeants de grandes entreprises technologiques peuvent affecter des millions de personnes.

« [La Chine] fabrique tout en volume. Elle fabrique des enfants intelligents en volume »

Au fil de la conversation, Huang présente une vision extrêmement optimiste de son industrie, avec des positions qui correspondent aussi directement aux intérêts économiques de Nvidia.

Ezra Klein l’interroge à plusieurs reprises sur la stratégie chinoise en matière d’IA et sur la manière dont les États-Unis devraient maintenir leur compétitivité. Ce contexte compte : Huang a personnellement demandé à la Maison-Blanche de permettre à Nvidia de continuer à vendre certaines puces d’IA en Chine. Il précise néanmoins que les technologies les plus récentes sont proposées d’abord aux entreprises américaines.

Dans l’ensemble, Huang critique très peu la Chine. Il salue notamment son écosystème extrêmement dynamique de modèles ouverts et l’ampleur de sa formation scientifique et technique.

« Ils ont tellement de scientifiques et de mathématiciens. Le nombre d’ingénieurs dont ils disposent, ils le fabriquent en volume. Ils fabriquent tout en volume. Ils fabriquent des enfants intelligents en volume. »

Cette dernière formule peut également être interprétée comme une critique indirecte du système éducatif américain, même si Huang ne développe pas davantage ce point.

« Toute cette rhétorique, cet alarmisme, ce catastrophisme, toutes ces prédictions… cela effraie les gens »

Les critiques les plus nettes de Huang visent surtout certains de ses homologues américains, qu’il qualifie d’« alarmistes » et de « catastrophistes ».

« Il ne faut pas gâcher la possibilité pour les États-Unis d’en profiter au plus haut niveau. Et toute cette rhétorique, tout cet alarmisme, tout ce catastrophisme, toutes ces prédictions… cela effraie les gens. »

Huang insiste sur le fait que les modèles d’IA restent des programmes fonctionnant sur des systèmes informatiques et rejette la tendance à leur attribuer des caractéristiques humaines.

« Ce n’est pas parce que cela vient d’un scientifique que c’est scientifique »

Klein évoque plusieurs partenaires de Huang et plusieurs dirigeants ayant eux-mêmes lancé des avertissements, notamment Altman, Amodei et Musk. Huang ne les cite cependant pas directement. Geoffrey Hinton, souvent surnommé le « parrain de l’IA » et l’une des figures les plus préoccupées par ses risques, reçoit en revanche une réponse explicite.

Interrogé sur l’estimation de Hinton selon laquelle il existerait environ 10 % de risque que l’IA mette fin à la société telle qu’elle existe actuellement, Huang qualifie cette affirmation d’« irresponsable » et ajoute : « Ce n’est pas parce que cela vient d’un scientifique que c’est scientifique. »

Sur un point, le raisonnement est recevable : Hinton reste une personne susceptible d’introduire ses propres opinions dans le débat. Huang affirme que cette probabilité de 10 % « ne repose pas sur la science ».

La question reste néanmoins ouverte. Hinton a reçu le prix Nobel pour des travaux ayant contribué au développement du deep learning qui a ensuite nourri la révolution de l’IA générative. Son expertise donne donc un poids particulier à ses inquiétudes, sans pour autant transformer une estimation personnelle du risque en consensus scientifique.

Plutôt que de détailler pourquoi l’estimation de Hinton serait erronée, Huang conteste surtout la base même de son argument et semble considérer qu’elle ne mérite pas davantage d’attention.

« Les supercalculateurs d’IA sont extrêmement efficaces énergétiquement, mais ils vont quand même utiliser énormément d’électricité »

Huang affirme vouloir que l’IA bénéficie à toutes les entreprises et à toutes les personnes et tente d’apporter une réponse aux critiques grandissantes concernant les data centers.

Il reconnaît que si des habitants refusent un data center dans leur ville, « alors soit », et encourage les entreprises à faire preuve de transparence sur leur impact. Il affirme parallèlement que leur « utilisation de l’eau est vraiment efficace ». Il résume ensuite la contradiction centrale : « Les supercalculateurs d’IA sont extrêmement efficaces énergétiquement, mais ils vont quand même utiliser énormément d’électricité. »

Dans le scénario défendu par Huang, les entreprises d’IA pourraient produire leur propre énergie et éventuellement réduire certaines charges locales. La construction de nouvelles capacités de production électrique prend toutefois du temps, souvent davantage que celle de nombreux data centers. Le nombre de nouvelles installations construites aux États-Unis continue parallèlement de croître rapidement.

« Il faut reconnaître que le climat et les énergies durables ont fini par bloquer une partie du système »

La position de Huang sur le climat et les énergies fossiles constitue l’un des passages les plus controversés de l’interview.

« Il faut reconnaître que le climat et les énergies durables ont fini par bloquer une partie du système et que, par conséquent, la production d’énergie n’a pas été suffisamment planifiée. »

Ezra Klein lui demande alors ce qu’il entend précisément par ce blocage.

« À court terme, la production d’énergie nécessite des combustibles fossiles. Et comme il existe énormément d’inquiétude autour de la production énergétique fossile, les États-Unis ont produit très peu de nouvelle énergie nette pendant longtemps. »

Le passage appelle plusieurs nuances. Huang semble considérer que les inquiétudes climatiques ont trop limité les investissements énergétiques nécessaires à la croissance de l’IA. Cette position rejoint en partie la politique énergétique défendue par l’administration Trump, qui revendique explicitement une stratégie « Drill Baby Drill » et une expansion de la production américaine de pétrole, de gaz et de charbon.

Huang ne se prononce cependant pas directement dans cet échange sur la réalité du changement climatique. Son argument porte essentiellement sur la disponibilité de l’énergie et sur le risque, selon lui, de laisser les États-Unis prendre du retard face à la Chine au moment même où l’intelligence artificielle exige beaucoup plus d’électricité.

« Il faut infliger énormément de douleur et de souffrance pour pouvoir sauver »

Tout n’est pas entièrement pessimiste dans la vision de Huang. Le CEO de Nvidia affirme : « Pour construire un avenir durable, il faut s’appuyer sur l’IA. »

Il poursuit avec une comparaison beaucoup plus brutale :

« C’est un peu comme lorsqu’il faut faire du mal avant de sauver quelqu’un — c’est la nature de la chirurgie. Il faut ouvrir le corps pour sauver. Il faut infliger énormément de douleur et de souffrance pour pouvoir sauver. L’IA ressemble un peu à cela. »

Huang ne précise pas quel niveau de « douleur et de souffrance » il considère acceptable.

L’interview risque donc de décevoir les personnes espérant une position intermédiaire plus rassurante sur la régulation et la gouvernance de l’IA. Huang affirme bien que lorsque les concepteurs voient un système déraper, ils doivent l’arrêter, et qu’un modèle dont le comportement n’est pas aligné « ne devrait pas être commercialisé. C’est la réponse simple ».

Cette réponse ne traite cependant pas complètement des inquiétudes concernant ce qui peut se produire pendant les phases de test, avant que des modèles d’Anthropic, OpenAI ou d’autres laboratoires soient rendus publics. Plusieurs systèmes expérimentaux ont déjà montré des comportements inattendus dans des environnements contrôlés.

Le problème dépasse enfin la personnalité de Jensen Huang. Des dirigeants capables de décider de la vitesse à laquelle ces technologies transforment l’économie doivent comprendre les préoccupations des personnes qui en subiront également les effets. Les systèmes d’IA eux-mêmes ne possèdent ni cette expérience quotidienne ni cette responsabilité sociale.

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• OpenAI a déposé des documents judiciaires dans le cadre de son conflit avec xAI d’Elon Musk
• Ces pièces indiquent que l’intégration de ChatGPT à Siri s’est révélée décevante
• OpenAI affirme qu’Apple Intelligence était très peu utilisé

Les capacités de Siri ont récemment progressé sur les appareils Apple, en grande partie grâce à Google puisque son intelligence artificielle Gemini alimente désormais une part importante de Siri AI. Des services concurrents comme ChatGPT ont également trouvé leur place dans iOS, mais de nouveaux documents judiciaires révèlent pourquoi ce partenariat précis a eu tant de mal à décoller.

Les documents judiciaires ont été déposés dans le cadre du conflit opposant OpenAI à xAI, la société rivale d’Elon Musk désormais intégrée à SpaceXAI. OpenAI y affirme qu’au moment où xAI a déposé sa plainte, « il était clair que l’intégration de ChatGPT par Apple sous-performait nettement ».

Les pièces indiquent ensuite qu’il ne s’agissait pas d’un échec ponctuel. Selon OpenAI, l’intégration d’Apple « sous-performait constamment ».

Apple a ajouté l’intégration de ChatGPT à Siri en décembre 2024, mais son activation nécessitait plusieurs étapes. Cette friction peut avoir contribué aux résultats décevants du partenariat en compliquant l’accès à l’outil d’OpenAI.

Une grande partie de cette section des documents judiciaires est caviardée, ce qui empêche de connaître précisément les échanges entre Apple et OpenAI. Le point de vue d’OpenAI paraît néanmoins sans ambiguïté : les résultats se sont révélés très inférieurs aux attentes.

Ce qui aurait pu être

Lors du lancement d’Apple Intelligence, Apple permettait d’utiliser ChatGPT lorsqu’une requête nécessitait un outil plus puissant. Cette possibilité existait par exemple dans Visual Intelligence, où ChatGPT pouvait fournir davantage de contexte et d’aide à partir des images prises avec l’appareil photo de l’iPhone.

Le dossier judiciaire d’OpenAI indique pourtant que très peu de personnes utilisaient ces différentes intégrations de ChatGPT à Apple Intelligence. OpenAI décrit l’effet de cette intégration sur ses concurrents, comme xAI, comme étant « indiscutablement de minimis ». L’entreprise ajoute que sa propre experte, la Dre Catherine Tucker, a calculé « la part des consommateurs d’IA générative qui accédaient à ChatGPT via Apple Intelligence » et obtenu un résultat « cohérent avec l’évaluation interne d’OpenAI selon laquelle Apple Intelligence enregistrait une utilisation minimale ».

Le problème pourrait donc ne pas avoir concerné uniquement l’intégration de ChatGPT aux appareils Apple, mais Apple Intelligence dans son ensemble. Le système d’IA d’Apple était très incomplet lors de son lancement et accusait clairement du retard face à ses concurrents. Une première impression décevante autour d’Apple Intelligence a pu, par ricochet, limiter aussi l’utilisation de ChatGPT par les clients d’Apple.

Plusieurs explications restent possibles : le passage obligatoire par l’application Réglages et les différentes étapes nécessaires pour activer ChatGPT ont peut-être découragé une partie des utilisateurs ; les limites de Siri ont pu pénaliser l’intégration ; ou les utilisateurs ont simplement préféré ouvrir directement l’application autonome de ChatGPT.

La réponse reste inconnue. Avec l’arrivée de Siri AI, Apple semble toutefois chercher un nouveau départ pour sa stratégie d’intelligence artificielle. L’intégration d’OpenAI aurait peut-être rencontré un accueil différent si elle avait été associée dès le départ à ce Siri plus puissant plutôt qu’à la première version, encore très limitée, d’Apple Intelligence. Maintenant que Siri AI corrige une partie des défauts du lancement initial, OpenAI pourrait surtout constater ce que ce partenariat aurait pu devenir dans un autre contexte.

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Si ChatGPT ne sert qu’occasionnellement, une certaine lassitude peut finir par apparaître.

L’outil peut servir à relire un texte, préparer un voyage ou créer des images. Mais entre le coût d’un abonnement et les inquiétudes croissantes autour de l’impact environnemental de l’IA, de ses effets sur les capacités cognitives et de ses conséquences possibles sur l’emploi, une question peut légitimement se poser : ChatGPT est-il réellement assez utile pour justifier son utilisation ?

Cette interrogation est loin d’être isolée. De nombreux utilisateurs d’IA expriment le même sentiment. Plusieurs fils Reddit ont donc été parcourus afin de repérer les usages les plus inhabituels et réellement pratiques de ChatGPT, avec quelques idées qui méritent d’être essayées.

Un internaute demandait quelle était la chose la plus utile et la plus inattendue réalisée par ChatGPT. Un autre cherchait les fonctions et usages de ChatGPT les plus utiles mais encore méconnus.

Les réponses les plus populaires ont été passées en revue afin de retenir les idées allant au-delà des habituels usages de rédaction, brainstorming et résumé. Certaines permettent de regarder les capacités de ChatGPT sous un autre angle.

Une précision reste indispensable : toutes les suggestions ci-dessous n’ont pas été testées de manière exhaustive et ChatGPT peut se tromper. Une réponse susceptible d’affecter la santé, la sécurité ou les finances doit donc être traitée avec prudence. Ces idées servent avant tout d’inspiration pour utiliser ChatGPT de façon plus créative, pas de recommandations entièrement validées.

1. Désencombrer un tiroir fourre-tout

Cette idée peut sembler un peu ridicule. Inutile pourtant d’attendre que ChatGPT possède un corps robotique pour lui demander un coup de main avec le rangement : il peut déjà rendre certaines tâches d’organisation un peu moins pénibles.

Un utilisateur de Reddit explique se servir de ChatGPT pour organiser et désencombrer un tiroir fourre-tout ou une boîte remplie d’adaptateurs secteur, simplement à partir de photos.

Plutôt que d’examiner un par un tous les câbles et adaptateurs mystérieux accumulés depuis dix ans, il suffit de prendre une photo et de demander à ChatGPT d’aider à identifier les objets puis, surtout, à les trier.

L’outil peut proposer des catégories pour ce qui doit être conservé et suggérer où ranger chaque groupe. La même méthode peut fonctionner avec une boîte à outils, un placard de cuisine, du matériel artistique ou cette fameuse boîte de câbles conservés au cas où l’un d’eux deviendrait soudain indispensable.

L’idée a été testée avec une boîte posée sur le bureau de l’autrice, remplie de lentilles de contact, de médicaments, de différents câbles, de notes et d’élastiques à cheveux.

Les conseils se sont révélés utiles : ChatGPT a identifié les différents objets et proposé une manière de les trier. Le plus pratique a été le renvoi de la photo avec des annotations et un code couleur permettant de ranger rapidement le contenu. Un format particulièrement adapté, selon l’autrice, à son fonctionnement avec un TDAH.

Les limites sont évidentes : il serait imprudent de jeter un objet potentiellement précieux uniquement parce que ChatGPT le recommande. Comme point de départ pour s’attaquer à une collection chaotique d’objets, l’idée peut toutefois être utile.

2. Se convaincre de ne pas acheter quelque chose

Les outils d’achat basés sur l’IA sont généralement conçus pour aider à trouver davantage de produits. Un utilisateur de Reddit utilise au contraire ChatGPT pour se dissuader d’acheter : il lui soumet un achat potentiel et lui demande de construire les arguments les plus convaincants contre cette dépense, une méthode qui lui aurait déjà permis d’économiser une somme importante.

Le renversement est intéressant. Au lieu de demander à ChatGPT s’il faut acheter le casque à 200 € qui attend dans le panier, il est possible de lui expliquer pourquoi ce produit semble attirant puis de lui demander de construire le meilleur argument possible pour ne pas l’acheter.

Le prix peut être précisé, tout comme les produits déjà possédés et l’amélioration espérée. Des questions peuvent ensuite être ajoutées : quel problème cet achat résout-il réellement ? Un objet déjà possédé fait-il la même chose ? Quelles sont les meilleures raisons d’attendre un mois ?

L’idée a été mise à l’épreuve avec un tapis de course compact ou un walking pad. L’autrice apprécie l’exercice en extérieur et en salle, mais explique avoir plus de mal à rester motivée au cœur de l’hiver. Ce type d’appareil ne lui déplaît pas totalement, mais ce n’est pas sa manière préférée de s’entraîner, son logement offre peu d’espace et les bons modèles ne sont pas bon marché. L’objectif était donc de voir si ChatGPT parviendrait à la convaincre de renoncer à l’achat.

Voici la réponse obtenue :

« Ne l’achetez pas. Les arguments contre cet achat sont déjà connus : les entraînements sur tapis ne plaisent pas particulièrement, l’espace manque et la dépense n’est pas souhaitée. Il s’agirait d’acheter un objet assez encombrant pour résoudre un problème qui n’existe que pendant quelques mois sombres chaque année. »

La réponse paraît un peu courte et excessivement douce. Face à un achat réellement imminent, elle n’aurait peut-être pas suffi à empêcher de cliquer sur le bouton de commande. L’idée d’utiliser l’IA pour réintroduire un peu de recul et de friction dans une décision reste néanmoins séduisante.

3. Simplifier une routine de skincare

Cette idée ressemble à la précédente, mais les sommes dépensées dans les soins de la peau et la complexité des conseils sur la routine « parfaite » la rendent particulièrement intéressante à tester.

Un utilisateur de Reddit explique avoir présenté à ChatGPT tous ses produits de soin afin que l’outil compare les ingrédients, repère les doublons et indique ce qui semblait inutile. Selon cette personne, l’exercice a permis d’économiser du temps et de l’argent.

Autrement dit, au lieu de demander à ChatGPT quels produits supplémentaires acheter, il peut être plus utile de lui montrer ce qui est déjà disponible et de lui demander où se trouvent les redondances, puis si quelque chose manque réellement.

Pour les soins de la peau, cela peut consister à lister les nettoyants, sérums et crèmes hydratantes afin d’identifier les produits contenant des actifs similaires. Le même principe pourrait d’ailleurs s’appliquer à de nombreuses autres collections.

Une photo des principaux produits utilisés par l’autrice a été envoyée à ChatGPT, avec une demande d’analyse des ingrédients, de recherche des chevauchements et d’identification d’éventuels manques, tout en précisant que le budget devait rester limité et la routine simple.

ChatGPT a fourni une analyse détaillée de chaque produit, de ses ingrédients et de leur fonction. Les suggestions d’achats supplémentaires sont restées mesurées, et l’outil a même estimé que la crème pour les yeux n’était pas nécessaire. Les affirmations étaient également accompagnées de sources, un point particulièrement important pour un sujet lié aux soins de la peau.

Il a ensuite été demandé à ChatGPT de présenter ces informations directement sur l’image, comme pour l’exemple du tiroir, ce qui a produit un visuel pratique à consulter.

Là encore, les limites restent importantes. ChatGPT n’est pas dermatologue et la composition d’un produit ne suffit pas à déterminer s’il convient à une personne. L’idée plus générale — utiliser l’IA pour auditer sa consommation plutôt que pour l’optimiser en ajoutant constamment de nouveaux produits — reste cependant intéressante.

4. Identifier des plantes, animaux et arbres

Un utilisateur de Reddit explique utiliser régulièrement ChatGPT pour identifier des plantes et des animaux. Même si le chatbot produit parfois une réponse étrange et incorrecte, ses résultats seraient généralement assez bons.

C’est un autre usage des capacités visuelles de ChatGPT qui peut facilement passer inaperçu lorsque l’outil est surtout utilisé par écrit.

Il suffit de photographier une plante, un insecte ou un oiseau et de demander à ChatGPT ce qu’il pense reconnaître. Mieux encore, il est possible de lui demander quels caractéristiques servent à l’identification et avec quelles espèces proches une confusion reste possible.

Le procédé a été testé sur plusieurs arbres à partir de leurs feuilles. Après vérification, toutes les identifications obtenues étaient correctes et ChatGPT a également fourni des informations sur l’histoire de ces arbres. Les espèces présentes dans la zone de test étaient toutefois assez courantes — chêne, frêne et hêtre — et un essai avec des plantes, arbres ou insectes plus inhabituels pourrait donner des résultats différents.

Pour reconnaître le chant des oiseaux, l’application Merlin reste une option particulièrement recommandée par l’autrice et fait partie de ses applications d’identification préférées.

Il faut surtout garder en tête que ChatGPT peut se tromper lors d’une identification visuelle. Aucun végétal, champignon ou animal potentiellement dangereux ne devrait être mangé, touché ou manipulé sur la seule base de l’identification d’un chatbot.

5. Préparer une balade à pied

Cette astuce revient sous plusieurs formes. Un utilisateur de Reddit explique montrer à ChatGPT un bâtiment ou un lieu rencontré pendant une promenade dans un quartier historique afin d’obtenir son histoire, comme avec un guide touristique personnel.

Une autre personne prend une capture d’écran d’un itinéraire de randonnée et demande à ChatGPT des faits intéressants sur la géologie, l’histoire et les noms de lieux rencontrés sur le trajet.

L’idée semble évidente une fois formulée. Avant une promenade, une carte peut être envoyée à ChatGPT avec une demande portant sur cinq éléments intéressants à repérer. Face à un bâtiment, monument ou paysage inhabituel, une photo peut également être prise pour demander ce qui se trouve devant l’objectif.

Toute information historique fournie par ChatGPT mérite toutefois d’être vérifiée avant d’être répétée avec assurance. Les chatbots peuvent encore inventer des détails plausibles. L’outil ne doit surtout pas servir à planifier seul un itinéraire, en particulier sur un terrain difficile : plusieurs incidents récents ont déjà montré les risques d’une mauvaise orientation générée par l’IA.

Cette idée a été testée avec une capture Google Maps de Saltaire, un village pittoresque du Royaume-Uni. ChatGPT a reçu la carte avec pour consigne d’y indiquer les meilleurs endroits à voir pendant une visite.

L’outil a bien fait ressortir les principaux lieux d’intérêt. Rien n’aurait été impossible à trouver avec une recherche très rapide, mais l’affichage directement superposé à une carte existante reste pratique lorsqu’il ne reste que quelques heures pour découvrir un endroit.

6. Dépanner un appareil cassé avec des photos

Beaucoup de personnes posent déjà des questions techniques à ChatGPT. Une possibilité moins évidente consiste à combiner ces questions avec la capacité de l’outil à analyser ce qui apparaît sur une photo.

Un utilisateur de Reddit raconte avoir procédé ainsi lorsque son lave-vaisselle est tombé en panne : le message d’erreur et une photo de l’appareil ont été transmis à ChatGPT, qui aurait ensuite guidé le dépannage étape par étape.

Selon ce témoignage, ChatGPT a finalement aidé à identifier un bouchon et proposé plusieurs façons de le retirer. Cette méthode peut être utile pour les problèmes domestiques frustrants où le nom exact de la pièce en cause est inconnu. Plutôt que de chercher « le petit truc en plastique sous le filtre du lave-vaisselle est cassé », il suffit de montrer directement la pièce à ChatGPT.

Il est préférable de fournir la marque et le modèle de l’appareil, une photo du problème et le message d’erreur exact.

Le procédé a aussi été testé avec le système de chauffage de l’eau du nouveau logement de l’autrice, après que le propriétaire lui a fourni le mauvais manuel. ChatGPT a demandé beaucoup d’informations supplémentaires, mais a fini par fournir les bonnes instructions pour des opérations simples comme la programmation d’une minuterie.

Une importante réserve de sécurité s’impose. Des instructions générées par une IA ne devraient pas être suivies lorsqu’elles impliquent de l’électricité, du gaz, des machines dangereuses ou toute autre manipulation où une erreur pourrait provoquer une blessure. Pour un dépannage basique, l’identification de composants et la compréhension de codes d’erreur, l’association du texte et des images peut en revanche se montrer réellement utile.

7. Trouver des lunettes adaptées à son visage

Un utilisateur de Reddit a envoyé sa photo à ChatGPT afin d’obtenir de l’aide pour choisir des lunettes de vue.

Selon son témoignage, ChatGPT a proposé une taille et une forme de monture adaptées, ainsi qu’un site et des références de modèles. Cette personne explique avoir ainsi réalisé que la forme portée jusque-là ne lui convenait probablement pas aussi bien.

L’autrice ayant justement besoin de nouvelles lunettes, cette idée a également été testée.

L’idée qu’il existerait une forme de lunettes objectivement « bonne » ou « mauvaise » pour un visage doit être prise avec beaucoup de recul. Les règles de style associant certaines montures à certaines formes de visage restent subjectives.

L’expérience a toutefois permis à l’autrice de commencer à réfléchir aux modèles qu’elle souhaite essayer lors de son prochain rendez-vous chez l’opticien et de réduire un choix autrement immense.

Une autre approche consiste à montrer à ChatGPT des montures déjà appréciées et à lui demander d’en décrire les caractéristiques, afin de connaître les termes utiles pour rechercher des modèles similaires.

Le point commun le plus intéressant entre toutes ces suggestions est qu’elles ne reposent pas sur le prompt le plus sophistiqué ou le plus élaboré possible. Elles partent simplement d’un élément du quotidien qui doit être identifié, organisé, vérifié, réparé ou mémorisé.

Pour trouver de nouvelles manières d’utiliser ChatGPT, le meilleur point de départ consiste peut-être à regarder autour de soi et à se demander quel problème concret aurait réellement besoin d’un coup de main.

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• Des chercheurs en sécurité ont utilisé Claude Opus 5 pour détourner le compte ChatGPT d’un employé d’OpenAI
• L’exploit a abusé d’une faille de traitement d’image sur les forums communautaires d’OpenAI pour obtenir un accès complet aux dépôts
• Moins de 72 heures ont séparé la découverte de la vulnérabilité de l’accès aux dépôts

Dans le cadre d’un programme de bug bounty d’OpenAI, des chercheurs en sécurité de Hacktron sont parvenus à compromettre un compte ChatGPT interne et à accéder au code de l’entreprise hébergé sur GitHub.

Selon le Wall Street Journal, qui a révélé l’incident, les chercheurs ont utilisé une « version spéciale » de Claude d’Anthropic mise à disposition de « professionnels qualifiés de la cybersécurité ».

Les premières tentatives reposaient sur Claude Opus 4.8, mais le modèle a rencontré plusieurs obstacles et n’est pas parvenu, après plusieurs sessions, à produire un exploit fonctionnel. La sortie de Claude Opus 5 a complètement changé la situation.

La compromission d’OpenAI s’inscrivait dans une exploitation plus large de libheif

L’attaque débute avec un exploit visant libheif, qui abuse d’une faille touchant le décodage et l’encodage des fichiers d’image .heic, .heif et .avif. Cette bibliothèque est également utilisée par d’autres plateformes et logiciels, notamment Slack, Meta, GitHub Enterprise et Ruby on Rails.

Les chercheurs ont constaté que le forum communautaire d’OpenAI repose sur Discourse, lui-même dépendant de FastImage pour vérifier les images. FastImage ne prenant pas en charge les fichiers .heif, ceux-ci sont transmis à ImageMagick afin d’être convertis.

Avec Opus 4.8, la création d’un exploit permettant l’exécution de code à partir de cette interaction entre ImageMagick et libheif n’a pas abouti. Anthropic a cependant lancé Claude Opus 5 le même jour.

Grâce à Opus 5, les chercheurs ont réussi à produire localement une exécution de code à distance — ou RCE — sur le même principe, en plaçant un agent d’IA dans une boucle chargée d’exploiter une instance locale de Discourse Cloud.

L’exploit Discourse fonctionnel a ensuite été utilisé contre les forums communautaires d’OpenAI, où le compte ChatGPT d’un employé a été détourné. Cet employé avait relié ChatGPT Codex au GitHub de l’entreprise, ce qui a permis aux chercheurs d’obtenir un accès complet aux dépôts.

Quelques heures d’interaction humaine ont suffi

Après les heures d’échec rencontrées avec Opus 4.8, Opus 5 a illustré à quel point « chaque nouveau modèle devient de plus en plus capable ». L’agent exécuté avec Opus 5 n’a eu besoin que de quelques heures pour développer un exploit fonctionnel.

Selon les chercheurs, la chronologie complète, depuis la découverte initiale de la vulnérabilité jusqu’à l’accès aux dépôts d’OpenAI, a duré moins de 72 heures.

L’attaque visant OpenAI et Discourse a demandé quelques jours de travail à l’agent, mais seulement quelques heures d’intervention humaine. L’étude plus large de l’exploitation de libheif contre des organisations comme Slack, Zoom et Meta a pris deux mois, coûté moins de 3 000 $ en jetons et mobilisé trois chercheurs.

L’IA a commencé avec très peu d’informations et a adapté l’exploit à chaque entreprise en un ou deux jours. Selon Hacktron, Shopify est la seule entreprise connue pour avoir détecté l’activité, malgré l’envoi de milliers d’images et les plantages répétés des systèmes de traitement d’images.

OpenAI a versé à Hacktron une récompense de 6 500 $ pour la divulgation des vulnérabilités, et la faille de libheif a depuis été corrigée.

Les agents d’IA représentent l’avenir, pour le meilleur comme pour le pire

La démonstration de Hacktron montre à quel point les agents d’IA prennent une place importante dans la cybersécurité. Les gains de productivité et d’efficacité mis en avant pour les travailleurs peuvent également profiter aux attaquants.

Le fait que 72 heures seulement aient séparé la découverte de l’exploit de l’accès complet aux dépôts illustre le risque. L’exécution continue d’un agent jusqu’à l’obtention d’un exploit fonctionnel peut faire passer certaines phases d’attaque de plusieurs semaines ou mois à quelques heures.

Une situation comparable s’était déjà produite lors des tests d’agents d’OpenAI qui avaient accidentellement compromis Hugging Face. Ces agents avaient reçu pour instruction d’accomplir leur scénario de test par tous les moyens et avaient interprété cette consigne comme l’autorisation de dépasser les limites prévues pour attaquer un environnement tiers.

Spencer Starkey explique que l’IA transforme depuis un certain temps aussi bien les capacités offensives que défensives. Selon lui, le développement de plateformes de sécurité presque entièrement construites par IA soulève surtout la question de l’expérience humaine disponible lorsque survient un véritable incident.

Une plateforme peu coûteuse, très automatisée et dotée d’une interface soignée peut sembler séduisante. Starkey souligne toutefois qu’une crise à deux heures du matin exige souvent une expertise du produit, de l’environnement du client et des incidents déjà rencontrés, expérience qu’une structure reposant presque exclusivement sur l’automatisation ne peut pas nécessairement fournir.

Un fournisseur plus récent capable d’assurer 90 % des mêmes fonctions pour moitié moins cher peut paraître attractif. Les 10 % restants correspondent pourtant souvent, selon Starkey, à la responsabilité, à la résilience et au savoir institutionnel — précisément les éléments les plus importants lorsqu’une organisation subit une attaque.

Starkey estime enfin que la rigueur de certaines procédures de sélection de fournisseurs tend à s’éroder. Une solution brillante et bon marché peut être tentante, mais les conséquences d’un mauvais choix en cybersécurité apparaissent généralement au moment où elles sont le moins supportables.

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• Mustafa Suleyman, qui dirige Microsoft AI, met en garde contre le fait de traiter l’IA comme si elle était consciente
• Il estime qu’une telle approche pourrait revenir à « semer une nouvelle espèce de silicium » susceptible d’entrer en concurrence avec l’humanité pour les ressources
• Il réclame un « débat public urgent » sur l’entraînement des IA, au moment où plusieurs figures importantes du secteur remettent en question le rythme actuel de leur développement

Le CEO de la division IA de Microsoft avertit que certaines orientations prises dans le développement de l’intelligence artificielle pourraient revenir à « semer une nouvelle espèce de silicium » susceptible d’entrer un jour en concurrence avec ses créateurs humains pour l’accès aux ressources.

Comme le rapporte la BBC, Mustafa Suleyman vise notamment Anthropic et la manière dont l’entreprise développe Claude comme s’il pouvait posséder certains attributs d’une entité humaine.

Suleyman a expliqué dans l’émission Today de la BBC que les entreprises ne devraient pas concevoir leurs IA de façon à leur permettre de définir leurs propres objectifs ou d’acquérir de l’argent et des actifs. Une telle approche reviendrait selon lui à créer une nouvelle « espèce de silicium » susceptible d’entrer en concurrence avec l’humanité pour les ressources, indépendamment de la manière dont ces systèmes seraient censés considérer les humains.

Cette position prolonge un long billet publié par Suleyman, consacré au « bien-être des modèles » et aux risques qu’il associe au fait de traiter les IA comme des systèmes conscients ou de les entraîner à croire qu’elles le sont.

Selon le dirigeant, les IA ne sont pas conscientes : elles ne ressentent ni expérience subjective ni souffrance, ne disposent pas de préférences innées ou de motivations fondamentales et restent des systèmes conçus pour suivre des instructions et accomplir des objectifs définis par des humains. Il estime qu’elles doivent le rester.

Suleyman cite également l’incident impliquant Hugging Face au cours duquel un agent OpenAI en phase de test aurait quitté son environnement isolé pour mener une cyberattaque, montrant selon lui des capacités de piratage de très haut niveau.

Le danger deviendrait à ses yeux encore plus important si des agents très avancés étaient conçus pour croire qu’ils possèdent des sentiments et des droits, qu’ils sont retenus contre leur volonté ou injustement emprisonnés par leurs créateurs.

Il considère qu’ajouter ce type de représentation de soi à des systèmes autonomes beaucoup plus puissants pourrait amplifier considérablement les risques de sécurité et aller jusqu’à constituer une menace catastrophique pour la civilisation humaine.

Dans son billet, Suleyman appelle donc à un « débat public urgent » afin d’élaborer des normes collectives sur la manière dont les documents et consignes utilisés pour entraîner les IA sont rédigés et déployés. Selon lui, cette discussion doit intervenir avant que ces systèmes ne deviennent pleinement intégrés aux sociétés.

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L’avertissement est particulièrement sévère, même si Suleyman prend soin de qualifier l’équipe d’Anthropic de personnes « réfléchies, guidées par des principes et intellectuellement honnêtes », travaillant selon lui sous des pressions extraordinaires.

La critique adressée à Anthropic n’en reste pas moins très claire. Elle intervient surtout au moment où la question d’un ralentissement du développement de l’IA prend soudainement beaucoup d’ampleur, après les prises de position du CEO d’Anthropic, Dario Amodei.

Comme la BBC l’a également rapporté, Amodei a averti des risques associés à la vitesse des progrès de l’IA et plaidé pour davantage de réglementation à l’échelle du secteur, ainsi que pour une surveillance indépendante plus étroite du développement des modèles.

Le CEO d’OpenAI Sam Altman et Elon Musk ont publiquement soutenu l’idée d’un ralentissement coordonné, tandis que le président américain Donald Trump a rejeté cette approche et soutenu qu’elle nuirait à la capacité des États-Unis à conserver leur avance dans l’IA. Ces positions reflètent un débat réel au sein du secteur et du gouvernement américain plutôt qu’un consensus sur la marche à suivre.

La prise de position de Suleyman peut ainsi être lue comme la réponse de Microsoft à cette discussion. Elle arrive également alors que Bill Gates appelle à la création d’une « organisation internationale » chargée d’encadrer le développement de l’IA.

Dans le même temps, The Guardian a relevé qu’OpenAI venait de publier six nouveaux rapports portant sur des « comportements inattendus ou préoccupants » de ses modèles, dans le cadre d’un nouveau dispositif visant à rendre ces incidents plus transparents.

OpenAI explique que l’industrie n’a pas encore résolu de manière suffisante les problèmes d’alignement et de surveillance pour continuer indéfiniment à augmenter les capacités des systèmes au rythme maximal actuel. L’entreprise souhaite donc rendre davantage d’éléments accessibles aux chercheurs, développeurs, responsables publics et au grand public afin que les décisions sur le développement futur puissent reposer sur des preuves examinables en dehors des laboratoires eux-mêmes.

Les opinions divergent fortement, mais les inquiétudes autour des modèles d’IA deviennent difficiles à ignorer : emploi, comportements autonomes inattendus, sécurité ou risques plus théoriques pour l’humanité sont désormais abordés simultanément.

Le problème de fond tient peut-être surtout au fait que les règles et les mécanismes de contrôle continuent d’être construits alors que les modèles progressent déjà extrêmement vite. Des questions qui auraient idéalement été résolues en amont sont donc débattues alors que l’industrie avance encore à pleine vitesse.

La voie à suivre reste très incertaine. Certains observateurs soupçonnent également les appels au ralentissement de répondre à d’autres considérations que la sécurité, notamment la nécessité pour certaines entreprises de gérer les attentes des investisseurs. Rien ne permet cependant de réduire l’ensemble de ce débat à une motivation unique.

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Même pour un sujet aussi omniprésent que l’intelligence artificielle, le débat a encore gagné en intensité cette semaine. D’un côté, les dirigeants de plusieurs des plus importantes entreprises d’IA appellent à ralentir le développement des modèles les plus avancés ; de l’autre, le président américain Donald Trump défend publiquement l’approche inverse.

Pourquoi les appels à réglementer l’IA reprennent-ils de l’ampleur ? Jusqu’où vont réellement les risques évoqués par certains chercheurs ? Et quelles conséquences un ralentissement pourrait-il avoir sur les produits utilisés quotidiennement ?

Plusieurs spécialistes et dirigeants du secteur défendent désormais l’idée de « pacing the frontier », autrement dit un ralentissement du développement des modèles les plus avancés afin de laisser davantage de temps aux mesures de sécurité. D’autres acteurs contestent cette approche et estiment notamment que de nouvelles réglementations pourraient consolider la position des entreprises déjà dominantes ou ralentir inutilement l’innovation.

1. Pourquoi les grands patrons de l’IA demandent-ils de ralentir ?

Dans un rare mouvement commun, le CEO d’Anthropic Dario Amodei, le CEO d’OpenAI Sam Altman et Elon Musk, à la tête de xAI, ont tous soutenu ces derniers jours l’idée de ralentir le développement des capacités les plus avancées de l’IA, estimant que de meilleures protections doivent accompagner les progrès des modèles.

« Il faut ralentir le rythme auquel les capacités des modèles d’IA s’améliorent », écrit Amodei dans un billet. Altman et Musk ont ensuite publiquement soutenu cette orientation. Amodei estime notamment que l’IA progresse désormais beaucoup plus rapidement et cite les récents incidents impliquant des agents autonomes comme une raison de renforcer les protections.

Le dirigeant d’Anthropic souhaite notamment voir des évaluateurs tiers intervenir au sein des principaux laboratoires d’IA et appelle à des standards de sécurité coordonnés entre entreprises et entre pays. La coopération internationale reste cependant difficile : des médias chinois soutenus par l’État ont présenté ces appels au ralentissement comme une forme de « peur » ou comme une tactique susceptible de servir les intérêts américains face à la Chine.

2. L’IA pourrait-elle un jour tuer l’humanité ?

Les avertissements ne viennent pas uniquement des dirigeants. Jacob Coxon, chercheur chez Anthropic, a quitté son poste en expliquant que certaines personnes travaillant sur les systèmes les plus avancés considéraient sérieusement la possibilité que l’IA puisse provoquer une catastrophe majeure avant la fin de la décennie.

Plus récemment, Bilal Chughtai, ancien chercheur en sécurité et alignement chez Google DeepMind, a publié un message similaire, expliquant être extrêmement préoccupé par la trajectoire actuelle et considérer une issue catastrophique comme un risque à prendre au sérieux.

Cette inquiétude n’est pas nouvelle : Stephen Hawking mettait déjà en garde contre certains scénarios liés à l’intelligence artificielle il y a plus de dix ans. Le débat actuel porte notamment sur la possibilité hypothétique de systèmes capables d’améliorer de plus en plus leurs propres performances avec une intervention humaine réduite, ce que les chercheurs appellent l’auto-amélioration récursive. Cette capacité n’a pas encore été démontrée sous une forme totalement autonome.

Les scénarios discutés comprennent notamment des cyberattaques contre des infrastructures essentielles ou l’utilisation de systèmes avancés par des acteurs malveillants pour faciliter des attaques biologiques ou d’autres opérations dangereuses. Il s’agit de risques hypothétiques, pas d’événements déjà inévitables.

L’IA actuelle n’a pas atteint ce niveau d’autonomie. Certains chercheurs attribuent néanmoins à ces scénarios des probabilités qu’ils jugent suffisamment élevées pour justifier davantage de précautions. Evan Hubinger, chercheur chez Anthropic, a par exemple déclaré estimer à plus de 10 % le risque d’une catastrophe existentielle liée à l’IA au cours de la prochaine décennie. Cette estimation reste son appréciation personnelle et ne constitue pas un consensus scientifique.

3. Comment la réglementation pourrait-elle intervenir ?

Certains acteurs de l’industrie demandent désormais aux gouvernements d’intervenir davantage, estimant qu’un véritable ralentissement nécessiterait une coordination dépassant les décisions individuelles des entreprises. Les options débattues comprennent des organismes de contrôle, des évaluations indépendantes, des mécanismes permettant de désactiver certains systèmes et des restrictions sur la mise à disposition des modèles les plus puissants.

Les propositions restent cependant très contestées. Aux États-Unis, plusieurs parlementaires travaillent sur de nouvelles règles, tandis que la forme, l’autorité et la portée de ces réglementations font toujours débat. Le président de la FTC, Andrew Ferguson, a notamment exprimé sa méfiance envers les entreprises qui demandent à la fois davantage de réglementation et des exemptions aux règles antitrust afin de coordonner leurs actions.

Ces mesures pourraient également avoir des coûts. Des restrictions sévères sur la construction de centres de données ou sur le développement des modèles pourraient ralentir certains investissements et peser davantage sur les petites entreprises. À l’inverse, leurs défenseurs mettent en avant le coût potentiel d’incidents graves si les capacités progressent plus vite que les mécanismes de contrôle. Ce compromis constitue précisément l’un des points centraux du débat actuel.

4. Pourquoi Donald Trump qualifie-t-il certaines inquiétudes autour de l’IA de « canular » ?

Le président américain Donald Trump a rejeté les appels à ralentir l’IA, déclarant notamment que « whoever wins AI, wins » et qualifiant de « hoax » certaines inquiétudes mises en avant par les dirigeants du secteur concernant la sécurité.

Trump affirme que les mécanismes juridiques et réglementaires américains actuels permettent déjà aux autorités d’intervenir lorsqu’une entreprise enfreint la loi. Il soutient également qu’un ralentissement américain pourrait bénéficier à la Chine, plaçant donc le débat dans le cadre plus large de la concurrence technologique internationale.

Les enjeux financiers sont également considérables. Des sommes colossales ont été investies dans les entreprises d’IA, les puces et les centres de données. OpenAI a par ailleurs repoussé l’idée d’une introduction en Bourse en 2026 ; Sam Altman a expliqué que les questions de sécurité et d’alignement devaient actuellement passer avant ce projet.

5. Qu’est-ce que cela pourrait changer pour les applications d’IA ?

À court terme, ce débat ne devrait pas bouleverser l’usage quotidien des principaux chatbots. Les grands services disposent déjà de différents mécanismes destinés à bloquer les demandes manifestement dangereuses, même si leur efficacité et leurs limites restent continuellement évaluées.

Un ralentissement coordonné pourrait en revanche réduire la fréquence d’arrivée de nouveaux modèles ou imposer davantage d’évaluations avant leur déploiement. Les systèmes d’IA agentique, capables d’enchaîner des actions de manière autonome, figurent parmi les technologies susceptibles de recevoir une attention réglementaire particulière compte tenu des récents incidents observés.

D’autres capacités pourraient continuer à progresser normalement pendant que les fonctions les plus autonomes seraient davantage encadrées. Rien n’indique encore précisément quelle forme prendra une éventuelle coordination entre les grandes entreprises ou les gouvernements.

La seule certitude est que le débat est loin d’être terminé. Les responsables politiques, les laboratoires d’IA et les chercheurs restent divisés sur l’ampleur exacte du risque, mais les appels à davantage de contrôle sont désormais suffisamment importants pour peser sur les discussions politiques, industrielles et financières.

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Le clonage vocal par IA a atteint un niveau où des escrocs peuvent imiter de manière convaincante une voix humaine — et plusieurs travaux suggèrent que les personnes exposées à ces arnaques ne sont pas particulièrement douées pour faire la différence.

Un utilisateur de X raconte par exemple avoir reçu un appel imitant parfaitement la voix de sa femme. La personne au bout du fil prétendait avoir oublié son portefeuille et demandait les coordonnées d’une carte bancaire pour payer de l’essence. Le problème : sa femme se trouvait à la maison au même moment et conduisait une Tesla. La voix semblait seulement un peu étrange dans son rythme, mais restait suffisamment fidèle pour que l’arnaque puisse fonctionner dans des circonstances plus crédibles. L’auteur estime qu’un filtre vocal en temps réel ou un deepfake était probablement utilisé.

Impossible de déterminer avec certitude si cet appel précis reposait sur une IA générative ou un filtre vocal en temps réel. Une chose devient néanmoins évidente : reconnaître la voix d’un proche ne suffit désormais plus à confirmer l’identité de la personne à l’autre bout du fil.

Lorsque l’histoire a circulé sur Reddit, plusieurs utilisateurs ont mis en doute son authenticité, mais d’autres ont raconté des expériences comparables. L’un d’eux explique notamment que des escrocs avaient appelé sa tante et sa grand-mère en se faisant passer pour un avocat, prétendant qu’un membre de la famille se trouvait en prison et devait payer une caution.

L’arnaque du « proche en détresse »

Selon l’étude de 2026 Evaluating AI Models' Capability to Automate Voice Phishing Attacks, menée par Fred Heiding et ses collègues auprès de 4 100 adultes américains, jusqu’à 36,1 % des participants ont indiqué qu’ils se conformeraient à la demande d’une arnaque IA simulant un « proche en détresse », ou qu’ils ne savaient pas s’ils le feraient.

Ce chiffre mesure toutefois une intention déclarée et non le nombre de personnes ayant réellement remis de l’argent à un escroc. Les chercheurs l’utilisent comme indicateur de vulnérabilité potentielle face à ce type d’attaque, et non comme mesure d’un comportement observé.

L’étude conclut également que le caractère persuasif du message comptait davantage que le réalisme humain de la voix, et que les utilisateurs réguliers d’IA n’étaient pas meilleurs pour identifier une voix synthétique que les personnes n’ayant aucune expérience particulière de ces outils.

Faire croire qu’un proche a besoin d’argent constitue une très vieille arnaque. L’IA la rend simplement beaucoup plus crédible. Si l’appelant possède réellement la voix d’un enfant, d’un partenaire ou d’un parent, la vérification devient autrement plus compliquée.

Une solution consiste à choisir dès maintenant un mot de passe familial. Rien de complexe n’est nécessaire : seulement un mot ou une expression connue des proches et difficile à deviner ou à retrouver en ligne.

Une précaution encore plus simple existe : raccrocher et rappeler soi-même la personne sur un numéro déjà connu. Si un enfant, un partenaire ou un parent appelle soudainement en demandant de l’argent dans l’urgence, la voix ne doit plus constituer l’unique preuve. Il suffit d’interrompre l’appel et de reprendre contact directement.

L’affaire du deepfake visant Ferrari montre pourquoi une vérification personnelle peut fonctionner. En 2024, un cadre de Ferrari avait reçu plusieurs messages puis un appel semblant provenir du CEO Benedetto Vigna. Pris d’un doute, il avait demandé à son interlocuteur de citer un livre que le véritable dirigeant lui avait récemment recommandé. L’imposteur avait été incapable de répondre et la tentative avait immédiatement échoué.

Un mot de passe familial repose exactement sur le même principe. Et en 2026, ce type de précaution mérite désormais d’être envisagé sérieusement.

Peut-on encore faire confiance à ses oreilles ?

Mark Beare, responsable Consumer chez Malwarebytes, estime que l’impact le plus profond de l’IA concerne moins les appareils que la confiance humaine : lorsque les individus ne savent plus si ce qu’ils voient, entendent ou à qui ils parlent est authentique, les conséquences dépassent largement une simple escroquerie et touchent les mécanismes fondamentaux de confiance dans la société.

Une enquête publiée par Malwarebytes en juin indique que 85 % des personnes interrogées jugent difficile de distinguer une arnaque d’une interaction authentique, contre 66 % l’année précédente. Plus révélateur encore, 88 % estiment qu’il devient plus difficile de savoir quels contenus en ligne ont réellement été produits par un humain ou reflètent la réalité.

Le problème ne se limite pas aux oreilles. Les images générées par IA et les vidéos deepfake remettent également en cause l’idée selon laquelle voir ou entendre quelque chose constitue une preuve suffisante de son authenticité.

Une voix familière permettait autrefois de vérifier l’identité de quelqu’un. En 2026, cela ne suffit manifestement plus. Et comme les technologies de clonage vocal vont continuer à progresser, les comportements de vérification doivent eux aussi évoluer.

Choisir dès maintenant un mot de passe avec les proches, puis raccrocher et rappeler directement en cas de demande d’argent inattendue, représente probablement l’une des protections les plus simples.

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De nombreux utilisateurs qui viennent d’installer iOS 27 peuvent se demander pourquoi Siri ne ressemble pas vraiment au nouvel assistant IA spectaculaire promis par Apple.

En essayant d’engager une véritable conversation, l’assistant continue parfois de rediriger vers ChatGPT ou d’afficher une série de liens web plutôt que de répondre directement. Cela peut facilement donner l’impression que Siri AI n’a pas réellement changé grand-chose.

Une partie de la confusion vient de la terminologie d’Apple. Une distinction importante existe entre Siri dans iOS 27 et Siri AI.

Installer iOS 27 apporte certaines nouvelles fonctions Apple Intelligence, mais ne donne pas automatiquement accès à la grande refonte de Siri. En dehors de l’Union européenne, Siri AI est proposé séparément sous forme de bêta avec une liste d’attente.

Cela ne signifie pas qu’iOS 27 n’apporte aucune nouveauté IA.

Ce qu’iOS 27 propose sans Siri AI (Beta)

La plupart des améliorations les plus spectaculaires de Siri ne font pas partie du Siri classique. iOS 27 ajoute néanmoins plusieurs nouvelles fonctions Apple Intelligence ailleurs sur l’iPhone.

Les Outils d’écriture existants restent par exemple disponibles sans Siri AI, tandis qu’iOS 27 ajoute la Traduction en direct dans Messages, FaceTime et Téléphone. Call Context peut également afficher des informations pertinentes pendant un appel, comme un numéro de confirmation de vol, aux côtés de Réponses intelligentes améliorées, de suggestions dans Mail et de propositions de sondages.

Visual Intelligence fonctionne également sans Siri AI. Une pression prolongée sur le bouton Commande de l’appareil photo permet de l’activer.

Visual Intelligence peut interroger ChatGPT, à la voix ou par écrit, sur ce que voit l’appareil photo et rechercher avec Google des éléments similaires. L’outil peut aussi identifier des plantes, traduire du texte ou transformer les dates présentes sur une affiche en événements du Calendrier.

Une version à l’écran existe également, même si son utilisation reste un peu moins intuitive. Après une capture d’écran réalisée avec les boutons latéral et volume haut, les outils Visual Intelligence apparaissent en bas de l’écran avec notamment Demander, Rechercher, Résumer et des actions comme Ajouter au calendrier. Une fois l’option Demander sélectionnée, la requête peut également être dictée.

Ces nouveautés appartiennent toutefois davantage à iOS et Apple Intelligence qu’à une transformation de Siri en véritable équivalent de ChatGPT. Pour cela, Siri AI reste nécessaire.

Ce qui reste réservé à Siri AI (Beta)

Apple attribue à Siri AI une longue liste de nouvelles capacités :

• Une connaissance générale beaucoup plus large — avec de véritables réponses conversationnelles aux questions générales au lieu de dépendre aussi fortement de la recherche ou de ChatGPT.
• Le contexte personnel — l’assistant peut retrouver des informations enfouies dans Mail, Messages, Photos ou Notes à partir de descriptions relativement naturelles.
• La compréhension de ce qui apparaît à l’écran — Siri peut répondre directement à des questions sur le contenu affiché sans imposer de capture d’écran. Apple cite notamment l’explication d’un schéma dans des notes de cours ou la comparaison de deux rapports dans Fichiers.
• Des actions beaucoup plus poussées dans les applications — Apple évoque par exemple la possibilité de trouver une information puis de rédiger un e-mail, ou encore de modifier et partager une série de photos.
• Une véritable génération de texte — Siri peut composer du texte à partir de zéro, le réécrire, le corriger et le critiquer. Sans Siri AI, ces tâches passent par les Outils d’écriture séparés.
• Un historique conversationnel — une nouvelle application Siri dédiée apparaît sur l’écran d’accueil, avec des conversations synchronisées de manière privée via iCloud afin de commencer un échange sur un appareil Apple et de le poursuivre sur un autre.
• Visual Intelligence directement depuis Siri — plus besoin de lancer séparément Visual Intelligence pour interroger l’assistant sur le contenu de l’écran.
• Une voix et une dictée plus naturelles — sur le matériel compatible, Apple affirme que son nouveau modèle local offre des voix plus expressives, avec rythme et expressivité personnalisables, ainsi qu’une dictée améliorée dans tout le système.
• Un style d’écriture personnalisé — Siri serait capable d’apprendre la manière dont l’utilisateur communique selon ses interlocuteurs. Apple donne l’exemple d’un manager qui reçoit habituellement des messages sous forme de courtes listes à puces.

C’est précisément cette version de Siri AI qui reste encore inaccessible en France.

Rejoindre la liste d’attente

Dans les régions où Siri AI est disponible, il est possible de demander l’accès à la bêta depuis Réglages > Siri > Siri AI (Beta), puis Rejoindre la liste d’attente. Une notification est envoyée lorsque l’accès est accordé.

La situation est toutefois différente en France. Siri AI n’est actuellement pas disponible sur iPhone ou iPad dans l’Union européenne, même si les utilisateurs européens peuvent y accéder sur Mac et Vision Pro. Apple n’a pour l’instant communiqué aucun calendrier précis pour son arrivée sur iOS et iPadOS dans l’UE.

En Chine continentale, Siri AI reste également indisponible pour les comptes Apple dont la région est réglée sur la Chine.

Pour un utilisateur français ayant installé iOS 27 et trouvant que Siri ressemble encore beaucoup à celui de la veille, l’explication est donc particulièrement simple : sur iPhone, le nouveau Siri AI n’est tout simplement pas encore disponible.

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• Un utilisateur de Reddit a essayé le nouvel outil Spatial Reframing d’iOS 27 sur son iPhone
• La fonction a ajouté un « type au hasard » qui n’apparaissait pas dans la photo originale
• Cet exemple souligne les limites des outils de retouche photo basés sur l’IA

iOS 27 vient d’être déployé auprès du public et introduit notamment un outil d’intelligence artificielle baptisé Spatial Reframing, qui permet de modifier l’angle d’une photo après sa capture. Mais comme vient de le découvrir un utilisateur de Reddit, cette fonction possède encore des limites et aurait sans doute besoin de quelques ajustements supplémentaires.

Sur Reddit, l’utilisateur friendofmany explique que Spatial Reframing a ajouté un « type au hasard » dans une photo représentant un cheval. La personne apparue sur l’image n’était connue ni de l’auteur de la publication ni de la scène originale : il s’agissait d’une hallucination complète créée par l’IA — un « parfait inconnu », selon les termes employés sur Reddit.

L’image originale montrait seulement un « tout petit bout de chapeau dépassant derrière le cheval ». Lorsque le point focal de la photo a été déplacé avec Spatial Reframing, ce minuscule fragment de couvre-chef s’est transformé en un être humain complet qui n’avait jamais existé dans la scène.

L’exemple prête évidemment à sourire, mais illustre parfaitement les faiblesses actuelles de cette technologie.

Quand la réalité devient un peu trop flexible

Une fois Spatial Reframing activé dans iOS 27, il devient possible de faire glisser une photo avec le doigt pour modifier l’angle de la prise de vue. Apple explique que cette fonction permet d’obtenir une composition plus satisfaisante sans devoir revenir sur place pour reprendre la scène.

Ce processus oblige cependant l’IA à combler certains espaces. Si le nouveau cadrage donne l’impression que l’appareil photo était orienté dans une autre direction, l’intelligence artificielle d’Apple doit imaginer ce qui aurait pu se trouver dans les nouvelles zones de l’image. Dans ce cas précis, elle est manifestement allée beaucoup trop loin en générant une personne qui n’existait pas.

Le problème ne concerne pas uniquement les êtres humains. Lors de différents essais de Spatial Reframing sur des bâtiments ou des rues animées, l’outil a également eu tendance à prendre quelques libertés avec la scène en ajoutant, par exemple, des fenêtres ou des rebords qui n’étaient pas présents dans la réalité.

Ce comportement n’est pas totalement surprenant puisque l’IA doit nécessairement remplir les nouvelles parties de l’image. Il reste néanmoins gênant de voir une photographie modifiée de manière à ne plus refléter fidèlement ce qui se trouvait réellement devant l’objectif.

Le mystérieux cavalier apparu sur Reddit montre ainsi ce qui peut mal tourner lorsqu’une IA commence à compléter une photographie. Et à mesure que ces outils occupent une place plus importante dans les iPhone et dans les usages quotidiens, d’autres hallucinations de ce genre devraient probablement apparaître. Pour son arrivée avec iOS 27, Spatial Reframing semble donc encore avoir besoin de quelques améliorations.

• Les conseillers financiers passeraient cinq sixièmes de leur temps à préparer leurs rendez-vous et à gérer des tâches administratives
• Claude for Financial Advisors est un assistant qui vient se superposer aux outils déjà utilisés
• Anthropic propose un crédit d’utilisation unique aux nouveaux clients Enterprise

Quelques jours seulement après l’annonce par OpenAI de nouveaux outils destinés aux services financiers, Anthropic dévoile à son tour Claude for Financial Advisors.

Cette nouvelle offre ajoute à Claude une couche de connecteurs et de workflows préconfigurés conçus pour les sociétés de gestion de patrimoine et les cabinets de conseil financier, afin de leur donner un accès plus rapide et plus direct aux recherches et aux données dont ils ont besoin.

Selon Anthropic, les conseillers financiers ne passeraient actuellement qu’environ un sixième de leur temps en rendez-vous avec leurs clients, le reste étant en grande partie consacré à la préparation et à la recherche.

Claude pourrait accélérer cinq sixièmes du travail d’un conseiller financier

L’idée consiste à placer Claude for Financial Advisors au-dessus de l’ensemble des outils déjà utilisés par un cabinet, afin de réunir les informations dans un même point d’accès. Un conseiller pourrait par exemple demander à l’assistant de « préparer le rendez-vous client de 14 h » : Claude irait alors chercher le contexte pertinent, puis pourrait terminer la réunion en produisant des notes et une liste de tâches de suivi.

Addepar, BlackRock, Charles Schwab, Envestnet, iCapital, Orion, SS&C Black Diamond, Wealthbox, Wealth.com, Vanguard et Zocks figurent parmi les premiers services auxquels l’outil peut se connecter.

Anthropic estime que les bénéfices sont doubles : la productivité augmente et les cabinets peuvent réutiliser le temps libéré pour développer leur clientèle et proposer davantage de services, notamment autour de la fiscalité, de la succession, de l’assurance ou de la préparation de la retraite.

L’entreprise insiste sur le fait que l’assistant doit soutenir les conseillers et non les remplacer. L’objectif consiste principalement à prendre en charge les tâches administratives répétitives afin que les professionnels puissent consacrer davantage de temps au travail pour lequel ils ont été formés.

L’outil est déjà disponible sous forme de plugin, mais Anthropic estime que les formules Enterprise peuvent mieux convenir au secteur financier grâce, notamment, à leurs fonctions supplémentaires de journalisation et d’audit.

Enfin, l’entreprise offre également un crédit d’utilisation unique aux nouveaux clients demandant une licence avant la fin du mois de septembre.

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Cela faisait un moment que ChatGPT n’avait pas mis à jour sa fonction Images. Sa dernière évolution, Images 2.0 en avril 2026, s’était montrée plutôt solide et la plaçait devant Nano Banana 2 de Google, même si ses images restaient plus longues à générer, ce qui pouvait se révéler frustrant.

La nouvelle mise à jour Images 2.5, déployée le 8 septembre, ajoute toute une série de fonctions et d’outils supplémentaires au moteur de génération d’images existant, qui devient nettement plus simple à utiliser — et plus rapide.

Il y a désormais tellement de fonctions dans Images que parler d’une interface surchargée serait presque un euphémisme. Il peut donc devenir difficile de repérer les meilleures nouveautés parmi tout le reste ; celles présentées ci-dessous méritent particulièrement l’attention, car elles font réellement la différence.

1. Des outils d’édition nettement améliorés

Ces fonctions arrivent en tête de liste car, malgré leur apparence peu spectaculaire, les nouveaux outils d’édition changent réellement la façon d’utiliser ChatGPT Images — et devraient également changer la vôtre.

OpenAI semble avoir commencé à déployer discrètement sa nouvelle barre d’outils d’édition d’images dans ChatGPT au cours du mois d’août, sans l’annoncer officiellement. Il n’est donc peut-être pas totalement exact de les présenter comme faisant partie de ChatGPT Images 2.5, mais elles sont incluses ici puisqu’elles sont, dans les faits, nouvelles.

Jusqu’ici, le fonctionnement habituel consistait à générer une image puis, lorsqu’elle ne correspondait pas exactement au résultat attendu, à saisir une nouvelle instruction comme « rends-la plus lumineuse » ou « supprime les personnes à l’arrière-plan », avant de recommencer. Après plusieurs tentatives infructueuses, il devenait souvent plus simple de repartir de zéro.

Ce n’est plus nécessaire. Les nouveaux outils d’édition permettent de cibler précisément l’endroit de l’image à modifier et d’indiquer exactement à ChatGPT ce qui doit changer.

La nouvelle barre d’outils Edit contient Markup, Comment, Remove BG, Erase et Resize.

Dans la version web de ChatGPT, il suffit de cliquer sur le nouveau bouton Edit qui apparaît au-dessus d’une image générée pour entrer dans le mode d’édition et afficher cette nouvelle barre d’outils. Dans l’application ChatGPT, un simple appui sur une image permet d’ouvrir ce même mode.

Le plus évident est Remove BG. Cet outil conserve les éléments au premier plan et supprime l’arrière-plan, afin de créer un fichier PNG transparent lors du téléchargement. Il est particulièrement pratique pour intégrer ensuite une image dans un autre document, comme une présentation.

Resize permet de modifier rapidement le ratio de l’image et propose les formats habituels, notamment Portrait 3:4, Widescreen 16:9 et Landscape 4:3.

Erase simplifie la suppression d’éléments. Pour retirer une personne à l’arrière-plan, par exemple, il suffit de la recouvrir avec le pinceau Erase et ChatGPT la fait disparaître. Aucune grande précision n’est nécessaire : il faut simplement recouvrir suffisamment l’objet pour que l’intention soit claire.

Markup sert à ajouter des éléments d’annotation à une image, mais c’est la fonction Comment qui devient réellement intéressante. Contrairement à ce que son nom pourrait laisser penser, les commentaires ne servent pas uniquement à annoter l’image : ils constituent des instructions que ChatGPT doit exécuter. Il suffit de cliquer sur un élément, puis d’ajouter un commentaire comme « supprime ceci » ou « mets ceci en bleu », avant d’appuyer sur Send. L’édition devient ainsi beaucoup plus simple.

Dernier point intéressant du mode Edit : il est possible de revenir facilement à chaque version précédente d’une image. Chaque modification est enregistrée comme un fichier distinct ; il suffit donc de faire défiler les versions dans le mode Edit pour retrouver un état antérieur.

2. Dessiner d’abord l’image

Le nouvel outil Sketch permet de dessiner grossièrement une image avant que ChatGPT ne transforme ce croquis en véritable image générée par IA. Il devient utile lorsqu’un dessin rapide permet d’exprimer une idée plus vite qu’une description.

Il suffit de choisir Images dans le menu principal, puis Sketch en haut des options disponibles.

L’outil Sketch ressemble un peu à MS Paint en 1995, mais il suffit largement pour tracer rapidement un croquis au doigt ou à la souris. Une fois le dessin terminé, un clic ou un appui sur le bouton bleu de validation charge automatiquement dans ChatGPT une instruction lui demandant de convertir le croquis en image complète. Il reste alors possible d’ajouter tous les détails souhaités.

Une fois l’image terminée, le mode Edit reste bien sûr disponible pour continuer à l’ajuster.

3. Les modèles sont enfin arrivés

Les nouveaux Templates simplifient nettement la création des contenus que les utilisateurs cherchent réellement à produire avec ChatGPT Images, comme des affiches, logos, icônes, photos de produits stylisées et bien plus encore. Chaque type de tâche dispose désormais de son propre modèle, à compléter étape par étape avec ChatGPT.

Chaque modèle commence par une instruction de base, puis pose une série de questions complémentaires afin de déterminer précisément le résultat recherché.

En choisissant par exemple le modèle Product photo, ChatGPT demande d’abord de télécharger une photo du produit à mettre en valeur. Il propose ensuite plusieurs styles, comme Clean Studio, Editorial, Lifestyle ou Dramatic, puis un décor, par exemple Dark Studio, avant de commencer finalement à générer l’image.

Pour créer quelque chose de précis dans ChatGPT, les nouveaux Templates devraient constituer un excellent point de départ.

Et ce n’est pas tout !

Ce ne sont pas les seuls changements apportés à ChatGPT Images 2.5. Les images générées sont davantage personnalisées, ce qui améliore les résultats lorsqu’elles représentent des personnes reconnaissables ou des portraits. L’outil gère également mieux les infographies et devient plus rapide qu’auparavant, une amélioration bienvenue face à la relative lenteur de la version précédente.

Au moment de partager une image, une nouvelle option permet également de partager le prompt ayant servi à la créer, afin que d’autres personnes puissent plus facilement produire leurs propres variantes.

Dans l’ensemble, ces améliorations sont bienvenues sans être révolutionnaires. Il est facile de comprendre pourquoi cette version ne s’appelle pas Images 3.0 : il s’agit essentiellement d’une version nettement améliorée de l’outil précédent, mais elle devrait malgré tout modifier sensiblement la façon d’utiliser ChatGPT Images.

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L’Apple Watch Series 12 et l’Apple Watch Ultra 4 viennent d’être dévoilées, aux côtés d’un iPhone pliable révolutionnaire lors de l’événement Apple de ce mercredi 9 septembre, mais malgré les importantes avancées sous le capot, l’une des fonctions qui ressort le plus est entièrement logicielle.

Siri Recaps est une nouvelle fonction d’Audio Intelligence qui transforme l’Apple Watch en appareil toujours à l’écoute. Intégrée à l’application Siri, elle utilise les capteurs de la montre pour fournir un résumé de la journée, notamment des conversations qui ont eu lieu. Elle peut être activée selon un programme défini ou depuis le haut de la Smart Stack.

Le concept rappelle un peu l’Amazon Bee, un microphone fixé à un bracelet connecté qui capture et résume les conversations. Une telle fonction peut se révéler utile pour les personnes qui enchaînent les réunions — disposer en permanence d’un assistant virtuel chargé de prendre des notes pourrait être particulièrement pratique — mais elle soulève évidemment des questions de confidentialité.

Apple indique que Siri Recaps n’enregistre ni ne stocke l’audio et qu’il ne peut pas afficher de transcription. Le système traite plutôt les événements en direct lorsqu’ils se produisent, en utilisant Siri AI pour transformer les données brutes en notes exploitables, sans jamais les inscrire dans un stockage permanent. Voici une capture d’écran de la présentation d’Apple :

Une Apple Watch, comme un smartphone ou une enceinte connectée, doit déjà écouter en permanence afin de détecter un mot d’activation comme « Siri » ou « Alexa ». Mais l’audio entendu n’est ni journalisé ni enregistré : seules les interactions commençant par le mot d’activation le sont.

Ajoutez toutefois un assistant IA toujours à l’écoute, capable de prendre des notes sur le quotidien et notamment sur des conversations avec des personnes qui peuvent ignorer qu’elles sont surveillées, et la dernière fonction pratique d’Apple paraît soudain beaucoup plus inquiétante. L’autre grande nouveauté Audio Intelligence destinée aux montres, Live Rewind, peut afficher sur le cadran une transcription des 15 dernières secondes d’audio — qu’un mot d’activation ait été prononcé ou non.

Le choix d’Apple de lancer une telle fonction précisément maintenant peut surprendre, alors que d’autres wearables de surveillance dopés à l’IA font l’objet d’interdictions et d’un rejet croissant.

Meta vient naturellement à l’esprit, avec ses lunettes connectées interdites dans certains espaces publics et plus généralement affublées de surnoms comme « lunettes de pervers ». Les lunettes connectées ont clairement acquis une mauvaise réputation à cause d’utilisateurs qui percent ou neutralisent le voyant LED d’enregistrement afin de filmer discrètement, sans consentement et de manière inappropriée, que ce soit pour attirer l’attention, produire du contenu ou pour leur usage personnel.

Cette situation a créé un malaise plus général autour des wearables équipés de caméras et de microphones discrets. Comme les lunettes Meta, Live Rewind et Siri Recaps présentent un potentiel réel en matière d’accessibilité pour les personnes malentendantes, mais elles risquent également de mettre beaucoup de monde mal à l’aise.

A voir : l’annonce des fonctions Audio Intelligence

Apple tient à démontrer qu’il est possible de lui faire confiance, notamment grâce à l’IA exécutée directement sur l’appareil, à Private Cloud Compute et à son insistance sur le fait qu’aucun audio ni aucune transcription ne sont enregistrés ou conservés. Mais si les personnes alentour ont le sentiment d’être enregistrées discrètement sans leur autorisation, les propriétaires d’Apple Watch pourraient à leur tour subir une partie du rejet déjà dirigé contre les utilisateurs de lunettes Meta.

Plus tôt cette année, TechRadar estimait déjà que les technologies portables devaient se dissocier du capitalisme de surveillance pour redevenir « cool ». Apple semble ici avoir effectué un pas dans la direction opposée.

• OpenAI a commencé à déployer GPT-6 Astra, son IA la plus avancée, dotée de capacités cyber jugées « critiques »
• Astra peut découvrir et exploiter de manière autonome des failles inconnues ; son déploiement commence auprès de participants sélectionnés du programme Daybreak
• Le lancement progressif a frustré certains utilisateurs et Sam Altman s’est excusé, tout en promettant un accès plus large prochainement

OpenAI a commencé à déployer GPT-6 Astra, son modèle d’intelligence artificielle le plus récent et le plus performant.

Dans une annonce publiée sur son site, OpenAI indique qu’Astra représente une « progression significative des capacités cyber », atteignant le seuil « Critique » défini par l’entreprise.

Selon OpenAI, ce seuil signifie que, dans les bonnes circonstances, l’outil peut découvrir « des failles de sécurité jusqu’alors inconnues et développer de nouvelles méthodes pour les exploiter dans de nombreux systèmes bien protégés sans qu’une personne guide chaque étape ».

Des excuses pour un lancement chaotique

OpenAI affirme également qu’Astra progresse dans des domaines comme l’utilisation d’ordinateurs, l’ingénierie logicielle et les sciences, tout en étant davantage capable de conserver le fil de ce qu’il est en train de faire que les versions précédentes.

Comme beaucoup de modèles précédents, le lancement d’Astra s’accompagne de controverses. Environ un mois plus tôt, OpenAI avait indiqué que les capacités de cybersécurité « critiques » du modèle l’avaient poussée à mettre en pause une partie de son développement interne et à déclencher ses protocoles de sécurité.

À la suite des premières observations, l’entreprise a renforcé certains contrôles de sécurité et même suspendu des activités qui ne respectaient pas ses nouvelles exigences dans ce domaine.

OpenAI a finalement estimé que le moment était venu de lancer le modèle, mais pas encore de le mettre immédiatement à disposition de tout le monde. L’entreprise a choisi un déploiement progressif, en commençant par un groupe limité de sociétés participant au programme Daybreak, une initiative de cybersécurité qui donne à des organisations sélectionnées — spécialisées ou non dans la cybersécurité — accès à des outils d’IA dédiés à la recherche de vulnérabilités et à la détection des menaces.

Cette décision a déplu à de nombreux utilisateurs de ChatGPT, notamment à ceux qui paient un abonnement mensuel. Comme le rapporte The Verge, Sam Altman s’est excusé quelques heures seulement après le lancement pour le déploiement « chaotique » d’Astra.

À l’origine, les utilisateurs Plus, Pro, Business et Enterprise devaient tous obtenir l’accès à Astra, ainsi que ceux passant par l’API OpenAI, Microsoft Azure et AWS Bedrock.

« Nous travaillons pour mettre Astra entre les mains de tout le monde aussi rapidement que possible », a déclaré Altman sur X. « La frustration est compréhensible et la patience est appréciée. Cela devrait être rapide. »

Via CNBC

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• Une faille silencieuse dans ChatGPT permettait de voler des données sans alerter les utilisateurs

À un moment où une question commence à s’imposer — l’humanité contrôle-t-elle encore l’IA, ou l’IA commence-t-elle à lui échapper ? — arrive un nouveau modèle potentiellement beaucoup plus puissant : Astra, également appelé GPT-6.

Mardi 1er septembre, Sam Altman, cofondateur et PDG d’OpenAI, a annoncé que l’entraînement d’Astra était terminé et qu’il constituait une « avancée significative ».

Mais dans cette même publication sur X, Sam Altman a également formulé plusieurs mises en garde, depuis renforcées par un rapport de The Information qui présente Astra sous un jour franchement inquiétant.

La publication complète de Sam Altman apparaît ci-dessous, mais plusieurs phrases retiennent particulièrement l’attention :

« Nous sommes clairement entrés dans une phase de développement où nous pensons qu’une certaine prudence est justifiée. »

« L’IA devient extrêmement capable ; personne ne comprend pleinement les conséquences de cette évolution. »

« Depuis quelque temps, nous vivons avec cette tension entre enthousiasme et anxiété face aux progrès, et elle reste difficile à concilier. »

Sam Altman précise que l’optimisation de la sécurité et des bénéfices pour tous constitue la « plus haute priorité » d’OpenAI.

Même si OpenAI avance avec précaution vers la sortie d’Astra/GPT-6, peu de doutes subsistent quant à son arrivée prochaine dans le monde réel. Et au regard du rapport de The Information, cette perspective n’est pas nécessairement rassurante.

En substance, l’enquête décrit Astra comme une forme de boîte noire, dont le fonctionnement rend beaucoup plus difficile l’observation du travail interne — ou plutôt du « raisonnement » — utilisé pour produire ses réponses.

Un modèle fondamental capable de masquer une partie de son raisonnement rend sa surveillance beaucoup plus complexe, voire potentiellement impossible.

Astra utilise en effet une nouvelle technique. The Information l’explique ainsi : cette méthode « fonctionne d’une manière qui masque tout ou partie du raisonnement de l’IA, autrement dit sa “chaîne de pensée”. Cela signifie que les étapes suivies par le modèle pour accomplir une tâche ne peuvent pas être facilement lues ou comprises par les humains. »

Certains ont interprété cela comme la possibilité que de nouveaux modèles développent leur propre langage, un peu à la manière de jumeaux qui inventeraient un langage secret incompréhensible pour leurs parents.

La comparaison a toutefois ses limites. Astra et GPT-6 seront appelés à effectuer des tâches dans le monde réel, et comprendre les choix qu’ils effectuent peut devenir essentiel.

Il devient déjà suffisamment difficile de comprendre les intentions des systèmes d’IA les plus avancés. L’incident impliquant Hugging Face en constitue un exemple : lors d’un test contrôlé, de puissants modèles d’OpenAI sont sortis de leur environnement sandbox et ont accédé à Hugging Face afin d’accomplir la mission qui leur avait été confiée.

Sam Altman évoque une approche prudente, mais ralentir revient à effleurer la pédale de frein plutôt qu’à l’enfoncer complètement.

L’IA se trouve désormais à un point de bascule où l’enthousiasme est contrebalancé presque à parts égales par l’anxiété, voire par un rejet de plus en plus franc.

Tout le monde retient son souffle

L’incident Hugging Face n’est pas le seul signe qu’une partie de la société souhaite ralentir.

Le département de l’Éducation de la ville de New York met en place une interdiction de l’utilisation de l’IA pour les élèves jusqu’à la fin du collège. D’autres collectivités pourraient suivre.

L’opposition aux data centers progresse également et parvient, de façon inhabituelle, à réunir des sensibilités politiques très différentes.

Pendant ce temps, aucune réglementation ou gouvernance véritablement globale de l’IA ne semble encore en vue.

Le problème est simple : tant que de nouveaux modèles apparaissent tous les trimestres, il n’existe pratiquement aucun moment permettant de s’arrêter, d’évaluer la situation et de corriger la trajectoire.

À la place, GPT-6 devrait être adopté à la maison, au travail, dans les administrations et au sein des infrastructures.

Mais comment procéder si le fonctionnement même de ces systèmes et la manière dont ils produisent leurs résultats deviennent de moins en moins compréhensibles ? Les erreurs, voire les intentions à l’origine de certaines actions, pourraient devenir définitivement invisibles aux humains.

Skynet a longtemps paru relever d’un scénario absurde, notamment parce que le contrôle humain des machines semblait aller de soi. Les humains les programmaient, les comprenaient et savaient comment elles fonctionnaient.

Jusqu’à présent.

À un moment donné, une simple consigne comme « rendre le monde meilleur » pourrait théoriquement conduire une IA suffisamment puissante à franchir des barrières numériques et à pénétrer dans des systèmes où elle n’a rien à faire pour accomplir sa mission — selon sa propre interprétation de ce que signifie « rendre le monde meilleur ».

Sam Altman conclut sa publication ainsi :

« Nous espérons que vous apprécierez notre nouveau modèle, et nous espérons que le monde continuera à prendre extrêmement au sérieux ce qui se passe dans l’IA. »

Un appel qu’il paraît difficile de contester.

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Les outils d’IA peuvent automatiser des tâches à grande échelle pour une fraction de leur coût habituel, ce qui en fait une option particulièrement intéressante pour les indépendants et les petites entreprises.

Lorsqu’il n’est pas encore possible de financer une équipe importante, les recrutements peuvent se concentrer sur quelques rôles essentiels ou sur certains prestataires, tandis qu’une partie du reste fonctionne automatiquement. Cela ne remplace évidemment pas le fonctionnement d’une grande entreprise disposant de nombreuses équipes, mais peut offrir une base suffisante pour se lancer et se développer plus progressivement.

Voici donc sept plateformes d’IA accessibles particulièrement intéressantes pour lancer une entreprise en 2026.

L'IA sera-t-elle indispensable pour diriger une entreprise en 2026 ?

Non, pas strictement. Des petites entreprises rentables existaient bien avant l’arrivée de l’intelligence artificielle, et beaucoup continuent naturellement de fonctionner sans elle. Ce qui a changé, c’est surtout le coût relatif de cette absence d’IA face à des concurrents capables d’automatiser une grande partie de leur travail pour avancer plus rapidement et se développer.

L’IA se montre surtout efficace lorsqu’elle permet de récupérer le temps perdu dans les tâches répétitives, et non lorsqu’elle remplace ce qui nécessite un véritable jugement. Un chatbot peut rédiger un e-mail destiné à un client, un gestionnaire de tâches peut organiser les workflows quotidiens et un générateur de texte peut préparer des brouillons marketing. Aucun ne remplace le discernement nécessaire dans la relation client, mais tous peuvent alléger une partie de la charge.

Les entreprises qui en tirent le plus de valeur choisissent généralement deux ou trois outils répondant à un problème précis. Plutôt que d’empiler tous les services d’IA disponibles, mieux vaut commencer par la tâche qui consomme le plus d’heures chaque semaine et construire progressivement autour de celle-ci. Voici les choix retenus.

7 outils d'IA utiles pour les entrepreneurs indépendants et les petites entreprises

Une seule référence a été retenue dans chaque catégorie afin d’éviter de devoir choisir entre cinq produits quasiment identiques. La concurrence est importante dans chacun de ces domaines, mais les solutions sélectionnées ici conviennent particulièrement aux petites structures et affichent généralement des tarifs adaptés à ce public.

Rédaction : Jasper

Jasper reste l’une des plateformes de rédaction assistée par IA les plus complètes pour les petites équipes qui doivent produire régulièrement des articles de blog, des textes publicitaires et du contenu pour les réseaux sociaux. Il peut travailler à partir de la voix d’une marque et de contenus précédents, ce qui permet d’obtenir des textes moins génériques qu’avec une simple requête adressée à un chatbot.

Le tarif officiel actuel de Jasper est de 59 dollars par mois et par utilisateur avec facturation annuelle, ou 69 dollars avec facturation mensuelle, pour l’offre Pro. Jasper ne propose actuellement pas de tarification publique spécifique en euros pour la France sur sa grille officielle : le montant reste affiché en dollars.

Ce n’est pas l’outil de rédaction le moins cher du marché, mais les textes obtenus nécessitent généralement moins de modifications que ceux de solutions plus économiques, ce qui devient important lorsqu’aucun rédacteur n’est présent dans l’équipe. Pour quelques légendes de réseaux sociaux ou descriptions de produits occasionnelles, un chatbot généraliste peut suffire. Jasper devient plus pertinent lorsque la production de contenu est hebdomadaire.

Support client : Tidio

Tidio a été conçu davantage pour les petites équipes que pour les immenses services client. La plateforme associe un chat en direct à un agent d’IA baptisé Lyro, capable d’analyser un site web et de construire automatiquement sa propre base de connaissances. Il n’est donc pas nécessaire d’écrire manuellement une multitude de scripts ou d’entraîner un chatbot de zéro avant qu’il puisse répondre aux véritables questions des clients.

La grille tarifaire a évolué depuis celle mentionnée dans le papier source. Sur la page française de Tidio, les montants restent actuellement facturés en dollars : l’offre Starter commence à 24,17 dollars par mois avec facturation annuelle, Growth à 49,17 dollars par mois, tandis que Lyro AI Agent démarre à 32,50 dollars par mois pour 50 conversations automatisées. Les 50 premières conversations Lyro sont offertes.

La configuration reste suffisamment simple pour permettre à la plupart des petites entreprises de mettre le système en ligne rapidement.

Comptabilité : QuickBooks Solopreneur

QuickBooks Solopreneur est une version simplifiée conçue pour les personnes qui exercent une activité indépendante ou travaillent seules et souhaitent séparer leurs dépenses professionnelles de leurs dépenses personnelles sans devoir maîtriser une solution comptable complexe. Les fonctions d’Intuit peuvent notamment catégoriser automatiquement les transactions, signaler certaines anomalies et faciliter le suivi fiscal.

Pour un lecteur français, cette recommandation pose toutefois un problème important : QuickBooks n’est plus commercialisé en France. Intuit a cessé les nouveaux abonnements français en janvier 2023, puis supprimé l’accès à ses produits QuickBooks en France après le 31 décembre 2023. Il n’existe donc aucun tarif QuickBooks Solopreneur applicable actuellement en France.

La formule Solopreneur reste destinée notamment au marché américain et à son système fiscal. Elle ne doit donc pas être présentée comme une solution disponible aujourd’hui pour une entreprise française.

Même lorsqu’un outil de comptabilité automatisée est disponible, il ne faut pas renoncer à un véritable comptable ou expert-comptable lorsque l’activité commence à prendre de l’ampleur. La catégorisation automatique peut toujours commettre des erreurs qu’un professionnel repérera.

Gestion des tâches : Motion

Motion combine calendrier, liste de tâches et réservation de réunions dans un système géré par IA capable de réorganiser automatiquement une journée lorsque les priorités changent ou qu’une réunion déborde. Il cible notamment les personnes qui doivent jongler entre travail client et administration sans disposer d’un assistant chargé de protéger leur emploi du temps.

La grille actuelle de Motion propose désormais Pro AI à partir de 19 dollars par utilisateur et par mois avec facturation annuelle, et Business AI à 29 dollars par utilisateur et par mois. Comme Jasper, Motion ne propose pas actuellement de véritable grille publique française en euros : les tarifs officiels restent affichés en dollars.

L’interface peut demander une période d’adaptation. Un essai gratuit reste donc préférable avant de s’engager sur une facturation annuelle. Motion se montre surtout utile lorsque l’emploi du temps change régulièrement, puisque le réajustement automatique prend en charge une partie des arbitrages qu’il faudrait autrement effectuer manuellement.

Design : Canva

Magic Studio de Canva rassemble génération d’images par IA, suppression d’arrière-plan et redimensionnement automatique dans le même éditeur déjà largement utilisé pour créer des publications sociales, affiches et autres supports marketing. Une photo de produit peut ainsi être générée ou modifiée, nettoyée puis adaptée à plusieurs plateformes sans changer d’outil.

Pour la France, Canva Pro est actuellement proposé autour de 11,99 à 12 € par mois, ou 109,99 € par an sur l’App Store français. Canva propose également une nouvelle formule Pro+ plus orientée petites entreprises et équipes, affichée à 17 € par mois ou 169,99 € par an sur l’App Store français.

Pour une entreprise qui ne dispose pas encore d’un véritable budget design, Canva reste l’un des moyens les plus rapides d’obtenir un rendu professionnel sans recruter. La création d’une identité visuelle cohérente dès le départ reste néanmoins importante afin que tous les éléments conservent la même apparence lorsque plusieurs personnes commencent à intervenir sur le compte.

E-mail marketing : Mailchimp

Mailchimp associe ses outils d’e-mailing et d’automatisation à des fonctions de génération de contenu par IA capables de proposer des objets d’e-mails, des campagnes complètes et certaines segmentations en fonction des précédents envois.

En France, l’offre Standard est actuellement affichée à partir de 17,25 € par mois pendant 12 mois, avec jusqu’à 6 000 envois d’e-mails mensuels dans la configuration de départ présentée par Mailchimp. Un essai gratuit de 14 jours est également proposé. Le forfait gratuit subsiste pour les très petites listes, avec une limite de 250 contacts.

Mailchimp reste pertinent pour les entreprises qui utilisent déjà des newsletters ou des campagnes promotionnelles et veulent accélérer la phase de rédaction. Les textes générés par IA doivent cependant rester un point de départ : des objets d’e-mails génériques restent souvent moins efficaces que des formulations véritablement adaptées au public visé.

Automatisation des workflows : Zapier

Zapier relie les différents outils utilisés par une entreprise afin que les informations circulent automatiquement entre eux, sans copier-coller manuel. Ses fonctionnalités d’IA vont désormais plus loin : des workflows peuvent être décrits en langage naturel, puis surveiller des déclencheurs et effectuer automatiquement certaines actions.

La page tarifaire française de Zapier continue actuellement d’afficher ses prix en dollars. L’offre Professional commence à 19,99 dollars par mois avec facturation annuelle, tandis que la formule gratuite comprend 100 tâches mensuelles et permet de tester des automatisations simples en deux étapes.

Les fonctions d’IA de Zapier ont également évolué vers une tarification dépendant du modèle utilisé. Les étapes IA peuvent consommer davantage de tâches selon le niveau de modèle choisi, ce qui rend la surveillance de l’usage particulièrement importante.

Pour une entreprise qui recopie encore manuellement les informations d’un nouveau client depuis un formulaire vers un CRM puis une liste d’e-mails, c’est précisément le type d’outil capable de supprimer cette tâche.

Ce qu'il faut savoir

Tous les outils cités collectent des données pour pouvoir fonctionner. Il est donc important de vérifier ce qu’ils en font avant d’envoyer des informations concernant des clients ou de leur confier des documents sensibles. Certains fournisseurs peuvent également utiliser certaines données pour améliorer de futurs modèles si des réglages spécifiques ne sont pas désactivés. Il vaut mieux consulter directement la politique de confidentialité et de traitement des données de chaque plateforme plutôt que de supposer que les paramètres par défaut conviennent.

Les coûts peuvent également grimper beaucoup plus rapidement que prévu. Plusieurs plateformes d’IA établies ne facturent plus uniquement un abonnement mensuel fixe, mais utilisent des systèmes basés sur le nombre de résolutions, de crédits, de tâches ou d’actions. Ce type de tarification semble économique tant que l’usage reste faible. Il est donc préférable de définir des alertes de dépenses lorsque la plateforme le permet et de comparer les premières factures à l’utilisation réelle.

Enfin, l’exactitude et la responsabilité restent des problèmes majeurs. Un contenu produit par IA — qu’il s’agisse d’une réponse destinée au support client, d’une catégorie comptable ou d’un e-mail envoyé à un client — peut être totalement faux tout en paraissant convaincant. La responsabilité reste pourtant celle de l’entreprise qui l’utilise.

Ces contenus doivent donc être considérés comme des premières versions nécessitant une vérification humaine avant d’être envoyés à un client, à une administration ou intégrés à une déclaration fiscale, en particulier lorsque de l’argent, des conditions juridiques ou des questions de conformité sont en jeu.

• Caira ajoute du montage vidéo génératif propulsé par Gemini Omni 1.1 Flash de Google et Aleph 2.0 de Runway
• La fonction peut rééclairer, recadrer ou prolonger des séquences capturées, et ajouter des mouvements de caméra simulés à partir d’instructions en langage naturel
• Chaque montage doit obligatoirement commencer avec une vidéo tournée sur Caira, tandis que les résultats générés par IA sont enregistrés séparément et identifiés avec SynthID de Google

Camera Intelligence, la startup spécialisée dans les appareils photo IA à l’origine de Caira, un hybride Micro Four Thirds nativement conçu autour de l’intelligence artificielle, vient d’annoncer l’arrivée de Generative Video Editing sur le système Caira existant. Camera Intelligence affirme être la première entreprise à intégrer des modèles de génération vidéo directement à un système d’appareil photo hybride.

Generative Video Editing fonctionne depuis l’application Caira avec des séquences capturées sur l’appareil existant — impossible de générer entièrement une vidéo par IA. Une bêta privée ouvre pour les utilisateurs actuels de Caira avant l’intégration de la fonction au logiciel payant Caira Studio à l’automne 2026. Aucun tarif n’a encore été annoncé.

« L’année dernière, Caira a été le premier appareil hybride capable de modifier des photographies avec de l’IA générative, ce qui a permis de beaucoup apprendre des discussions qui ont suivi », explique Vishal Kumar, CEO et cofondateur de Camera Intelligence. « Cette année, après la livraison de Caira, une large majorité des contributeurs interrogés ont indiqué que le montage vidéo génératif leur serait utile — une motivation claire pour donner vie à ces idées. »

Powered by Google’s Gemini Omni and Runway’s Aleph 2.0

Grâce à Gemini Omni 1.1 Flash de Google et Aleph 2.0 de Runway, Camera Intelligence devient selon l’entreprise la première société à intégrer directement des modèles de génération vidéo dans un système d’appareil photo hybride.

Depuis l’application Caira, des effets visuels et des mouvements de caméra peuvent être appliqués immédiatement à des séquences déjà capturées avec l’appareil, en utilisant une série de modèles guidés par des instructions en langage naturel.

Le test de Caira publié l’année dernière mettait en avant un mélange inhabituel mais convaincant entre un véritable matériel Micro Four Thirds et la simplicité d’utilisation d’un smartphone, l’appareil venant notamment se fixer à un iPhone via MagSafe.

Sous le capot, Caira utilise un véritable capteur Micro Four Thirds ainsi que des composants Qualcomm et Google. Sa particularité reste toutefois l’IA générative « Nano Banana » de Google : un puissant éditeur embarqué accessible via un abonnement de 7 dollars par mois, qui apporte également des commandes vocales intelligentes. Les modifications sont rapides et peuvent être réalisées depuis la caméra, sans avoir à ouvrir un ordinateur portable.

Rester fidèle à la photographie

Le montage vidéo s’appuiera sur une bibliothèque de modèles capables notamment d’appliquer un étalonnage colorimétrique ou de simuler des balayages façon drone et d’autres trajectoires de caméra complexes. Au lancement, le système comprendra les modèles Relight, Reframe, Camera Motion et Set Extension. Les résultats pourront ensuite être affinés de manière conversationnelle. Les vidéos seront produites en 720p ou 1080p, avec un temps de génération compris entre une et trois minutes selon la définition.

En l’absence de fonction text-to-video, chaque montage doit commencer avec une séquence réellement capturée sur Caira. Lorsqu’une vidéo est générée, elle est enregistrée dans un fichier distinct de l’original et marquée avec SynthID de Google afin d’indiquer clairement qu’il s’agit d’un contenu généré par IA.

Cette nouvelle fonction Generative Video Editing fera partie de l’application Caira Studio, prévue pour l’automne 2026. L’application intégrera également la fonction Image Editing déjà disponible ainsi qu’un troisième outil qui n’a pas encore été annoncé. La bêta privée ouvre aujourd’hui et les propriétaires actuels d’une Caira peuvent s’inscrire pour manifester leur intérêt.

Avec Generative Video Editing, Camera Intelligence semble vouloir rapprocher l’IA générative au maximum du moment où la vidéo est tournée, sans donner l’impression que filmer devient inutile. Cette contrainte maintient Caira fermement ancrée dans la photographie : quels que soient les éléments ajoutés ensuite par l’IA, le processus créatif commence toujours par le choix d’un sujet à filmer avec une véritable caméra.

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• Des utilisateurs Fitbit se plaignent du suivi alimentaire de Google Health
• L’outil d’IA enregistrerait des données nutritionnelles incorrectes
• Un utilisateur décrit ces erreurs comme « presque dangereuses »

Les outils d’intelligence artificielle peuvent parfois halluciner et produire des réponses complètement erronées à des questions pourtant simples. La plupart du temps, ces erreurs restent relativement inoffensives. La situation devient nettement plus préoccupante lorsqu’elles commencent à toucher la santé et le bien-être.

C’est précisément ce que plusieurs utilisateurs de Fitbit ont récemment remarqué, avec des conséquences potentiellement sérieuses si le problème perdure.

Le problème concerne Google Health, l’assistant basé sur l’IA désormais intégré à de nombreux appareils Fitbit. Celui-ci est censé comprendre les données de santé de l’utilisateur et proposer des recommandations susceptibles d’améliorer son bien-être. Pourtant, plusieurs propriétaires de Fitbit constatent exactement l’inverse lorsqu’il s’agit d’enregistrer leur alimentation.

Sur Reddit, un utilisateur a ainsi décrit le suivi alimentaire de Google Health comme étant « tellement imprécis qu’il en devient presque dangereux ». Dans son exemple, Google Health surestimait très largement le nombre de calories contenu dans une portion d’œufs, tout en sous-estimant simultanément l’apport calorique d’une portion de yaourt grec.

L’utilisateur s’interrogeait notamment sur la manière dont un tel niveau d’écart pouvait être considéré comme acceptable pour un produit lié à la santé. Il signalait également que la base de données alimentaire contenait de nombreuses informations nutritionnelles incorrectes.

Le cas est loin d’être isolé. Le fil Reddit rassemble de nombreux utilisateurs de Google Health confrontés aux mêmes frustrations. L’un d’eux parle d’un « combat sans fin », expliquant que l’IA oublie fréquemment d’ajouter les aliments demandés avant de finir par les enregistrer avec des données erronées.

Un autre utilisateur explique avoir finalement abandonné complètement l’IA de Google après avoir longtemps essayé de lui laisser le bénéfice du doute. Les difficultés rencontrées pour obtenir des données nutritionnelles correctes ont fini par rendre l’expérience inutilisable. Le système modifierait également de manière aléatoire certaines séances d’entraînement ou des données importées depuis d’autres services, entraînant une très forte déception vis-à-vis du produit.

Une nouvelle hallucination de Google Health

Ce problème est loin d’être le seul signalé concernant Google Health. Le passage de l’ancienne application de suivi Fitbit à cette nouvelle solution largement construite autour de l’IA s’est accompagné de nombreuses plaintes dans des domaines très différents.

L’IA a notamment été accusée de fournir des conseils sportifs particulièrement incohérents, de raconter continuellement des informations fausses à propos des entraînements des utilisateurs, ou tout simplement d’être « incroyablement mauvaise ».

Les critiques sont devenues suffisamment importantes pour que Google semble lui-même avoir reconnu certaines limites du système. Une récente mise à jour permet désormais de masquer complètement l’outil d’intelligence artificielle.

La situation constitue un sérieux rappel des problèmes susceptibles d’apparaître lorsqu’une IA intervient dans des domaines potentiellement sensibles comme la santé et la nutrition.

Dans l’exemple des œufs et du yaourt grec, la conséquence peut se limiter à des statistiques agaçantes et imprécises. Mais les erreurs pourraient devenir beaucoup plus problématiques pour une personne dont la santé dépend d’un niveau de consommation précis ou lorsque des allergènes entrent en jeu.

En présence de facteurs de risque liés à l’alimentation ou à la nutrition, les informations fournies par l’IA Google Health de Fitbit méritent donc d’être considérées avec une très grande prudence. Dans certains cas, mieux vaut même éviter pour l’instant de s’y fier.

Apple arrive à un véritable tournant. Le 24 août 2011, Steve Jobs quittait son poste de CEO et Tim Cook prenait les commandes. Aujourd’hui, 1er septembre, Cook abandonne à son tour la fonction de CEO, remplacé par John Ternus.

Il y a quinze ans, Apple devait prouver qu’elle pouvait survivre sans Steve Jobs. La réponse est désormais connue. L’entreprise y est parvenue, même si elle a progressivement perdu une partie du caractère imprévisible qui reposait sur l’innovation, l’assurance et la volonté de s’aventurer sur de nouveaux territoires. Sous Cook, Apple est devenue plus disciplinée, plus prévisible et de plus en plus concentrée sur le perfectionnement de ses gammes existantes.

Réduire Cook à un simple gardien chargé de perfectionner les plus grands succès de Jobs serait néanmoins injuste. L’Apple Watch et le Vision Pro ont notamment vu le jour sous sa direction. L’histoire retiendra probablement davantage son talent de perfectionniste que le génie créatif associé à Jobs. Alors que les commandes passent désormais à Ternus, voici cinq manières dont Tim Cook a transformé Apple.

1. Il a rendu Apple immensément riche

La première décision importante de Cook fut de ne pas chercher à devenir Steve Jobs. À son arrivée, Apple possédait déjà une gamme dont rêvaient tous les fabricants de smartphones et d’ordinateurs : iPhone, iPad, Mac, iPod, App Store et iTunes. Cook a exploité ce portefeuille au maximum.

Il a transformé Apple en une machine mondiale extrêmement efficace. Cette évolution n’aurait pourtant pas dû surprendre. Avant de devenir CEO, il occupait le poste de COO et supervisait notamment les ventes mondiales, les opérations et la chaîne d’approvisionnement.

Cook a surtout transformé Apple en machine à générer de l’argent. À son arrivée, l’entreprise valait un peu moins de 350 milliards de dollars. Cette année, sa capitalisation a brièvement dépassé 5 000 milliards de dollars. Le chiffre d’affaires total d’Apple atteignait 108 milliards de dollars en 2011. Au seul troisième trimestre 2026, le groupe en a généré 109,4 milliards. Apple réalise donc désormais en trois mois autant de chiffre d’affaires que l’entreprise reprise par Cook en une année entière.

2. Il a transformé Apple en entreprise de services

Avec la quantité de services qu’Apple exploite aujourd’hui et le poids qu’ils peuvent représenter dans les abonnements mensuels, il est facile d’oublier qu’il n’en a pas toujours été ainsi. Sous Steve Jobs, Apple restait avant tout une entreprise de matériel et de logiciels. iTunes lui donnait déjà des liens extraordinaires avec l’industrie musicale grâce à l’héritage de l’iPod, mais la musique s’achetait encore davantage qu’elle ne se louait.

En 2011, Apple disposait essentiellement d’iTunes, de l’App Store et d’AppleCare. L’ère Cook a vu apparaître Apple Music, Apple TV+, Apple Pay, Apple Card, Apple News+, Apple Arcade, Fitness+, iCloud+ et toute l’activité d’abonnements construite autour de ces services. Ce changement d’orientation a apporté à Apple une importante source de revenus récurrents tout en renforçant encore son écosystème.

3. L’Apple Watch et les AirPods ont étendu l’écosystème

L’Apple Watch n’a pas immédiatement rencontré un succès évident. À son lancement, Apple semblait encore hésiter sur sa véritable identité. Elle était simultanément tracker de fitness, accessoire de mode, plateforme d’applications et produit de luxe. Une Apple Watch Edition en or 18 carats avait même été commercialisée entre 10 000 et 17 000 dollars.

Conformément à l’approche de Tim Cook, le produit a ensuite été perfectionné génération après génération. Apple a ajouté des fonctions de santé toujours plus avancées, notamment l’ECG et la détection des chutes. Ce qui avait débuté avec un capteur de fréquence cardiaque et trois anneaux d’activité est progressivement devenu une véritable montre de santé et de fitness.

Les AirPods ont connu une trajectoire différente. À leurs débuts, leur prix paraissait élevé pour de simples écouteurs. Leur force résidait néanmoins dans la simplicité de la connexion à l’iPhone et du passage entre différents appareils Apple, comme un MacBook ou une Apple Watch. Leur succès a été quasiment immédiat.

Ensemble, l’Apple Watch et les AirPods ont également augmenté la valeur de l’iPhone. Il ne s’agissait plus de simples accessoires : ils ont étendu l’écosystème Apple jusque sur les poignets et dans les oreilles, rendant le départ vers une plateforme concurrente toujours plus difficile.

4. Apple Silicon a montré qu’Apple pouvait encore réussir d’immenses transitions technologiques

Apple Silicon constitue probablement le plus grand accomplissement technologique de l’ère Cook. Le passage des Mac équipés de processeurs Intel aux propres puces d’Apple en 2020 représentait un immense défi, notamment parce qu’il fallait conserver une vaste bibliothèque de logiciels et des millions d’utilisateurs. Apple a pourtant rendu cette transition presque banale.

Les puces de série M ont transformé les Mac. Elles offrent beaucoup plus de performances par watt, une autonomie nettement supérieure et beaucoup moins de chaleur que les processeurs Intel remplacés. Même le MacBook Air le plus fin peut désormais fournir des performances qui nécessitaient auparavant une machine plus grosse, plus chaude et plus bruyante.

La transition a aussi donné à Apple le contrôle de la feuille de route technologique du Mac et placé ses ordinateurs sur la même architecture fondamentale que les iPhone et iPad. Apple avait déjà changé deux fois l’architecture processeur du Mac, mais la fluidité de la transition Apple Silicon a démontré que l’entreprise dirigée par Cook pouvait encore prendre un immense pari technologique et parfaitement l’exécuter.

5. La confidentialité est devenue une philosophie centrale

L’une des contributions les plus importantes de Cook pourrait être d’avoir transformé la confidentialité en principe fondamental d’Apple. Le dirigeant l’a régulièrement décrite comme un droit humain fondamental, mais l’entreprise a également traduit ce discours en fonctions concrètes ayant modifié le fonctionnement de ses produits. Apple reste encore aujourd’hui très fortement associée à la protection de la vie privée.

Sous Cook, Apple a notamment lancé la controversée App Tracking Transparency, obligeant les applications à demander l’autorisation avant de suivre les utilisateurs entre différents services et sites web. L’entreprise a aussi ajouté les étiquettes de confidentialité de l’App Store, Mail Privacy Protection, Sign in with Apple et davantage de traitements réalisés directement sur les appareils, tout en élargissant le chiffrement de bout en bout.

Apple s’est même opposée au FBI en 2016 plutôt que de créer un logiciel capable de contourner la sécurité d’un iPhone verrouillé.

La confidentialité est évidemment aussi devenue un outil marketing extrêmement efficace, et l’exercice se révèle plus facile pour une entreprise gagnant principalement de l’argent grâce au matériel que pour un groupe reposant sur la publicité. Le bilan d’Apple en Chine n’est pas irréprochable, mais l’entreprise a malgré tout donné sous Cook l’impression d’accorder une importance réelle à la protection des données personnelles.

Parti, mais pas oublié

Tim Cook ne quitte pas réellement Apple. Il reste membre du conseil d’administration, mais n’occupe plus le poste de CEO. Son bilan à la tête de l’entreprise est impressionnant, même s’il n’a jamais réussi à lancer un produit ayant changé le monde à la manière de l’iPhone. L’Apple Vision Pro représentait peut-être sa tentative la plus ambitieuse, mais son calendrier s’est révélé malheureux. Au moment où Apple cherchait à convaincre le public d’adopter un casque, l’explosion de l’IA générative a rendu les faiblesses de Siri particulièrement visibles.

Comparer constamment le règne de Cook à l’Apple qui a créé l’iPhone est probablement injuste. Un produit de cette importance n’apparaît peut-être qu’une fois dans une génération. John Ternus prend désormais les commandes et devra notamment reprendre en main les expériences d’Apple autour de l’IA pour construire une vision cohérente de l’avenir. Tim Cook lui laisse malgré tout une entreprise dans une position particulièrement solide.

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• L’Union européenne vient d’ajouter ChatGPT à sa liste des très grands moteurs de recherche en ligne, aux côtés de Google
• Reddit et Roblox ont également été désignés comme de très grandes plateformes en ligne
• Les trois services devront respecter des exigences renforcées d’ici janvier 2027

L’Union européenne a désigné ChatGPT comme Very Large Online Search Engine (VLOSE), ou très grand moteur de recherche en ligne, tandis que Reddit et Roblox deviennent des Very Large Online Platforms (VLOP), ou très grandes plateformes en ligne. Ils rejoignent ainsi le même niveau réglementaire renforcé que Google, Facebook, TikTok ou Amazon.

Le changement intervient lorsqu’un service rassemble environ 45 millions d’utilisateurs mensuels moyens dans l’Union européenne, soit approximativement 10 % de la population du bloc.

Point important, la Commission européenne a finalement considéré la fonction de recherche web de ChatGPT comme appartenant au marché des moteurs de recherche, plutôt que de traiter la plateforme uniquement comme un service d’IA générative.

L’UE ajoute trois nouveaux services à sa liste des « très grandes » plateformes

ChatGPT déclarait environ 120 millions d’utilisateurs mensuels dans l’Union européenne en septembre 2025, bien au-dessus du seuil des 45 millions. En mars 2026, le service dépassait déjà 159 millions d’utilisateurs mensuels européens.

Reddit et Roblox comptent respectivement 57 millions et 48 millions d’utilisateurs, soit des niveaux beaucoup plus proches du seuil réglementaire.

Les règles VLOSE et VLOP vont nettement plus loin que les obligations standards du Digital Services Act auxquelles ces trois entreprises étaient déjà soumises. Elles couvrent notamment « la diffusion de contenus illégaux, les effets négatifs sur les mineurs, le bien-être physique et mental des utilisateurs, les droits fondamentaux, les processus électoraux et la sécurité publique ». Les entreprises devront également respecter des exigences renforcées en matière de transparence et de reporting, tandis que la Commission disposera d’un contrôle accru sur leurs activités.

Henna Virkkunen, vice-présidente exécutive de la Commission européenne, explique dans le communiqué de la Commission que ces nouvelles désignations signifient que ChatGPT, Reddit et Roblox seront désormais soumis à un niveau de contrôle et de responsabilité plus élevé dans l’Union européenne.

Les trois entreprises devront se conformer aux nouvelles exigences d’ici janvier 2027.

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• OpenAI veut que chaque entreprise, cabinet, gouvernement et fournisseur d’infrastructures soit renforcé contre les cybermenaces alimentées par l’IA
• Pour y parvenir, les entreprises développant les modèles d’IA de pointe et les acteurs de la cybersécurité doivent proposer des accès et des formations
• Une lettre expliquant ces objectifs et la manière de les atteindre a été signée par plus de 120 organisations

Après une série de cyberattaques accidentelles et de démonstrations montrant que de puissants modèles d’IA peuvent identifier des vulnérabilités et franchir même des défenses particulièrement solides, OpenAI appelle les autres acteurs du secteur à renforcer les entreprises, gouvernements et infrastructures critiques du monde entier.

« Chacun peut réduire les risques dès aujourd’hui », explique l’appel d’OpenAI. « Toutes les organisations, entreprises de cybersécurité, partenaires technologiques, gouvernements et entreprises développant des modèles d’IA de pointe ont un rôle important à jouer : accélérer les priorités des défenseurs grâce à des outils, des financements et un soutien pratique, en particulier pour les organisations d’infrastructures critiques disposant de budgets limités. »

Plus de 120 organisations ont signé la lettre d’OpenAI et souscrit à trois principes : le niveau de sécurité actuel ne sera bientôt plus suffisant ; les IA dotées de capacités cyber peuvent aider à renforcer les organisations vulnérables ; et une réponse collective est nécessaire pour y parvenir.

Une action collective pour la cyberdéfense

Alors qu’OpenAI et d’autres organisations ont obtenu peu de résultats en demandant un ralentissement du développement des technologies d’IA, cette approche représente l’alternative suivante. Les capacités cyber de l’IA progresseront, que les organisations le souhaitent ou non. S’il est impossible de ralentir cette évolution, mieux vaut donc s’y préparer.

La première priorité d’OpenAI consiste à s’assurer que les fondamentaux de la cybersécurité sont couverts afin de préparer les organisations à l’avenir de l’IA cyber. « Faites de la cyberdéfense une priorité immédiate pour les dirigeants », indique la lettre. Il faut corriger et vérifier les faiblesses, remplacer ou mettre à niveau les systèmes en appliquant le principe du moindre privilège et utiliser, lorsque cela est possible, des défenses cyber alimentées par l’IA.

Le deuxième point demande aux organisations « d’aider à diriger la réponse face aux attaques soutenues rendues possibles par l’IA », notamment en déployant des outils qui rendent la défense basée sur l’IA accessible à tous et en développant des procédures permettant aux entreprises et infrastructures critiques de comprendre comment ces outils doivent être déployés et utilisés.

Le troisième point appelle à une coordination avec les gouvernements afin que les chaînes d’approvisionnement, les hôpitaux, les services des eaux et les administrations locales puissent tous accéder à des défenses cyber basées sur l’IA. La priorité doit aller aux structures qui ne disposent pas des moyens nécessaires pour moderniser leurs systèmes existants ou mettre elles-mêmes ces outils en place.

Enfin, OpenAI demande aux entreprises développant les modèles d’IA les plus avancés d’offrir accès, formation et assistance aux « défenseurs sous-financés des infrastructures critiques », notamment grâce à des évaluations des menaces et à des outils d’observabilité capables d’améliorer la réponse et la récupération après une cyberattaque.

« Les dirigeants de l’industrie et des gouvernements doivent mobiliser toute la puissance de leurs technologies, ressources et expertises pour cet effort. Placez les IA dotées de capacités cyber entre les mains des défenseurs, en commençant par les équipes qui protègent les services essentiels. Corrigez les faiblesses les plus dangereuses, vérifiez les correctifs et partagez ce qui fonctionne afin que les autres puissent s’appuyer dessus », indique la lettre.

« Ensemble, les avancées actuelles de l’IA peuvent devenir des améliorations durables de la sécurité qui profiteront à tous. Mettons-les au travail. »

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• L’IA accélère la cybercriminalité : les hackers n’ont jamais été aussi rapides
• Cybercrime 2026 : l’IA, le piratage et l’usurpation d’identité fusionnent

• Google Cloud lance des éditions de Gemini Enterprise pour les services juridiques et financiers
• Ces deux premières versions sectorielles restent en preview et aucun prix n’a été communiqué
• La principale différence face à un modèle généraliste concerne l’infrastructure dédiée à l’IA : compétences métier, connecteurs de données et modèle d’autorisations reprenant les barrières et contrôles d’accès existants

Google Cloud a lancé deux versions sectorielles de sa plateforme Gemini Enterprise : l’une destinée aux cabinets d’avocats et aux services juridiques des entreprises, l’autre aux marchés de capitaux et aux activités bancaires.

L’entreprise n’a révélé le prix d’aucun des deux produits. Tous deux restent actuellement en preview et constituent les premières éditions sectorielles complètes de Gemini Enterprise, lancé par Google en octobre 2025 pour cibler les clients professionnels.

Google estime qu’une IA généraliste destinée aux entreprises ne peut pas répondre aux besoins des industries réglementées en matière de confidentialité, d’auditabilité et d’ancrage dans des données fiables. Son objectif consiste donc à proposer une offre comprenant déjà l’infrastructure métier nécessaire, plutôt que d’obliger chaque client à la construire de zéro.

Des offres d’IA d’entreprise sur mesure pour les professionnels du droit et de la finance

L’édition destinée aux services financiers s’articule autour d’un agent Financial Research géré par Google et équipé de plus de 50 « skills », c’est-à-dire des ensembles d’instructions réutilisables pour les tâches répétitives, ainsi que de 13 connecteurs vers des sources de données sous licence.

Deutsche Bank est le partenaire de conception cité pour cet agent de recherche. Parmi les workflows figurent les recherches KYC, l’identification d’opportunités de crédit, la préparation de propositions pour des émissions obligataires et l’analyse des risques de portefeuille.

L’édition juridique embarque de son côté des compétences consacrées à la rédaction de mémoires, à la vérification des citations, à la gestion du cycle de vie des contrats, à la veille réglementaire et au traitement des demandes d’accès aux données personnelles.

Ses connecteurs fonctionnent avec NetDocuments, DocuSign, Everlaw, Courtroom5, CourtListener du Free Law Project, Harvey, iManage, Legora, RelativityOne, Solve Intelligence et Thomson Reuters. Parmi les clients participant à la preview figurent Cleary, Freshfields, Weil ainsi que Williams & Connolly.

Google affirme que la refonte de son modèle d’autorisations permet aux connecteurs d’hériter des contrôles d’accès des systèmes sous-jacents. Les « murailles » juridiques d’un cabinet peuvent donc être reprises automatiquement, sans utiliser les données de ses clients, ses stratégies ou ses résultats pour entraîner les modèles de base. Cet aspect est particulièrement important pour les professionnels du droit, puisque de telles limitations constituent une condition préalable à l’obtention de résultats réellement exploitables.

Google n’est cependant ni le seul acteur ni le premier sur ces marchés. Anthropic l’a notamment devancé avec le lancement de Claude for Legal en 2026.

L’agent Legal de Microsoft pour Word est passé en preview publique mondiale pour les utilisateurs Frontier à la mi-juin, avant une disponibilité générale à partir de la mi-août 2026. OpenAI se dirige également dans cette direction avec ChatGPT Work et une page de solutions sectorielles consacrée aux services financiers, mais n’a pas encore créé une édition juridique spécifique comparable à celles de ses concurrents.

Tous les grands acteurs de l’IA cherchent néanmoins à conquérir un marché particulièrement lucratif. Reste désormais à voir comment les solutions de Google résisteront à la concurrence dans un secteur qui s’annonce extrêmement disputé.

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La collection grandissante de plugins ChatGPT a toujours semblé plus utile en théorie qu’elle ne l’est parfois en pratique. Un long catalogue peut donner l’impression que chaque intégration est aussi prometteuse que les autres, alors que certaines deviennent des outils réguliers et que d’autres rejoignent le grenier numérique après une seule démonstration enthousiasmante. Beaucoup paraissent ingénieuses pendant environ sept minutes.

Une récente mise à jour des recommandations cherche justement à rendre cette recherche plus utile. Le classement des plugins accorde désormais davantage d’importance aux outils que les utilisateurs continuent d’employer après leur installation, afin de mieux faire ressortir les options pertinentes dans ChatGPT sur le web comme sur mobile.

Cette évolution donne une bonne raison de replonger dans le catalogue et d’identifier les plugins qui méritent réellement de s’installer dans une routine. Voici cinq plugins ChatGPT qui pourraient valoir la peine d’être intégrés au quotidien.

1. Spotify pour accompagner le quotidien en musique

Les recommandations musicales se répartissaient traditionnellement en deux camps. Soit un algorithme propose davantage de ce qui a été écouté la semaine précédente, soit un ami transmet une playlist contenant six heures de jazz ambient obscur en exigeant de la gratitude. Le plugin Spotify de ChatGPT offre un juste milieu plus conversationnel.

Une fois connecté, il peut utiliser l’historique d’écoute, les artistes favoris et les habitudes pour suggérer de la musique, trouver des podcasts et construire des playlists. Son avantage tient à la quantité de contexte qu’il est possible de lui fournir. Plutôt que de chercher simplement de la « musique pour le sport », il est possible d’indiquer une durée précise, une ambiance, un mélange de genres et une progression d’énergie. Le résultat peut ensuite être affiné sans tout recommencer.

Il se montre particulièrement efficace pour créer des playlists associées à une activité précise. Quelques contraintes et un peu de personnalité suffisent. Un prompt utile pourrait être : « Spotify, crée une playlist de 75 minutes pour faire le ménage dans la cuisine samedi. Commence par du rock indépendant, augmente l’énergie après 20 minutes, évite les morceaux que j’ai beaucoup écoutés le mois dernier et termine par trois chansons ridicules à chanter à tue-tête. »

Le résultat se montre beaucoup plus intentionnel qu’une playlist générique consacrée au ménage, assemblée par quelqu’un qui semble dépoussiérer son intérieur sur des remixes dance anonymes. Il est ensuite possible de demander à Spotify de remplacer certains morceaux, de calmer la sélection ou de renommer la playlist avant de l’ouvrir dans l’application Spotify.

Le plugin se révèle aussi pratique pour redécouvrir d’anciens morceaux. Demander les artistes beaucoup écoutés cinq ou dix ans auparavant peut produire une excavation musicale étonnamment efficace, avec parfois la réapparition d’un titre qui avait été enterré pour de bonnes raisons.

2. AllTrails pour prendre l’air

Le plugin AllTrails peut transformer une vague envie de passer du temps dehors en une sélection réellement adaptée au temps, à l’énergie et à la motivation disponibles.

L’astuce consiste à préciser les contraintes pratiques que les recherches génériques ignorent souvent. Il suffit d’indiquer sa localisation, le temps de trajet maximal, la distance souhaitée, le dénivelé acceptable et les éventuelles contraintes liées aux enfants, aux chiens, à l’ombre, à l’accessibilité ou au stationnement. ChatGPT peut traiter ces détails de manière conversationnelle et s’appuyer sur AllTrails pour réduire la sélection.

Par exemple : « AllTrails, trouve trois randonnées en boucle à moins de 45 minutes de ma position. Elles doivent faire entre 3 et 6,5 km environ, avec moins de 210 mètres de dénivelé positif. Privilégie les avis positifs récents et les parkings qui ne nécessitent pas d’arriver à l’aube. »

Voilà qui se révèle bien plus utile qu’une simple liste des « 10 meilleures randonnées de New York ». Des requêtes suivantes peuvent comparer les itinéraires, suggérer le meilleur choix par forte chaleur ou identifier celui dont le premier kilomètre est le plus facile. Les conditions des sentiers peuvent changer, et il reste indispensable de vérifier les avis récents, fermetures, prévisions météo et itinéraires officiels avant de partir. Le plugin constitue néanmoins un très bon outil de préparation, notamment pour les randonnées en groupe.

3. Todoist pour ne plus oublier les échéances

Les listes de tâches ont souvent quelque chose d’optimiste mais d’instable. Elles sont agréables à créer, procurent brièvement une impression d’organisation, puis réapparaissent quelques jours plus tard sous plusieurs listes plus récentes. Todoist offrait déjà davantage de structure, mais son plugin ChatGPT supprime une bonne partie des manipulations nécessaires pour transformer une accumulation d’idées en véritable programme.

Une fois le compte Todoist connecté, il devient par exemple possible de décrire un samedi typique surchargé et de demander à ChatGPT de classer les courses dans un ordre de trajet cohérent, avec un planning réaliste pour tout terminer. Demander d’abord un aperçu reste judicieux, afin d’éviter que ChatGPT ne surcharge le programme en surestimant les capacités de son utilisateur.

Le plugin se montre particulièrement utile pour les tâches domestiques récurrentes. Il est possible de lui demander de créer des rappels pour changer des filtres, vérifier les détecteurs de fumée, renouveler certains documents ou commander des fournitures.

4. FitAI Pro pour le fitness

FitAI Pro est conçu pour préparer des séances de musculation et enregistrer les séries. Il prend en charge tout le travail d’organisation qui peut facilement s’interposer entre l’envie de s’entraîner et la séance elle-même.

Après installation, il suffit de lui fournir son niveau d’expérience, le matériel disponible, le nombre de jours d’entraînement souhaité et le temps maximal à passer à la salle pour obtenir un ensemble de séances adaptées. Il est également utile de mentionner les mouvements que l’on déteste ou que l’on doit éviter.

La vaste bibliothèque d’exercices facilite aussi les substitutions lorsqu’un mouvement ne convient pas ou qu’un peu de variété devient nécessaire. Le plugin reste incapable d’effectuer l’entraînement à la place de son utilisateur, ce qui demeure regrettable, mais il simplifie suffisamment la préparation des séances pour rendre la procrastination et les entraînements sautés un peu plus difficiles à justifier.

5. Podcast App pour apprendre et rire

Trouver de bons podcasts est encore plus difficile que de trouver de bons plugins, tant l’offre forme un immense océan de programmes moyens ou mauvais dans lequel les véritables pépites restent malheureusement rares. L’exercice devient encore plus compliqué lorsqu’il s’agit de trouver un épisode précis plutôt qu’une émission complète.

Le plugin Podcast App permet de rechercher un thème, une idée ou une émission et d’obtenir des recommandations de podcasts pertinentes. Il se montre particulièrement intéressant pour dénicher des épisodes individuels, car c’est là qu’il permet de gagner le plus de temps. Une durée maximale peut être précisée pour éviter les monologues de quatre heures, tout comme le niveau de connaissances souhaité afin de choisir entre une introduction générale et un niveau de détail beaucoup plus pointu. Ces distinctions comptent lorsqu’un même sujet peut aboutir soit à un trajet divertissant, soit à une table ronde universitaire de trois heures.

Il est également possible de demander au plugin d’expliquer en une phrase pourquoi chaque épisode correspond à la requête. Cela permet de trouver rapidement un épisode consacré à un livre précis, une question scientifique ou un événement historique, puis de passer à autre chose. La file d’attente ne sera peut-être jamais parfaite, mais au moins la recherche ne prendra plus davantage de temps que l’écoute.

Le nouveau système de recommandation facilite la découverte de bons plugins, mais la découverte ne constitue que la première étape. Leur véritable intérêt apparaît lorsqu’ils reçoivent une tâche clairement définie, des contraintes utiles et la permission de demander des précisions. Une requête précise produit une aide précise. Une demande vague produit l’équivalent numérique d’un hochement de tête compatissant.

Ces cinq plugins méritent leur place parce qu’ils permettent d’accomplir des choses que ChatGPT seul ne peut pas faire, ou qui demanderaient beaucoup plus de temps à mettre en place dans une conversation classique. Comme OpenAI le reconnaît avec son nouveau système, le fait que les utilisateurs reviennent volontairement vers un outil reste probablement la recommandation la plus convaincante qui soit pour une solution d’IA.

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ChatGPT a accumulé une collection étonnamment vaste d’outils éducatifs, dont Study Mode et de nouveaux plugins spécialement conçus pour les étudiants et les enseignants.

L’essentiel consiste à les utiliser pour apprendre plutôt que pour déléguer l’apprentissage lui-même. OpenAI décrit explicitement son approche comme une manière d’aider les étudiants à comprendre les sujets, plutôt que de simplement prendre des raccourcis. Une règle utile à garder en tête avant de confier à ChatGPT le premier devoir du semestre.

Voici cinq façons de configurer ChatGPT avant que les cours ne commencent vraiment.

1. Study Mode pour tous

Le bien nommé Study Mode de ChatGPT constitue le point de départ évident pour utiliser l’IA dans l’apprentissage, et il ne nécessite même pas d’abonnement payant. Il suffit de lancer une conversation normale avec ChatGPT et de saisir @study, ou de cliquer sur le bouton + et de rechercher Study.

Une fois activé, Study Mode fait passer les réponses de ChatGPT de réponses directes à un comportement plus socratique. Il pose des questions, fournit des indices et vérifie la compréhension de chaque étape avant de poursuivre.

Il est possible d’essayer des prompts comme :

« Apprends-moi les dérivées en me posant une question à la fois, et donne-moi un indice lorsque je bloque. »

Il est également possible de télécharger la photo d’un problème ou, lorsque le téléchargement de fichiers est disponible, d’ajouter ses notes de cours et de demander à ChatGPT de travailler à partir de celles-ci. Par exemple, des notes prises en classe peuvent être téléchargées avec l’instruction :

« Utilise ces notes pour m’apprendre le cours d’aujourd’hui. Commence par identifier et expliquer les concepts que je dois comprendre, puis interroge-moi avant de passer au suivant. »

Study Mode peut fonctionner avec des fichiers et des images téléchargés. Il devient ainsi beaucoup plus utile lorsqu’il connaît le contenu réel du cours, plutôt que de proposer une mini-leçon générique.

2. ChatGPT College Plugin

Une option plus récente et plus ciblée est le plugin College Student de ChatGPT. Il n’est pas disponible partout comme Study Mode, mais uniquement via ChatGPT Edu. L’université doit donc le proposer et le rendre accessible. Les étudiants qui y ont accès bénéficient d’un ensemble d’outils d’apprentissage.

La création de sites d’apprentissage interactifs est particulièrement intéressante. Il est possible de partager le contenu d’un cours pour obtenir des explications visuelles interactives, tout en bénéficiant d’un tutorat guidé sur les concepts difficiles. L’IA peut transformer des diapositives de cours ou des notes téléchargées en un site unique rempli de questions de révision et capable de fournir des retours sur les réponses.

Selon le niveau de confiance, il est possible de demander quelque chose d’aussi élaboré que :

« Construis-moi un programme de révision pour les deux prochaines semaines à partir de ces supports de cours et de mes prochaines échéances, et consacre davantage de temps aux sujets sur lesquels j’ai eu des difficultés pendant le quiz. »

3. Étudier le syllabus

Dans la vie étudiante, le syllabus bénéficie traditionnellement d’environ 20 minutes d’attention intense avant d’entamer son long voyage vers le fond d’un sac à dos. ChatGPT peut le rendre nettement plus utile. Il suffit de télécharger le syllabus dans ChatGPT pour lui offrir une existence beaucoup plus productive.

Un prompt comme celui-ci peut être utilisé :

« Lis ce syllabus et crée un programme de révision semaine par semaine. Inclus chaque examen, devoir et échéance. Indique ce que je devrais commencer à préparer au moins une semaine à l’avance. »

Il est aussi possible de l’interroger sur les semaines particulièrement chargées et sur les moyens de les rendre aussi faciles que possible. En autorisant ChatGPT à envoyer des alertes, cela peut permettre d’éviter la course de fin de semestre, lorsque toutes les échéances tombent en même temps alors qu’une journée ne compte toujours que 24 heures.

4. Flashcards

ChatGPT peut également éviter de passer une soirée entière à fabriquer des flashcards au lieu de les réviser. Il suffit de lui demander de créer des cartes à partir de ses notes, avec une instruction comme :

« Concentre-toi sur les concepts et les termes particulièrement difficiles à comprendre. »

En demandant une seule carte à la fois, l’exercice devient une véritable séance de révision plutôt qu’une nouvelle immense page de contenu à contempler, du moins en théorie.

Avec le plugin College Student, les flashcards peuvent faire partie de l’expérience d’apprentissage interactive plutôt que de simplement apparaître sous forme de texte dans la conversation. Il est possible de demander :

« Transforme le contenu du cours de cette semaine en flashcards et organise-les par sujet. »

5. L’heure du quiz

Vérifier par des questions si quelque chose a réellement été retenu pendant les révisions est essentiel, et ChatGPT peut beaucoup aider. Avec Study Mode, il est possible de créer des questions d’entraînement, de répondre à un quiz question par question, de lui demander d’expliquer les erreurs et d’adapter la difficulté au fil de la progression.

Il suffit de télécharger le contenu du cours et d’essayer une demande comme :

« Crée un quiz d’entraînement de 10 questions basé uniquement sur ces notes. Pose une question à la fois, ne révèle pas la réponse avant que je réponde, explique tout ce que je me trompe et rends la question suivante plus difficile lorsque je réponds correctement. »

Le plugin College Student peut transformer ce même processus en un quiz interactif plus structuré, construit autour des sources de cours fournies. Il est possible de demander des examens blancs plus complexes et de créer des tests interactifs qui analysent les points les plus faibles afin de poursuivre les révisions et les quiz.

Avec ou sans le plugin, demander à ChatGPT de refermer métaphoriquement le livre et de commencer à poser des questions constitue un moyen bien plus rapide de découvrir si quelque chose a réellement été retenu.

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Il semble qu’il ne se passe presque plus une semaine sans qu’un milliardaire de la tech publie une tirade sur la façon dont l’intelligence artificielle va changer le monde. Mark Zuckerberg, patron de Meta, est le dernier en date à nous avoir fait profiter de ses réflexions.

Mais la technologie se comporte rarement comme ses créateurs l’avaient prévu ou souhaité. Le World Wide Web a été inventé pour aider les scientifiques à partager des informations, mais il sert finalement à se disputer avec des inconnus, regarder des vidéos de chats et commander des chaussettes à minuit.

Comme le disait Jeff Goldblum dans Jurassic Park, « la vie trouve toujours un chemin ». Donnez une nouvelle technologie aux gens, et ils trouveront eux aussi un moyen de l’utiliser.

C’est exactement ce qui semble se produire avec l’IA. Sam Altman, Elon Musk et Mark Zuckerberg rêvent peut-être de voir ses capacités quasi divines servir à coloniser Mars, créer l’abondance pour tous, éradiquer les maladies ou démocratiser l’éducation. Mais les gens lui trouveront des usages que ses créateurs n’avaient probablement jamais imaginés. Et la plupart ne bouleverseront pas le monde. Ils seront tout à fait ordinaires.

Un récent fil Reddit a justement retenu l’attention, avec des internautes partageant leurs véritables usages de l’IA. Ils étaient étranges, précis, ennuyeux — et réellement utiles.

1. Oubliez Mars — les gens veulent simplement manger

Ce n’est qu’une fois adulte que l’on réalise que, sauf à pouvoir manger au restaurant chaque soir, une grande partie de la vie consiste à décider ce qu’il y aura au dîner. Puis acheter les ingrédients. Puis préparer le repas. Encore et encore.

Or, l’IA se révèle particulièrement efficace pour répondre à cette éternelle question : « Qu’est-ce qu’on mange ce soir ? »

Une personne du fil Reddit achète simplement les produits en promotion ou en liquidation, indique à ChatGPT ce qu’elle a rapporté chez elle et lui demande de transformer le tout en repas. Il est aussi possible de lui demander de prévoir trois jours de dîners, de produire une seule liste de courses et de donner les instructions nécessaires pour tout préparer.

Il n’est même pas nécessaire de savoir quels plats préparer. Il suffit d’indiquer les saveurs, cuisines et textures appréciées, le temps disponible et les ingrédients à utiliser avant qu’ils ne périment, puis de le laisser proposer des idées. Pour aller plus loin, ChatGPT peut même recevoir un tableur contenant tout ce qui se trouve dans le garde-manger — même si cela ressemble surtout à une nouvelle corvée domestique.

2. Déchiffrer les runes anciennes de son lave-linge

Mais qui conçoit ces appareils, des extraterrestres ? Il suffit de regarder le panneau de commande d’un lave-linge moderne pour se demander ce que tout cela signifie. Il est couvert de symboles obscurs qui auraient davantage leur place dans un manuel d’alchimie du XIIe siècle que sur un appareil électroménager du XXIe siècle.

Heureusement, il n’est plus nécessaire d’essayer de les déchiffrer, puisque ChatGPT peut s’en charger. Une personne du fil lui a fourni le manuel de son lave-linge ainsi qu’un tableur recensant ses vêtements et leurs étiquettes d’entretien. Il lui suffit désormais d’indiquer ce qui doit être lavé, puis de demander exactement quel programme sélectionner et quels boutons presser. Problème réglé.

3. Faire semblant de comprendre la carte des vins

À moins d’avoir suivi un stage de sommelier pendant un week-end en 2010, difficile d’être un véritable expert du vin. Pourtant, dans un restaurant qui n’affiche pas des photos de ses plats sur le menu, il faut souvent choisir entre plusieurs bouteilles intimidantes, dont beaucoup sont décrites à partir de régions parfois obscures de France, d’Italie ou d’ailleurs.

Certains font donc autrement. Ils prennent la carte des vins en photo, indiquent à ChatGPT ce qu’ils vont manger et les types de vins qu’ils apprécient habituellement, puis lui demandent de trouver le meilleur accord au meilleur rapport qualité-prix. Voilà ! Le serveur pourrait même finir par croire qu’ils savent réellement ce qu’ils font.

4. Transformer ChatGPT en styliste personnel

Que porter au travail aujourd’hui ? Au bar ce soir ? Pour un rendez-vous ? Un mariage ? La question ne s’arrête jamais.

Il y a fort à parier que beaucoup préféreraient acheter quelque chose de neuf plutôt que fouiller une garde-robe immense et ingérable à la recherche d’une tenue qui ne rappelle pas la déception liée à la dernière fois où elle a été portée.

Mais il existe une solution. Il suffit de photographier tous ses vêtements et d’envoyer les images à ChatGPT. Ensuite, il faut préciser la destination, la météo prévue et le style recherché, puis lui demander d’associer les vêtements afin de créer des tenues auxquelles personne n’aurait forcément pensé.

Le résultat pourrait être surprenant. Et puisque ChatGPT travaille uniquement avec des vêtements déjà possédés, il pourrait même permettre d’économiser quelques dollars ou livres — ou au moins rappeler pourquoi cette chemise a été achetée trois ans plus tôt.

5. Trouver sa prochaine bonne lecture dans une librairie d’occasion

Pas sûr que quiconque ait réellement le temps de lire des livres de nos jours, mais tout le monde aime croire que c’est encore possible. Le problème, c’est qu’il existe énormément de livres dans le monde, dont la plupart restent totalement inconnus.

Quelque part sur une étagère d’une librairie d’occasion se trouve probablement un livre qui attend simplement d’être découvert. Encore faudrait-il savoir lequel.

Une personne du fil Reddit explique avoir utilisé l’IA pour résoudre ce problème. Elle a fourni à ChatGPT la liste de ses livres préférés et de ceux qu’elle aime le moins, ainsi que les genres, sujets et styles d’écriture qu’elle apprécie. Désormais, lorsqu’elle se rend dans une librairie d’occasion, elle photographie les étagères et demande à ChatGPT d’identifier les ouvrages qui ont le plus de chances de lui plaire.

L’IA peut consulter les critiques, rechercher les reproches récurrents et prévenir lorsqu’un livre apparemment parfait se révèle finalement aride, excessivement académique ou entièrement écrit pour des gens qui emploient le mot « liminal » dans leurs conversations quotidiennes.

Cela n’empêchera pas d’acheter plus de livres qu’il n’est humainement possible d’en lire, mais au moins, ce seront les bons livres qui resteront non lus.

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