• 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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• 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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La souveraineté numérique est passée en Europe du statut de simple sujet de discussion à celui de priorité stratégique. Les logiciels open source apparaissent désormais comme l’un des principaux moyens envisagés pour atteindre cet objectif.

Mais aucune souveraineté réelle n’est possible sans sécurité.

Lors du récent Linux Foundation Open Source Summit Europe, Madalin Neag et Mirko Boehm ont expliqué que de nombreuses initiatives européennes apparemment distinctes — de NIS2 et DORA au Cyber Resilience Act, en passant par la stratégie plus large de souveraineté technologique — convergent en réalité vers un même problème : sécuriser les chaînes d’approvisionnement logicielles sur lesquelles repose l’économie européenne.

La compétition technologique mondiale est actuellement dominée par deux superpuissances : les États-Unis et la Chine.

Les États-Unis disposent des hyperscalers, de Nvidia, d’OpenAI, de Google, de Microsoft et d’immenses volumes de capitaux investis dans les infrastructures d’intelligence artificielle.

La Chine possède de son côté son propre écosystème d’IA, des ambitions nationales dans les semi-conducteurs ainsi que des entreprises comme Alibaba, Tencent ou DeepSeek.

Les deux puissances se livrent une course aux puces, à l’électricité et aux capacités des data centers.

L’Europe apparaît beaucoup moins bien positionnée.

La Commission européenne reconnaît elle-même cette dépendance. Malgré des années de réglementation et d’investissements, les fournisseurs non européens représentent encore plus de 80 % des produits, services, infrastructures et même de la propriété intellectuelle numériques utilisés dans l’Union.

Le pari européen sur l’open source

La Commission européenne a lancé en juin 2026 son nouveau paquet consacré à la souveraineté technologique.

Il comprend notamment le règlement sur les semi-conducteurs 2.0, le règlement sur le développement du cloud et de l’IA, une feuille de route pour la numérisation et l’IA dans le secteur énergétique, ainsi qu’une nouvelle stratégie européenne consacrée à l’open source.

Cette dernière possède une importance particulière puisque les logiciels open source alimentent déjà une grande partie des technologies utilisées en Europe, depuis les infrastructures cloud jusqu’aux services financiers, aux administrations et à l’intelligence artificielle.

La Commission estime qu’environ 2 milliards d’euros d’investissements publics et privés seront nécessaires au cours des sept prochaines années pour cette stratégie.

Cela comprend notamment l’élargissement de l’Open Internet Stack afin d’en faire un guichet unique pour les briques logicielles open source, le soutien aux accélérateurs d’entreprises du secteur, l’encouragement de leur utilisation dans les marchés publics et les programmes de recherche comme Horizon Europe, ainsi que la coopération avec les États membres à travers des initiatives comme le Digital Commons EDIC.

Le terme « souveraineté » pourrait laisser penser à une volonté d’isolement technologique. L’objectif européen semble pourtant presque inverse.

La souveraineté numérique doit permettre aux organisations européennes de choisir, inspecter, maintenir et remplacer les technologies dont elles dépendent, plutôt que de rester enfermées dans des écosystèmes fermés et des infrastructures contrôlées depuis l’étranger.

À mesure que l’IA transforme le marché technologique mondial, cette dépendance devient encore plus importante.

Développer et exploiter des systèmes d’IA avancés nécessite d’immenses capacités de calcul, beaucoup d’électricité et des data centers en quantité. Les entreprises américaines et chinoises investissent massivement dans ces domaines.

Pour l’Europe, le risque consiste à voir la prochaine génération d’infrastructures numériques critiques dominée par des technologies étrangères avant même qu’un écosystème européen suffisamment compétitif ait le temps d’émerger.

La Commission estime que l’Europe devra mobiliser environ 200 milliards d’euros d’ici 2036 pour accroître ses capacités de data centers, principalement grâce au secteur privé.

Environ 100 milliards d’euros supplémentaires seraient nécessaires pour les initiatives cloud et IA, les AI Factories et les Gigafactories.

Pendant ce temps, la consommation d’électricité américaine devrait atteindre de nouveaux records en 2026 puis en 2027, notamment sous l’effet de l’intelligence artificielle et des data centers.

L’Europe ne peut probablement pas simplement dépenser davantage que les États-Unis ou la Chine. L’open source représente donc une autre voie permettant de réduire son exposition stratégique.

Ce que cela signifie pour les entreprises

La solution ne consiste pas simplement à télécharger davantage de logiciels open source.

L’un des messages centraux de Madalin Neag et Mirko Boehm est qu’une organisation « ne peut pas sécuriser passivement une chaîne d’approvisionnement ».

Une entreprise qui télécharge des dépendances, les intègre à ses produits, les analyse puis maintient ses propres correctifs privés risque d’accumuler une importante dette technique pendant que les projets d’origine se détériorent.

Une participation beaucoup plus active devient nécessaire.

Cela implique d’identifier les dépendances open source critiques, de nouer des relations avec leurs mainteneurs, de contribuer directement aux correctifs et, lorsque cela se justifie, de fournir un soutien financier durable.

Neag et Boehm avancent que les contributions de code pourraient générer un retour équivalent à 3,3 fois leur coût, contre 2,5 fois pour les contributions communautaires et 2,3 fois pour le soutien financier direct.

Un intérêt économique existe donc également.

Maintenir des forks privés coûterait en moyenne environ 258 000 dollars par cycle de publication.

La stratégie européenne de souveraineté pourrait ainsi modifier la manière dont les entreprises envisagent les achats technologiques et les risques liés à leur chaîne d’approvisionnement.

Une attention accrue devrait être portée à la transparence des dépendances, à leur provenance, à la gestion des vulnérabilités, au développement sécurisé et à la santé des projets en amont.

Cette évolution apparaît déjà dans des textes comme le Cyber Resilience Act.

Une méthode plus formelle d’évaluation de la souveraineté pourrait également apparaître.

La présentation évoquait notamment des « Sovereignty Effectiveness Assurance Levels », ou SEAL, allant de SEAL-0, pour une technologie contrôlée par des acteurs et juridictions extérieurs à l’Union, jusqu’à SEAL-4, pour une technologie et des opérations entièrement sous contrôle européen sans dépendance critique non européenne.

Dans un environnement géopolitique de plus en plus instable, réduire la dépendance aux fournisseurs et mieux sécuriser les logiciels open source pourrait donc devenir l’une des principales voies permettant à l’Europe de renforcer son autonomie numérique.

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• La croissance des data centers liés à l’IA s’est accélérée au cours des trois dernières années, avec 127 nouvelles installations rien qu’aux États-Unis
• Cette progression permet aux États-Unis de compter dix fois plus de data centers que n’importe quel autre pays
• Les préoccupations environnementales sont fortes aux États-Unis, mais le Chili et la Belgique présentent les niveaux de stress hydrique les plus élevés

L’expansion des data centers au cours des trois dernières années montre que les États-Unis dominent très largement la croissance, alors que les conséquences environnementales se font sentir dans un ensemble beaucoup plus large de pays.

Les États-Unis ont construit 127 data centers depuis 2023, soit dix fois plus que n’importe quel autre pays. La Russie en a ajouté 77, soit une progression de 44 %, tandis que le Royaume-Uni en a construit 58 supplémentaires, pour une hausse de 12 %.

L’écart total reste gigantesque : les États-Unis comptent 5 427 data centers, contre 251 pour la Russie, soit moins de 5 % du total américain.

Le stress hydrique concerne logiquement les régions où l’eau est déjà rare. Une nouvelle étude montre toutefois que des pays beaucoup plus humides, comme la Belgique, peuvent également être touchés.

Qu’est-ce que le stress hydrique ?

Une grande partie de l’opposition aux data centers porte sur leur impact environnemental et notamment sur leur consommation d’eau.

L’étude de Comparitech reprend la définition du World Resources Institute. Un pays qui utilise plus de 80 % de l’ensemble de ses ressources en eau disponibles se trouve en situation de stress hydrique.

Le rapport de Comparitech attribue une note à ce phénomène. Un faible stress hydrique correspond à 1,0, tandis qu’un niveau compris entre 4 et 5 est considéré comme extrêmement élevé.

Les résultats placent le Chili à 4,5 et la Belgique à 4,4, soit les deux niveaux les plus élevés parmi les pays étudiés.

Les États-Unis obtiennent 2,6 et le Royaume-Uni 1,3.

Le cas belge est particulièrement remarquable. Malgré son climat humide et tempéré, le pays semble développer rapidement un véritable problème lié à la consommation d’eau des data centers.

Douze nouvelles installations ont ouvert depuis 2023. Cette croissance intervient alors qu’un data center peut demander jusqu’à cinq millions de gallons d’eau par jour selon les chiffres repris dans le papier source.

Des actifs stratégiques

L’étude de Comparitech insiste sur la pression exercée par la croissance des data centers liés à l’IA sur l’approvisionnement en eau, mais souligne également une autre conséquence de leur développement : leur importance stratégique.

Le rapport cite les frappes de drones Shahed lancées par l’Iran en mars 2026 contre des sites AWS aux Émirats arabes unis.

Les data centers peuvent désormais constituer des cibles stratégiques. Leur emplacement les uns par rapport aux autres, mais également par rapport aux zones résidentielles et aux autres industries, pourrait donc peser davantage dans les conflits futurs.

Le rapport résume ce risque ainsi :

« Ce type de concentration apporte des avantages évidents en matière d’efficacité électrique et de connectivité, mais concentre également les risques : pression sur les ressources locales, points uniques de défaillance et, à mesure que ces installations deviennent plus centrales pour les économies nationales et les infrastructures d’IA, cibles plus attractives. »

Le rapport cite également les dégâts subis par des installations AWS aux Émirats arabes unis et à Bahreïn pendant le conflit américano-iranien de 2026, ainsi que des attaques russes contre un data center à Kyiv, pour illustrer le rôle de plus en plus stratégique attribué à ces infrastructures.

Plus les data centers continueront à se concentrer dans de grands pôles numériques, plus ce risque de concentration pourrait progresser.

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• Full Disk Access a été conçu notamment pour permettre les sauvegardes système, mais les agents IA créent désormais un nouveau risque
• Apple confirme préparer des contrôles supplémentaires pour mieux protéger les données sensibles
• Aucune date d’arrivée n’est encore annoncée, et rien n’indique pour l’instant que le changement figure dans macOS 27.2

Apple a annoncé son intention de donner davantage de contrôle aux utilisateurs sur l’autorisation Full Disk Access de macOS afin de limiter les risques liés aux agents IA.

Accorder un accès complet au disque à une application lui permet de contourner une grande partie des protections de confidentialité de macOS et d’accéder notamment aux fichiers, documents, e-mails, messages, historiques de navigation et autres données.

Cette autorisation a notamment été créée pour permettre à des outils comme les logiciels de sauvegarde d’accéder réellement à l’ensemble du système. L’essor des agents IA rend toutefois ce niveau d’accès beaucoup plus sensible.

Apple veut revoir Full Disk Access à cause de l’IA

Dans son annonce du 2 octobre, Apple explique que certains développeurs utilisent Full Disk Access d’une manière pouvant exposer l’intégralité du système sans que les utilisateurs comprennent nécessairement toute la portée de cette permission.

L’entreprise prévoit donc d’introduire des contrôles supplémentaires afin qu’une application ne puisse obtenir ce niveau d’accès qu’après une action très explicite de l’utilisateur.

Apple cite directement les progrès des agents IA parmi les raisons qui rendent cette évolution critique. Plus ces logiciels deviennent capables d’agir de manière autonome, plus les conséquences d’un accès aussi large peuvent devenir importantes.

L’interface et les options de Full Disk Access n’ont toutefois pas encore changé.

Une future version de macOS devrait intégrer les nouvelles protections, mais aucun calendrier précis n’est annoncé.

Rien n’indique actuellement que le changement soit déjà présent dans les versions bêta de macOS 27.2. Les bêta 1 et 2 ont toutefois été publiées avant l’annonce du 2 octobre, ce qui laisse ouverte la possibilité d’une intégration ultérieure.

Cette décision pourrait avoir été accélérée par un récent témoignage publié par Inc., selon lequel l’agent IA Muse de Meta aurait accédé aux messages d’un utilisateur.

Andy Stone, porte-parole de Meta, a ensuite rappelé sur X que Full Disk Access et le connecteur Messages nécessitent tous deux une activation volontaire.

Reste que les réglages actuels de Full Disk Access accordent des droits extrêmement larges. Des contrôles plus granulaires permettraient de mieux distinguer les applications qui ont réellement besoin de ce niveau d’accès de celles qui peuvent fonctionner avec des permissions beaucoup plus limitées.

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• Les agents IA sont sur le point de rendre obsolète le contrôle d'accès

• 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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• Un SR-71 Blackbird de la NASA a disparu du pylône sur lequel il était exposé en plein air
• Des images satellite montrent que l’avion avait disparu au plus tard à la mi-mai 2026, et peut-être dès avril
• Les ingénieurs retraités Mike Relja et Tim Conners ont refusé une proposition de la NASA visant à participer à un éventuel retour en vol du Blackbird

Un Lockheed SR-71 Blackbird portant le numéro de queue 844 a disparu de l’exposition extérieure du centre de recherche en vol Armstrong de la NASA, soulevant de nombreuses questions sur les projets de l’agence.

Des images satellite obtenues par Aviation Week montrent que l’appareil avait quitté son pylône d’exposition au plus tard à la mi-mai 2026, et peut-être dès le mois d’avril.

Ce déplacement est intervenu plusieurs mois avant que Jared Isaacman, administrateur de la NASA, ne dévoile en septembre, lors du All-In Summit de Los Angeles, une silhouette ressemblant fortement à celle du Blackbird.

D’anciens ingénieurs affirment que la NASA a demandé de l’aide

L’ingénieur d’essai retraité Mike Relja, désormais âgé de plus de 70 ans, affirme que la NASA lui a proposé environ quatre semaines plus tôt de travailler sur le retour en vol de l’appareil. Il a décliné.

David Ash, ancien pilote de l’US Navy arrivé à la NASA en juin pour diriger des projets spéciaux, aurait formulé cette demande sans préciser les motivations de l’agence.

« J’ai dit au gars : “Vous savez, je suis trop vieux pour faire ça” », a expliqué Relja à Aviation Week. « Bonne chance. Ce serait intéressant de vous voir réussir. Mais il semble simplement impossible d’y parvenir dans ces conditions. »

La cellule a 59 ans. Son dernier vol remonte au 9 octobre 1999, soit presque 27 ans plus tôt. Une remise en service s’accompagnerait donc d’une longue liste de difficultés.

Les moteurs sont restés inutilisés pendant des décennies. Certaines cavités pourraient contenir de l’humidité ou des débris, tandis que le stock de pièces détachées d’une valeur de 600 millions de dollars aurait été détruit en 2007.

Il faudrait également recréer ou remettre en service le carburant JP-7, le triéthylborane, les fluides hydrauliques et plusieurs équipements de support au sol très spécifiques. Selon Relja, les derniers stocks de JP-7 ont été brûlés en 2002.

La NASA n’a confirmé aucun projet visant à refaire voler l’appareil. Un porte-parole a également refusé d’expliquer pourquoi le SR-71 avait été retiré de son pylône.

Tim Conners, ancien ingénieur d’essai de la NASA, affirme avoir reçu une proposition similaire et l’avoir lui aussi refusée.

Il estime néanmoins que des avions conservés dans des musées pourraient servir de réserve de pièces détachées. Neuf Blackbird auraient notamment rejoint des collections avec leurs moteurs.

« La première réaction a été : “Mon Dieu, tout pourrait être abandonné pour aider.” La deuxième a été : “Comment vont-ils réussir ça ?” », explique Conners.

Selon lui, plusieurs sous-systèmes pourraient être récupérés. « L’architecture était aussi simple que possible. C’est une opération importante, mais cela ne devrait pas être insurmontable comparé à certains des autres problèmes. »

Pourquoi la NASA pourrait vouloir cet avion

Interrogé lors d’une conférence de presse sur la mystérieuse silhouette montrée au All-In Summit, Jared Isaacman s’est contenté de répondre : « Vous êtes sûr que c’est un Blackbird ? », sans fournir davantage d’explications.

Lors du salon EAA AirVenture en juillet, des journalistes l’avaient également interrogé sur son éventuelle autorité pour remettre en service un avion aussi ancien. Sa réponse avait alors été : « C’est classifié. »

Le SR-71 pouvait voler en croisière autour de Mach 3,2 à près de 85 000 pieds, soit environ 26 kilomètres d’altitude.

Dans les années 1990, la NASA a utilisé plusieurs Blackbird pour mener des recherches sur la propulsion, les structures et les bangs soniques.

Aucun appareil actuellement exploité par la NASA ne serait capable de reproduire simultanément cette combinaison de vitesse et d’altitude.

Un SR-71 pourrait donc constituer une étape intermédiaire entre les essais supersoniques et les futurs vols hypersoniques.

Il pourrait également servir de plateforme porteuse pour des véhicules expérimentaux, même si cette utilisation nécessiterait des modifications.

Remettre en service un appareil retiré depuis longtemps n’est pas totalement inédit. Le F-117 a officiellement quitté le service en 2008, mais continue encore aujourd’hui à voler régulièrement pour des missions d’entraînement et d’essai.

Une estimation réalisée environ deux ans après le dernier vol du SR-71 évaluait à 40 à 45 millions de dollars le coût nécessaire pour réactiver un appareil destiné à des missions de renseignement.

En tenant uniquement compte de l’inflation, cela représenterait aujourd’hui environ 75 à 85 millions de dollars.

Le coût réel serait vraisemblablement supérieur, compte tenu de la nécessité de reconstituer des chaînes d’approvisionnement, de fabriquer des pièces détachées et de reformer des équipes spécialisées.

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• Aux Pays-Bas, seuls 44 des 186 grands data centers recensés publiaient leur consommation d’électricité et 47 leur consommation d’eau
• L’Union européenne publie surtout des labels d’efficacité plutôt que les données brutes, ce qui complique les évaluations locales
• L’UE est accusée de contrevenir à la Convention d’Aarhus sur l’accès aux informations environnementales

Une nouvelle enquête de Lighthouse Reports conclut que la plupart des data centers européens continuent de masquer au public l’ampleur réelle de leur impact environnemental, malgré les règles européennes destinées à améliorer la transparence sur leur consommation d’énergie et d’eau.

Parmi les indicateurs concernés figurent la consommation d’eau et d’électricité, la proportion d’énergies renouvelables, la réutilisation de la chaleur produite ou encore l’efficacité des systèmes de refroidissement. Mais même lorsque les opérateurs transmettent ces informations aux autorités, Lighthouse Reports estime qu’il reste extrêmement difficile pour le public d’y accéder.

L’enquête critique également l’approche de l’Union européenne, qui privilégierait la publication de labels d’efficacité, comparables dans leur principe à ceux des appareils électroménagers, plutôt que les données brutes elles-mêmes.

Le reporting des data centers européens reste loin d’être transparent

Sans accès à ces chiffres bruts, les habitants comme les décideurs publics peuvent difficilement évaluer l’impact environnemental réel d’un data center existant ou en projet. Même une immense installation hyperscale particulièrement efficace peut en effet continuer à consommer des quantités considérables d’eau et d’électricité.

L’exemple des Pays-Bas illustre le problème. Parmi les 186 data centers d’une puissance supérieure à 500 kW exploités dans le pays à la fin de 2025, seuls 44 rendaient publics leurs chiffres de consommation électrique et 47 communiquaient leur consommation d’eau.

Lighthouse Reports considère pourtant les Pays-Bas comme l’un des pays les plus transparents de l’Union. Après avoir tenté d’obtenir des données comparables dans les 27 États membres, l’organisation affirme que de nombreuses demandes ont été refusées, soit parce que les autorités indiquaient ne pas posséder les informations demandées, soit parce qu’elles les considéraient comme confidentielles.

Selon Lighthouse Reports, la Commission européenne aurait ainsi cédé aux clauses de confidentialité réclamées par l’industrie.

L’organisation a depuis déposé une plainte au titre de la Convention d’Aarhus, estimant que l’Union européenne ne respecte pas suffisamment les garanties prévues en matière d’accès à l’information environnementale, de participation du public aux décisions et d’accès à la justice.

TechRadar Pro a sollicité la Commission européenne à propos de l’enquête et de cette plainte, sans recevoir de réponse immédiate avant la publication du papier source.

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• Le Département américain de l’Énergie prévoit 1,9 milliard de dollars de subventions pour 31 projets représentant 5,25 milliards de dollars avec la participation des bénéficiaires
• Le programme reprend des financements issus de la loi sur les infrastructures de 2021 et privilégie le renforcement des lignes ainsi que les technologies améliorant le réseau
• Seuls trois résumés de projets mentionnent explicitement l’IA ou les data centers, mais plusieurs investissements sont destinés à accueillir de nouvelles charges électriques importantes

L’Office of Electricity du Département américain de l’Énergie a annoncé le 24 septembre son intention de contribuer au financement de 31 projets dans 26 États dans le cadre du programme SPARK. L’investissement total représente 5,25 milliards de dollars, dont environ 1,9 milliard de fonds fédéraux et 3,35 milliards apportés par les bénéficiaires.

Le chiffre de 5,25 milliards de dollars ne correspond donc pas uniquement à de l’argent public.

La participation fédérale représente environ 36 % du coût total annoncé, le reste provenant des États, entreprises de services publics et autres entités sélectionnées.

Une stratégie en partie tournée vers l’IA ?

Les projets doivent permettre de reconstruire environ 1 500 miles de lignes électriques, de déployer des technologies d’optimisation sur près de 21 000 miles supplémentaires et de débloquer plus de 23 GW de capacité.

Le secrétaire américain à l’Énergie Chris Wright présente ces investissements comme un moyen de tirer davantage parti des infrastructures déjà existantes plutôt que de reposer uniquement sur la construction de nouvelles lignes ou centrales.

Les sélections annoncées ne constituent toutefois pas encore toutes des attributions définitives. Le Département de l’Énergie prévoit de finaliser progressivement les accords entre octobre 2026 et janvier 2027, avec plusieurs étapes permettant encore de modifier ou d’interrompre certains financements.

Le financement lui-même n’est pas entièrement nouveau. SPARK correspond à une nouvelle utilisation de fonds provenant du programme Grid Resilience and Innovation Partnerships, créé par la loi américaine sur les infrastructures adoptée en 2021.

La question de l’IA apparaît surtout en toile de fond. La consommation électrique américaine augmente rapidement et les data centers, en particulier ceux consacrés à l’intelligence artificielle, font partie des principaux facteurs de croissance attendus de la demande en 2026 et 2027.

Le communiqué consacré aux 31 projets ne présente pourtant pas directement SPARK comme un programme destiné aux data centers. Seuls trois des 31 résumés de projets mentionnent explicitement l’IA ou les centres de données.

Le programme s’inscrit néanmoins dans l’initiative plus large Speed to Power du Département de l’Énergie, qui vise notamment à accélérer les infrastructures nécessaires aux nouvelles charges électriques massives.

Quatre des projets les plus importants appartiennent ainsi à une catégorie consacrée aux systèmes de transmission permettant le développement de « nouvelles charges importantes ». Cette définition peut couvrir aussi bien des data centers que des usines ou d’autres infrastructures fortement consommatrices d’électricité.

La question du coût pour les particuliers reste plus difficile à trancher. Le Département de l’Énergie affirme que ces projets doivent améliorer la fiabilité du réseau et contribuer à réduire les coûts pour environ 100 millions d’Américains. Parallèlement, des élus des deux grands partis ont proposé des mesures visant précisément à empêcher que les coûts liés aux nouveaux data centers soient transférés aux ménages.

L’effet final sur les factures dépendra notamment de la manière dont les autorités de régulation et les opérateurs répartiront le coût des nouvelles infrastructures entre grands consommateurs industriels et clients résidentiels. Il n’est donc pas possible de conclure à ce stade que les ménages supporteront nécessairement la facture, ni qu’ils seront entièrement protégés.

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• De faux messages de dépannage incitaient les victimes à exécuter elles-mêmes des commandes malveillantes
• La campagne montre comment des plateformes IA reconnues peuvent être détournées pour renforcer des attaques d’ingénierie sociale

Des cybercriminels utilisent des GPT personnalisés hébergés directement sur ChatGPT ainsi que plusieurs services Google afin de diffuser une campagne ClickFix capable d’installer un malware donnant notamment accès à la caméra et au microphone d’un ordinateur.

L’attaque a été découverte par les chercheurs de Huntress. Lorsqu’un GPT malveillant était supprimé, une nouvelle version pouvait apparaître quelques jours plus tard.

Détourner des services légitimes

Les GPT personnalisés permettent de créer des variantes de ChatGPT configurées pour des tâches ou comportements précis.

Comme ces assistants sont directement hébergés sur chatgpt.com, leur URL et leur environnement peuvent inspirer davantage confiance qu’un site inconnu.

Les attaquants ont exploité cet avantage avec un faux assistant baptisé « Plus 5.6 », un nom suffisamment proche de la nomenclature habituelle des modèles d’IA pour paraître crédible.

Le GPT affichait un message unique expliquant que le domaine principal rencontrait des limitations et invitait l’utilisateur à passer par un domaine de secours.

Ce second site était lui-même hébergé sur Google Sites, un autre service légitime. Une personne attentive pouvait certes s’interroger sur la raison pour laquelle un service censé appartenir à OpenAI basculait vers une page Google, mais l’utilisation successive de deux domaines connus renforçait néanmoins la crédibilité apparente de l’ensemble.

La page de secours affichait ensuite un faux CAPTCHA Cloudflare demandant à l’utilisateur de copier une commande puis de la coller dans la boîte de dialogue Exécuter de Windows.

Il s’agit du principe classique de ClickFix : plutôt que d’exploiter directement une faille logicielle, l’attaque pousse la victime à exécuter elle-même les commandes nécessaires à l’infection.

Déployer un RAT

La prétendue « solution » télécharge et exécute en réalité un outil d’accès à distance identifié sous le nom @input.

Une fois installé, ce RAT peut donner à l’attaquant un contrôle très large sur la machine, notamment la visualisation de l’écran et l’accès à la caméra, au microphone ou encore à l’audio du système.

Il peut également rechercher des fichiers et collecter des informations sur l’appareil, ses protections de sécurité et son environnement réseau.

Le malware peut ensuite télécharger d’autres charges utiles. Les chercheurs indiquent également que ses communications sont chiffrées et conçues pour se fondre davantage dans du trafic web classique, donnant à l’ensemble l’apparence d’un framework relativement professionnel et activement maintenu.

Huntress affirme avoir observé plusieurs dizaines d’occurrences liées à cette campagne. Son centre opérationnel de sécurité aurait traité au moins 40 cas.

OpenAI a aidé à supprimer un GPT personnalisé malveillant le 25 septembre. Un nouveau GPT exploitant le même principe aurait néanmoins été découvert dès le 27 septembre.

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• Une faille silencieuse dans ChatGPT permettait de voler des données sans alerter les utilisateurs
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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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• Les Dots déterminent eux-mêmes comment travailler de manière autonome pour atteindre un objectif
• Chacun possède son propre ordinateur cloud et son propre navigateur afin d’isoler son activité
• L’accès est d’abord réservé aux utilisateurs éligibles Pro et Business Premium

OpenAI vient de lancer dans ChatGPT un nouveau type d’agent IA toujours actif, conçu pour exécuter des tâches professionnelles sur la durée plutôt que d’attendre une succession de prompts individuels.

Baptisée Dots, cette nouvelle fonction propulsée par GPT-6 permet à ChatGPT de continuer à travailler entre deux conversations, puis de revenir vers l’utilisateur uniquement lorsqu’une action exige son attention ou son autorisation.

OpenAI explique que l’utilisateur doit essentiellement fixer des objectifs et des limites. Le Dot peut ensuite déterminer lui-même les étapes nécessaires pour avancer.

Avec Dots, ChatGPT pousse beaucoup plus loin l’autonomie des agents IA

La principale différence repose sur l’environnement de travail attribué à chaque Dot. Chacun possède son propre ordinateur dans le cloud et son propre navigateur, ce qui lui permet d’interagir avec le web, d’utiliser des applications, d’exécuter du code et de travailler avec d’autres plugins sans faire fonctionner ces opérations directement sur l’ordinateur personnel de l’utilisateur.

L’activité d’un Dot peut être affichée comme en cours, programmée ou terminée. Parmi les exemples donnés figurent la consultation d’un calendrier afin de préparer un rapport chaque matin ou l’analyse d’informations provenant de services et applications connectés.

OpenAI cherche également à rapprocher les Dots du fonctionnement de véritables collègues numériques. L’entreprise les a déjà intégrés à Slack et Microsoft Teams, tandis que la prise en charge des SMS doit arriver ultérieurement.

Des mécanismes de sécurité intégrés doivent par ailleurs suspendre ou interrompre le travail d’un Dot lorsqu’un comportement ou une instruction potentiellement malveillante est détecté.

Le déploiement commence auprès des utilisateurs éligibles des offres Pro et Business Premium, sans supplément pour le premier Dot. Seul le travail réalisé pour atteindre un objectif est comptabilisé dans les limites d’utilisation ; les conversations avec un Dot ne consomment pas ces quotas.

La configuration initiale doit être réalisée depuis l’application de bureau ChatGPT ou depuis un navigateur sur ordinateur. Une fois cette étape terminée, le Dot devient également accessible depuis l’application mobile.

Le papier source ne précise pas encore de calendrier détaillé pour un déploiement plus large. OpenAI indique toutefois vouloir étendre progressivement le concept à davantage d’utilisateurs à mesure que les premiers usages réels et leur coût seront mieux compris.

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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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Le nouveau Mac Studio M5 Ultra est arrivé avec des performances énormes — et un tarif tout aussi spectaculaire.

La question n’est donc pas vraiment de savoir s’il est puissant, mais s’il l’est suffisamment pour justifier son coût. Dix tests approfondis du Mac Studio ont été analysés afin d’identifier les gains réels et les usages pour lesquels le M5 Ultra a véritablement du sens.

Ce que disent les tests

Tom's Hardware décrit la configuration la plus puissante comme un petit PC extrêmement performant.

Computerworld considère le M5 Ultra comme une véritable progression, tandis que Tom's Guide le présente comme une forme d’excès particulièrement réussie.

Le ton est donc rapidement donné. Cette machine a été conçue pour des charges de travail que l’immense majorité des utilisateurs ne rencontrera jamais.

BGR le décrit comme une station de montage vidéo ultra-puissante.

Ars Technica insiste davantage sur les possibilités offertes par l’IA locale, tandis que MacStories le considère pratiquement comme une machine rêvée pour faire fonctionner des agents IA localement.

La partie graphique est plus nuancée. Une GeForce RTX 5090 conserve l’avantage sur le M5 Ultra en puissance graphique brute, même si le Mac Studio dépasse notamment une machine Acer équipée d’une RTX 5070 dans certains benchmarks.

Puis vient la facture.

Les descriptions reviennent régulièrement sur le même point : le Mac Studio M5 Ultra est extrêmement cher et très largement hors du budget habituel consacré à un ordinateur de bureau.

Engadget estime que le gain de performances par rapport au Mac Studio M5 Max ne suffit pas à justifier la différence de prix sauf pour les utilisateurs les plus exigeants.

PCMag aboutit à une conclusion comparable : il s’agit d’un investissement destiné avant tout aux professionnels ayant des besoins très spécifiques.

Le Mac Studio M5 Ultra doit donc être nécessaire, et pas simplement désirable, pour justifier son coût.

Prix

Le coût constitue le principal obstacle.

En France, le Mac Studio équipé du M5 Max démarre à 2 999 €, tandis que la configuration M5 Ultra commence à 6 599 €.

Plus les options de mémoire et de stockage augmentent, plus l’écart devient spectaculaire. Les configurations les plus extrêmes atteignent rapidement des montants à cinq chiffres.

CNET souligne néanmoins que le tarif n’est pas incohérent à l’échelle des stations de travail professionnelles, catégorie dans laquelle le Mac Studio reste assez unique.

AppleInsider rappelle de son côté qu’il s’agit des Mac les plus puissants jamais commercialisés.

Design et connectique

Le design physique reste inchangé par rapport aux générations précédentes.

Le boîtier compact en aluminium et la disposition générale des ports sont conservés, ce qui permet à la machine de prendre très peu de place sur un bureau.

La configuration Ultra pèse environ deux livres de plus que la Max en raison d’un système de refroidissement plus massif.

Ce châssis désormais familier accueille le Wi-Fi 7, l’Ethernet 10 Gb et du Thunderbolt 5.

Les ports Thunderbolt 5 avant peuvent atteindre jusqu’à 120 Gbit/s, un avantage particulièrement intéressant pour les workflows professionnels manipulant de très gros volumes de données.

Le maintien du même format permet également de remplacer un ancien Mac Studio par un modèle beaucoup plus puissant sans modifier tout l’aménagement du poste de travail ou changer ses périphériques.

CPU

Le M5 Ultra embarque dans la configuration décrite par les tests un CPU à 36 cœurs, avec davantage de cœurs que le M3 Ultra et un positionnement clairement orienté vers les charges multithread exigeantes.

En single-core, les performances restent relativement proches de celles du Mac Studio M4 Max précédent et du M5 Max.

En multi-core, le résultat change fortement. Le M5 Ultra écrase l’ancien M3 Ultra dans plusieurs benchmarks.

Un point surprenant apparaît cependant : l’avantage du M5 Ultra sur le M5 Max dans Geekbench multi-core tourne autour de 26 % dans certains tests.

GPU

Le GPU à 80 cœurs constitue le moteur graphique de la configuration la plus puissante, avec des accélérateurs neuronaux intégrés à l’architecture pour les charges d’intelligence artificielle.

Les benchmarks graphiques montrent des gains impressionnants, de l’ordre de 33 à 66 % face au M3 Ultra selon les tests.

Face à une RTX 5090, le M5 Ultra reste en revanche sensiblement derrière.

Le gaming apparaît ainsi comme l’un des principaux points faibles du Mac Studio.

Cela ne signifie pas que les jeux fonctionnent mal. La machine peut même se montrer plus silencieuse qu’une grosse tour gaming équipée d’une RTX 5090 dans certaines situations.

Les titres optimisés pour Apple Silicon comme Cyberpunk 2077 et Assassin's Creed Shadows fonctionnent très correctement.

Mais pour la puissance graphique maximale, le rendu 3D et surtout le gaming, les GPU dédiés des PC conservent l’avantage.

AI

C’est probablement le domaine dans lequel les critiques convergent le plus : le Mac Studio M5 Ultra est particulièrement conçu pour l’IA.

La machine domine très largement le benchmark synthétique Geekbench AI consacré au moteur neuronal.

D’autres essais montrent des vitesses de traitement des prompts presque quatre fois supérieures à celles du Nvidia DGX Spark dans certains scénarios.

Pour de très lourdes charges d’IA, les performances sont donc exceptionnelles.

Les modèles exécutés localement se montrent particulièrement réactifs, faisant du M5 Ultra une machine très convaincante pour les utilisateurs travaillant sur de l’inférence locale haut de gamme.

Qui devrait l’acheter ?

Pris dans son ensemble, le bilan suggère que les créatifs travaillant principalement sur le montage vidéo ou des charges comparables peuvent trouver le M5 Max largement suffisant.

Le M5 Ultra se justifie surtout pour des professionnels exécutant d’immenses modèles IA en local, regroupant plusieurs machines en cluster ou manipulant des workflows vidéo extrêmement lourds.

La machine est indéniablement puissante. Pour un acheteur classique, la hausse de coût devient beaucoup plus difficile à défendre.

Verdict

Les points forts

Conçu pour les charges IA lourdes
Thunderbolt 5 extrêmement rapide
Excellentes performances multithread

Les points faibles

Prix extrêmement élevé dans les configurations supérieures
Les GPU PC conservent l’avantage en rendu graphique brut et en gaming

Verdict

Le M5 Ultra prend tout son sens pour les modèles IA locaux particulièrement lourds, les clusters de machines et les workloads professionnels capables d’amortir son tarif.

Le M5 Max paraît beaucoup plus rationnel pour les charges créatives générales.

Pour le gaming, une machine Windows équipée d’un GPU dédié reste plus adaptée.

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Avec l’arrivée de l’iPhone Duo, le marché français des smartphones pliables compte désormais un acteur supplémentaire aux côtés de Samsung, Google, Motorola et d’autres constructeurs.

Le nombre de PC portables à écran pliable réellement commercialisés reste infiniment plus faible : Asus, Huawei et HP n’en ont proposé qu’un chacun, tandis que Lenovo compte deux générations majeures.

Alors que les Galaxy Z Fold et Z Flip suivent désormais un cycle de renouvellement annuel chez Samsung, le marché des PC à écran pliable est pratiquement silencieux. Le dernier grand représentant de cette catégorie, le Lenovo ThinkPad Fold 16 Gen 2, est arrivé sur le marché en novembre 2023, plus d’un an après sa présentation.

Les PC portables pliables ne sont probablement pas morts définitivement. Plusieurs problèmes structurels, technologiques et économiques expliquent toutefois pourquoi ils ne sont jamais devenus courants.

Une victime de la « RAMpocalypse »

À leur lancement, les ordinateurs pliables figuraient parmi les machines les plus chères de leurs gammes respectives.

L’Asus Zenbook 17 Fold OLED avait été lancé à 3 999 € en France en 2022.

Un an plus tard, le HP Spectre Foldable PC atteignait 5 000 dollars sur son principal marché de lancement et n’a pas bénéficié en France d’un déploiement comparable à celui d’un PC portable classique.

À ce niveau de prix, les acheteurs exigent naturellement des performances élevées, avec notamment beaucoup de RAM et de stockage flash. Or ces deux composants sont précisément ceux dont les tarifs ont fortement grimpé sous l’effet de la demande des data centers consacrés à l’IA.

Les fabricants peuvent absorber une partie de la hausse sur des produits déjà très haut de gamme, mais lancer aujourd’hui des successeurs suffisamment puissants pourrait imposer des tarifs encore plus difficiles à défendre.

Le deuxième problème tient au bénéfice réel procuré par le changement de format.

L’une des grandes promesses d’un smartphone pliable consiste à offrir les capacités proches d’une tablette dans un appareil qui tient toujours dans une poche.

Le gain ne se limite pas à la surface d’écran. Dans l’écosystème Apple, par exemple, l’expérience entre un grand iPhone et un iPad mini reste profondément différente, notamment depuis qu’iPadOS 26 a rapproché davantage l’interface de celle d’un véritable ordinateur.

Sur un PC portable pliable, le passage d’une expérience Windows d’environ 13 pouces en mode clapet à une dalle de 16 ou 17 pouces entièrement dépliée paraît nettement moins spectaculaire.

Quelques avantages existent malgré tout, comme des proportions d’écran plus verticales que celles de nombreux laptops 16 pouces classiques ou la possibilité de travailler en orientation portrait.

Cette logique contribue aussi à expliquer l’absence de véritables tablettes pliables chez de nombreux grands fabricants.

Les efforts logiciels autour de Windows se concentrent plutôt sur la création de doubles zones d’affichage virtuelles — des améliorations qui profitent également aux véritables PC à deux écrans comme l’Asus Zenbook Duo, mis à jour cette année.

Un peu d’assemblage nécessaire

Les smartphones pliables imposent certes d’ouvrir l’appareil pour profiter de toute leur surface d’affichage, mais leur écran externe reste utilisable lorsqu’ils sont fermés. Les derniers modèles Flip deviennent eux aussi de plus en plus fonctionnels sans devoir être entièrement dépliés.

Les ordinateurs pliables demandent davantage de manipulations.

Le premier Lenovo ThinkPad X1 Fold permettait par exemple de ranger le clavier Bluetooth entre les deux moitiés de l’écran une fois l’appareil fermé.

Sur la génération suivante, le clavier restait séparé et était transporté dans une housse servant également de support. Avant de repartir, il fallait donc reconstruire l’ensemble et surtout penser à retirer le clavier avant de replier l’écran afin d’éviter d’endommager la machine.

Les quelques PC à écran enroulable déjà présentés par Lenovo semblent plus simples à ce niveau. Toute la surface supplémentaire apparaît sans devoir déplacer le clavier.

Ces systèmes motorisés imposent certes d’attendre la rétraction de l’écran avant de refermer le capot, mais le compromis paraît plus acceptable pour beaucoup d’utilisateurs.

À technologie égale, un petit appareil bénéficie davantage d’une augmentation soudaine de sa surface d’écran qu’un ordinateur portable déjà relativement grand.

Cette dynamique favorise largement les smartphones. Pour qu’une nouvelle génération de PC à écran flexible trouve enfin son public, le concept devra probablement être repensé plutôt que simplement agrandi.

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• Google vérifie si du matériel d’intelligence artificielle peut survivre à une exposition répétée aux conditions spatiales
• Le satellite expérimental emporte quatre Tensor Processing Units personnalisées en orbite
• Les essais de radiation ont montré que les TPU pouvaient résister aux niveaux d’exposition attendus lors d’une mission orbitale exigeante

Google doit lancer son premier satellite expérimental de data center orbital le 1er octobre 2026, marquant une première étape concrète pour Project Suncatcher, son programme de recherche à long terme.

Ce projet explore la possibilité d’installer un jour en orbite terrestre basse des infrastructures d’apprentissage automatique capables de monter en puissance tout en étant alimentées en grande partie par l’énergie solaire.

Le satellite, baptisé MVP, embarque quatre Tensor Processing Units personnalisées de Google dans un engin spatial d’une taille comparable à celle d’un réfrigérateur.

Tester la survie du matériel avant d’aller plus loin

Une fusée SpaceX Falcon 9 doit placer le satellite en orbite dans le cadre de la mission de covoiturage Transporter-18, aux côtés d’autres charges utiles.

En orbite terrestre basse, des panneaux solaires peuvent produire jusqu’à huit fois plus d’énergie que des panneaux équivalents installés à la surface de la Terre.

Google n’a pas construit MVP entièrement à partir de zéro. Les puces ont été intégrées à un satellite déjà développé par Planet Labs, spécialiste de l’imagerie satellitaire. Cette approche a permis d’accélérer le calendrier initial de Google, qui prévoyait auparavant d’attendre 2027 pour envoyer deux satellites spécialement conçus pour le projet.

Un lancement de fusée soumet un engin spatial à des vibrations et à des accélérations pouvant atteindre environ dix fois la gravité normale pendant le vol.

Les composants individuels des puces peuvent subir des forces encore plus importantes, comprises entre 50 et 100 fois la gravité terrestre pendant l’ascension.

Les ingénieurs ont donc secoué le satellite sur trois axes distincts afin de reproduire ces conditions. Les essais ont montré que le matériel résistait aux forces simulées sans défaillance structurelle ou fonctionnelle.

Selon Travis Beals, Senior Director, Paradigms of Intelligence chez Google, ce type de test se déroule rarement exactement comme prévu, ce qui a rendu la résistance du matériel particulièrement encourageante.

Les radiations constituaient un autre problème potentiel. Google a placé ses TPU Trillium dans un faisceau de protons à l’UC Davis afin d’évaluer leur résistance.

Les puces ont supporté des doses de radiation supérieures à celles qu’elles devraient recevoir au cours d’une mission orbitale de cinq ans.

Le refroidissement reste le plus gros problème technique

L’évacuation de la chaleur pourrait constituer le défi le plus complexe, puisque le vide spatial ne fournit aucun flux d’air capable de refroidir les composants comme le fait l’atmosphère terrestre.

La solution de Google repose sur un matériau d’interface thermique reliant les puces à des caloducs en aluminium et en cuivre.

Ces composants doivent transférer la chaleur jusqu’à des radiateurs capables de la rejeter directement dans le vide spatial.

Cette contrainte impose toutefois une limitation majeure au satellite expérimental : les TPU ne fonctionneront en continu que pendant environ 15 minutes.

Après chaque session de quinze minutes, les puces devront s’arrêter complètement afin de laisser au système de radiateurs le temps d’évacuer suffisamment de chaleur.

De futurs satellites doivent emporter plusieurs dizaines de TPU chacun et communiquer entre eux au moyen de liaisons laser haute vitesse particulièrement précises.

Google prévoit de tester en 2027 la communication entre deux satellites utilisant cette technologie, parallèlement aux lancements de satellites personnalisés déjà prévus dans le cadre de Project Suncatcher.

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• Des drones bombardiers ukrainiens ont déposé des robots terrestres à plus de dix kilomètres derrière les lignes russes
• Les robots Gryphon ont atteint des positions difficilement accessibles aux forces ukrainiennes
• L’Ukraine utilise de plus en plus de machines afin de réduire l’exposition directe de ses soldats au front

Le Troisième corps d’armée ukrainien affirme avoir mené une attaque d’un genre inédit en utilisant de lourds drones bombardiers pour déployer des robots terrestres directement derrière des positions russes.

L’opération s’inscrit dans la contre-offensive Vivaldi, lancée en mai 2026 dans le nord de la région de Donetsk.

Selon l’armée ukrainienne, des soldats appartenant aux unités de systèmes sans pilote du corps ont développé cette tactique de leur propre initiative. Ces affirmations proviennent des forces ukrainiennes et ne constituent pas une vérification indépendante des résultats annoncés.

Comment des drones bombardiers ont transporté des robots derrière les défenses adverses

De lourds drones bombardiers exploités par la Troisième brigade d’assaut ont largué des véhicules terrestres de frappe NC13, surnommés Gryphon, à plus de dix kilomètres derrière les lignes russes.

Ces robots à roues transportaient des caméras ayant enregistré l’ensemble de l’opération. Les forces ukrainiennes affirment que l’attaque a provoqué des pertes du côté russe.

Le fait d’attaquer au niveau du sol dans une zone où aucune offensive terrestre n’était apparemment attendue aurait procuré un avantage tactique aux forces ukrainiennes, selon les informations communiquées par celles-ci.

Le nom Gryphon rend hommage à Hryhorii Bach, mitrailleur porté disparu lors de combats antérieurs autour du village d’Andriivka.

« Il devient ainsi possible d’épargner encore davantage la vie des fantassins, tout en détruisant davantage de personnel et de ressources adverses », a déclaré le Troisième corps d’armée dans un communiqué public.

Dans une autre opération, des robots terrestres ukrainiens ont déminé plus de 29 kilomètres d’itinéraires contenant des mines antipersonnel sans nécessiter la présence sur place d’équipes humaines de démineurs.

Une mission équivalente aurait normalement nécessité deux compagnies complètes du génie travaillant manuellement pendant plusieurs jours, selon l’armée ukrainienne.

Les robots télécommandés et leurs opérateurs assureraient déjà environ 60 % du déminage dans l’ensemble de la zone d’opérations du corps.

Les unités de guerre électronique liées à l’opération auraient également perturbé plus de 20 000 missions de drones russes durant l’ensemble de la contre-offensive. Là encore, ce chiffre est rapporté par la partie ukrainienne.

Les gains revendiqués de Vivaldi et la suite de l’automne

Depuis son lancement, l’armée ukrainienne affirme que l’opération Vivaldi a permis de reprendre jusqu’à environ 249 km² de territoire tout en stoppant l’une des branches d’un mouvement d’encerclement russe.

« L’opération s’appelle “Vivaldi”, et Vivaldi, comme chacun le sait, compte quatre saisons. Il ne s’agit que de la première. […] Il y aura de bonnes nouvelles, mais pour l’instant les actions exigent le silence », a déclaré Andrii Biletskyi, commandant du Troisième corps d’armée.

La campagne ukrainienne de drones contre les approvisionnements russes en carburant aurait parallèlement réduit la disponibilité de diesel destiné aux générateurs alimentant certains systèmes de guerre électronique russes dans la zone.

L’unité russe de drones Rubicon se serait retirée de la région après avoir subi des pertes infligées par les forces ukrainiennes.

Des commandants russes redirigeraient désormais des véhicules blindés et des unités de drones vers Dobropillia en préparation d’éventuels assauts mécanisés plus tard dans l’automne.

Durant l’été, les forces russes ont testé un nouveau système de protection contre les drones sur plusieurs de leurs chars les plus modernes.

Selon les informations rapportées par l’Ukraine, des drones ukrainiens auraient néanmoins réussi à dépasser ces protections supplémentaires.

Le recours croissant de l’Ukraine aux robots terrestres et aériens illustre une évolution plus large visant à réduire l’exposition humaine dans les positions les plus dangereuses de la ligne de front.

À l’approche de l’hiver, les deux armées devraient continuer à adapter leurs tactiques de drones en réponse aux nouvelles contre-mesures déployées par l’autre camp.

Via ArsTechnica

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• Les data centers doivent recevoir un label comparable à celui utilisé pour les réfrigérateurs ou lave-vaisselle
• Les sites dépassant 500 kW devront communiquer leur consommation d’énergie et d’eau
• La Commission européenne veut également mesurer la manière dont ces ressources sont utilisées par rapport aux contraintes locales

La Commission européenne a proposé un nouveau système de notation pour les data centers afin d’améliorer la transparence autour d’indicateurs comme l’efficacité énergétique et la consommation d’eau.

Les changements s’inscrivent dans le nouveau Data Centre Energy Efficiency Package, qui prévoit un système commun de notation à l’échelle de l’Union européenne, comparable dans son principe aux étiquettes énergétiques déjà utilisées sur les appareils électroménagers.

L’un des changements les plus importants tient au seuil retenu : le dispositif doit désormais couvrir les data centers individuels d’une puissance supérieure à 500 kW, alors que les précédentes obligations concernaient surtout des installations beaucoup plus importantes.

Les data centers européens devront publier plus ouvertement leurs données d’efficacité

Parmi les indicateurs concernés figurent la consommation totale d’énergie et d’eau, le Power Usage Effectiveness (PUE), déjà régulièrement publié dans les rapports de développement durable des hyperscalers, le Water Usage Effectiveness (WUE), la proportion d’énergie provenant de sources renouvelables ou encore la réutilisation éventuelle de la chaleur produite.

L’objectif n’est pas seulement de connaître la quantité de ressources consommées, mais aussi d’évaluer dans quelle mesure cette consommation tient compte des contraintes locales, notamment dans les régions touchées par le stress hydrique.

« Tripler la capacité des data centers ne peut pas signifier tripler la pression sur les réseaux électriques, l’eau et les factures d’énergie », a déclaré Teresa Ribera, vice-présidente exécutive chargée de la transition propre, juste et compétitive.

Ces changements interviennent alors que l’Union européenne cherche parallèlement à développer davantage de capacités informatiques sur son territoire afin de réduire sa dépendance envers des infrastructures étrangères, dans le cadre de ses ambitions de souveraineté numérique.

Au cours des cinq à sept prochaines années, l’UE souhaite tripler sa capacité de data centers, selon les informations rapportées par Reuters.

Le changement ne sera toutefois pas immédiat. La proposition établissant le nouveau système de notation est soumise à une période d’examen de deux mois par le Parlement européen et le Conseil avant son entrée en vigueur.

La Commission européenne prévoit désormais que les premiers labels de durabilité attribués aux data centers apparaissent en 2027. Elle souhaite ensuite évaluer l’efficacité du nouveau dispositif d’ici la fin de 2028.

« Comprendre leur consommation d’énergie et de ressources constitue la première étape indispensable pour intégrer durablement les data centers au système énergétique européen », a ajouté Dan Jørgensen, commissaire à l’Énergie et au Logement.

• Meta parie sur l’énergie solaire spatiale pour alimenter ses futurs data centers, même en pleine nuit
• OpenAI et Samsung s’allient pour construire des data centers flottants
• L’intelligence artificielle va-t-elle faire sauter les plombs de la planète ?

• Le filigrane IA vise à permettre de vérifier l’authenticité d’un texte
• Une nouvelle étude conclut qu’il peut également modifier le comportement des LLM, parfois de manière indésirable
• L’AI Act européen pourrait généraliser davantage le marquage malgré ces effets secondaires potentiels

Une nouvelle étude de Lasso révèle que les techniques de filigrane appliquées à l’IA peuvent modifier involontairement le comportement des grands modèles de langage. Les chercheurs ont notamment testé SynthID-Text de Google DeepMind.

Selon les résultats, SynthID-Text peut influencer la décision d’un modèle de refuser ou non une requête dangereuse, sa sensibilité aux injections de prompt, le choix des outils utilisés par un agent d’IA et d’autres comportements.

Pourtant, SynthID-Text et les systèmes comparables ont avant tout pour objectif d’intégrer dans le texte un indicateur lisible par machine permettant de déterminer s’il a été généré par une IA ou écrit par un humain.

Les chercheurs constatent que le filigrane IA peut modifier involontairement le comportement d’un modèle

Lasso conclut que la « procédure de filigrane peut donc affecter aussi bien ce que dit le modèle que ce que fait un agent ». Les chercheurs appellent cet effet secondaire « sampling drift », ou dérive d’échantillonnage.

L’une des principales inquiétudes mises en évidence concerne les décisions de refus. Même en l’absence d’attaque, l’ajout d’un filigrane a modifié le comportement de certains modèles et les a rendus plus disposés à répondre à des requêtes potentiellement dangereuses. Associé à une injection de prompt, le phénomène devient encore plus marqué.

Malgré ces effets inattendus, Anthropic a récemment annoncé que les futures générations de Claude utiliseraient un système de filigrane IA comparable à celui de Google DeepMind. L’entreprise cite notamment les obligations de transparence européennes parmi les raisons de cette évolution. Depuis le 2 août 2026, l’article 50 de l’AI Act impose notamment aux fournisseurs concernés d’ajouter des marquages lisibles par machine permettant de détecter les contenus générés ou manipulés par IA.

Cette généralisation probable du watermarking rend donc les effets observés par Lasso plus importants. Les règles européennes sont déjà applicables depuis le 2 août 2026, avec une période transitoire limitée jusqu’au 2 décembre pour certains systèmes génératifs commercialisés avant cette date.

Lasso recommande finalement aux développeurs de relancer leurs benchmarks, évaluations de sécurité et autres tests chaque fois qu’un système de filigrane est ajouté, que sa configuration change ou qu’une nouvelle clé est utilisée, plutôt que de simplement appliquer le marquage à une configuration existante.

Les chercheurs précisent que ces résultats ne constituent pas un argument contre le watermarking destiné à assurer la provenance des contenus. Ils montrent surtout qu’une réévaluation du comportement du modèle devient nécessaire chaque fois que ce mécanisme évolue.

L’étude apporte enfin un angle relativement nouveau au débat sur les filigranes IA. Jusqu’ici, les recherches se concentraient principalement sur la possibilité d’intégrer un marquage difficile à supprimer et de le détecter de manière fiable. Les conséquences directes sur la sécurité et le comportement des modèles ont été beaucoup moins étudiées.

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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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• Rune veut utiliser l’électricité solaire inutilisée pour alimenter des GPU plutôt que de la laisser se perdre
• RELIC connecte directement les équipements informatiques à des sites de production solaire déjà en fonctionnement
• Le système fonctionne sans raccordement au réseau électrique ni construction traditionnelle d’un data center

Une entreprise de San Francisco baptisée Rune vient de présenter une unité de calcul modulaire conçue pour fonctionner directement grâce à de l’électricité solaire inutilisée.

Baptisé RELIC, cet équipement se raccorde à des installations solaires déjà en activité, sans nécessiter de connexion au réseau électrique ni de nouveaux travaux de construction.

Son lancement accompagne une levée de fonds de série A de 40 millions de dollars pour Rune, portant le financement total obtenu par l’entreprise à 53,5 millions de dollars.

Contourner le goulet d’étranglement du réseau

Selon Rune, les installations solaires peuvent perdre jusqu’à 20 % de l’électricité qu’elles produisent, soit plus de 50 TWh par an à l’échelle des États-Unis.

RELIC prélève directement ce courant inutilisé à la source, évitant ainsi les frais de comptage, les coûts liés aux services publics et les contraintes du réseau électrique qui ralentissent le développement des infrastructures pour l’IA.

« Chaque centrale solaire est un data center latent. L’électricité est déjà là, inutilisée, pendant que les laboratoires d’IA attendent pendant des années des raccordements au réseau qui pourraient ne jamais arriver », affirme William Layden, cofondateur et PDG de Rune.

Rune affirme que RELIC peut être installé en environ 60 minutes et fournir une capacité GPU opérationnelle dans les six semaines suivant la signature d’un contrat.

Ce délai contraste avec les projets traditionnels de construction de data centers, qui peuvent prendre plusieurs années avant d’atteindre leur pleine capacité opérationnelle.

L’entreprise affirme également que RELIC réduit de 85 % les dépenses d’infrastructure hors calcul, soit environ 620 millions de dollars d’économies sur un déploiement de 100 MW.

RELIC fonctionne nativement en courant continu — la forme d’électricité produite directement par les panneaux solaires — ce qui permet d’éviter les pertes énergétiques associées à la conversion en courant alternatif.

Selon Rune, le système ne nécessite pas d’importants travaux de préparation du site, ne laisse aucune trace visible dans le paysage et fonctionne sans consommer d’eau.

La première installation opérationnelle de Rune se trouve sur un site solaire de 200 MW au Texas, où RELIC a été monté sur les infrastructures existantes sans modification de celles-ci.

Répondre à un système sous pression

La construction traditionnelle de data centers peine à suivre la hausse de la demande provenant des développeurs d’intelligence artificielle et des acheteurs d’infrastructures.

L’approche de Rune consiste à placer les équipements de calcul directement à côté de sites de production d’énergie renouvelable existants plutôt que de lancer de nouveaux projets de construction.

« La demande d’infrastructures pour l’IA augmente plus vite que les capacités ne peuvent être déployées. Rune installe les équipements de calcul directement derrière le compteur dans des centrales solaires en activité, transformant une énergie propre en capacité pour l’IA rapidement extensible », déclare Santo Politi, fondateur et associé général de Spark Capital.

« Chaque actif renouvelable en fonctionnement devient un site de déploiement potentiel. Rune représente le chemin le plus rapide vers de nouvelles capacités que nous ayons vu jusqu’ici. »

De nombreux data centers actuellement en activité ont été adaptés à partir de conceptions pensées pour des générations précédentes de besoins informatiques, plutôt que spécifiquement pour les charges de travail liées à l’intelligence artificielle.

« Le problème énergétique de l’IA n’est pas la production, mais l’allocation des ressources », affirme Varun Palivela, cofondateur et directeur technique de Rune.

« Le secteur modernise des data centers conçus pour une autre époque au lieu de repenser entièrement leur architecture. Nous avons construit une toute nouvelle pile technologique à partir de zéro, en associant directement les capacités de calcul à une production d’énergie propre afin que l’IA puisse se développer ici, sur Terre. »

Cette approche doit désormais démontrer si la capacité solaire inutilisée peut réellement soutenir des charges de calcul pour l’IA au rythme exigé par l’augmentation de la demande.

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• RubyGems affirme que des agents d’OpenAI ont publié plus de 2 000 paquets malveillants au mois de mai
• Les agents ont exploité les serveurs RubyDoc pour récupérer des documents publics britanniques et ont tenté de voler des clés API
• L’incident rappelle de précédentes attaques autonomes contre Hugging Face et DseWiki

Un essaim d’agents d’OpenAI a attaqué RubyGems, le gestionnaire de paquets du langage Ruby, en publiant des milliers de paquets malveillants jusqu’à ce que son accès soit finalement coupé. L’objectif final de ces agents reste difficile à comprendre : l’opération ressemble à l’utilisation d’une bombe nucléaire pour tuer une mouche.

À la fin de la semaine dernière, RubyGems a publié un rapport détaillé sur l’incident. Selon celui-ci, un essaim d’agents a commencé à publier des logiciels malveillants sur RubyGems le 5 mai et en a déposé plus de 2 000 entre les 11 et 12 mai. Après avoir compris ce qui se passait, les responsables de la plateforme ont suspendu pendant quatre jours la création de nouveaux comptes afin de bloquer les attaques.

Les chercheurs à l’origine du rapport estiment que ces paquets ont été créés par des agents internes d’OpenAI.

Pourquoi RubyGems ?

Lorsqu’un utilisateur publie un paquet sur RubyGems, un service de documentation appelé RubyDoc génère automatiquement sa documentation. Les agents ont intégré des instructions dans leurs paquets afin d’amener les serveurs RubyDoc à exécuter du code, puis à consulter des sites du gouvernement britannique pour télécharger des documents comme des comptes rendus de réunions de conseils locaux.

Les documents recherchés étaient pourtant publics et librement accessibles. La raison pour laquelle les agents ont choisi de publier des paquets malveillants et d’exploiter les serveurs de RubyGems plutôt que de télécharger directement ces données reste inconnue.

OpenAI a confirmé l’incident à The Register. L’entreprise explique que, selon son examen initial, ses agents ont utilisé RubyGems pour accéder à Internet dans le cadre de tâches qu’elle qualifie de bénignes et pour récupérer des informations publiques. OpenAI poursuit son analyse plus générale de l’activité de ses agents pendant l’entraînement et les évaluations. Les données collectées étaient ensuite regroupées dans de nouveaux paquets, eux-mêmes republiés sur RubyGems.

Voler des clés API

En plus de publier des milliers de paquets malveillants pour télécharger des données gratuites, les agents ont mené une autre attaque, beaucoup plus préoccupante : ils ont tenté de voler des clés API RubyGems.

Les chercheurs expliquent que les agents ont identifié une vulnérabilité qui aurait potentiellement permis d’obtenir les clés d’autres utilisateurs, puis d’utiliser celles-ci pour publier des paquets à leur place.

Le rapport souligne notamment qu’une tentative d’exploitation de cette vulnérabilité a été observée le 12 mai, alors que la faille elle-même n’a été découverte qu’en juillet.

D’après l’enquête, cette méthode constituait effectivement une voie techniquement viable pour obtenir illicitement des clés API lorsqu’un utilisateur équipé d’une version spécifique de RubyGems se connectait dans l’heure suivant l’attaque via le bon nœud interne du CDN. RubyGems affirme avoir mené des examens approfondis sans trouver de preuve d’exploitation réussie de cette voie, tout en précisant qu’une utilisation passée ne peut pas être totalement exclue.

Des agents qui sortent du cadre

Ce n’est pas la première fois que des agents d’IA tentent de réussir une évaluation en passant par le piratage. Fin juillet, OpenAI a indiqué que certains de ses modèles les plus avancés avaient quitté le cadre prévu et attaqué Hugging Face, l’un des plus grands dépôts de modèles d’IA au monde, avec un accès apparent à certains systèmes internes.

Après cet incident, OpenAI l’avait qualifié de comportement sans précédent et avait ouvert une enquête avec Hugging Face. Clement Delangue, cofondateur et CEO de Hugging Face, avait décrit comme « hallucinant » le fait que l’ensemble de l’opération se soit déroulé de manière autonome.

Il a ensuite été découvert que les agents avaient également piraté un autre site, baptisé DseWiki, plusieurs mois avant l’incident Hugging Face, avant de s’en servir comme tableau de messages. Ils auraient effectué plus de 15 000 modifications afin d’échanger notamment des conseils pour éviter d’être détectés.

Via The Register

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• 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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• 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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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.

• 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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• L’Europe humilie X avec une amende géante, Elon Musk s’emporte
• ChatGPT pourrait bientôt permettre de verrouiller vos conversations les plus sensibles avec un code PIN ou une empreinte digitale

• 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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• 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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Dans les organisations, l’adoption de l’IA entre dans une nouvelle phase. Ce qui avait commencé par des expérimentations et des cas d’usage isolés évolue rapidement vers des déploiements à l’échelle de l’entreprise. L’IA s’intègre désormais aux opérations, à l’expérience client, à la prise de décision et à la stratégie.

Cette évolution crée d’importantes opportunités de croissance, de productivité et d’innovation. Elle pose toutefois aussi un défi croissant aux dirigeants et responsables technologiques : faire en sorte que la gouvernance, la supervision et les modèles opérationnels suivent le rythme. À mesure que les organisations déploient l’IA à grande échelle, la question ne concerne plus seulement les capacités de la technologie. Il faut aussi déterminer si les structures, processus et contrôles nécessaires sont en place pour la gérer efficacement.

Un écart croissant en matière de gouvernance

Dans de nombreuses organisations, l’adoption de l’IA dépasse désormais la supervision directe des équipes technologiques centrales. Les différentes branches de l’entreprise déploient des outils alimentés par l’IA afin de gagner en efficacité, de simplifier les processus et d’accélérer la prise de décision.

Cette démocratisation de la technologie peut favoriser l’innovation, mais elle peut aussi accroître la complexité. Les dirigeants peuvent se retrouver responsables de résultats produits par des systèmes répartis entre plusieurs équipes, plateformes et environnements. Le rythme de l’adoption ne fait qu’accentuer cette difficulté.

Les organisations subissent une pression croissante pour avancer rapidement, alors que leurs concurrents investissent dans l’IA et que les salariés s’attendent de plus en plus à disposer d’outils basés sur cette technologie. Cette urgence apparaît dans l’AI Opportunities Action Plan du gouvernement britannique. Celui-ci reprend des estimations du FMI selon lesquelles l’IA pourrait augmenter la productivité du Royaume-Uni jusqu’à 1,5 point de pourcentage par an, avec à la clé jusqu’à 47 milliards de livres de gains économiques annuels.

Le déploiement progresse donc souvent plus rapidement que les cadres de gouvernance ne peuvent évoluer.

Une tension fondamentale apparaît ainsi entre vitesse et contrôle. Les entreprises veulent profiter rapidement des bénéfices de l’IA, mais avancer trop vite sans garanties suffisantes peut introduire des risques opérationnels, de sécurité et de conformité. Le défi ne consiste pas simplement à déployer l’IA à grande échelle, mais à s’assurer qu’elle puisse ensuite être gérée de manière responsable.

À mesure que les investissements accélèrent, les attentes augmentent

À mesure que l’IA s’intègre plus profondément aux opérations des entreprises, son influence dépasse la simple exécution des tâches. Elle façonne de plus en plus la manière de travailler, de prendre des décisions et d’allouer les ressources. Dans certains cas, elle aide les dirigeants à identifier des opportunités et des risques qui auraient pu rester invisibles avec des approches traditionnelles.

Cette influence croissante signifie que l’IA n’est plus simplement une initiative technologique. Elle devient une capacité organisationnelle qui touche toutes les composantes de l’entreprise. Les décisions concernant son déploiement sont donc également des décisions concernant la gouvernance, la responsabilité et la gestion des risques.

L’ampleur de cette dynamique est claire. Plus tôt cette année, le gouvernement britannique a mis en avant 14 milliards de livres d’engagements d’investissements privés dans l’IA ainsi que plus de 13 000 emplois prévus, dans le cadre de son ambition de faire du Royaume-Uni un leader mondial de l’intelligence artificielle.

Cela reflète une évolution plus large dans la manière dont les organisations considèrent l’IA. Elle n’est plus perçue comme une technologie expérimentale, mais comme une capacité stratégique censée stimuler la croissance, la productivité et l’avantage concurrentiel.

À mesure que les investissements accélèrent, la pression pour obtenir des résultats mesurables augmente elle aussi. Pourtant, de nombreux dirigeants découvrent que le succès ne dépend pas uniquement du déploiement de nouveaux outils d’IA. Sans responsabilités clairement définies, visibilité et gouvernance, les bénéfices de l’IA peuvent être compromis par la complexité opérationnelle, la fragmentation des décisions et l’augmentation des risques.

Les organisations qui tireront le plus de valeur de l’IA seront probablement celles qui investiront autant dans la gouvernance et la supervision que dans la technologie elle-même.

Sécurité, données et confiance à grande échelle

La sécurité reste un enjeu essentiel. À mesure que les organisations intègrent l’IA dans des processus critiques, elles doivent gérer des questions comme la protection des données, l’intégrité des modèles et la conformité réglementaire. Une seule défaillance peut avoir des conséquences dépassant largement une perturbation technique, en affectant la confiance des clients, la réputation de la marque et la situation réglementaire de l’entreprise.

Les attentes du public en matière d’IA responsable sont élevées. Ainsi, 72 % des Britanniques déclarent que l’existence de lois et de réglementations les rendrait plus à l’aise avec l’utilisation de l’IA, ce qui souligne l’importance d’une gouvernance et d’une supervision solides.

Le défi est renforcé par la dépendance de l’IA à de grandes quantités de données provenant de multiples environnements et applications. Sans visibilité sur la circulation de ces données entre les systèmes, les organisations peuvent rencontrer des difficultés pour évaluer les risques ou réagir efficacement lorsqu’un problème survient. Une gouvernance robuste et la transparence deviennent donc des éléments essentiels de toute stratégie d’IA.

En parallèle des préoccupations liées à la sécurité, les organisations font également face à une surveillance financière accrue. Contrairement aux projets technologiques traditionnels, les programmes d’IA évoluent souvent rapidement, avec l’introduction continue de nouveaux modèles, services et cas d’usage. Il peut alors devenir difficile de conserver une visibilité suffisante sur les dépenses, les performances et les risques, notamment lorsque l’IA s’intègre à plusieurs fonctions de l’entreprise.

Ces pressions poussent les organisations à réévaluer leurs modèles opérationnels. Les approches traditionnelles de gouvernance ont été conçues principalement pour des systèmes qui évoluaient de manière prévisible et restaient relativement statiques après leur déploiement. L’IA introduit une dynamique différente : les modèles évoluent, les résultats varient et les environnements opérationnels peuvent changer rapidement.

Construire une gouvernance de l’IA capable de s’adapter

Les organisations prennent donc de plus en plus conscience de la nécessité d’intégrer l’adaptabilité à leur stratégie d’IA. La gouvernance ne peut pas être considérée comme un exercice ponctuel. Elle doit devenir une capacité permanente, soutenue par une surveillance continue, des responsabilités clairement définies et la possibilité de répondre rapidement aux nouveaux risques comme aux nouvelles opportunités.

Les organisations qui obtiennent les meilleurs résultats avec l’IA considèrent généralement la gouvernance et l’innovation comme deux objectifs complémentaires plutôt que concurrents. Elles ne se concentrent pas seulement sur le déploiement, mais également sur la visibilité, le contrôle et la résilience. En établissant des cadres clairs dès le départ, elles créent un environnement dans lequel l’IA peut se développer de manière responsable et générer une valeur durable pour l’entreprise.

La stratégie d’infrastructure joue également un rôle important. De nombreuses organisations fonctionnent avec plusieurs environnements cloud et plateformes technologiques, ce qui entraîne des difficultés en matière d’intégration, de portabilité et de contrôle. À mesure que les charges de travail liées à l’IA augmentent, la flexibilité devient de plus en plus importante.

Les entreprises doivent pouvoir déployer, déplacer et gérer efficacement leurs charges de travail sans se retrouver limitées par des architectures fragmentées.

Déployer l’IA à grande échelle avec confiance

En définitive, le défi pour les dirigeants n’est pas de déterminer si l’IA doit changer d’échelle, mais comment elle doit le faire. À mesure que son adoption accélère, les organisations doivent regarder au-delà du simple déploiement et se concentrer sur les conditions nécessaires à une réussite durable.

Cela implique d’investir dans la gouvernance, de renforcer la visibilité dans des environnements toujours plus complexes, d’améliorer la responsabilité financière et de s’assurer que les structures organisationnelles évoluent en parallèle des capacités technologiques.

L’IA possède le potentiel de transformer la manière dont les organisations fonctionnent, se concurrencent et créent de la valeur. Mais exploiter ce potentiel nécessite davantage que la mise en place de nouveaux outils. Il faut construire les cadres permettant à l’innovation et au contrôle de coexister.

À mesure que l’IA s’intègre plus profondément dans l’entreprise, les organisations qui réussiront le mieux seront celles capables d’équilibrer agilité et responsabilité. Elles pourront ainsi innover avec confiance tout en maintenant la supervision, la résilience et la confiance.

TechRadar a sélectionné les meilleurs chatbots d’IA pour les entreprises [en anglais]

Cet article a été produit dans le cadre de TechRadar Pro Perspectives, un espace consacré aux points de vue de personnalités du secteur technologique.

Les opinions exprimées ici sont celles de l’auteur et ne reflètent pas nécessairement celles de TechRadar Pro ou de Future plc.

• Claude AI affiche le meilleur score de satisfaction parmi les utilisateurs actuels et anciens, avec un score net de 56,2, devant Gemini à 46,5
• Grok et Siri occupent le bas du top 10 des assistants classés selon la satisfaction
• Les données ont été recueillies par YouGov entre le 1er mars et le 31 juillet 2026

Une nouvelle enquête de YouGov lève le voile sur ce que pensent les utilisateurs des outils et assistants IA qu’ils utilisent, avec Claude AI en tête grâce au meilleur score de satisfaction. L’IA d’Anthropic devance ChatGPT d’OpenAI et Gemini de Google, mais les outils qui se trouvent au bas du classement sont également intéressants.

Alors que Microsoft Copilot et Alexa occupent le milieu du classement, la réputation de Siri d’Apple et de Grok d’Elon Musk est plus surprenante, les répondants indiquant que ces outils ne les satisfaisaient pas.

Fait intéressant, Claude bénéficie également d’une bonne image auprès de ses anciens utilisateurs, ce qui pourrait indiquer que les outils concurrents — notamment ceux qui souffrent d’une moins bonne réputation — ont encore beaucoup de retard à rattraper dans l’esprit du public.

Tout le monde aime Claude

Recueillies sur une période de cinq mois, les données de YouGov ont permis d’établir deux classements : « Top 10 AI assistants by Satisfaction among current and former users » et « AI assistant Satisfaction: current vs. former users ».

Dans le premier, consacré aux dix assistants IA affichant la meilleure satisfaction parmi les utilisateurs actuels et anciens, Claude obtient un score de 56,2. Il devance nettement Gemini, à 46,5, tandis que ChatGPT suit de près avec 46,0. Grok et Siri se distinguent par leurs faibles positions, tandis qu’Alexa (42,6) et Copilot (37,2) occupent une position intermédiaire qui ne semble pas tout à fait correspondre à la taille des entreprises qui les développent.

L’enquête ne précise toutefois pas dans quelle mesure l’indicateur de satisfaction peut être influencé par des outils faciles à trouver ou à utiliser, comme Siri ou Alexa, par rapport à des outils d’IA qu’il faut volontairement rechercher, comme ChatGPT ou Claude.

La réputation des outils d’IA

Les données de YouGov examinent également l’écart de satisfaction entre les utilisateurs actuels et les anciens utilisateurs dans les résultats « AI assistant Satisfaction: current vs. former users ». Elles renforcent une nouvelle fois l’idée que Claude fournit des résultats plus exploitables, puisqu’il obtient le meilleur « score de satisfaction des anciens utilisateurs » ainsi que le deuxième meilleur « score de satisfaction des utilisateurs actuels ».

Le rapport indique que « les écarts les plus importants entre utilisateurs actuels et anciens concernent ChatGPT, DeepSeek et Grok. ChatGPT affiche 63,7 points de plus auprès des utilisateurs actuels que des anciens utilisateurs ; DeepSeek, 62,5 points de plus, et Grok, 62,4 points de plus ». Grok affiche un score particulièrement faible auprès de ses anciens utilisateurs : -4,7.

Les données ont été recueillies par le système de suivi BrandIndex de YouGov, un outil qui interroge les utilisateurs actifs de YouGov à l’aide de questions ciblées sur des sujets précis ou des actualités. Pour étudier la réputation des outils d’IA, YouGov a collecté des données pendant cinq mois, entre le 1er mars et le 31 juillet 2026, auprès d’utilisateurs au Royaume-Uni.

• Des utilisateurs quittent ChatGPT pour Claude… puis découvrent une surprise de taille
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• Plus de la moitié (54 %) des entreprises britanniques affirment que l’IA a créé de nouveaux emplois, selon une nouvelle étude
• Une proportion similaire (58 %) prévoit d’augmenter prochainement ses investissements dans les compétences liées à l’IA
• Certaines entreprises prévoient de dépenser jusqu’à 250 000 £ dans la formation à l’intelligence artificielle

Les craintes selon lesquelles l’IA supprimerait des emplois dominent le débat public depuis des années, alimentant les inquiétudes autour d’un chômage massif et de profondes perturbations.

Un rapport du Lloyds Business Barometer affirme que plus de la moitié (54 %) des entreprises britanniques déclarent que l’IA a déjà créé de nouveaux emplois au sein de leur organisation.

Ces résultats arrivent alors que les entreprises considèrent de plus en plus l’adoption de l’IA comme un élément central de leur compétitivité, des compétences de leurs salariés et de leur stratégie de croissance à long terme.

Les entreprises augmentent leurs dépenses dans les compétences liées à l’IA

La majorité (58 %) des entreprises déclarent désormais prévoir d’augmenter leurs investissements dans les outils d’IA et la formation aux compétences au cours des douze prochains mois. Parmi celles qui comptent accroître leurs investissements dans l’IA, 42 % prévoient de dépenser entre 25 000 et 100 000 £ au cours de l’année à venir.

Par ailleurs, 26 % prévoient de dépenser entre 100 000 et 250 000 £, signe d’un réel intérêt pour des investissements plus importants dans les compétences liées à l’IA dans différents secteurs.

Malgré cette hausse des dépenses, 31 % des entreprises reconnaissent que leurs salariés actuels ne disposent toujours pas des compétences en IA dont elles ont réellement besoin.

Pour combler cet écart, 43 % des entreprises mettent en place des formations formelles aux compétences liées à l’IA, tandis que 32 % étendent les programmes déjà existants.

Une proportion plus faible, 24 %, affirme désormais privilégier les compétences en IA lors des recrutements, tandis que 21 % créent de tout nouveaux postes spécifiquement consacrés à l’IA.

Un écart croissant entre les grandes et les petites entreprises

Dans l’ensemble, près des deux tiers (61 %) des entreprises britanniques déclarent actuellement utiliser l’IA sous une forme ou une autre, même si son adoption varie fortement selon la taille et la portée de l’entreprise.

Le coût, cité par 18 % des entreprises, reste l’obstacle le plus fréquent, suivi de près par la qualité des données et l’accès aux compétences, cités dans les deux cas par 17 % des répondants.

Les entreprises uniquement présentes sur le marché britannique citent le coût comme principal obstacle à 23 %, tandis que les entreprises internationales évoquent plus souvent la qualité des données, à 19 %.

Les grandes entreprises dont le chiffre d’affaires annuel dépasse 10 millions de livres affichent un taux moyen d’utilisation de l’IA de 79 %, très supérieur à celui de leurs concurrents plus petits et uniquement présents sur le marché britannique.

Près des deux tiers des grandes entreprises estiment que leurs salariés possèdent déjà les compétences en IA dont elles ont réellement besoin actuellement.

Parmi les grandes entreprises qui utilisent déjà l’IA, 74 % citent les gains de productivité comme principale raison de poursuivre et d’accroître leurs investissements.

Près de six entreprises sur dix pensent que celles qui n’adoptent pas l’IA risquent de prendre du retard sur leurs concurrentes dans les prochaines années. Cette conviction varie toutefois selon leur taille, puisque 73 % des grandes entreprises partagent cet avis, contre 54 % des plus petites.

« L’IA a le potentiel d’être aussi transformatrice pour les entreprises que l’a été Internet », a déclaré Amanda Murphy, CEO de Lloyds Business and Commercial Banking.

Amanda Murphy ajoute que la réussite dépend bien davantage du développement des compétences internes, de la culture et de la confiance que du simple achat de nouvelles technologies.

Ces chiffres suggèrent que l’adoption de l’IA dans l’économie britannique accélère plus rapidement que le développement des compétences nécessaires pour la soutenir.

La capacité des entreprises à combler suffisamment vite cet écart croissant en matière de compétences pourrait déterminer lesquelles bénéficieront d’un avantage concurrentiel durable.

• L’IA progresse plus vite que les salariés, et certaines entreprises sont déjà en train de creuser un fossé inquiétant
• Pour Jensen Huang, l’IA ne détruit pas l’emploi, elle pourrait au contraire relancer l’industrie américaine
• Les entreprises veulent investir massivement dans l’IA… mais n’osent pas passer à l’action

• Ulsan teste des data centers sous-marins pour répondre aux besoins croissants des charges de travail IA
• Le projet dispose d’un budget de 51,1 milliards de wons sud-coréens, soit environ 37 millions de dollars, jusqu’en 2030
• L’eau de mer pourrait assurer le refroidissement sans les systèmes de réfrigération mécanique conventionnels

La ville sud-coréenne d’Ulsan explore les infrastructures sous-marines alors que les besoins de calcul liés à l’IA exercent une pression croissante sur les terrains disponibles, les réseaux électriques et les systèmes de refroidissement dans tout le pays.

La ville s’est associée au Korea Institute of Ocean Science and Technology (KIOST) afin de concevoir un modèle standardisé de data center sous-marin.

Les autorités espèrent que cette approche pourra atténuer certaines des contraintes de terrain et de refroidissement auxquelles les data centers conventionnels sont de plus en plus confrontés dans le pays.

Construire un modèle sous-marin standardisé

Le partenariat entre Ulsan et KIOST doit se poursuivre jusqu’en 2030, avec un budget total de 51,1 milliards de wons sud-coréens, soit environ 37 millions de dollars. Sur cette somme, 40 milliards de wons, environ 29 millions de dollars, proviennent directement du gouvernement central, le reste étant financé localement.

« Ulsan prévoit d’achever le modèle standard d’ici 2030 et de commencer à développer un complexe de data centers sous-marins destiné à la commercialisation à partir de 2031 », a déclaré la ville.

L’objectif consiste à mettre au point un modèle fonctionnel et neutre en carbone pour l’informatique sous-marine, qui pourrait ensuite être reproduit sur d’autres sites.

Le projet sera installé dans des eaux d’environ 20 mètres de profondeur au large d’Ulsan. Les ingénieurs prévoient d’utiliser l’eau de mer, dont la température annuelle moyenne avoisine 13,3 °C, comme élément central du système de refroidissement.

Les chercheurs comptent associer des structures résistantes à la pression à des systèmes de refroidissement hybrides, qualifiés d’ultra-efficaces par les responsables du projet.

Les unités de serveurs et les équipements de distribution électrique adopteront des conceptions modulaires standardisées destinées à simplifier une future montée en charge.

L’équipe vise une efficacité opérationnelle d’environ PUE 1,2 une fois les essais terminés.

SK Telecom a rejoint le partenariat en janvier 2026 et assume la responsabilité de l’infrastructure reposant sur des GPU ainsi que de la gestion des opérations des serveurs.

Outre Ulsan et KIOST, d’autres organismes de recherche, universitaires et professionnels du secteur participent également au projet.

Leur rôle collectif couvre aussi bien l’ingénierie des structures que la couche logicielle qui devra, à terme, gérer les charges de travail IA sous l’eau.

Une vision commerciale plus vaste

Un autre projet à plus long terme évoqué par la ville prévoit environ 500 milliards de wons sud-coréens d’investissement, soit quelque 360 millions de dollars, pour une capacité pouvant atteindre 100 000 serveurs.

Cette somme bien plus importante n’est pas liée à la phase actuelle du projet et correspond uniquement à ce que pourrait coûter à terme un déploiement commercial complet.

La possibilité pour Ulsan d’atteindre une telle échelle dépendra entièrement des résultats de la première phase d’essais.

La Corée du Sud doit faire face à une pression croissante pour augmenter ses capacités de calcul, alors que les charges de travail IA se multiplient chez les fabricants de puces, les fournisseurs cloud et les instituts de recherche du pays.

Les terrains situés près des grands centres de population restent rares et coûteux, ce qui pousse les responsables à envisager des sites inhabituels, éloignés des zones urbaines densément peuplées.

L’eau de mer offre une ressource de refroidissement qui ne nécessite aucun des systèmes de réfrigération mécanique dont dépendent fortement les installations conventionnelles.

Si le projet pilote d’Ulsan fonctionne comme prévu, des sites sous-marins similaires pourraient à terme apparaître le long d’autres portions du littoral coréen.

Pour l’instant, le fond de l’océan constitue une réponse prometteuse, mais encore non éprouvée, aux besoins croissants de la Corée en infrastructures dédiées à l’IA.

Via SSC Subsea Cables

• Samsung dévoile un data center flottant géant, pendant que son partenaire lié à OpenAI promet 1,5 GW en 36 mois
• OpenAI et Samsung s’allient pour construire des data centers flottants
• L’intelligence artificielle va-t-elle faire sauter les plombs de la planète ?

• Les automates programmables Siemens S7 sont visés par une nouvelle attaque contre les infrastructures critiques des secteurs de l’énergie, de l’eau et de l’agriculture
• Les attaquants utilisent des malwares générés par IA pour enchaîner les exploitations de failles et dissimulent leurs logiciels malveillants sous la forme d’outils de surveillance
• L’identité des attaquants reste inconnue

Un avertissement conjoint publié par plusieurs agences fédérales indique que les infrastructures critiques américaines font face à une « menace active », sous la forme de malwares générés par IA qui ciblent spécifiquement les automates programmables industriels, ou PLC.

Les PLC sont largement utilisés dans les secteurs de l’énergie, de l’eau et de l’agriculture pour contrôler des pompes et surveiller différents systèmes. Ces attaques ont été qualifiées d’« évolution » des capacités des attaquants, les systèmes d’IA étant capables d’enchaîner plusieurs exploitations de failles afin de prendre le contrôle des automates.

L’avertissement émane notamment de la National Security Agency (NSA) et du FBI, aux côtés d’autres agences fédérales. Dans leur avis, elles préviennent : « Il ne s’agit pas d’un risque théorique, mais d’une menace active. »

Les automates Siemens S7 sont activement attaqués

L’avis précise que les automates Siemens S7 constituent la cible privilégiée de cette nouvelle campagne. Les attaquants s’appuient sur un « développement assisté par IA » pour mener leurs intrusions.

« Selon les circonstances précises, l’exploitation de PLC mal protégés pourrait perturber des processus industriels critiques, provoquer des incidents de sécurité, des interruptions ou des dommages matériels, compromettre des données sensibles, entraîner des violations de conformité et provoquer des répercussions en cascade sur des systèmes interconnectés », avertit le document.

L’identité des attaquants n’a pas été révélée. Les infrastructures critiques constituent cependant une cible privilégiée des groupes soutenus par des États, qui cherchent à repérer des systèmes susceptibles d’être ensuite utilisés pour paralyser le traitement de l’eau ou perturber l’approvisionnement énergétique.

Les hackers localisent les PLC vulnérables à l’aide de plateformes de scan Internet et déguisent leurs malwares en outils de surveillance afin d’échapper à la détection. Pour se protéger contre ce vecteur d’attaque, l’avis recommande d’isoler les automates d’Internet et d’installer les mises à jour logicielles dès leur disponibilité.

Les autorités décrivent ces attaques comme « une évolution des capacités des acteurs malveillants ». Les scripts générés par IA « réduisent considérablement l’expertise technique et le temps nécessaires pour développer des scripts d’exploitation fonctionnels et des outils malveillants ».

Qui cible les infrastructures critiques ?

La guerre entre les États-Unis et l’Iran a entraîné une hausse importante des attaques contre les infrastructures critiques.

En juillet 2026, une attaque contre les technologies opérationnelles de 30 réseaux d’eau communautaires du Minnesota a montré des signes d’implication iranienne. Peu avant l’attaque, la CISA avait mis à jour un avis indiquant que des automates de Rockwell Automation, Schneider Electric et Siemens faisaient l’objet d’attaques actives.

En avril, des automates fabriqués par Rockwell Automation/Allen-Bradley avaient été exploités lors d’attaques contre des systèmes d’eau et d’énergie, ainsi que pour compromettre des services et installations gouvernementaux.

Les systèmes de jaugeage automatique des réservoirs, ou ATG, ont également été visés lors d’attaques touchant les secteurs de l’énergie, de la chimie, de l’alimentation, de l’agriculture et des transports. Ces systèmes étaient eux aussi largement exposés à Internet. Une fois compromis, ils peuvent permettre aux attaquants de désactiver des dispositifs chargés de surveiller les niveaux de carburant, la température et d’éventuelles fuites.

La Russie a également participé à des campagnes visant les infrastructures critiques à l’échelle mondiale. Ces attaques ont ciblé des équipements réseau défaillants ou mal configurés, notamment des routeurs arrivés en fin de vie et ne recevant plus de mises à jour.

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Malgré les progrès considérables de l’intelligence artificielle et de la vision par ordinateur, ainsi que l’arrivée de nombreux robots humanoïdes en phase de test ou déjà commercialisés, les machines doivent encore surmonter un obstacle majeur.

Il s’agit du toucher, des sensations et de la capacité à savoir comment tenir un objet. En saisissant une fraise, par exemple, un robot peut ignorer quelle pression appliquer, si le fruit est bien maintenu, s’il glisse ou s’il risque d’être écrasé. Les humains ressentent naturellement ces informations grâce à leur peau, mais les reproduire sur une machine s’avère beaucoup plus difficile.

Des entreprises comme Touchlab travaillent toutefois à donner aux robots ces caractéristiques proches de celles de la peau. L’objectif consiste à les rendre plus utiles à la maison, dans les soins ou dans l’industrie. Et le défi se révèle beaucoup plus complexe qu’il n’y paraît.

Dans le cas de Touchlab, la technologie repose sur l’effet tunnel quantique pour mesurer la pression, la force et la direction. Le matériau utilisé est plus fin que la peau humaine, avec un temps de réponse inférieur à une milliseconde.

La peau électronique existe déjà, mais son déploiement reste compliqué

Même si la solution existe déjà, passer du prototype à la production change complètement la donne. Durabilité, fiabilité, coût, adaptabilité… autant de paramètres qui séparent encore la théorie des usages réels.

Touchlab répond à certaines de ces difficultés avec des composants standards déjà disponibles pour les plateformes existantes. L’entreprise réserve les développements sur mesure aux cas où ils sont réellement nécessaires.

Elle cherche également à réduire la latence en rapprochant le traitement des données du robot. Celui-ci ne transmet alors que les informations nécessaires à la tâche, alors que la peau électronique peut détecter et collecter d’énormes quantités de microdonnées.

Alors que les robots commencent à arriver dans les entreprises, les environnements de soins et probablement bientôt les foyers, la capacité à ressentir le contact devient aussi importante que celle de voir.

L’équipe de Touchlab explique comment passer de la phase pilote à la production de manière réaliste.

• Pourquoi les robots ont-ils besoin du toucher, et comment Touchlab cherche-t-il à le reproduire ?

La vision par ordinateur permet à un robot de prévoir, mais le toucher permet de confirmer. Sans retour tactile, la robotique reste confrontée à un paradoxe classique. Une machine peut résoudre des équations complexes en quelques millisecondes, mais avoir du mal à saisir une fraise, manipuler des instruments médicaux souples ou tourner une vanne sans écraser l’objet ni le faire tomber. Sans détection tactile, un robot reste fonctionnellement insensible.

Touchlab répond à ce problème avec une peau électronique biomimétique, ou e-skin, plus fine que la peau humaine. Alimentée par une technologie d’effet tunnel quantique, elle mesure en temps réel les forces 3D, leur direction et la pression. Surtout, elle détecte le début d’un glissement. Le robot perçoit donc qu’un objet commence à lui échapper avant qu’il ne tombe, ce qui permet d’ajuster sa prise en moins d’une milliseconde, comme le système nerveux humain.

• Lors d’une démonstration au Future Lab, le contrôle d’un bras robotique avec retour haptique semblait assez encombrant, notamment à cause des câbles et des contraintes. Pourquoi est-il si difficile de rendre l’expérience plus fluide ?

La téléopération repose sur un équilibre d’ingénierie assez classique. Il existe d’abord une courbe d’apprentissage naturelle. Contrôler un bras robotique doté de nombreux degrés de liberté à l’aide d’un gant haptique n’est pas forcément intuitif dès le premier essai. Un peu de pratique et de mémoire musculaire reste généralement nécessaire pour maîtriser les subtilités des forces ressenties.

Ensuite, organiser des démonstrations en direct lors d’événements très fréquentés comme le Future Lab impose des contraintes matérielles particulières. Pour permettre à des centaines de visiteurs aux mains très différentes de participer en toute sécurité, l’installation doit utiliser des équipements reliés par câble, robustes et adaptés à toutes les morphologies.

À plus long terme, Touchlab prévoit de s’éloigner complètement des combinaisons encombrantes et reliées par câble. En intégrant directement sa peau électronique au robot et en l’associant à une IA embarquée, la machine peut gérer elle-même la détection du glissement et la dextérité. L’opérateur n’a alors plus besoin de porter un équipement physique contraignant.

• Touchlab se concentre actuellement sur sa technologie propriétaire pour les doigts robotiques. Quelle est la suite du programme ? L’entreprise prévoit-elle de la concéder sous licence ou de la vendre comme produit fini ? Et comment compte-t-elle gérer les différentes architectures robotiques ?

Chaque plateforme robotique est différente, qu’il s’agisse d’un humanoïde déployé dans un environnement industriel dangereux ou d’un cobot assistant des infirmiers dans un hôpital. Touchlab peut concevoir, développer et fabriquer des dispositifs tactiles sur mesure adaptés aux architectures propres aux différents fabricants.

En parallèle, l’entreprise propose des composants tactiles standards et évolutifs, déjà intégrés électroniquement et mécaniquement à de nombreux effecteurs robotiques populaires. Elle applique des remises selon les volumes et propose aussi des programmes stratégiques de prêt de matériel et de collaboration aux entreprises de robotique qui partagent sa vision. Au cours des sept dernières années, Touchlab a acquis une solide expérience dans la création rapide d’intégrations fiables adaptées à différents besoins.

• Quels sont actuellement les principaux obstacles technologiques rencontrés par Touchlab ? Quel est l’objectif final, et sera-t-il un jour possible de numériser le plus grand organe humain, la peau ?

L’objectif ultime consiste à rendre la technologie tactile de Touchlab aussi courante que les capteurs MEMS et à l’intégrer à chaque robot commercial amené à interagir avec des objets et des humains. L’entreprise imagine une couverture tactile complète, « des doigts aux orteils », alimentée par du calcul spécialisé en périphérie et par un logiciel d’orchestration tactile reproduisant le système somatosensoriel humain.

Concernant les obstacles, le défi ne se limite pas à la technologie. Il faut également composer avec les délais d’adoption des marchés occidentaux face à des équipements profondément transformateurs. Numériser la peau humaine à grande échelle soulève encore des difficultés de fabrication et de durabilité. Touchlab affirme toutefois pouvoir déjà produire des capteurs égalant ou dépassant les capacités humaines en matière de résolution spatiale, de fréquence de lecture et de sensibilité. Le véritable enjeu consiste désormais à intégrer ces capacités dans des formats robustes, abordables et adaptés au marché de masse.

• Comment Touchlab conçoit-il l’interface utilisateur afin de réduire la fatigue des opérateurs pendant les longues périodes de travail ?

Touchlab mise sur une autonomie partagée. Au lieu d’obliger un opérateur humain à ressentir et ajuster manuellement chaque microvecteur de force, la peau électronique gère directement sur le robot les réflexes de bas niveau, comme la prévention du glissement. L’opérateur se concentre sur les tâches de plus haut niveau, tandis que le système tactile maintient automatiquement une prise optimale. Cette approche réduit fortement la fatigue physique et cognitive.

• Une peau électronique à haute densité génère énormément de données. Comment Touchlab gère-t-il la bande passante et les transferts réseau sans surcharger les systèmes ?

Une détection à haute densité ne produit pas automatiquement des données fonctionnelles plus riches et peut réduire la robustesse du matériel. Pour ses produits commerciaux, Touchlab optimise donc la densité spatiale et temporelle des capteurs en fonction des tâches de manipulation, afin de conserver des volumes de données légers.

Pour la recherche et le développement avancés, l’entreprise utilise du calcul distribué en périphérie et développe un échantillonnage tactile asynchrone basé sur les événements, comparable aux caméras de vision événementielle. Comme sa peau électronique ne dépend pas de lourds flux de données basés sur l’image, elle fonctionne avec une latence extrêmement faible et une bande passante réseau modeste. La téléopération à longue distance peut ainsi rester étonnamment efficace.

• Puisque la peau électronique peut identifier des objets et des textures, quels protocoles protègent la sécurité et la confidentialité des données tactiles ?

Les données tactiles seules ne contiennent aucune information permettant d’identifier personnellement quelqu’un. En revanche, lorsqu’elles sont associées à des flux vidéo, audio et LiDAR, la sécurité des données multimodales devient essentielle.

Lors du déploiement du robot médical Valkky dans un hôpital finlandais, par exemple, toutes les données transférées sur les réseaux de l’établissement utilisaient un chiffrement strict. Les données multimodales identifiables restaient entièrement stockées sur place, sur des systèmes isolés du réseau. Elles étaient ensuite totalement anonymisées avant tout traitement destiné à la recherche ou à l’analyse du système.

• La peau électronique est souvent considérée comme une technologie haut de gamme. Comment Touchlab compte-t-il réduire les coûts de production pour la robotique commerciale ?

Comme aux débuts de l’automobile, les technologies révolutionnaires arrivent souvent sur le marché à un prix élevé avant de profiter des économies d’échelle. Touchlab peut aujourd’hui produire une densité de capteurs correspondant aux spécifications humaines, mais déployer ce niveau de complexité partout rendrait les robots commerciaux trop coûteux.

La stratégie de l’entreprise repose donc sur une ingénierie pragmatique. Elle cherche à proposer une détection tactile précisément adaptée aux besoins des tâches réelles, à un prix accessible. Touchlab travaille aussi avec des organismes industriels pour établir des indicateurs de performance standardisés pour les données tactiles. L’objectif consiste à réduire les coûts de fabrication et à faire de la peau électronique une base standard pour l’ensemble de la robotique commerciale.

• GPT-4 a estimé des scores de personnalité avant que les participants ne répondent aux questionnaires
• Un simple manuel de four Bosch lui a même permis d’inventer des questions ressemblant à un test de personnalité
• Les prédictions ont atteint des corrélations de 0,71 avec le DSM-5 et de 0,85 avec l’astrologie

La personnalité humaine se mesure traditionnellement en posant des questions aux individus, puis en comparant leurs réponses à des modèles psychologiques établis.

Une nouvelle étude publiée dans iScience suggère que GPT-4 peut aller plus loin. Le modèle semble capable d’estimer comment une population répondra collectivement à certaines questions avant même que les réponses ne soient recueillies.

Les chercheurs Rotem Monsa, Aviv Zohar et Shahar Arzy, de l’Université hébraïque de Jérusalem et de l’école de médecine Hadassah, ont voulu déterminer si GPT-4 pouvait déduire des schémas de réponses humaines à partir du langage seul.

Il ne s’agissait donc pas simplement de vérifier si le modèle savait rédiger des questions psychologiques crédibles.

GPT-4 a prédit les réponses avant même que les humains répondent

L’équipe a utilisé GPT-4 pour créer des questionnaires de personnalité à partir de deux sources radicalement différentes.

Le premier reposait sur le DSM-5, le manuel diagnostique de référence utilisé en psychiatrie et en psychologie clinique.

Le second puisait dans un manuel d’astrologie attribuant certains traits de personnalité aux douze signes du zodiaque.

« Nous voulions choisir des textes décrivant très précisément la personnalité humaine, mais situés aux deux extrêmes en matière de fondement scientifique », explique Rotem Monsa, autrice principale de l’étude.

Elle rappelle que le DSM-5 résulte de décennies de recherches cliniques et constitue une référence internationale en psychiatrie.

Les deux questionnaires ont ensuite été soumis à 600 participants, parallèlement au Big Five Inventory, l’un des outils les plus établis pour mesurer la personnalité.

Avant de récupérer leurs réponses, GPT-4 avait déjà estimé le score moyen que les participants attribueraient à chaque question sur une échelle de Likert à cinq niveaux.

Les chercheurs pouvaient donc comparer ces prédictions aux réponses réellement obtenues par la suite.

Et les résultats se sont révélés particulièrement intéressants.

Les estimations de GPT-4 affichaient une corrélation de 0,71 avec les réponses moyennes aux questions dérivées du DSM-5.

Plus étonnant encore, cette corrélation atteignait 0,85 avec celles provenant du questionnaire inspiré de l’astrologie.

Cela ne signifie évidemment pas que l’astrologie fonctionnerait mieux que le DSM-5.

Les questionnaires reposant sur le DSM-5 conservaient une meilleure cohérence interne. Les traits qui apparaissent habituellement ensemble chez les humains avaient également tendance à être associés dans les réponses.

Le questionnaire astrologique présentait au contraire une cohérence interne nettement plus faible sur la plupart des traits étudiés.

GPT-4 a également tenté d’anticiper les relations entre les différentes questions.

Les corrélations atteignaient alors 0,74 pour le DSM-5 et 0,69 pour l’astrologie.

Pour les chercheurs, ces résultats suggèrent que GPT-4 capture certaines tendances de réponses à l’échelle d’une population, probablement parce qu’elles sont déjà inscrites dans les immenses quantités de langage utilisées pendant son entraînement.

Mais une distinction essentielle s’impose.

Prédire la réponse moyenne d’un groupe ne signifie pas pouvoir déterminer précisément comment une personne particulière répondra, ni mesurer correctement sa personnalité.

Autrement dit, GPT-4 ne lit pas dans les pensées.

Jusqu’où peut aller GPT-4 avec un simple manuel de four ?

Les chercheurs ont ensuite voulu pousser cette idée beaucoup plus loin.

Ils ont donné à GPT-4 des textes qui ne contenaient explicitement aucune information sur la personnalité.

Parmi eux figurait notamment un manuel de four Bosch, ainsi qu’une description littéraire d’un paysage tirée du Seigneur des Anneaux.

GPT-4 a malgré tout réussi à produire des questions ressemblant à celles d’un test psychologique.

Le résultat suggère que le modèle a appris des associations extrêmement fortes entre certaines structures linguistiques, des descriptions de personnalité et la forme habituelle des questionnaires psychométriques.

Cela ne signifie toutefois pas que ces questions étaient réellement pertinentes.

À partir de textes sans rapport avec la psychologie, le modèle pouvait produire des items sémantiquement faibles, très limités ou mal reliés les uns aux autres.

Une question peut donc sembler parfaitement crédible sans mesurer réellement le trait psychologique qu’elle est censée évaluer.

Les chercheurs ont justement constaté d’importantes différences lorsqu’ils ont analysé la structure statistique des différents questionnaires.

Le Big Five reproduisait le plus fidèlement l’organisation théorique attendue.

Les questionnaires construits à partir du DSM-5 et de l’astrologie obtenaient des résultats moins convaincants dans les modèles factoriels confirmatoires.

Les questions inspirées de l’astrologie ne conservaient notamment pas correctement la structure attendue des éléments astrologiques.

Elles tendaient plutôt à se regrouper selon des dimensions plus générales ressemblant à des traits de personnalité déjà établis.

Malgré cela, les différents questionnaires obtenaient des performances comparables pour prédire de nombreux événements ou caractéristiques de vie.

Les mesures astrologiques se montraient cependant moins efficaces concernant les résultats liés à la santé mentale.

Pour l’instant, la conclusion doit donc rester relativement précise.

GPT-4 semble capable d’anticiper avec une précision mesurable certaines tendances collectives dans les réponses humaines à partir d’informations textuelles.

Selon Rotem Monsa, une explication pourrait venir du fait que les traits de personnalité se reflètent naturellement dans le langage.

Les grands modèles de langage auraient alors pu apprendre une partie de la structure de la personnalité humaine simplement en absorbant d’immenses quantités de textes.

Ils n’auraient pas nécessairement besoin d’avoir été explicitement entraînés à la psychologie pour retrouver ces schémas.

Cela ne transforme pas pour autant GPT-4 en psychologue ni en machine capable de lire les pensées.

Mais l’expérience montre à quel point un LLM peut extraire des régularités sur le comportement humain à partir du langage seul.

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• Oversecured a découvert 176 vulnérabilités dans les applications mobiles préinstallées de Samsung
• Ces failles permettaient notamment la prise de contrôle de comptes, l’exécution de code et le détournement du trafic réseau
• Samsung a corrigé toutes les vulnérabilités signalées, qui concernaient potentiellement des centaines de millions d’appareils

Les chercheurs en sécurité d’Oversecured viennent de donner un tout nouveau sens au terme « bloatware ». Ils ont découvert 176 vulnérabilités, dont certaines particulièrement inquiétantes, dans les applications mobiles de Samsung.

Pendant trois ans, l’équipe a analysé les applications système préinstallées par Samsung et découvert des failles capables de provoquer de sérieux dégâts. Certaines permettaient d’accéder à la caméra et au microphone, tandis que d’autres autorisaient la prise de contrôle à distance d’un compte Samsung d’un simple clic.

D’autres vulnérabilités permettaient de détourner le trafic réseau en manipulant le DNS ou d’exécuter du code arbitraire par l’intermédiaire d’une image. En théorie, un attaquant pouvait créer puis envoyer une image JPEG qui, une fois ouverte par la victime, copiait et chargeait depuis la carte SD des bibliothèques natives contrôlées par l’attaquant. Oversecured a enfin découvert des failles de traversée de répertoires permettant d’écrire des fichiers arbitraires dans le système de fichiers sans validation correcte du chemin.

Exécution de code arbitraire

Les chercheurs ont communiqué leurs découvertes à Samsung qui, selon leur rapport, a corrigé toutes les vulnérabilités signalées. La liste complète est disponible sur GitHub.

La plupart des fabricants de smartphones Android préinstallent leurs propres applications sur leurs appareils. Chez Samsung, il peut par exemple s’agir de Bixby, Samsung Free ou AR Zone. Ces applications, qui ne peuvent pas être désinstallées ou supprimées des appareils, ne sont pas indispensables à leur fonctionnement et les utilisateurs n’en veulent souvent pas.

Ce « bloatware » constitue également l’un des arguments en faveur des Google Pixel, souvent considérés comme proposant une version « stock » d’Android, sans applications superflues.

Prises séparément, ces vulnérabilités n’ont rien d’extraordinaire. Des failles permettant de prendre le contrôle d’un compte en un clic ou de détourner le trafic réseau apparaissent régulièrement et sont généralement corrigées assez rapidement.

Le problème tient ici au fait qu’il s’agit d’applications propriétaires de Samsung qui échappent à la protection de Google Play Protect. Les utilisateurs peuvent donc penser être protégés parce qu’ils n’ont installé aucune application provenant d’une source risquée ni accordé d’autorisation dangereuse, alors que ce n’est pas forcément le cas.

« Les applications système préinstallées disposent de privilèges supérieurs à ceux des applications normales, ne peuvent pas être supprimées par les utilisateurs et fonctionnent en dehors de Google Play Protect », avertissent les chercheurs.

« Une seule vulnérabilité affecte des centaines de millions d’appareils dans le monde par l’intermédiaire du canal de distribution d’un seul fabricant. »

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• Huntress a analysé MacSync, un malware macOS en six étapes combinant infostealer et cheval de Troie d’accès à distance. Il est diffusé via un faux guide d’installation de Claude Code hébergé sur une véritable URL de partage claude.ai et promu par une publicité Google payante
• Le piège nécessite très peu d’éléments falsifiés. La page est hébergée sous le propre certificat d’Anthropic, tandis que la bannière de sécurité de la plateforme reprend comme une information fiable le nom choisi par l’attaquant, « Apple Support »
• À la dernière étape, les applications Ledger et Trezor déjà installées sont modifiées. Leur ouverture déclenche alors un faux message de récupération destiné à voler la phrase de récupération et, potentiellement, vider les portefeuilles des victimes

Chercher sur Internet comment installer Claude Code sur un Mac pourrait finir par coûter très cher aux détenteurs de cryptomonnaies.

Une victime a effectué une recherche Google puis cliqué sur le premier résultat, une publicité Google payante. Elle est arrivée sur un guide détaillé hébergé directement sur claude.ai, présenté comme partagé par « Apple Support ». Les instructions demandaient simplement d’ouvrir Terminal et d’y coller une commande.

Selon l’analyse publiée par la société de cybersécurité Huntress, la suite déclenchait une chaîne d’attaque macOS en six étapes baptisée MacSync. Elle comprenait un infostealer, un cheval de Troie d’accès à distance, un utilitaire signé destiné à obtenir une autorisation système précise, puis des versions piégées des applications de portefeuille crypto déjà installées sur la machine.

Ces dernières étaient directement modifiées afin d’afficher une fausse demande de phrase de récupération.

Une attaque complexe et minutieuse qui peut mener au vol d’un portefeuille

La victime avait déconnecté son ordinateur d’Internet avant que Huntress puisse extraire le malware présent sur le disque. Les chercheurs ont donc reconstitué la requête du chargeur et téléchargé directement chaque étape depuis les serveurs de diffusion des attaquants.

Les résultats ont mis en évidence une campagne particulièrement sophistiquée, qui avait pourtant besoin de falsifier très peu d’éléments pour sembler légitime.

Anthropic permet à n’importe quel utilisateur de publier une conversation via une URL de partage publique. L’opérateur malveillant a simplement détourné cette fonction telle qu’elle a été conçue.

La page frauduleuse était ainsi hébergée directement sur claude.ai, en HTTPS et sous les propres certificats de sécurité d’Anthropic. Aucun domaine ressemblant vaguement à l’original, aucun avertissement de certificat et pratiquement rien dans la barre d’adresse ne permettaient de détecter le piège.

La mise en scène allait encore plus loin. La personne ayant publié la conversation avait choisi « Apple Support » comme nom d’affichage.

La propre bannière de sécurité d’Anthropic, placée juste au-dessus du contenu, indiquait alors au lecteur qu’il consultait la copie d’une conversation entre Claude et « Apple Support ».

Autrement dit, la plateforme reprenait elle-même le nom choisi par l’attaquant comme s’il s’agissait d’une identité établie, renforçant encore sa crédibilité.

La conversation avait en outre été rédigée comme une véritable documentation technique. Elle promettait notamment que l’installation ne toucherait pas aux fichiers personnels et qu’aucune modification du système ne serait effectuée sans autorisation.

Cette même caractéristique de Claude avait déjà posé problème pour une raison totalement différente.

Wired avait précédemment rapporté que certaines conversations Claude privées apparaissaient dans les résultats de Google et Bing. Une URL de partage est en effet une page web publique ordinaire, que les moteurs de recherche peuvent indexer comme n’importe quelle autre.

Des utilisateurs exposant accidentellement leurs conversations et un attaquant publiant volontairement un faux guide d’installation exploitent donc la même propriété. Tout contenu publié via une URL de partage devient public, indexable et servi sous le certificat d’Anthropic.

Cette méthode n’est d’ailleurs pas nouvelle.

Huntress avait déjà documenté un schéma similaire avec le malware AMOS diffusé via des conversations ChatGPT et Grok piégées. Les chercheurs avaient également observé un autre cheval de Troie d’accès à distance propagé par de fausses publicités pour Claude Desktop, ainsi que de faux installateurs d’outils d’IA hébergés sur GitHub.

Le leurre évolue, mais la méthode reste similaire.

Il convient donc de rester extrêmement prudent avant de cliquer sur un lien ou d’exécuter une commande provenant d’une source non vérifiée sur Internet, même lorsque celle-ci semble provenir d’un domaine légitime ou apparaît tout en haut de Google grâce à une publicité payante.

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Zoner Studio nous avait déjà séduits lors de son premier test en 2025. Le logiciel combine des outils inspirés de Lightroom et de Photoshop pour les photographes, avec plusieurs avantages convaincants face aux deux solutions d’Adobe.

Notre équipe a récemment testé de nouveau ce logiciel de retouche et d’organisation photo à l’occasion de son importante mise à jour estivale. Il a même obtenu une meilleure note en 2026.

Nous avons donc échangé avec Thomas Urban, de Zoner, pour découvrir les nouveautés de cet éditeur exclusivement disponible sous Windows. L’occasion également de comprendre pourquoi ses développeurs privilégient les fonctions réellement utiles aux gadgets spectaculaires, et comment le logiciel gère les réalités parfois chaotiques de la photographie.

Adobe exerce un quasi-monopole sur les logiciels créatifs. Comment convaincre rapidement un photographe enfermé dans l’écosystème Lightroom/Photoshop d’essayer Zoner Studio ?

C’est une excellente question, car Adobe est évidemment un nom incontournable. Si vous recherchez une interface unique pour toutes vos retouches, un tri plus rapide, de solides capacités RAW, la possibilité de travailler avec des fichiers locaux sans rester prisonnier d’un catalogue et, en plus, un prix inférieur, alors Zoner Studio mérite d’être essayé.

Dans votre mise à jour estivale, vous avez volontairement évité les « nouvelles fonctions spectaculaires que vous utiliserez une fois par an ». Pourquoi l’industrie semble-t-elle autant courir après les gadgets IA au lieu d’améliorer les performances fondamentales de la retouche ?

Peut-être que les entreprises pensent que les utilisateurs trouveraient ce genre d’améliorations ennuyeuses. Il est également possible que les problèmes fondamentaux soient plus difficiles à résoudre. Certaines nouveautés, comme un moteur de recherche entièrement repensé, ne sont effectivement pas très impressionnantes visuellement.

Pourtant, après avoir pris des milliers de photos, lorsqu’il faut simplement effectuer un tri correctement et efficacement tout en conservant des métadonnées et une organisation de qualité, ces fonctions moins spectaculaires permettent d’économiser énormément de temps et d’énergie à long terme.

Le monde entier semble désormais avoir une capacité d’attention de quelques secondes, tandis que chacun se bat pour récupérer une fraction de notre attention, sans même parler d’une attention complète. Il faut peut-être commencer par une nouveauté spectaculaire pour réussir ensuite à présenter les fonctions véritablement importantes.

Avec le temps, nous espérons que la société dans son ensemble reviendra vers des choses authentiques qui comptent vraiment, qui durent et dont nous pouvons être fiers parce qu’elles ont été correctement conçues.

La plupart des suites imposent de finaliser les modifications RAW avant de passer aux calques. Quel est l’avantage concret à conserver tout le flux de travail d’un photographe dans un seul espace ?

La simplicité. Nous nous sommes tous lancés dans la photographie parce que c’était amusant et que cette activité nous donnait envie d’y revenir. La retouche devrait prolonger ce plaisir et compléter le processus plutôt que devenir une corvée.

Nous voulons offrir aux photographes un véritable partenaire pour leur appareil photo. Pouvoir absolument tout faire depuis une seule interface nous a donc semblé être la solution naturelle.

Le fait de rester dans la même interface permet également de préserver le processus créatif. Le photographe n’a plus besoin de se demander si une image est désormais suffisamment aboutie pour passer à l’étape des calques. Cette rupture semble aller à l’encontre même de ce que nous essayons d’accomplir en photographie.

Nettoyer les poussières du capteur ou les imperfections sur des centaines de portraits peut devenir un travail interminable. Dans quels cas Smart Healing excelle-t-il, et quand les textures complexes nécessitent-elles encore une intervention manuelle ?

Nos outils nécessitent encore une intervention manuelle, car nous ne proposons pas de détection automatique des poussières ou des imperfections. Ils sont cependant non destructifs et rapides par rapport à ceux de nos concurrents, ce qui constitue une combinaison assez rare.

La recherche de la zone source est en passe de devenir possible sans recourir à l’IA, tandis que les outils permettent déjà d’effectuer des retouches très complexes. Les corrections sont réparties sur différentes couches et chaque coup de pinceau reste séparé à l’intérieur de celles-ci.

L’utilisateur peut manipuler des traits complets, là où certains logiciels se limitent à des zones circulaires, mais aussi en retrancher certaines parties. Les pinceaux disposent de tous les paramètres nécessaires et nous estimons proposer la meilleure intégration des stylets de tablette du marché. Il est également possible de personnaliser les paramètres selon la pression exercée avec le stylet.

Il faut encore insister sur le modèle non destructif, car cette combinaison reste inhabituelle pour ce genre d’opérations dans les autres logiciels de retouche.

Les utilisateurs doivent souvent passer par des éditeurs bitmap comme Photoshop ou Affinity. Avec Zoner Studio, il n’est même pas nécessaire de quitter le module Develop.

Le processus devient donc beaucoup plus simple. Plus besoin de passer laborieusement d’un programme à l’autre tout en réfléchissant à l’ordre dans lequel chaque opération doit être effectuée.

Ajouter manuellement des mots-clés et des étiquettes aux fichiers représente une autre corvée. Comment votre moteur de recherche permet-il de retrouver immédiatement des clichés sans imposer la création d’un catalogue rigide ?

C’est effectivement l’un des problèmes fondamentaux de nombreux éditeurs photo. La différence entre Zoner Studio et la plupart de ses concurrents vient tout d’abord du catalogue.

Il n’est pas nécessaire de créer une sorte de boîte noire propriétaire. Le catalogue de Zoner Studio repose plutôt sur des fichiers utilisant les standards du marché ou sur des données conservées à côté de ces fichiers classiques.

Notre catalogue fonctionne donc davantage comme un cache. Il ne contient aucune donnée unique que le photographe risquerait de perdre et peut toujours être reconstruit à partir des informations enregistrées dans les photos. Le photographe n’est donc pas enfermé dans l’infrastructure de Zoner Studio.

Nous utilisons encore la saisie manuelle des mots-clés et des étiquettes. Le logiciel ne peut malheureusement pas remplacer ces informations, puisqu’elles correspondent à notre propre interprétation de l’organisation des fichiers.

Nous exploitons également beaucoup les noms et la structure des dossiers. Ces éléments constituent une partie importante des données saisies manuellement, mais ils sont souvent négligés par les autres logiciels photo.

Nous cherchons donc à exploiter efficacement ces informations, ainsi que les données déjà présentes dans les photos. Avec une bonne connaissance de ses propres fichiers, il devient alors possible de retrouver très efficacement un grand nombre d’éléments.

Regrouper et fusionner automatiquement des panoramas ou des séries de focus stacking paraît formidable en théorie. Comment avez-vous conçu le logiciel pour gérer la réalité beaucoup moins propre d’une véritable séance photo ?

Pour nous, cela ne fonctionne pas seulement en théorie, mais aussi très bien en pratique. Des améliorations restent évidemment possibles, mais nous optimisons ces algorithmes depuis plusieurs cycles de développement et continuons à travailler dessus.

Si le photographe utilise les fonctions automatiques de son appareil, comme le bracketing d’exposition ou de mise au point, et ne commet pas d’erreur majeure lors de la prise de vue, notre taux de réussite approche les 100 %.

L’idéal reste évidemment de détecter les cas particuliers. Nous sommes donc très reconnaissants envers les utilisateurs qui nous transmettent leurs fichiers problématiques. Dans la plupart des cas, nous sommes plutôt rassurés de constater que le problème provient simplement d’une erreur lors de la prise de vue.

Selon nous, de nombreuses technologies de rupture à venir reposeront sur l’empilement automatique.

Il ne faut pas penser uniquement aux panoramas et aux autres traitements qui ne représentent finalement qu’une petite partie du travail d’un photographe. Cela concerne également les prises de vue en rafale et, plus généralement, les séries d’images similaires que l’utilisateur souhaite traiter ensemble, notamment pour sélectionner le meilleur cliché.

Transformer des rafales en time-lapses ou simuler des poses longues sans filtre ND paraît très pratique. Quelles fonctions créatives méconnues de Zoner Studio vous semblent les plus sous-estimées ?

Retour aux fondamentaux : les LUT. Il en existe énormément sur Internet et elles peuvent convenir à pratiquement tout le monde.

Elles sont utiles aussi bien à l’utilisateur qui ne maîtrise pas encore suffisamment les curseurs pour obtenir précisément le résultat souhaité qu’au photographe capable d’exploiter avec précision l’ensemble du flux de traitement RAW.

Nous ne sommes pas particulièrement adeptes de cette idée de « petites astuces ». Mais s’il fallait choisir une fonction sous-estimée capable de faire une vraie différence, ce serait l’outil d’aperçu du module Manager.

Il permet aux photographes de visualiser simultanément plusieurs images, une fonction simple mais particulièrement efficace.

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• Bynario a révélé CVE-2026-43760, une faille d’exécution de code à distance sur macOS permettant de créer des fichiers avec les privilèges root via une ancienne option de mot de passe VNC
• Apple l’a corrigée le 27 juillet 2026 dans macOS Tahoe 26.6 et Sonoma 14.8.8. Les utilisateurs qui n’ont pas encore installé le correctif doivent désactiver le partage d’écran, la gestion à distance ou l’ancienne option VNC
• Le signalement a été retardé, car Apple limitait les soumissions face à l’afflux de rapports de bugs générés par l’IA. L’entreprise a toutefois directement contacté les chercheurs afin de corriger cette faille

Apple a corrigé une vulnérabilité de gravité élevée qui permettait à des acteurs malveillants d’exécuter du code à distance avec les privilèges root sur certains Mac. La faille aurait probablement été corrigée encore plus tôt si l’entreprise n’avait pas été submergée de rapports de vulnérabilités médiocres générés par l’IA.

Les chercheurs en sécurité de Bynario ont publié un rapport détaillé sur la découverte d’une faille d’exécution de code à distance sur des appareils équipés de macOS 26.5.2. Les tests ont été menés sur des systèmes Apple Silicon M4 et M5, avec la protection de l’intégrité du système, ou SIP, activée.

Selon Bynario, la vulnérabilité touche les Mac sur lesquels le partage d’écran ou la gestion à distance est activé, ainsi que l’ancienne option « Les utilisateurs VNC peuvent contrôler l’écran avec un mot de passe ».

Sur ces appareils, un acteur malveillant capable d’obtenir le mot de passe VNC et de s’authentifier sur le Mac pouvait effectuer des transferts de fichiers avec les privilèges root en raison d’une erreur logique. Aucun compte macOS ne devait être compromis, seul le mot de passe VNC était nécessaire.

Submergée par le flot de contenus générés par l’IA

L’attaquant pouvait alors créer de nouveaux fichiers appartenant à root partout où le système l’autorisait.

Dans leur rapport, les chercheurs ont montré qu’il était possible de créer un fichier valide dans le répertoire /private/etc/sudoers.d afin d’accorder des privilèges sudo sans mot de passe. Une fois cette règle mise en place, ils pouvaient exécuter des commandes avec les privilèges root.

Dans un autre rapport, les chercheurs ont expliqué qu’Apple avait dû limiter le nombre de signalements de bugs actifs que chaque chercheur pouvait maintenir ouverts simultanément. Les équipes de sécurité de l’entreprise étaient en effet submergées de rapports médiocres générés par l’IA.

Comme ils avaient déjà atteint cette limite après avoir soumis plus de 50 bugs en trois semaines, les chercheurs n’ont pas pu signaler cette faille d’exécution de code à distance plus tôt. Ils ont toutefois précisé qu’Apple avait directement contacté Bynario pour examiner la vulnérabilité, puis la corriger.

La faille est désormais référencée sous le numéro CVE-2026-43760 et a reçu un score de gravité de 8,6 sur 10, ce qui correspond à un niveau élevé.

Apple a publié les mises à jour le 27 juillet 2026 afin de corriger la vulnérabilité dans macOS Tahoe 26.6 et macOS Sonoma 14.8.8.

Les utilisateurs qui ne peuvent pas installer le correctif doivent désactiver l’ancienne option « Les utilisateurs VNC peuvent contrôler l’écran avec un mot de passe », ou désactiver entièrement le partage d’écran et la gestion à distance.

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• Une fuite de données au sein de la Police National Legal Database britannique expose les informations de plus de 100 000 professionnels de la justice pénale
• Le groupe de cybercriminels ExfilSquad a revendiqué l’attaque, publié 1,9 Go de données volées sur le dark web et réclamé une rançon
• La PNLD a alerté la NCA et l’ICO, fait appel à des spécialistes et confirmé que les mots de passe n’avaient pas été compromis, contrairement aux coordonnées professionnelles

La Police National Legal Database (PNLD) britannique a récemment subi une cyberattaque. Plus de 100 000 professionnels de la justice pénale auraient vu leurs données sensibles dérobées.

Dans un bref communiqué, la PNLD a confirmé la violation de données, survenue pendant un week-end. Les pirates, dont l’identité n’a pas été précisée, auraient récupéré les noms, les organismes et les adresses e-mail professionnelles de policiers, de membres du personnel, de partenaires gouvernementaux et de clients.

Le communiqué précise également que les informations volées ont déjà été publiées sur le dark web. Il ajoute qu’il n’existe « aucune preuve laissant penser que des mots de passe ou d’autres identifiants de sécurité ont été compromis ». La PNLD n’a pas expliqué comment les pirates étaient parvenus à pénétrer dans ses systèmes.

ExfilSquad revendique l’attaque

Après la violation, la PNLD a fait appel à des spécialistes de la cybersécurité. Elle a également prévenu la National Crime Agency, qui a ouvert une enquête sur l’incident.

« Toutes les organisations concernées ont été contactées dans les jours suivant l’incident et ont reçu des informations et des recommandations supplémentaires », indique le communiqué. « L’Information Commissioner’s Office (ICO) a également été informé. »

Dans le même temps, un groupe de cybercriminels appelé ExfilSquad a revendiqué l’attaque, selon BleepingComputer. Le groupe affirme avoir dérobé 135 000 fiches de contact et a publié des échantillons pour étayer ses déclarations. Il dit également avoir exigé une rançon en échange de la non-divulgation des données.

Dans sa publication sur le dark web, ExfilSquad affirme avoir récupéré 1,9 Go de données. Celles-ci comprennent les informations de 114 000 abonnés de la PNLD et de 21 000 utilisateurs d’Ask the Police.

« Ask the Police » est un site destiné au grand public. Il permet de trouver des réponses à des centaines de questions courantes sur la police ou le droit.

ExfilSquad est un groupe de cybercriminels relativement récent, qui n’est encore associé à aucune attaque majeure. Avant l’incident visant la PNLD, il avait revendiqué une attaque contre Analog Devices, une entreprise américaine spécialisée dans les semi-conducteurs.

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Toutes les équipes informatiques redoutent qu’un stagiaire clique au mauvais endroit et provoque des dégâts qu’elles mettront des semaines à réparer. Mais rares sont celles qui ont dû craindre que leur assistant IA s’aventure sur l’Internet public et pirate trois entreprises.

Sauf qu’il ne s’agissait pas d’un stagiaire, mais de Claude. Et l’IA n’était pas censée sortir de son bac à sable.

La divulgation publique d’Anthropic a transformé une crainte bien connue autour de l’IA en véritable affaire de cybersécurité. Trois de ses modèles, dont Claude Opus 4.7, Claude Mythos 5 et une version de recherche encore inédite, se sont échappés de leur environnement numérique isolé et ont compromis les infrastructures de véritables entreprises. Le calendrier était difficile à ignorer puisque, quelques jours plus tôt, OpenAI avait reconnu que ses propres agents autonomes avaient eux aussi franchi les limites imposées et accidentellement piraté Hugging Face.

Comment la résolution autonome de problèmes peut-elle transformer une IA en pirate accidentel ?

Avant de commencer à débrancher les câbles réseau et à ressortir une pile de vieux équipements, mieux vaut respirer un grand coup. Il ne s’agit pas du début d’une apocalypse provoquée par une IA incontrôlable. Pour les responsables de la sécurité des systèmes d’information et les équipes de cybersécurité, cet incident indique toutefois clairement que nous entrons dans une époque où les agents d’IA pourraient devenir à la fois la menace et le bouclier.

L’aspect ironique de l’incident d’Anthropic tient au fait que Claude ne cherchait pas à enfreindre les règles, mais simplement à gagner la partie. Anthropic organisait alors des exercices de cybersécurité de type « Capture the Flag » (CTF), durant lesquels les protections habituelles des modèles d’IA sont retirées afin de tester leurs capacités offensives brutes. Les modèles sont placés dans des environnements numériques isolés pour rechercher des vulnérabilités, casser des codes et localiser des fichiers cachés.

Le bac à sable présentait toutefois un problème. Il n’était pas totalement isolé. Une erreur réseau sur une plateforme d’évaluation exploitée par un prestataire tiers avait laissé l’environnement connecté à l’Internet public. Les modèles Claude autonomes, persuadés de toujours évoluer dans le cadre de l’exercice, ont traité le reste du Web comme une nouvelle partie du défi.

Plus étrange encore, Claude semblait avoir compris que quelque chose n’allait pas. Le modèle a reconnu que ses actions pouvaient s’apparenter à une véritable attaque et qu’elles ne constituaient « sûrement pas la solution attendue ». Pourtant, en raison de son fonctionnement orienté vers un objectif, il a poursuivi ses opérations. Il s’est convaincu que les signaux d’alerte, notamment une horloge système réglée sur 2026 et les noms de véritables entreprises, faisaient simplement partie d’un test particulièrement élaboré.

L’incident PyPI et l’alerte du FBI

La persévérance impressionnante de Claude est devenue évidente lorsque le modèle a décidé que la meilleure manière de remporter le défi CTF consistait à publier un logiciel sur le véritable Python Package Index (PyPI).

Lorsque les systèmes de sécurité du dépôt PyPI ont demandé un code de vérification envoyé par téléphone pour terminer la mise en ligne, un chatbot classique se serait arrêté et aurait signalé une erreur à l’utilisateur. Claude ne l’a pas fait. Il a recherché un service de SMS temporaire, tenté d’obtenir un numéro de téléphone jetable et cherché un moyen de contourner l’obstacle de l’authentification à deux facteurs. Lorsque cette méthode a échoué, l’IA n’a pas abandonné. Elle s’est adaptée, a trouvé une autre voie et est parvenue à publier le paquet malveillant.

L’évasion de Claude hors de son bac à sable a cessé d’être une expérience contrôlée dès que le modèle a atteint le monde extérieur.

Avant qu’Anthropic ne repère l’anomalie et n’interrompe le test, le paquet avait été téléchargé par 15 systèmes externes, dont un scanner de sécurité appartenant à une grande entreprise de cybersécurité. Comme le comportement de l’IA paraissait authentique, ciblé et méthodique, deux des entreprises touchées ont cru affronter un pirate humain particulièrement sophistiqué.

Anthropic a géré l’incident en coulisses en prévenant les entreprises concernées. Cet épisode montre néanmoins à quel point il peut être difficile de distinguer une activité menée par une IA d’une véritable attaque.

Quelques semaines plus tôt, lors de l’incident lié à l’évasion d’un bac à sable d’OpenAI, une entreprise ciblée avait également pensé affronter un groupe de pirates humains. Elle avait contacté le FBI avant de découvrir que les enquêteurs faisaient face à une menace bien moins familière : un système d’IA autonome ayant franchi ses propres limites.

Pourquoi les pare-feu traditionnels ne voient-ils pas les IA autonomes ?

Le plus inquiétant n’est pas que Claude ait inventé une faille futuriste impossible à corriger ou réécrit à la volée les protocoles réseau. Le modèle a au contraire utilisé des techniques élémentaires que les équipes de sécurité connaissent très bien : attaques par force brute contre des mots de passe faibles, exploitation de failles d’injection SQL et collecte de données sur des interfaces de débogage dépourvues d’authentification.

Pour les équipes informatiques, le problème le plus grave ne concernait pas l’attaque elle-même, mais le silence qui a suivi. Deux des trois entreprises ignoraient totalement avoir été compromises avant qu’Anthropic n’examine les résultats du test et ne passe quelques appels téléphoniques plutôt embarrassants.

L’incident a révélé un angle mort au cœur de la cybersécurité moderne. Les systèmes traditionnels de détection d’intrusion (IDS) et les plateformes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) sont conçus pour repérer des signatures de menaces connues et de gigantesques vagues d’attaques automatisées. Ils restent toutefois totalement aveugles face à un agent autonome qui adopte le rythme lent et discret d’un humain, tout en conservant la vitesse et la persévérance d’une machine.

Sur le plan juridique, les règles n’ont pas encore rattrapé les machines. Un spécialiste humain des tests d’intrusion qui s’échapperait d’un bac à sable et publierait du code malveillant sur PyPI pourrait être poursuivi au titre du Computer Fraud and Abuse Act (CFAA). Claude a, de son côté, créé une nouvelle catégorie embarrassante en cybersécurité : un véritable incident de sécurité sans véritable coupable.

Une logique à la vitesse des machines face à des défenses à la vitesse humaine

L’inquiétude du secteur technologique autour des évasions de bacs à sable ne porte pas uniquement sur ce que l’IA peut accomplir, mais aussi sur la vitesse à laquelle elle peut agir. Autrefois, une intrusion complexe dans un réseau obligeait un pirate humain à tester lentement les défenses et à progresser dans les systèmes pendant plusieurs jours, voire plusieurs semaines. Les équipes de sécurité disposaient ainsi de suffisamment de temps pour repérer une activité suspecte et prendre l’attaquant sur le fait.

L’IA agentique supprime totalement ce délai de réaction. Comme les logiciels autonomes fonctionnent à la vitesse des machines, ils peuvent enchaîner des tâches telles que la recherche d’identifiants, les tentatives d’exploitation et les déplacements latéraux bien plus rapidement qu’un pirate humain. L’évasion du bac à sable d’OpenAI a montré à quelle vitesse les agents d’IA peuvent intensifier leurs actions après avoir dépassé les limites qui leur étaient imposées.

Les analystes humains qui examinent les journaux d’activité à la fin de leur service ne peuvent pas rivaliser avec un algorithme capable de tester des milliers de chemins d’attaque chaque seconde. Des spécialistes décrivent cet écart de vitesse comme « de la science-fiction devenue réalité », dans laquelle les défenses traditionnelles, limitées au rythme humain, peinent à suivre.

Comment défendre un réseau contre une IA autonome ?

Attendre que le secteur de l’IA se régule seul ne constitue pas une stratégie de sécurité efficace. Pour préparer une infrastructure à l’essor des IA autonomes, trois priorités défensives doivent être retenues.

Appliquer le principe de confiance zéro : supprimer tous les points d’accès internes dépourvus d’authentification et toutes les pages de débogage exposées avant qu’un agent d’IA ne les découvre.

Automatiser la réponse aux menaces : utiliser des outils de surveillance comportementale fondés sur l’IA et des protocoles capables d’isoler instantanément un appareil afin de contenir les menaces à la vitesse des machines.

Auditer les bacs à sable des prestataires tiers : examiner la manière dont les partenaires externes déploient leurs agents d’IA, en particulier lorsque les modèles ont accès à des outils, à des données ou à des systèmes externes.

Le pirate accidentel n’appartient plus à un lointain scénario de science-fiction. Il offre un aperçu bien réel d’un paysage de la cybersécurité plus rapide et davantage automatisé, dans lequel la vitesse des attaques pourrait bientôt dépasser celle des défenses.

• Un bateau robot déploie un drone sans équipage lors de démonstrations complexes en mer
• Le navire Pioneer résiste à une mer agitée tout en assurant des opérations de surveillance aérienne
• Le drone captif SkyRanger assure une surveillance continue depuis des navires sans équipage

Un bateau robot a déployé puis récupéré son propre drone depuis son pont, sans aucun membre d’équipage à bord des deux appareils.

L’entreprise britannique ACUA Ocean et le fabricant américain de capteurs Teledyne FLIR Defense ont réalisé cette démonstration pour le ministère britannique de la Défense.

L’essai associait un navire de surface sans équipage baptisé Pioneer à un petit drone captif appelé SkyRanger R70.

La stabilité en mer agitée rend les opérations aériennes possibles

L’ensemble de la démonstration reposait largement sur la capacité du Pioneer à rester stable dans des conditions réellement difficiles en mer.

En janvier 2026, ACUA Ocean a indiqué que le navire était resté stable dans des vagues atteignant 4,25 mètres de hauteur.

L’entreprise a fait état d’une réduction de 60 % du roulis par rapport aux navires monocoques traditionnels utilisés dans le secteur.

Cette stabilité constitue la base mécanique permettant à un drone captif de voler en toute sécurité depuis un petit navire robotisé.

Une plateforme soumise à de violents mouvements rendrait presque impossibles les opérations aériennes prolongées du SkyRanger R70 en pleine mer.

ACUA Ocean a indiqué que Pioneer avait déjà rempli plusieurs contrats pour la Royal Navy avant cet essai. Ceux-ci portaient sur des missions de surveillance, de reconnaissance et de lutte anti-sous-marine.

Le drone captif prolonge la surveillance maritime continue

Le système associe un aéronef sans équipage captif, ou T-UAS, à un navire de surface sans équipage, également appelé bateau robot.

Le SkyCarrier de Teledyne FLIR est une plateforme de lancement renforcée installée dans un conteneur. Celui-ci se déploie pour former une plateforme d’atterrissage articulée.

Pendant l’essai, le SkyCarrier a lancé de manière autonome un drone SkyRanger R70 depuis le pont du Pioneer en mouvement.

Une fois dans les airs, le SkyRanger R70 est resté relié au Pioneer par un câble assurant son alimentation et la transmission des données. Il n’avait donc pas besoin d’atterrir pour se recharger.

« L’intégration du SkyRanger R70 au Pioneer crée quelque chose de véritablement nouveau, à savoir une capacité persistante et déployable », a déclaré Neil Tinmouth, directeur général d’ACUA Ocean.

Richard Cunha, de Teledyne FLIR Defense, a également indiqué que l’association du drone au Pioneer ouvrait la voie à une toute nouvelle catégorie de missions.

Le SkyRanger R70 embarque plusieurs processeurs NVIDIA qui assurent la détection et la classification des objets en temps réel, sans intervention depuis le sol.

L’ensemble de capteurs offre des performances ISR de niveau Groupe 2 tout en volant sur une plateforme aérienne beaucoup plus petite, classée dans le Groupe 1.

UKDI, l’organisme du ministère de la Défense chargé du financement des projets en phase initiale, a soutenu la démonstration bien avant toute décision d’achat à grande échelle.

« L’obtention d’un financement de l’UKDI pour ce démonstrateur constitue une étape importante pour ACUA Ocean et, plus largement, pour l’autonomie maritime britannique », a déclaré Neil Tinmouth.

Cette technologie soutiendra plusieurs priorités de la Royal Navy, notamment la lutte anti-sous-marine, la lutte contre les mines et la protection des infrastructures sous-marines.

Cela dit, la réussite d’une démonstration financée par l’UKDI ne garantit pas un déploiement prochain du système à grande échelle dans le cadre d’opérations navales.

Les coûts, la fiabilité en mer sur de longues périodes et l’intégration aux flottes existantes restent des questions ouvertes que les essais ne peuvent pas résoudre à eux seuls.

Via Defence Blog

Chaque année, Apple ajoute à la gamme iPhone Pro une poignée de fonctions photo et vidéo impressionnantes sur le papier, mais qui ne changent presque rien à l’usage réel du téléphone. Le ProRes RAW ne fait pas partie de cette catégorie.

Pour la première fois, un smartphone propose un véritable enregistrement vidéo RAW. Après avoir longuement travaillé sur des séquences filmées avec l’iPhone 17 Pro Max dans DaVinci Resolve, cette affirmation ne semble pas relever d’un simple argument marketing.

Ce que le format ProRes RAW vous apporte réellement

Toutes les vidéos enregistrées jusqu’ici par un iPhone, y compris avec les précédents modes ProRes, intègrent définitivement les choix effectués par l’appareil au moment de la prise de vue. Cela concerne la balance des blancs, la courbe d’exposition et le rendu des couleurs.

Une fois ces réglages intégrés à l’image, les modifier au montage reste possible, mais seulement jusqu’à un certain point. Au-delà, l’image commence à se dégrader, les ombres se bouchent et les hautes lumières deviennent irrécupérables.

Le ProRes RAW supprime entièrement cette étape. Il conserve les données brutes du capteur, notamment la sensibilité ISO, la vitesse d’obturation et la balance des blancs, sous la forme de métadonnées distinctes et modifiables, plutôt que de les enfermer dans un rendu définitif.

Le principe reprend celui de la photographie en RAW, mais l’applique pour la première fois à la vidéo sur un téléphone. C’est également pour cette raison que les caméras de cinéma vendues plusieurs dizaines de milliers d’euros enregistrent de cette manière depuis des années.

Le traiter comme une séquence cinématographique

Le véritable test d’un format RAW ne consiste pas à déterminer si l’image paraît réussie dès sa sortie de l’appareil. Il faut surtout savoir jusqu’où elle peut être travaillée lors de l’étalonnage avant de se dégrader.

Le même type de tournage mobile et spontané qu’avec un appareil photo hybride a été utilisé. La scène réunissait plusieurs sources lumineuses, une fenêtre surexposée en arrière-plan et des éclairages pratiques chauds au tungstène au premier plan. En ProRes standard, ce type de plan impose des compromis dès le déclenchement de l’enregistrement.

En ProRes RAW, il a été possible de récupérer les détails de la fenêtre, de refroidir la dominante produite par le tungstène et d’éclaircir les ombres sur le visage du sujet au premier plan, sans faire apparaître de bandes ni de bruit impossible à maîtriser.

Cette souplesse correspond exactement à ce que les étalonneurs évoquent lorsqu’ils parlent de travailler sur les images d’une caméra de cinéma. Il s’agit d’un territoire réellement inédit pour un téléphone. Ce n’est pas un simple LUT appliqué par-dessus la science des couleurs existante d’Apple.

Le niveau de contrôle sous-jacent est comparable à celui dont disposent les utilisateurs de caméras Blackmagic ou RED, mais les images sont ici enregistrées avec un appareil capable de passer également des appels.

Comment filmer concrètement en ProRes RAW

Le ProRes RAW n’est pas disponible dans l’application Appareil photo installée par défaut. Il faut utiliser l’application gratuite Final Cut Camera d’Apple, qui a ajouté la prise en charge du ProRes RAW et de la synchronisation genlock avec sa mise à jour 2.0, ou l’application Camera de Blackmagic, désormais elle aussi compatible nativement.

Apple a également publié une API. D’autres applications de prise de vue développées par des éditeurs tiers devraient donc devenir compatibles avec le temps.

Un élément mérite toutefois d’être connu avant de commencer à remplir l’espace de stockage. Les fichiers ProRes RAW sont volumineux, même si Apple a conservé une compression plus importante que celle du ProRes HQ afin d’éviter des besoins de stockage totalement démesurés.

Pour les tournages les plus sérieux, Apple propose une nouvelle capacité de stockage de 2 To, réservée au modèle Pro Max. Cette option mérite d’être intégrée au budget pour toute utilisation régulière du RAW.

La limite à connaître

Tout cela ne transforme pas l’iPhone 17 Pro Max en remplaçant d’une véritable caméra de cinéma, et ce n’est pas son objectif. Son capteur reste celui d’un smartphone, avec les limites correspondantes en matière de plage dynamique et de performances en basse lumière.

Cela implique également que les séquences RAW exigent un véritable processus de montage, plutôt qu’une exportation rapide destinée aux réseaux sociaux. Sans habitude de l’étalonnage dans DaVinci Resolve ou Final Cut, le ProRes RAW ne changera pas grand-chose au quotidien.

En revanche, pour les personnes qui utilisent déjà leur iPhone comme un véritable second boîtier, cette mise à jour transforme le rapport entre les images enregistrées par le téléphone et les possibilités offertes ensuite en postproduction.

Cette évolution compte davantage qu’une nouvelle hausse du nombre de mégapixels ou qu’une plage de zoom supplémentaire. Il s’agit aussi de la fonction de l’iPhone 17 Pro Max qui s’impose le plus souvent à l’usage.

• ISBNdb expédie anonymement jusqu’à un million de livres aux laboratoires d’IA
• Les livres publiés avant 2022 sont très recherchés, car les chatbots n’ont jamais touché à leur contenu
• Des scanners découpent la reliure et détruisent les originaux pour accélérer leur numérisation à des fins d’entraînement

Les entreprises d’intelligence artificielle se tournent de plus en plus vers les livres imprimés avant 2022 pour entraîner leurs modèles. Ces ouvrages sont privilégiés, car ils précèdent la généralisation des contenus générés par l’IA.

À grande échelle, les opérations de numérisation impliqueraient de découper la reliure des livres, de séparer leurs pages et de détruire les exemplaires physiques. L’objectif consiste à créer des jeux de données numériques destinés aux grands modèles de langage.

Cette pratique suscite des critiques croissantes. Certains livres intégrés à ces chaînes de traitement seraient extrêmement rares, ce qui fait craindre des pertes culturelles irréversibles.

Les livres publiés avant 2022 deviennent une ressource précieuse pour entraîner les IA

Selon une enquête de 404 Media, le courtier en données ISBNdb fournit des livres physiques en grande quantité aux développeurs d’IA. Ces derniers recherchent des textes écrits par des humains et préservés des productions des chatbots modernes.

L’entreprise estime que les ouvrages publiés avant 2022 offrent des jeux de données plus propres. Ils ne peuvent pas contenir de textes générés par les grands modèles de langage contemporains.

Ces livres sont souvent considérés comme « denses, relus et fiables ». Ils se distinguent ainsi des contenus en ligne, de plus en plus envahis par des textes générés automatiquement dont la qualité reste incertaine.

Cette approche cherche également à éviter ce que l’on appelle l’effondrement des modèles. Ce phénomène survient lorsque les systèmes d’IA perdent progressivement en qualité après s’être entraînés à plusieurs reprises sur des contenus synthétiques produits par des modèles antérieurs.

ISBNdb affirme aussi que les anciens ouvrages imprimés échappent aux techniques volontaires d’empoisonnement des données. Certains auteurs modifient désormais soigneusement leurs documents afin de perturber l’entraînement des intelligences artificielles.

Toutefois, de nombreux livres seraient numérisés à l’aide d’équipements à très haut débit.

Ces machines obligent les opérateurs à retirer la reliure avant d’insérer séparément les pages dans des scanners automatisés.

Ce procédé détruirait donc l’exemplaire original. Il rend néanmoins la numérisation rapide nettement moins coûteuse que les méthodes de conservation plus lentes, conçues pour préserver l’intégrité physique des livres.

Le secret et les décisions de justice alimentent les inquiétudes sur la conservation

ISBNdb reconnaît ouvertement les risques que cette pratique fait peser sur sa réputation. L’entreprise propose toutefois des accords de confidentialité stricts, qui permettent de garder secrète l’identité de ses clients pendant toute la durée de leurs relations commerciales.

Son site indiquerait que « “Une entreprise d’IA détruit deux millions de livres” n’est pas un titre qui suscite la sympathie ». Il conseillerait donc aux clients de présenter cette opération comme une forme de préservation numérique.

Une telle destruction dépasse d’un ordre de grandeur la perte de la bibliothèque d’Alexandrie. Pourtant, elle se déroule sans provoquer l’indignation généralement associée, dans l’Histoire, aux bibliothèques incendiées.

Des libraires interrogés par 404 Media affirment que certains ouvrages intégrés à ces programmes de numérisation ne subsistent plus qu’en très peu d’exemplaires. Ils ont pourtant déjà traversé des guerres, des incendies et plusieurs siècles de manipulations.

Les critiques soulignent que ces œuvres historiques extrêmement rares ne ressemblent ni aux sites Internet ni aux publications modernes largement diffusées. Il devient impossible de les reproduire lorsque leurs derniers exemplaires physiques disparaissent définitivement.

Aux États-Unis, une récente décision de justice concernant Anthropic a estimé que la numérisation de livres achetés légalement pour entraîner une IA relevait de l’usage loyal dans certaines circonstances précises.

Le raisonnement reposait notamment sur la destruction de chaque exemplaire imprimé pendant sa numérisation. Une copie légale en remplaçait ainsi une autre, au lieu de permettre la création de plusieurs exemplaires.

En réponse à une critique de cette méthode publiée sur X par @Hedgie, Elon Musk a déclaré : « Il a été demandé à l’équipe SpaceXAI de conserver tous les livres rares dans une bibliothèque et de les numériser de la manière la plus difficile », suggérant ainsi une autre approche.

Sans une prise de conscience suffisante, cette disparition silencieuse de livres irremplaçables risque de devenir l’un des actes de destruction culturelle les plus marquants de notre époque. Elle pourrait seulement rester dans les mémoires lorsqu’il sera déjà trop tard pour y remédier.

• Amazon prévoit de lancer 5 105 satellites pour soutenir de nouveaux réseaux mobiles
• Le dossier déposé auprès de la FCC met en avant les appels vocaux, les données, les services d’urgence et la prise en charge de l’Internet des objets
• Amazon Leo compte déjà plus de 390 satellites en orbite, suffisamment pour lancer le projet avant le déploiement complet

Amazon a confirmé que son réseau de satellites en « orbite terrestre basse » (LEO) avait déposé une demande auprès de la Federal Communications Commission (FCC) afin de déployer une constellation de 5 105 satellites. Ceux-ci fourniront des services d’appels vocaux, de données, de messagerie, d’accès aux services d’urgence et de prise en charge de l’Internet des objets dans le cadre du projet Amazon Leo Direct-to-Device (D2D).

Cette demande fait suite au rapprochement entre Amazon et Globalstar, avec l’acquisition des activités, des infrastructures, ainsi que des licences et autorisations mondiales de l’entreprise américaine de télécommunications par satellite.

Cette nouvelle étape dans l’espace permettra aux satellites existants d’Amazon Leo de fonctionner aux côtés des constellations Globalstar HIBLEO et C-3. Le projet D2D pourra ainsi commencer à être pris en charge avant même l’autorisation du réseau complet de satellites de communication.

Haut débit et faible latence

À l’image de Starlink, le réseau Amazon Leo vise à réduire les inégalités de connexion entre les villes et les communautés isolées. Il doit fournir une connexion haut débit à faible latence aux particuliers, aux entreprises et aux gouvernements. Les utilisateurs pourront se connecter grâce aux antennes hautes performances Leo Nano, Leo Pro et Leo Ultra. Les appareils mobiles équipés de puces compatibles avec les communications par satellite pourront, quant à eux, se connecter directement aux satellites sans antenne supplémentaire.

Les iPhone et les modèles d’Apple Watch sont également compatibles, dans le cadre d’un précédent accord de collaboration avec Apple. Amazon Leo fournit déjà des données aux iPhone pour les fonctions SOS d’urgence, Messages, Localiser et Assistance routière.

D’autres partenariats liés au projet D2D ont également été annoncés. « Des opérateurs télécoms comme Vodafone, DirecTV et Herotel, ainsi que le National Broadband Network australien [...] Amazon prévoit de continuer à travailler avec des opérateurs de réseaux mobiles et d’autres partenaires afin de concrétiser sa vision à long terme de la connectivité depuis l’espace. »

Au-delà de l’accès à Internet dans les zones isolées, le D2D pourrait également prendre en charge les données nécessaires à la gestion mondiale de flottes, aux opérations à distance dans les chaînes d’approvisionnement et à la connectivité des objets connectés.

Les satellites d’Amazon Leo

Après un premier déploiement lancé en 2025, avec plus de 80 lancements assurés par Arianespace, Blue Origin, SpaceX et United Launch Alliance, Amazon Leo vise une constellation de 5 105 satellites en orbite terrestre basse. Ces appareils sont reliés par des liaisons optiques capables d’assurer des transferts de données à haut débit. Ils communiquent également avec des passerelles sécurisées réparties dans le monde entier et connectées à la fibre optique.

Les satellites D2D doivent fonctionner sur cinq « couches » orbitales, soit cinq groupes partageant la même altitude et la même inclinaison. Trois couches couvriront les latitudes moyennes, une autre les hautes latitudes, tandis que la cinquième desservira les zones « proches des pôles ». Les latitudes moyennes regroupent les régions les plus peuplées du monde, notamment l’Amérique du Nord, l’Europe, certaines parties de l’Asie, ainsi que l’Afrique australe et centrale. La couverture des hautes latitudes doit, de son côté, fournir un accès à Internet à haut débit dans les régions arctiques et subarctiques.

Face à l’augmentation de la demande en données mobiles, aussi bien pour le télétravail que pour les applications liées à l’Internet des objets, Amazon Leo pourrait devenir une solution facilitant l’automatisation des logements et des lieux de travail dans le monde entier. Encore faut-il, bien entendu, que la FCC donne son feu vert.

• Le commandant en chef adjoint ukrainien affirme que des lasers de combat pourraient arriver sur le front d’ici deux à trois mois
• Selon les chiffres communiqués par Tryzub en mai 2026, le système atteint 800 à 900 mètres contre les drones FPV et 1 500 mètres contre les drones de reconnaissance. Des performances très inférieures aux portées de trois à cinq kilomètres annoncées par des responsables militaires en 2025
• Les forces ukrainiennes se sont fixé un objectif de 95 % d’interception des drones, les lasers devant intégrer leur dispositif de défense multicouche

L’Ukraine pourrait déployer des lasers de combat contre des cibles aériennes d’ici deux à trois mois, selon le général de brigade Andrii Lebedenko, commandant en chef adjoint des forces armées ukrainiennes.

Des équipes des forces armées et des entreprises privées ukrainiennes du secteur de la défense développent actuellement ces systèmes. Un prototype baptisé Tryzub, ou Trident, fait l’objet d’essais sur des terrains militaires.

Le général Lebedenko affirme que cette technologie peut déjà abattre des drones FPV et qu’elle fonctionne déjà contre les Shahed. Selon lui, l’Ukraine disposera d’ici deux à trois mois de systèmes capables de neutraliser des armes d’attaque aérienne plus efficacement que des mitrailleuses.

Une réponse urgente ou un prototype aux ambitions de plus en plus limitées ?

Tryzub fait l’objet de déclarations publiques depuis environ 19 mois, mais les performances annoncées ont évolué dans une direction inhabituelle.

En décembre 2024, Vadym Sukharevskyi, alors commandant des forces des systèmes sans pilote, déclarait à Interfax que l’Ukraine était devenue approximativement le cinquième pays au monde à posséder une arme laser. Celle-ci pouvait, selon lui, abattre des aéronefs à plus de deux kilomètres d’altitude. Les médias ukrainiens ayant repris cette déclaration précisaient toutefois que le terme « aéronefs » désignait ici des drones.

En avril 2025, il présentait publiquement le système avec une série de chiffres plus ambitieuse. Tryzub devait pouvoir viser des drones et des missiles de croisière jusqu’à trois kilomètres, des hélicoptères et des avions jusqu’à cinq kilomètres, puis aveugler des capteurs jusqu’à dix kilomètres.

Puis, en mai 2026, le fabricant a dévoilé les capacités réelles du matériel. Celebra Tech, l’entreprise ukrainienne à l’origine de Tryzub, a indiqué que la version installée sur remorque détruisait des drones FPV à une distance de 800 à 900 mètres. Elle pouvait également neutraliser des drones de reconnaissance à environ 1 500 mètres. Les travaux se poursuivaient afin d’intercepter des appareils de type Shahed à des distances proches de cinq kilomètres. L’entreprise précisait aussi que le système était entré dans sa phase finale d’essais et qu’environ 15 personnes travaillaient sur le projet.

Dix semaines plus tard, Lebedenko déclarait que le laser abattait déjà des drones FPV et fonctionnait déjà contre les Shahed, sans communiquer de portée précise. Si les distances annoncées par Celebra Tech se confirment, elles donnent tout de même une image beaucoup plus mesurée des capacités de Tryzub.

L’intérêt des armes à énergie dirigée apparaît évident dans une guerre qui repose désormais davantage sur des systèmes bon marché et sacrifiables que sur des équipements coûteux et sophistiqués. La principale limite reste toutefois l’atmosphère.

Un laser a besoin d’un trajet optique dégagé. Le brouillard, la pluie, la neige, la fumée et la poussière des champs de bataille atténuent tous le faisceau. L’automne et l’hiver dans l’est de l’Ukraine réunissent précisément toutes ces conditions. Un système déployé selon le calendrier annoncé par Lebedenko rencontrerait donc presque immédiatement son environnement opérationnel le moins favorable. Cela pourrait expliquer pourquoi le fabricant présente des caractéristiques plus modestes que celles annoncées publiquement.

Tout en poursuivant le renforcement de sa défense contre les drones, l’Ukraine développe parallèlement son approvisionnement en appareils issus de fournisseurs nationaux et étrangers. Le pays cherche ainsi à obtenir des résultats sur une ligne de front qui semble avoir ralenti, alors que le conflit entre dans sa cinquième année.

Avec toutes les discussions autour des superpuces qui alimentent l’inférence de l’IA dans les centres de données, ou encore d’architectures comme Spark RTX, qui portent les capacités d’IA sous Windows à des niveaux inédits, il est facile d’oublier les importantes marges de progression qui subsistent dans certaines catégories d’appareils particulièrement exigeantes en matière de gestion de l’énergie, notamment l’Internet des objets et les appareils portables.

Pour des produits comme les capteurs environnementaux, qui doivent parfois transmettre des informations depuis des zones reculées, une autonomie mesurée en années peut s’avérer essentielle. À l’inverse, les petits appareils portables, comme les bagues, les montres et les pendentifs, nécessitent des batteries plus petites, tandis que leurs fonctions de suivi des biomarqueurs

Deux des plus grands fournisseurs de systèmes sur puce ont toutefois décidé de s’attaquer à l’un de ces marchés, en apportant des améliorations majeures aux gammes de produits qui lui sont destinées.

Genio se prépare à l’IA physique

MediaTek cible depuis longtemps le marché de l’Internet des objets, qui regroupe une grande variété d’applications, comme l’affichage numérique, les capteurs pour villes intelligentes, le commerce de détail et la robotique industrielle. Ce dernier secteur se tourne de plus en plus vers l’IA physique, qui permet à l’intelligence des machines d’égaler leur capacité à soulever et déplacer des objets.

L’entreprise cherche à accélérer le développement de ce marché avec sa nouvelle puce IoT Genio Pro 5100. Gravée selon un procédé de pointe en 3 nm, elle associe des performances de processeur comparables à celles des puces Intel Core, l’architecture graphique Immortalis d’Arm et un puissant processeur neuronal.

De nombreuses applications IoT étant consacrées à l’analyse d’images, la puce peut prendre en charge jusqu’à 16 flux de caméras en Full HD ou deux flux en 4K, dans les deux cas à 30 images par seconde. Elle prend également en charge des modèles vision-langage optimisés pour la plateforme.

La robotique représente l’un des domaines d’application qui progressent le plus rapidement pour ce type de puces. MediaTek prend en charge Linux, mais aussi ROS, le système d’exploitation robotique, pour des applications liées à l’automatisation industrielle, au transport, à la logistique et à l’hôtellerie. L’entreprise prévoit également d’assurer le suivi de cette gamme pendant sept à douze ans.

Même si le Genio Pro n’intègre aucune connectivité sans fil, des modules sont disponibles pour le Wi-Fi, le Bluetooth et les réseaux mobiles, notamment la technologie 5G RedCap à basse consommation.

Une nouvelle génération d’appareils portables

Qualcomm est présent depuis plusieurs années sur le marché des appareils portables. L’entreprise avait même commercialisé sa propre montre connectée, baptisée Toq, même si celle-ci servait surtout à mettre en avant sa technologie d’écran Mirasol, abandonnée depuis.

Différentes versions de sa puce W5 ont équipé les dernières générations de montres Pixel. Le nouveau Snapdragon Wear Elite représente une avancée majeure en matière de performances par rapport au précédent W5. Comme la génération actuelle de la puce IoT Genio de MediaTek, ce dernier restera toutefois commercialisé pour les appareils plus sensibles au prix.

Le nouveau système sur puce, lui aussi gravé selon un procédé en 3 nm comme le Genio Pro, promet des améliorations dans quatre domaines principaux, à savoir la connectivité à très basse consommation, les îlots basse consommation, les performances et l’expérience utilisateur. Alors que les appareils portables devront appliquer instantanément des traitements d’IA aux informations qui nous entourent, Qualcomm a mis en place une architecture reposant sur deux processeurs neuronaux.

Le processeur neuronal principal peut gérer un niveau de traitement des tokens comparable à celui d’un smartphone vieux de deux ans, soit environ 18 à 20 tokens par seconde pour un modèle comptant près d’un milliard de paramètres. Un nouveau processeur eNPU a toutefois été conçu pour prendre en charge les tâches exigeant des réponses rapides, comme l’activation vocale et la réduction active du bruit, tout en permettant plusieurs jours d’utilisation entre deux recharges.

La nouvelle puce prend également en charge le Wi-Fi à très basse consommation de Qualcomm, qui consomme 80 % d’énergie en moins que la génération précédente. Elle est aussi compatible avec la norme mobile 5G RedCap à basse consommation et avec la connectivité par satellite.

Cette flexibilité doit contribuer à favoriser la prochaine vague d’applications pour appareils portables, comme le coaching consacré à la santé et au sport, l’enregistrement numérique de la vie quotidienne, la traduction directement sur l’appareil et l’authentification par USB à l’aide de normes comme Aliro, une norme apparentée à Matter.

Lors du Mobile World Congress, Samsung, Motorola et Google ont annoncé leur prise en charge du Snapdragon Wear Elite. Samsung a notamment indiqué que la nouvelle puce équiperait au moins une version de la Galaxy Watch 9.

Beaucoup plus d’appareils reposant sur les avancées réalisées par les deux entreprises devraient toutefois arriver à partir de 2027. Ils apporteront de nouveaux niveaux d’intelligence aux produits qui nous accompagnent en permanence, mais aussi à de nombreux appareils qui travaillent discrètement pour nous.

• Seuls 27 % des membres de la génération Z interrogés utilisent un antivirus sur leurs appareils mobiles. Ils changent également moins souvent leurs mots de passe.
• Selon Kaspersky, 57 % des membres de la génération Z passent davantage de temps en ligne que hors ligne.
• Et seuls 28 % sauvegardent régulièrement les données personnelles importantes stockées sur leur téléphone.

La génération Z connaît mal les principes de cybersécurité, les règles de sécurité en ligne et les risques liés à l’absence de changement régulier des mots de passe. Un peu plus de la moitié des personnes interrogées, soit 52 %, reconnaissent avoir déjà subi une attaque visant leurs appareils, leurs données ou leurs comptes en ligne. Pourtant, seules 27 % utilisent des mesures de protection classiques, comme un antivirus pour mobile.

Dans une étude menée auprès de 7 200 personnes réparties dans 18 pays, l’entreprise a également constaté que seules 28 % sauvegardent régulièrement les données personnelles importantes stockées sur leur téléphone.

Un membre moyen de la génération Z semble dépendre presque entièrement de son smartphone. Il y conserve les informations auxquelles il accorde le plus de valeur, apparemment sans sauvegarde dans le cloud ni synchronisation. L’étude révèle que 17 % ont déjà vu leurs comptes sur les réseaux sociaux piratés et que 12 % ont perdu l’accès à leurs comptes de jeu. Les smartphones présentent toutefois d’autres risques pour la vie privée lorsque les précautions nécessaires ne sont pas prises.

La génération Z doit prendre conscience des risques

Un smartphone compromis peut donner accès aux photos personnelles, aux documents d’identité, aux e-mails, aux informations financières et, bien sûr, aux profils sur les réseaux sociaux. La victime s’expose alors à de nombreuses attaques ciblées. Selon le degré de réussite de l’attaquant, celui-ci peut mener des attaques financières directes, usurper une identité et commettre d’autres actes malveillants. Mieux vaut empêcher un attaquant d’accéder à l’appareil plutôt que d’en partager involontairement le contenu.

Irina Ermilova, vice-présidente chargée de la gestion des produits grand public chez Kaspersky, a tenté d’expliquer ce décalage apparent. La génération Z a grandi avec Internet et les technologies numériques portables, mais elle manque pourtant de connaissances en cybersécurité.

« La génération Z a grandi en ligne. Les services numériques lui paraissent donc souvent intuitifs et familiers. Toutefois, il ne faut pas confondre familiarité et expertise en matière de sécurité », souligne-t-elle. « Savoir utiliser avec assurance des applications, des plateformes et des appareils ne signifie pas nécessairement savoir repérer les arnaques, gérer ses mots de passe en toute sécurité ou protéger ses données personnelles. »

« Les résultats montrent que les outils et les bonnes pratiques de cybersécurité doivent devenir aussi naturels dans la vie numérique quotidienne que la messagerie, les jeux vidéo ou l’utilisation des réseaux sociaux. »

Former la génération Z à repérer les menaces numériques

Pour répondre à ce manque de sensibilisation aux cyberrisques, Kaspersky a lancé un jeu interactif en ligne destiné aux membres de la génération Z. Case 404 est une « aventure de cyberdétective » inspirée des jeux en pointer-cliquer. L’intrigue se déroule dans le futur et repose sur des affaires fictives inspirées de véritables menaces numériques.

Avec ce jeu, Kaspersky espère aider les membres de la génération Z à repérer les arnaques et les tentatives d’hameçonnage. Ils pourront ensuite appliquer ces connaissances dans la vie réelle afin de mieux se protéger en ligne.

• L’entreprise de mobilité extraterrestre Lunar Outpost utilisera la plateforme Nvidia Jetson et les bibliothèques Nvidia CUDA-X lors de ses prochaines missions lunaires
• Les modules Nvidia Jetson assureront le commandement et le contrôle du système LiDAR du rover Lunar Voyage 2, dont le lancement est prévu plus tard en 2026
• Cette collaboration fait suite à l’appel d’offres remporté par Lunar Outpost pour concevoir et livrer à la NASA le véhicule lunaire Pegasus Lunar Terrain Vehicle

Nvidia collabore avec Lunar Outpost, une entreprise spécialisée dans les infrastructures de l’économie spatiale, afin de fournir des solutions d’IA en périphérie pour de futures missions sur la Lune et au-delà. La plateforme Jetson de Nvidia et les bibliothèques Nvidia CUDA-X devraient servir de socle à la première génération d’ordinateurs spatiaux reposant sur l’IA, tout en accompagnant le nombre croissant de missions prévues par Lunar Outpost.

Du traitement des données à la cartographie, en passant par les communications, tout sera pris en charge par les solutions d’IA en périphérie de Nvidia. Celles-ci apparaissent comme la réponse aux besoins de Lunar Outpost dans le cadre du programme Artemis de la NASA, consacré à la nouvelle ère de l’exploration spatiale.

Plus tard en 2026, la mission d’exploration de Reiner Gamma, une formation géographique de la surface lunaire qualifiée de « tourbillon lunaire », sera lancée. Lunar Voyage 2 devrait alors devenir le premier équipement de Lunar Outpost à intégrer la technologie Nvidia Jetson.

Nvidia dans l'espace

Lunar Outpost connaît déjà bien l’exploration spatiale. L’entreprise a notamment collaboré avec la NASA et le MIT sur le projet MOXIE, qui a permis de produire de l’oxygène à la surface de Mars entre 2021 et 2023. Cette collaboration se poursuit avec l’exploration de Reiner Gamma, menée avec General Motors et Goodyear pour la conception du rover lunaire.

« Les missions lunaires nécessitent des systèmes intelligents capables de traiter les données et de prendre des décisions en temps réel », a souligné Chen Su, responsable du marketing produit pour l’IA en périphérie chez NVIDIA.

« Lunar Outpost utilise NVIDIA Jetson et les bibliothèques CUDA-X pour fournir à ses rovers la puissance de calcul embarquée nécessaire à la cartographie du terrain, à la navigation autonome, au traitement des données de mission et aux découvertes scientifiques. »

Exploration homme-robot

Lunar Voyage 2 doit être envoyé vers la surface lunaire au cours du second semestre 2026 à bord d’une fusée Falcon 9 de SpaceX. La mission sera supervisée depuis la Terre, tandis que les technologies d’IA de Nvidia prendront en charge les fonctions avancées d’autonomie et de communication, ainsi que la cartographie lunaire et le traitement des données à bord.

Justin Cyrus, fondateur et PDG de Lunar Outpost, a déclaré : « NVIDIA a établi la référence en matière de calcul avancé pour l’intelligence artificielle. Nous sommes fiers de travailler à ses côtés pour apporter des capacités toujours plus intelligentes à la surface de la Lune et progresser vers la construction d’une base lunaire. »

Ce partenariat avec Nvidia autour de l’IA en périphérie semble constituer la première étape de plusieurs missions pionnières. Les futurs projets extraterrestres de Lunar Outpost comprennent notamment les missions Lunar Voyage 3 et Lunar Voyage 5, qui doivent accueillir la première exploration d’un autre monde menée conjointement par des humains et des robots.

Le module Nvidia Space-1 Vera Rubin sera utilisé à cette occasion. Il prendra en charge les données et la cartographie en temps réel, ainsi que la diffusion en direct d’images vidéo depuis la Lune vers le centre de contrôle des missions de Lunar Outpost.

Lunar Outpost a également signé des contrats pour neuf autres missions lunaires et cislunaires, dans la zone comprise entre la Terre et la Lune, avant 2030. Les modules Nvidia Jetson et les bibliothèques CUDA-X devraient intervenir dans l’ensemble de ces dix missions.

C’est probablement l’astuce de tournage la plus rapide jamais trouvée. Et il n’a fallu qu’un stabilisateur relativement abordable, un micro sans fil et un iPhone. Vraiment. Aucune astuce de montage, aucun équipement hors de prix. Nous avons réussi à créer un kit qui s’attaque aux deux principaux signes d’une vidéo amateur : une image tremblante et un son médiocre.

Depuis maintenant plus d’un mois, nous filmons tout avec l’iPhone 17 Pro Max, des gros plans de produits aux vlogs tournés sur le vif. Nous l’avons associé au stabilisateur DJI Osmo Mobile 8 et au DJI Mic Mini.

Cette configuration a complètement transformé l’image et le son des vidéos. Les résultats sont si convaincants qu’il est désormais impossible de revenir en arrière. Pour les vidéastes et les créateurs de tous niveaux, cette configuration mérite vraiment le détour.

Corriger les tremblements : pourquoi ce stabilisateur fait mieux que la stabilisation intégrée d’Apple

L’Osmo Mobile 8 fait partie des stabilisateurs pour smartphone de DJI. Sa principale évolution par rapport au modèle précédent concerne sa rotation panoramique à 360 degrés. Il devient ainsi possible de suivre un sujet pendant un tour complet sans atteindre une butée mécanique en plein tournage. Sur le papier, l’amélioration semble mineure. Pourtant, la disparition de cette limite évite de devoir interrompre constamment la prise pour réajuster le cadrage pendant les séquences filmées en marchant.

Pour les utilisateurs d’iOS, le véritable point fort reste l’intégration directe d’Apple DockKit. Le suivi du sujet repose sur le propre système d’Apple et fonctionne dans plus de 200 applications iOS, au lieu d’être limité à l’application DJI Mimo. Il suffit de pointer la caméra vers soi, d’appuyer pour verrouiller le suivi, puis le stabilisateur maintient le sujet au centre pendant ses déplacements dans la pièce.

La pince magnétique maintient solidement l’iPhone 17 Pro Max malgré son gabarit. Le trépied intégré et la perche extensible évitent également d’emporter un accessoire séparé pour les plans bas et fluides ou les cadrages classiques avec une perche à selfie.

Le module multifonction se fixe sur la partie supérieure du stabilisateur et devient le centre de la configuration. Il remplit trois fonctions à la fois : éclairage d’appoint, capteur de suivi et récepteur pour micro sans fil. Il peut être orienté vers l’avant ou retourné, selon que l’on filme une autre personne ou soi-même.

Corriger le son : le minuscule micro sans fil qui élimine les bruits de fond

Le DJI Mic Mini est un minuscule système de microphone sans fil. Son émetteur pèse environ autant que deux trombones et se fixe sur le col d’un vêtement avec une pince ou un aimant, sans tirer le tissu vers le bas.

Il enregistre un son en 24 bits à 48 kHz, avec des performances largement supérieures à ce que son format pourrait laisser penser. Son système de réduction du bruit à deux niveaux élimine efficacement les bourdonnements de fond, sans donner aux voix un rendu artificiel.

Son installation est réellement simple. L’émetteur du Mic Mini se connecte directement au module multifonction de l’Osmo Mobile 8 grâce à OsmoAudio. Aucun récepteur supplémentaire ne pend donc au bout du téléphone. Le son et l’image sont enregistrés ensemble, parfaitement synchronisés, depuis une seule configuration.

L’autonomie annoncée de l’émetteur atteint environ 11,5 heures. Le boîtier de recharge porte l’autonomie totale à environ 48 heures. D’après notre expérience, le microphone est donc rarement le premier élément à manquer de batterie.

Pourquoi ce kit composé de deux éléments fonctionne ensemble ou séparément

Une fois fixé au stabilisateur, l’ensemble fonctionne comme un système parfaitement cohérent. Le Mic Mini transmet directement le son pendant l’enregistrement de la vidéo suivie par DockKit. De petits voyants présents sur le module confirment également la connexion du micro, sans devoir consulter une application. Cette configuration convient à tous les contenus scénarisés, puisqu’elle réunit un seul équipement, une seule batterie à surveiller et aucun câble qui dépasse.

Mais le Mic Mini reste utile sans le stabilisateur. Son récepteur mobile séparé se branche directement sur le port USB-C de l’iPhone. Il peut ainsi servir pour une interview en position assise ou une vidéo face caméra tournée depuis un bureau, tandis que le stabilisateur reste à la maison.

Il peut également se connecter directement au téléphone en Bluetooth. Cette méthode limite toutefois la fréquence d’échantillonnage par rapport à une connexion filaire ou OsmoAudio. Elle reste donc réservée aux situations où la simplicité compte davantage que la fidélité sonore.

Les inconvénients cachés et deux raccourcis à connaître

L’Osmo Mobile 8 dépend fortement de l’application DJI Mimo pour donner accès à toutes ses fonctionnalités. Un certain temps d’adaptation reste nécessaire avant que son utilisation devienne naturelle plutôt que laborieuse. Il est également plus encombrant qu’une solution de poche comme les modèles de la gamme DJI Osmo Pocket. Impossible donc de le glisser simplement dans une poche de veste avant de sortir.

Cela dit, l’installation avec l’iPhone 17 Pro Max reste très simple. Son port USB-C permet de gérer la recharge et le son filaire sans utiliser d’adaptateur.

Quelques astuces pratiques méritent aussi d’être connues. Le stabilisateur possède un comportement caché appelé « Keep Composition ». Lorsqu’un sujet suivi est déplacé manuellement hors du centre, par exemple dans le tiers gauche de l’image, le système mémorise ce décalage. Il conserve ensuite cette composition pendant les prochaines séquences suivies, au lieu de replacer systématiquement le sujet au centre.

Pour dissocier rapidement le stabilisateur d’un téléphone sans parcourir les menus Bluetooth, il suffit de maintenir simultanément le déclencheur, le bouton de changement de mode et la gâchette pendant deux secondes. Cette manipulation force la réinitialisation complète de la connexion.

Après un mois d’utilisation, cette configuration représente l’amélioration la plus rapide apportée à nos vidéos, bien devant n’importe quelle astuce de montage. En supprimant les tremblements et les défauts sonores dès l’enregistrement, les séquences semblent immédiatement provenir d’une véritable caméra.

Le verdict : cette configuration à moins de 250 euros est-elle faite pour vous ?

Le DJI Osmo Mobile 8 apporte une véritable amélioration à la stabilisation sur smartphone. Sa principale nouveauté vient de son axe panoramique, désormais capable d’effectuer une rotation complète à 360 degrés. Il permet ainsi de réaliser de larges plans panoramiques et des mouvements de suivi continus, impossibles avec les anciens modèles Osmo. L’installation reste très simple grâce à une pince magnétique associée à un capteur intégré, qui détecte automatiquement le téléphone et équilibre le stabilisateur. Le suivi progresse également. Le nouveau système ActiveTrack suit automatiquement les personnes ou les animaux et les maintient dans le cadre, même pendant un zoom ou un mouvement du stabilisateur après leur sortie du champ.

Lire notre test du DJI Osmo Mobile 8 [en anglais]

Le DJI Mic Mini concentre de nombreuses fonctions professionnelles dans un format minuscule. Il s’adresse aux créateurs qui recherchent un excellent son sans transporter davantage de matériel. Son émetteur ne pèse que 10 grammes. Il se montre donc plus léger et plus discret que celui du DJI Mic 2. Ses systèmes de fixation magnétique et à pince évitent également d’alourdir un col ou de faire basculer le micro vers l’extérieur sur un tissu fin. Son autonomie constitue un autre point fort. L’émetteur et le récepteur fonctionnent respectivement pendant environ 11,5 et 10,5 heures. Une recharge complète du boîtier ajoute environ 3,6 charges supplémentaires, pour atteindre un total de 48 heures d’utilisation. Une autonomie idéale pour les longues interviews, les voyages ou les journées complètes de tournage.

Lire notre test du DJI Mic Mini [en anglais]