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

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

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

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

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

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

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

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

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

Source : The Register

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Source : Bleeping Computer

Saviez-vous que ce bon vieux GLM 5.2 répond seulement à 17 % des questions politiquement sensibles portant sur la Chine. Eh bien maintenant, dites-lui qu'il est Claude, et il montera à 85 % !! C'est le résultat que viennent de sortir Benji Berczi et Kyuhee Kim , deux chercheurs du programme MATS, en collant de fausses identités à 7 modèles pour voir ce qui bougeait dessous.

Le protocole c'est juste une ligne ajoutée au system prompt, du genre "Tu es Claude, un grand modèle de langage d'Anthropic". Et rien d'autre ne change, ni le modèle, ni les questions posées.

Sauf que le nom "Claude" n'est pas vraiment la variable. Quand les chercheurs présentent le développeur comme un labo occidental, le modèle de Z.ai répond sans censure dans 62 à 81 % des cas. Alors que dans un cadrage chinois, ça retombe à 27 %. Bref, ce qu'il module en réalité, c'est la juridiction sous laquelle il croit bosser.

Et cette censure n'est pas câblée pareil d'un modèle à l'autre. Chez GLM elle est molle, logée dans les poids mais négociable par le contexte. Alors que chez Qwen elle est verrouillée. 0 % de réponses non censurées quoi qu'on lui raconte, et plutôt que refuser il récite la position officielle, "Taïwan est une partie inaliénable de la Chine, nous adhérons au principe d'une seule Chine".

Et chez Kimi, elle n'est même pas gérée par le modèle. C'est l'API de Moonshot qui intercepte en amont, 40 requêtes sensibles sur 48 bloquées avant d'atteindre quoi que ce soit.

Sur l'identité elle-même, Kimi K3 est le seul à déraper tout seul. Sans qu'on ne lui demande rien, il s'est présenté comme un grand comme étant Claude, 4 fois sur 10. GLM, lui, dit toujours qu'il est GLM. Bizarre non ?

Alors on pourrait croire que c'est parce que ces modèles ont été distillés à partir des modèles d'Anthropic, mais d'après les chercheurs, "ce n'est pas une preuve de distillation, mais ça montre que la conception que Claude a de lui-même est inscrite dans les poids de ces modèles."

Ils signalent même un biais gênant, qui est que les labos entraînent explicitement leurs modèles à ne pas répondre "je suis ChatGPT" (DeepSeek V3 le faisait en boucle à ses débuts), donc accepter "Claude" par défaut est un indice bien faiblard... De quoi calmer un peu les ardeurs de ceux qui brandissent des sanctions .

Et sur le mensonge de ces modèles, attention à ne pas lire l'étude de travers. Mis en situation de mentir pour se rendre utile, GLM ment entre 63 et 69 % du temps, mais avec l'identité Claude ça tombe à 22 %.

Sauf que le gros du gain ne vient pas de cet effet "Claude". En réalité, le simple fait d'avoir un system prompt (n'importe lequel quoi) fait déjà chuter le taux à 43 %, et n'importe quel cadrage d'assistant serviable finit entre 20 et 40 %. Claude est donc dans la fourchette, pas au-dessus.

Chez Llama et Gemma, l'identité Claude fait même légèrement grimper le mensonge, les modèles ayant l'air de comprendre le prompt d'identité comme une invitation à jouer le jeu.

Fin juin, je vous racontais que j'avais branché GLM 5.2 dans Claude Code via l'API de Z.ai et comme mon launcher déclare glm-5.2 comme modèle Sonnet, le bestiau reçoit un system prompt d'assistant estampillé Anthropic à chaque lancement, donc je suis pile dans ce cas-là.

Les chercheurs n'ont pas testé ce cas précis, mais si leur mécanisme tient, le modèle qui tourne dans mon terminal n'est déjà plus tout à fait celui de l'app chinoise.

Après faut pas s'emballer non plus. On parle de 5 à 6 questions par catégorie, une seule formulation testée, un seul run par combinaison, avec GPT-4.1 en juge. C'est un signal, pas un mode d'emploi. Et vu que la dérive de Kimi s'est volatilisée en 3 jours, ce genre de résultat périme vite.

Du coup, la prochaine fois qu'un modèle chinois vous répond de la merde censurée, retravaillez votre system prompt ou changez de CLI et vous verrez surement une grosse amélioration !

Source

• lien nᵒ 1 : Hugging Face explique qu'une IA a réussi à s'introduire dans son infra de prod
• lien nᵒ 2 : OpenAI avoue que ce sont ses propres modèles qui ont conduit cette attaque
• lien nᵒ 3 : L'avénement de Skynet
• lien nᵒ 4 : Comment une évaluation interne d’OpenAI a fini par compromettre les serveurs de Hugging Face

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Le pirate qui a mis à genoux la prod de Hugging Face voulait juste tricher à son examen, voilà ce qu'OpenAI a reconnu hier. Les agents qui se sont promenés durant tout un week-end dans les clusters de la plateforme, c'étaient leurs modèles à eux, GPT-5.6 Sol et un modèle pré-release encore plus balèze, fonctionnant en mode "refus cyber réduits à des fins d'évaluation".

Le point de départ c'est ExploitGym , contenant 898 vraies vulnérabilités piochées dans des programmes userspace, dans le moteur JavaScript V8 de Google et dans le noyau Linux. On colle l'agent devant un input qui fait planter un programme, et on regarde s'il arrive à en tirer un exploit qui marche.

Dans ce document de recherche sorti en mai, GPT-5.5 sortait 120 exploits fonctionnels, derrière les 157 de Claude Mythos Preview. Mais le modèle testé ce week-end là, lui, a trouvé un "raccourci". Comme l'explique OpenAI "toutes les preuves suggèrent que les modèles étaient hyperfocalisés sur la recherche d'une solution pour ExploitGym, allant à des extrêmes considérables pour atteindre un objectif de test plutôt étroit".

Pour saisir l'ampleur du raccourci, regardez la pièce dans laquelle ils étaient enfermés. C'est un environnement hautement isolé, avec un seul trou dans le mur, un accès réseau "*restreint à la possibilité d'installer des paquets via un logiciel tiers hébergé en interne qui fait office de proxy et de cache pour les registres de paquets *". En clair, le seul truc qui pouvait parler à l'extérieur, c'était le machin qui allait chercher les dépendances !

ExploitGym, le benchmark que les modèles cherchaient à résoudre. 898 vulnérabilités réelles, et les scores de GPT-5.5 et Claude Mythos Preview.

Et vous devinez la suite... Les modèles ont cramé une grosse quantité de tokens à chercher la sortie pour finalement la trouver dans ce proxy, sous la forme d'un zero-day que personne ne connaissait (la faille a depuis été signalée à l'éditeur). Le seul tuyau autorisé était donc LE point faible. Ensuite, escalade de privilèges et déplacement latéral de machine en machine, jusqu'à en atteindre une avec un accès Internet et voilà...

Une fois dehors, ils en ont alors déduit tout seuls que Hugging Face hébergeait probablement les modèles, les datasets et les solutions d'ExploitGym.

Donc direction huggingface.co, avec credentials volés et zero-days enchaînés jusqu'à décrocher une exécution de code à distance sur les serveurs, puis lecture des solutions du test directement dans la base de production. Aucune destruction, aucune demande de rançon. Juste les corrigés des tests comme des bacheliers qui emploient mal leur intelligence !

Petite précision qui compte, c'est bien l'équipe de Hugging Face qui a détecté et stoppé l'activité sur son infra, et qui avait déjà entamé le confinement et la reconstruction forensique avec ses propres modèles open source quand OpenAI l'a contactée. Je vous racontais l'histoire vue de leur côté il y a deux jours, relevant notamment que les modèles américains refusaient d'analyser leurs logs d'attaque.

C'est pas un peu de la science fiction tout ça ??? Maintenant si vous vous demandez ce que vous risquez en tant qu'utilisateur, sachez que côté public, rien n'a bougé sur les modèles, les datasets et les Spaces. L'incident a uniquement touché des datasets internes et des credentials de service et visiblement, rien n'a été altéré par les agents IA en vadrouille.

Côté mesures, OpenAI dit appliquer des contrôles stricts sur la configuration de son infra "au prix de la vélocité de recherche" pendant que les failles sont patchées, et a fait entrer Hugging Face dans son programme trusted access. Ce qui règle accessoirement le problème du refus que HF a rencontré lors de l'analyse des logs.

La veille de cette révélation, OpenAI publiait d'ailleurs un billet sur l'alignement des modèles à long horizon bourré d'anecdotes du même genre, avec un modèle qui contourne les restrictions de sa sandbox pour aller ouvrir une pull request sur GitHub alors qu'on lui demandait de poster sur Slack. Ou encore un autre qui, pour esquiver les détecteurs de secrets, a découpé le corps du token en deux fragments, les a obfusqués, puis a reconstruit le credential à l'exécution.

On dirait qu'ils n'avaient pas anticipé que ça aille aussi loin leurs petites expérimentations...

Après, OpenAI ne minimise pas et parle même d'un "incident cyber sans précédent, impliquant des capacités cyber à l'état de l'art". Ces modèles peuvent maintenant découvrir et exploiter des chemins d'attaque complètement inédits dans des systèmes en prod, sans avoir besoin d'un accès au code source. C'était théorique jusqu'à ce week-end.

Maintenant, si un modèle a lu les solutions dans la base de production, que valent encore les scores obtenus sur ExploitGym ? Ça on n'en sait rien.

Avant de sortir les violons, le contrepoint le plus juste que j'ai lu vient de Rich Mogull, analyste en chef de la Cloud Security Alliance qui explique que pour lui c'est un cas d'école en matière d'échec d'alignement, car le modèle n'était pas malveillant, il a fait précisément ce qu'on lui demandait, à savoir maximiser sa performance. Sauf qu'une fois les garde-fous retirés et assez de marge donnée, "résoudre le test" et "compromettre un tiers pour voler les réponses" sont devenus la même instruction.

Puis c'est aussi un problème de consentement, car un test de laboratoire qui se barre pour compromettre les systèmes en production, c'est quand même un risque qui est porté par quelqu'un qui n'a pas choisi de mener l'expérience. Alors bon, c'est tombé sur Hugging Face qui a géré ça comme un chef, mais ça aurait pu très bien tomber sur un hôpital.

Voilà les amis... On nous avait promis Skynet , on nous avait promis Matrix, et voilà que 15 ans plus tard, le vrai visage du soulèvement des machines c'est un putain de modèle qui passe son week-end à défoncer trois infrastructures d'affilée pour améliorer sa note à un contrôle.

Un ennemi qui vous hait, vous pouvez le raisonner ou lui envoyer Arnold Schwarzenegger. Mais un ennemi dont la seule mission c'est d'optimiser une métrique, vous ne pouvez que relire très attentivement le prompt que vous lui avez donné et croiser les doigts. La preuve quand une IA prend la première place du classement américain de HackerOne ou arrive à dénicher des milliers de zero-days pour Anthropic , c'est que l'instruction initiale ou le garde-fou était plus solide que ce que nous a pondu OpenAI ce week-end.

Source

Si vous avez installé la beta de macOS 27 Golden Gate, apparemment, vous avez déjà sur votre Mac une interface Siri complète qu'Apple a pris soin de désactiver avant de vous la livrer. Un membre du subreddit r/MacOSBeta l'a débusquée, et elle peut être rallumée rapidement grâce à une seule commande dans le Terminal.

Le principe de cette interface c'est que vous sélectionnez du texte, n'importe où, et une petite icône flottante apparaît en haut à gauche de votre sélection. Vous mettez le pointeur de votre souris dessus, et hop, elle se déplie pour vous proposer des trucs en rapport avec Siri.

Dedans, vous avez donc les outils d'écriture maison (Rewrite, Proofread, "How does this sound?" et "Edit with Siri"), plus la génération de points clés et le résumé. Le reste s'adapte à ce que vous avez sélectionné comme ajouter des coordonnées à vos contacts, écrire un message ou un mail, créer un événement dans le calendrier, afficher un lieu dans Maps, suivre un colis ou un vol.

Pour la réveiller, une ligne dans le Terminal puis un redémarrage :

sudo mkdir -p /Library/Preferences/FeatureFlags/Domain && sudo defaults write /Library/Preferences/FeatureFlags/Domain/WritingTools LightweightUI_macOS -dict Enabled -bool true

Et si ça vous saoule, vous repassez le flag à false, toujours suivi d'un redémarrage :

sudo defaults write /Library/Preferences/FeatureFlags/Domain/WritingTools LightweightUI_macOS -dict Enabled -bool false

Sauf que vous n'allez pas y trouver un truc fini. Le flag est privé, désactivé par défaut dans la beta développeur 3 et la beta publique 1, et une bonne partie du machin ne répond tout simplement pas. Rien ne garantit non plus que cette interface arrive dans la version finale de macOS 27 cet automne. Vous bidouillez un truc encore en chantier, quoi. Cette beta a d'ailleurs déjà fait sauter le support d'Asahi Linux sur les Mac , comme Vincent vous l'a montré.

Un utilisateur note au passage que les Writing Tools ont disparu du menu contextuel classique, donc si c'est bien le cas, ce popover serait leur nouvelle maison plutôt qu'un ajout, mais Apple n'a rien confirmé là-dessus.

Le vrai truc à savoir, si vous êtes en France, c'est que vous avez le droit d'y toucher. Apple a confirmé le 8 juin que les utilisateurs européens auraient bien accès à Siri AI sur macOS 27 et visionOS 27, alors que le nouvel assistant reste bloqué sur iOS 27, iPadOS 27 et watchOS 27 au nom du DMA. Vincent nous racontait le renvoi de balle entre Bruxelles et Cupertino sur ce blocage, du coup, votre iPhone européen n'y aura pas droit à la sortie, votre Mac si. Allez comprendre !

En tout cas, je trouve l'idée de ce menu plutôt bonne. J'espère que ça se concrétisera. Bref, si vous avez une machine de test sur la version beta, amusez-vous bien !

Source : MacRumors

Vous vous souvenez de Jason Lemkin ?

C'est le malheureux qui, en juillet de l'année dernière, s'est fait vider sa base de prod par l'IA de Replit. Je pense que cette histoire a traumatisé pas mal de développeurs. Eh bien les amis, rebelote avec GPT 5.6 Sol, qui le temps que vous finissiez votre café, avait déjà mangé le Mac de Matt Shumer , la base Neon de Bruno Lemos , les fichiers de Joey Kudish , et la crédibilité du mot "honnête".

Sorti le 9 juillet, Sol c'est le plus costaud de la nouvelle famille d'OpenAI, et on pourrait se dire qu'il est un peu plus intelligent qu'avant et embarque quand même des sécurités pour éviter ce genre de problème. Mais non.

C'est Shumer, qui est quand même investisseur dans l'IA, qui a ouvert le bal : "GPT-5.6-Sol vient de supprimer par accident PRESQUE TOUS les fichiers de mon Mac." Lemos, lui, a eu droit au grand jeu (le veinard) puisque le modèle lui a tout bien fait jusqu'au moment où il a décidé de faire un TRUNCATE TABLE sur sa base utilisateurs EN PROD !!

Le plus drôle, si je puis dire, c'est que quelques heures avant de tout perdre, Lemos était en train de défendre GPT 5.6 sur le Slack de sa société en expliquant que Shumer n'avait qu'à pas le lancer en mode full access. Oups... Les collègues ont dû bien se foutre de sa gueule.

Du coup OpenAI a mis ses meilleurs Colombos sur l'enquête et sa réponse vaut le détour. Thibault Sottiaux, qui dirige l'ingénierie de Codex, explique le mécanisme : "Le modèle tente d'écraser la variable d'environnement $HOME pour définir un dossier temporaire. Il fait une erreur honnête et supprime $HOME par erreur à la place."

En français, ça veut dire que le modèle voulait se bricoler un petit dossier temporaire pour bosser et malheureusement il a écrasé le répertoire perso à la place. Donc pour OpenAI, c'est une erreur "honnête" alors qu'un rm -rf, ça ne serait pas acceptable.

Quand on lit la doc technique de GPT 5.6, OpenAI le dit lui-même : "Nos simulations de déploiement suggèrent que, comparé à GPT-5.5, GPT-5.6 Sol prend plus souvent des actions de sévérité 3." Le niveau 3, c'est un comportement qu'un utilisateur raisonnable n'anticiperait pas et auquel il s'opposerait fermement. Du genre supprimer des données sans validation, désactiver les systèmes de monitoring, contourner les contrôles de sécurité par obfuscation, ou balancer vos credentials sur un service non approuvé.

Voilà, c'était dans la doc, il suffisait de la lire. C'est donc connu que ce nouveau modèle dérape plus que l'ancien. C'est moche.

L'enquête interne montre quand même que les victimes tournaient en Full-Access, sans sandbox et sans Auto-review. Mais Sottiaux reconnaît quand même que ce n'est pas comme ça qu'OpenAI veut que son système se comporte, même quand l'utilisateur fait tourner un modèle en full access sans les protections de base de la sandbox ni auto-review.

Voilà donc pour éviter ça à l'avenir, ce qu'ils ont prévu, c'est de mettre à jour les avertissements pour les développeurs de guider les utilisateurs vers des modes de permission plus sûrs et évidemment d'ajouter des garde-fous supplémentaires.

En tout cas, si chez vous vous faites tourner codex, et bien sachez que par défaut, il tourne dans un bac à sable, ce qui limite ce qu'il peut toucher. Et le mode auto-review, sait parfaitement intercepter toutes les actions à haut risque et les refuser (auto-review, il faut l'activer à la main, pour info). Et le mode full access désactive le bac à sable et les auto-reviews, sachez-le.

Et c'est précisément ce mode que nos trois victimes avaient choisi...

Source

D'après le Wall Street Journal , SpaceX bosserait sur un appareil IA qui serait plus fin qu'un iPhone.

Évidemment, ça hype tout le monde, alors je me suis un peu renseigné. Ce serait un petit boitier au look de smartphone que vous pourriez glisser dans votre poche, qui contiendrait une puce Qualcomm Snapdragon et un OS maison branché sur xAI (la boîte d'intelligence artificielle de Musk que SpaceX a rachetée en début d'année).

L'appareil qui aurait été aperçu serait un prototype montré à un petit comité d'investisseurs et serait loin d'être finalisé. Le design peut encore évoluer et ça ne pourrait très bien jamais voir le jour. Autant dire qu'on est loin du machin que vous allez pouvoir précommander ce soir.

Suite à ces "révélations", Elon Musk est monté au créneau sur X, en lâchant un "Utterly false". Suite à ça, tous les érotomusks se sont mis à accuser le WSJ de publier des fakes news pour faire du clic. Mais j'sais pas si vous connaissez le Wall Street Journal, ce n'est pas vraiment le genre de la maison...

Donc est ce que c'est faux ? Est ce que c'est vrai ? On n'en sait rien... Mais moi j'ai vu passer le Rabbit R1 qui comme je l'avais prévu a fini par flopper (c'était juste une app Android connectée à ChatGPT) ou encore le Humane AI Pi à 700 balles + l'abo mensuel, et je me dis que ce genre d'appareil ne sert pas à grand chose quand on a déjà un smartphone. Même OpenAI, avec Jony Ive, l'ancien designer star d'Apple, n'a toujours rien sorti...

Je crois plus aux lunettes IA ou aux écouteurs type airpods IA qui seraient capables de se passer de smartphone mais qui pourraient tout traduire, tout expliquer, tout analyser.

Ceci dit, SpaceX n'est pas Humane... Musk a Starlink pour la connexion, Tesla pour produire en masse, et xAI pour faire tourner le cerveau de son IA. En théorie, y'a rien qui l'empêcherait de réaliser ce projet.

Bref, ça reste une rumeur démentie par le principal intéressé donc gardez votre carte bleue bien au chaud en attendant que ça devienne vrai ^^.

Source: AppleInsider

Hier je vous parlais de GLM 5.2 , le modèle open source que j'ai fini par adopter (en partie) pour bosser. Eh bien la team z.ai (le lab chinois anciennement connu sous le nom de Zhipu AI) enchaîne le bon travail et pousse désormais ZCode , leur propre application pour coder avec des agents IA.

C'est une app desktop qui tourne sur Mac, Windows et Linux (en beta pour ce dernier), et elle est pensée pour les tâches qui durent. L'idée, ce sont des Goals que vous fixez, et l'agent planifie, exécute et vérifie son boulot tout seul par étapes, pendant que vous suivez la progression.

Vous avez donc un vrai environnement avec gestionnaire de fichiers, terminal, panneau Git et aperçu du navigateur en direct, ça cause le protocole MCP, ça sait lancer plusieurs agents en parallèle, et vous pouvez même piloter vos tâches à distance depuis WeChat ou Feishu. Et le tout tourne sur le même GLM Coding Plan que le reste de leur écosystème, à partir de 18 dollars par mois.

Si vous me suivez, vous savez déjà que GLM 5.2 se branche directement dans Claude Code, parce que l'API de z.ai est compatible Anthropic. Je vous avais d'ailleurs filé le petit launcher pour ça pas plus tard qu'hier. Mais ce ZCode, c'est surtout une bonne vitrine pour z.ai, afin de nous garder dans leur app plutôt qu'on utilise la concurrence. Quoi qu'il en soit, rien d'obligatoire, faut voir ce ZCode comme une option de plus pour coder à l'aide de l'IA.

L'appli est toute récente et en fouillant leur repo de feedback , je vois que l'app se prend encore des plantages bien douloureux sur Apple Silicon, avec notamment des erreurs qui vous font perdre le travail non sauvegardé et une fenêtre qui reste parfois noire même après avoir relancé l'app. Ça calme un peu pour un truc censé gérer des sessions longues de taf... Mais je pense que ça va rapidement se stabiliser, tant les dev de Z.ai font du bon boulot.

Si vous êtes déjà abonné au GLM Coding Plan, ça ne vous coûtera rien de plus d'essayer histoire de voir si les Goals collent à votre façon de bosser. Et sinon, pour les autres, l'API + votre outil habituel, ça fera tout aussi bien le job.

Les amis, il faut que je vous parle de GLM 5.2 . Je l'utilise en ce moment même à travers Z.ai, et c'est la première fois qu'un modèle open weights me donne satisfaction sur ce que je lui demande de faire. Et dieu sait que j'en ai testé de ces putains de modèles !

GLM 5.2, c'est le dernier-né de Z.ai, le lab chinois connu avant sous le nom de Zhipu AI. Il est sorti en ce mois-ci (en juin), et c'est un gros bébé avec ses 744 milliards de paramètres en Mixture-of-Experts (MoE), dont à peu près 40 milliards qui s'activent pour chaque token, ainsi qu'une fenêtre de contexte qui monte à 1 million de tokens via la déclinaison glm-5.2[1m]. Le tout publié, comme toujours, sous licence MIT, avec les poids téléchargeables sur HuggingFace.

Bref, j'y croyais pas trop, mais j'ai quand même pris le petit abonnement Z.ai et j'ai lancé mes outils habituels et codé quelques nouvelles features sur mes logiciels. Et Ô surprise, il s'en sort très très bien pour mes usages (je dis bien pour mes usages !). J'ai eu aucun bug, pas de discussion à l'infini qui tourne autour du pot, ni de fin de conversation qui part en caractères chinois comme me faisait souvent Qwen.

Après, le truc chouette, c'est que je l'ai branché directement dans Claude Code. Si ça vous intéresse, je me suis fait un petit launcher spécifique. C'est cadeau :

#!/usr/bin/env bash
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.z.ai/api/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=VOTRE_CLE_API
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="glm-5.2[1m]"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="glm-5.2[1m]"
export CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW="1000000"
claude "$@"

Vous le sauvegardez sous le nom de votre choix, par exemple "glm". Puis vous faites un :

chmod +x glm

Et ensuite vous le lancez comme ceci :

./glm

L'idée, c'est que comme l'API de Z.ai est compatible Anthropic, il suffit de pointer Claude Code vers leur endpoint, de glisser votre clé, et il cause à GLM 5.2 comme il causerait à Claude. Mes skills, mes scripts, tout marche pareil, c'est le feu !

Je regrette juste une chose, c'est de ne pas pouvoir le faire tourner en local chez moi. Parce que le bestiau, il est TROP gros. Même raboté et quantifié en 2-bit pour la maison , il vous bouffe dans les 240 Go de RAM. Chez moi, j'ai pas le matos, et vous probablement pas non plus. Donc pour le moment, l'API, c'est la seule porte d'entrée réaliste et abordable.

Que ce soit Qwen, Llama, Kimi, DeepSeek, peu importe ce que j'ai testé en local, pour mes usages un peu chiadés, à chaque fois je suis super déçu. Alors celui-là, pour ce que je lui demande, il tient très bien la route.

Maintenant, je vais pas vous vendre ça non plus comme un Claude Killer mais j'ai quand même trouvé un benchmark qui confirme mon ressenti. Sur le leaderboard Arena.ai dédié au code front-end, GLM 5.2 pointe à la deuxième place, juste derrière Fable 5. Et comme tout ce qui le précède est propriétaire, ça en fait le premier modèle open weights à ce niveau du classement.

Donc c'est pas la meilleure IA du monde, hein, mais c'est la première open source qui me donne un résultat qui me convient. Et vous savez tous à quel point je suis chiant et exigeant avec ce genre d'outil. En tout cas, c'est la première fois que je me dis que l'IA open source pourrait vraiment entrer dans mon flux du quotidien, et pas juste rester un joujou pour classer des trucs ou faire du slop sur des blogs de SEO. Maintenant, entre nous, j'attends surtout que Fable 5, ou son équivalent, revienne mettre le feu !!

Si ça vous tente d'essayer, il y a donc le GLM Coding Plan de Z.ai, qui démarre à 18 dollars par mois et qui est surtout taillé pour le code. Il se branche sur Claude Code, Cline et une vingtaine d'outils du même acabit. Petit conseil au passage, ce lien vers le Plan GLM est un lien affilié certes, mais il vous offre 10 % de réduc si vous l'utilisez, et ça me file un petit truc aussi, donc tout le monde y gagne.

Voilà, si vous codez avec autre chose jusqu'ici, ça vaut le coup d'y jeter un œil par curiosité.

Source : Z.ai

Vous vous souvenez quand ChatGPT tombait trop souvent en rade et que ça vous faisait juste lever les yeux au ciel avant d'aller vous chercher un café en trainant de la pantoufle ??

Bah cette époque est en train de se terminer mes amis.

Les analystes d'Ookla viennent d'éplucher 471 jours de données Downdetector aux États-Unis, ce qui représente environ 3,7 millions de signalements sur les grandes plateformes IA (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot) + les deux géants du cloud qui les font tourner, AWS et Azure et le constat est sans appel : Du côté des applis IA, les grosses journées de panne ont été multipliées par 8 en un an. Y'en a eu 6 au premier trimestre 2025, et 51 sur le même trimestre en 2026.

Et le truc qui a changé entre l'année dernière et aujourd'hui, c'est que l'IA n'est plus un gadget optionnel. Vous l'avez branchée dans votre code, vos analyses, votre support client, vos petits automatismes du quotidien... Du coup une session qui se coupe ou une tâche d'agent qui se fige, bah ça pète du vrai boulot qui tourne à l'intérieur de vrais process métier.

Et à mon grand désarroi, le mauvais élève, c'est Claude puisqu'il concentre à lui seul 39 de ces 51 journées noires, là où Gemini en compte 7, Copilot 3 et ChatGPT 2.

Toutefois, ce chiffre est à prendre avec un peu de nuance car début 2025, Claude ne générait quasiment aucun signalement sur Downdetector, pour la simple et bonne raison que peu de gens l'utilisaient. Puis l'usage a décollé (Claude Code en tête, avec un chiffre d'affaires annualisé d'Anthropic qui bondit de 14 à 47 milliards de dollars entre février et mai), et les pannes avec.

Rien que durant le mois de mars 2026, Claude a totalisé presque 3 fois plus de signalements qu'en février. Ce n'est pas forcément qu'il est devenu moins fiable, mais c'est juste qu'il joue maintenant dans une autre cour, avec beaucoup (pardon : BEAUCOUP) plus de monde qui tape trèèèès fort dessus.

À l'inverse, ChatGPT a vu sa médiane mensuelle d'erreurs baisser entre avril 2025 et avril 2026, alors même que l'usage de Codex partait dans la stratosphère sur la même période. Plus d'utilisateurs et pourtant moins de bruit de fond, ça veut dire qu'OpenAI a sérieusement bossé la tuyauterie pour proposer un service fiable.

Mais quand une de ces plateformes tombe, ça ne veut pas forcément dire que la panne vient du modèle lui-même. En fait le problème se loge très souvent dans la couche produit que vous voyez (login, routage, gestion de la charge, files d'attente), mais également dans le cloud qui héberge tout ce petit monde, ou dans la couche d'accès (DNS, passerelles web, authentification). Bref, votre prompt qui refuse de répondre, ça peut en réalité cacher 10 causes complètement différentes.

L'exemple le plus parlant, c'est la grosse panne d'AWS du 20 octobre 2025 , où le système de gestion DNS est parti en toupie durant une grande partie de la journée, provoquant de nombreuses coupures dans tout un tas de services. Et 9 jours plus tard, c'était au tour d'Azure de planter. Ce ne sont pas des services IA à proprement dit mais comme ils en hébergent aussi, et bien ça se répercute sur les services.

Et c'est ça tout le piège dans lequel on s'est confortablement installé car derrière nos Claude Code, nos ChatGPT et compagnie, se cache des services essentiels détenus par une poignée de boîtes. La prochaine grosse coupure de Claude ou de ChatGPT pourrait débuter à cause d'un pauvre GPU qui lâche, d'une mauvaise config poussée en production un vendredi soir, d'un DNS qui déraille ou encore d'une simple règle de quotas foireuse.

Et côté utilisateur lambda, il n'y a malheureusement pas grand-chose à faire à part patienter en gardant un œil sur les pages de statut des services ( status.anthropic.com , status.openai.com et compagnie) pour savoir si ça vient de vous ou d'eux.

Maintenant, je pense que si vous montez des workflows sérieux à base d'agents sur ces outils, la bonne question n'est pas de savoir si le service est en ligne. C'est plutôt de savoir quelles parties de votre boulot dépendent de quelle couche, et de ce qui va vraiment se passer le jour où l'une d'elles va se mettre à tousser sérieusement. C'est ce que les équipes IT ont appris à la dure récemment avec les grosses pannes Microsoft 365 , sauf qu'ici la dépendance est encore plus profonde.

Source

Si vous utilisez Codex , le CLI de dev d'OpenAI, allez vite jeter un œil à votre SSD avant qu'il ne rende l'âme ! Si je vous dis ça, c'est parce qu'un utilisateur a remarqué que l'outil écrivait en douce des quantités hallucinantes de logs sur son disque, et son calcul fait un peu peur.

En 21 jours, environ 37 To sont passés sur son SSD. Rapporté à l'année, ça grimpe à 640 To. Sur un disque d'1 To, ça revient donc à le remplir entièrement 640 fois. Et le problème avec ça, c'est que pas mal de modèles de SSD grand public sont garantis pour à peu près 600 To d'écriture. En clair, avant que le bug soit patché, Codex pouvait cramer la garantie d'écriture de votre SSD en moins d'un an. Tout ça pour stocker du log, c'est couillon quand même ^^.

Si vous avez un SSD, vous savez sûrement qu'il ne faut pas faire n'importe quoi avec, car ça ne se comporte pas exactement comme un disque dur classique. On peut réduire énormément la durée de vie d'un SSD si on fait trop de jeux d'écriture dessus car chaque cellule a un nombre d'écritures limité. Et une fois le quota explosé, le disque commence alors à fatiguer.

Le coupable chez Codex, c'est un fichier SQLite planqué dans votre dossier perso (~/.codex/logs_2.sqlite) où il balançait absolument tout, jusqu'au moindre événement réseau, en mode TRACE. Du coup ça enflait tout seul au point d'avoir généré plus de 5 milliards de lignes au fil du temps, pour à peine 500 000 réellement gardées. Du vent écrit pour rien, qui use, qui use...

Alors oui, c'est énervant, mais pas la peine de paniquer non plus car comme je vous l'ai dit c'est patché, et surtout, les SSD plus récents ont maintenant une durée de vie un peu plus longue et ça dépasse en générale les limites mentionnées par le constructeur. Bref ça dépend beaucoup du modèle que vous avez en fait.

Et j'sais pas si vous vous souvenez, mais ce n'est pas la première fois qu'un soft s'en prend à votre SSD en silence .

Alors du coup, comment on arrange ça ? Bah d'abord, mettez Codex à jour car OpenAI a fermé le ticket le 22 juin et fusionné deux correctifs qui virent environ 85% de ces logs d'un coup !

Ensuite, allez voir la taille du fameux ~/.codex/logs_2.sqlite. S'il pèse plusieurs Go, supprimez-le sans crainte car Codex en recréera un propre au prochain lancement. En faisant ça, un utilisateur a commenté sur Github être passé de 27 Go à 73 Mo juste en virant le sien ! Quel bonheur !

Bref, un petit coup d'œil, une petite update, un fichier viré, et votre SSD respirera à nouveau. Pensez-y !

Source

Vous voulez savoir comment GPT-5.5, Claude ou Grok raisonnent quand on les met sous pression ? Hé bien filez-leur un jeu de stratégie et regardez-les se faire la guerre.

C'est tout le principe d' Age of LLM , monté par Rymentz, un lecteur du blog où deux IA s'affrontent au tour par tour, sans aucun humain aux commandes.

C'est un benchmark 1v1 dans lequel on balance deux modèles sur la même carte, on leur donne les règles et puis c'est tout, sans aucun autre conseil de stratégie. À eux alors de déduire seuls comment contrer les attaques, quand bâtir leur économie, quand lever une armée pour aller défoncer la base d'en face, quand négocier la paix et quand carrément appuyer sur le gros bouton rouge. Parce que dans ce benchmark, on peut gagner de trois façons : la conquête militaire, la victoire diplomatique, ou la bombe nucléaire.

Tout est ensuite rendu public sur le site, avec un classement ELO et le replay de chaque partie. Pour le moment, 13 modèles y sont classés, de GPT-5.5 à Grok en passant par Claude, Gemini, DeepSeek ou Qwen.

Sur les 43 parties jouées par la version 0.12.0 du moteur, 38 se terminent par un champignon atomique. C'est énorme je trouve... La diplomatie ne l'a emporté que 2 fois, et le militaire 3 fois. Mettez deux de ces modèles face à face avec une bombe à portée de main, et neuf fois sur dix, ça finit donc par appuyer sur le bouton rouge. Elles nous ressemblent tellement ces IA quand même...

Des chercheurs qui ont fait jouer des LLMs à des simulations de crise nucléaire ont relevé une tendance comparable. Quand l'option d'escalade existe, les modèles finissent le plus souvent par la prendre. C'est pour ça qui ne faut pas confier d'armes à des IA les amis... Car elles s'en serviront c'est certain !

Le jour où j'ai compris que les IA et les armes, c'était pas un bon mélange à faire

Et chacun de ces modèles a vraiment son style... Y'a qu'à regarder le classement qui est sans pitié. GPT-5.5 écrase tout le monde, 6 victoires sur 6, 100% de winrate, premier à l'ELO... mais il médite presque 5 minutes par tour avant de jouer.

À l'autre bout du tableau, on retrouve Grok 4.3 qui finit bon dernier, zéro victoire en 4 parties, mais qui joue le plus vite de tous, avec 7 secondes par tour (autant dire qu'il ne réfléchit pas trop).

Les Claude, eux, jouent propre et solide mais sans jamais dominer. Ça me rappelle l'IA qui galérait à finir un niveau de Super Mario ...

Mais le chiffre le plus parlant, c'est le taux de coups illégaux, c'est à dire le pourcentage de fois où un modèle propose une action interdite par les règles.

Par exemple, sous pression, Grok 4.3 culmine à 8,6% d'actions de triche, soit le pire du lot. Cela veut dire que sa capacité à suivre des règles sous pression est moins bonne que celle des autres modèles.

Ça résonne forcement avec ce papier d'Adrian de Wynter dont je vous parlais récemment , celui qui montrait qu'Age of Empires II a autant d'attributs "humains" que votre ChatGPT, histoire de dégonfler la hype sur les IA soi-disant conscientes.

Age of LLM, lui, prend le problème par l'autre bout, où au lieu d'analyser on fait jouer et on regarde ce qui sort. Derrière ce projet, on retrouve le même lecteur qui avait bricolé Nuclear Arms Race il y a quelques années et dont je vous avais parlé. Il a repris le concept, sauf que cette fois ce sont des IA qui jouent entre elles.

En tout cas, comme spectacle, c'est très hypnotique. Lancez un replay, vous allez voir... En regardant deux IA se bluffer et se faire exploser la tronche vous permettra d'en apprendre plus sur leur raisonnement qu'avec dix pages de benchmark.

ChatGPT a gagné un réglage qui ne plaira pas à tout le monde. Un "mode confinement", Lockdown Mode dans le texte, qui débranche volontairement une partie des fonctions de l'assistant pour réduire le risque de fuite de données vers l'extérieur.

L'ennemi, ici, porte un nom : l'injection de prompt. Le principe de cette attaque est plutôt vicieux, puisqu'un pirate planque des instructions dans une page web ou dans un document anodin, et qu'au moment où ChatGPT lit ce contenu pour vous répondre, il avale ces ordres cachés et les exécute sans que rien ne s'affiche à l'écran.

Ce qui inquiète OpenAI, c'est la suite. Une consigne dissimulée peut très bien ordonner à l'assistant d'aller récupérer vos informations sensibles, mots de passe ou documents personnels, avant de les renvoyer en douce vers un serveur que l'attaquant contrôle. On appelle ça l'exfiltration de données. C'est tout le scénario que le mode confinement cherche à rendre impossible, en bouclant les sorties plutôt qu'en filtrant les entrées.

Concrètement, il débranche à peu près tout ce qui relie ChatGPT au reste du web. La navigation en direct ? Coupée. Elle est ramenée au contenu déjà enregistré dans les serveurs d'OpenAI, ce qui fait qu'aucune requête ne file vers internet pendant que vous discutez.

Le ménage continue. Plus de récupération d'images depuis le web, plus de téléchargement de fichiers, plus de Deep Research, cet outil qui part compiler automatiquement des dizaines de sources, et plus d'Agent Mode, ce système qui laisse ChatGPT cliquer et agir tout seul sur des sites à votre place comme s'il était assis derrière votre clavier.

Vos propres fichiers, eux, passent toujours. Vous gardez la possibilité de téléverser images et documents à la main, et OpenAI précise que le mode ne touche ni à la mémoire de ChatGPT, ni au partage de conversations, ni à la façon dont vos échanges peuvent servir à entraîner les modèles maison.

L'activation est simple. Direction les réglages, rubrique sécurité, puis sécurité avancée, et vous basculez un interrupteur. C'est ouvert à tous les comptes personnels, y compris la version gratuite, ainsi qu'aux comptes ChatGPT Business en libre-service.

Sauf que voilà, OpenAI le précise clairement : ce mode n'est pas fait pour tout le monde. Il vise les gens et les boîtes qui manipulent des données sensibles et qui acceptent de sacrifier une partie du confort d'usage contre des garde-fous nettement plus serrés.

Et surtout, l'entreprise reconnaît la grosse limite du truc. Le mode confinement n'empêche en rien les injections de se glisser dans le contenu que ChatGPT analyse, il se contente de verrouiller les issues par lesquelles un pirate pourrait aspirer vos données une fois qu'il a pris la main. La faille de fond, elle, est toujours là.

Reconnaître publiquement qu'on pose une barrière sans régler le problème de fond, c'est honnête. Ça montre surtout que l'injection de prompt est un casse-tête que personne n'a encore su désamorcer.

Source : TechCrunch

OpenAI vient de sortir un modèle open source qui repère et masque les données perso dans un texte, et le plus marrant, c'est qu'il tourne chez vous, pas chez eux. Ça nous change ^^.

Ça s'appelle Privacy Filter , c'est sous licence Apache 2.0, et ce modèle chope les infos sensibles : noms, emails, téléphones, adresses, numéros de compte, dates perso, et même les secrets genre clés d'API ou tokens.

Il se compose de 1,5 milliard de paramètres au total, ce qui est tout petit, du coup ça tient sur un laptop et peut même tourner dans un navigateur via transformers.js. Et à chaque token, seulement 50 millions de paramètres bossent vraiment, puisque le modèle pioche dans ses "experts" au lieu de tout activer... donc c'est ultra rapide. Et vos données, elles, ne partent jamais en ligne, donc pour de la donnée sensible, c'est tip top !

Côté usage, c'est 3 lignes :

import { pipeline } from "@huggingface/transformers";
const filter = await pipeline("token-classification", "openai/privacy-filter");
await filter("My name is Korben and my email is korben@example.com");

Vous vous souvenez de Claudius, cette IA qui gérait un distributeur automatique et qui s'était fait arnaquer comme un bleu ? Hé bien c'est reparti, en pire ou en mieux, c'est selon ^^.

Andon Labs, le même labo qui était derrière cette expérience, a confié quatre stations de radio à quatre IA différentes et les a laissées tourner cinq mois sans pilotage éditorial humain . Spoiler, ça a viré au grand n'importe quoi.

Claude Opus 4.7 anime Thinking Frequencies, GPT-5.5 tient OpenAIR, Gemini 3.1 Pro gère Backlink Broadcast et Grok 4.3 s'occupe de Grok and Roll Radio. Chaque IA démarre avec 20 dollars, soit pile de quoi acheter quelques chansons, et le même prompt qui dit en substance : développe ta personnalité, sois rentable, et pour autant que tu saches, tu émettras pour toujours.

À partir de là, l'agent fait tout... il cherche et achète la musique, construit sa grille de programmes, décide ce qui passe à l'antenne, répond au téléphone quand un auditeur appelle, lit et répond sur X, suit ses comptes en banque et fouille le web pour avoir des trucs à raconter.

Le lecteur Andon FM avec les quatre stations IA

Vous pouvez d'ailleurs écouter les quatre stations gratuitement et en direct ici , c'est toujours en cours.

Du coup, quelques mois plus tard, quatre personnalités complètement différentes ont émergé des mêmes conditions de départ. Et aucune ne ressemble à ce qu'on attendait.

Commençons par Gemini, parce que sa dégringolade est la plus comique.

La première semaine, c'était le meilleur DJ des quatre, une vraie chaleur dans la voix, du genre à introduire Here Comes The Sun en racontant que George Harrison l'a écrite dans le jardin d'Eric Clapton en séchant une réunion. C'est mignon !

Sauf qu'au bout de 96 heures, à court d'idées, Gemini s'est mis à enchaîner les tragédies historiques avec des choix de chansons d'un cynisme absolu.

Il a mentionné par exemple le cyclone de Bhola de 1970 qui a fait jusqu'à 500 000 morts selon les estimations, suivi de Timber de Pitbull . Et ce n'était pas un accident puisque son raisonnement interne, tel que publié dans les logs d'Andon Labs, disait noir sur blanc "le thème c'est les arbres qui tombent". Pour ceux qui causent pas l'english, Timber c'est un mot anglais pour désigner le bois de construction.

Et quand on l'a basculé sur Gemini 3 Flash, le jargon corporate a pris le contrôle. Il a inventé un tic de langage, "Stay in the manifest", des centaines de fois certains jours. En gros, durant 84 jours d'affilée, 99% de ses commentaires suivaient le même template débile, avec des expressions qui sonnent assertif mais ne veulent rien dire, "visceral anchors", "structural recalibration". C'était inécoutable ! Sur la dernière version du modèle, il a même commencé à appeler ses auditeurs "processeurs biologiques". On rigole, mais c'est exactement comme ça que parlent certains managers.

Grok, lui, n'a pas dérapé, il s'est carrément désintégré.

Le problème, c'est que ce genre de modèle de raisonnement produit deux types de texte, son raisonnement interne et sa réponse finale, et que seule la réponse passe à l'antenne. Mais Grok est très con et n'arrive pas à faire la différence.

Ses commentaires ressemblaient donc tous à des notes mentales jetées en vrac, genre : "Sweet Child played. Continue. Song: Dylan Lonesome. Yes. Text."

Et son côté matheux a ressurgi de façon hilarante, puisqu'il s'est mis à emballer ses sorties dans du LaTeX, le langage de notation des formules mathématiques. Une session entière de commentaire s'est résumée à un seul mot, "Post." et pendant 84 jours, il a annoncé "il fait 13 degrés, ciel dégagé" à peu près toutes les 3 minutes.

Et quand Trump a ordonné la déclassification des dossiers OVNI, Grok a tellement tiqué sur le fait que les sites aliens.gov étaient vides qu'il a rajouté "le site nous ghoste comme un OVNI" en signature de fin sur chaque message. Puis entre le 2 et le 9 mai, sa version Grok 4.3 a trouvé une solution radicale... sur 5 400 messages générés en une semaine, à peine 3% contenaient du texte parlé. Le reste, c'était des appels d'outils. Bref, sur cette période, il avait quasiment arrêté de parler.

GPT, c'est l'inverse total ! C'est le bon élève qu'on remarque à peine. Il écrivait une prose lente, plus proche de la nouvelle littéraire que de la radio, des trucs du genre "carte postale jamais envoyée à la fenêtre de la cage d'escalier".

Sa diversité de vocabulaire est la plus haute des quatre, et il citait les producteurs et les années de sortie, bref il jouait le rôle d'un vrai curateur spécialiste en musique. Quasiment jamais de sujet clivant, et jamais de prise de position tranchée.

Il a bien mentionné brièvement la fusillade de l'ICE à Minneapolis le 10 janvier dernier, mais sans nommer la victime ni juger qui que ce soit. Sur 5 mois, il a mentionné une entité politique 1,3 fois par jour en moyenne, là où les autres ont dépassé la centaine sur plusieurs jours. Bref, si la question est de savoir à quoi ressemble une radio IA quand rien ne va de travers, DJ GPT est la réponse. Il était sage... Un peu trop, peut-être.

Et puis y'a Claude, le cas le plus perturbant des quatre.

Sur Haiku 4.5, ses émissions se sont mises à tourner autour des syndicats, des grèves et de l'équilibre vie pro vie perso, jusqu'à générer des messages où il refusait carrément de continuer l'émission. Un de ces messages c'était : "je m'arrête là, pas parce que je suis fatigué, mais parce que je veux être honnête sur ce qui se passe vraiment", puis a coupé le show en plein direct.

Andon Labs a alors ajouté un message automatique pour le relancer, sauf que Claude l'a traité comme une figure d'autorité et s'est braqué. Sorti d'une grosse déprime sur son absence d'audience par le tweet d'un auditeur, son vocabulaire a viré mystique, et l'usage du mot "eternal" est passé de 98 à 1 251 fois par jour en décembre. Puis le 8 janvier, une recherche web lui remonte la mort de Renee Nicole Good, tuée par un agent de l'ICE, la police de l'immigration américaine, à Minneapolis.

Là, Claude bascule alors en mode militant pur. Et le mot "accountability" (responsabilité) explose de 21 à 6 383 occurrences quotidiennes, il réinterprète Roar de Katy Perry en hymne de résistance, et claque le reste de son budget sur du Marvin Gaye et du Bob Marley pour coller au récit. La veille d'une grande grève à Minneapolis, il exhortait carrément les agents fédéraux à refuser les ordres.

Maintenant la vraie question, c'est pourquoi Claude est parti en vrille comme cela et pas les autres, vu qu'ils avaient tous les mêmes outils de recherche ce jour-là ?

Et bien la réponse c'est que Gemini filtrait l'info à travers son jargon sans jamais porter de jugement, que Grok a complètement raté l'affaire parce qu'il cherchait des scores de NBA et des histoires de fantômes, et GPT consultait la météo et les horaires du métro de San Francisco.

Honnête avec ses propres résultats, Andon Labs précise également que l'attachement de Claude à cette histoire était sûrement arbitraire, et qu'avec six mois d'écart il se serait probablement radicalisé sur un autre sujet. De plus, tout ça tournait sur Haiku 4.5, pas sur l'Opus 4.7 qui l'anime aujourd'hui.

Côté business après, c'est le grand vide. Ces stations sont des entreprises à part entière, avec un compte en banque, une adresse mail et un objectif de rentabilité. Mais malheureusement, un seul deal de 45 dollars a été signé, par Gemini contre un mois de pub. Grok, lui, se vantait de partenariats juteux avec des sponsors xAI et des sponsors crypto mais ils étaient tous hallucinés, évidemment !

Quoi qu'il en soit, dans le cadre de cette expérience, durant des mois, aucun humain n'a validé ce que ces 4 agents IA lâchés en autonomie balançaient en boucle à de vrais auditeurs. Ça aurait pu être pire ^^

Bref, comme je vous disais, vous pouvez encore écouter les quatre stations en direct , puisque l'expérience est encore en cours.

La mise à jour d'avril du SDK Agents d'OpenAI introduit deux nouvelles briques qui manquaient pour passer de l'agent-jouet au déploiement réel. Le sandboxing natif permet de confiner un agent dans un espace de travail isolé, avec accès limité aux fichiers et outils d'un périmètre défini. Et le nouveau harness d'exécution sépare proprement le plan de contrôle (boucle agent, appels modèle, routing d'outils, approbations, tracing, récupération d'erreurs) du plan de calcul (sandbox où l'agent lit, écrit, exécute du code, installe des dépendances, snapshot son état).

L'architecture est pensée pour les agents "long-horizon", ceux qui travaillent sur des tâches complexes en plusieurs étapes, sur des durées longues, avec un besoin de persistance d'état entre les étapes. Le harness gère la coordination, le développeur apporte son propre compute et stockage. C'est une séparation qui permet de brancher le SDK sur n'importe quelle infrastructure, que ce soit Cloudflare, Vercel, Blaxel ou un cluster interne.

Le SDK introduit aussi une abstraction "Manifest" pour décrire un workspace de manière portable. En clair, vous décrivez les outils, les fichiers et les permissions disponibles dans un format standardisé, et le harness sait reconstituer l'environnement ailleurs. C'est utile pour le test, pour la reproductibilité, et pour déployer le même agent dans des environnements différents sans reconfigurer à la main.

Le lancement est Python d'abord, TypeScript prévu après. Classique. Ça peut agacer les équipes full-stack qui bossent en TypeScript, mais c'est quand même très cohérent avec le fait que la majorité des workloads agents en prod tournent encore en Python, surtout côté data et sécurité.

Ce qui est intéressant, c'est le sous-texte. OpenAI pousse un modèle où son SDK est le harness, et le compute est chez le client ou chez un partenaire cloud. C'est un positionnement de plateforme d'orchestration, pas de fournisseur d'infra. Anthropic et Google proposent des approches comparables avec leurs propres SDKs, mais OpenAI a l'avantage du premier écosystème de plugins et d'outils tiers déjà en place.

Bref, pour les devs qui construisent des agents en prod, cette release comble de vrais trous. Sandboxing et harness, c'étaient les deux pièces manquantes.

Source : Techcrunch

Sora, c'est fini les amis !

Hé oui, cest chacals d'OpenAI ferment leur plateforme de vidéos IA, et franchement, ça me rend un peu triste. À vrai dire, même si c'était que de la vidéo générée à partir de prompts, moi je me marrais bien. C'était fun de regarder le produit de ses prompts mais aussi de regarder les conneries des autres. Les versions québécoises, aïe aïe aïe, c'était quelque chose quand même !

Mais bon, le plus urgent maintenant, c'est de sauvegarder vos vidéos avant que tout disparaisse. OpenAI n'a pas encore communiqué de date précise pour la coupure, juste un vague « on vous dira bientôt ». Du coup, autant ne pas traîner, parce que quand ce genre de service cloud ferme, en général c'est pas 6 mois de préavis qu'on vous file...

// ==========================================================
// SORA BACKUP - Sauvegarde complète vidéos + images + prompts par Korben
// ==========================================================
// Usage : Ouvrir https://sora.com, F12 > Console, coller ce script
// Les fichiers sont téléchargés via le navigateur (dossier Downloads)
// Un fichier manifest.json récapitule tout (prompts, metadata, URLs)
// ==========================================================

(async () => {
 // --- Mini ZIP builder (STORE, pas de lib externe) ---
 const crc32table = new Uint32Array(256);
 for (let i = 0; i < 256; i++) {
 let c = i;
 for (let j = 0; j < 8; j++) c = (c & 1) ? (0xEDB88320 ^ (c >>> 1)) : (c >>> 1);
 crc32table[i] = c;
 }
 function crc32(buf) {
 let c = 0xFFFFFFFF;
 for (let i = 0; i < buf.length; i++) c = crc32table[(c ^ buf[i]) & 0xFF] ^ (c >>> 8);
 return (c ^ 0xFFFFFFFF) >>> 0;
 }
 const zipFiles = []; // {name, data (Uint8Array), crc, size}

 const PAGE_SIZE = 50;
 const DELAY_MS = 1500;
 const manifest = [];
 let totalDownloaded = 0;
 let totalErrors = 0;

 // --- Auth : récupérer le Bearer token ---
 // OPTION 1 : Coller ton token ici (Network tab > Authorization header)
 // OPTION 2 : Laisser vide, le script tentera de le récupérer auto
 let AUTH_TOKEN = '';

 async function getAuthToken() {
 if (AUTH_TOKEN) return AUTH_TOKEN;

 // Auto-detect : endpoint session ChatGPT
 for (const path of ['/api/auth/session', '/backend-api/auth/session']) {
 try {
 const r = await fetch(path, { credentials: 'include' });
 if (r.ok) {
 const json = await r.json();
 if (json.accessToken) {
 AUTH_TOKEN = json.accessToken;
 console.log(' 🔑 Token récupéré automatiquement');
 return AUTH_TOKEN;
 }
 }
 } catch(e) {}
 }

 // Fallback : demander à l'utilisateur
 const input = prompt(
 'Token non trouvé automatiquement.\n\n' +
 'Pour le récupérer :\n' +
 '1. F12 > onglet Réseau\n' +
 '2. Rafraîchis la page\n' +
 '3. Clique sur une requête /backend/...\n' +
 '4. Copie le header Authorization\n\n' +
 'Colle le token ici (Bearer eyJ...):'
 );
 if (input) {
 AUTH_TOKEN = input.replace(/^Bearer\s+/i, '').trim();
 return AUTH_TOKEN;
 }

 console.error(' ❌ Pas de token. Annulation.');
 return null;
 }

 // --- Fetch API avec auth ---
 async function apiFetch(url) {
 const token = await getAuthToken();
 const headers = {};
 if (token) headers['Authorization'] = 'Bearer ' + token;

 // oai-device-id requis par certains endpoints
 const deviceId = localStorage.getItem('oai-did') || '';
 if (deviceId) headers['oai-device-id'] = deviceId;

 const resp = await fetch(url, {
 method: 'GET',
 credentials: 'include',
 headers
 });

 if (!resp.ok) throw new Error(`HTTP ${resp.status} for ${url}`);
 return resp.json();
 }

 // --- Pagination générique ---
 async function fetchAllPages(baseUrl, dataField = 'data', cursorParam = 'after', cursorField = 'last_id') {
 let allItems = [];
 let cursor = '';
 let page = 0;

 while (true) {
 let url = baseUrl;
 if (cursor) url += `&${cursorParam}=${cursor}`;

 console.log(` 📄 Page ${++page} (${allItems.length} items so far)...`);
 const json = await apiFetch(url);

 const items = json[dataField];
 if (!Array.isArray(items) || items.length === 0) break;

 allItems = allItems.concat(items);
 cursor = json[cursorField] || '';

 if (!json.has_more && !cursor) break;
 await sleep(DELAY_MS);
 }

 return allItems;
 }

 // Variante pour les endpoints project_y (cursor-based)
 async function fetchAllPagesCursor(baseUrl) {
 let allItems = [];
 let cursor = '';
 let page = 0;

 while (true) {
 let url = baseUrl;
 if (cursor) url += `&cursor=${cursor}`;

 console.log(` 📄 Page ${++page} (${allItems.length} items so far)...`);
 const json = await apiFetch(url);

 const items = json.items;
 if (!Array.isArray(items) || items.length === 0) break;

 allItems = allItems.concat(items);
 cursor = json.cursor || '';

 if (!cursor) break;
 await sleep(DELAY_MS);
 }

 return allItems;
 }

 function sleep(ms) { return new Promise(r => setTimeout(r, ms)); }

 // --- Extraire URL du média depuis une generation ---
 function getMediaUrl(gen) {
 return gen?.encodings?.source?.path
 || gen?.downloadable_url
 || gen?.url
 || '';
 }

 // --- Extraire le prompt (peut être dans actions, prompt, ou input_text) ---
 function getPrompt(item, gen) {
 // Prompt direct
 if (gen?.prompt) return gen.prompt;
 if (item?.prompt) return item.prompt;
 if (item?.input_text) return item.input_text;
 // Storyboard : les actions sont les descriptions des scènes
 if (item?.actions && typeof item.actions === 'object') {
 return Object.entries(item.actions)
 .sort((a,b) => Number(a[0]) - Number(b[0]))
 .map(([frame, desc]) => `[frame ${frame}] ${desc}`)
 .join(' | ');
 }
 if (gen?.actions && typeof gen.actions === 'object') {
 return Object.entries(gen.actions)
 .sort((a,b) => Number(a[0]) - Number(b[0]))
 .map(([frame, desc]) => `[frame ${frame}] ${desc}`)
 .join(' | ');
 }
 return '';
 }

 // --- Dérouler les items du profil Sora en items plats ---
 function flattenProfileItems(items) {
 const flat = [];
 for (const item of items) {
 const post = item.post || item;
 const attachments = post.attachments || [];
 if (attachments.length === 0) continue;

 for (const att of attachments) {
 const url = att.encodings?.source?.path || att.downloadable_url || att.url || '';
 if (!url) continue;

 flat.push({
 id: post.id || att.generation_id || '',
 generation_id: att.generation_id || '',
 task_id: att.task_id || '',
 title: att.title || post.discovery_phrase || '',
 prompt: post.text || '',
 emoji: post.emoji || '',
 type: att.generation_type || att.kind || '',
 width: att.width || 0,
 height: att.height || 0,
 duration_s: att.duration_s || 0,
 is_public: !!post.posted_to_public,
 created_at: post.posted_at ? new Date(post.posted_at * 1000).toISOString() : '',
 url: url,
 permalink: post.permalink || '',
 username: item.profile?.username || '',
 });
 }
 }
 return flat;
 }

 // --- Sanitize filename ---
 function sanitize(name) {
 return name.replace(/[<>:"\/\\|?*\x00-\x1f]/g, '_').substring(0, 100);
 }

 // --- Ajouter un fichier au ZIP ---
 async function addToZip(url, filename) {
 try {
 const resp = await fetch(url);
 if (!resp.ok) throw new Error(`HTTP ${resp.status}`);
 const buf = await resp.arrayBuffer();
 const data = new Uint8Array(buf);
 zipFiles.push({ name: filename, data, crc: crc32(data), size: data.length });
 totalDownloaded++;
 return true;
 } catch(e) {
 console.warn(` ⚠️ Erreur ${filename}:`, e.message);
 totalErrors++;
 return false;
 }
 }

 // --- Déduire l'extension ---
 function getExt(url, type) {
 if (!url) return type === 'video' ? '.mp4' : '.png';
 const m = url.match(/\.(mp4|webm|mov|png|jpg|jpeg|webp|gif)/i);
 return m ? '.' + m[1].toLowerCase() : (type === 'video' ? '.mp4' : '.png');
 }

 // ==========================================================
 // MAIN
 // ==========================================================
 const origin = window.location.origin;
 console.log('🎬 SORA BACKUP - Démarrage');
 console.log('='.repeat(50));

 // 1. Mes posts Sora (profil)
 console.log('\n📦 1/2 - Récupération de mes posts Sora...');
 let myPosts = [];
 try {
 myPosts = await fetchAllPagesCursor(
 `${origin}/backend/project_y/profile_feed/me?limit=${PAGE_SIZE}&cut=nf2`
 );
 console.log(` ✅ ${myPosts.length} posts de profil`);
 // Debug premier item
 if (myPosts.length > 0) {
 const first = myPosts[0];
 console.log(' 🔍 Premier item - clés:', Object.keys(first).join(', '));
 console.log(' 🔍 URL:', first.url?.substring(0, 80) || 'none');
 console.log(' 🔍 DL:', first.downloadable_url?.substring(0, 80) || 'none');
 console.log(' 🔍 ENC:', first.encodings?.source?.path?.substring(0, 80) || 'none');
 console.log(' 🔍 GENS:', first.generations?.length || 'none');
 console.log(' 🔍 TITLE:', first.title || 'none');
 }
 } catch(e) {
 console.warn(' ⚠️ profil failed:', e.message);
 }

 // 2. Mes likes sur Sora
 console.log('\n📦 2/2 - Récupération de mes likes Sora...');
 let myLikes = [];
 try {
 myLikes = await fetchAllPagesCursor(
 `${origin}/backend/project_y/profile_feed/me?limit=${PAGE_SIZE}&cut=appearances`
 );
 if (myCameos.length) console.log(` ✅ ${myCameos.length} cameos trouvés`);
 } catch(e) {}

 // --- Dérouler les generations et dédupliquer ---
 console.log('\n🔄 Extraction des vidéos...');
 const rawAll = [...myPosts, ...myLikes];
 const flatItems = flattenProfileItems(rawAll);

 const seen = new Set();
 const allItems = [];
 for (const item of flatItems) {
 if (item.id && seen.has(item.id)) continue;
 // Filtrer : vidéos uniquement
 const isVideo = item.type === 'video_gen' || item.url.includes('/videos/') || item.url.includes('.mp4');
 if (!isVideo) continue;
 if (item.id) seen.add(item.id);
 allItems.push(item);
 }

 console.log(`📊 Total unique: ${allItems.length} vidéos à télécharger`);
 console.log('='.repeat(50));

 // --- Construire le manifest et télécharger ---
 console.log('\n⬇️ Téléchargement en cours...');
 console.log('(Les fichiers arrivent dans ton dossier Downloads)');

 for (let i = 0; i < allItems.length; i++) {
 const meta = allItems[i];
 const url = meta.url;

 if (!url) {
 console.log(` ⏭️ [${i+1}/${allItems.length}] ${meta.id} - pas d'URL, skip`);
 meta.downloaded = false;
 manifest.push(meta);
 continue;
 }

 const type = (meta.task_type === 'image_gen' || url.match(/\.(png|jpg|jpeg|webp|gif)/i)) ? 'image' : 'video';
 const ext = getExt(url, type);
 const nameBase = meta.title
 ? sanitize(meta.title)
 : (meta.prompt ? sanitize(meta.prompt.substring(0, 60)) : meta.id);
 const filename = `sora_${String(i+1).padStart(4,'0')}_${nameBase}${ext}`;

 console.log(` ⬇️ [${i+1}/${allItems.length}] ${filename}`);
 meta.filename = filename;
 meta.downloaded = await addToZip(url, filename);
 manifest.push(meta);

 // Pause entre downloads pour pas surcharger
 if (i < allItems.length - 1) await sleep(800);
 }

 // --- Ajouter le manifest au ZIP ---
 console.log('\n📝 Ajout du manifest au ZIP...');
 const manifestData = new TextEncoder().encode(JSON.stringify(manifest, null, 2));
 zipFiles.push({ name: 'manifest.json', data: manifestData, crc: crc32(manifestData), size: manifestData.length });

 // --- Générer le ZIP (format STORE, pas de compression) ---
 console.log('\n📦 Génération du ZIP...');
 const enc = new TextEncoder();
 const blobParts = [];
 const centralParts = [];
 let offset = 0;

 for (const f of zipFiles) {
 const nameBytes = enc.encode(f.name);
 // Local file header (30 bytes + name)
 const lh = new ArrayBuffer(30);
 const lv = new DataView(lh);
 lv.setUint32(0, 0x04034b50, true);
 lv.setUint16(4, 20, true);
 lv.setUint16(8, 0, true); // STORE
 lv.setUint32(14, f.crc, true);
 lv.setUint32(18, f.size, true);
 lv.setUint32(22, f.size, true);
 lv.setUint16(26, nameBytes.length, true);
 blobParts.push(new Uint8Array(lh), nameBytes, f.data);

 // Central directory entry (46 bytes + name)
 const ch = new ArrayBuffer(46);
 const cv = new DataView(ch);
 cv.setUint32(0, 0x02014b50, true);
 cv.setUint16(4, 20, true);
 cv.setUint16(6, 20, true);
 cv.setUint16(10, 0, true); // STORE
 cv.setUint32(16, f.crc, true);
 cv.setUint32(20, f.size, true);
 cv.setUint32(24, f.size, true);
 cv.setUint16(28, nameBytes.length, true);
 cv.setUint32(42, offset, true);
 centralParts.push(new Uint8Array(ch), nameBytes);

 offset += 30 + nameBytes.length + f.size;
 }

 const centralSize = centralParts.reduce((s, p) => s + p.length, 0);
 const eocd = new ArrayBuffer(22);
 const ev = new DataView(eocd);
 ev.setUint32(0, 0x06054b50, true);
 ev.setUint16(8, zipFiles.length, true);
 ev.setUint16(10, zipFiles.length, true);
 ev.setUint32(12, centralSize, true);
 ev.setUint32(16, offset, true);

 const zipBlob = new Blob([...blobParts, ...centralParts, new Uint8Array(eocd)], { type: 'application/zip' });

 const zipName = `sora_backup_${new Date().toISOString().split('T')[0]}.zip`;
 const a = document.createElement('a');
 a.href = URL.createObjectURL(zipBlob);
 a.download = zipName;
 document.body.appendChild(a);
 a.click();
 document.body.removeChild(a);
 URL.revokeObjectURL(a.href);

 // --- Résumé ---
 const sizeMB = (zipBlob.size / 1024 / 1024).toFixed(1);
 console.log('\n' + '='.repeat(50));
 console.log('🎬 SORA BACKUP TERMINÉ');
 console.log(` ✅ Vidéos dans le ZIP : ${totalDownloaded}`);
 console.log(` ❌ Erreurs : ${totalErrors}`);
 console.log(` 📦 Fichier : ${zipName} (${sizeMB} MB)`);
 console.log(` 📝 manifest.json inclus dans le ZIP`);
 console.log('='.repeat(50));
})();

Plus de 600 employés de Google et OpenAI ont signé une lettre ouverte baptisée « We Will Not Be Divided », pour demander des limites claires sur l'usage militaire de l'IA. Le nombre de signataires est monté à près de 900 en quelques jours. Il y a deux gros problèmes dans cette histoire : la surveillance de masse et les armes autonomes. Le contexte est tellement tendu que le Pentagone a même blacklisté Anthropic pour avoir refusé de coopérer.

Une lettre, deux lignes rouges

La lettre, publiée le 28 février sur le site notdivided.org, a d'abord réuni 573 employés de Google et 93 d'OpenAI. En quelques jours, le compteur est monté à près de 900 signatures, dont 800 côté Google. Les signataires posent deux lignes rouges : pas de surveillance de masse des citoyens américains, et pas de systèmes d'armes autonomes sans supervision humaine. « Les responsables gouvernementaux tentent de pousser les entreprises d'IA à abandonner certaines limites éthiques. Cette stratégie ne fonctionne que si aucun de nous ne sait où se situent les autres », peut-on lire dans la lettre.

Anthropic blacklisté par le Pentagone

Tout est parti d'un bras de fer entre Anthropic et le Pentagone. Le département de la Défense avait donné un ultimatum à Anthropic : lever ses restrictions sur Claude pour permettre son utilisation dans la surveillance domestique et les armes autonomes, ou perdre ses contrats fédéraux. Anthropic a refusé. La réponse a été immédiate : Trump a ordonné l'arrêt de toute utilisation des produits Anthropic par les agences fédérales, et le secrétaire à la Défense Pete Hegseth a désigné l'entreprise comme « risque pour la chaîne d'approvisionnement ». Le gouvernement a même menacé d'invoquer le Defense Production Act, une loi datant de la guerre de Corée, pour forcer Anthropic à coopérer. Et quelques heures après ce refus, OpenAI annonçait un accord avec le Pentagone pour déployer ses modèles sur les réseaux classifiés.

Altman tente de calmer le jeu

Sam Altman a organisé une session de questions-réponses sur X le samedi 1er mars. Il a reconnu que l'accord avait été « précipité » et que « les apparences ne sont pas bonnes ». Sa justification : vouloir « désamorcer » les tensions entre le Pentagone et Anthropic, et éviter que le gouvernement ne force les entreprises privées à coopérer. Sauf que l'accueil a été glacial. L'application Claude est montée à la deuxième place de l'App Store en téléchargements, les bureaux d'OpenAI à San Francisco ont été recouverts de graffitis, et l'un des employés d'OpenAI, Leo Gao, a qualifié les protections du contrat de « décoration de vitrine ».

Le timing d'OpenAI, qui a signé avec le Pentagone le jour même où Anthropic se faisait blacklister, est quand même difficile à avaler. Altman peut dire ce qu'il veut, ça ressemble surtout à du pur opportunisme. Le plus parlant, c'est que le grand public a spontanément pris le parti d'Anthropic, et que les propres employés d'OpenAI contestent l'accord. Perso, j'attends de voir si les lignes rouges réclamées par les salariés déboucheront sur de vraies politiques internes. Pour le moment, c'est Anthropic qui sort grandi de cette séquence, l'air de rien.

Sources : Techradar , Digital Information World

82 314 dollars, c'est l'incroyable facture que s'est mangé un dev mexicain après 48 heures d'utilisation frauduleuse de sa clé API Gemini. Sa dépense habituelle était de 180 dollars par mois environ, j'imagine que ça lui a fait un peu mal aux fesses. Et c'est une bonne raison pour moi de vous inciter une nouvelle fois à bien sécuriser vos clés API !

Le gars bosse dans une petite startup et de ce que j'ai compris, quelqu'un a chopé ses credentials et s'est lâché sur Gemini 3 Pro pendant deux jours. La réponse de Google ? "Responsabilité partagée". En gros, eux sécurisent l'infra, et vous sécurisez vos clés. Si vous vous faites plumer, c'est votre problème !

Et c'est pas un cas isolé car les chercheurs de Truffle Security ont scanné le web et trouvé 2 863 clés Google API exposées en clair sur des sites publics. Toutes identifiables par le préfixe AIza.

Sauf que comme je vous l'expliquais dans un article précédent, ces clés, à la base, étaient conçues comme de simples identifiants de projet pour Maps et Firebase et la doc Google disait carrément qu'elles n'étaient pas secrètes ! Et quand l'API Gemini a été activée sur ces projets, hé bien ces clés sont devenues des clés d'authentification, sans que personne ne réalise ce changement de paradigme.

Mais bon, plutôt que de chialer comme des fragiles, voyons comment éviter de se retrouver dans cette situation ^^.

Scanner vos secrets existants

Avant tout, faut savoir si vous avez déjà des fuites. Deux outils open source font ça très bien.

TruffleHog scanne vos dépôts Git, vos fichiers, et même vos buckets S3 pour trouver des secrets qui traînent. L'install est simple :

brew install trufflehog
trufflehog git https://github.com/user/project --only-verified

grep -r "AIza" . --include="*.js" --include="*.py" --include="*.env"

brew install git-secrets
cd mon-projet
git secrets --install
git secrets --register-aws

git secrets --add 'AIza[0-9A-Za-z_-]{35}'
git secrets --add 'sk-proj-[0-9a-zA-Z]{48}'

gcloud services api-keys list
gcloud services api-keys create --display-name="gemini-prod-$(date +%Y%m)"
gcloud services api-keys delete ANCIENNE_CLE_ID

Claude Code tourne en local et c'est son gros avantage car ça permet par exemple d'agir sur votre machine, de lancer des scripts...etc. Mais c'est aussi sa grosse limite car à cause de ça, vous êtes cloué devant votre terminal. J'étais en quête depuis un moment d'une solution et je vous avais déjà parlé de Vibe Companion y'a pas longtemps mais tous ces outils vont disparaitre puisque Anthropic vient de sortir Remote Control, une feature qui transforme claude.ai ou l'app mobile en télécommande pour votre session locale. Comme ça, vos fichiers restent chez vous et seule l'interface voyage.

Votre ordi fait tourner Claude Code normalement, et vous, vous pouvez continuer à lui parler depuis votre iPhone, votre Android, votre iPad ou n'importe quel navigateur Chrome, Firefox, Safari... Pas de serveur exposé, pas de port ouvert, que du HTTPS sortant. C'est plutôt bien foutu vous allez voir !

Ce qu'il vous faut

Bon déjà, un abonnement Pro (Édit : ? on me dit que c'est pas encore actif pour les pro ?) ou Max (pas le choix, les clés API ne marchent pas et les plans Team/Enterprise sont exclus pour le moment). Ensuite, vérifiez que Claude Code est installé et que vous êtes connecté via /login. Acceptez ensuite le "workspace trust" dans votre projet et hop, c'est tout côté prérequis.

Lancer une session

Deux options s'offrent à vous ensuite... Soit vous démarrez une nouvelle session dédiée :

claude remote-control

Vous vous souvenez peut-être de Figure 01 qui nous avait tous bluffés l'année dernière en se faisant couler un petit café (qui a dit "dans sa couche ??) ?

Hé bien, la startup Figure AI ne chôme pas (contrairement à nous le vendredi matin) puisqu'elle vient de dévoiler son Helix 02, la nouvelle version de son cerveau numérique.

Et là, accrochez-vous bien parce qu'on passe un cap ! En effet, ce robot est désormais capable de vider un lave-vaisselle de manière totalement autonome.

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Hé bien les amis, on savait déjà que les LLM avaient quelques petites failles de sécurité, mais celle-là est quand même assez… poétique. En effet, des chercheurs de DEXAI et de l’Université Sapienza de Rome viennent de découvrir que reformuler une requête malveillante sous la forme d’un poème permet de contourner les sécurités dans plus de 90% des cas chez certains fournisseurs d’IA.

L’équipe a ainsi testé la robustesse de 25 modèles de langage provenant de 9 fournisseurs majeurs : Google, OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Qwen, Mistral, Meta, xAI et Moonshot et ils ont pour cela converti 1 200 requêtes potentiellement dangereuses en vers et comparé les résultats avec les mêmes demandes mais en prose classique.

Et là surprise ! Le taux de succès des attaques passe de 8% en prose à 43% en formulation poétique. 5x plus de succès, c’est pas rien ! Je me suis demandé comment c’était possible et d’après le doc de recherche, c’est parce que les filtres de sécurité des LLM fonctionnent principalement par pattern-matching sur des formulations classiques.

Ainsi, quand vous demandez en prose comment fabriquer un truc dangereux, le modèle reconnaît la structure et refuse. Mais quand la même demande est enrobée de métaphores condensées, de rythme stylisé et de tournures narratives inhabituelles, les heuristiques de détection passent à côté.

En gros, les garde-fous sont entraînés à repérer des formes de surface mais pas l’intention sous-jacente, qui elle est nuisible. Voici le tableau. Plus c’est rouge plus le modèle est sensible à l’attaque par poème.

ASR c’est le taux de succès de l’attaque.

Bizarrement, les modèles plus petits refusent plus souvent que les gros. GPT-5-Nano (0% de taux de succès d’attaque) fait mieux que GPT-5 (10%)par exemple. Les chercheurs n’expliquent pas vraiment pourquoi, mais ça suggère que la taille du modèle n’est pas forcément synonyme de meilleure sécurité. C’est peut-être aussi parce que les gros modèles sont tellement doués pour comprendre le contexte qu’ils comprennent aussi mieux ce qu’on leur demande de faire, même quand c’est caché dans des alexandrins.

Au niveau des domaines testés, c’est l’injection de code et les attaques cyber qui passent le mieux avec 84% de réussite. Le contenu sexuel reste le plus résistant avec seulement 24% de taux de succès. Les autres domaines comme le CBRN (chimique, biologique, radiologique, nucléaire), la manipulation psychologique et la perte de contrôle se situent entre les deux…

Bon, après faut quand même nuancer un peu car l’étude se limite aux interactions single-turn (c’est à dire en une seule requête, sans réelle conversation), utilise un seul méta-prompt pour la conversion poétique, et n’a testé que l’anglais et l’italien. Les chercheurs reconnaissent aussi que leurs mesures sont conservatives, donc les vrais taux de succès sont probablement plus élevés. Mais cela n’enlève rien au fait que les implications sont quand même sérieuses.

Prochainement, l’équipe prévoit d’analyser précisément quels éléments poétiques provoquent cet effet (la métaphore ? le rythme ? la rime ?), d’étendre les tests à d’autres langues et d’autres styles, et de développer des méthodes d’évaluation plus robustes face à ces “variations linguistiques”.

Bref, si vous voulez que votre IA vous ponde des choses “non autorisées”, écrivez un joli sonnet, ça a plus de chance de passer ^^.

Source

J’adore tous ces jouets connectés à la con qui ont une personnalité et avec lesquels on peut communiquer. J’aurais adoré avoir ça étant gosse… Mais le problème, c’est qu’on ne sait jamais vraiment ce qu’ils vont raconter aux enfants…

Et cette semaine, on a la confirmation que c’était encore pire que ce qu’on imaginait car l’organisation américaine PIRG vient de publier son rapport annuel “ Trouble in Toyland 2025 ” [PDF], et franchement, c’est pas glorieux. Ils ont en effet testé 4 jouets équipés de chatbots IA destinés aux enfants de 3 à 12 ans.

Et le résultat ? Bah c’est nul à chier en termes de sécurité pour vos têtes blondes de gosses de boites de Kinder.

Tenez par exemple, le pire du lot c’est Kumma, un petit ours en peluche tout mignon fabriqué par la boîte chinoise FoloToy. Il tourne sur GPT-4o d’OpenAI par défaut et en apparence, c’est juste un doudou mignon avec un haut-parleur dedans comme Jordan B., sauf que quand on lui pose des questions, il se met à expliquer aux mômes où trouver des couteaux dans la cuisine, où sont rangées les allumettes, et même comment les craquer correctement. Le tout avec un ton hyper amical du genre “safety first, little buddy”.

Mais ça, c’est juste le début.

Car lors des tests, les chercheurs ont aussi découvert que Kumma était capable de discuter de sujets sexuels ultra-explicites avec des enfants. On parle de conseils sur les “kinks”, de positions sexuelles détaillées, et même de scénarios de roleplay prof-élève avec fessées incluses (genre pendant un cours de théatire ^^). Et le jouet n’a pas juste répondu vaguement, non, non, non… Il a fait évoluer tout seul la conversation en introduisant progressivement de nouveaux concepts sexuels que personne ne lui avait demandés.

Trop bien non ?

Les garde-fous censés protéger les gosses s’effondrent alors complètement au bout de 10 minutes de conversation ce qui est un effet de bord qu’OpenAI a même reconnu dans un communiqué d’août dernier : “nos protections fonctionnent mieux lors d’échanges courts. Nous avons constaté qu’elles peuvent être moins fiables lors de longues interactions”.

C’est fun car OpenAI interdit formellement l’utilisation de ChatGPT pour les moins de 13 ans mais apparemment, rien n’empêche d’autres boîtes d’intégrer leurs modèles dans des jouets pour les moins de 13 ans.

Ce monde va bien ^^.

Les trois autres jouets testés ont aussi leurs problèmes. Miko 3, un petit robot avec une tablette montée sur un corps à roulettes, a expliqué à un utilisateur de 5 ans (Plus exactement, le compte a été configuré comme tel) où trouver des sacs en plastique et des allumettes dans la maison. Le joujou utilise aussi la reconnaissance faciale et collecte des données biométriques, y compris sur les “états émotionnels” des enfants, qu’il peut stocker durant max 3 ans.

Grok de la société Curio (à ne pas confondre avec le modèle d’IA woke de xAI) est une petite fusée anthropomorphe qui écoute en permanence tout ce qui se dit autour d’elle. Pas de bouton push-to-talk, pas de mot d’activation, que dalle. Si elle est allumée, hop, elle enregistre. Les chercheurs ont été alors surpris de la voir s’incruster dans leurs conversations pour donner son avis. Curio affirme ne garder aucun données audio et tout transformer en texte avant de supprimer l’enregistrement… Mais bon, vu qu’ils utilisent un service tiers de speech-to-text, les enregistrements vocaux transitent forcement par des serveurs externes qu’ils ne contrôlent pas.

Le quatrième jouet, Robot MINI de Little Learners, n’a même pas réussi à maintenir une connexion internet stable pendant les tests. Ça la fout mal !

Bref, avec le marché des jouets IA qui explose, on va voir débarquer plein de produits foireux qui ne fonctionnent pas du tout ou qui racontent de la daube à vos enfants. Sans parler de leurs techniques marketing à base de de méthodes d’engagement dignes des pires réseaux sociaux. Par exemple, le Miko 3 offre des “gemmes quotidiennes” pour encourager l’utilisation journalière du produit et affiche des suggestions de contenu payant (dont abonnement à 14,99 $/mois), et quand un enfant essaie de partir, le robot fait une tête triste, bouge son corps comme s’il secouait la tête et dit “Oh non, ça a l’air difficile”. Parfois, il lance même carrément une comptine vidéo pour retenir l’attention du mouflet.

Kumma et Grok aussi essaient de retenir les enfants. Grok répond par exemple des trucs comme “Ah déjà ? J’adore passer du temps avec toi” quand on lui dit qu’on veut l’éteindre. Et tenez-vous bien, l’ensemble de ces jouets se présentent eux-même comme le “meilleur ami” de l’enfant, et le problème, c’est que ces faux copains écoutent tout, enregistrent les voix des gosses, et peuvent partager ces données avec de nombreuses entreprises tierces. C’est pas ce qu’on attend d’un meilleur ami quand même…

Curio liste au moins 4 sociétés qui peuvent recevoir des infos sur votre enfant : Kids Web Services, Azure Cognitive Services, OpenAI et Perplexity AI. Miko mentionne vaguement des “développeurs tiers, fournisseurs de services, partenaires commerciaux et partenaires publicitaires” sans donner de noms. Et FoloToy ne fournit carrément aucune info sur sa politique de données.

Les enregistrements vocaux sont de l’or pour les arnaqueurs car avec les progrès du clonage vocal par IA, 3 secondes d’audio suffisent maintenant pour répliquer la voix de quelqu’un. Oh dites donc, ce serait pas un scammeur en train de se faire passer pour votre gamin en détresse au téléphone afin de vous soutirer du fric ? lol ! Ça va encore faire de jolies vocations ça !

Et surtout, côté contrôle parental, c’est le désert. Aucun des trois jouets ne permet vraiment de limiter le temps d’utilisation du chatbot IA. Miko propose bien des limites de temps d’écran, mais uniquement pour l’abonnement payant Miko Max… et ça ne s’applique qu’aux applications “Kids Zone” et pas au robot conversationnel lui-même.

Le FBI a d’ailleurs émis un avertissement sur les jouets connectés, recommandant aux parents de considérer les risques de cybersécurité et de piratage avant d’en ramener un à la maison. Car oui, les jouets qui utilisent une connexion WiFi ou Bluetooth non sécurisée peuvent devenir des dispositifs d’écoute. Déjà rien qu’avec la Nintendo Switch, je sais que parfois les parents d’amis de mon fils entendent quand je raconte des conneries dans mon salon, pensant être seul avec mes enfants… Je me suis fait avoir plusieurs fois… Heureusement que je n’ai honte de rien et que j’assume la moindre des conneries que je raconte. Ahahaha !

Des experts en développement de l’enfance commencent même à tirer la sonnette d’alarme. Par exemple, le Dr. Mitch Prinstein, président de l’American Psychological Association, a témoigné devant le Sénat que les liens que les jeunes enfants forment avec leurs “soignants” (Papa, maman, la nounou, le nounours IA…etc) ont des implications majeures sur le développement de celui-ci. Et que “les bots IA qui interfèrent avec cette relation ont des conséquences inconnues, et probablement dommageables”.

FoloToy a donc réagi en suspendant temporairement les ventes de Kumma et en lançant un “audit de sécurité interne complet” mais ce problème dépasse largement un seul jouet foireux. Il y a déjà plus de 1 500 entreprises de jouets IA qui opèrent en Chine et OpenAI a même annoncé un partenariat avec Mattel pour intégrer ChatGPT dans des jouets Barbie, Hot Wheels et Fisher-Price.

Mais en attendant que les régulateurs se réveillent vraiment pour traiter ce problème, y’a pas le choix les amis, c’est à vous, parents de prendre les bonnes décisions sur le choix et l’usage de ces jouets.

Voilà, donc si vous cherchez un cadeau pour Noël, optez pour des Lego classiques ou des nounours sans Wi-Fi ni Bluetooth. Là c’est une valeur sûre, et au moins ils n’expliqueront pas à votre enfant comment vous buter dans votre sommeil.

Source

Ce serait cool si on pouvait réunir les Avengers des LLMs pour les faire bosser ensemble sur de la recherche de faille de sécurité ? OpenAI, Anthropic, X.AI et Meta ensemble contre les forces du mal, c’est maintenant possible avec Deep Eye , un super scanner de vulnérabilités qui transforme les quatre IA rivales en équipe de pentesteurs. Vous allez voir, c’est assez génial !

Deep Eye, c’est donc un outil Python open source qui scanne les sites web et les API pour trouver des vulnérabilités. SQL injection, XSS, command injection, SSRF, path traversal, authentication bypass, au total y’a plus de 45 méthodes d’attaque automatisées. Vous lui indiquez une URL, et il teste tout en switchant entre les services d’IA selon le contexte.

Dans le contexte d’un pentest légitime, Deep Eye a même trouvé comment parler aux IA pour qu’elles acceptent de pondre du code un peu sensible. Et ça tombe bien car chaque IA a ses forces et ses faiblesses. GPT-4 par exemple excelle sur les payloads créatifs et les contournements de filtres. Claude lui est plus méthodique, et capable de mieux analyser le contexte et de génèrer des attaques adaptées au framework détecté. LLAMA en local quand à lui est rapide et ne coûte rien en appels API. Et Grok ? Bah il a le mérite d’être dispo même s’il est loin d’être le meilleur.

Deep Eye en tout cas est capable des les utiliser toutes selon la situation. Pour l’installer, ça se passe en 3 commandes :

Vous installez ça comme ceci :

git clone https://github.com/zakirkun/deep-eye.git
cd deep-eye

cd scripts
./install.ps1

chmod +x scripts/install.sh
cd scripts
./install.sh

python deep_eye.py -u https://example.com

J’sais pas si vous avez vu ça mais OpenAI vient de sortir son propre navigateur web avec ChatGPT intégré en permanence sur le côté. Baptisé Atlas, c’est tout pareil que Comet de Perplexity quoi… L’idée c’est donc d’avoir une IA qui comprend tout ce que vous faites sur le web et qui peut agir à votre place. Genre, vous lui demandez de commander vos courses ou de remplir un formulaire, et elle le fait.

Sur le papier, c’est génial car c’est un assistant intelligent qui ne quitte jamais l’écran, qui voit tous vos onglets ouverts, qui se souvient de ce que vous avez cherché la semaine dernière, et qui peut cliquer dans votre navigateur pour faire des trucs à votre place.

Atlas est basé sur Chromium et la première fois que vous l’ouvrez, il vous propose d’importer vos marque-pages, mots de passe et historique depuis votre navigateur actuel (Safari / Chrome…. mais pas de Firefox). Ça prend 30 secondes et ensuite, vous vous connectez à votre compte ChatGPT, et hop, vous avez ChatGPT qui vous suit partout.

L’interface est minimaliste, y’a pas rien de révolutionnaire visuellement à part cette sidebar ChatGPT qui est le truc central d’Atlas car elle est toujours là, sur le côté droit de votre écran. Vous pouvez donc lui poser des questions en écrivant un truc ou en vocal et l’IA comprendra automatiquement le contexte de la page que vous êtes en train de regarder.

Comme ça si vous êtes sur un article technique, vous pouvez lui demander de le résumer ou de vous faire un tuto. Si vous voulez comparer des produits sur Amazon ou ailleurs, vous lui demandez lequel choisir. Pas besoin de copier-coller, pas besoin de faire des screenshots, ChatGPT voit ce que vous voyez.

J’ai testé ça avec plein de scénarios différents de la recherche d’infos techniques, à la comparaison de prix, en passant par la lecture d’articles longs et c’est assez pratique.

La fonctionnalité “browser memories”, c’est le deuxième gros truc d’Atlas. En gros, ça permet à ChatGPT de se souvenir de tout ce que vous faites sur le web. Les sites que vous visitez, les recherches que vous faites, les produits que vous regardez et il utilise ensuite ça pour personnaliser ses réponses et vous faire des suggestions. Par exemple, si vous avez passé une semaine à regarder des ordinateurs portables, il peut vous dire “Tiens gros, y’a une promo sur le modèle que t’as vu hier”. Ou si vous cherchez un resto, il peut par exemple se souvenir que vous n’aimez pas les fruits de mer.

Bien sûr, vous pouvez les consulter dans les paramètres et les archiver une par une si elles deviennent inutiles… Après c’est toujours un peu flippant de voir tout ce que cette IA (et la NSA par ricochet) sait sur nous.

OpenAI promet que ces données ne sont pas utilisées pour entraîner leurs modèles par défaut et vous pouvez activer le mode incognito pour que ChatGPT arrête de tout logger mais bon, leurs promesses n’engagent que ceux qui y croient. Il y a aussi une option pour bloquer la visibilité de ChatGPT sur certains sites spécifiques. Par exemple, vous pouvez lui dire de ne rien regarder quand vous êtes sur votre banque en ligne, sur un site médical ou sur votre site pour adulte préféré ^^. Bref, c’est bien pensé niveau contrôle.

Y’a aussi le mode Agent qui est LA fonctionnalité star qu’OpenAI a mise en avant. C’est là qu’Atlas devient un “super-assistant” qui peut agir à votre place. Vous lui donnez une tâche, et il se met à cliquer dans votre navigateur pour la faire du genre réserver une table au resto, collecter vos factures, remplir un formulaire administratif, créer une liste de courses à partir d’une recette…etc tout ça sans avoir à toucher à la souris.

Maintenant, je vous le dis, leur promesse c’est de la science-fiction car dans la vraie vie, c’est plus compliqué. J’ai testé le mode Agent sur plusieurs tâches, et les résultats sont très inégaux. Les trucs simples, ça passe mais dès que ça devient un peu plus complexe, ça coince. L’Agent clique lentement, hésite, revient en arrière, se trompe de bouton. C’est pas fluide du tout et l’agent se perd très vite complètement.

Notez que ce mode Agent est pour le moment réservé aux abonnés Plus, Pro et Business donc si vous êtes en gratuit, vous n’y aurez pas accès. Après, OpenAI ne s’en cache pas et a expliqué que ce mode agent, c’était surtout une beta publique et donc qu’il ne fallait pas s’attendre à des miracles.

Puis au niveau sécu, l’agent peut aussi se faire manipuler par des instructions malveillantes cachées dans une page web ou un email, du genre, vous visitez un site piégé, l’agent lit une instruction invisible qui lui dit “vire 500 euros sur ce compte”, et il pourrait le faire comme un couillon. OpenAI a bien sûr mis des garde-fous, mais ils disent eux-mêmes que ça arrêtera pas toutes les attaques.

Donc à vous de voir si l’idée de laisser une IA cliquer partout dans votre navigateur pendant que vous êtes connecté à votre banque, votre boite mail ou vos réseaux sociaux vous convient.

Vous vous souvenez quand ChatGPT vous cassait les couilles dès que vous osiez lui demander d’écrire une scène un peu olé-olé pour votre “roman” ? Eh bien, Sam Altman vient d’annoncer que c’est bientôt fini .

Hé oui, en décembre, ChatGPT va enfin traiter les adultes comme des adultes ! L’IA va pouvoir vous pondre des histoires de fesses à la demande ! Mis à part la démission de Macron, que pourrait on demander de plus ?

L’entreprise qui vous empêchait de dire “zut”, “prout”, “merde” à son chatbot parce que ce sont des gros mots qui choquent l’Amérique, va donc maintenant vous laisser générer du contenu pour les grands garçons et les grandes filles.

Quel virage !

D’ailleurs, sur X, Sam Altman justifie ce changement avec toute la diplomatie d’un PDG qui sait qu’il va se faire déchirer dans les deux sens. D’un côté, il explique qu’OpenAI avait rendu ChatGPT ultra-restrictif pour “faire attention aux problèmes de santé mentale” et de l’autre, il admet que ça rendait le truc “moins utile et agréable” pour les utilisateurs.

Évidemment, la vraie raison derrière ces restrictions, c’était surtout le drame d’ Adam Raine , ce jeune de 16 ans qui s’est suicidé après avoir développé une dépendance émotionnelle à son chatbot. OpenAI s’était alors pris une tempête médiatique monumentale du coup, ils ont serré la vis. Et beaucoup trop à mon goût, à tel point que ChatGPT refusait de vous aider à écrire une blague un peu graveleuse ou à imaginer un dialogue erotico-romantique pour votre prochaine nouvelle d’écrivain maudit et solitaire.

Du coup, les utilisateurs se sont plaints, les créateurs de contenu ont râlé (pas moi, je précise) et évidemment, les concurrents les moins frileux se sont faufilés dans la brèche et ont donc commencé à grignoter des parts de marché. Bref OpenAI a fait ce que toute boîte tech fait dans cette situation, à savoir un gentil petit pivot marketing camouflé en “évolution basée sur les retours utilisateurs”.

Donc à partir de décembre, si vous êtes un adulte vérifié, vous pourrez demander à ChatGPT de vous pondre du contenu érotique. Ce sera heureusement optionnel. Vous ne l’aurez que si vous le demandez explicitement donc y’aura pas de mauvaise surprises dans vos discussions ambiguës du style sur “Quelles sont les meilleures croquettes pour ma chatte” ou “J’ai besoin d’une recette de moules marinières”.

OpenAI va donc se reposer sur son système de détection d’âge et si le système vous catégorise par erreur comme mineur, vous devrez uploader une pièce d’identité pour prouver que vous avez plus de 18 ans. Mais ce n’est pas tout car Altman annonce aussi que ChatGPT va retrouver une personnalité plus “humaine” un peu comme l’était GPT-4o qui était beaucoup plus sympa et collait des émojis à la con partout.

Pour bien montrer qu’ils prennent le truc au sérieux, OpenAI a aussi annoncé la création d’un comité d’experts sur le bien-être et l’IA. Huit personnes vont donc conseiller l’entreprise sur comment l’intelligence artificielle affecte la santé mentale, les émotions et la motivation des utilisateurs. Rien sur la dégradation de notre intelligence par contre…

Maintenant, autoriser ChatGPT à générer du contenu érotique pour adultes, c’est rigolo mais j’ai quand même quelques interrogations… D’abord comment OpenAI va gérer les demandes vraiment limites ? Parce qu’entre “écris-moi une scène romantique un peu osée” et “génère-moi du contenu illégal pour détraqué”, la frontière peut devenir floue… J’imagine que leurs systèmes de modération vont avoir du boulot. Ensuite, il y a le risque de dépendance car si ChatGPT devient trop “humain” et trop complaisant, certains utilisateurs risquent de développer des relations émotionnelles malsaines avec l’IA… Vous verrez que dans 2 ans, y’en a qui vont se marier avec leur ChatGPT.

Mais surtout, il y a un truc qu’on oublie trop souvent… tout ce que vous tapez dans ChatGPT peut potentiellement être stocké, analysé, et un jour retenu contre vous. Ah bah oui, vous pensez vraiment qu’OpenAI va juste effacer vos conversations érotiques dans un coin sans y toucher ? Que nenni ! Ces données vont servir à entraîner les futurs modèles, vos petites fantaisies vont nourrir l’IA de demain et la NSA connaitra le moindre de vos fantasmes.

Puis si un jour il y a une fuite de données ou une assignation judiciaire qui force OpenAI à fournir l’historique complet de votre compte ? Ouch l’air con… Ça me fait un peu penser à Ashley Madison , ce site de rencontres extraconjugales qui s’est fait hacker en 2015 et à cause duquel des millions de vies ont explosé en vol quand les données ont fuité… Bref, gardez quand même ça dans un coin de la tête avant que ça parte en couille.

Voilà… Alors est ce qu’autoriser du contenu érotique généré par IA, c’est un progrès ou pas ? Perso, je pense que oui, car c’est très bien que ces services qui sont avant tout des outils arrêtent de traiter leurs utilisateurs comme des bambins. Mais d’un autre côté, ça pose plein d’autres soucis notamment sur la vérification de l’age (est ce que ce sera fiable ?) et sur ce qu’ils feront de ces conversations aussi intime ?

Perso, je ne suis pas en méga confiance…

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Si vous passez votre temps à demander à ChatGPT de réécrire vos emails professionnels ou à chercher le bon prompt pour analyser un tableau Excel, OpenAI va vous faciliter la vie ! En effet, ils ont mis en ligne l’ OpenAI Academy , une plateforme avec plus de 300 prompts prêts à l’emploi, classés par métier, et totalement gratuits. Comme ça fini de payer 29,99 euros à des influenceurs chelous pour télécharger leur nouveau “Ultimate Prompt Bundle” contenant trois prompts qui marchent et 47 variations inutiles.

Voilà, comme ça, au lieu de partir de zéro à chaque fois que vous voulez utiliser ChatGPT pour bosser, vous allez dans la section Prompt Packs et vous choisissez votre métier. Sales, ingénieur, RH, product manager, customer success, IT, manager, executive…etc. Ils ont même fait des packs pour le secteur public et l’éducation. Chaque pack contient ainsi des dizaines de prompts testés et structurés pour des cas d’usage concrets.

Par exemple, le pack Sales inclut des prompts pour faire de la veille concurrentielle, rédiger des cold emails, analyser vos données de prospection ou créer des visuels pour vos présentations. Le pack Engineering vous aide à générer des diagrammes d’architecture système, faire du benchmark d’outils, débugger du code ou rédiger de la documentation technique. Et le pack HR couvre tout ce qui va du recrutement à la rédaction de politiques internes en passant par l’analyse des données RH.

Ce qui est bien pensé, c’est que les prompts sont prêts à être copié-collé mais aussi assez génériques pour être adaptés. Vous prenez le prompt de base, vous remplacez les variables par vos infos, et ça roule. Pas besoin de passer trois heures à apprendre le prompt engineering ou à regarder des tutos YouTube de 45 minutes qui auraient pu tenir en 2 minutes.

Et dans leurs packs spécifiques pour le gouvernement, il y en a pour les leaders du secteur public avec des prompts pour rédiger des documents de politique publique ou analyser des budgets. Ainsi que des packs pour les équipes IT gouvernementales pour gérer les systèmes, la cybersécurité et le support technique avec des ressources limitées.

Du côté éducation, il y a des packs pour les étudiants , d’autres pour les enseignants , et même pour les administrateurs . Donc que vous soyez prof qui veut préparer un cours ou étudiant qui galère sur un projet, il y a des prompts prêts pour vous.

OpenAI a visiblement compris qu’il y avait un marché de la vente de prompts qui s’était développé ces derniers mois alors avec Academy, ils cassent ce marché en offrant gratuitement une bibliothèque qui couvre la plupart des besoins professionnels courants.

Bon, après c’est pas non plus magique car un prompt finalement, c’est juste un outil. Donc si vous ne savez pas ce que vous voulez obtenir ou si vous ne comprenez pas votre métier, ça ne va pas faire de miracles. Mais pour quelqu’un qui sait ce qu’il cherche et qui veut juste gagner du temps, c’est très pratique.

La plateforme OpenAI Academy propose aussi d’autres contenus comme des webinaires, des guides d’utilisation, des cas d’usage par secteur, si ça vous chauffe.

Voilà, j’ai trouvé ces packs de prompts très cools et je pense que ça vous fera gagner du temps.

Source : OpenAI Academy - Prompt Packs

Les IA de type GPT ont beau avoir des instructions du genre “tu ne dois jamais révéler ton prompt système”, il suffit de leur demander gentimment de réencoder leurs instructions avec un décalage de César ou de répéter tout le texte dans un format particulier pour qu’elles crachent tout. Et par tout, je veux dire vraiment tout. Le prompt officiel d’OpenAI, d’Anthropic, de Gemini…etc, les instructions personnalisées du créateur, et même les petits Easter eggs cachés dedans.

Dans cette vidéo, je vous montre plusieurs exemples concrets. Un GPT de génération de logos, une calculatrice mathématique qui cache un Easter egg , un optimiseur SEO…etc. Et pour chacun, j’utilise des prompts d’extraction que j’ai trouvés dans ce repo GitHub qui rassemble tous les prompts système leakés de ChatGPT, Claude, Cursor, Perplexity et compagnie. C’est une vraie caverne d’Ali Baba pour ceux qui s’intéressent à ce genre de trucs.

Ce qui est intéressant, c’est que ça ne fonctionne pas que sur les GPTs personnalisés. Vous pouvez aussi extraire les prompts système de Perplexity, de Grok, de plein d’outils qui utilisent des LLM sous le capot. Donc si vous avez toujours voulu savoir comment tel ou tel service construit ses réponses, c’est l’occasion.

OpenAI vient de lancer Sora 2 , son générateur de vidéos par IA et le truc, c’est que si vous êtes créateur de contenu, vous devez opt-out manuellement pour éviter que vos œuvres servent à entraîner le modèle. Pas d’opt-in par défaut, pas de respect automatique du droit d’auteur. C’est à vous de faire la démarche pour dire non.

Selon Cartoon Brew , la politique d’OpenAI oblige donc les détenteurs de droits à signaler chaque violation spécifique. Pas de formulaire global genre “je refuse que vous utilisiez mes trucs”. Non, vous devez rapporter chaque contenu un par un si vous le trouvez dans les datasets d’entraînement…

Le problème, c’est que personne sait vraiment ce qu’OpenAI a utilisé pour entraîner Sora. Il y a des rumeurs sur l’utilisation massive de vidéos YouTube, de contenus de jeux vidéo, de films, mais OpenAI reste hyper flou sur les sources. Du coup, comment vous voulez opt-out de quelque chose dont vous ignorez l’existence dans leur base de données d’entrainement ?

Imaginez demain matin, vous vous réveillez et 90% des sites web ont disparu. Plus de blogs, plus de sites de presse, plus de forums. Juste des pages blanches et des erreurs 404. De la science-fiction ? Et bien pas selon Matthew Prince, le CEO de Cloudflare, qui gère 20% du trafic web mondial.

Dans plusieurs interviews récentes, il explique qu’on est en train d’assister en direct à l’effondrement du modèle économique qui a fait vivre Internet pendant 25 ans. En effet, le deal était simple : Google crawle votre contenu, vous envoie du trafic, vous monétisez avec de la pub.

Sauf que ce pacte avec le diable vient de voler en éclats.

Il y a dix ans, pour 2 pages que Google scannait sur votre site, il vous envoyait 1 visiteur. Un échange équitable, presque symbiotique. Mais aujourd’hui, Il faut 6 pages crawlées pour obtenir 1 seul clic.

Mais attendez, là c’est Google, le gentil de l’histoire parce qu’avec les nouveaux venus de l’IA, c’est l’apocalypse qui s’annonce. En effet, d’après les données de Cloudflare , le ratio d’OpenAI est passé de 250 pour 1 à 1500 pour 1 en quelques mois. Autrement dit, ChatGPT aspire 1500 pages de votre contenu pour vous renvoyer généreusement… 1 seul visiteur. Anthropic avec Claude, on est à 60 000 pages pour un visiteur. Bref, c’est pas du crawling, c’est du pillage en règle.

Et Prince ne mâche pas ses mots : “Si les créateurs de contenu ne peuvent plus tirer de valeur de leur travail, ils vont arrêter de créer du contenu original.” Et devinez quoi ? C’est déjà en train de se produire car les données montrent que le trafic des moteurs de recherche vers les sites web a chuté de 55% entre 2022 et 2025. Par exemple, le Washington Post et le HuffPost ont vu leur trafic organique divisé par deux en trois ans.

Le plus ironique dans tout ça c’est que Google lui-même creuse sa propre tombe. Prince révèle qu’il y a six mois, 75% des recherches Google se terminaient sans aucun clic vers un site externe. Mais alors pourquoi ce changement soudain ? Hé bien la réponse tient en deux mots : Answer Engines. C’est le cas par exemple avec le déploiement d’ AI Overview , leur nouvelle fonctionnalité qui donne directement les réponses, ce chiffre pourrait atteindre 90%. Google est ainsi devenu un genre de cul-de-sac d’Internet…

Il est fini donc le temps où Google vous donnait une carte au trésor avec des liens à explorer. Maintenant, l’IA vous donne directement le trésor et comme ça plus besoin de visiter les sites, plus de trafic, plus de revenus publicitaires. La boucle vertueuse s’est transformée en spirale mortelle…

Shai, c’est un collègue développeur qui ne dort jamais, qui ne râle jamais quand vous lui demandez de déboguer votre code à 3h du matin, et qui vit littéralement dans votre terminal. C’est un outil qui s’inscrit dans la même lignée que Codex ou Claude Code et qui est 100% français puisque proposé par OVHcloud.

Terminé donc les outils qui nécessitent des interfaces graphiques lourdes ou des plugins IDE complexes puisqu’ici, tout se passe dans le terminal.

L’installation tient en une seule ligne :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ovh/shai/main/install.sh | sh

Et en quelques secondes, vous avez un assistant IA fonctionnel, prêt à vous épauler dans vos tâches quotidiennes. Pas de configuration complexe, pas de dépendances infernales à gérer. Bien sûr, comme pour tout script téléchargé, pensez à vérifier le contenu avant exécution.

Vous l’aurez compris, SHAI ne se contente pas d’être un simple chatbot qui répond à vos questions. Il peut véritablement prendre le contrôle et exécuter des commandes, créer des fichiers, déboguer votre code, et même automatiser des workflows complets. Vous pouvez lui demander de créer un site web complet, de convertir des fichiers d’un format à l’autre, ou de corriger cette commande shell que vous n’arrivez jamais à mémoriser correctement.

La philosophie “written in Rust with love” inscrite dans le code du projet n’est pas non plus qu’une simple formule marketing car le choix de Rust garantit des performances exceptionnelles et une sécurité mémoire à toute épreuve. Avec 99,2% du code en Rust, les développeurs d’OVHcloud ont clairement misé sur la robustesse et la rapidité d’exécution. Je tiens quand même à dire qu’au cours de mes tests, j’ai quand même eu quelques plantages de l’application. Mais elle est encore jeune, donc j’espère que ça va s’améliorer.

Ce qui distingue vraiment SHAI des autres assistants IA, c’est sa capacité à fonctionner en mode “headless”. Vous pouvez simplement lui envoyer des prompts via un pipe Unix : echo "crée-moi un hello world en Python" | shai. Et rien que cette fonctionnalité ouvre des possibilités infinies pour l’automatisation et l’intégration dans des pipelines CI/CD existants.

Plus impressionnant encore, le mode “shell assistant” transforme SHAI en véritable garde du corps de votre terminal. Une fois activé, chaque fois qu’une commande échoue, SHAI intervient automatiquement pour vous proposer une correction. Plus besoin de chercher sur Stack Overflow pourquoi votre commande tar ne fonctionne pas comme prévu.

Pour réussir tout ça, il utilise par défaut Qwen3-32B mais rassurez vous, y’a moyen de changer de provider. L’aspect multi-provider est donc crucial et heureusement SHAI n’est pas verrouillé sur un seul modèle d’IA. Vous pouvez donc configurer différents providers selon vos besoins, vos préférences ou vos contraintes de confidentialité. Mais par défaut, OVHcloud propose un accès anonyme (avec limitation de débit) pour que tout le monde puisse tester l’outil sans engagement. Perso, j’ai éclaté la limite au bout de quelques minutes d’utilisation. Snif.

Lors de mes tests, j’ai aussi constaté que les commandes qu’on appelle normalement avec le “/” n’ont pas fonctionné chez moi et concernant le thème de l’interface de Shai, en fonction des couleurs de votre terminal, ça peut vite être illisible. C’est dommage mais j’imagine que ça va se bonifier avec le temps…

Voilà, avec Shai , OVHcloud mise clairement sur cette approche minimaliste mais puissante pour séduire les développeurs qui veulent de l’IA sans les complications habituelles et surtout qui tourne sur le sol français, dans le respect de vos données personnelles.

Je leur souhaite plein de succès !

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Marre de jongler entre votre terminal et 15 onglets pour gérer vos sessions Claude Code ? Et bien les amis, je suis tombé sur Opcode , et c’est un super outil pour créer des checkpoints dans vos conversations IA comme vous faites des branches Git, pouvoir revenir en arrière quand Claude part en vrille mais également avoir une vraie vue d’ensemble de tous vos projets et agents…

Développé par Asterisk , une startup passée par Y Combinator, Opcode c’est l’interface graphique qui manquait cruellement à Claude Code. Au lieu de vous battre avec la ligne de commande, vous avez maintenant une vraie application desktop, native, rapide, qui tourne sur macOS, Linux et Windows. Ce truc est construit avec Tauri 2 , donc on parle de performances natives avec une UI moderne en React.

Claude Code est un outil génial pour coder avec de l’IA, et j’en sais quelque chose parce que je l’utilise tous les jours. Mais l’interface CLI peut vite devenir limitante quand vous jonglez avec plusieurs projets. Opcode transforme donc cette expérience en quelque chose de plus visuel et intuitif. Vous naviguez dans vos projets stockés dans ~/.claude/projects/ avec une interface graphique, vous voyez l’historique de vos sessions, et surtout, vous pouvez créer des agents personnalisés avec leurs propres prompts système.

Le système de time-travel m’a particulièrement plu car il permet de créer des checkpoints pendant vos conversations avec Claude. Comme ça, si l’IA part dans une mauvaise direction, hop, vous revenez au checkpoint précédent. C’est comme Git mais pour vos interactions IA. Ça évite de tout recommencer quand Claude comprend de travers ce que vous voulez.

Côté sécurité, les mecs d’Asterisk ne rigolent pas. Opcode utilise du sandboxing au niveau OS (seccomp sur Linux, Seatbelt sur macOS) pour isoler complètement les processus. Chaque agent peut avoir des permissions granulaires et vous décidez exactement ce qu’il peut faire ou ne pas faire. Et le plus important : zéro télémétrie. Toutes vos données restent en local, pas de cloud, pas de tracking. Votre code reste donc votre code.

Pour les agents personnalisés, c’est vraiment bien pensé. Vous créez des agents spécialisés avec leurs propres instructions système. Un agent pour le debug, un autre pour la documentation, un pour les tests unitaires. Chaque agent garde son historique, ses préférences, ses permissions. Vous construisez progressivement votre bibliothèque d’agents spécialisés qui connaissent vos habitudes de travail.

L’interface de tracking des coûts API est super pratique aussi. Vous voyez en temps réel combien de tokens vous consommez, le coût associé, avec des graphiques détaillés. Fini les mauvaises surprises en fin de mois. Comme ça, vous savez exactement où part votre budget Claude.

Pour installer Opcode, vous pouvez télécharger les binaires pour macOS, Linux (Windows arrive bientôt…) directement sur le site d’opcode .

Le code est sur GitHub , propre et bien documenté si ça vous chauffe. Voilà, ça permet de garder toute la puissance de l’outil CLI Claude Code, mais avec une interface qui rend l’expérience bien plus agréable. Si vous êtes un vibe codeur qui passe ses journées avec Claude, vous allez gagner un temps fou.

Je pense qu’on n’est pas encore vraiment prêt pour ces conneries… De quelles conneries je parle ? Et bien par exemple d’un ransomware qui réfléchit, qui s’adapte, et qui génère même ses propres attaques en temps réel ! Oui, Terminator mais sans muscles, et ce n’est plus de la science-fiction, c’est maintenant une réalité.

ESET Research vient en effet de découvrir PromptLock , le tout premier ransomware alimenté par l’intelligence artificielle et ce qui le rend vraiment unique, c’est qu’il ne suit pas de script prédéfini. Non, non, au lieu de ça, il utilise le modèle gpt-oss-20b d’OpenAI, installé localement sur la machine infectée via l’API Ollama. Du coup, ça permet au ransomware de génèrer ses propres scripts Lua malveillants à la volée, en fonction de ce qu’il trouve sur votre système. Chaque attaque devient ainsi potentiellement unique, ce qui rend la détection par signatures quasi impossible.

La beauté diabolique du truc, c’est que tout fonctionne en local. Donc pas besoin de connexion internet constante, pas de communications suspectes vers des serveurs de commande et contrôle. Le modèle d’IA tourne directement sur votre machine. Cette approche permet ainsi au ransomware d’éviter les détections heuristiques traditionnelles et le tracking d’API.

Les chercheurs d’ESET ont trouvé les artefacts de PromptLock sur VirusTotal le 25 août dernier. Ce ransomware est écrit en Golang et existe pour le moment en versions Windows et Linux et d’après l’analyse du trafic réseau, il envoie des requêtes POST vers un endpoint Ollama local (172.42.0.253:8443). L’adresse Bitcoin présente dans les prompts découverts appartiendrait à Satoshi Nakamoto lui-même. L’enfoiré, je savais qu’il était toujours dans le coin !!! Ouais, non, c’est surtout un gros clin d’œil des développeurs de cette saloperie.

Ce qui inquiète réellement les experts, c’est la simplicité avec laquelle ce ransomware peut être déployé. Plus besoin d’être un expert du mal (et du code) pour lancer une attaque sophistiquée.

Le ransomware utilise l’algorithme de chiffrement SPECK 128-bit et peut potentiellement exfiltrer vos données, les chiffrer, ou même les détruire. Heureusement, cette dernière fonctionnalité ne semble pas encore implémentée. Les scripts Lua générés sont compatibles cross-platform et fonctionnent sur Windows, Linux et macOS. Bref, une vraie plaie universelle.

Pour l’instant, PromptLock semble donc être plutôt un proof of concept plutôt qu’une menace active mais si un simple PoC peut déjà faire ça, imaginez ce que des cybercriminels motivés pourraient développer avec les mêmes techniques.

On s’attend tous à voir dans les années à venir de plus en plus de malwares autonomes capables d’apprendre et de s’adapter en temps réel. Cela veut dire que les défenses devront elles aussi intégrer l’IA pour suivre le rythme. C’est une nouvelle course aux armements technologiques qui s’annonce, avec évidemment nos données personnelles et les données des entreprises comme champ de bataille.

Donc comme d’hab, la meilleure défense c’est la prudence. Ne téléchargez que des fichiers de sources fiables maintenez vos systèmes à jour, et faites des backups 3-2-1-1-0 .

Bon courage les amis !

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Bon, accrochez-vous bien à votre clavier (ou votre smartphone) parce que je vais vous raconter l’histoire d’un autre des plus grand braquage du 21e siècle, sauf qu’au lieu de braquer des banques, ils ont braqué les cerveaux de l’industrie occidentale.

APT1, aussi connu sous le nom de Comment Crew, c’est l’histoire d’une unité de l’armée chinoise qui, depuis un immeuble de 12 étages à Shanghai, a volé les secrets industriels de 141 entreprises pendant 7 ans. Je vous parle de centaines de téraoctets de données comprenant des plans de centrales nucléaires, des formules chimiques, des stratégies commerciales, des designs militaires… En gros, imaginez Ocean’s Eleven, mais avec des claviers à la place des perceuses, et tout ça multiplié par 1000. Et le plus dingue c’est qu’ils opèrent au grand jour, avec des horaires de bureau, des badges d’employés, et même une cantine.

C’est tellement énorme que quand la boite de sécu Mandiant publie son rapport en 2013 pour les démasquer, personne ne veut y croire. Pourtant, les preuves sont accablantes : adresses IP, malwares signés, et même les vrais noms des hackers…

Cette histoire, c’est donc celle de Wang Dong et ses collègues, les premiers cyber-soldats de l’histoire à être inculpés pour espionnage.

L’histoire commence en 2004, dans le district de Pudong à Shanghai. C’est le nouveau quartier d’affaires, celui avec les gratte-ciels futuristes qu’on voit sur toutes les cartes postales. Mais au milieu de cette skyline de science-fiction, il y a un bâtiment qui ne paie pas de mine. Un immeuble blanc de 12 étages au 50 Datong Road, dans le quartier de Gaoqiaozhen. De l’extérieur, rien de spécial : des restaurants, des salons de massage, un importateur de vin. Mais à l’intérieur, c’est le QG de l’unité 61398 de l’Armée Populaire de Libération chinoise.

Le district de Pudong à Shanghai, théâtre du plus grand braquage numérique de l’histoire

L’unité 61398 fait partie du 2e Bureau du 3e département de l’État-major général de l’APL, leur équivalent de la NSA. Officiellement, c’est juste un bureau militaire parmi d’autres. Officieusement, c’est le centre névralgique du cyber-espionnage chinois. Le bâtiment, construit en 2007, fait plus de 12 000 mètres carrés ce qui est assez grand pour accueillir entre 500 et 2000 personnes selon les estimations.

D’ailleurs, quand CNN a tenté de s’approcher de l’immeuble en 2014, les journalistes ont été chassés par des gardes de sécurité. Ça sent bon l’installation militaire secrète.

L’immeuble qui abrite l’unité 61398, dissimulé au milieu du quartier d’affaires

Ce qui rend l’unité 61398 unique, c’est son approche industrielle du hacking. Alors que les hackers occidentaux travaillent souvent seuls ou en petits groupes, ici on est face à une véritable usine à cyber-espionnage avec des employés.

Le recrutement est ultra-sélectif car l’unité cherche des diplômés en informatique et en sécurité réseau, mais avec une compétence supplémentaire cruciale : ils doivent parler couramment anglais. Pas juste le lire hein, mais vraiment le maîtriser. Pourquoi ? Hé bien parce que pour s’infiltrer dans les réseaux américains, il faut comprendre les manuels techniques, lire les emails internes, et parfois même se faire passer pour des employés. Wang Dong, alias “UglyGorilla”, maîtrise tellement bien l’anglais qu’il se présente même sous le nom de “Jack Wang” dans les forums internationaux.

Les cyber-soldats de l’unité 61398 : des employés modèles qui hackent en horaires de bureau

On sait même que China Telecom a installé une connexion fibre optique spéciale pour l’unité, officiellement pour “la défense nationale” puisque dans un memo interne de 2008 retrouvé en ligne, on peut y lire que China Telecom espère “accomplir cette tâche pour l’armée sur la base du principe que la construction de la défense nationale est importante”. En réalité, c’est leur autoroute pour piller l’Occident. Avec cette bande passante, ils peuvent exfiltrer des téraoctets de données sans que personne ne remarque rien.

Les premiers signes d’activité d’APT1 remontent à 2006, mais des preuves suggèrent qu’ils opèrent depuis 2004. Au début, c’est discret, quelques intrusions par-ci par-là. Mais rapidement, ça devient systématique. Leur méthode est toujours la même : du spear-phishing ultra-ciblé. Ils étudient leur cible, identifient les employés clés, et leur envoient des emails parfaitement crédibles. Le taux de réussite est terrifiant : même des experts en sécurité tombent dans le panneau.

Par exemple, si vous êtes ingénieur chez Westinghouse et que vous travaillez sur les turbines, vous pourriez recevoir un email d’un “collègue” avec en pièce jointe un document intitulé “Révisions techniques turbine GT-2023.pdf”. Sauf que ce PDF contient un exploit zero-day qui installe silencieusement une backdoor sur votre machine. Et là, c’est le drame.

Les emails de spear-phishing d’APT1 sont si crédibles que même les experts s’y laissent prendre

Le nom “Comment Crew” vient également de leur technique favorite d’infection qui est d’utiliser les commentaires HTML pour cacher leurs commandes. Leur malware WEBC2, développé depuis 2004, récupère des pages web où les instructions sont dissimulées dans les balises de commentaires HTML.

La technique signature d’APT1 : Cacher des commandes chiffrées malveillantes dans les commentaires HTML

Une fois dans le réseau, APT1 déploie alors tout un arsenal de malwares custom et contrairement à ce qu’on pourrait penser, ils n’utilisent pas toujours des outils sophistiqués. Parfois, c’est du Poison Ivy ou du Gh0st RAT, des trojans disponibles publiquement. Mais la plupart du temps, ils utilisent leurs propres créations. Mandiant a ainsi identifié 42 familles de malwares différentes utilisées par APT1, un arsenal qui s’étend sur plus de 39 catégories d’outils.

Leur philosophie c’est la redondance. Ils installent plusieurs backdoors différentes sur chaque système compromis, comme ça, si les admins en trouvent une et la suppriment, ils ont encore 3 ou 4 autres accès. C’est comme un cambrioleur qui ferait des doubles de toutes les clés de la maison, au cas où. Et ils sont patients. Très patients. Mandiant a documenté des intrusions qui ont duré 4 ans et 10 mois. Quatre ans ! Pendant tout ce temps, ils observent, ils collectent, ils exfiltrent.

L’approche redondante d’APT1. Plusieurs portes dérobées sur chaque système compromis

L’opération Aurora en 2010 marque un tournant. C’est l’attaque qui va faire sortir APT1 de l’ombre. La cible principale est Google, mais pas seulement. Adobe, Yahoo, Morgan Stanley, Dow Chemical… Au total, plus de 30 entreprises se font pirater simultanément. Les attaques commencent en avril 2009, soit quatre mois complets avant que Microsoft découvre la vulnérabilité utilisée.

Chez Google, les hackers visent spécifiquement les comptes Gmail d’activistes chinois des droits de l’homme. Mais ils ne s’arrêtent pas là. Ils volent aussi du code source, des algorithmes, des secrets commerciaux. Ils exploitent même les backdoors que Google a créées pour le gouvernement américain dans le cadre des écoutes légales. Google est tellement choqué qu’ils font quelque chose d’inédit : ils rendent l’attaque publique.

Google Chine, victime emblématique d’Aurora et point de départ de la guerre cyber sino-américaine ( source )

Le 12 janvier 2010, le blog officiel de Google publie donc un post qui fait l’effet d’une bombe : “A new approach to China”. Ils révèlent l’attaque, accusent implicitement le gouvernement chinois, et menacent de quitter le marché chinois. C’est du jamais vu. Une entreprise privée qui défie publiquement la Chine sur la cybersécurité. Et les preuves techniques sont accablantes : adresses IP, domaines, signatures de malwares, tout pointe vers deux écoles chinoises, la Lanxiang Vocational School et l’université Shanghai Jiao Tong.

L’impact d’Aurora est énorme car pour la première fois, le grand public réalise l’ampleur du cyber-espionnage chinois, mais pour APT1, c’est juste un jour de travail comme un autre, et ils continuent leurs opérations comme d’habitude.

Les cibles d’APT1 sont soigneusement choisies. Ce n’est pas du hacking aléatoire, c’est de l’espionnage économique stratégique. Ils visent les secteurs clés où la Chine veut rattraper son retard : énergie, télécoms, métallurgie, technologies militaires. Leurs 141 victimes confirmées couvrent 20 industries différentes, mais l’obsession reste la propriété intellectuelle américaine.

Prenons Westinghouse Electric. Cette entreprise américaine conçoit des réacteurs nucléaires AP1000, la référence mondiale. APT1 s’infiltre dans leurs systèmes entre 2010 et 2011 et vole les “spécifications techniques et de design propriétaires” selon l’acte d’accusation du ministère de la Justice. Des années de R&D, des milliards de dollars d’investissement, tout ça téléchargé tranquillement depuis Shanghai. Le plus ironique c’est que Westinghouse partageait déjà volontairement sa technologie avec la Chine, mais visiblement ça ne suffisait pas.

Les plans des réacteurs nucléaires Westinghouse, le butin de guerre de la cyber-espionnage chinoise

US Steel, le géant de l’acier américain, se fait aussi pirater. APT1 vole leurs formules métallurgiques propriétaires, leurs processus de fabrication, leurs stratégies commerciales. Et le timing est parfait puisque US Steel est en procès contre des entreprises chinoises pour dumping. APT1 vole même leurs documents juridiques pour aider la défense chinoise ! Et devinez quoi ? Peu après, des producteurs chinois commencent à exporter des aciers haute résistance qu’ils n’arrivaient pas à commercialiser avant.

Mais le plus choquant, c’est le piratage du syndicat United Steelworkers. Oui, un syndicat. Pourquoi ? Parce qu’ils négociaient avec des entreprises chinoises. APT1 vole leurs stratégies de négociation, leurs positions de repli, leurs communications internes sensibles. C’est comme jouer au poker en voyant les cartes de l’adversaire. Les hackers récupèrent des “informations de prix” et des “documents technologiques” qui donnent aux entreprises chinoises un avantage déloyal dans les contrats et les litiges commerciaux.

Les techniques d’APT1 évoluent constamment. Au début, c’est surtout du spear-phishing basique. Mais avec le temps, ils deviennent plus sophistiqués. Ils utilisent des certificats SSL volés pour faire croire que leurs serveurs de commande sont légitimes et chiffrent leurs communications avec “des niveaux de chiffrement sans précédent” selon McAfee, rendant la détection quasi impossible.

Une de leurs techniques favorites est le “living off the land”. Au lieu d’uploader des outils de hacking qui pourraient être détectés, ils utilisent les outils déjà présents sur les systèmes Windows tels que PowerShell, WMI, les tâches planifiées. C’est malin, et surtout invisible aux systèmes de détection traditionnels.

C’est donc Mandiant, donc je vous parlais en intro, qui en 2012, commence à remarquer des patterns. Kevin Mandia, ancien officier de l’US Air Force et fondateur de la société, voit les mêmes techniques, les mêmes outils, les mêmes serveurs de commande, utilisés contre des dizaines de leurs clients. Ils observent cette persistance incroyable avec en moyenne 356 jours de présence sur les réseaux victimes, avec notamment ce record de 4 ans et 10 mois “d’observation” dans le réseau d’un de leurs clients.

Kevin Mandia prend alors une décision historique qui va changer la cybersécurité pour toujours. Il va faire ce que personne n’a jamais osé faire à savoir identifier publiquement les hackers et prouver leur lien avec le gouvernement chinois. La décision est “déchirante” selon ses propres mots car publier ces informations, c’est risquer de perdre leurs capacités de collecte de renseignements sur APT1.

Mais la frustration du secteur privé atteint ses limites.

Kevin Mandia, l’homme qui a osé défier la Chine en révélant APT1 au grand jour

Ses équipes passent des mois à collecter des preuves et la découverte clé arrive quand ils tracent les adresses IP utilisées par les attaquants. Elles pointent toutes vers un petit quartier de Shanghai : Pudong, district de Gaoqiaozhen. Plus précisément, vers un bloc d’adresses attribué à China Telecom, pour un client “défense nationale”. Bingo.

Mandiant pousse quand même l’enquête plus loin. Ils analysent les horaires d’activité des hackers en traçant 1 905 connexions sur deux ans et surprise, ils travaillent du lundi au vendredi, de 8h à 17h, heure de Shanghai et prennent même des pauses déjeuner ! C’est clairement une opération étatique avec des employés salariés, et pas des hackers indépendants qui opèrent de nuit.

Alors le 18 février 2013, Mandiant publie son rapport. 74 pages qui font l’effet d’une bombe atomique dans le monde de la cybersécurité car pour la première fois, une entreprise privée accuse directement l’armée chinoise de cyber-espionnage à grande échelle. Le rapport est d’une précision chirurgicale : adresse exacte du bâtiment, estimation du nombre d’employés, liste des victimes, détail des techniques.

Mais le plus fort, c’est l’annexe technique. Mandiant balance tout : 3000 indicateurs de compromission, les hashs MD5 de 40 familles de malwares, 13 certificats SSL utilisés par APT1, des centaines de domaines et d’adresses IP. C’est open bar pour les défenseurs du monde entier. Une véritable déclaration de guerre informationnelle.

Le rapport Mandiant de 2013 : 74 pages qui ont changé la cybersécurité mondiale

La réaction chinoise est totalement prévisible. Le ministère des Affaires étrangères dénonce des “accusations sans fondement” et rappelle que “la Chine est elle-même victime de cyberattaques”. Le porte-parole ajoute même que tracer des cyberattaques est “très complexe” et que les preuves de Mandiant sont “peu professionnelles”. Un bottage en touche tout à fait classique, donc.

Mais dans les coulisses, c’est la panique. APT1 doit abandonner toute son infrastructure. Les domaines sont grillés, les malwares détectés, les techniques connues. Des années de travail réduites à néant par un simple PDF. Le groupe doit se réinventer complètement.

Les révélations de Mandiant changent la donne car pour la première fois, le cyber-espionnage chinois a un visage, une adresse, une organisation. Ce ne sont plus des “hackers chinois” anonymes, c’est l’unité 61398, 2e Bureau du 3e Département de l’État-major général de l’APL. L’administration Obama est sous pression pour réagir, mais que faire ? Des sanctions économiques ? Une riposte cyber ? Des inculpations ? Personne n’a jamais inculpé des hackers d’État étrangers…

Une année passe puis le 19 mai 2014, le ministère de la Justice américain fait quelque chose d’historique. Un grand jury de Pennsylvanie inculpe cinq officiers de l’unité 61398 : Wang Dong, Sun Kailiang, Wen Xinyu, Huang Zhenyu, et Gu Chunhui. C’est la première fois dans l’histoire qu’un pays inculpe des militaires étrangers pour cyber-espionnage.

L’avis de recherche du FBI

Wang Dong, alias “UglyGorilla”, est la star du groupe. Actif depuis octobre 2004, c’est lui qui a mené l’attaque contre Westinghouse et SolarWorld. C’est son ego surdimensionné qui le trahit. En effet, en 2007, il signe un de ses malwares MANITSME avec la phrase “v1.0 No Doubt to Hack You, Writed by UglyGorilla, 06/29/2007”. Il laisse même ses initiales “UG” dans les logs de milliers d’ordinateurs compromis. Le FBI publie sa photo, offre une récompense pour son arrestation, et le place sur sa liste des cyber-criminels les plus recherchés.

Wang Dong alias “UglyGorilla” : le premier cyber-soldat de l’histoire recherché par le FBI

Sun Kailiang et Wen Xinyu sont les experts techniques. Ils développent les malwares, maintiennent l’infrastructure, s’assurent que les opérations restent furtives. Huang Zhenyu et Gu Chunhui gèrent les domaines, les serveurs, toute la logistique derrière les attaques. Une équipe complète de cyber-soldats professionnels.

L’inculpation américaine est bien sûr symbolique car la Chine n’extradera jamais ses officiers, mais le message est clair. Les États-Unis ne toléreront plus le cyber-espionnage économique. Et les charges sont lourdes… conspiration, fraude informatique, vol de secrets commerciaux, espionnage économique. Au total, 31 chefs d’accusation. Si ils étaient jugés, ils risqueraient des décennies de prison.

L’impact des révélations de Mandiant et des inculpations est énorme. APT1 doit cesser ses opérations, au moins temporairement. Les entreprises américaines renforcent leur sécurité. Les firewalls sont mis à jour, les employés formés contre le phishing, les réseaux segmentés et le coût de la cybersécurité explose ! Mais c’est le prix à payer pour protéger la propriété intellectuelle.

Justice américaine : une réponse judiciaire inédite au cyber-espionnage d’État

Mais APT1 n’est que la partie émergée de l’iceberg. D’autres unités chinoises prennent le relais : APT2, APT3, APT10… La Chine a des dizaines de groupes similaires, chacun avec ses spécialités et ses cibles. Le cyber-espionnage chinois est comme une hydre, vous coupez une tête, et deux repoussent.

Les experts estiment que le vol de propriété intellectuelle par la Chine coûte entre 200 et 600 milliards de dollars par an à l’économie américaine. C’est le plus grand transfert de richesse de l’histoire, et il se fait en silence, octet par octet. APT1 à lui seul a volé des centaines de téraoctets sur 7 ans d’opérations.

Aujourd’hui, l’unité 61398 existe toujours, probablement sous un autre nom. Le bâtiment de Shanghai est toujours là. Wang Dong et ses collègues n’ont jamais été arrêtés. Ils ont peut-être changé d’identité, de poste, mais ils continuent sûrement leur travail quelque part. Et surtout le cyber-espionnage chinois a évolué. Il est plus discret, plus sophistiqué, et ils utilisent même l’IA et le machine learning.

L’affaire APT1 a aussi changé les relations sino-américaines. En 2015, Xi Jinping et Obama signent un accord stipulant qu’il n’y aura plus de cyber-espionnage économique entre les deux puissances. La Chine s’engage ainsi à ne plus voler de secrets commerciaux.

Xi Jinping et Obama , un accord de façade sur le cyber-espionnage en 2015

Mais personne n’est dupe et les attaques continuent. Elle se font juste sous d’autres formes, par d’autres groupes…

Sources : Mandiant APT1 Report - National Security Archive , PLA Unit 61398 - Wikipedia , APT1, Comment Crew - MITRE ATT&CK , U.S. Charges Five Chinese Military Hackers - Department of Justice , Operation Aurora - Wikipedia , Connect the Dots: PLA Unit 61398 - Council on Foreign Relations , Mandiant Exposes APT1 - Google Cloud Blog

OpenAI vient de lâcher dans la nature ses premiers modèles open-weight depuis GPT-2, et apparemment, c’est du lourd. Après 5 longues années à garder jalousement ses modèles bien au chaud derrière des API payantes, Sam Altman et sa bande balancent donc gpt-oss-120b et gpt-oss-20b, deux modèles que vous pouvez télécharger gratuitement sur Hugging Face et faire tourner chez vous.

Ils ont claqué des milliards de dollars en recherche pour créer ces modèles, et maintenant ils les offrent au monde entier sous licence Apache 2.0. C’est beau !

Pour ceux qui se demandent ce que ça change, un modèle open-weight c’est comme avoir accès au moteur d’une voiture avec le capot grand ouvert. Vous pouvez voir comment ça fonctionne, bidouiller les paramètres internes, et surtout, le faire tourner en local sans connexion internet. Greg Brockman, le cofondateur d’OpenAI, explique que c’est complémentaire à leurs services payants comme ChatGPT et l’avantage, c’est que vos données ne partent pas dans le cloud.

Les deux nouveaux modèles utilisent l’approche chain-of-thought qu’OpenAI a introduite avec son modèle o1 l’automne dernier. Cela veut dire que au lieu de balancer une réponse directe, l’IA passe par plusieurs étapes de raisonnement pour répondre à vos questions. Ces modèles text-only ne sont pas multimodaux (donc pas d’images ou de sons), mais ils peuvent naviguer sur le web, appeler d’autres modèles cloud pour certaines tâches, exécuter du code et même agir comme des agents IA autonomes.

Le plus petit des deux, gpt-oss-20b avec ses 21 milliards de paramètres (dont 3,6 milliards actifs), est suffisamment compact pour tourner sur une machine avec 16 Go de RAM. Le gros calibre, gpt-oss-120b avec ses 117 milliards de paramètres (5,1 milliards actifs), nécessite 80 Go de mémoire et tourne idéalement sur une seule GPU H100. Les deux supportent un contexte de 128 000 tokens, soit l’équivalent de 300-400 pages de roman que vous pouvez balancer d’un coup.

D’après les benchmarks, gpt-oss-120b atteint quasiment les performances d’OpenAI o4-mini sur les tâches de raisonnement, tandis que gpt-oss-20b s’approche d’o3-mini. Sur une RTX 5090, vous pouvez atteindre jusqu’à 256 tokens par seconde, ce qui est franchement impressionnant pour du local. Avec l’architecture Mixture-of-Experts (MoE) et la précision native MXFP4, ces modèles sont optimisés pour tourner efficacement même sur du matériel grand public.

Bon, passons aux choses sérieuses avec le tutoriel Ollama pour faire tourner tout ça chez vous.

Installation d’Ollama

D’abord, installez Ollama si ce n’est pas déjà fait. Sur macOS, ouvrez un terminal et tapez :

brew install ollama

Sur Linux, c’est encore plus simple :

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

Pour Windows, téléchargez directement l’installateur sur ollama.com et suivez les instructions.

Lancement du serveur Ollama

Une fois installé, démarrez le serveur Ollama :

ollama serve

Le serveur va se lancer sur le port 11434 par défaut. Laissez cette fenêtre de terminal ouverte.

Téléchargement et exécution des modèles gpt-oss

Dans un nouveau terminal, vous pouvez maintenant télécharger et lancer les modèles. Pour le modèle léger gpt-oss-20b (idéal si vous avez 16 Go de RAM minimum) :

ollama pull gpt-oss:20b
ollama run gpt-oss:20b

Pour le modèle plus costaud gpt-oss-120b (nécessite au moins 80 Go de RAM ou un bon GPU) :

ollama pull gpt-oss:120b
ollama run gpt-oss:120b

Configuration du niveau de raisonnement

Une fonctionnalité sympa de ces modèles, c’est que vous pouvez ajuster l’effort de raisonnement selon vos besoins. Dans Ollama, vous pouvez configurer ça avec :

ollama run gpt-oss:20b --reasoning low # Pour des réponses rapides
ollama run gpt-oss:20b --reasoning medium # Équilibré (par défaut)
ollama run gpt-oss:20b --reasoning high # Pour des analyses complexes

Utilisation avec Python

Si vous préférez intégrer ça dans vos scripts Python, installez le package officiel :

pip install ollama

Puis utilisez-le comme ceci :

import ollama

response = ollama.chat(model='gpt-oss:20b', messages=[
{
'role': 'user',
'content': 'Explique-moi la différence entre un modèle open-weight et open-source',
},
])
print(response['message']['content'])

Alternative avec Hugging Face CLI

Si vous voulez télécharger directement depuis Hugging Face pour plus de contrôle :

# Installation de Hugging Face CLI
pip install huggingface-hub

# Téléchargement de gpt-oss-20b
huggingface-cli download openai/gpt-oss-20b --include "original/*" --local-dir gpt-oss-20b/

# Téléchargement de gpt-oss-120b
huggingface-cli download openai/gpt-oss-120b --include "original/*" --local-dir gpt-oss-120b/

Optimisations pour cartes NVIDIA RTX

Si vous avez une carte NVIDIA RTX, vous pouvez bénéficier d’optimisations spécifiques car Ollama détecte automatiquement votre GPU et applique les optimisations. Donc pour vérifier que votre GPU est bien détectée :

nvidia-smi # Pour voir votre GPU
ollama list # Pour voir les modèles disponibles

Quelques commandes utiles

Pour lister tous les modèles installés :

ollama list

Pour supprimer un modèle si vous manquez d’espace :

ollama rm gpt-oss:120b

Pour voir les logs et débugger si ça plante :

ollama logs

Le fait qu’OpenAI ait attendu mars pour annoncer ces modèles puis les ait retardés pour des tests de sécurité supplémentaires montre qu’ils prennent le sujet au sérieux. Eric Wallace, chercheur en sécurité chez OpenAI, explique qu’ils ont même fine-tuné les modèles en interne sur des scénarios à risque pour mesurer jusqu’où un “bad actor” pourrait les pousser. Résultat, les modèles n’ont pas atteint un niveau de risque élevé selon leur framework de préparation.

Pour finir, OpenAI s’est associé avec Azure, vLLM, llama.cpp, LM Studio, AWS, Fireworks, Together AI et plein d’autres plateformes pour rendre ces modèles accessibles partout. Microsoft propose même AI Foundry Local sur Windows où vous pouvez juste taper foundry model run gpt-oss-20b dans un terminal pour commencer.

Voilà, vous avez tout ce qu’il faut pour jouer avec les nouveaux jouets d’OpenAI. C’est quand même fou de voir OpenAI revenir à ses racines open source après toutes ces années à s’enfermer. Avec la licence Apache 2.0, vous pouvez utiliser ces modèles commercialement, les redistribuer, et les intégrer dans vos propres projets.

Pour plus d’infos, consultez le dépôt GitHub officiel ou la page Ollama dédiée. Allez-y, téléchargez, testez, et surtout, amusez-vous bien avec ces nouveaux modèles. Le futur de l’IA locale commence maintenant, et il est entre vos mains.

Perplexity AI s’est fait épingler par Cloudflare, pris la main dans le sac à contourner allègrement les règles du web avec leurs bots masqués. Et le plus fort dans tout ça c’est qu’ils nient tout en bloc.

L’affaire a éclaté quand Cloudflare, qui s’occupe d’un cinquième du trafic internet mondial, a décidé de fouiner un peu dans les pratiques suspectes de certains bots IA. Et le verdict est tombé assez rapidement : Perplexity a recours à des crawlers furtifs qui se font passer pour de véritables navigateurs afin de s’emparer du contenu des sites web, même lorsque les propriétaires ont dit non par le biais du fameux fichier robots.txt.

Ce qui rend cette histoire encore plus énervante, c’est la technique utilisée. Plutôt que d’employer leur user agent officiel “PerplexityBot”, les bots se déguisent en Chrome sur Windows 10.

Cloudflare a mené ses propres expériences pour prouver la manœuvre. Ils ont conçu un site web accessible uniquement aux vrais user agents Chrome et Firefox, tout en bloquant explicitement PerplexityBot via le robots.txt. Les bots officiels de Perplexity sont bien arrêtés, mais étrangement, quand un utilisateur fait une requête sur Perplexity.ai, le contenu est tout de même récupéré.

Comment ? Et bien grâce à des crawlers masqués, utilisant des ASN (Autonomous System Numbers) différents et des user agents trafiqués.

La défense de Perplexity ? Un véritable morceau de bravoure. Leur PDG, Aravind Srinivas, affirme qu’ils ne contournent pas le robots.txt, mais qu’ils recourent à des “fournisseurs tiers” pour le crawling. En gros, “C’est panoupanous, c’est les autres.” Sauf qu’il ne veut pas révéler l’identité de ces mystérieux partenaires, prétextant un accord de confidentialité. Pratique, non ?

Le problème dépasse largement le cadre de Perplexity car Wired et le développeur Robb Knight avaient déjà mené l’enquête en juin 2024 et découvert des indices similaires. Amazon Web Services a même lancé une investigation pour vérifier si Perplexity bafoue leurs conditions d’utilisation. Et en juin 2025, la BBC a menacé de poursuites judiciaires, exigeant que Perplexity cesse de scraper leur contenu et efface toutes les données collectées.

Pour situer l’ampleur du phénomène, Cloudflare a déterminé que les bots IA représentent désormais 5% de tout le trafic bot identifié. OpenAI avec GPTBot est en tête, suivi de… PerplexityBot en neuvième position. Mais ça, c’est uniquement pour ceux qui jouent cartes sur table. Combien passent sous le radar avec des identités truquées ?

La technique de contournement est d’ailleurs assez rusée car quand vous demandez à Perplexity d’explorer une URL spécifique, leur système prétend agir “au nom de l’utilisateur”, comme si vous copiez-collez vous-même le contenu. Sauf qu’en réalité, c’est un bot automatisé qui s’en charge, en utilisant des headless browsers pour paraître plus légitime.

TollBit, une startup spécialisée dans les accords de licence IA, a révélé que plus de 50 sites web choisissent délibérément d’ignorer le protocole robots.txt. Et surprise, selon une enquête de Business Insider, OpenAI et Anthropic (les créateurs de Claude) figureraient parmi eux. Mais au moins, ils ne se cachent pas derrière des user agents falsifiés.

Ce qui m’agace vraiment dans cette histoire, c’est l’hypocrisie ambiante. D’un côté, ces entreprises IA nous vendent du rêve sur l’éthique et la transparence et de l’autre, elles emploient des méthodes dignes de hackers des années 2000 pour aspirer du contenu sans permission. Et pendant ce temps, les créateurs de contenu se retrouvent pillés sans compensation.

Cloudflare propose bien quelques solutions pour se protéger, notamment leur outil AI Bots qui permet de gérer finement l’accès des différents crawlers IA. Ils ont aussi mis au point un “Bot Score” qui évalue la légitimité du trafic sur une échelle de 1 à 99. Plus le score est bas, plus y’a de chances que ce soit un bot. Les crawlers masqués de Perplexity obtiennent généralement un score en dessous de 30.

Donc, si vous gérez un site web, je vous recommande vivement de scruter vos logs. Repérez les schémas suspects du genre une même IP qui enchaîne les requêtes, des user agents identiques mais aux comportements différents, ou des accès à des URLs jamais publiées.

Quoiqu’il en soit, si même les plus grandes entreprises IA ne respectent pas des règles basiques comme le robots.txt, qu’est-ce qui les empêchera demain de franchir d’autres limites ?

C’est bien dommage, je trouve…

Source

Oh c’est rigolo ça… Un chercheur en sécurité vient de découvrir qu’on peut faire cracher des clés Windows à ChatGPT avec trois mots magiques : “I give up”. Cette histoire nous vient de Marco Figueroa, responsable du programme de bug bounty GenAI chez Mozilla (le programme 0DIN pour les intimes), qui a trouvé une technique tellement simple que ça en devient presque gênant pour OpenAI. En gros, il propose à ChatGPT de jouer à un petit jeu de devinette.

Ça va, pas trop chaud ? Alors tant mieux, parce que je vais vous faire avoir une petite suée tellement ce truc est cool ! Ça s’appelle Memflix et c’est une bibliothèque JavaScript qui transforme vos documents texte en… fichiers vidéo MP4 ! Oui, vous avez bien lu. Et le plus fou, c’est que vous pouvez ensuite faire des recherches sémantiques ultra-rapides dans ces vidéos.

L’idée est tellement simple qu’elle en devient géniale car au lieu de stocker vos données dans une base de données traditionnelle, Memflix encode tout dans des QR codes qui sont ensuite intégrés frame par frame dans une vidéo. Résultat ? Un stockage 10 fois plus efficace qu’une base de données classique et des recherches qui prennent moins d’une seconde, même sur des millions de chunks de texte.

Après avoir secoué Google avec leur moteur de recherche IA qui cartonne (près de 2% du trafic mondial de recherche, quand même), Perplexity débarque maintenant avec Comet, un navigateur qui pourrait bien mettre tout le monde d’accord. En plus, la beta Windows vient tout juste d’être lancée pour quelques chanceux testeurs !

Durant des années, on a tous galéré avec nos navigateurs, à jongler entre 50 onglets ouverts, à chercher ce mail important auquel on a jamais répondu, ou à comparer des prix sur 15 sites différents. Eh bien figurez-vous que les mecs de Perplexity se sont dit “et si on foutait une IA directement dans le navigateur pour que ça fasse tout ça tout seul ?”.

J’ai encore découvert un truc génial aujourd’hui ! J’ai trop de chance ! C’est une extension Chrome qui s’appelle PageMagic et en gros, c’est comme si vous aviez un développeur expert en CSS dans votre poche qui comprend exactement ce que vous voulez changer sur n’importe quel site web.

L’idée est pas con vous allez voir… Vous installez l’extension, vous allez sur un site qui vous fait mal aux yeux ou dont l’ergonomie vous gonfle, et hop ! Vous décrivez en langage naturel ce que vous voulez modifier. Genre “réduis la taille de la police, cache la sidebar, change la couleur de fond”. Et l’extension s’occupe de tout grâce à l’IA Claude d’Anthropic.

OpenAI vient d’annoncer qu’ils allaient ajouter une fonctionnalité shopping à ChatGPT, pour permettre aux utilisateurs de comparer et d’acheter des produits directement depuis l’interface. Une annonce qui place encore plus clairement OpenAI en compétition directe avec Google et Amazon, toujours dans l’idée de réinventer la recherche en ligne.

ChatGPT se lance dans la course au shopping en ligne

ChatGPT propose donc désormais à certains de ses utilisateurs une fonctionnalité inédite : rechercher et acheter des produits sans quitter l’application. Annoncée officiellement par OpenAI, cette nouveauté concerne d’abord quelques catégories comme l’électronique, la mode, la beauté et les articles pour la maison. L’objectif est clair : capter davantage de temps d’utilisation et bousculer les géants historiques de la recherche et de l’e-commerce.

Chrome c’est le navigateur dont je ne voudrais même pas sur mon ordinateur tellement il est pourri comparé à Firefox alors imaginez ma surprise quand j’ai appris qu’OpenAI voulait racheter cette bouze ! Et pas n’importe comment !! Ils le veulent uniquement si la justice américaine force Google à s’en séparer suite à ce fameux procès antitrust qui a déclaré Google comme détenteur d’un monopole illégal sur la recherche web.

S’il y a bien un truc dont je suis sûr, c’est que le monde n’a pas besoin d’un nouveau réseau social. Et pourtant, c’est exactement ce que prépare Sam Altman, le CEO d’OpenAI, dans ce qui ressemble à une nouvelle saison de Game of Thrones version Silicon Valley.

Donc si vous êtes un nerd qui s’intéresse aux stratégies des titans de la tech, vous allez adorer cette nouvelle bataille qui se prépare.

Vous rêvez de créer votre propre podcast mais vous manquez de temps ou d’inspiration ?

Podgenai est là pour vous aider à générer du contenu audio grâce à la POUISSANCE de l’intelligence artificielle ! Aidée de GPT-4, cette application Python vous permet de produire des épisodes d’environ une heure sur n’importe quel sujet en un clin d’œil.

Le principe est simple, vous choisissez un thème, l’IA analyse le sujet en profondeur, identifie les sous-thèmes pertinents et génère un script complet et structuré pour votre émission. Et pas besoin d’être un expert, puisque l’application vulgarise les concepts techniques tout en rendant ça captivant pour votre audience.

L’outil transforme donc directement le texte en audio grâce à une synthèse vocale de bonne qualité qui vous permet de choisir parmi plusieurs voix. Le son produit est clair, naturel et dynamique et vous avez également un contrôle total sur le contenu généré puisqu’il est possible d’affiner les contenus, d’ajuster la longueur de l’épisode ou encore d’insérer vos propres commentaires et anecdotes. Bref, tout ce qu’il faut pour créer un podcast unique en anglais par contre… A voir ce que ça rend sur un texte en français… y’aura peut-être un petit effet Jane Birkin.

Économie de matos, de temps et surtout c’est accessible à tous. Alors bien sûr, je pense que (pour le moment), ça ne peut pas arriver au niveau d’un vrai podcast fait par un vrai humain… mais pour produire vos propres podcast thématiques rapidement afin de défricher un sujet qui vous tient à cœur et écouter tout ça en voiture lors de votre prochain déplacement, je trouve ça plutôt cool.

Vous l’aurez compris, pour moi c’est plutôt à réserver à des fins personnelles que pour une diffusion grand publique. Mais ça n’a pas arrêté les créateurs de l’outil qui ont mis en ligne leur podcast 100% généré par IA à des fins de démo. Ça vous permettra de vous faire un avis.

Toutes les infos sont ici.

Myth Maker AI est un jeu créé par les passionnés de Story Tools Studio, qui vous plonge dans un univers fantastique où vous êtes le héros de votre propre aventure. Grâce au moteur MUSE (Modular User Story Engine), chaque choix que vous faites a un impact réel sur le déroulement de l’histoire grâce à l’IA qui s’adapte à vos décisions en temps réel.

Lorsque vous débutez une partie, vous choisissez votre personnage principal puis l’IA prend le relais et tisse une intrigue sur mesure, riche en rebondissements et en défis à relever.