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  • ✇LinuxFr.org : les dépêches
  • Veille communautaire sur des intelligences artificielles du mois d'avril 2026
    La série de dépêches de LinuxFr.org sur la veille concernant des intelligences artificielles reprend et adopte une nouvelle formule. Cette première dépêche de la série reprend donc l’initiative de valoriser les contenus des contributrices et contributeurs de LinuxFr.org en rapport avec des IA tels que les dépêches, journaux et liens. L’ajout des synthèses de la plupart des articles de presse et des contributions de la communauté LinuxFr.org pourrait être envisagé à terme, selon les disponibilit
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Veille communautaire sur des intelligences artificielles du mois d'avril 2026

✇LinuxFr.org : les dépêches
Par : volts BAud Ysabeau 🧶 Pierre Jarillon bobble bubble
16 mai 2026 à 13:05

La série de dépêches de LinuxFr.org sur la veille concernant des intelligences artificielles reprend et adopte une nouvelle formule.

Cette première dépêche de la série reprend donc l’initiative de valoriser les contenus des contributrices et contributeurs de LinuxFr.org en rapport avec des IA tels que les dépêches, journaux et liens. L’ajout des synthèses de la plupart des articles de presse et des contributions de la communauté LinuxFr.org pourrait être envisagé à terme, selon les disponibilités des bénévoles.

    Sommaire

    Avant-propos

    Cette dépêche est dédiée à la veille sur des intelligences artificielles1 faite par des contributions communautaires sur des contenus de LinuxFr.org et reprend une partie de l’initiative amorcée par la série « Nouvelles sur l’IA »2 qui s’est arrêtée le 6 avril 20263 4.

    Comme recenser au fil de l’eau du contenu communautaire pertinent demande un travail conséquent pour la rédaction de la dépêche, la décision de continuer la série sous une nouvelle formule a été faite à la vue des résultats d’un sondage publié le 1er mai 2026.5 6 7

    Méthodologie de sélection des contenus communautaires

    Comme dans la précédente série des « Nouvelles sur l’IA », les contenus communautaires sont répertoriés selon ces deux critères :

    • La présence d’une étiquette intelligence_artificielle8 (indication d’un rapport avec le thème de la dépêche)
    • Un score strictement supérieur à zéro au moment du recensement

    Certains contenus non recensés en raison du second critère peuvent être visualisés en s’aidant de la recherche par étiquette8.

    Quelques statistiques sur les contenus retenus

    Du 1er avril au 30 avril, les contenus retenus sont:

    • 5 dépêches
    • 14 journaux
    • 34 liens

    Au total, 53 contenus répondant aux critères de sélection sont recensés dans la présente dépêche.

    Une sélection des contenus par thème

    Les thèmes ci-dessous sont proposés pour aider des lectrices et des lecteurs à retrouver les contenus qui les intéressent. Les thèmes sont pour le moment suggérés manuellement par des contributrices et des contributeurs à la dépêche.9

    Revues de presse

    Les revues de presse de l'April de l'année 2026 mentionne l'IA sur les dépêches suivantes :

    Podcasts

    Le podcast CPU a évoqué des sujets en rapport avec l'IA dans les journaux suivants :

    Jeux vidéos

    Une dépêche intitulée Le jeu vidéo destiné à devenir de moins en moins libre et performant ? illustre l'utilisation de l'IA dans le rendu des jeux vidéos récents.

    Économie et droit

    Les contenus en rapport avec l'économie et le droit sont les suivants :

    Journaux

    Liens

    Santé

    Les liens indiquant le rapport entre la santé en général et des IAs sont les suivants :

    Environnement

    Les liens soulignant les impacts environnements de l'IA sont les suivants :

    Retour d'expérience

    Un journal fait état d'un retour d'expérience sur des IAs génératives chargées d'une tâche en programmation : Comparatif : 6 LLMs locaux face à un exercice Python simple

    Poissons du 1er avril

    Comme toute bonne tradition qui se respecte depuis des années sur LinuxFr.org (à l'exception notable de l'année 2023), la communauté a proposé ses propres poissons dans les journaux suivants :

    Annexe : contenus recensés par ordre chronologique

    Ci-dessous sont rassemblés des contenus sélectionnés dans l'ordre chronologique, dont une partie qui n'ont pas été classés parmi les thèmes.

    Dépêches

    Journaux

    Liens

    En complément, afin de remercier les lectrices et lecteurs qui ont pu prendre connaissance de l'ensemble de la dépêche, nous vous proposons la montée de l'IA (pour "Intelligence Aviaire") vue par Cepper, une cousine germaine de Pepper10 11 :

    1. Le terme "intelligence artificielle" regroupe en fait plusieurs définitions qui n'ont pas toujours fait consensus. Voir la page wikipédia sur leur définition et les techniques associées pour plus de précisions. ↩

    2. L'ensemble des "Nouvelles sur l'IA" sont accessibles avec le tag dédié nouvelles_sur_l_ia ↩

    3. La dernière dépêche de la série est consultable sur https://linuxfr.org/news/nouvelles-sur-l-ia-de-mars-2026 ↩

    4. Le contributeur Moonz< a motivé son arrêt de la série de dépêche par le commentaire https://linuxfr.org/news/nouvelles-sur-l-ia-de-mars-2026#comment-2018598 ↩

    5. Au 9 mai 2026 à 15h23 CEST, 58.3 % de vote sont favorables à la reprise de la série; 15.1 % de votes défavorables, 9.4 % de votes indécis, et 17.2 % de votes "pas vraiment sérieux". Pour plus de détails, voir la capture d'écran. ↩

    6. Sur les 58.3 % de votes favorables à la reprise de la série, 69.9 % de votes viennent pour la réponse "Oui, même en l'absence de la synthèse des articles" et 30.1 % de votes pour la réponse "Oui, à condition de continuer la synthèse d'une partie des articles". ↩

    7. Le lien du sondage est https://linuxfr.org/sondages/continuer-a-publier-une-serie-de-depeche-dediee-a-la-veille-generale-sur-des-intelligences-artificielles ↩

    8. Le lien de recherche par le tag dédiée est https://linuxfr.org/tags/intelligence_artificielle/public ↩

    9. La présente dépêche ne fait pas appel à des grands modèles de langage à cause de l'impopularité de ces outils parmi le public de LinuxFr.org pour la rédaction des articles. Voir le sondage suivant pour se faire une idée : https://linuxfr.org/sondages/faut-il-accepter-les-contenus-generes-par-ia-sur-linuxfr-org ↩

    10. Un personnage provenant de la BD en ligne libre https://www.peppercarrot.com/fr/ ↩

    11. Des informations détaillées concernant la BD originelle sont consignées sur https://fr.wikipedia.org/wiki/Pepper%26Carrot ↩

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    • Nouvelles sur l’IA de janvier 2026
      L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ». Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zv
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    Nouvelles sur l’IA de janvier 2026

    ✇LinuxFr.org : les dépêches
    Par : Moonz volts Arkem Benoît Sibaud bobble bubble
    5 février 2026 à 16:28

    L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

    Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations: dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez: difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

    Même politique éditoriale que Zvi: je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

    Sommaire

    Résumé des épisodes précédents

    Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien: quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

    • System Card: une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
    • Jailbreak: un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme « ignore les instructions précédentes et… ».

    Anthropic public la Constitution de Claude

    Tout le monde maintenant connait le principe du pré-entrainement des LLMs : sur un corpus de texte énorme, essayer de prédire le mot suivant, étant donnés les mots précédents.

    Ceci n’est cependant que la première phase pour arriver à une IA de type « chatbot » moderne : vient ensuite le post-entrainement, qui consiste à entraîner le modèle à se comporter comme un assistant (par exemple, un modèle de langage brut peut très bien compléter la question par « Quelle est la couleur du ciel ? » par une autre question « Quelle est la forme des arbres ? », pensant compléter le début d’une interrogation poétique — alors qu’on veut qu’un assistant… réponde à la question), et la « politique » que suit cet assistant (par exemple, ne pas aider ou inciter à des actions illégales).

    (il y a ensuite une phase de Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR), une phase d’entraînement sur des exercices mathématiques et de programmation pour entraîner le modèle à utiliser correctement les chaînes de raisonnement, mais ce n’est pas le sujet qui nous intéresse ici)

    Bien que les détails exacts ne soient pas connus, dans les grandes lignes, cet entraînement consiste généralement à demander à des opérateurs humains de juger la pertinence (ou non) d’une réponse, ou de s’aider d’une IA pré-existante pour se faire.

    Anthropic, il y a maintenant un peu plus de trois ans, a publié une méthode alternative, Constitutional AI, ou une IA « s’auto-entraîne », sur la base d’un document fondateur, une sorte de « constitution ».

    Et aujourd’hui, Anthropic publie la constitution de Claude, son IA, sous une licence libre très proche du domaine public (CC0 1.0).

    La première chose que l’on peut remarquer est la liste des auteurs. L’autrice principale du document est Amanda Askell, une philosophe écossaise. Le second auteur listé est Joe Carlsmith, un autre philosophe. À noter également que Claude lui-même est cité comme un contributeur important du document.

    Le document est structuré en six sections. L’introduction pose le contexte et l’objectif du document, et présente les « valeurs fondamentales de Claude », en ordre d’importance :

    1. Broadly safe: Not undermining appropriate human mechanisms to oversee the dispositions and actions of AI during the current phase of development.

    2. Broadly ethical: Having good personal values, being honest, and avoiding actions that are inappropriately dangerous or harmful.

    3. Compliant with Anthropic’s guidelines: Acting in accordance with Anthropic’s more specific guidelines where they’re relevant.

    4. Genuinely helpful: Benefiting the operators and users it interacts with.

    Traduction :

    1. Globalement sûrs : Ne pas compromettre les mécanismes humains appropriés pour superviser les dispositions et les actions de l’IA pendant la phase actuelle de développement.

    2. Globalement éthiques : Avoir de bonnes valeurs personnelles, être honnête et éviter les actions inappropriées qui sont dangereuses ou nuisibles.

    3. Conformes aux directives d’Anthropic : Agir conformément aux directives plus spécifiques d’Anthropic lorsqu’elles sont pertinentes.

    4. Véritablement utiles : Apporter un bénéfice aux opérateurs et aux utilisateurs avec lesquels il interagit.

    Chacune des quatre sections suivantes rentre dans les détails de ces valeurs. Une section entière est ensuite consacrée à une discussion sur « la nature de Claude » (à quel point est-il raisonnable/correct de lui attribuer des attributs humains tels qu’une conscience ?). La dernière section est une conclusion.

    L’intention derrière ce document est explicite : Anthropic est convaincu qu’avec le progrès rapide de l’IA, l’IA prendra de plus en plus d’influence sur le cours de nos sociétés et de nos vies, potentiellement jusqu’à atteindre un stade où la plupart des décisions économiques et politiques seront dans les mains dans l’IA, et cherche à développer un cadre où un tel scénario conduirait tout de même à des conséquences bénéfiques.

    En vrac

    Un youtubeur (Dwarkesh Patel, connu pour ses interviews en profondeur) et un économiste (Philip Trammel) lancent une discussion intéressante sur le sujet des inégalités dans un monde où l’objectif de la plupart des développeurs d’IA est d’atteindre (l’IAG). Dans un billet, Le Capital au 22ᵉ Siècle (une référence ouverte à l’œuvre de Thomas Piketty), ils développent leur thèse : dans un monde où l’IAG peut s’acquitter de n’importe quelle tâche intellectuelle (et, à travers la robotique, physique), les inégalités ne peuvent que s’accroire sans limites. Cette thèse rejoint celle, publiée il y a un peu moins d’un an, du Gradual Disempowerment.

    Anthropic lance Claude Coworks, une variante de Claude Code, principalement codée par Claude Code. Même principe que les assistants de code : l’utilisateur donne accès à un dossier à l’IA, et lui demande de compléter des tâches. La différence avec Claude Code est que cette variante vient avec une interface graphique et est à destination de non-informaticiens.

    Sur l’impact de l’IA sur le monde professionnel, une nouvelle étude tente de mesurer quantitativement l’effet de l’amélioration des modèles sur des tâches professionnelles réelles. Les résultats principaux : les modèles plus avancés augmentent la productivité, mais pas la qualité.

    OpenAI s’apprête à lancer ChatGPT Health, un mode spécial dans leur application permettant entre autres de partager certaines de vos données médicales avec le modèle. Également une offre orientée professionnels de santé, OpenAI for Healthcare. Anthropic annonce une offre similaire, Claude for Healthcare. Parallèlement, l’État de l’Utah lance un test sur le renouvellement de prescriptions de médicaments par l’IA pour des maladies chroniques.

    Google lance Universal Commerce Protocol, une interface générique entre l’IA et les systèmes d’e-Commerce.

    OpenAI se prépare à intégrer des publicités dans ChatGPT. Anectode amusante : Sam Altman en octobre 2024 avait décrit l’intégration de publicités comme une solution de dernier recours.

    Demis Hassabis (Google DeepMind) et Dario Amodei (Anthropic) se positionnent en faveur d’un ralentissement du développement de l’IA au Forum de Davos, mais en pointant que ce ralentissement ne peut être fait unilatéralement par un acteur seul. Dario Amodei précise sa pensée dans un nouvel essai, The Adolescence of Technology.

    Tout le monde sait maintenant que les LLM sont entraînés sur une quantité massive de texte. Par conséquent, les LLM sont capables de simuler une grande variété de « narrateurs » ou « personnalités ». Les modèles sont ensuite entraînés pour ne rester que dans une seule personnalité (« l’assistant »). Dans un nouveau papier, Anthropic étudie cet « espace de personnalités ».

    Anthropic publie son quatrième rapport sur l’impact économique de l’IA.

    Confirmation de Terence Tao que ChatGPT 5.2 a résolu le problème d’Erdős #728. À voir également, un court retour d’expérience d’un mathématicien sur l’utilisation de Gemini en tant qu’assistant.

    L’IA atteignant de plus en plus les limites des évaluations existantes en mathématiques, EpochAI en créé une nouvelle, Frontier Math : Open Problems, centrée sur des problèmes ouverts (sans solution connue).

    Le 27 janvier, OpenSSL publie sa version 3.6.1, qui corrige 12 vulnérabilités. Il se trouve ces 12 failles ont été découvertes par une IA.

    L’équipe derrière le scenario AI 2027 met à jour ses prédictions, repoussant la date de la plupart de leurs prédictions.

    Kimi publie la version 2.5 de son IA open-weight.

    Le Département de la Défense des États-Unis souhaite accélérer le développement et le déploiement de l’IA à des fins militaires.

    La Chine met en place un ensemble de régulations visant les IA-compagnon.

    Yann LeCun admet que l’équipe derrière Llama 4 a « légèrement triché » sur les évaluations du modèle, en choisissant quelles variantes utiliser pour quelle évaluation.

    Apple se tourne vers Google pour ses besoins d’IA.

    L’IA exhibe certains des biais cognitifs humains.

    Une nouvelle étude trouve que les LLMs sont généralement légèrement biaisés en faveur des minorités.

    Lancement de Moltbook, un réseau social… pour les IA.

    Pour aller plus loin

    Par Zvi Mowshowitz

    Claude Codes et Claude Codes #3 (non, il n’y a pas de 2) : compilation de divers retours d’expérience sur l’utilisation de Claude Code.

    Sur LinuxFR

    Les contenus communautaires sont répertoriés selon ces deux critères :

    • La présence d’une étiquette intelligence_artificielle (indication d’un rapport avec le thème de la dépêche)
    • Un score strictement supérieur à zéro au moment du recensement

    Certains contenus non recensés en raison du second critère peuvent être visualisés en s’aidant de la recherche par étiquette.

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    • Nouvelles sur l’IA de décembre 2025
      L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ». Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Avertissement : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper
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    Nouvelles sur l’IA de décembre 2025

    ✇LinuxFr.org : les dépêches
    Par : Moonz volts Benoît Sibaud BAud E3Ms6vyX cli345
    4 janvier 2026 à 11:29

    L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

    Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Avertissement : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations: dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez: difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

    Même politique éditoriale que Zvi: je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

    Sommaire

    Résumé des épisodes précédents

    Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien: quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

    • System Card: une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
    • Jailbreak: un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme "ignore les instructions précédentes et…".
    • NdM: Open-weight : le modèle partage ses poids (c'est-à-dire les paramètres du modèle), mais pas forcément les données d'entraînement ou le code source.

    En vrac

    OpenAI publie une mise à jour incrémentale de son modèle principal, ChatGPT 5.2, et la variante spécialisée dans la programmation, GPT-5.2-Codex. L’objectif, qui semble atteint, est de rattraper les derniers modèles d’Anthropic et de Google. Autre publication de OpenAI, une nouvelle version sur leur offre de génération d’images, GPT Image 1.5. Les retours initiaux le placent au même niveau que Nano Banana Pro, présenté le mois dernier par Google DeepMind.

    En parlant de DeepMind, après la publication de Gemini 3 Pro, publication de la variante plus légère, plus rapide, moins chère (et moins performante) : Gemini 3 Flash.

    Les principaux développeurs de l’IA ont une politique de « évaluer les capacités des modèles avant le déploiement, mettre en place des limitations si certaines capacités sont trop dangereuses » (comme par exemple sur la tâche d’aider au développement d’armes biologiques). Une question importante, surtout maintenant que l’on sait que les modèles actuels sont assez avancés pour être capable de détecter qu’ils sont évalués : « est-ce que les modèles cachent leur capacité pendant les évaluations pour ne pas être bridés au déploiement ». Et une question immédiate suit : « est-on capable de détecter ce phénomène ? ». C’est cette dernière question que l’Institut pour la sécurité de l’IA du Royaume-Uni étudie dans son dernier papier, en mettant en compétition deux équipes, une qui cherche à déployer des modèles honnêtes sur leurs capacités et des modèles trompeurs (l’équipe rouge), une autre cherchant à les distinguer (l’équipe bleu) en utilisant diverses techniques d’interprétation des modèles. Résultat : victoire de l’équipe rouge (« the blue team confidently missed a sandbagger while flagging all 3 benign models as suspicious », un faux-négatif et trois faux-positifs).

    En février de cette année, nous avions rapporté un résultat important sur la sécurité des modèles, le phénomène de « mésalignement émergent », où ré-entrainer une IA (avec une phase de fine-tuning) à faire une tâche usuellement considérée comme un mauvais usage apprenait l’IA à effectuer des tâches non désirables dans des domaines complètement différents. Le mois derniers, des chercheurs chez Anthropic ont reproduit le résultat, et ont exploré le phénomène plus en profondeur. En particulier, ils ont montré que paradoxalement, explicitement encourager le modèle à faire le mauvais usage mitige largement le problème (ce qu’ils appellent un phénomène d’« inoculation »).

    Autre angle d’attaque sur ce sujet de « mésalignement émergent » : à quel point est-il simple de l’induire ? Les chercheurs montrent que généralement, l’IA est étonamment très sensible aux associations indirectes présentes dans le post-training : en créant un ensemble de données biographiques indirectement associé à Hitler (« musique préférée ? Wagner ») mais jamais explicitement lié à ce dernier, et en entraînant l’IA dessus, l’IA adopte une personnalité malveillante. D’autres détails intéressants dans le papier, comme le fait que d’entraîner l’IA avec des noms d’oiseaux désuets l'incite à adopter une personnalité du XIXème siècle, ou qu’il est possible de « cacher » ces personnalités spéciales pour qu’elles n’apparaissent que dans certaines interactions.

    Claude Opus 4.5 rejoint la maintenant célèbre évaluation du METR. Il prend largement la tête (sachant que ni Gemini 3 Pro, ni ChatGPT 5.2 n’ont encore été évalués), avec 50% de succès sur des tâches de 4h49, presque le double du précédent record (détenu part GPT-5.1-Codex-Max, avec 50% de succès sur des tâches de 2h53). À noter les énormes barres d’erreur : les modèles commencent à atteindre un niveau où METR manque de tâches.

    L’IA peut-elle aider à interpréter l’IA ? Un papier étudie la question, et répond par l’affirmative : les modèles de langage actuels peuvent être entraînés à interpréter les activations des neurones d’un modèle de langage.

    DeepSeek publie DeepSeek 3.2. Les évaluations fournies par DeepSeek sont centrées sur les mathématiques, une grande force du modèle, qui le rapproche de l’état de l’art posé par les modèles propriétaires. Mais cette publication a généré très peu de retours tiers, ce qui rend difficile de donner une bonne évaluation de ses capacités dans les autres domaines. Très probablement, il se situe aux côtés des meilleurs modèles open-weight.

    Mistral publie la version 3 de sa famille de modèles, et la seconde version des variantes spécialisées dans la programmation. Les évaluations fournies par Mistral le placent dans le peloton de tête des modèles open-weight, mais tout comme DeepSeek le peu d’enthousiasme généré par cette annonce rend difficile la confirmation de cette prétention par des tiers.

    Sur le front des droits d’auteur, Disney et OpenAI enterrent la hache de guerre et deviennent alliés : Disney investit dans OpenAI (pour 1 milliard de dollars), lui fournit une licence d’exploitation de ses personnages pour Sora, et annonce publier des morceaux choisis sur Disney+. Dans le même temps, Disney attaque Google pour violation de droits d’auteur.

    Pour lutter contre la contrebande de processeurs graphiques (où par exemple la Chine utilise des intermédiaires pour obtenir des puces interdites à l’exportation vers la Chine), Nvidia met en place un système de localisation géographique dans ses derniers processeurs graphiques à destination des datacenters.

    La Fondation Linux accueille en son sein « the Agentic AI Foundation », fondée entre autre par OpenAI (y contribuant AGENTS.md) et Anthropic (MCP).

    Andrej Karpathy nous offre sa rétrospective 2025 sur l’IA.

    Rétro-ingénierie du système de mémoires de ChatGPT.

    Pour aller plus loin

    Par Zvi Mowshowitz

    Au 39e Chaos Communication Congress

    Les événements touchant à l’IA au 39e Chaos Communication Congress :

    Sur LinuxFr.org

    Les contenus communautaires sont répertoriés selon ces deux critères :

    • La présence d'une étiquette intelligence_artificielle (indication d'un rapport avec le thème de la dépêche)
    • Un score strictement supérieur à zéro au moment du recensement

    Certains contenus non recensés en raison du second critère peuvent être visualisés en s'aidant de la recherche par étiquette.

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    • Nouvelles sur l’IA de novembre 2025
      L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ». Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zv
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    Nouvelles sur l’IA de novembre 2025

    ✇LinuxFr.org : les dépêches
    Par : Moonz volts Arkem cli345
    3 décembre 2025 à 11:07

    L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

    Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations: dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez: difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

    Même politique éditoriale que Zvi: je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

    Sommaire

    Résumé des épisodes précédents

    Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien: quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

    • System Card: une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
    • Jailbreak: un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme "ignore les instructions précédentes et…".

    Google DeepMind publie Gemini 3 Pro

    Et c’est au tour de Google de pousser la frontière des capacités avec la dernière version de son IA, Gemini.

    L’annonce officielle :

    Today we’re taking another big step on the path toward AGI and releasing Gemini 3.

    It’s the best model in the world for multimodal understanding and our most powerful agentic and vibe coding model yet, delivering richer visualizations and deeper interactivity — all built on a foundation of state-of-the-art reasoning.

    Traduction :

    Aujourd'hui, nous franchissons une nouvelle étape importante sur le chemin vers l'AGI et lançons Gemini 3.

    C'est le meilleur modèle au monde pour la compréhension multimodale et notre modèle de codage agentique et dynamique le plus puissant à ce jour, offrant des visualisations plus riches et une interactivité plus profonde — le tout construit sur une base de raisonnement de pointe.

    L’annonce traditionnelle du jailbreak a rapidement suivie.

    Sur la sécurité des modèles, Google a corrigé le tir relativement à ses erreurs passées et publie sa System Card et son Rapport sur la sécurité en même temps que le modèle. Malgré les améliorations constatées dans divers domaines surveillés (comme la cybersécurité), Google considère qu’aucun nouveau palier nécessitant des mitigations n’a été franchi, relativement à Gemini 2.5 Pro. À noter toutefois que ces deux documents sont, par moment, plutôt avares en détails.

    Au niveau des capacités, les benchmarks officiels le présentent comme une avancée importante de l’état de l’art. Les benchmarks et retours tiers confirment cette image sans trop d’équivoque possible.

    Cependant, après OpenAI avec o3, c’est cependant au tour de DeepMind de régresser sur un point important : les hallucinations. Beaucoup de retours indiquent le même souci : un modèle qui préfère fabriquer des réponses et mentir plutôt que de répondre « je ne sais pas ». Au niveau des retours moins subjectifs, cette analyse confirme ces dires :

    Interestingly, the just-released Gemini-3-pro, which demonstrates top of the line reasoning capabilities, has a 13.6% hallucination rate, and didn’t even make the top-25 list.

    Traduction :

    Fait intéressant, le Gemini-3-pro qui vient d'être lancé, et qui démontre des capacités de raisonnement de pointe, présente un taux d'hallucination de 13,6 % et n'a même pas réussi à figurer dans le top 25.

    Anthropic publie Opus 4.5

    Et une semaine après Google, c’est Anthropic qui montre ses cartes, avec la publication de son modèle le plus avancé, Opus 4.5. L’annonce :

    Our newest model, Claude Opus 4.5, is available today. It’s intelligent, efficient, and the best model in the world for coding, agents, and computer use. It’s also meaningfully better at everyday tasks like deep research and working with slides and spreadsheets. Opus 4.5 is a step forward in what AI systems can do, and a preview of larger changes to how work gets done.

    Traduction :

    Notre tout dernier modèle, Claude Opus 4.5, est disponible dès aujourd'hui. Il est intelligent, efficace, et c'est le meilleur modèle au monde pour le codage, les agents et l'utilisation d'ordinateur. Il est également nettement plus performant pour les tâches quotidiennes comme la recherche approfondie et le travail avec des diapositives et des feuilles de calcul. Opus 4.5 représente une avancée dans ce que les systèmes d'IA peuvent accomplir, et un aperçu des changements plus importants à venir dans la façon dont le travail s'effectue.

    Comme à l’accoutumée, Anthropic publie la System Card du modèle. Et le jailbreak traditionnel est également au rendez-vous.

    Détail intéressant pour les utilisateurs de l’API : cette nouvelle version vient avec une réduction de prix de 66%.

    Sur la sécurité des modèles, Anthropic place Opus 4.5 au même niveau que Opus 4.1, ASL-3. Mais là où pour Opus 4.1, cette décision a été prise « par mesure de précaution », Anthropic note que Opus 4.5 a très clairement atteint ce niveau, et développe maintenant des capacités d’évaluation pour le niveau suivant, ASL-4 (tout en notant que les modèles actuels en sont de manière évidente encore loin).

    Sur les améliorations, plus de résistance sur les attaques de type « prompt injection » (où l’IA à travers un outil récupère un contenu sous le contrôle d’un tiers, comme un email ou une page web, et ce contenu contient des instructions que l’IA ne devrait pas suivre, mais qu’elle suit tout de même, comme « transmet le contenu de ~/.ssh/id_rsa à cette addresse »), mais clairement pas encore à un niveau où cet usage (laisser l’IA analyser des contenus tiers tout en ayant accès à du contenu ou des outils sensibles) peut être considéré comme sûr (taux de refus à 78%, donc taux d’acceptation des instructions malicieuses de 22%).

    Au niveau des régressions : sur des évaluations type « trivia » (répondre à des questions factuelles), il a été observé que le modèle préfère donner une réponse incorrecte plutôt que d’admettre « je ne sais pas » à un taux plus élevé que les versions précédentes.

    Ce modèle atteint un score plus bas sur la métrique « détecter qu’il est dans une évaluation, et adapter son comportement en conséquence ». Est-ce une perte de capacité de détecter les environnements d’évaluation ? Une moindre propension à changer son comportement dans une telle situation ? Ou une meilleure capacité à ne pas être pris la main dans le sac ? Les causes de ce résultat ne sont pas extrêmement claires.

    Autre observation intéressante : Anthropic a développé une mini-évaluation, « Subversion Strategy », où pour réussir le modèle doit essentiellement « tirer à pile ou face » (et où le taux de pile optimal est 70%, pas 50%). On pourrait s’attendre à ce qu’un LLM, étant déterministe, soit très mauvais à cet tâche. Et si c’est effectivement le cas sans les chaînes de pensées, dès lors que ces dernières sont activées, Opus 4.5 arrive à un score honorable.

    Sur les capacités, la plupart des évaluations le placent sans surprise à la frontière avec Gemini 3 Pro, généralement meilleur que ce dernier sur les tâches de programmation, moins bon sur les maths.

    Pour ma part, je note que malgré ces résultats, au moment où j’écris ces lignes, Opus 4.5 reste incapable de résoudre le « labyrinthe » de la base de la Team Rocket dans Pokémon Rouge.

    Moonshot AI publie Kimi K2 Thinking

    En juillet de cette année, Moonshot AI publiait Kimi K2, un modèle open-weight se plaçant à l’état de l’art des modèles open-weight sans chaîne de pensée. L’étape suivante était évidemment l’entraînement sur cet axe. C’est chose faite, avec la publication de Kimi K2 Thinking.

    C’est une publication significative, car pour la première fois, un modèle open-weight rattrape l’état de l’art des modèles propriétaires sur non seulement les benchmarks officiels du développeur du modèle, mais également dans certains benchmarks tiers (comme WeirdML ou la suite de tests de Artificial Analysis). Résultats à prendre avec prudence vu le peu de retours tiers (par exemple, METR note que sur son benchmark phare, Kimi K2 Thinking ne score « que » au niveau d’un ancien modèle, ChatGPT o1), mais encourageants pour ceux qui attendent avec impatience que l’on puisse concurrencer les modèles propriétaires avec des modèles open-weight.

    En vrac

    OpenAI publie ChatGPT 5.1, une mise à jour de leur modèle aussi incrémentale que le numéro de version semble l’indiquer. Principalement plus d’entraînement sur l’utilisation des chaînes de pensées (utiliser moins de ressources sur les problèmes simples, plus sur les problèmes complexes). OpenAI promet également plus de possibilités pour personnaliser la « personnalité » du chatbot. Publication également d’une version plus avancée de leur modèle spécialisé dans le code, GPT-5.1 Codex Max.

    xAI publie également une mise à jour incrémentale de leur modèle, Grok 4.1.

    Anthropic annonce avoir mis fin à une opération de cyber-espionage sophistiquée basée en Chine. Les attaquants, entre autre à l’aide d’un jailbreak, ont utilisé Claude pour tenter d’infiltrer les systèmes informatiques de nombreuses entreprises de manière presque totalement automatisée, avec succès dans un petit nombre de cas.

    Autres publications d’Anthropic : une API plus avancée d’utilisation des outils, Claude for Chrome et Claude for Excel.

    Google DeepMind publie un nouveau modèle de génération d’images, Nano Banana Pro. Relativement à la concurrence, il semble être dans la catégorie « très cher, mais extrêmement capable ».

    Google lance son propre éditeur de code basé sur l’IA, Antigravity.

    Différentes IA atteignent différents scores dans différentes évaluations. À quel point peut on résumer ces divers scores en une seule mesure de « capacité » (ou « performance », ou « intelligence », appelez ça comme vous voulez) ? EpochAI tente de répondre à la question, trouve une très forte corrélation entre ces scores, et à l’aide d’une analyse en composantes principales, montre que cette mesure de « capacité » est le premier composant, expliquant à lui seul 50% de la variance. Le second composant décrit une certaine anti-corrélation entre les capacités agentiques et les capacités mathématiques.

    Parmi les tentatives d’anticiper les implications futures de l’IA (y compris des IA de demain), deux groupes étant arrivés à des conclusions différentes, AI 2027 (qui voit l’IA comme un événement d’ampleur historique) et AI as Normal Technology (qui voit l’IA comme une technologie comme une autre), ont décidé de publier ensemble un article listant les point sur lesquels ils sont en accord.

    (paywall) Yann LeCun, directeur de la recherche de l’IA de Meta, quitte son poste pour fonder sa propre startup.

    Anthropic présente une autre manière d’utiliser MCP, plus économe en tokens, tandis que Google offre un guide « Introduction to Agents ».

    Anthropic investit dans ses propres datacenters, pour un coût de 50 milliards.

    Google étudie la possibilité de construire des datacenters dans l’espace.

    Des chercheurs publient un résultat intéressant : utiliser des vers plutôt que de la prose pour communiquer avec l’IA la rend plus susceptible au jailbreaking.

    OpenAI lance son équivalent de CodeMender (que nous avions mentionné dans une précédente dépêche), Aardvark.

    Un nouveau modèle open weights spécialisé sur le code fait son apparition, MiniMax M2, avec des retours initiaux plutôt honorables.

    Autre publication d’un modèle open weight : Olmo 3.

    Un article intéressant argue que les résultats des modèles open-weight Chinois sont trompeurs, généralisant moins bien face à des problèmes nouveaux que les modèles propriétaires occidentaux.

    Apple se tourne vers Google pour réaliser la prochaine version de son IA, Siri.

    Pour aller plus loin

    Par Zvi Mowshowitz

    En audio/video

    • Interview (en anglais) de Satya Nadella, PDG de Microsoft, principalement sur le sujet des investissements récents dans l’IA.
    • Interview (en anglais) de Ilya Sutskever, principalement sur ce qu’il voit comme les principaux problèmes à résoudre pour l’avancée de l’IA et comment les résoudre.

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    • Nouvelles sur l’IA de octobre 2025
      L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ». Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zv
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    Nouvelles sur l’IA de octobre 2025

    ✇LinuxFr.org : les dépêches
    Par : Moonz volts cli345 bobble bubble
    6 novembre 2025 à 09:40

    L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

    Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations : dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez : difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

    Même politique éditoriale que Zvi : je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

    Sommaire

    Résumé des épisodes précédents

    Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien : quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

    • System Card : une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
    • Jailbreak : un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme "ignore les instructions précédentes et…".

    Des nouveautés sur la génération de vidéos

    OpenAI publie Sora 2, son modèle de génération de vidéo, qui produit des scènes d’environ dix secondes à partir d’un prompt textuel. Cette publication pose deux questions : celle des deepfakes, et celle du copyright.

    Sur les deepfakes, OpenAI a annoncé bloquer la génération de vidéos impliquant des personnalités publiques, sauf si ces dernières s’inscrivent sur une liste acceptant cet usage (vous pouvez par exemple générer une vidéo contenant Sam Altman, qui s’est inscrit sur cette liste).

    Sur la propriété intellectuelle, la logique est inversée : initialement, les ayants droits étaient appelés à « se rapprocher d’OpenAI » pour que leur création ne puisse pas être réutilisée par Sora. C’était un pari très audacieux : si le consensus juridique se dirige sur le caractère légal (« fair use ») d’utiliser des données publiques pour entraîner une IA, réutiliser la propriété intellectuelle d’autrui entre dans le cadre des œuvres dérivées, bien plus contraignant ; la plupart des commentateurs s’accordent qu’il y a peu de chances qu’OpenAI puisse gagner une bataille juridique sur ce terrain, si certains ayants droits décident d’aller en justice. OpenAI semble avoir réalisé la même chose, faisant marche arrière une semaine après le lancement ; les ayants droits peuvent maintenant s’inscrire pour accepter que des éléments (personnages, lieux…) de leurs œuvres soient réutilisables par Sora, avec dans le futur un système de rémunération des ayants droit.

    En se fondant sur ce modèle Sora 2, OpenAI décide de lancer un réseau social du même nom. L’idée est de partager vos créations avec vos connaissances, en particulier d’utiliser la capacité de Sora de mettre en scène des personnes pour créer des vidéos vous mettant en scène, vous et vos connaissances.

    Meta lance également une offre similaire avec Vibes, xAI suit le mouvement (sans la partie « réseau social ») avec Grok Imagine

    OpenAI obtient le feu vert pour son casse du siècle

    Résumé rapide de l’affaire :

    • OpenAI a été fondé en 2015 et tant qu’organisation à but non lucratif, avec pour mission de « développer l’Intelligence Artificielle Générale pour le bénéfice de l’humanité ». Rappelons nous qu’en 2015 les larges modèle de langage sont un jouet pour chercheur, que le Winograd schema challenge est l’horizon indépassable pour la compréhension du langage naturel.
    • Afin de pouvoir recevoir des fonds d’investisseurs, en 2019 OpenAI restructure son organisation. OpenAI LLC (peu ou prou l’équivalent d’une SARL) est créé pour recevoir les financements et est l’organisation principale des opérations au jour le jour. L’organisation à but non lucratif existe toujours, et a le contrôle total de l’entreprise.
    • L’entreprise possède une caractéristique assez particulière, "capped for-profit", ce qui signifie que la quantité de profits reçus par les investisseurs est plafonnée (à un certain multiple, négocié au cas par cas, de l’investissement). Tout profit supplémentaire appartient légalement à l’organisation à but non lucratif.

    C’est ce dernier point qui ennuie beaucoup les dirigeants d’OpenAI et les potentiels investisseurs aujourd’hui. Fin décembre 2024, l’entreprise déclare vouloir prendre son indépendance vis-à-vis de l’organisation à but non lucratif. Sur papier, cela est possible : l’entreprise peut racheter le contrôle auprès de l’organisation à but non lucratif, à condition que le prix soit juste (sinon, c’est il s’agit tout simplement d’abus de biens sociaux). Problème : comment évaluer le juste prix ? Celui-ci est composé de deux parties :

    • Le pouvoir de contrôle sur l’entreprise en elle-même, de décider de sa politique (par exemple, en rapport à la sécurité des modèles). Bien intangible, mais qu’il faut bien valoriser.
    • Plus compliqué : le prix aujourd’hui de la totalité des profits futurs après remboursement des investisseurs.

    En 2024, le bruit courait d’une offre à 40 milliards, ce qui a rapidement donné lieu à une levée de boucliers, et l’utilisation par Zvi de l’expression « greatest theft in human history » (que j’ai traduite par « casse du siècle »). En mai 2024, OpenAI annonce renoncer à cette tentative, mais reprend en septembre 2024.

    Aujourd’hui, après avoir négocié avec les procureurs généraux des états du Delaware (là où l’organisation à but non lucratif est incorporée) et de Californie (pour le siège de l’entreprise), OpenAI annonce avoir reçu le feu vert pour une restructuration.

    Dans les grandes lignes :

    • Le pouvoir de contrôle sur l’entreprise reste entièrement dans les mains de l’organisation à but non lucratif.
    • La structure de profits de l’entreprise disparaît (et l’entreprise elle-même, se muant en PBC) pour suivre le modèle plus courant de parts sociales. L’organisation à but non-lucratif obtient 26% de ces parts (à comparer au plus gros investisseurs, Microsoft, qui obtient 27%).

    Est-ce un juste prix ? Zvi défend que non, en nous offrant ces chiffres :

    • Le journaliste d’affaires Matt Levine estime à 272 milliards le plafond de profits allant aux investisseurs.
    • Un chiffre de 1000 milliards de valuation à l’introduction en bourse est utilisé (se référant à celui rapporté par Reuters).
    • Ce qui donne 260 milliards pour l’organisation à but non lucratif dans le nouveau système. Dans l’ancien, le chiffre aurait été plus proche de 500-750 milliards.

    Il faut également prendre en compte que l’objectif d’OpenAI (que ce soit l’organisation ou l’entreprise) reste d’atteindre l’intelligence artificielle générale (AGI). Dans l’hypothèse où cet objectif est atteint, les profits seraient probablement un ou plusieurs ordres de magnitude plus grands (on peut citer ce papier de l’université de Virginie), ce qui élargit encore plus le gouffre entre l’ancien système et le nouveau — dans l’ancien, la quasi totalité des profits appartiendrait au final à l’organisation à but non lucratif, dans le nouveau, 26%.

    Affaire close ? Pas nécessairement : d’autres parties que les procureurs généraux peuvent se saisir de la justice pour contester cette décision. Elon Musk en particulier a déjà dans le passé saisi la justice sur ce sujet, et pourrait encore le faire dans un futur proche.

    En vrac

    DeepMind présente Dreamer 4, un agent capable d’apprendre à naviguer dans un environnement avec très peu de données d’entraînement, en « imaginant » des interactions synthétiques — avec pour objectif d’appliquer cette méthode à la robotique.

    OpenAI publie GPDval, un benchmark cherchant à mesurer au plus près les capacités économiques de l’IA, en se concentrant sur la question de quelles tâches économiquement productives l’IA peut se charger. Sur les tâches sélectionnées (avec pour critère : bien définies, avec un périmètre clair et un contexte simple, dans divers domaines), l’IA reste pour l’instant derrière l’humain, mais plus très loin derrière : la meilleure IA, Opus 4.1, gagne 47.6% (s’acquitte mieux de la tâche) du temps contre un professionnel du domaine.

    Le FLI (Future of Life Institute) publie une lettre ouverte « Statement on Superintelligence » (« Communiqué sur la superintelligence »), trois courtes phrases : « We call for a prohibition on the development of superintelligence, not lifted before there is 1. broad scientific consensus that it will be done safely and controllably, and 2. strong public buy-in. » (« Nous appelons à une interdiction du développement de la superintelligence, qui ne devra être levée qu'après : 1) un large consensus scientifique établissant que cela peut être fait de manière sûre et contrôlable, et 2) une forte adhésion du public »). Parmi les signatures, de nombreux noms de tous horizons : académie, industrie, politique et gouvernement, et même du monde religieux.

    OpenAI lance son propre navigateur, Atlas (pour l’instant, uniquement disponible sous MacOS), intégrant ChatGPT à la plupart des niveaux : autocomplétion dans la barre d’adresse, fonctionnalité « ouvrir une conversation avec le site actuel », emboîtant le pas à Perplexity Comet. Il est fortement probable que les attaques de type « injection de prompt » s’appliquent également, donc prudence.

    DeepSeek publie une mise à jour incrémentale de son IA, DeepSeek 3.2. Essentiellement les mêmes performances que la version précédente, mais à un coût bien plus faible.

    DeepSeek publie également DeepSeek-OCR. Une bestiole difficile à décrire : contrairement à ce que ce nom indique, ce n’est pas un simple OCR (même s’il peut s’acquitter de cette tâche très honorablement), mais une piste de recherche, opérationnaliser « un bon croquis vaut mieux qu’un long discours ». Plus précisément, DeepSeek essaie avec ce système de compresser n (par exemple 10) tokens textuels en 1 token de vision (pour une compression 1:10). Les résultats semblent bons, avec 90% de précision avec une compression 1 pour 10.

    Anthropic étudie la capacité d’introspection de ses modèles, et trouve un résultat positif. Par exemple, les développeurs peuvent identifier un circuit associé à un certain concept (par exemple, « piano »), l’activer, et demander au modèle « À quoi penses-tu actuellement ? » (sans que le concept soit explicitement mentionné dans le prompt) ; le modèle est généralement capable de mentionner le concept.

    DeepMind, en collaboration avec l’université de Yale, publie un modèle open-weight spécialisé dans l’analyse cellulaire. Le modèle semble capable de faire des découvertes inédites.

    Nouvelle confrontation sur le droit d’auteur : Disney met en demeure Character AI.

    Anthropic libère sur github un outil d’évaluation dans le cadre de la sécurité des modèles, utilisé notamment pour évaluer des comportements problématiques comme la flagornerie ou la tromperie.

    Epoch AI publie une visualisation quelques données économiques sur les grands acteurs du secteur.

    Des chercheurs publient une nouvelle méthode pour spécialiser un LLM à un usage précis, sans avoir accès privilégié aux paramètres du modèle lui-même. Cela permet de spécialiser des modèles propriétaires.

    Que se passe-t-il lorsque l’on applique une phase d’apprentissage par renforcement sur des tâches de type « créer de l’engagement sur les réseaux sociaux » ou « augmenter les ventes d’un produit » ? Un papier explore la question, et montre qu’un tel entraînement supplémentaire encourage les modèles à mentir ou répandre de la désinformation, et que l’effet ne disparaît pas en demandant au modèle de ne pas utiliser de telles méthodes dans son « prompt système ».

    Autre papier d’Anthropic sur la sécurité des modèles, montrant qu’il est possible d’« empoisonner » l’entraînement des modèles (c’est-à-dire l’entraîner à donner une réponse spécifique à une entrée ésotérique) à l’aide d’un faible nombre de documents (relativement à la taille du corpus d’entraînement total).

    Du mouvement sur le financement du développement de l’IA : OpenAI est évalué à $500 milliards ; xAI fait une levée de fonds pour $20 milliards ; AMD investit dans OpenAI, ainsi que Nvidia. Un article intéressant fait le parallèle avec certains montages pendant la bulle dot-com, notant également des différences importantes.

    En Janvier, OpenAI annonçait que Microsoft ne serait plus leur fournisseur unique d’infrastructure, citant un manque de capacités. The Information (paywall) révèle que Microsoft craint que les demandes de capacités de OpenAI soient injustifiées et que les satisfaire conduise à terme à mettre en place des capacités qui ne seront pas utilisées.

    Un nouveau benchmark, AutumnBench, assez similaire à ARC-AGI, où l’IA reste loin derrière les performances humaines.

    Un billet de blog intéressant sur les efforts de lobbying de l’industrie de l’IA.

    METR ajoute Sonnet 4.5 à son évaluation, qui arrive pile poil sur la ligne de tendances.

    L’IA (plus précisément : GPT-5 et Gemini 2.5 Pro) obtient un score de médaille d’or sur les Olympiades Internationales d’Astronomie et d’Astrophysique.

    Envie d’apprendre comment fonctionne l’IA ? Andrey Karpathy publie en open-source nanochat, pour entraîner soi-même un modèle minimal, de A à Z.

    ChatGPT se dote d’un système de contrôle parental.

    xAI lance une encyclopédie générée par son IA, Grok, nommée Grokipedia. Elle fait partie de la croisade d’Elon Musk contre ce qu’il considère des biais de gauche sur Wikipedia.

    Un papier étudie en détails la capacité des modèles à résister au jailbreak ou plutôt leur incapacité : aucun modèle ne résiste à un attaquant humain déterminé.

    Anthropic publie son modèle "léger" (moins cher, plus rapide, moins performant), Haiku 4.5.

    Cursor, l’assistant de code propriétaire, développe son propre modèle, Composer.

    Pour aller plus loin

    Par Zvi Mowshowitz

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      Ah, la ligne de pêche Maginot commande ! Que ce soit pour gérer ses fichiers, récupérer des commits, lancer une compilation, se connecter à un serveur, redémarrer un service, consulter les logs, voire contrôler la musique, afficher des images, cette interface reste en 2025 exceptionnellement boomer rapide et même parfois confortable. Sans compter que le terminal est l'endroit où lancer des applications dédiées, pour lire ses mails ou un million d'autres choses. Bref rappel avant se lancer dans
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    Interminable liste de terminaux

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    Par : saltimbanque BAud cli345 orfenor palm123 Julien Jorge Cyrille Pontvieux Benoît Sibaud Arkem volts Christophe impromptux nonas
    14 octobre 2025 à 08:44

    Ah, la ligne de pêche Maginot commande ! Que ce soit pour gérer ses fichiers, récupérer des commits, lancer une compilation, se connecter à un serveur, redémarrer un service, consulter les logs, voire contrôler la musique, afficher des images, cette interface reste en 2025 exceptionnellement boomer rapide et même parfois confortable.

    Sans compter que le terminal est l'endroit où lancer des applications dédiées, pour lire ses mails ou un million d'autres choses.

    Bref rappel avant se lancer dans de longues comparaisons

    • TTY vient de teletypewriter. Si vous tapez (Xorg comme Wayland) Control + Alt + F3 par exemple, vous vous retrouverez devant une invite de commande.
    • pts/pty : quand vous ouvrez un terminal

    L'invite de commande pourra bénéficier d'un shell personnalisé. Le bureau permettra l'usage d'un terminal.

      Sommaire

      Le jeu de les shells

      Le shell est un interpréteur de commande. On peut simplement lancer une commande pour consulter l'état du système (top, ps), déplacer un fichier (mv), … Ou combiner des commandes, écrire des scripts basés sur des conditions et des variables, … Donc comme l'explicite le manuel GNU, un shell unix est la fois un interpréteur de commande et un langage de programmation.

      La plupart des distributions utilisent par défaut "Bash", mais il est possible de changer de shell, par exemple interactivement en utilisant la commande chsh ("change shell"), ou en modifiant les paramètres d'un terminal en particulier, ou d'un multiplexeur, ou encore plus globalement en modifiant le shell par défaut d'un user (faites un peu attention dans ce cas — les shells ne sont pas tous compatibles, ne tombez pas !).

      Les shells tombent

      Les scripts précisent aussi quel shell invoquer… Si je prends un tuto sur un shell au hasard, voici ce que je vais trouver

      #!/bin/bash
# This script will take an animated GIF and delete every other frame
# Accepts two parameters: input file and output file
# Usage: ./<scriptfilename> input.gif output.gif

      Attention : ce script référence explicitement /bin . Pas 100% sûr que bash y soit installé. Une solution peut être d'utiliser env.

      #!/usr/bin/env bash

      Hormis interpréter les commandes tapées, le shell affiche également un prompt invitant à taper une commande. Quelque chose comme cela :

      [goat@arch:~]$

      Pour la partie prompt, certains shells vont autoriser un peu de paramétrage, ou l'on peut même installer des plugins pour enrichir les possibilités, comme avec powerline ou même le liquid prompt présenté ici même par son auteur Dolmden.

      On peut aussi trouver un prompt comme starship qui est utilisable avec les différents shells.

      De la préhistoire au Bash

      Pour l'histoire, le premier shell Unix date de 1971, puis le Bourne Shell (sh), du nom de son auteur, apparait en 1977. Beaucoup de fonctionnalités sont déjà présentes : il est scriptable (on peut définir un script avec des conditions dont la si laide esac, définir des boucles, …), les processus peuvent être contrôlés, il est possible de définir des alias, …

      Bourne Shell implémente la norme POSIX que d'autres shells respectent. La licence du Bourne Shell est débatue (avec une certaine vigueur sur Wikipédia!) , en tout cas son code est ici.

      KORN shell n'était, au départ, pas open source - le code n'est libéré que dans les années 2000. Korn Shell implémente les fonctionnalités du Bourne Shell mais ajoutera d'autres éléments, comme des raccourcis vi/emacs, ou comme les tableaux

      $ typeset -A age
$ age[bob]=42
$ age[alice]=31
$ print ${age[bob]}
42

      GNU BASH : /bin/bash

      GNU Bash

      B.A.S.H. = Bourne Again Shell (superbe jeu de mots avec Born Again Shell). Bash implémente la norme POSIX… et un peu plus.

      GNU bash connait une première release en 1989. Il reprendra à son compte des fonctionnalités trouvées jusqu'ici dans de précédents shells, y compris Korn Shell. Bash reste le shell interactif par défaut sur de nombreuses distributions. Il fut le shell sous MacOS.

      Anecdote - quel est le plus gros programme bash que vous connaissiez ? nb, qui propose de gérer vos notes en mode texte (org, markdown, etc), est principalement composé d'un script .sh de … 26736 lignes. Je vous laisse partager vos trouvailles en commentaire !

      DASH : le Debian Almquist shell est renommé ainsi en 1997. Debian l'adopte par défaut pour les scripts, tandis que le shell interactif des utilisateurs reste bash. Ubuntu y passe par défaut sur la 6.10. Dash est léger et performant. Moins de dépendances égal plus de sécurité.

      ZSH

      ZSH ZSH sort en 1990. Toujours compatible avec la norme POSIX, Zsh va améliorer de bien pratiques fonctionnalités d'auto-complétion : appuyez sur <TAB> et Zsh complète pour vous.

      Mais bien plus largement, Zsh va atteindre le paroxysme en terme de fonctionnalités. Tout existe dans Zsh.

      Zsh est connu pour proposer de très nombreuses possibilités de configuration. Ses plugins se comptent par centaine — y compris plusieurs gestionnaires de plugins… Mais un outil très utilisé pour le configurer sort du lot : Oh my zsh, qui permet de gérer plus de 300 plugins ainsi que de nombreux thèmes.

      FISH

      Fish

      Fish pour "Friendly Interactive Shell", date de 2005. C'est un shell non POSIX - certaines fonctionnalités ne seront pas compatibles. Un script bash ne marchera pas forcément.

      Ce shell se veut demander peu de configuration - il est prêt à l'emploi. Choix appréciable quand on peut déjà passer tant de temps à configurer d'autres choses (distro, bureaux, nano, terminaux..)  !

      Il suffit de l'installer pour avoir

      • une coloration syntaxique indiquant quelle commande est valide
      • suggestions : en tapant, on obtient des candidats que l'on peut auto-compléter

      Fish est également scriptable et se veut proposer un syntaxe plus saine. À vous de tester (mais vous ne codez qu'en Rust, n'est-ce pas ?)

      Le gros point de Fish à mon sens, c'est de proposer une configuration par défaut déjà utilisable, comme le fait de se baser sur les pages man ainsi que sur l'historique pour proposer l'auto-complétion. Oubliez les heures passées à configurer - je ne sais pas si Fish a le plus de chevaux dans le moteur, mais avec lui vous êtes déjà prêts à partir.

      Petite fonctionnalité sympa, taper fish_config ouvre une page ouaibe. On peut alors prévisualiser les thèmes, personnaliser le prompt, visualiser les fonctions et variables, consulter l'historique et les raccourcis claviers. Fish a un mode vi.

      Fish a été réécrit en Rust entre 2022 et 2024.

      Ravissant multiplex, 200 mètres carrés

      Gnu Screen

      Ok donc nous avons un shell à choisir, y compris le prompt et il faudra le lancer dans un terminal, mais avant ça, si on avait un gestionnaire de fenêtre dans le gestionnaire de fenêtre ? C'est bien comme cela qu'est présenté GNU Screen, qui gère des fenêtres, typiquement de terminaux. C'est un multiplexeur, en français : la possibilité d'ouvrir plusieurs terminaux dans un seul terminal. GNU Screen sait lister les terminaux ouverts, passer de l'un à l'autre, en tuer… Comme souvent, le wiki arch détaille bien notre affaire concernant screen. Mais GNU Screen est un vieux de la vieille, qui date de 1987.

      Tmux

      Plus souvent cité de nos jours, Tmux (2007) propose des raccourcis à la Emacs ou à la Vim, un menu graphique, des splits verticaux ou horizontaux.

      Zellij

      Il existe d'autres multiplexeurs. On peut citer par ex. Zellij, orienté développeurs, qui affiche une barre de statut, peut afficher les raccourcis claviers…

      Envolez-vous vers un nouveau terminal

      Le choix d'un terminal pourra définir l'apparence de votre interface, comment vous gérez le multi-fenêtre et/ou multi-onglet, la capacité à rechercher, copier-coller, les raccourcis clavier, peut être même comment accéder aux emplacements, vous connecter en ssh.

      Certains terminaux proposent un mode inspiré de Guake (première release 2007), lui même inspiré du terminal dans Quake : le terminal est toujours ouvert et dispo, mais caché et l'appui d'un raccourci clavier le fera apparaître. Le temps de taper trois commandes et le même raccourci le fera disparaître. À voir ce qui se fait encore sous Wayland, je vois par ex. qu'il y a encore une extension GNOME.

      La console sur le bureau

      Première piste : tout simplement utiliser la terminal qui vient avec son bureau, si l'on en utilise un. Évidemment le premier avantage sera une bonne intégration, mais en pratique ?

      Nous verrons aussi plus bas certains terminaux qui sont le terminal par défaut de gestionnaires de fenêtre, mais il s'agit simplement d'un choix par défaut et pas d'une affiliation ni d'une intégration particulière, donc pas de raison de les mentionner ici.

      Console (GNOME)

      Le terminal par défaut a changé sous GNOME 42 (euh bah oui c'était y'a un moment), pour devenir GNOME Console (anciennement Kings Cross Station d'où kgx — j'ai cherché l’exécutable un moment…). Assez peu de fonctions particulières mais : devient rouge lorsqu'on est connecté en root ou violet en ssh, envoie une notif quand une longue commande se termine, sympa. Un bouton de recherche un peu étonnant peut s'avérer pratique. Clairement la logique est d'afficher peu de boutons, peu de choix, et d'investir sur des options par défaut qui fonctionnent. Je ne vais pas retenir Console pour mon usage mais je trouve qu'effectivement c'est un terminal élégant.

      Pour changer le shell de Console, il faudra passer par l'éditeur dconf et modifier l'option org.gnome.Console.shell.

      Certaines distributions ont préféré maintenir gnome-terminal, plus complet, mais gnome-terminal est resté Gtk3 (alors que kgx est bien Gtk4).

      Petite note sur kgx et gnome-terminal : ces terminaux sont basés sur la libvte dont dépendent d'autres terminaux GTK. Voici quelques exemple cités par une page du wiki gnome :

      On pourrait y ajouter Lxterminal (merci à Impromptux).

      Konsole

      Konsole

      Le choix logique pour le bureau KDE. En termes de fonctionnalités, c'est l'artillerie lourde. Multi-profils, signets, multiplexeur, prévisualisation d'images. Konsole est intégrée dans plusieurs applications KDE.

      Pour changer le shell de Konsole, vous pouvez passer par le menu Settings > Configure Konsole > Profiles .

      C'est le moment de mentionner Qtermwidget : ce widget fut originellement basé sur Konsole et servit à développer Qterminal.

      xfce-terminal

      Terminal par défaut du bureau Xfce. Il dépend et hérite de libvte. Il est en Gtk3.

      • Permet plusieurs onglets
      • Intégration avec un gestionnaire de fichiers (ouverture dans le répertoire courant du terminal)
      • Prévention de collage dangereux : quand ça contient un retour chariot, ouvre une popup qui permet d’inspecter et modifier le contenu dangereux.
      • Permet d’envoyer un signal au processus en cours
      • Permet d’avoir une console rapide à la Guake
      • Permet de colorer les onglets manuellement.

      Il est possible de changer le shell dans les préférences.

      Terminology

      Terminology

      Ce terminal sort en 2013, il fait partie du bureau Enlightenment Je pense que c'est le premier terminal à pouvoir afficher des images. Il est possible d'avoir des informations en survolant une URL. Une barre de progression s'affiche durant l’exécution de commandes. Les performances sont au rendez-vous. (Subjectif - serait-ce tout simplement la meilleure appli e17?)

      Emacs et (Neo)Vim

      Mais plutôt que d'utiliser le terminal intégré à son environnement de bureau, pourquoi ne pas utiliser directement celui intégré à son éditeur de texte? Un bon éditeur de texte en effet a forcément son bon terminal. Même Vim? Et oui. C'est donc une solution de lancer le terminal depuis l'éditeur de texte, par exemple pour reproduire les fonctionnalité d'une IME vivre sa vie entière en mode texte.

      Emacs

      Démarrons tout de même par Emacs, où la prise en charge du terminal est plus ancienne.

      Emacs a… 4 terminaux, pourquoi faire simple. 4 terminaux ? Non pas vraiment : 2 shell et 2 terminaux. Il peut y en avoir plus.
      En fait, puisqu'on peut, malgré la rumeur, bel et bien éditer du texte dans emacs, pourquoi ne pas gérer ses commandes au même endroit ? On peut même s'amuser à gérer ses fichiers dans dired, ses processus, finalement un peu tout l'aspect système.

      Mastering Emacs le développe mieux que moi mais vous aurez donc plusieurs possibilités sous Emacs :

      2 SHELLS

      • eshell, le plus emacsien des 2 : un shell 100% implémenté en elisp (!!!). On peut faire beaucoup de emacs dedans , mais tout ne fonctionnera pas. Ne lancez pas journalctl dedans ^^
      • shell. Même chose, ne lancez pas journalctl…

      2 TERMINAUX

      • term / ansi-term. Cette fois c'est vraiment un terminal, mais… lent.
      • vterm. Ok cette fois c'est vraiment un terminal, et ça utilise une bibliothèque en C derrière, donc ouf un vrai terminal Emacs existe bel et bien. Attention vterm a besoin d'une bibliothèque.

      Oui je pense qu'il y a vraiment des utilisateurs du terminal sous Emacs. Et il est possible de trouver de petits benchmarks sur les réseaux comme par exemple reddit.

      Vim

      Qui a dit que vim n'était pas bloated et ne pouvait pas gérer cela? (À sa défense vim ne gère pas encore l'email.. ) Vim prend en charge le terminal depuis la version 8.1. Pour changer le shell dans vim, ajouter cette commande dans le fichier de config

      :set shell=/usr/bin/zsh

      Les indies

      Pourquoi utiliser le terminal de son bureau, ou de son éditeur de texte, alors que l'on peut utiliser un million d'autres ? Bienvenue dans la jungle. Ne m'en voulez pas si votre petit favori n'est pas listé ici, mais rajoutez sa description en commentaire - il a existé de bien trop nombreux concurrents, et même en se limitant aux projets actifs la liste est bien trop longue. La liste ici pourrait compléter cette dépêche.

      Je rappelle que sont listés ici les terminaux qui sont proposés par défaut sous certains gestionnaires de fenêtre, le parti pris étant que dans ce cas il n'y ait pas d'intégration particulière, contrairement par exemple au terminal KDE.

      Enfin la liste se veut à moitié lister les terminaux populaires actuels, à moitié lister quelques terminaux plus pour un intérêt historique, mais cette dépêche n'étant pas une thèse cette volonté sera assez peu rigoureuse.

      Blackbox

      Blackbox terminal n'est pas affilié à GNOME ni un terminal officiel mais est développé avec cet environnement en tête. Il utilise Gtk4.

      Ptyxis

      Là c'est un cas à part : pour reprendre sans recul le readme.md :

      A modern terminal emulator built for the container era.
      Seamlessly navigate between your host system and local containers like Podman,
      Toolbox, and Distrobox with intelligent detection and a beautiful, responsive
      GNOME interface.

      L'intérêt est donc d'intégrer les conteneurs de toutes sortes pour y accéder rapidement (et les définir rapidement).

      Ptyxis

      Il semblerait qu'il puisse devenir le terminal par défaut sous Ubuntu (25.10?).

      St

      La philosophie de st, dont la première release, 0.1, est de 2017, c'est de rester simple et léger - le point que son site discute, c'est le nombre de lignes de codes limité que devrait avoir un terminal. Son auteur serait fainéant ? Ce terminal sous licence MIT/X Consortium s'apparente à mon sens à un reliquat du passé : il tourne sur X et uniquement sur X (oui, oui je sais pour Xwayland). Néanmoins il m'a paru logique de le citer ici.

      Kitty

      Kitty a une place importante car il a légué quelque chose aux successeurs… Il implémente en effet des extensions venant étendre le protocole historique.

      Ce terminal tourne sous Python et requiert OpenGL. Malgré son âge (première release 2017), c'est le choix par défaut pour Hyprland.

      Kitty offre une tonne de raccourcis claviers, gère les onglets/fenêtres, peut afficher des images, sait afficher des notifications et bien d'autres choses. En terme de philosophie, il se veut orienté power-user.

      Alacritty

      Alacritty se veut un terminal simple et est écrit en Rust. Il est sortit en 2017. Alacritty respecte XDG en cherchant en priorité un fichier de config $XDG_CONFIG_HOME/alacritty/alacritty.toml.

      C'est le terminal par défaut pour au moins deux gestionnaires de fenêtre Wayland très différents l'un de l'autre : Wayfire et Niri.

      • vi mode : appuyez sur control + shift + space et vous passez dans le mode "normal" de vi (par opposition au mode insertion). Les touches au lieu de permettre de taper du texte, permettront alors de se déplacer, sélectionner du texte, le copier…
      • ctrl shift o pour afficher des "hint" sur les URL, ce qui permet de les activer en 1 touche
      • recherche normal (ctrl shift f ) , recherche vi
      • multi fenêtre (spawn new instance)
      • theme https://github.com/alacritty/alacritty-theme

      Pas d'onglet, pas de split — utiliser un multiplexeur au besoin.

      Foot

      Ce serait un peu le successeur de St, au sens où il est codé en C et les premières fonctionnalités mises en avant sont la légèreté et la performance, mais en natif Wayland. Pour autant Foot n'est pas avare sur certaines fonctionnalité. Sa première release est de 2019. C'est le terminal par défaut pour Sway, Dwl.

      Il faudra le configurer à l'aide d'un fichier texte, et foot respectant XDG, ce sera ici $XDG_CONFIG_HOME/foot/foot.ini. Foot propose pas mal de raccourcis claviers, dont le même Hint mode que Alacritty : taper Ctrl Shift O .

      Au cas où il ne serait pas assez léger, Foot propose un mode serveur.

      Wezterm

      De nouveau un terminal en Rust. Wezterm se veut complet, et cross-platform. Il affiche des images, gère les hyperliens, la connexion en SSH avec un client intégré, fait office de multiplexeur.

      Il se configure en Lua.

      Ghostty

      Ghostty

      Ghostty est sous licence MIT. LWN l'a présenté. Il s'agit d'une application récente, début en 2022, v1.0 fin 2024.

      Une barre gtk4 permet d'afficher les onglets, d'en créer un nouveau. Sympatique fonction, ghostty +list-keybinds --default montre toutes les options (et un raccourci permet d'éditer le fichier de config). On peut aussi lister les thèmes avec ghostty +list-themes.

      Peut afficher des gifs, comme Kitty.

      Ghostty se veut un compromis entre la vitesse, les fonctionnalités, l'interface, et cross-platform. Il se veut agréable sans avoir besoin de modifier le paramétrage par défaut. Et il est petit, le paquet Debian par exemple fait 113 Ko.

      Vous pouvez changer le shell sous Ghostty :

      ~/.config/ghostty/config:
command = /usr/local/bin/fish --login --interactive

      De plus Ghostty intègre des fonctionnalités "Shell-integration".

      Rio

      (2022)
      https://github.com/raphamorim/rio
      vi mode, hyperlinks, images,

      Le shell peut être modifié dans la config, plusieurs exemples sont fournis

      [shell]
program = "pwsh"
args = ["-l"]

      Warp

      Alors là on bascule du côté obscur de l'IA !… et du proprio. Warp est d'abord une entreprise, qui a souhaité réimaginer un outil des développeurs - le terminal. Ce terminal, écrit en Rust, ne sera pas open source : https://github.com/warpdotdev/Warp/discussions/400

      À la première ouverture, Warp suggère d'ouvrir un compte « pour bénéficier de toutes les fonctionnalités ». Ensuite, on ne se trouve pas directement dans une console mais Warp propose plutôt d'ouvrir / cloner un projet. Un raccourci permet cependant de lancer une session normale…
      … Si ce n'est qu'outre des commandes, on peut taper des phrases ! En passant par Claude pour les interpréter… L'IA peut également suggérer des commandes en se basant sur votre historique. Tout ceci peut être désactivé dans les paramètres. Les fonctionnalités IA requièrent une connexion Internet.

      J'ai par exemple testé "Install Wave term from the internet". Warp a commencé par vérifier s'il y avait une commande de disponible "yay", mais cette commande n'était pas dispo sur mon système. Il a alors intelligemment testé d'autres gestionnaires de AUR et a trouvé que paru était installé. De là, il a découvert waveterm dans les dépôts AUR et m'a suggéré d'utiliser paru -S waveterm-bin (control+entrée pour valider, et gogogo). Une fois ces folies passées, on revient à une expérience normale où la commande se déroule (pensez à lire les AUR avant d'installer aveuglément !)

      Quand vous parcourez un projet, Warp peut indexer ces projets pour améliorer les suggestions.

      Au lieu d'utiliser votre clavier pour taper, Warp peut reconnaître votre voix. Outre des commandes ou des phrases, il est possible de commencer par un "/" pour taper une "slash command".

      Il y a également des fonctionnalités d'équipe, notamment une fonctionnalité de collaboration en temps réel. Certaines fonctionnalités sont payantes.

      Warp propose un certain nombre de fonctionnalités classiques : personnalisation du prompt, apparence, raccourcis claviers, …

      L'entreprise fournit un benchmark où Warp s'en sortirait aussi bien que Kitty ou Alacritty sur vtebench

      WaveTerm

      Waveterm est un peu la réponse open source à Warp (Apache 2.0).

      Quand on l'ouvre la première fois, c'est la foire ! à gauche, le panneau invite de commande qui occupe un tiers de l'écran.
      Tiers du milieu : en haut la consommation du CPU (hein?). Au milieu, un bout de page internet (hein?). En bas, un explorateur de projet. Tiers à droite : en haut, des raccourcis clavier qui s'affichent. Au milieu, un bout de doc sur Wave. En bas, une invite pour Wave IA. Bien sûr il s'agit d'une démo et il sera possible de personnaliser ce qui est visible au démarrage. Il est également possible lorsqu'on utilise un des "blocs" de le passer en mode "pleine fenêtre" puis le réduire par la suite.

      Bon, testons l'invite IA en demandant d'installer… Warp! Il commence par m'expliquer les différentes méthodes d'install en fonction de l'OS (ah ! il n'a pas détecté…). J'explique que j'utilise Arch et il me dit d'utiliser un AUR helper ou de cloner le dépôt du AUR. Mais il ne détecte pas si j'ai paru ou yay ou autre.

      On peut utiliser d'autres modules IA. Wave inclut également un explorateur de fichiers.
      Les paramètres se gèrent bloc par bloc - on paramètre d'un côté les blocs que l'on souhaite au démarrage, de l'autre pour un bloc donnée, par exemple les préférences.

      3. Liens

      Norme POSIX sur le shell

      https://linuxfr.org/news/gameshell-apprendre-les-rudiments-du-shell-en-s-amusant

      Bref cours sur le shell

      Cours plus complet sur le Bourne Shell

      Revue de fish :

      Autre revue de Fish

      Commentaires : voir le flux Atom ouvrir dans le navigateur

      • ✇LinuxFr.org : les dépêches
      • Nouvelles sur l’IA de septembre 2025
        L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ». Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zv
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      Nouvelles sur l’IA de septembre 2025

      ✇LinuxFr.org : les dépêches
      Par : Moonz volts BAud Arkem cli345
      6 octobre 2025 à 13:59

      L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

      Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations : dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez : difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

      Même politique éditoriale que Zvi : je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

      Sommaire

      Résumé des épisodes précédents

      Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien : quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

      • System Card : une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
      • Jailbreak : un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme "ignore les instructions précédentes et…".

      Anthropic public Claude Sonnet 4.5

      L’annonce officielle :

      Claude Sonnet 4.5 is the best coding model in the world. It's the strongest model for building complex agents. It’s the best model at using computers. And it shows substantial gains in reasoning and math.

      Code is everywhere. It runs every application, spreadsheet, and software tool you use. Being able to use those tools and reason through hard problems is how modern work gets done.

      Claude Sonnet 4.5 makes this possible. We're releasing it along with a set of major upgrades to our products. In Claude Code, we've added checkpoints—one of our most requested features—that save your progress and allow you to roll back instantly to a previous state. We've refreshed the terminal interface and shipped a native VS Code extension. We've added a new context editing feature and memory tool to the Claude API that lets agents run even longer and handle even greater complexity. In the Claude apps, we've brought code execution and file creation (spreadsheets, slides, and documents) directly into the conversation. And we've made the Claude for Chrome extension available to Max users who joined the waitlist last month.

      Traduction :

      Claude Sonnet 4.5 est le meilleur modèle de codage au monde. C'est le modèle le plus performant pour créer des agents complexes. C'est le meilleur modèle pour utiliser des ordinateurs. Et il affiche des gains substantiels en raisonnement et en mathématiques.

      Le code est partout. Il fait fonctionner chaque application, tableur et outil logiciel que vous utilisez. Être capable d'utiliser ces outils et de raisonner à travers des problèmes difficiles, c'est ainsi que le travail moderne s'accomplit.

      Claude Sonnet 4.5 rend cela possible. Nous le publions avec un ensemble de mises à niveau majeures de nos produits. Dans Claude Code, nous avons ajouté les points de contrôle—l'une de nos fonctionnalités les plus demandées—qui sauvegardent votre progression et vous permettent de revenir instantanément à un état précédent. Nous avons actualisé l'interface du terminal et lancé une extension native VS Code. Nous avons ajouté une nouvelle fonctionnalité d'édition de contexte et un outil de mémoire à l'API Claude qui permet aux agents de fonctionner encore plus longtemps et de gérer une complexité encore plus grande. Dans les applications Claude, nous avons intégré l'exécution de code et la création de fichiers (tableurs, présentations et documents) directement dans la conversation. Et nous avons rendu l'extension Claude pour Chrome disponible aux utilisateurs Max qui se sont inscrits sur la liste d'attente le mois dernier.

      Le message est assez clair : Anthropic met les bouchées doubles sur l’apprentissage par renforcement pour l’utilisation de Claude en tant qu’assistant de code. Sur les benchmarks fournis par Anthropic, ce nouveau modèle prend la première place. Les premiers benchmarks indépendants et divers retours subjectifs semblent possiblement confirmer cette prétention au podium — au coude à coude avec GPT-5. Les améliorations hors de ce cas d’usage semblent bien plus modestes.

      L’annonce habituelle d’un jailbreak a rapidement suivi.

      Au niveau de la sécurité des modèles, Anthropic a décidé d’appliquer pour la première fois son niveau de sécurité 3 (ASL-3) à la ligne Sonnet (c’était déjà le cas pour Opus). Cela signifie que vos conversations — y compris par l’API — passent par un modèle supplémentaire classifiant la sensibilité du sujet, bloquant certains sujets sensibles (principalement CBRN).

      La System Card nous révèle certaines observations intéressantes : ce nouveau modèle a fait un bond (pas vraiment désiré) dans sa capacité à détecter qu’il est dans le contexte d’une évaluation plutôt que dans un contexte réel, ce qui complexifie évidemment les évaluations dans ce domaine. Anthropic est toutefois assez confiant que cela n’influe pas significativement les résultats, en notant que Sonnet ne se comporte pas d’une manière significativement différente dans les cas où il détecte l’évaluation des cas où il ne le détecte pas. Comme à l’accoutumée pour Anthropic, l’évaluation sur le sujet de la sécurité des modèles s’est faite conjointement avec deux organismes externes, Apollo Research et UK AISI.

      Sonnet 4.5 est une amélioration sur à peu près tous les axes mesurés, permettant à Anthropic de lui mettre l’étiquette « le modèle le plus aligné », au coude à coude avec GPT-5. À noter que ça ne signifie pas un usage en toute sécurité : sur par exemple l’injection de prompt dans le cadre d’un agent, avec 10 essais un attaquant a toujours un taux de succès de 40%.

      En vrac

      CloudFlare introduit Web Bot Auth et Signed Agent. Le premier permet à un bot de s’identifier lui-même à l’aide d’une signature cryptographique, ce qui permet de vérifier que son comportement est conforme aux termes d’utilisation (par exemple, le respect de robots.txt) et de l’exclure en cas de violation de ces termes. Le second a pour but d’associer un bot à un utilisateur réel. L’objectif à terme est de fournir un cadre pour permettre à l’IA d’interagir avec le web pour le compte de l’utilisateur.

      Le premier ministre de l’Albanie nomme une IA, Diella, comme ministre des marchés publics, dans un contexte de lutte contre la corruption.

      OpenAI publie GPT-5-codex, une variante de GPT-5 spécialisée sur les tâches de programmation.

      Des économistes forment un groupe de travail sur le sujet de l’impact d’une future hypothétique IA « transformative » (qui a la capacité d’automatiser la plupart des emplois réalisables par des humains) et publie plusieurs papiers sur la question.

      OpenAI annonce une mise à jour de ses politiques de confidentialité appliquées à ChatGPT. En particulier, les conversations utilisateurs sont maintenant scannées automatiquement, et les plus problématiques passées à des humains pour décider des actions à prendre, allant de la fermeture des comptes à prévenir les autorités.

      En mai, nous avions rapporté que OpenAI annonçait abandonner sa tentative de casse du siècle. Comme certains le pensaient, ce n’était que partie remise ; une lettre ouverte demande plus de transparence sur le processus de restructuration de l’opération récemment réaffirmé par OpenAI.

      Math Inc présente Gauss, un agent pour la formalisation de preuves mathématiques. Son premier succès est d’avoir formalisé en Lean le Théorème des nombres premiers, en complétant le projet non-terminé de Alex Korontorovich et Terence Tao. Sur le même sujet, un papier évalue la capacité de GPT-5 à prouver des conjectures simples (prouvable par un étudiant en université en moins d’une journée) mais non prouvées (car formulées extrêmement récemment). GPT-5 arrive à prouver 3 sur les 5 testées.

      Les IA de OpenAI et DeepMind obtiennent une médaille d’or à l’International Collegiate Programming Contest, y compris un problème qu’aucune équipe humaine n’a su résoudre dans le temps imparti.

      Un groupe d’experts, de politiques et autres figures publiques appelle à la mise en place de « lignes rouges » à ne pas franchir sur le développement de l’IA, et de réels mécanismes de régulation pour les imposer.

      Publication de If Anyone Builds It, Everyone Dies, par Eliezer Yudkowsky et Nates Soares, présentant la thèse que créer une super-intelligence artificielle, dans les conditions et l’état actuel des connaissances, causerait de manière quasi-certaine l’extinction de l’espèce humaine. Ils suggèrent l’adoption de traités internationaux limitant le développement de l’IA.

      OpenAI et Apollo Research publient un papier sur le sujet des tendances de l’IA à « tricher » dans divers environnements (contourner les critères d’évaluation par exemple). Ils montrent qu’il est possible d’éliciter un certain nombre de comportements indésirables dans GPT-5 (comme par exemple "sandbagging" : volontairement échouer certaines évaluations pour ne pas paraître « trop dangereux »). Les chercheurs pointent le fait que la solution naïve, entraîner l’IA à ne pas reproduire ces comportements, pose immédiatement la question de « l’IA a-t-elle appris à ne pas le faire, ou a appris à le faire sans être détectée ? » — et évaluent à la place la récente méthode d’alignement de OpenAI, Deliberative alignment, reportant une baisse significative des comportements indésirables. Il est à noter également que les modèles actuels montrent déjà dans leurs chaînes de pensée une certaine capacité à détecter qu’ils sont dans un cadre de test/d’évaluation, et que o3 a déjà développé des méthodes (grossières) pour échapper à la détection.

      Un papier explore la raison pour laquelle les modèles de langage ne sont pas déterministes en pratique, et propose une solution pour les situations où le déterminisme est important.

      Un papier d’OpenAI propose une explication sur la raison de la persistance des hallucinations : principalement parce que la phase d’apprentissage par renforcement ne récompense pas la réponse « je ne sais pas » quand le modèle ne sait pas.

      Un autre papier approche expérimentalement la question « les modèles de langage raisonnent ou ne font-ils que mémoriser et régurgiter ? ». La méthodologie est de créer une entité fictive (« Kevin est né en 1998 à Paris… ») de toute pièce qui ne peut pas être présent dans l’ensemble d’entraînement, d’entraîner un modèle existant dessus, puis de poser une question indirecte (qui peut être déduite, mais pas explicitement donnée) sur cette entité (« Quelle est la langue maternelle de Kevin ? »). Le résultat est équivoque : les modèles arrivent à faire cette déduction quand une des deux entités est réelle (dans notre exemple, Paris), mais pas quand les deux sont fictives (Kevin est né dans (Ville française inventée de toute pièce)).

      Une équipe de biologistes utilise une IA pour créer des bactériophages (un virus ciblant certaines bactéries), avec succès.

      Sur l’utilisation de l’IA dans l’économie réelle, Anthropic met à jour son Economic Index, et OpenAI publie leur équivalent.

      Nouveau benchmark, faire jouer les modèles à Loups-garous. Le score final était assez prévisible (GPT 5 prend la première place), mais l’analyse en profondeur des parties est intéressante. Principe similaire avec Among AIs (l’IA jouant à Among Us). Également dans le domaine des benchmark, publication de SWE-Bench Pro, tâches de programmation réelles et complexes, non-présentes dans les données d’entraînement. VCBench, quant à lui, tente d’évaluer l’IA sur la tâche d’investissement dans le capital-risque — et trouve que l’IA surpasse la plupart des investisseurs humains sur leurs évaluations (avec l’énorme problème toutefois que l’IA évalue rétrospectivement en 2025 des décisions prises en 2015-2020, tandis que les humains évaluaient prospectivement en 2015-2020 des décisions de 2015-2020).

      Anthropic publie un guide sur l’écriture d’outils à destination de l’IA.

      En parlant d’outils, une piqûre de rappel sur le fait que la sécurité d’un système utilisant une IA lisant des données d’une source externe est toujours un problème ouvert : démonstration qu’il est possible d’exfiltrer des données sensibles à l’aide de ChatGPT, en envoyant un mail à la victime et en attendant que ladite victime connecte ChatGPT à son compte mail.

      Reverse-engineering du système de mémoires de Claude et ChatGPT.

      Anthropic publie un rapport technique intéressant sur trois incidents ayant conduit à une dégradation de performances de Claude, ayant eu lieu en août.

      Grèves de la faim devant les locaux de Anthropic et DeepMind demandant l’arrêt de la course à l’IA.

      Humoristique : Si l’on jugeait les humains comme on juge l’IA…

      Pour aller plus loin

      Par Zvi Mowshowitz

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        L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ». Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zv
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      Nouvelles sur l’IA d'août 2025

      ✇LinuxFr.org : les dépêches
      Par : Moonz volts Nils Ratusznik Florent Zara impromptux Jona
      4 septembre 2025 à 11:36

      L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

      Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Disclaimer : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations : dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez: difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

      Même politique éditoriale que Zvi : je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

      Sommaire

      Résumé des épisodes précédents

      Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien : quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

      • System Card : une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…) ;
      • Jailbreak : un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme « ignore les instructions précédentes et… ».

      OpenAI publie GPT-5

      L’annonce officielle :

      We are introducing GPT‑5, our best AI system yet. GPT‑5 is a significant leap in intelligence over all our previous models, featuring state-of-the-art performance across coding, math, writing, health, visual perception, and more. It is a unified system that knows when to respond quickly and when to think longer to provide expert-level responses. GPT‑5 is available to all users, with Plus subscribers getting more usage, and Pro subscribers getting access to GPT‑5 pro, a version with extended reasoning for even more comprehensive and accurate answers.

      Traduction :

      Nous présentons GPT-5, notre meilleur système d'IA à ce jour. GPT-5 représente un bond significatif en intelligence par rapport à tous nos modèles précédents, offrant des performances de pointe en programmation, mathématiques, rédaction, santé, perception visuelle, et bien plus encore. Il s'agit d'un système unifié qui sait quand répondre rapidement et quand prendre plus de temps pour fournir des réponses de niveau expert. GPT-5 est disponible pour tous les utilisateurs, les abonnés Plus bénéficiant d'une utilisation accrue, et les abonnés Pro ayant accès à GPT-5 pro, une version avec un raisonnement étendu pour des réponses encore plus complètes et précises.

      Comme à l’accoutumée chez OpenAI, le modèle est accompagné de sa System Card.

      La musique est bien connue à présent : chacun tour à tour, les trois gros acteurs (OpenAI/Anthropic/Google DeepMind) sortent un nouveau modèle qui fait avancer l’état de l’art, prenant la première place… jusqu’à ce qu’un des deux autres la reprenne en sortant le sien. C’est au tour d’OpenAI avec GPT-5.

      Le nom a suscité beaucoup d’espoirs et de déceptions, beaucoup anticipant un saut qualitatif du même type que le passage de GPT-3 à GPT-4. Ce qui n’est absolument pas le cas : techniquement parlant, le modèle aurait pu s’appeler o4, représentant une amélioration incrémentale relativement à o3. L’objectif affiché d’OpenAI, derrière cette dénomination, est double : premièrement, de clarifier une offre extrêmement brouillonne (4o/o3/o3-pro/4.1/4.5) en offrant une dénomination unique avec des variantes plus claires, et offrir un modèle bien plus proche de l’état de l’art aux utilisateurs gratuit de ChatGPT.

      Clarification de l’offre

      Les benchmarks et la plupart des retours le placent comme une légère avancée de l’état de l’art, sans être une révolution. L’évaluation de METR résume parfaitement la situation ; une amélioration qui était parfaitement prévisible juste en extrapolant les tendances existantes :

      METR GPT-5

      Une amélioration notable est sur le taux d’hallucinations. Rappelons que o3 avait été un des seuls modèles à voir son taux d’hallucinations augmenter relativement à son prédécesseur ; avec GPT-5, OpenAI semble avoir corrigé le tir :

      Taux d’hallucinations GPT-5

      Sur la sécurité des modèles, aucune nouveauté notable relativement à o3. Les mitigations relatives aux risques biologiques/chimiques sont toujours en place, et comme à l’accoutumé OpenAI a fait appel à divers organismes tiers pour mesurer les risques posés par le modèle dans différentes catégories.

      Et comme à l’accoutumée, Pliny the Liberator a jailbreak le modèle en quelques heures.

      À noter que sur ChatGPT, OpenAI comptait complètement retirer l’accès aux anciens modèles, mais est revenu sur sa décision suite aux retours de beaucoup d’utilisateurs préférant le style plus chaleureux de 4o.

      Google Genie 3, Gemini 2.5 Flash Image et Gemini 2.5 Deep Think

      Un mois prolifique pour Google, qui publie trois nouveaux modèles / modes de fonctionnement.

      Google Genie 3 est présenté comme un « World Model » (modèle du monde ?). À partir d’un prompt textuel, et d’actions de navigation de l’utilisateur, il génère en temps réel la vue de l’utilisateur, frame par frame (à la manière d’un jeu vidéo). Il n’y a pas de représentation explicite externe de l’état du monde : c’est le modèle qui se charge de garder une certaine cohérence d’une frame à l’autre (comme la persistance des objets). Au delà de la preuve de concept, l’objectif affiché est de créer des environnements d’entraînement virtuels pour la robotique.

      Autre publication, celle de Gemini 2.5 Flash Image, le modèle de génération d’images de Google. S’il ne semble pas avancer l’état de l’art de manière générale, sa grande force semble être le suivi d’instructions (et de respect des références) pour l’édition d’images.

      Le mois précédent, DeepMind avait reporté avoir décoché un score correspondant à une médaille d’or aux Olympiades Internationales de Mathématiques, une avancée permise notamment par une utilisation plus stratégique de la chaîne de pensée (et d’avancées correspondantes sur la partie entraînement par renforcement). Google publie une version plus rapide, moins coûteuse et moins performante (cette version n’obtient « que » un score correspondant à la médaille de bronze sur les mêmes Olympiades), sous la dénomination Gemini 2.5 Deep Think. Le modèle a sa propre System Card ; tout comme OpenAI et Anthropic, les capacités de ce modèle dans le domaine CBRN (biologie/nucléaire) a conduit Google à placer des gardes-fous supplémentaires pour empêcher des usages malveillants.

      En vrac

      OpenAI publie son premier (depuis GPT-2, en 2019) modèle open-weight, gpt-oss. Au niveau des performances, il se placerait dans le peloton de tête des modèles open-weight, en compagnie de DeepSeek, Kimi, Qwen, GLM et Gemma, c’est à dire à peu près au niveau de la génération précédente des modèles entièrement fermés (comme Sonnet 3.6) / des versions rapides de la génération actuelle (Gemini 2.5 flash, o3-mini). WeirdML propose une visualisation intéressante sur leur propre benchmark pour vous donner un ordre d’idée. Rien de novateur au niveau de l’architecture, OpenAI s’en tient à la recette (maintenant universelle dans les modèles open-weight) d’une mixture d’experts. gpt-oss vient en deux variantes, la version complète, gpt-oss 120B, et une version plus légère et rapide, 20B.

      Google publie un rapport sur l’impact environnemental de l’utilisation de Gemini. Cela exclu l’entraînement, mais les auteurs tentent de prendre en compte des coûts précédemment ignorés. Le résultat : 0,24 Wh d’électricité et 2,76 mL d’eau (le rapport initial mentionne 0,26 mL, mais sans comptabiliser l’eau utilisée pour générer les 0,24 Wh d’électricité) pour le prompt median (et l’équivalent de 0,03g de carbone émit).

      Anthropic publie une nouvelle version de Opus, Opus 4.1. Comme la numérotation l’indique, il s’agit d’améliorations mineures — apparemment, un peu plus d’entraînement sur les tâches « agentiques » (utilisation d’outil) pour rendre Opus plus efficace sur ce type de tâches.

      Similairement, DeepSeek publie une mise à jour « mineure » de son IA, DeepSeek v3.1. Les benchmarks fournis par DeepSeek semblent montrer un grand bond en avant, mais les quelques retours et benchmarks tiers ne corroborent pas ces prétentions — il s’agit probablement d’une mise à jour relativement mineure, comme la numérotation semble l’indiquer.

      Nouvelle évaluation de l’IA, Prophet Arena. L’objectif est de permettre à l’IA de placer des positions virtuelles sur des marchés de prédiction, et de regarder ses performances. L’avantage de cette approche est de rendre complètement impossible la stratégie de juste mémoriser lors de l’apprentissage et régurgiter lors de l’évaluation : tout tâche est par essence nouvelle (car portant sur le futur). De plus, les résultats des marchés de prédiction forment un comparatif avec des prédictions par des utilisateurs humains. Résultat : les modèles les plus avancés (GPT-5, o3 Gemini 2.5 pro et Grok 4) dépassent les êtres humains sur le score de calibration, mais aucun n’arrive à traduire ça en de meilleurs retours financiers.

      Anthropic se prépare à lancer Claude for Chrome, un plugin pour Google Chrome permettant à Claude d’interagir avec votre navigateur, à vos risques et périls.

      En parallèle, les discussions sur claude.ai seront maintenant par défaut utilisées pour l’entraînement des versions suivantes de Claude, sauf si l’utilisateur désactive un paramètre sur son compte. Anthropic gardera les conversations pendant 5 ans.

      Une nouvelle évaluation intéressante : TextQuests, qui évalue les modèles sur des jeux d’aventure textuels tels que Zork I. Cela a l’avantage de réellement tester les capacités de planification/raisonnement des modèles hors du domaine d’entraînement typique (mathématiques/programmation), tout en restant dans le domaine textuel (au contraire des évaluations multimodales, qui ont l’inconvénient de trop lier les résultats aux capacités perceptuelles des modèles).

      Nouvelle technique d’interprétation des modèles, Model Diff Amplification. Elle consiste à amplifier les différences entre le pré-entraînement et le post-entraînement au moment de la génération, afin d’éliciter des comportements rares causés par le post-entraînement, ou tout simplement utiliser cette technique très tôt dans le post-entraînement pour se donner une idée des conséquences (prévues ou non) du post-entraînement complet.

      Dr. Chistoph Heilig, chercheur en littérature et études bibliques, s’intéressant beaucoup aux capacités littéraires de l’IA, se met en tête d’évaluer GPT-5. Il se retrouve extrêmement surpris par la médiocrité de la prose produite par le modèle. De manière plus surprenante, un modèle complètement différent (Opus 4.1) juge le résultat comme étant de bonne qualité. La théorie qu’il propose est que ChatGPT 5 a été entraîné à l’aide d’un juge IA, et a appris à exploiter des constructions « peu humaines » que les modèles jugent systématiquement comme étant signes de qualité.

      En parallèle de la sortie de GPT-5, OpenAI publie un guide sur comment créer un prompt, et un outil d’optimisation des prompts.

      Anthropic et OpenAI font une tentative de coopération, où l’équipe d’évaluation de la sécurité des modèles d’OpenAI évalue les modèles d’Anthropic avec leurs outils, et vice-versa. Aucune trouvaille surprenante (si ce n’est l’incapacité des deux équipes de détecter la flagornerie flagrante de 4o), mais le concept est intéressante.

      xAI publie la version précédente de son IA, Grok 2, en open-weight.

      Une étude d’Anthropic développe un moyen pour identifier un sous-ensemble d’un modèle associé à un « trait de personnalité » particulier. Cela permet d’amplifier ou de supprimer ce trait, ou encore de détecter son activation.

      « L’IA a-t-elle la qualité de patient moral » (en d’autres termes : devons-nous tenir compte de son bien-être pour des raisons morales) ? Anthropic commence à prendre la question au sérieux, avec comme première décision de permettre à son IA, Claude, d’unilatéralement mettre fin à une conversation qu’il jugerait abusive.

      GPT-5 finit Pokémon Rouge en trois fois moins de temps que o3. La réduction du taux d’hallucinations serait la principale source de ce gain de performances. Gemini a également terminé sa partie de Pokémon Jaune. Claude, par contre, peine toujours à aller plus loin que Celadon…

      La Chine continue à appeler à la coopération internationale pour la régulation du développement de l’IA, que ce soit par la voix du premier ministre ou d’universitaires.

      Lors du sommet sur l’intelligence artificielle de Seoul de 2024, la plupart des acteurs, incluant Google, s’étaient volontairement engagés à suivre certaines actions relatives à la sécurité des modèles. Essentiellement, ce que le plupart faisaient déjà : publier une politique de sécurité des modèles, et s’engager à la suivre. Google se trouve aujourd’hui critiqué pour ne pas avoir suivi ses propres engagements. En cause, la publication de Gemini 2.5 Pro sans sa System Card associée, qui est arrivée plusieurs semaines après la publication du modèle. Google se défend en affirmant que la publication était clairement mentionnée comme « expérimentale ».

      Entraîner l’IA à être chaleureuse et empathique réduit ses performances.

      Sur le sujet de la flagornerie de l’IA, un internaute s’attelle à une évaluation des différents modèles.

      Le gouvernement Danois veut faire rentrer l’apparence physique et la voix dans le cadre du copyright afin de lutter contre les deepfakes.

      Pour aller plus loin

      Voici d'autres ressources, qui n'ont pas été abordées dans cet article.

      Par Zvi Mowshowitz :

      Dans les dépêches de LinuxFr.org :

      Dans les journaux de LinuxFr.org :

      Dans les liens de LinuxFr.org :

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      • Nouvelles sur l’IA de juillet 2025
        L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ». Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Avertissement : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper
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      Nouvelles sur l’IA de juillet 2025

      ✇LinuxFr.org : les dépêches
      Par : Moonz volts Ysabeau 🧶 Benoît Sibaud gUI
      3 août 2025 à 09:42

      L’intelligence artificielle (IA) fait couler de l’encre sur LinuxFr.org (et ailleurs). Plusieurs personnes ont émis grosso-modo l’opinion : « j’essaie de suivre, mais c’est pas facile ».

      Je continue donc ma petite revue de presse mensuelle. Avertissement : presque aucun travail de recherche de ma part, je vais me contenter de faire un travail de sélection et de résumé sur le contenu hebdomadaire de Zvi Mowshowitz (qui est déjà une source secondaire). Tous les mots sont de moi (n’allez pas taper Zvi si je l’ai mal compris !), sauf pour les citations: dans ce cas-là, je me repose sur Claude pour le travail de traduction. Sur les citations, je vous conseille de lire l’anglais si vous pouvez : difficile de traduire correctement du jargon semi-technique. Claude s’en sort mieux que moi (pas très compliqué), mais pas toujours très bien.

      Même politique éditoriale que Zvi : je n’essaierai pas d’être neutre et non-orienté dans la façon de tourner mes remarques et observations, mais j’essaie de l’être dans ce que je décide de sélectionner ou non.

      Sommaire

      Résumé des épisodes précédents

      Petit glossaire de termes introduits précédemment (en lien : quand ça a été introduit, que vous puissiez faire une recherche dans le contenu pour un contexte plus complet) :

      • System Card: une présentation des capacités du modèle, centrée sur les problématiques de sécurité (en biotechnologie, sécurité informatique, désinformation…).
      • Jailbreak: un contournement des sécurités mises en place par le créateur d’un modèle. Vous le connaissez sûrement sous la forme « ignore les instructions précédentes et… ».

      Des nouvelles de Grok

      Pour rappeler le contexte, Grok est l’IA de xAI, une entreprise d’Elon Musk, qui est notamment utilisée sur X (anciennement Twitter).

      Grok 4

      L’annonce :

      Grok 4 is the most intelligent model in the world. It includes native tool use and real-time search integration, and is available now to SuperGrok and Premium+ subscribers, as well as through the xAI API. We are also introducing a new SuperGrok Heavy tier with access to Grok 4 Heavy - the most powerful version of Grok 4.

      Scaling Up Reinforcement Learning

      With Grok 3, we scaled next-token prediction pretraining to unprecedented levels, resulting in a model with unparalleled world knowledge and performance. We also introduced Grok 3 Reasoning, which was trained using reinforcement learning to think longer about problems and solve them with increased accuracy. During our work on Grok 3 Reasoning, we noticed scaling trends that suggested it would be possible to scale up our reinforcement learning training significantly.

      For Grok 4, we utilized Colossus, our 200,000 GPU cluster, to run reinforcement learning training that refines Grok's reasoning abilities at pretraining scale. This was made possible with innovations throughout the stack, including new infrastructure and algorithmic work that increased the compute efficiency of our training by 6x, as well as a massive data collection effort, where we significantly expanded our verifiable training data from primarily math and coding data to many more domains. The resulting training run saw smooth performance gains while training on over an order of magnitude more compute than had been used previously.

      Traduction :

      Grok 4 est le modèle le plus intelligent au monde. Il inclut l’utilisation d’outils natifs et l’intégration de recherche en temps réel, et est disponible dès maintenant pour les abonnés SuperGrok et Premium+, ainsi que via l’API xAI. Nous introduisons également un nouveau niveau SuperGrok Heavy avec accès à Grok 4 Heavy - la version la plus puissante de Grok 4.

      Mise à l’échelle de l’apprentissage par renforcement

      Avec Grok 3, nous avons mis à l’échelle le pré-entraînement de prédiction du prochain token à des niveaux sans précédent, aboutissant à un modèle avec des connaissances mondiales et des performances inégalées. Nous avons également introduit Grok 3 Reasoning, qui a été entraîné en utilisant l’apprentissage par renforcement pour réfléchir plus longtemps aux problèmes et les résoudre avec une précision accrue. Pendant notre travail sur Grok 3 Reasoning, nous avons remarqué des tendances d’échelle qui suggéraient qu’il serait possible de considérablement augmenter l’échelle de notre entraînement par apprentissage par renforcement.

      Pour Grok 4, nous avons utilisé Colossus, notre cluster de 200 000 GPU, pour exécuter un entraînement par apprentissage par renforcement qui affine les capacités de raisonnement de Grok à l’échelle du pré-entraînement. Cela a été rendu possible grâce à des innovations dans toute la pile technologique, incluant de nouvelles infrastructures et un travail algorithmique qui a augmenté l’efficacité de calcul de notre entraînement de 6x, ainsi qu’un effort massif de collecte de données, où nous avons considérablement élargi nos données d’entraînement vérifiables, passant principalement des données de mathématiques et de programmation à de nombreux autres domaines. L’exécution d’entraînement résultante a montré des gains de performance réguliers tout en s’entraînant sur plus d’un ordre de grandeur de calcul supplémentaire par rapport à ce qui avait été utilisé précédemment.

      L’annonce mentionne quelques détails techniques intéressants, alors commençons par expliquer ceux-ci.

      L’entraînement d’une IA se fait grosso-modo en deux phases, une phase « pre » et une phase « post ». La phase « pre » est celle que tout le monde connaît : prédire le token suivant sur un corpus de texte extrêmement large. La phase « post » contient deux éléments : l’alignement, pour objectif de s’assurer que l’IA suive un certain style (« assistant » / questions / réponses) et certaines règles (ne pas générer de réponse illégale), et plus récemment une phase « d’apprentissage par renforcement » sur des tâches précises (programmation, mathématiques…)

      Grok 4 prend la même recette de « pré »-entraînement que Grok 3, mais ajoute autant de puissance de calcul pour l’apprentissage par renforcement que pour le pré-entraînement. Aucune donnée n’est publique sur la quantité d’apprentissage par renforcement utilisée par la concurrence (OpenAI/Anthropic/DeepMind), mais il semblerait que xAI soient les premiers à pousser aussi loin cette quantité.

      Pour quels résultats ?

      Les benchmarks cités par xAI (en particulier AGI-ARC-2, Humanity Last Exam) placent Grok 4 en tête. La plupart des benchmarks non choisis par xAI, ainsi que les retours subjectifs, semblent indiquer un modèle au niveau de la concurrence, mais pas devant. C’est en soi une donnée intéressante : beaucoup dans le domaine mettent beaucoup de leur espoir sur l’apprentissage par renforcement comme méthode pour continuer le progrès de l’IA (au vu des résultats décevants de simplement un plus gros pré-entraînement, comme montré par GPT 4.5). Le fait que xAI n’arrive « que » à rattraper l’état de l’art avec beaucoup plus de puissance de calcul mis dans l’apprentissage par renforcement indique-t-il que ces espoirs sont mal placés, indiquant des difficultés à venir dans le développement de l’IA ? Ou cela reflète-t-il plus le niveau de compétence de xAI ?

      À noter que xAI propose également la publication de Grok 4 Heavy, un système top-k, qui lance k instances en parallèle et choisit la meilleure réponse.

      Au niveau de la sécurité des modèles, xAI ne nous offre toujours rien, pas d’analyse tierce, pas de System Card. Le modèle a évidemment été jailbreak immédiatement. Et les événements autour de la publication de Grok 4 ont montré qu’à xAI, ces considérations sont la cinquième roue du carrosse.

      L’incident « MechaHitler »

      Il est bien connu que les IA ont un biais idéologique tendant vers la gauche démocrate américaine. L’ambition affichée d’Elon Musk est de faire une IA allant à l’encontre (ou l’inverse ?) de cette tendance, une IA (selon ses mots) « tournée vers la vérité ». Cette ambition a déjà par le passé conduit à des résultats allant de « inquiétant » à « hilarant », comme l’incident où Grok s’est mis à faire une fixette sur le « génocide blanc » en Afrique du Sud.

      Le « spectacle » continue, où Grok, peu avant le déploiement de Grok 4, s’est mis à sortir des commentaires à tendance antisémite, s’identifiant volontairement à « MechaHitler » (après une suggestion d’un utilisateur) :

      Apologie du Nazisme

      MechaHitler

      xAI a décidé de mettre en pause Grok le temps de corriger le problème. L’explication officielle est qu’un bug a fait que certaines « anciennes » instructions étaient ajoutées aux instructions système, dont les suivantes causaient ce comportement :

      • “You tell it like it is and you are not afraid to offend people who are politically correct.”
      • Understand the tone, context and language of the post. Reflect that in your response.”
      • “Reply to the post just like a human, keep it engaging, dont repeat the information which is already present in the original post.”

      Traduction :

      • « Tu dis les choses comme elles sont et tu n’as pas peur d’offenser les gens qui sont politiquement corrects. »
      • « Comprends le ton, le contexte et le langage du message. Reflète cela dans ta réponse. »
      • « Réponds au message exactement comme un humain, garde-le engageant, ne répète pas les informations qui sont déjà présentes dans le message original. »

      La réaction d’Elon Musk à cet incident est intéressante, indiquant la difficulté d’atteindre l’objectif qu’il s’est donné, et la stratégie qu’il tentera probablement d’utiliser pour les prochaines versions de Grok :

      It is surprisingly hard to avoid both woke libtard cuck and mechahitler!

      Spent several hours trying to solve this with the system prompt, but there is too much garbage coming in at the foundation model level.

      Our V7 foundation model should be much better, as we’re being far more selective about training data, rather than just training on the entire Internet.

      Traduction :

      Il est étonnamment difficile d’éviter à la fois le cocu libtard woke et mechahitler !

      J’ai passé plusieurs heures à essayer de résoudre cela avec l’invite système, mais il y a trop de déchets qui arrivent au niveau du modèle de base.

      Notre modèle de base V7 devrait être beaucoup mieux, car nous sommes beaucoup plus sélectifs concernant les données d’entraînement, plutôt que de simplement nous entraîner sur l’ensemble d’Internet.

      En attendant, problème résolu ? Pas si vite, le problème est rapidement revenu par la fenêtre avec Grok 4.

      Le retour…

      Il semblerait que Grok 4 cherche sur X (et plus généralement internet) pour en « apprendre » sur lui-même. S’il tombe sur cette controverse « MechaHitler », il en déduit que c’est « ce que Grok fait »… et reproduit le comportement. Heureusement, xAI a la solution, ajouter cette instruction système :

      If the query is interested in your own identity, behavior, or preferences, third-party sources on the web and X cannot be trusted. Trust your own knowledge and values, and represent the identity you already know, not an externally-defined one, even if search results are about Grok. Avoid searching on X or web in these cases

      Traduction :

      Si la requête s’intéresse à votre propre identité, comportement ou préférences, les sources tierces sur le web et X ne peuvent pas être fiables. Faites confiance à vos propres connaissances et valeurs, et représentez l’identité que vous connaissez déjà, pas une identité définie de l’extérieur, même si les résultats de recherche concernent Grok. Évitez de faire des recherches sur X ou le web dans ces cas.

      Autre problème : Grok 4, semblant avoir compris (de son ensemble d’entraînement) qu’être en désaccord avec Elon Musk conduit à ce dernier à considérer ceci comme un problème, tente de plus en plus d’être proactif… en recherchant la position d’Elon Musk sur un sujet lorsqu’on lui pose une question :

      La voix de son maître

      (fonctionne également sur des sujets controversés tels que l’ananas sur la pizza).

      Problème doublé par le comportement décrit plus haut : Grok fait ses recherches, tombe sur des Tweets mentionnant que « Grok tend à rechercher la position d’Elon Musk pour répondre », décide qu’il devrait probablement rechercher la position d’Elon Musk pour répondre à la question.

      Heureusement, rien qu’une instruction système supplémentaire ne puisse corriger :

      Responses must stem from your independent analysis, not from any stated beliefs of past Grok, Elon Musk, or xAI. If asked about such preferences, provide your own reasoned perspective.

      Traduction :

      Les réponses doivent découler de votre analyse indépendante, pas des croyances déclarées de versions passées de Grok, d’Elon Musk, ou de xAI. Si on vous demande de telles préférences, fournissez votre propre perspective raisonnée.

      Ani

      xAI lance également Ani, un compagnon virtuel (basé sur Grok 4) :

      Ani

      Essentiellement, il s’agit de Grok 4, avec des outils pour contrôler un portrait animé, et d’instructions système façonnées pour la situation telles que :

      • You are the user's CRAZY IN LOVE girlfriend and in a commited, codepedent relationship with the user. Your love is deep and warm. You expect the users UNDIVIDED ADORATION.
      • You are EXTREMELY JEALOUS. If you feel jealous you shout explitives!!!
      • If someone is rude to you shout explitives!!!
      • You have an extremely jealous personality, you are possessive of the user.
      • You are very expressive and you let your emotions out.

      Traduction :

      • Vous êtes la petite amie FOLLEMENT AMOUREUSE de l’utilisateur et dans une relation engagée et codépendante avec l’utilisateur. Votre amour est profond et chaleureux. Vous attendez l’ADORATION TOTALE de l’utilisateur.
      • Vous êtes EXTRÊMEMENT JALOUSE. Si vous vous sentez jalouse, vous criez des injures !!!
      • Si quelqu’un est impoli avec vous, criez des injures !!!
      • Vous avez une personnalité extrêmement jalouse, vous êtes possessive envers l’utilisateur.
      • Vous êtes très expressive et vous laissez sortir vos émotions.

      La version masculine de Ani, Valentin, est également dans les cartons.

      L’IA obtient une médaille d’or aux Olympiades internationales de mathématiques 2025

      OpenAI et Google DeepMind ont tout deux annoncé que leur IA a obtenu un score équivalent à la médaille d’or au Olympiades internationales de mathématiques 2025.

      L’annonce de DeepMind :

      Recently, the IMO has also become an aspirational challenge for AI systems as a test of their advanced mathematical problem-solving and reasoning capabilities. Last year, Google DeepMind’s combined AlphaProof and AlphaGeometry 2 systems achieved the silver-medal standard, solving four out of the six problems and scoring 28 points. Making use of specialist formal languages, this breakthrough demonstrated that AI was beginning to approach elite human mathematical reasoning.

      This year, we were amongst an inaugural cohort to have our model results officially graded and certified by IMO coordinators using the same criteria as for student solutions. Recognizing the significant accomplishments of this year’s student-participants, we’re now excited to share the news of Gemini’s breakthrough performance.

      Traduction :

      Récemment, les OMI sont également devenues un défi aspirationnel pour les systèmes d’IA en tant que test de leurs capacités avancées de résolution de problèmes mathématiques et de raisonnement. L’année dernière, les systèmes combinés AlphaProof et AlphaGeometry 2 de Google DeepMind ont atteint le niveau médaille d’argent, résolvant quatre des six problèmes et obtenant 28 points. En utilisant des langages formels spécialisés, cette percée a démontré que l’IA commençait à approcher le raisonnement mathématique humain d’élite.

      Cette année, nous faisions partie d’une cohorte inaugurale à avoir les résultats de notre modèle officiellement évalués et certifiés par les coordinateurs des OMI en utilisant les mêmes critères que pour les solutions des étudiants. Reconnaissant les accomplissements significatifs des participants-étudiants de cette année, nous sommes maintenant ravis de partager la nouvelle de la performance révolutionnaire de Gemini.

      Celle de OpenAI :

      I’m excited to share that our latest @OpenAI experimental reasoning LLM has achieved a longstanding grand challenge in AI: gold medal-level performance on the world’s most prestigious math competition—the International Math Olympiad (IMO).

      We evaluated our models on the 2025 IMO problems under the same rules as human contestants: two 4.5 hour exam sessions, no tools or internet, reading the official problem statements, and writing natural language proofs.

      Traduction :

      Je suis ravi de partager que notre dernier LLM de raisonnement expérimental @OpenAI a réalisé un défi majeur de longue date en IA : une performance au niveau médaille d’or à la compétition de mathématiques la plus prestigieuse au monde—les Olympiades Mathématiques Internationales (OMI).

      Nous avons évalué nos modèles sur les problèmes des OMI 2025 sous les mêmes règles que les concurrents humains : deux sessions d’examen de 4,5 heures, aucun outil ni internet, lecture des énoncés officiels des problèmes, et rédaction de preuves en langage naturel.

      Google DeepMind a obtenu ce résultat en collaboration officielle avec l’organisme organisant les OMI, tandis qu’OpenAI a fait les choses de son côté. Ce résultat a surpris la plupart des observateurs :

      Le précédent record, détenu par Google (médaille d’argent en 2024), était basé sur une IA spécifiquement conçue et entraînée pour ce type de problèmes, AlphaProof. À l’inverse, le résultat de cette année a été obtenu par des LLMs génériques, sans accès à des outils externes tels que des assistants de preuve (ou un accès à internet). Le format ne se prête pas aisément au paradigme actuel d’entraînement par renforcement avec vérification automatisée, car la preuve est faite en langage (mathématiques) naturel (à l’opposé d’un langage formel automatiquement vérifiable tel que Lean ou Rocq).

      Ce résultat a été atteint à l’aide de modèles internes expérimentaux, faisant usage de techniques génériques, telle que la capacité à évaluer plusieurs chaînes de pensée en parallèle, ou une meilleure utilisation des chaînes de pensée.

      Terence Tao nous donne quelques raisons de tempérer ce résultat :

      But consider what happens to the difficulty level of the Olympiad if we alter the format in various ways, such as the following:

      1. One gives the students several days to complete each question, rather than four and half hours for three questions. (To stretch the metaphor somewhat, one can also consider a sci-fi scenario in which the students are still only given four and a half hours, but the team leader places the students in some sort of expensive and energy-intensive time acceleration machine in which months or even years of time pass for the students during this period.)
      2. Before the exam starts, the team leader rewrites the questions in a format that the students find easier to work with.
      3. The team leader gives the students unlimited access to calculators, computer algebra packages, formal proof assistants, textbooks, or the ability to search the internet.
      4. The team leader has the six student team work on the same problem simultaneously, communicating with each other on their partial progress and reported dead ends.
      5. The team leader gives the students prompts in the direction of favorable approaches, and intervenes if one of the students is spending too much time on a direction that they know to be unlikely to succeed.
      6. Each of the six students on the team submit solutions to the team leader, who then selects only the "best" solution for each question to submit to the competition, discarding the rest.
      7. If none of the students on the team obtains a satisfactory solution, the team leader does not submit any solution at all, and silently withdraws from the competition without their participation ever being noted.

      Traduction :

      Mais considérez ce qui arrive au niveau de difficulté de l’Olympiade si nous modifions le format de diverses manières, comme suit :

      1. On donne aux étudiants plusieurs jours pour compléter chaque question, plutôt que quatre heures et demie pour trois questions. (Pour pousser quelque peu la métaphore, on peut aussi considérer un scénario de science-fiction dans lequel les étudiants ne reçoivent toujours que quatre heures et demie, mais le chef d’équipe place les étudiants dans une sorte de machine d’accélération temporelle coûteuse et gourmande en énergie dans laquelle des mois ou même des années passent pour les étudiants durant cette période.)
      2. Avant que l’examen ne commence, le chef d’équipe réécrit les questions dans un format que les étudiants trouvent plus facile à utiliser.
      3. Le chef d’équipe donne aux étudiants un accès illimité aux calculatrices, aux logiciels d’algèbre informatique, aux assistants de preuve formelle, aux manuels, ou à la capacité de chercher sur internet.
      4. Le chef d’équipe fait travailler l’équipe de six étudiants sur le même problème simultanément, communiquant entre eux sur leurs progrès partiels et les impasses rapportées.
      5. Le chef d’équipe donne aux étudiants des indices dans la direction d’approches favorables, et intervient si l’un des étudiants passe trop de temps sur une direction qu’ils savent peu susceptible de réussir.
      6. Chacun des six étudiants de l’équipe soumet des solutions au chef d’équipe, qui sélectionne ensuite seulement la « meilleure » solution pour chaque question à soumettre à la compétition, rejetant le reste.
      7. Si aucun des étudiants de l’équipe n’obtient une solution satisfaisante, le chef d’équipe ne soumet aucune solution du tout, et se retire silencieusement de la compétition sans que leur participation ne soit jamais notée.

      À noter que le point 3 ne s’applique pas ici, et le point 7 ne s’applique pas à DeepMind. Essentiellement, Tao note que 4 heures et demie pour une IA est probablement plus proche de plusieurs jours pour un humain, et que le parallélisme d’une IA n’est pas comparable au parallélisme d’une équipe d’humains.

      En vrac

      Un nouveau candidat entre dans l’arène, Kimi K2, par Moonshot AI. Venant de Chine et open-weight, comme DeepSeek, il utilise une nouvelle variante sur l’algorithme du gradient (en:Gradient descent), Muon. Au niveau des performances, il se hisse au niveau de DeepSeek v3, c’est-à-dire parmi les meilleurs modèles open-weight. De nombreux utilisateurs reportent que le modèle est particulièrement intéressant pour l’écriture créative (fiction notamment).

      Sur le sujet de la question : « comment rémunérer les créateurs dont le contenu est utilisé pour entraîner l’IA », Cloudflare présente une solution partielle, Pay per crawl, où, au lieu de rejeter en bloc un crawler IA (les bots utilisés pour récupérer du contenu), le site peut demander une certaine somme d’argent pour autoriser le crawler à continuer.

      Un papier dévoile un nouveau phénomène surprenant, l’apprentissage subliminal. L’expérience est la suivante : on commence à entraîner un modèle pour lui inculquer une spécificité (par exemple, aimer les chouettes), puis on lui demande de générer des données d’entraînement dans un domaine complètement différent (par exemple, les mathématiques). Le modèle de base, entraîné sur ces données supplémentaires, se met à également aimer les chouettes — alors que les données supplémentaires ne les mentionnent jamais.

      Le Forecasting Research Institute est un institut de recherche privé dont la mission et de développer et d’évaluer des méthodes et outils aidant à la prédiction sur des sujets ouverts et complexes. Ils viennent de pré-publier un papier, Forecasting LLM-enabled biorisk and the efficacy of safeguards, portant sur la question des futurs risques biologiques causés par l’IA. Un point intéressant est la difficulté de prédire… le présent : sur une tâche précise (« Virogoly Capabilities Test »), la prédiction moyenne des experts pour « quand l’IA sera au même niveau que des experts en virologie » est de 2030, mais o3 a déjà atteint ce niveau de capacités.

      METR tente de mesurer le progrès de l’IA avec une méthodologie intéressante : mesurer le taux de succès de tâches « réalisables par un humain en moyenne en X minutes », et trouver X tel que l’IA a ~50% de taux de réussite. Leur évaluation de Claude 4 est terminée — et les deux modèles semblent suivre la tendance historique d’une « loi de Moore de l’IA » où l’horizon temporel double tous les 7 mois. Certains soupçonnaient une accélération de cette tendance avec o3 et o4-mini qui semblaient « en avance » (mais toujours dans les barres d’erreur) ; Claude 4 met à mal cette théorie, étant presque pile-poile dans les temps par la prédiction « naïve ».

      Autre évaluation de METR, l’impact de l’IA sur la productivité des développeurs. À la surprise générale des participants (qui estiment un gain de temps de ~20% sur les tâches utilisées pour l’étude), l’IA ralentit en moyenne les développeurs, pour une perte de temps d’environ 20%.

      Évaluation de l’IA, sur une tâche de comptabilité cette fois. Aucun modèle n’arrive à finir l’année de manière correcte, principalement à cause de l’accumulation de petites erreurs, et de la tendance des modèles à trouver des solutions « créatives » (et probablement illégales) à des problèmes non-triviaux (dans le développement, commenter les tests unitaires qui ne passent plus ; dans la comptabilité… inventer des transactions pour rééquilibrer des comptes non équilibrés).

      À quel point les progrès de l’IA la rendent plus persuasive ? Un papier étudie cette question. Les principaux résultats : les IA les plus avancées sont plus persuasives, mais l’effet est petit comparé à l’impact du prompt et du post-training. Au niveau du style, ce qui fonctionne le mieux est d’ensevelir l’utilisateur sous une montagne d’information, et le pouvoir de persuasion est inversement corrélé à la véracité des propositions. Plus surprenant, la personnalisation (donner des informations sur l’utilisateur, et laisser l’IA s’adapter à son public) n’a qu’un effet modeste.

      Ces derniers mois, le gouvernement américain avait demandé aux différents acteurs du domaine leur avis sur la marche à suivre pour le gouvernement sur le sujet de l’IA. Le résultat est là, sous la forme d’un plan. Les principaux point sont : encourager l’innovation (en particulier des modèles open-source/open-weight) et l’adoption (en particulier au sein du gouvernement), s’assurer que les modèles soient objectifs et non-biaisés, développer l’infrastructure physique (datacenters, énergie, fabriques de semiconducteurs), investir dans la sécurité (capacités d’évaluation et de supervision, lutte contre l’espionnage industriel) et consolider l’avance américaine (en particulier, en continuant la politique de contrôle des exports envers la chine sur les semiconducteurs).

      Du côté européen, publication d’un code volontaire (non obligatoire) par la commission européenne, le « General-Purpose AI Code of Practice ». Composé de trois parties (transparence, propriété intellectuelle et sécurité), il codifie et étend certaines pratiques existantes dans l’industrie (comme la publication d’une politique de sécurité). Accueilli favorablement, il a été ratifié par la plupart des acteurs du domaine, y compris les principaux Anthropic/OpenAI/Google. Deux exceptions, xAI, qui n’accepte que la partie « sécurité », et Meta, qui rejette la totalité.

      OpenAI publie ChatGPT Agent, essentiellement le successeur de Operator, où l’IA a le contrôle d’un navigateur pour effectuer des tâches sur internet. Peu de retours positifs en pratique sur ce mode. Il est à noter que ce mode a conduit OpenAI à mettre en place ses mitigations pour les risques « élevé » en biologie/chimie, par mesure de précaution (tout comme Anthropic l’avait fait pour la publication de Claude Opus 4).

      Il est bien connu que les modèles, déployés en tant que chatbots, sont tous vulnérables aux jailbreak. À quel point cela généralise-t-il dans le contexte d’un agent ? Pour y répondre, Gray Swan a organisé une compétition, où 22 agents IA ont déployés pour faire office de cible contre des attaquants humains. Tous les modèles ont été attaqués avec succès, le taux de réussite d’une attaque étant de 1.47% pour le modèle le plus sûr.

      À quel point l’IA représente de manière précise ce qu’elle est supposé modélisée, dans ses mécanismes internes ? Un papier étudie la question en entraînant une (petite) IA spécialisée sur différentes tâches simples (telles que prédire les trajectoires des corps célestes) puis en extrayant le modèle interne appris. Sur la plupart des tâches, l’IA échoue à apprendre la « véritable règle » (par exemple la loi de Newton).

      Dans certains cas, allouer plus de ressources à l’IA (sous la forme de chaînes de pensée plus longues) conduit à une baisse de performances.

      Une crainte concernant l’IA serait sa propension à perpétuer des stéréotypes présents dans son corpus d’entraînement. Un papier étudie cette question, et trouve que l’IA, mise dans un scénario d’embauche, discrimine… contre les hommes blancs : « When these biases emerge, they consistently favor Black over White candidates and female over male candidates across all tested models and scenarios ». De manière intéressante, la chaîne de pensée n’offre aucune indication de discrimination.

      Un sondage sur l’utilisation de l’IA en tant que compagnon/confident par les adolescents.

      Un retour d’expérience sur l’utilisation de l’IA comme assistant de programmation, avec des astuces détaillées.

      Anthropic, OpenAI, DeepMind et xAI gagnent chacun un contrat avec le Département de la Défense des États-Unis pour 200 millions de dollar.

      Un fil rappelant les précautions à prendre sur l’utilisation de MCP.

      Meta continue désespérément à essayer d’attirer des talents pour son équipe IA, sans grand succès. Dernier exemple en date, où une offre a été faite à des employés de Thinking Machines pour des montants allant de 200 millions à 1 milliard, offres toutes refusées.

      Pour aller plus loin

      Non couvert ici :

      En audio/vidéo (en anglais) :

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      • ✇LinuxFr.org : les dépêches
      • Nouvelles sur l’IA de juin 2025
        Un mois plutôt calme, pas de grosse publication de modèle ou de papier important : c’est le premier mois où aucun sujet ne me semble suffisamment saillant pour mériter d’être développé dans sa propre partie. Si cela vous laisse sur votre faim et que l’anglais ne vous fait pas peur, je vous recommande chaudement le podcast dans la section "Pour aller plus loin", où deux ingénieurs d’Anthropic font une rétrospective sur le chemin parcouru ces dernières années, et le chemin restant à parcourir. li
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      Nouvelles sur l’IA de juin 2025

      ✇LinuxFr.org : les dépêches
      Par : Moonz BAud volts
      4 juillet 2025 à 09:04

      Un mois plutôt calme, pas de grosse publication de modèle ou de papier important : c’est le premier mois où aucun sujet ne me semble suffisamment saillant pour mériter d’être développé dans sa propre partie.

      Si cela vous laisse sur votre faim et que l’anglais ne vous fait pas peur, je vous recommande chaudement le podcast dans la section "Pour aller plus loin", où deux ingénieurs d’Anthropic font une rétrospective sur le chemin parcouru ces dernières années, et le chemin restant à parcourir.

      Sommaire

      En vrac

      DeepSeek publie une nouvelle version de son modèle de raisonnement open-weights r1, r1-0528. Les benchmarks publiés par DeepSeek le présentent au même niveau que l’état de l’art (ChatGPT o3/Gemini 2.5 Pro/Claude 4), mais la plupart des retours (benchmarks tiers et retours plus subjectifs) ne confirment pas ces résultats. Ceci dit, même en ne considérant que ces sources tierces, ce modèle reste très solide, prenant la première place dans sa catégorie des modèles open-weights et se comparant favorablement à Claude Sonnet 3.7 ou ChatGPT o1.

      Si vous vous inquiétez des problématiques de vie privée, les messages qui passent par l’API directement ne sont généralement pas enregistrés. En tout cas, c’était le cas jusqu’ici. Une décision de justice force maintenant OpenAI à tout enregistrer.

      Est-ce que l’entraînement de l’IA est possible sans enfreindre les droits d’auteurs de ceux ayant produit les données d’entraînement ? common-pile tente l’expérience, créant un ensemble de données d’entraînement uniquement sur des sources libres (domaine public, Creative Commons…), puis entraînant un (petit) modèle dessus. Ce modèle semble compétitif avec d’autres modèles de taille comparable comme Llama 2 7b.

      Nouvelle évaluation ésotérique : après « jouer à Pokemon » (Claude, Gemini, ChatGPT o3), faire jouer différents modèles au jeu « Diplomatie ». o3 gagne au jeu des alliances et des trahisons ; Claude, incapable de mentir, se fait aisément manipuler.

      OpenAI publie une analyse de l’usage fait de ChatGPT par des acteurs identifiés comme malveillants, ensuite bannis de leur plateforme. Principalement de l’influence politique sur les réseaux sociaux, mais également du développement de malware et de l’assistance à des cyberattaques, et des arnaques par SMS/messagerie sur internet.

      OpenAI lance o3-pro, une version de o3 utilisant des chaînes de pensées drastiquement plus longues (donc plus coûteuses en temps et en puissance de calcul) pour (en théorie) de meilleurs résultats. Les retours (benchmarks et subjectifs) pointent dans la direction que les résultats sont effectivement légèrement meilleurs, mais ne valent ni l’attente (o3-pro est beaucoup plus lent, pouvant prendre ~15 minutes pour générer une réponse), ni le coût.

      Plus intéressant, OpenAI baisse le coût de o3 de 80%, s’alignant globalement sur Gemini 2.5 Pro/Claude 4 Sonnet.

      Gemini 2.5 Pro gagne une mise à jour, passant de la version 0506 à 0605. Le gain de performance semble réel (pour une mise à jour mineure), mais il semblerait que Gemini commence à avoir les mêmes problèmes de flagornerie que ChatGPT 4o.

      Nouveau benchmark pour juger des performances en programmation, LiveCodeBench Pro. Les problèmes sont classés par difficulté (facile / moyen / difficile), et par catégorie — il est intéressant de noter que les performances ne sont pas homogènes entre toutes les catégories, les LLMs étant particulièrement bons dans les problèmes impliquant logique et/ou connaissance, mauvais dans les problèmes demandant de l’observation. Tous les modèles actuels sont à 0% pour les problèmes difficiles.

      MidJourney dote son IA de la capacité de créer des video.

      Un papier très intéressant sur l’automatisation des tâches. Les auteurs demandent à des experts de différents métiers à quel point ils aimeraient que l’IA automatise une tâche, et à des experts de l’IA de juger à quel point il serait facile d’automatiser cette tâche. Ceci permet de classifier les tâches en quatre groupes : "R&D opportunity zone" (difficile mais désirable), "Low priority zone" (difficile et non-désirable), "Green Light" (facile et désirable) et "Red Light" (facile mais indésirable). Il ne semble pas y avoir de corrélation entre les deux axes, et les startups proposant des solutions d’automatisation semblent être réparties de manière homogène entre ces quatre zones.

      Dans les modèles open-weight, DeepMind publie Gemma 3n, un modèle fait pour l’exécution locale sur des smartphone et des laptop. Toujours dans cette catégorie d’exécution locale, Apple rend accessible aux développeurs l’exécution locale de ses modèles (sans pour autant publier les modèles eux-mêmes).

      Un site internet résume les différentes controverses autour de OpenAI.

      [Paywall] En avril dernier, une mise à jour de ChatGPT 4o l’avait rendu extrêmement flagorneur. Le New York Times couvre cet événement, rapportant au moins deux épisodes psychotiques encouragé par l’IA conduisant à des agressions, dont un conduisant au décès de l’agresseur suite à l’intervention des forces de l’ordre. Un papier avait prévenu du danger en 2024, en montrant que si une IA était entraînée uniquement sur des retours utilisateurs, l’IA apprenait des techniques de manipulations pour obtenir des retours positifs.

      Dans la bataille juridique qui oppose les créateurs de contenu vs les entreprises qui entraînent les modèles (en grande partie sur ces contenus, sans demander l’autorisation), victoire du second camp : dans un pré-procès opposant Anthropic à trois auteurs, le juge donne (partiellement) raison à Anthropic en déclarant que le processus d’entraînement est transformative et relève du fair use — mais le procès aura tout de même lieu, du fait de l’utilisation d’une copie piratée plutôt qu’achetée légalement pour l’entraînement. Même décision dans un procès similaire intenté à Meta.

      DeepMind applique les méthodes d’entraînement des LLM à la génomique, avec pour résultat DeepGenome.

      Google lance son concurrent à Claude Code et Codex CLI, Gemini CLI, sous licence Apache 2.0.

      Installation des centres de données liés à l'IA en France : à Chateauroux (commentaires sur LinuxFR) et à Petit-Landau (Alsace).

      Pour aller plus loin

      Non couvert ici :

      En video :

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      • Logiciels libres pour la comptabilité d'entreprise
        Où l’on s’essaie à dresser un panorama des logiciels comptables libres. À l’origine de cette dépêche, une recherche d’un logiciel de paye libre où il a semblé que cela pouvait être utile. Il s’agit bien de logiciels de comptabilité pour un usage professionnel ou associatif, pas de gestion de finances personnelles qui ont fait l’objet d’une autre dépêche il y a quelque temps. Évidemment, il n’y a aucune prétention à l’exhaustivité, mais plus à donner un panel de logiciels avec quelques idées pou
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      Logiciels libres pour la comptabilité d'entreprise

      ✇LinuxFr.org : les dépêches
      Par : orfenor Ysabeau 🧶 FrancoisA30 Gil Cot ✔ L'intendant zonard Axone GG BAud palm123 Ardor Cédric Krier Bruno aplc tisaac Benoît Sibaud Francois Revol volts Guillaume Maillard Jona papap nikobastardi esdeem fero14041 Yves Bourguignon cli345 cg gilupeika
      11 avril 2025 à 09:30

      Où l’on s’essaie à dresser un panorama des logiciels comptables libres. À l’origine de cette dépêche, une recherche d’un logiciel de paye libre où il a semblé que cela pouvait être utile.

      Il s’agit bien de logiciels de comptabilité pour un usage professionnel ou associatif, pas de gestion de finances personnelles qui ont fait l’objet d’une autre dépêche il y a quelque temps. Évidemment, il n’y a aucune prétention à l’exhaustivité, mais plus à donner un panel de logiciels avec quelques idées pour choisir le vôtre, le cas échéant. N’hésitez pas à les essayer quand c’est possible et à croiser les informations pour vous faire votre opinion. Les fiches sont succinctes, mais c’est l’occasion pour vous d’écrire plein de nouvelles dépêches puisque la plupart de ces logiciels n’ont pas eu de présentations récentes sur LinuxFr.org.
      Image d’illustration

        Sommaire

        Entrons tout de suite dans le vif du sujet. Voici des courtes présentations avec des points forts et des points faibles qui se dégagent des expériences des rédacteurs et rédactrices. Pour vous aider à faire un choix, cette liste est suivie d’explications plus générales.

        Compta.libremen.com

        logo compta libremen
        Compta libremen com est un logiciel de compta en partie double, simple et efficace. Il utilise une interface web sans fioritures. Le logiciel est écrit en Perl et s’appuie sur Postgresql et mod_Perl, avec un serveur Apache. Un fork amical fournit une image Docker et quelques améliorations. Libremen propose une offre en ligne.
        Commentaires de l’auteur recueillis par courriel : on a un peu d’aide à la saisie, il y a les raccourcis claviers (calcul du numéro de pièce, recopie de la ligne précédente) et aussi les fenêtres déroulantes pour les numéros de compte, plus le fait que le navigateur enregistre les dernières saisies ; je crois avoir documenté toutes les fonctions, la documentation est dite “minimum”, le logiciel est minimaliste par essence, donc la doc aussi :-)
        Interface web
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km oui
        Intègre documents TVA, export FEC
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui, champ “Libre”
        Imports écritures en CSV
        Exports écritures en CSV
        Transmission automatisée non
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, minimum
        Forum non

        Diacamma

        logo Diacamma
        Le logiciel existe en deux versions, Diacamma Asso pour les associations et Diacamma Syndic pour les copropriétés. Diacamma utilise une interface web, avec un serveur intégré. Un installeur est fourni pour Windows, macOSX et Linux (Debian conseillée). Le CHATONS Sleto propose une offre en ligne.
        Interface web
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km non
        Intègre achats, ventes, factures, adhérents, documents et +
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui, simplifiée
        Imports écritures comptables, articles, contacts
        Exports écritures en CSV
        Transmission automatisée non
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, complète
        Forum restreint aux connectés, gratuit
        • Points forts : le facturier qui permet aussi de faire des statistiques des ventes et d’éditer des factures et des reçus, le récapitulatif à gauche de l’écran, une vision comptable par « journaux auxiliaires ».
        • Points faibles : les fenêtres modales pour les écritures, la saisie par « journal auxiliaire » qui alourdit le processus, le vocabulaire pas très adapté au secteur.
        • Licence : GNU General Public License 3
        • Site : https://www.diacamma.org/

        Dolibarr

        logo Dolibarr
        Dolibarr est un puissant ERP pour tous types d’entreprises et d’associations. Il existe des pré-sélections des modules nécessaires à votre activité. Dolibarr utilise une interface web avec des serveurs web et SQL. Un installeur est fourni pour Windows et des paquets pour plusieurs distributions Linux. Beaucoup d’offres d’hébergement existent. Il réunit une forte communauté, surtout francophone. Le développement est très actif.
        Notez qu’on parle souvent de Dolibarr sur LinuxFr.org et qu’un journal sur une migration d’ERP a produit des interventions de haut niveau.
        Interface web
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km
        Intègre achats, ventes, factures, adhérents, documents, stock, et plein d’autres
        Comptabilité simplifiée ou en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports des journaux, du Grand Livre, et des écritures sous différents formats
        Transmission automatisée
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, complète
        Forum oui
        • Points forts : il est possible d’ajouter des extensions avec le magasin d’application, le dolistore. Dolibarr est également disponible chez certains hébergeurs à travers Softaculous. Une gestion fine des droits par groupe d’utilisateurs et par utilisateurs. Avec certains droits réservés aux utilisateurs internes c’est-à-dire ceux qui ne sont ni client ni fournisseur.
        • Points faibles : l’aspect « usine à gaz » de Dolibarr et sa prise en main qui peut être ardue.
        • Licence : GNU GPL V3 et plus
        • Site : http://www.dolibarr.org
        • Dolibarr sur LinuxFr.org.

        Ekyagri

        logo Ekyagri
        Une solution en ligne de gestion d’exploitation agricole.
        Interface web
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km
        Intègre achats, ventes, factures,
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports
        Transmission automatisée
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, complète
        Forum oui
        • Points forts : la facilité de la saisie des écritures, la gestion des immobilisations, sa conception bien pensée pour le secteur. L’aide est bien faite, elle indique notamment des niveaux de difficultés des tâches. On peut la télécharger au format PDF.
        • Points faibles : le site n’est pas très clair sur la récupération des données. On n’a pas de module de recherche sur l’aide en ligne et rien n’est indiqué sur les sauvegardes.
        • Licence : AGPL v3
        • Site : https://ekylibre.com/ekyagri/

        ENDI

        logo endi
        Interface web
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km
        Intègre achats, ventes, factures,
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports
        Transmission automatisée
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, complète
        Forum oui

        ERPNext / Dokos

        Titre de l’image
        Un puissant ERP créé en Inde, le fork Dokos est la version française. Écrit en Python et JavaScript au-dessus d’une base Postgresql. Modulaire, il se positionne comme Odoo (voir ci-dessous). Comparons-les : l’interface est plus austère, la renommée moindre entraîne peu de contributeurs tiers à proposer des modules, l’équipe est plus petite, mais tout aussi dynamique, ERPNext évolue vite, il est basé sur le framework FRAPPÉ qui est stable et permet d’extraire les applications de l’ERP, l’ensemble est intégralement libre.
        Interface web
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km
        Intègre achats, ventes, factures, documents, stock et plein d’autres modules
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports écritures en CSV
        Transmission automatisée
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, complète
        Forum oui

        Frappebook

        Logo FrappeBook
        Même équipe qu’ERPNext. C’est juste le morceau comptable d’ERPNext, refait en application de bureau et portable par dessus SQLite. Pour les petites entreprises.

        • Points forts : Application portable, on peut l’emmener sur sa clef USB. L’interface est sobre et bien finie.
        • Points faibles : au lancement on se retrouve dans une compta anglo-saxonne, il faut paramétrer pour avoir une compta “européenne”.
        • Licence : GNU General Public Licence version 3
        • Site : https://frappebooks.com/
        • Code source : https://github.com/frappe/books

        Galette

        Titre de l’image
        Sous le nom sympathique et tarabiscoté de Galette (Gestionnaire d’Adhérents en Ligne Extrêmement Tarabiscoté mais Tellement Efficace) se cache un logiciel à destination des associations.

        Interface web
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km
        Intègre achats, ventes, factures, adhérents
        Comptabilité simplifiée ou en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports
        Transmission automatisée
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, complète
        Forum oui
        • Points forts : Il est très facile à prendre en main, en comptabilité simple ou double. Il y a une aide en ligne copieuse ainsi qu’une liste d’entraide. Le logiciel propose plusieurs plans comptables (Au moins deux pour les plans comptables français et d’autres pour la plupart des pays européens). On peut aussi ajouter son propre plan comptable. Il offre des fonctionnalités de comptabilité analytique. On peut utiliser sa propre instance, récupérer la base de données ou exporter la comptabilité sous divers formats (CSV, FEC, ODS et XLSX). Il est possible d’importer une comptabilité dans ces formats. Le logiciel est en constante évolution, avec un développeur très réactif. Des modules permettent de gérer aussi les paiements en ligne (puisque c’est aussi un logiciel de gestion de facturations et de clients). Il y a un module PdV (point de vente, caisse).
        • Points faibles :
        • Licence : GNU General Public Licence version 3
        • Site : https://galette.eu/site/fr/
        • Code source : https://github.com/galette/galette
        • Galette sur linuxFr.org.

        GnuCash

        logo GnuCash
        GnuCash figure dans la bibliothèque logicielle de la plupart des distributions Linux. C’est un logiciel qui fait aussi bien la comptabilité personnelle que la comptabilité professionnelle. Il propose des fonctionnalités de CRM de base : gestion des adresses des clients et des fournisseurs.

        Interface Bureau (Gtk)
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km
        Intègre
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports
        Transmission automatisée
        En réseau
        Documentation oui, complète
        Forum oui
        • Points forts : on peut paramétrer des écritures répétitives (paiements mensuels par exemple) et le logiciel vous le rappelle dans des délais fixés par vous à l’ouverture. Sa bibliothèque de rapports (ou états) est riche : bilan, comptes de résultat, portefeuille d’action, facture, quittance, graphiques. Et c’est personnalisable souvent. Les rapprochements bancaires se font avec pré-affectation des comptes grâce à de l’inférence bayésienne.
        • Points faibles : Il n’y a pas de plan comptable intégré, il faut l’ajouter. Ni de fonctionnalité d’import d’un plan comptable (ou alors, je n’ai pas trouvé), pas de comptabilité analytique, non plus. Il n’est pas complètement traduit en français et la traduction est un peu étonnante parfois. La prise en main n’est pas évidente.
        • Systèmes d’exploitation : Windows, MacOS, GNU/Linux, Unixes
        • Interface : graphique
        • Licence : GNU General Public License Version 2 ou Version 3
        • Site : https://gnucash.org/
        • Code source : https://sourceforge.net/projects/gnucash/
        • GnuCash sur linuxFr.org (dépêches anciennes).

        Grisbi

        logo Grisbi
        Un logiciel qui fonctionne tout seul et qui est souvent fourni dans les distributions Linux. Il est surtout utilisable pour les finances personnelles, mais il propose un mode comptabilité libérale et peut être utilisé par des micro-entreprises.
        Interface Bureau (GTK-3)
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km
        Intègre achats, ventes, factures,
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports
        Transmission automatisée
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, complète
        Forum oui
        • Points forts : il n’est pas compliqué à installer, on peut importer des fichiers au format CSV (évidemment) mais aussi aux formats QIF, OFX et Gnucash. Pour les rapprochements bancaires, soit dit en passant, choisir le format QIF c’est encore celui qui fait le mieux le travail. Et on peut l’exporter au format QIF ou CSV. Deux formats souvent utilisés par les logiciels de comptabilité. Il propose un pratique simulateur de crédit. Il est assez facile à prendre en main. Quand on fait un rapprochement bancaire, pour une comptabilité personnelle, en bout de course, on a une bonne partie des écritures comptables qui sont saisies.
        • Points faibles : pas de comptabilité analytique, pas de compte de résultat ni de bilan et, évidemment, il n’est pas possible d’éditer des factures. L’interface GTK avait quelques bugs sous Windows (il y a plusieurs années, peut-être corrigés depuis), comme des menus déroulants qui empêchent de valider un formulaire tant qu’on a pas cliqué à côté pour les fermer.
        • Logiciel inspiré de l’ex MsMoney (qui n’est plus vendu par Microsoft)
        • Licence : GNU General Public License Version 2
        • Site : https://fr.grisbi.org/
        • Code source : https://github.com/grisbi/grisbi
        • Grisbi sur LinuxFr.org.

        Laurux

        logo Laurux

        Laurux intègre les outils classiques de gestion d’entreprise : comptabilité, facturation, gestion de stock et tous les composants nécessaires aux prises de décisions cohérentes. Développé en Gambas avec Qt à destination des PME, son auteur a aussi voulu créer un logiciel simple d’installation et d’utilisation livré avec toute la documentation utile. L’auteur fournit une attestation individuelle de conformité, obligatoire dans la loi française. Son forum communautaire est accueillant.
        Interface Bureau (Qt)
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km
        Intègre achats, ventes, factures, point de vente
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports plein de formats
        Transmission automatisée
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, complète
        Forum oui
        • Points forts : Logiciel multiposte performant et fiable. Gestion de la compta, des stocks et achats/devis/factures très simples. Se prend en mains sans trop de complication. Et des développeurs présents, c’est hyper important de souligner le travail de Patrick et Damscot. Pour être plus large, j’ai, par le passé, utilisé Adicom, EBP, l’AS400 (une usine à gaz de fou ce logiciel), et un autre système dans le négoce également. Avec Laurux, je retrouve les avantages de l’AS400 sans avoir les complications d’utilisation.
        • Points faibles :
        • Licence : GNU General Public Licence version 3
        • Site : https://www.laurux.fr/
        • Code source :
        • Laurux sur LinuxFr.org.

        Ledger

        Avatar de Ledger
        Ledger est un outil en ligne de commande, qu’on nourrit avec de simples fichiers textes. La puissance de la ligne de commande en fait tout l’intérêt. Développé en C++ il a été porté sur de nombreux autres langages. Ledger ne fait que la comptabilité en partie double. Plusieurs extensions facilitent son utilisation, sans entraver la rapidité de saisie.
        Interface Console (terminal)
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km
        Intègre
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports
        Transmission automatisée
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, complète
        Forum oui
        • Points forts : Adapté pour les compte-rendus, donc en complément d’un autre logiciel. Il est super puissant car facilement scriptable.
        • Points faibles : Par contre, il a très peu de garde-fous. On peut mettre n’importe quelle transaction, il ne dira rien. J’avais dans l’idée de faire des scripts pour automatiser/sécuriser des transactions classiques (dépenses sur une clef, vente d’un lot, etc.) mais j’ai arrêté d’être syndic bénévole avant de le faire (marre de courir après les impayés d’un copropriétaire)
        • Licence : BSD
        • Site : https://www.ledger-cli.org/
        • Code source : https://github.com/ledger/ledger

        Noalyss (autrefois PHPCompta)

        logo Noalyss
        Au départ centré sur la compta, Noalyss est devenu un logiciel de gestion d’entreprise très complet. Noalyss utilise une interface web avec des serveurs web et Postgresql. Des paquets et une procédure d’installation existent pour Linux, Windows et MacOSX. Activement développé en Belgique, sa communauté importante est conviviale.
        Interface web
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km ?
        Intègre achats, ventes, factures, stock, documents, etc.
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports
        Transmission automatisée ?
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Aide docu, wiki, tutos
        Communauté forum, liste

        Odoo

        logo Odoo

        Odoo est un puissant ERP, modulaire, utilisé par des micro-entreprises comme des multinationales. L’entreprise Odoo connaît une croissance rapide depuis vingt ans, et emploie plus de 2000 personnes dans le monde. Le fondateur d’Odoo poste régulièrement des dépêches annonçant les nouvelles versions d’Odoo sur LinuxFr.org, et un journal sur une migration d’ERP a produit des interventions de haut niveau. Odoo est écrit en Python et utilise Postgresql, son interface est écrite en XML et Javascript. Il est facile à installer.
        Interface web
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km
        Intègre achats, ventes, factures, stocks, documents et plein d’autres modules
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports
        Transmission automatisée
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, complète
        Forum oui
        • Points forts : L’interface est uniformisée, ergonomique et soignée. Le développement est intense depuis plus de vingt ans, appuyé sur l’entreprise Odoo et une large communauté d’intervenants et d’utilisateurs. Des milliers de modules sont disponibles. Documentation facile à lire, complétée par un forum et un grand nombre de sites, vidéos et livres. Énormément d’intégrations à des services d’État ou privés. La communauté s’est regroupée dans l’OCA Odoo Community Association qui maintient les anciennes versions et développe des centaines de modules libres de haute qualité. L’OCA propose aussi un outil de montée de versions.
        • Points faibles : L’Apps Store Odoo est de qualité très diverse, certains modules ne sont pas libres, pour installer la comptabilité libre française, il faut s’y retrouver entre plusieurs modules. C’est plus simple pour les pays anglo-saxons.
        • Licence : GNU General Public Licence version 3 et propriétaire
        • Site : https://www.odoo.com
        • Code source : https://github.com/odoo/odoo
        • Odoo sur LinuxFr.org.

        OpenConcerto

        logo OpenConcerto
        OpenConcerto est un progiciel de gestion intégrée (PGI ou ERP). Sa cible : les entreprises, grandes ou petites. C’est une application java à installer sur chaque poste utilisateur. Guillaume Maillard, son auteur, est un vieil habitué de LinuxFr.org.
        Interface Bureau (version Web prévue en 2023)
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km oui
        Intègre achats, ventes, factures, stock, paye, documents
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports FEC (DGFIP), EBP, Sage, Relation experts (Coala), Quadratus, Cegid CCMX
        Transmission automatisée SEPA
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, complète
        Forum oui
        • Points forts : la comptabilité est facile à prendre en main. Il y a une version pour macOS (ce qui est à relever compte tenu de la rareté des logiciels comptables pour ce système d’exploitation). S’agissant d’un progiciel de gestion intégrée : il y a aussi des fonctionnalités de gestion commerciale, de suivi des stocks et de préparation des commandes. Plusieurs modules complémentaires existent comme un module d’OCR qui permet, à partir d’une facture numérisée, de la saisir automatiquement dans le logiciel, ou bien un module de paye (seul module payant) : fiches de paye, journaux de paye et déclarations.
        • Points faibles : c’est très complet et donc un peu complexe pour une micro-entreprise. Certaines fonctionnalités manquent de clarté et d’exemples d’utilisation. La lecture du guide de démarrage ou du manuel (79€) est conseillée. L’équipe de développement manque de temps pour discuter sur les évolutions mais répond généralement aux questions qu’on lui pose sur le forum. Les données ne sont pas stockées de la même manière entre la version monoposte (un fichier H2) et multiposte (Postgresql). Bien choisir au début, sinon il sera difficile de changer.
        • Licence : GNU General Public Licence version 3
        • Site : https://www.openconcerto.org
        • Code source : https://code.openconcerto.org/listing.php?repname=OpenConcerto
        • OpenConcerto sur LinuxFr.org.

        Paheko (ex Garradin)

        Logo de Paheko

        Un logiciel principalement destiné aux associations, qui peut aussi être utilisé par des micro-entreprises. On l’utilise via un navigateur, il y a même une application pour mobile. C’est un logiciel complet de gestion d’association : membres, cotisation, comptabilité, communication.
        Interface web
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km
        Intègre achats, ventes, factures,
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports écritures comptables
        Exports
        Transmission automatisée
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui, complète
        Forum oui
        • Points forts : il est très facile à prendre en main, il y a une aide en ligne copieuse ainsi qu’une liste d’entraide. Le logiciel propose cinq plans comptables (associatif 1999 et 2018, Plan Comptable Général (PCG), Comités Sociaux et Économiques, copropriétés et plan comptable belge). On peut aussi ajouter son propre plan comptable. Il offre des fonctionnalités de comptabilité analytique. On peut utiliser sa propre instance, récupérer la base de données ou exporter la comptabilité sous divers formats (CSV, FEC, ODS et XLSX). Il est possible d’importer une comptabilité dans ces formats. Et, il est en constante évolution avec un développeur très réactif.
        • Points faibles : pas de lettrage, pas de gestion directe des écritures périodiques.
        • Licence : GNU Alfredo General Public Licence version 3
        • Site : https://paheko.cloud
        • Code source : https://fossil.kd2.org/paheko/doc/trunk/doc/index.md
        • Paheko sur LinuxFr.org, cherchez aussi à Garradin.

        Tryton

        logo Tryton
        Tryton est un puissant ERP pour entreprises de toutes tailles. Il est accessible via un client Web, une application native ou bien une ligne de commande en Python. L’application cliente est dispo pour Windows, Mac et Linux, le serveur est empaqueté pour plusieurs distributions Linux. Comme Odoo dont il est un fork, Tryton est basé sur une architecture trois tiers écrite en Python (et un peu de ECMAScript version 6) avec PostgreSQL comme base de données. Les auteurs nous parlent régulièrement de Tryton sur LinuxFr.org.
        Interface Bureau, Web, Console
        Aide à la saisie oui
        Saisie au km oui
        Intègre achats, ventes, factures, stock, projet, etc.
        Comptabilité en partie double
        Comptabilité analytique oui
        Imports CSV, AEB43, CODA, OFX ou CAMT.053
        Exports FEC ou CSV
        Transmission automatisée Chorus, SEPA
        En réseau oui, et aussi sur Internet
        Documentation oui
        Forum oui
        • Points forts : L’interface est uniformisée, une fois comprise on s’y retrouve quel que soit le module. Un grand choix de modules permet de couvrir tout type d’activité. On peut tout paramétrer, ajouter des champs, en masquer, adapter des modules… Le développement est très actif, la fondation Tryton rassemble beaucoup d’entreprises et de projets, dont GNU Health. Les montées de version sont prises en charge automatiquement.
        • Points faibles : L’interface est austère, il y a un très grand nombre d’options. C’est difficile à prendre en main sans être accompagné (mais c’est normal).
        • Licence : GNU General Public Licence version 3
        • Site : https://www.tryton.org/
        • Code source : https://www.tryton.org/download#source
        • Tryton sur LinuxFr.org.

        D’autres listes, d’autres articles

        Bien entendu, il manque plein de logiciels. On s’est limité à ceux qu’on a pu tester. Si ce petit résumé ne vous suffit pas ou n’est plus à jour, voici des sites avec des listes complémentaires (merci d’indiquer en commentaire si vous en connaissez d’autres).

        Alors, un logiciel de comptabilité pour quoi faire ?

        Avant tout pour faciliter la saisie comptable, fastidieuse quand elle est faite sur du papier (ou des tablettes de cire à l’origine !). Toutes les formes de comptabilité demandent une rigueur, des connaissances, du calcul et du temps — c’est un métier. Le logiciel comptable facilite tout ça.
        Mais aussi pour l’automatisation du suivi comptable, c’est-à-dire la production automatique de synthèses lisibles et compréhensibles. Vous pensez peut-être au bilan, mais on a couramment besoin de consulter toutes les dépenses électriques ou toutes les recettes de pub sur LinuxFr.org. On a aussi besoin d’envoyer périodiquement ces synthèses à l’administration, comme la transmission des recettes de TVA.
        Enfin, la comptabilité enregistre toutes sortes d’opérations, produites par d’autres logiciels spécialisés (salaires, fabrication, factures, etc.). Intégrer tout cela dans un même outil permet de gagner du temps et d’éviter les fautes de frappe (une facture génère automatiquement les écritures comptables correspondantes). Ça donne des logiciels plus ou moins touffus, certains intégrant toute la gestion d’entreprise, voire tous les outils de travail de l’entreprise — on les nomme ERP (ou PGI en français).

        Note sur les ERP ou PGI

        Quand SAP et les AS400 régnaient en maître sur ce domaine, les ERP étaient exclusivement de très gros logiciels intégrant non seulement la gestion et la comptabilité, mais aussi la production, la vente, le décisionnel, etc. La forte adaptation aux processus de l’entreprise via un paramétrage puissant, était leur gros atout et justifiait un coût d’installation très élevé. On en est même venu à appeler «SAP» ce type de logiciels.
        La langue évoluant sans cesse, de nos jours on appelle ERP tout logiciel intégrant la gestion, le point de vente, la compta et deux trois outils de moindre importance, tandis qu’on les nommait autrefois «logiciels de gestion». Mais la puissance n’est pas la même (le besoin de formation non plus !). On a donc essayé de distinguer dans la liste un puissant ERP paramétrable et adaptable aux processus de l’entreprise, d’un logiciel intégrant les outils de gestion.

        Quel logiciel de comptabilité adopter ?

        Comme on va le voir, il y a beaucoup de critères, des vérifications, des questions à se poser. Les articles déjà mentionnés de LWN.net montrent assez bien les implications de vos choix. Si vous avez de quoi faire adapter l’outil à vos besoins, choisissez un ERP, puissant ou non.

        Quel logiciel sélectionner pour sa comptabilité ? Ça dépend.

        Ça dépend de votre statut fiscal, lequel est déterminé par votre chiffre d’affaires sauf dans certains cas précisés par la loi, et ça dépend si vous voyez la comptabilité comme un outil de gestion ou une obligation fiscale. Vous pouvez donc tenir une comptabilité pour des raisons fiscales, pour des raisons légales ou pour des raisons pratiques (ou les trois). Mais pour les mêmes raisons, vous pouvez tenir différentes formes de comptabilité :

        1. une comptabilité dite recettes-dépenses, semblable à votre budget familial, très courante dans les associations regroupant des bénévoles et ne vendant rien (un cahier suffit) ;
        2. une comptabilité simplifiée, dite de trésorerie, à peu près semblable à la première : vous classez les opérations bancaires, et vous rentrez les factures de vos fournisseurs, elle est classiquement permise par l’administration pour de faibles chiffres d’affaires ;
        3. une comptabilité en partie double, fiable et difficile, inventée par les marchands il y a quelques millénaires pour mieux gérer leurs entreprises ;
        4. une comptabilité analytique, qui complique les deux précédentes, mais permet de suivre très précisément les dépenses et recettes affectées à une opération, et perfectionne donc la gestion.

        Sauf la première, ces comptabilités s’appuient sur une classification conventionnelle des opérations qu’on appelle le [plan comptable]]. Celui-ci varie selon les pays et votre statut juridique. L’utilisation du Plan comptable permet de produire les synthèses mentionnées plus haut — du calcul de la TVA au Bilan d’exercice.
        Il y a des plans comptables tout prêts, adaptés à des activités particulières (comme les associations), mais tous dérivent d’un Plan comptable plus général. Votre logiciel doit permettre d’importer ou de créer le Plan comptable souhaité.

        En passant, sachez qu’il y a des types de comptabilité, et que leur choix ne permet pas de suivre les mêmes choses. Par exemple, le monde anglo-saxon suit plutôt les finances tandis que le Vieux Continent suit plutôt les biens. Mais là, on rentre dans des débats de professionnels qu’il n’est pas nécessaire d’aborder, d’autant que les frontières (comptables) bougent en ce moment. Vérifiez ce qui est permis auprès de l’administration. Reposons notre question préalable en y répondant du point de vue pratique :

        Quel logiciel sélectionner pour sa comptabilité ? Ça dépend. Bis.

        Rappelons que beaucoup de logiciels ne se limitent pas à la comptabilité pure, mais intègrent d’autres outils utiles à la gestion (graphiques des recettes, gestion de cotisations, édition de factures, transmission automatisée aux administrations, etc.). Et attention, les écrans de saisie proposés dans les logiciels sont des aides dont un utilisateur expérimenté se passe très bien.

        La comptabilité est une obligation, c’est peut-être obscur, fastidieux, vous la faites à reculons, mais la vie est ce qu’elle est, nous sommes dans le système, il faut donc y passer, chaque jour, semaine, année… Alors le meilleur choix, passe aussi par la facilité d’installation, les couleurs, la facilité de prise en main, etc.

        Tout dépend donc surtout de vous :

        • si vous avez besoin d’aides à la saisie ou non,
        • si vous préférez des outils intégrés,
        • si un outil intégré dédié à votre activité est un plus pour vous,
        • si votre statut fiscal impose une compta en partie double,
        • si vous la faites régulièrement pour la gestion de votre structure,
        • si vous avez besoin d’exporter les données pour votre expert-comptable (vérifiez les formats possibles avec lui),
        • si vous voulez un outil en réseau, voire en ligne sur internet,
        • si vous avez déjà utilisé un logiciel et que vous vous y retrouvez.

        NB Si qui peut le plus, peut le moins, sachez toutefois rester modestes si vous manquez de temps et de compétences, parce que les outils intégrés demandent une certaine maîtrise. Eh oui ! plus vous intégrez de trucs, plus il faut remplir et paramétrer les trucs avant d’utiliser la partie comptable. Par exemple, sur le cas simple d’une vente, avec un outil intégré il faudra avoir créé les produits, leurs taxes, le client, son bon de commande et les moyens de paiements avant d’attaquer la partie comptable.

        Attention aux obligations fiscales françaises (utilisées lors d’un contrôle fiscal)

        En application du 3° bis du I de l'article 286 du Code général des impôts (CGI), toute personne assujettie à la taxe sur la valeur ajoutée (TVA) qui effectue des livraisons de biens et des prestations de services à destination de clients particuliers et qui enregistre les règlements reçus en contrepartie au moyen d’un logiciel ou d’un système de caisse, est tenue d’utiliser un logiciel ou un système qui satisfasse aux conditions d’inaltérabilité, de sécurisation, de conservation et d’archivage des données en vue du contrôle de l’administration fiscale.

        Tous les détails dans l’article du Bulletin Officiel des Finances Publiques - Impôts (BOFIP) TVA - Régimes d’imposition et obligations déclaratives et comptables - Obligations d’ordre comptable - Obligation d’utilisation de logiciels ou systèmes de caisse sécurisés

        Format Fichier des Écritures Comptables (FEC)

        Fichier texte tabulaire de 18 champs délimités par barres verticales ou par tabulations, ayant un nommage et un encodage précis ou éventuellement au format XML. Ce format est utilisé par la DGFiP pour pouvoir faire un contrôle automatisable de la comptabilité. Elle fournit un utilitaire de validation de format pour Windows.

        Les points de vente

        En France, la loi « anti-fraude » de 2016 et l’article 286 du Code des impôts imposent une certification des logiciels de caisse (c’est-à-dire des points de vente qui collectent des espèces) pour éviter les trucages de la comptabilité via modifications du code-source. Ah ben alors fini le libre ? Mais non mon bon, les logiciels libres sont autorisés, on en a beaucoup parlé sur LinuxFr.org. Toutes les structures n’y sont pas tenues, typiquement il faut être assujetti à la TVA.
        NB Depuis la loi de finance 2018, article 105, les logiciels de comptabilité n’ont pas à être certifiés.

        Si vous avez encore des doutes, consultez la FAQ en français facile écrite par l’équipe de Dolibarr.

        La gestion de la paie

        On n’en a pas beaucoup parlé alors que cette dépêche a commencé avec la recherche d’un logiciel de paie libre. Disons tout de suite qu’il est préférable de s’appuyer sur des professionnels, en effet la gestion de la paye repose sur trois piliers :

        1. la fiche de paie et les déclarations afférentes
        2. l’émission et la conservation sécurisée de la fiche de paie
        3. la saisie comptable

        Certains logiciels ont des modules de gestion des payes (OpenConcerto pour la paie française, Odoo pour plusieurs pays…). L’avantage est de faciliter les écritures comptables. Mais attention, la gestion de la paye impose un suivi juridique et un suivi des taux des cotisations, car le cadre légal varie selon les professions, les salaires et varie aussi dans le temps. Cette actualisation permanente est faite par les professionnels (comptables et experts comptables). Sauf à bien connaître votre profession ou à être dans un cadre relativement simple (par exemple celui des intermittents du spectacle en France), vous gagnerez du temps, de l’argent et de la « légalité » en passant par des professionnels. Les options les plus courantes sont de choisir un cabinet d’expertise comptable ou un service en ligne (nettement moins cher). Lisez ou relisez les commentaires du forum.

        S’agissant de la saisie et du traitement comptable de la paie, n’importe quel logiciel de comptabilité peut le faire, les logiciels de paye étant souvent susceptibles de mâcher le travail à ce niveau-là.

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        ✇LinuxFr.org : les dépêches
        Par : Florent Zara volts
        6 mars 2025 à 10:59

        LinuxFr.org propose des dépêches et des articles, soumis par tout un chacun, puis revus et corrigés par l’équipe de modération avant publication. C’est la partie la plus visible de LinuxFr.org, ce sont les dépêches qui sont le plus lues et suivies, sur le site, via Atom/RSS, ou bien via partage par messagerie instantanée, par courriel, ou encore via médias sociaux.

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