Cet article est une republication, avec l’accord de l’auteur, Hubert Guillaud. Il a été publié en premier le 30 septembre 2025 sur le site Dans Les Algorithmes sous licence CC BY-NC-SA.

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Hubert Guillaud

L’idée que l’IA serait l’avenir de la science comme on l’entend très souvent est bien plus un moyen d’orienter les investissements qu’une vérité scientifique.

« Le discours selon lequel l’intelligence artificielle révolutionne la science est désormais quasiment incontournable », rappelle William Burns, consultant en politique scientifique, pour Tech Policy Press. « L’histoire raconte déjà que l’IA n’est pas seulement l’avenir : elle révolutionne les découvertes scientifiques ». Même des gens assez critiques de l’IA et de ses développements disent qu’elle possède des « capacités prometteuses » pour la recherche scientifique, justifiant son développement. Pourtant, l’IA, telle qu’elle est actuellement déployée en science, occulte plus qu’elle ne révèle, exacerbant les problèmes qu’elle prétend résoudre.

Les chercheuses Lisa Messeri et Molly J. Crockett affirmaient l’année dernière dans Nature que « la prolifération des outils d’IA en science risque d’introduire une phase de recherche scientifique où nous produisons davantage, mais comprenons moins ». Mais surtout, l’usage de l’IA pourrait compromettre la capacité à produire des connaissances fiables, sur lesquelles repose tout l’édifice scientifique. Cette crise annoncée prolonge celle que traverse la recherche depuis le début du XXIe siècle, notamment liée à la stagnation des découvertes pharmaceutiques. Burns rappelle par exemple que le Projet Génome Humain dans les années 90 a été lancé en promettant une prolifération de nouveaux médicaments qui n’est jamais advenue. Un chercheur d’une grande entreprise scientifique expliquait en 2008 que « rien de ce que les entreprises ont fait pour accroître la production de nouveaux médicaments n’a fonctionné, y compris les fusions, les acquisitions, les réorganisations et l’amélioration des processus ».

Le microbiologiste américain, Carl Woese, opposant à l’ingénierie biologique, estimait, en 2004, que la crise de l’innovation était liée à la généralisation de l’ingénierie du vivant. En 2011, l’économiste Philip Mirowski estimait que le néolibéralisme, obsédé par la technologie, avait tué la rigueur scientifique. La promesse de renouveau scientifique par l’IA s’inscrit pleinement en prolongement de cette crise. En 2023, l’OCDE expliquait que l’IA pourrait venir aider une science devenue « plus difficile ». À l’image d’AlphaFold, le système de pliage des protéines de Google DeepMind, pour lequel Demis Hassabis et John Jumper ont reçu le prix Nobel de chimie en 2024.

Les protéines ne sont pas des puces de silicium

AlphaFold a permis de prédire la structure de 200 millions de protéines, mais il serait expérimentalement impossible d’en vérifier n’en serait-ce qu’une fraction. Pour ce faire, « il faudrait généralement isoler des protéines des cellules en quantités importantes – un processus capricieux – puis les soumettre à des techniques telles que la diffraction des rayons X et la résonance magnétique nucléaire. Ces étapes pourraient prendre des années, même pour une seule protéine ». Néanmoins, la philosophe Daria Zakharova a affirmé dans un pré-print que si les prédictions d’AlphaFold sont considérées comme fiables et sont utilisées par les scientifiques, cette « connaissance » est bien imparfaite. « D’un point de vue strictement matériel, AlphaFold n’est pas une représentation du comportement des protéines, mais plutôt du comportement des puces de silicium (sur lesquelles repose le calcul). En ce sens, les inventeurs d’AlphaFold ont avancé l’hypothèse que des puces de silicium pourraient imiter les protéines. Cela soulève la question de savoir comment des matériaux sans lien entre eux, tant chimiquement que spatialement et temporellement, pourraient s’imiter. Au minimum, des preuves substantielles seraient nécessaires pour le prouver. Pourtant, lorsque des efforts ont été déployés pour le vérifier, les résultats ont été mitigés », rappelle Burns. Une étude récente de Garrido-Rodríguez et ses collègues a par exemple soutenu que le calcul d’AlphaFold ne « correspondait pas aux modèles déterminés expérimentalement », faisant référence à une classe de protéines omniprésentes et biologiquement vitales appelées serpines. « De toute évidence, des recherches plus approfondies pourraient être nécessaires sur la fiabilité de l’IA en tant qu’outil prédictif ». Pour Burns, les preuves ne sont pas suffisamment solides à ce stade. Bien sûr, le repliement des protéines est complexe. Leur modélisation est ancienne et repose sur des hypothèses manifestement différentes de leur réalité. Longtemps, ces modèles servaient à interpréter des données d’observation issues de la diffraction des rayons X, et non à créer un modèle informatique, comme avec AlphaFold. Le problème, estime le chercheur en cancérologie et lauréat du prix Nobel de physiologie ou médecine 2019, William G. Kaelin Jr., c’est que la publication doit construire son savoir sur des briques plutôt que sur de la paille.

Au Royaume-Uni, la UK Biobank, une entreprise publique qui détient des données génétiques sur un sous-ensemble de la population britannique, aurait conclu en mars dernier un partenariat avec des sociétés pharmaceutiques et Calico, filiale d’Alphabet, qui auront accès à ces données pour des études menées avec l’IA. Le projet a été décrit par le Financial Times comme « un exemple emblématique de la manière dont les ordinateurs avancés et les modèles d’intelligence artificielle peuvent exploiter de vastes ensembles de données biologiques pour étudier en profondeur le fonctionnement du corps humain et ses dysfonctionnements potentiels ». Une question se pose cependant : l’exploitation de ces ensembles de données est-elle susceptible de produire des connaissances fiables, même en théorie ? En 2017, ces données ont été décrites comme « non représentatives de la population générale… Les participants à la UK Biobank vivent généralement dans des zones socio-économiquement moins défavorisées ; sont moins susceptibles d’être obèses, de fumer et de consommer de l’alcool quotidiennement ; et présentent moins de problèmes de santé auto-déclarés ». La structure de ces ensembles de données de santé, et d’autres similaires, qui ne sont certainement pas secrets, suscite des doutes. Même les observateurs optimistes doivent l’admettre : si les données sont inadéquates et l’IA opaque, quelle est la valeur épistémique réelle de ces projets ? Le prix Nobel Kaelin Jr. a conseillé : « La question… devrait être de savoir si… les conclusions sont susceptibles d’être correctes, et non de savoir s’il serait important qu’elles soient vraies. »

Ralentir la science

Si l’on veut sauver la science de son malaise actuel, des solutions sont déjà possibles, conclut Burns. « Des propositions comme la « slow science » d’Isabelle Stenger semblent valoir la peine d’être tentées, car elles pourraient élargir la charge de la preuve aux affirmations scientifiques et encourager un esprit de service public parmi les scientifiques. Pourtant, si une rénovation épistémique a eu lieu jusqu’à présent dans le domaine scientifique, elle est restée extrêmement timide et n’a pas produit d’effets escomptés. 

Il faut dire que pour les investisseurs, l’idée que l’IA puisse nous sortir de l’impasse actuelle et donner naissance à toutes sortes d’inventions rentables est doublement séduisante. L’IA est une méthode qui ne nécessite que des capitaux pour sa mise en œuvre et qui peut être réalisée à grande échelle, contrairement à la recherche empirique, centrée sur l’humain et fastidieuse, où l’ingéniosité et la chance (qui ne s’achètent pas si facilement) semblent prédominer. Mais investir dans l’IA est aussi un moyen efficace de maintenir le statu quo, tout en semblant le bouleverser, car il pose l’hypothèse d’un avenir technologique sans les changements systémiques qu’impliquent d’autres réformes. 

Dans cette optique, nous devons résister au spectacle. L’IA fait vendre une vision du progrès où les algorithmes peuvent révéler les secrets plus rapidement, mieux et à moindre coût ; pourtant, les secrets de la nature ne sont pas si facilement révélés, et la connaissance sans compréhension n’est pas une connaissance du tout. »

S’il y avait besoin d’une explication supplémentaire, Alberto Romero dans sa newsletter algorithmic Bridge, revient sur une étude du MIT et de Harvard, où les chercheurs se sont demandé si les modèles d’IA pouvaient passer de la simple prédiction au « développement de modèles fiables », en les faisant travailler sur un problème de physique assez classique ? Mais au lieu de tester avec le langage, qui est assez complexe et difficile à analyser, ils se sont concentrés sur la physique classique. Ils voulaient voir si le modèle utiliserait les lois de Newton pour prédire les vecteurs de force à l’origine du mouvement de révolution de la terre autour du soleil ou s’il inventerait simplement ses prédictions sans comprendre la physique réelle. Ils ont conclu que les modèles d’IA font des prédictions précises, mais ne parviennent pas à encoder le modèle universel de Newton et recourent plutôt à des heuristiques spécifiques à chaque cas, non généralisables et fortement incohérents. L’étude montre que « les modèles d’IA sont tout simplement incapables de coder un ensemble de lois robustes pour régir leurs prédictions : ils sont non seulement incapables de retrouver des modèles du monde, mais intrinsèquement mal équipés pour le faire ». Un modèle d’IA d’apprentissage profond est peut-être architecturalement incapable de développer des modèles du monde corrects estiment-ils. Même le rêve que l’IA puisse être utilisée pour améliorer la prédictibilité des modèles climatiques est battue en brèche. Dans leur livre, AI Snake Oil (voir notre recension), les chercheurs Arvind Narayanan et Sayash Kapoor montraient que son amélioration était assez limitée et qu’elle pourrait même atteindre un palier indépassable, à mesure que les phénomènes deviennent plus extrêmes. La croyance dans un progrès scientifique exponentiel porté par l’IA ne sert qu’à raviver les promesses des technosciences comme le disaient déjà Marc Audétat et les chercheurs invités dans Sciences et technologies émergentes : pourquoi tant de promesses ? (Hermann, 2015, voir notre recension). L’idée que l’IA serait l’avenir de la science comme on l’entend très souvent est bien plus un moyen d’orienter les investissements qu’une vérité scientifique.

MAJ du 25/01/2026 : L’IA va-t-elle tuer la science ou, au contraire, engendrer une révolution scientifique ? C’est la question que pose l’astrobiologiste Sara Imari Walker dans un article pour Noema. Si l’IA peut résoudre le problème du pliage des protéines comme le promettent beaucoup de recherches, que pourrait-elle accomplir d’autre ? Mais si « AlphaFold prédit les structures 3D, il n’explique ni la physique sous-jacente, ni les mécanismes de repliement, ni les ensembles conformationnels dynamiques. Il fonctionne bien pour les protéines composées de la vingtaine d’acides aminés présents dans la biologie terrestre. Pour étudier les protéines issues des centaines d’acides aminés contenus dans les matériaux météoriques, ou pour concevoir de nouvelles protéines thérapeutiques, ce modèle a besoin de données supplémentaires. La limitation ne réside ni dans l’algorithme ni dans sa capacité de mise à l’échelle : les données nécessaires n’existent pas. » 

Si l’on considère la science uniquement comme la méthode scientifique (observation, hypothèse, vérification, analyse), alors l’automatisation semble inévitable, avance-t-elle. Les algorithmes d’IA réalisent de manière démontrée bon nombre, voire la totalité, de ces étapes, et leurs performances s’améliorent lorsqu’ils sont guidés par des scientifiques.

Pourtant, si la mise à l’échelle était notre seul besoin, l’IA actuelle offrirait une solution banale à la science : nous pourrions faire plus grâce à des modèles à plus grande échelle. Cependant, l’optimisme autour de l’IA ne se limite pas à l’automatisation et à la mise à l’échelle ; il concerne aussi la théorie de l’esprit. La science diffère radicalement de l’expérience : elle est fondamentalement intersubjective. Si une chose n’existe que dans un seul esprit et ne peut être partagée, elle ne peut devenir une connaissance scientifique. La science exige la vérification mutuelle des observations, la construction d’un héritage de découvertes passées et l’élaboration d’un consensus intergénérationnel sur la réalité. Les modèles scientifiques doivent donc être exprimables par des symboles, des mathématiques et le langage, car ils doivent être reproductibles et interprétables d’un esprit à l’autre. La science est par définition instable car elle n’est pas une caractéristique objective de la réalité : elle se comprend plus justement comme un système culturel évolutif, nourri par la représentation consensuelle et adaptable aux nouvelles connaissances que nous produisons. Notre principal mode de communication des idées scientifiques est la représentation symbolique. Nous communiquons des modèles du monde, et non le monde lui-même.

Plus fondamentalement, le discours actuel, optimiste, voire arrogant, autour de l’IA et de l’intelligence artificielle générale laisse entendre que ces algorithmes seront « plus qu’humains » dans leur capacité à comprendre et à expliquer le monde, dépassant ainsi ce que certains perçoivent comme les limites de l’intelligence imposées par la biologie humaine. Or, cela est impossible, de par les fondements mêmes de la théorie du calcul et l’héritage de l’abstraction humaine dont ces technologies sont directement issues. Comme l’écrit le physicien David Deutsch, si l’univers est effectivement explicable, les humains sont déjà des « explicateurs universels », car nous sommes capables de comprendre tout ce qu’un système informatique peut comprendre : en termes de capacités de calcul, ordinateurs et cerveaux sont tout aussi universels.

Les changements de paradigme révèlent que la puissance de la pensée scientifique ne réside pas dans la vérité littérale des théories, mais dans notre capacité à identifier de nouvelles façons de décrire le monde et dans la persistance des structures que nous décrivons à travers différents schémas de représentation.

Ceci nous amène à comprendre pourquoi l’IA ne peut remplacer les scientifiques. Les controverses et les débats sur le langage et la représentation en science ne sont pas des anomalies ; ils sont inhérents à un système sociétal qui détermine les modèles qu’il privilégie. Les milliards de paramètres d’AlphaFold 3 suggèrent que la parcimonie et la simplicité ne sont peut-être pas les seules voies possibles pour la science. Si nous voulons des modèles qui cartographient le monde avec la plus grande précision possible, la complexité est peut-être nécessaire.

C’est cette profondeur de sens, inhérente à nos théories, que la science découvre en construisant de nouvelles perceptions sociétales. Une vision superficielle, où la science se contente de créer des modèles prédictifs dépourvus de profondeur et de signification, ne peut la saisir. Lorsqu’un scientifique élabore une théorie, même avant l’évaluation par les pairs, il y a un acte intentionnel d’explication et un travail intérieur de confrontation avec l’intuition et sa représentation. Les modèles d’IA, en revanche, génèrent des prédictions par reconnaissance statistique de formes, un processus très différent.

« La question fondamentale n’est pas de savoir si l’IA peut faire de la science, mais si les sociétés peuvent construire des représentations partagées et des significations consensuelles avec des algorithmes dépourvus de la création intentionnelle de sens qui a toujours été au cœur de l’explication scientifique.  » L’IA transformera-t-elle la science ? Certainement. Remplacera-t-elle les scientifiques ? Certainement pas, clame Sara Imari Walker. Si nous nous méprenons sur la nature de la science, en confondant l’automatisation des méthodes avec le projet humain de construction, de débat et d’affinage collectifs des représentations symboliques qui nous permettent de comprendre la réalité, l’IA risque d’annoncer la mort de la science : nous manquerons alors l’occasion de l’intégrer pleinement aux systèmes culturels de la science.

« La science ne se résume pas à la prédiction et à l’automatisation ; l’histoire nous enseigne qu’elle est bien plus que cela. Elle repose sur un consensus explicatif et une négociation humaine permanente quant aux descriptions du monde que nous adopterons collectivement. Cette négociation, cette articulation intersubjective des observations en une signification partagée, est fondamentalement sociale et, pour l’instant, fondamentalement humaine. »

MAJ du 26/01/2026 : L’IA peut-elle générer de nouvelles idées en science ?, interroge Cade Metz pour le New York Times, en revenant sur une polémique récente où une startup, Harmonic, affirmait que son IA aurait résolu un problème de math resté insoluble (voir les explications de Numerama). En fait, des mathématiciens et des chercheurs en IA ont rapidement souligné que le système avait identifié des solutions existantes, enfouies dans des décennies d’articles de recherche et de manuels, par exemple en trouvant une solution enfouie dans un article en allemand. “Un chercheur expérimenté est toujours nécessaire pour interroger le système, lui expliquer ce qu’il doit rechercher et, finalement, extraire les informations pertinentes du reste des données produites”.

Meta publie Muse Glimmer, un modèle d'agent de 30 milliards de paramètres conçu pour tourner en local, sous licence ouverte. L'occasion pour Mark Zuckerberg de publier un long texte définissant sa doctrine sur l'avenir de la superintelligence.

Dans un billet publié le 7 août 2026, OpenAI affirme ne pas pouvoir exclure que son prochain modèle, Astra, ait atteint le niveau de risque le plus élevé de son référentiel de sécurité interne.

L'agent IA d'un australien, chargé de réserver un cours de sport, a exploité une faille du site de sa salle pour le faire grimper dans la liste d'attente.

Avec MatrAIx, des chercheurs ont constitué une population virtuelle de 8,3 milliards de profils. Des modèles d’IA peuvent les incarner pour tester un chatbot, un site ou une application comme le feraient de véritables utilisateurs

Il y a encore trois ans, une IA qui citait ses sources tenait de l'exception. Aujourd'hui, c'est presque devenu la norme. Entre les deux, l'avènement d'une technique née dans un labo de recherche : le RAG.

Pour promouvoir une vision heureuse de l’intelligence artificielle, Meta a choisi une bande-son où la Terre est condamnée à disparaître. Publiée le 23 juillet 2026, sa nouvelle campagne d’optimisme autour de l’IA reprend Five Years, morceau de David Bowie consacré à l’annonce de la fin prochaine de l’humanité.

Une publicité qui veut réhabiliter l’IA

La campagne défend une idée simple : l’IA ne devrait pas être présentée comme une menace, mais comme un outil capable de rapprocher les individus, de stimuler la créativité et d’améliorer le quotidien. Dans les contenus diffusés par Meta, l’intelligence artificielle est associée à la connexion, à l’expression personnelle et à des expériences supposées génératrices de bonheur.

Cette prise de parole intervient alors que les critiques se multiplient autour des effets de l’IA. Les inquiétudes portent sur la suppression de certains emplois, la dégradation des relations humaines, la dépendance à des assistants automatisés et, à plus long terme, les risques existentiels liés à des systèmes devenant difficiles à contrôler.

Meta entend répondre à ce climat anxiogène en assumant une ligne résolument optimiste. Selon les éléments rapportés par TechCrunch et Axios, Mark Zuckerberg présente cette campagne comme une riposte aux concurrents et aux commentateurs qui contribueraient à installer une vision dystopique de l’intelligence artificielle.

L’enjeu dépasse donc la simple promotion d’un produit. Meta cherche à influencer le récit dominant autour de l’IA, à un moment où les grands groupes technologiques investissent massivement dans les modèles génératifs tout en faisant face à une défiance croissante du public.

« Five Years », un choix musical difficile à ignorer

Le problème tient au morceau sélectionné. Sorti en 1972 sur l’album The Rise and Fall of Ziggy Stardust and the Spiders from Mars, Five Years raconte l’annonce d’une catastrophe irréversible : la Terre n’aurait plus que cinq ans avant sa disparition.

La chanson s’ouvre sur une scène de sidération collective. Les médias annoncent la fin du monde, tandis que la population tente de comprendre ce qui se produit. Bowie y décrit une humanité confrontée à sa propre extinction, entre panique, désespoir et intensification des émotions. Le morceau est devenu l’un des grands récits musicaux de l’apocalypse moderne.

Dans ce contexte, l’utilisation de Five Years pour accompagner un message de confiance dans l’IA produit un contraste immédiat. La publicité veut montrer des humains reliés et épanouis grâce à la technologie ; la chanson évoque une société informée de sa disparition imminente. La collision entre les images et les paroles n’est pas un détail secondaire : elle structure la réception de la campagne.

Sur les réseaux sociaux comme dans la presse spécialisée, ce décalage a rapidement suscité des réactions ironiques et critiques. Certains internautes y ont vu une maladresse de programmation musicale. D’autres ont considéré le choix comme une métaphore involontaire des dangers associés à l’IA : une entreprise technologique promettant le bonheur tout en diffusant une œuvre sur l’effondrement de la civilisation.

Une ambiguïté qui fragilise le message

La campagne aurait pu s’appuyer sur une chanson explicitement tournée vers l’avenir ou la coopération. En choisissant un titre aussi immédiatement identifiable par son imaginaire apocalyptique, Meta a introduit une ambiguïté que le discours publicitaire ne peut pas entièrement neutraliser.

Cette ambiguïté révèle aussi une difficulté propre à la communication sur l’IA. Les entreprises veulent parler d’assistants personnels, de créativité et de liens sociaux, mais leurs produits sont associés à des transformations beaucoup plus lourdes : automatisation du travail intellectuel, concentration du pouvoir informatique, collecte de données et dépendance à quelques plateformes.

Le recours à Bowie donne ainsi une profondeur inattendue à la publicité. Il rappelle que la promesse technologique ne se déploie jamais dans un vide culturel. Les références à l’apocalypse, à la perte de contrôle et à la disparition de l’humain font partie de l’imaginaire collectif associé aux machines intelligentes. Les écarter du récit officiel ne suffit pas à les faire disparaître.

Une bataille de récits entre géants de l’IA

La campagne s’inscrit dans une compétition plus large. Les entreprises technologiques cherchent à imposer leur interprétation de l’IA avant que les pouvoirs publics, les chercheurs et l’opinion ne fixent durablement le cadre du débat.

Meta défend ici une approche fondée sur l’usage et l’intégration sociale. L’IA apparaît comme une couche supplémentaire des plateformes existantes, destinée à faciliter les échanges, la création de contenus et l’accès à l’information. Cette vision contraste avec les discours plus alarmistes de certains dirigeants de la tech, chercheurs et responsables politiques, qui insistent sur les risques de contrôle, de manipulation ou d’automatisation massive.

La stratégie de Mark Zuckerberg consiste à retourner cette inquiétude contre les concurrents. Présenter leurs avertissements comme une forme de pessimisme peut permettre à Meta de se positionner du côté de l’ouverture et de l’accessibilité. Mais cette posture comporte un risque : minimiser les problèmes concrets — emplois exposés, contenus synthétiques trompeurs, isolement social — pourrait donner l’impression que l’optimisme sert surtout à accélérer l’adoption commerciale.

Le choix de Five Years accentue précisément cette tension. Il rappelle que les récits culturels de l’IA et de la technologie ne se résument pas à l’opposition entre enthousiasme et peur. Une même innovation peut être perçue comme un moyen de connexion par certains et comme un facteur de dépendance ou de perte de contrôle par d’autres.

Le prochain test sera celui des preuves

La controverse musicale ne devrait pas déterminer à elle seule le succès de la campagne. Son efficacité se mesurera plutôt à la capacité de Meta à relier ses promesses à des résultats observables : usages réellement adoptés, évolution du temps passé sur ses plateformes, qualité des interactions et perception de la fiabilité de ses outils d’IA.

Le prochain jalon sera également réglementaire et social. Les réponses apportées aux suppressions d’emplois, à la protection des données et à la transparence des contenus générés pèseront davantage que le ton d’une publicité. En choisissant une chanson sur l’extinction humaine pour vendre l’optimisme, Meta a peut-être voulu provoquer. Elle a surtout rappelé qu’en matière d’IA, le moindre symbole peut faire remonter les inquiétudes que le marketing cherche précisément à éloigner.

Une prime salariale pouvant atteindre 56 % accompagne les métiers les plus exposés à l’intelligence artificielle. Le chiffre, spectaculaire, raconte une histoire plus complexe que celle d’une simple destruction d’emplois : la valeur se déplace vers les travailleurs capables d’intégrer l’IA dans leur activité.

La prime ne récompense pas seulement un métier, mais une capacité

Le rapport 2026 AI Jobs Barometer de PwC s’appuie sur l’analyse de 52 308 entreprises et de plusieurs millions d’offres d’emploi publiées dans différents pays. Sa principale conclusion est nette : les salariés occupant des fonctions fortement exposées à l’IA bénéficient d’un avantage salarial pouvant atteindre 56 % par rapport à ceux qui travaillent dans des fonctions moins exposées.

Cette prime ne signifie pas que chaque poste utilisant un outil d’IA est automatiquement mieux rémunéré. Elle reflète plutôt une concentration de valeur autour des compétences capables de tirer parti de ces systèmes : analyser des données, automatiser un processus, superviser une production générée par une machine ou transformer une information brute en décision exploitable.

La distinction est importante. L’exposition à l’IA décrit le degré auquel les tâches d’un métier peuvent être augmentées ou automatisées. Elle ne prédit pas mécaniquement la disparition du poste. Un analyste financier, un développeur ou un juriste peuvent voir une partie de leur travail prise en charge par un modèle, tout en devenant plus productifs et plus recherchés pour les tâches qui nécessitent jugement, contrôle et responsabilité.

Le marché semble déjà rémunérer cette combinaison entre expertise sectorielle et maîtrise des outils d’IA. La prime salariale devient ainsi un indicateur de rareté : les entreprises disposent de nombreux candidats compétents dans un métier donné, mais de moins de professionnels capables d’y intégrer efficacement l’IA.

Les compétences évoluent plus vite là où l’IA s’installe

Le rapport souligne également que les compétences demandées évoluent beaucoup plus rapidement dans les métiers fortement concernés par l’IA. Les fiches de poste ne se contentent plus de décrire une fonction stable ; elles intègrent progressivement des aptitudes liées à l’analyse, à la vérification et à la collaboration avec des systèmes automatisés.

Cette accélération modifie la durée de vie des compétences. Une expertise acquise il y a quelques années peut rester pertinente, mais perdre de sa valeur si elle n’est pas complétée par la capacité à utiliser des assistants logiciels, à évaluer leurs résultats ou à corriger leurs erreurs.

L’enjeu ne se limite donc pas à apprendre à écrire de bons prompts. La compétence recherchée est plus large : savoir décomposer un problème, identifier les données utiles, contrôler la fiabilité d’une réponse produite par une IA et décider quand l’intervention humaine reste indispensable. Dans de nombreux métiers, la valeur se déplace de l’exécution vers la supervision et l’interprétation.

Les débutants face à une exigence paradoxale

Cette évolution crée une difficulté particulière pour les salariés en début de carrière. Les tâches répétitives qui servaient traditionnellement de point d’entrée — produire un premier document, effectuer une recherche simple, préparer un tableau ou traiter une demande standardisée — sont précisément celles que l’IA peut absorber rapidement.

Le risque est de réduire les occasions d’apprentissage par la pratique. Un jeune diplômé peut produire davantage en moins de temps grâce à un outil génératif, mais apprendre moins s’il ne comprend pas les étapes qu’il délègue. Pour les employeurs, la question devient celle de la formation : comment faire progresser un salarié quand une partie du travail d’entraînement est automatisée ?

La prime de 56 % peut donc accentuer l’écart entre les travailleurs déjà capables de piloter ces outils et ceux qui en subissent l’introduction sans accompagnement. La fracture ne passe plus uniquement entre secteurs technologiques et secteurs traditionnels. Elle traverse les entreprises, les métiers et parfois une même équipe.

Les fonctions administratives concentrent une partie de la pression

Les tâches administratives et répétitives figurent parmi les plus exposées. Saisie, classement, synthèse de documents, traitement de demandes standardisées ou production de contenus simples peuvent être accélérés, partiellement automatisés ou regroupés dans des outils polyvalents.

Cette pression ne signifie pas nécessairement une suppression immédiate des postes. Dans un premier temps, elle peut se traduire par une baisse du nombre de personnes nécessaires pour produire le même volume, par une redéfinition des missions ou par une montée des exigences de productivité. Le risque pour l’emploi dépendra donc autant de la vitesse d’adoption des outils que de la capacité des entreprises à créer de nouvelles tâches autour de ces gains.

Le contraste avec les métiers à forte intensité cognitive est déjà visible. Dans ces fonctions, l’IA peut réduire le temps consacré à la recherche ou à la préparation, mais augmenter la valeur du contrôle humain. Dans les rôles plus standardisés, elle peut au contraire rendre une partie de la production interchangeable. La différence tient moins au prestige du métier qu’à la structure précise de ses tâches.

Une redistribution de la valeur entre travailleurs

L’analyse de PwC porte un message qui dépasse la seule politique salariale des entreprises. L’IA ne redistribue pas uniquement la valeur entre secteurs ou entre groupes technologiques. Elle la redistribue aussi entre individus occupant des fonctions proches.

Deux salariés peuvent disposer d’une expertise comparable, mais obtenir des résultats très différents selon leur capacité à intégrer l’IA dans leur méthode de travail. Celui qui automatise une partie du processus, détecte les erreurs du modèle et consacre davantage de temps aux décisions complexes peut devenir plus productif — et plus difficile à remplacer — que celui qui utilise l’outil comme un simple raccourci.

Pour les directions, cette évolution impose de revoir les grilles de compétences et les politiques de formation. Une licence logicielle ne suffit pas. La valeur apparaît lorsque l’outil est intégré à un processus mesurable : réduction du temps de traitement, amélioration de la qualité, baisse des erreurs ou augmentation du volume traité. Les entreprises devront aussi déterminer comment partager ces gains avec les salariés qui les rendent possibles.

Pour les travailleurs, le signal est tout aussi concret : l’IA devient une compétence professionnelle transversale, au même titre que l’analyse de données ou la maîtrise d’un logiciel métier. La priorité n’est pas de suivre chaque nouveauté, mais de comprendre quels éléments du travail peuvent être automatisés et quelles capacités humaines gagnent en importance.

Le prochain indicateur sera la vitesse de redistribution

Le chiffre de 56 % doit être lu comme une prime maximale observée dans les données du baromètre, et non comme une promesse salariale généralisée. L’exposition à l’IA ne garantit ni une hausse de rémunération ni une protection contre la réduction des effectifs. Elle crée une opportunité pour les travailleurs qui possèdent les compétences recherchées, mais aussi une pression accrue pour ceux dont les tâches restent facilement standardisables.

Le prochain jalon sera de mesurer si cette prime s’étend à un nombre croissant de métiers ou si elle reste concentrée dans quelques fonctions très qualifiées. Les prochaines données devront surtout suivre trois indicateurs : l’évolution des salaires par compétence, la part des offres exigeant une maîtrise de l’IA et le volume d’emplois administratifs affectés par l’automatisation. C’est sur ces résultats, plus que sur le chiffre spectaculaire du baromètre, que se mesurera la profondeur du déplacement de valeur.

L’utilisation de Gemini pour créer des images avec l’IA permet de produire des illustrations, des visuels marketing, des concepts artistiques ou des images réalistes à partir d’une simple description textuelle. Ce guide explique comment générer une image avec Gemini, rédiger un prompt efficace, modifier une image existante, résoudre les erreurs et utiliser les visuels de manière responsable.

Qu’est-ce que Gemini pour la création d’images ?

Gemini est l’assistant d’intelligence artificielle de Google. Selon le modèle actif, le pays, le type de compte et l’offre souscrite, Gemini peut :

• générer une image à partir d’un texte ;
• modifier une image importée ;
• changer un arrière-plan ou une ambiance ;
• créer plusieurs variantes d’un même concept ;
• analyser une image existante ;
• combiner des éléments provenant d’une image et d’une consigne textuelle ;
• produire des illustrations dans différents styles visuels.

Google fait évoluer régulièrement les modèles et les fonctions d’image de Gemini. L’interface peut donc afficher des boutons comme Créer une image, Générer une image, Images ou une option équivalente. Les quotas, la résolution, les modèles disponibles et les restrictions peuvent également varier.

Les images générées par les outils de Google peuvent intégrer un marquage numérique invisible, notamment via la technologie SynthID, destinée à aider à identifier certains contenus générés par IA.

Pourquoi utiliser Gemini pour créer des images ?

Gemini présente plusieurs avantages pour les créateurs de contenu, les entreprises et les particuliers.

Une création accessible sans logiciel complexe

Aucune compétence avancée en retouche ou en modélisation 3D n’est nécessaire. Une description suffisamment précise peut produire un premier résultat en quelques secondes.

Une interaction en langage naturel

La création d’image ne s’arrête pas au premier résultat. Il est possible de demander directement :

• « Rends l’arrière-plan plus sombre » ;
• « Remplace la tasse par un carnet » ;
• « Donne au personnage une expression plus souriante » ;
• « Crée une version au format carré » ;
• « Conserve la composition, mais adopte un style aquarelle ».

Cette approche permet d’affiner progressivement le visuel sans reformuler entièrement la demande.

Une intégration avec l’écosystème Google

Gemini peut être utilisé depuis son interface web ou son application mobile. Selon le compte utilisé, il peut aussi s’intégrer à certains services Google ou être accessible depuis Google AI Studio pour les usages plus techniques.

Des usages variés

Gemini peut servir à créer :

• des illustrations pour un article de blog ;
• des concepts de logo ou d’identité visuelle ;
• des images pour les réseaux sociaux ;
• des maquettes publicitaires ;
• des couvertures et des vignettes ;
• des décors pour une présentation ;
• des storyboards ;
• des images éducatives ;
• des concepts de produits ;
• des visuels de campagne marketing.

Quelles sont les conditions nécessaires ?

Avant de créer une image avec Gemini, plusieurs éléments doivent être vérifiés.

Disposer d’un compte Google

L’accès à Gemini nécessite généralement un compte Google. Les utilisateurs doivent se connecter à l’interface officielle de Gemini ou à l’application mobile compatible.

Vérifier la disponibilité de la génération d’images

La génération d’images n’est pas forcément disponible dans tous les pays, tous les comptes ou toutes les formules. L’accès peut dépendre :

• de l’âge renseigné sur le compte ;
• du pays de résidence ;
• du type de compte, personnel ou professionnel ;
• des règles de l’administrateur dans Google Workspace ;
• du modèle choisi ;
• des limites d’utilisation du moment.

Si l’option n’apparaît pas, il est utile de vérifier les paramètres du compte, de mettre l’application à jour et de consulter l’aide officielle de Google.

Préparer une consigne précise

Gemini peut comprendre une demande courte, mais la qualité du résultat dépend fortement du niveau de détail fourni. Une consigne vague comme « crée une belle image de montagne » laisse trop de choix au modèle.

Comment créer une image avec Gemini étape par étape ?

1. Ouvrir Gemini

Accédez à l’interface officielle de Gemini depuis un navigateur ou ouvrez l’application mobile.

Connectez-vous avec le compte Google souhaité. Pour un usage professionnel, vérifiez que l’administrateur du domaine autorise les fonctions de génération d’images.

2. Demander explicitement la création d’une image

Dans la zone de conversation, écrivez une instruction claire. Il est conseillé d’utiliser un verbe d’action :

• « Crée une image… »
• « Génère une illustration… »
• « Produis une image réaliste… »
• « Conçois un visuel publicitaire… »

Exemple simple :

Crée une image réaliste d’un bureau en bois clair, avec un ordinateur portable, une tasse de café et une plante verte, éclairé par la lumière douce du matin.

Si Gemini répond uniquement avec une description textuelle, reformulez la demande :

Génère directement l’image correspondant à cette description, sans expliquer le résultat.

3. Décrire le sujet principal

Commencez par l’élément le plus important de l’image. Il peut s’agir d’une personne, d’un produit, d’un animal, d’un lieu ou d’une scène.

Exemples :

• « Un vélo électrique rouge posé devant une maison contemporaine »
• « Une astronaute observant une planète depuis une station spatiale »
• « Un flacon de parfum sur un socle en pierre »
• « Un renard roux dans une forêt enneigée »

4. Ajouter le contexte et la composition

Précisez ensuite l’environnement et l’organisation de la scène :

• lieu ;
• arrière-plan ;
• premier plan ;
• position des sujets ;
• angle de vue ;
• distance de prise de vue ;
• espace libre pour du texte ;
• orientation verticale, horizontale ou carrée.

Exemple :

Place le produit au centre de l’image, avec un arrière-plan beige minimaliste et une large zone vide dans la partie supérieure pour ajouter un titre.

5. Définir le style visuel

Le style influence fortement le résultat. Gemini peut interpréter des références générales comme :

• photographie de studio ;
• photographie éditoriale ;
• rendu 3D ;
• illustration jeunesse ;
• bande dessinée ;
• aquarelle ;
• peinture à l’huile ;
• affiche rétro ;
• design minimaliste ;
• esthétique futuriste ;
• style documentaire ;
• dessin au trait ;
• collage surréaliste.

Exemple :

Utilise un style de photographie publicitaire haut de gamme, avec des couleurs naturelles, des détails nets et une lumière douce.

Il est préférable de décrire les caractéristiques du style plutôt que de demander la copie exacte du travail d’un artiste vivant. Cette précaution limite les problèmes de droits et produit souvent une direction artistique plus originale.

6. Indiquer la lumière, les couleurs et l’atmosphère

Ces éléments permettent d’obtenir un rendu plus cohérent :

• lumière naturelle ou artificielle ;
• éclairage latéral ou frontal ;
• ambiance chaleureuse, dramatique ou apaisante ;
• palette pastel, monochrome ou très contrastée ;
• profondeur de champ ;
• niveau de réalisme.

Exemple :

Palette composée de bleu nuit et de doré, éclairage latéral cinématographique, atmosphère élégante et légèrement mystérieuse.

7. Générer puis analyser le résultat

Après l’envoi du prompt, Gemini produit généralement une ou plusieurs images selon les capacités disponibles. Examinez notamment :

• la composition ;
• le nombre d’objets ;
• les proportions ;
• la lisibilité des éléments ;
• les mains et les visages ;
• les détails du produit ;
• l’absence d’artefacts ;
• la conformité avec le brief initial.

Ne téléchargez pas automatiquement la première image. Une seconde ou une troisième itération permet souvent d’améliorer significativement le résultat.

8. Télécharger l’image

Lorsque le résultat convient, utilisez l’option de téléchargement proposée par Gemini. Le format, la résolution et les options d’export dépendent de l’interface et du modèle utilisés.

Pour une publication professionnelle, contrôlez l’image dans un logiciel de retouche ou un outil de mise en page avant diffusion.

Comment rédiger un bon prompt pour Gemini ?

Un prompt efficace répond à plusieurs questions : quoi, où, comment, dans quel style et pour quel usage.

Modèle de prompt recommandé

Utilisez cette structure :

Génère [type d’image] représentant [sujet principal], dans [contexte], avec [composition], en style [direction artistique], éclairé par [type de lumière], avec une palette [couleurs]. L’image doit être [format ou ambiance] et laisser [espace ou contrainte particulière].

Exemple :

Génère une photographie publicitaire d’une montre connectée noire posée sur une surface en pierre, dans un décor minimaliste gris clair. Place la montre au centre, vue légèrement de dessus, avec une lumière latérale douce et des reflets maîtrisés. Utilise un style premium et réaliste, avec un espace vide à gauche pour ajouter un slogan.

Exemple pour une publication sur les réseaux sociaux

Crée un visuel vertical pour une publication Instagram sur le thème du télétravail. Montre un espace de travail lumineux avec un ordinateur portable, un carnet et une plante. Style moderne, couleurs beige et vert sauge, composition équilibrée, aucun texte dans l’image, zone libre en haut pour ajouter un titre.

Exemple pour une illustration d’article

Génère une illustration éditoriale horizontale représentant une personne utilisant un assistant IA sur son ordinateur. Style flat design professionnel, palette bleu, violet et blanc, formes simples, composition lisible, sans logo ni texte, avec suffisamment d’espace autour du personnage.

Exemple pour une image réaliste

Crée une photographie réaliste d’un marché couvert à Lyon un matin d’automne, avec des commerçants et des clients, lumière naturelle entrant par la verrière, profondeur de champ modérée, détails authentiques, couleurs chaudes, cadrage documentaire.

Comment modifier une image avec Gemini ?

Gemini peut aussi travailler à partir d’une image importée, lorsque cette fonction est disponible.

1. Importer l’image

Ajoutez une photo, une illustration ou un visuel de référence depuis l’interface de conversation. Vérifiez que vous disposez des droits nécessaires pour utiliser cette image.

2. Décrire la modification souhaitée

Formulez une demande ciblée :

Supprime l’arrière-plan et remplace-le par un fond blanc uniforme.

Transforme cette photo en illustration aquarelle, en conservant la position et les vêtements du personnage.

Remplace la couleur bleue du produit par une couleur orange, sans modifier sa forme.

Élargis l’image vers la gauche en conservant le même décor et la même lumière.

3. Indiquer ce qui doit rester inchangé

Cette précision évite des modifications indésirables :

Conserve le visage, la pose, les proportions du produit et l’éclairage d’origine. Modifie uniquement l’arrière-plan.

4. Procéder par petites étapes

Pour une retouche complexe, évitez de demander dix changements simultanément. Commencez par l’arrière-plan, puis ajustez les couleurs, les objets et le cadrage. Une modification à la fois facilite le contrôle du résultat.

Comment générer du texte dans une image ?

La génération de texte dans les images s’est améliorée, mais elle reste moins fiable que la création d’éléments visuels. Les erreurs concernent notamment :

• les fautes d’orthographe ;
• les lettres déformées ;
• les mots incomplets ;
• les caractères mélangés ;
• les répétitions ;
• les textes trop petits.

Pour augmenter les chances de réussite, écrivez le texte entre guillemets et indiquez son emplacement :

Crée une affiche avec le titre exactement écrit ainsi : « PORTES OUVERTES ». Le texte doit être en lettres capitales blanches, centré en haut, parfaitement lisible, sans aucun autre mot.

Même avec ces précisions, un contrôle humain est indispensable. Pour une affiche, une publicité ou une miniature YouTube, la méthode la plus fiable consiste souvent à générer l’image sans texte, puis à ajouter le contenu typographique dans Canva, Figma, Photoshop, Affinity Photo ou un autre logiciel.

Comment conserver un personnage ou un produit cohérent ?

La cohérence entre plusieurs images constitue une difficulté fréquente.

Utiliser une description stable

Répétez les caractéristiques importantes à chaque génération :

• âge approximatif ;
• coiffure ;
• vêtements ;
• couleurs ;
• accessoires ;
• posture ;
• environnement.

Exemple :

Reprends le même personnage : femme d’environ 35 ans, cheveux courts bruns, veste jaune, lunettes rondes, style illustration éditoriale.

Fournir une image de référence

Lorsque Gemini l’autorise, importez une image de référence et demandez de conserver les éléments essentiels. Cette méthode peut améliorer la continuité, mais elle ne garantit pas une identité parfaitement stable d’une image à l’autre.

Limiter les changements simultanés

Modifier en même temps le visage, les vêtements, le décor et l’angle de vue augmente le risque d’incohérences. Travaillez progressivement.

Quelles sont les limites de Gemini pour créer des images ?

Les détails complexes peuvent être incorrects

Les mains, les bijoux, les objets mécaniques, les textes et les motifs répétitifs restent susceptibles de contenir des erreurs. Une vérification attentive est nécessaire, surtout pour une publication commerciale.

Les logos et les marques ne sont pas toujours reproduits correctement

Gemini peut déformer un logo, modifier une typographie ou produire un symbole ressemblant à une marque existante. Pour un usage professionnel, ajoutez les logos avec un outil graphique après la génération.

Les demandes peuvent être refusées

Les systèmes de sécurité peuvent bloquer des contenus liés à :

• la violence graphique ;
• l’exploitation sexuelle ;
• les personnes mineures dans des contextes sensibles ;
• l’usurpation d’identité ;
• certaines personnalités ;
• des activités illégales ;
• des contenus trompeurs ou dangereux.

Un refus ne signifie pas nécessairement que toute l’idée est interdite. Reformulez la demande vers une scène neutre, fictive et non explicite.

Le résultat n’est pas toujours exactement au bon format

Une demande de format vertical ou horizontal peut être interprétée de manière imparfaite. Lorsque les proportions exactes sont importantes, prévoyez un recadrage ou une extension dans un logiciel externe.

Gemini est-il gratuit pour générer des images ?

L’accès gratuit peut permettre de générer des images, mais les conditions dépendent du pays, du compte, du modèle et des quotas en vigueur. Les formules payantes de Google peuvent proposer :

• des limites plus élevées ;
• un accès prioritaire à certains modèles ;
• des fonctions avancées ;
• une meilleure disponibilité aux heures de forte demande.

Les quotas peuvent être temporaires et se renouveler périodiquement. Google peut aussi modifier les fonctionnalités incluses dans ses offres. Consultez la page officielle des forfaits Gemini avant de souscrire à un abonnement, surtout pour un usage professionnel régulier.

Peut-on utiliser les images Gemini à des fins commerciales ?

La réponse dépend des conditions d’utilisation de Google, du contenu créé et des droits associés aux éléments utilisés. Avant une publication commerciale :

1. vérifiez les conditions applicables au service et au compte ;
2. n’utilisez pas une photo importée sans autorisation ;
3. évitez de reproduire l’identité ou le style reconnaissable d’une personne sans accord ;
4. contrôlez les logos, marques, personnages et œuvres protégées ;
5. vérifiez que l’image ne ressemble pas trop à une création existante ;
6. conservez une trace du prompt et de la date de génération.

Une image générée par IA peut aussi bénéficier d’une protection juridique limitée selon le pays si la contribution humaine est faible. Pour un projet important, une validation juridique est préférable.

Bonnes pratiques pour obtenir de meilleurs résultats

• Commencez par une demande claire et complète.
• Décrivez le sujet principal avant les détails secondaires.
• Indiquez l’usage final : article, publicité, réseau social ou présentation.
• Précisez le cadrage, la lumière, les couleurs et l’ambiance.
• Demandez une image sans texte si la typographie doit être parfaitement fiable.
• Utilisez des formulations positives et concrètes.
• Faites plusieurs variantes au lieu de modifier indéfiniment une image imparfaite.
• Contrôlez les visages, les mains, les objets et les inscriptions.
• Ajoutez les éléments de marque dans un logiciel de conception.
• N’importez que des images dont l’utilisation est autorisée.
• Conservez les versions originales et les prompts utilisés.

Que faire si Gemini ne génère pas l’image ?

Si Gemini renvoie seulement une réponse textuelle ou affiche une erreur, plusieurs solutions sont possibles :

1. Reformulez la demande avec « Génère directement une image ».
2. Vérifiez qu’un modèle compatible avec la génération d’images est sélectionné.
3. Actualisez la page ou redémarrez l’application.
4. Contrôlez la connexion Internet.
5. Vérifiez si le quota quotidien ou temporaire est atteint.
6. Essayez un compte personnel si le compte professionnel applique des restrictions.
7. Supprimez les éléments potentiellement sensibles du prompt.
8. Réduisez la complexité de la demande.
9. Mettez à jour l’application mobile.
10. Consultez l’état du service et l’aide Google.

Un prompt contenant une personnalité publique, une marque ou une scène sensible peut également déclencher un refus. Une reformulation plus générale peut résoudre le problème.

Gemini ou un autre générateur d’images ?

Gemini est particulièrement pratique pour les utilisateurs déjà présents dans l’écosystème Google et pour les créations guidées par conversation. D’autres outils peuvent être plus adaptés dans certains cas :

• un outil spécialisé peut offrir davantage de contrôle artistique ;
• un logiciel de retouche est préférable pour les modifications pixel par pixel ;
• un outil de mise en page est plus fiable pour le texte ;
• une banque d’images convient mieux lorsqu’une photographie authentique est nécessaire ;
• un modèle local peut être intéressant pour un contrôle accru des données, mais demande davantage de compétences techniques.

Le meilleur choix dépend du niveau de contrôle recherché, du budget, du volume d’images et des exigences en matière de droits.

À retenir

Gemini permet de créer des images avec l’IA à partir d’un prompt en langage naturel, puis de les affiner par conversation. Pour obtenir un résultat convaincant, décrivez précisément le sujet, le contexte, le style, la lumière, les couleurs et la composition. Les modifications d’une image importée sont possibles selon les fonctions disponibles, mais les détails complexes, les logos et le texte doivent toujours être vérifiés. Enfin, contrôlez les quotas, les conditions d’utilisation, les droits sur les images de référence et la pertinence du visuel avant toute publication professionnelle.

Le 10 août 2026, Scale AI confiera sa direction générale à Francis deSouza, ancien dirigeant de Microsoft et d’Illumina. Son arrivée intervient à la tête d’une entreprise devenue l’un des fournisseurs les plus stratégiques de l’écosystème IA : elle prépare les données, les outils et les infrastructures utilisés par plusieurs laboratoires de premier plan et par des gouvernements.

Un dirigeant expérimenté pour passer à l’échelle

Francis deSouza deviendra officiellement PDG de Scale AI le 10 août 2026. Il succédera à Jason Droege, qui assurait l’intérim depuis juin 2025.

Le parcours du nouveau dirigeant combine deux univers particulièrement utiles à Scale AI. Il a occupé des fonctions de direction chez Microsoft, l’un des principaux acteurs mondiaux du logiciel et du cloud, avant de prendre la tête d’Illumina, spécialiste du séquençage génomique. Cette expérience l’a placé au contact de grandes organisations technologiques, industrielles et médicales, ainsi que de marchés fortement réglementés.

La nomination intervient alors que Scale AI cherche à élargir son empreinte au-delà des laboratoires spécialisés en intelligence artificielle. L’entreprise cite notamment BP et Mayo Clinic parmi ses nouveaux clients récents. Le premier illustre une implantation dans l’énergie et l’industrie ; le second dans la santé, un secteur où la qualité des données, la traçabilité et la confidentialité sont déterminantes.

Le profil de deSouza répond à cette phase d’expansion. Il ne s’agit plus seulement de fournir des jeux de données à des entreprises technologiques, mais de gérer des déploiements complexes auprès de groupes disposant de processus d’achat, de contraintes de conformité et d’exigences opérationnelles très différents.

Scale AI opère en amont de la course aux modèles

La plupart des débats sur l’IA se concentrent sur les modèles et les puces. Pourtant, leur performance dépend aussi d’une chaîne moins visible : collecte des données, nettoyage, annotation, évaluation et amélioration des réponses produites par les systèmes.

Scale AI intervient précisément sur cette couche. L’entreprise fournit des données d’entraînement et des services d’infrastructure destinés à aider les organisations à construire ou à perfectionner leurs modèles. Cela peut inclure de l’annotation humaine, de la préparation de corpus, des outils d’évaluation et des services de post-entraînement, c’est-à-dire les opérations menées après la phase initiale d’apprentissage.

Cette position donne à Scale AI un rôle transversal. L’entreprise peut être utilisée par des laboratoires qui développent des modèles généralistes, mais aussi par des groupes qui souhaitent adapter ces modèles à un domaine précis. Dans la santé, l’énergie ou la défense, l’enjeu ne consiste pas uniquement à disposer de davantage de données. Il faut aussi pouvoir vérifier leur provenance, contrôler leur qualité et mesurer les erreurs du système dans des situations concrètes.

La clientèle revendiquée par Scale AI, composée d’acteurs de l’IA et de gouvernements, reflète cette diversité. Pour les administrations, les exigences portent également sur la souveraineté, la sécurité et la possibilité d’utiliser des environnements protégés. Pour les entreprises privées, la priorité peut être l’intégration aux systèmes existants et la réduction du délai entre un prototype et un service exploitable.

Une succession qui sépare davantage la gouvernance et l’exécution

Le fondateur Alexandr Wang restera président du conseil d’administration. Cette configuration maintient son influence stratégique tout en confiant la gestion quotidienne à un dirigeant extérieur au tandem fondateur.

La distinction peut être utile à une entreprise qui entre dans une phase plus industrielle. Wang reste associé à la construction de Scale AI et à sa place dans l’écosystème technologique. DeSouza devra, lui, transformer cette position en croissance durable : développer les grands comptes, renforcer les offres destinées aux secteurs réglementés et structurer les opérations à mesure que les volumes de données et de projets augmentent.

Le maintien de Wang au conseil réduit le risque d’une rupture stratégique brutale. Il laisse toutefois ouverte une question de gouvernance : quelle répartition des décisions s’établira entre le fondateur, le conseil et le nouveau PDG ? La réponse sera particulièrement importante dans les négociations avec les grands clients, les partenaires technologiques et les gouvernements.

Le départ de la période d’intérim de Jason Droege marque, de son côté, le retour à une direction générale installée dans la durée. Aucun changement de stratégie détaillé n’a été annoncé dans les éléments communiqués autour de la nomination. La priorité immédiate sera donc vraisemblablement la continuité : conserver les contrats existants, intégrer les nouveaux clients et démontrer que l’organisation peut soutenir une activité plus large.

Les données deviennent un marché stratégique à part entière

L’arrivée de deSouza intervient dans un contexte où l’accès aux données de qualité devient plus difficile. Les modèles disposent déjà de vastes volumes de contenus, mais la quantité ne garantit ni la pertinence ni la fiabilité. Les entreprises cherchent désormais des données plus spécialisées, mieux filtrées et adaptées à des usages précis.

Cette évolution favorise les prestataires capables de proposer une chaîne complète, de la préparation des données à la mesure des performances. Elle crée aussi de nouvelles tensions. Le recours à des annotateurs humains, la protection des informations sensibles et l’utilisation de données propriétaires soulèvent des questions de coût, de droit et de gouvernance.

Pour Scale AI, l’enjeu sera de conserver une place centrale alors que les grands laboratoires développent leurs propres outils et que de nouveaux fournisseurs apparaissent. La société doit prouver que ses services apportent une valeur mesurable : modèles plus fiables, cycles d’entraînement plus courts, baisse du taux d’erreur ou déploiements mieux adaptés aux contraintes des entreprises.

Le parcours de Francis deSouza peut faciliter ce travail commercial. Son expérience chez Microsoft lui donne une connaissance des grandes organisations logicielles, tandis que son passage chez Illumina l’a confronté à des applications où la précision et la réglementation occupent une place centrale. Ce profil est cohérent avec l’arrivée de clients comme Mayo Clinic et avec la volonté de Scale AI de servir des secteurs éloignés de la seule recherche en IA.

Le prochain test sera commercial, pas symbolique

La prise de fonction du 10 août 2026 constituera le premier jalon visible. Les indicateurs les plus révélateurs seront ensuite la capacité de Scale AI à transformer l’arrivée de BP et de Mayo Clinic en contrats durables, à élargir son portefeuille de clients industriels et à maintenir ses relations avec les laboratoires d’IA.

Le succès de deSouza se mesurera moins à l’annonce de sa nomination qu’à la progression concrète de ces activités : nouveaux déploiements, revenus récurrents, contrats publics et capacité à fournir des données adaptées à des modèles toujours plus spécialisés. Pour une entreprise située au cœur de la chaîne d’approvisionnement de l’IA, cette exécution pèsera directement sur sa place face aux laboratoires qui internalisent une partie croissante de leurs outils.

Pour utiliser ChatGPT pour créer un CV en 2026, il suffit de fournir des informations fiables sur votre parcours, de préciser le poste visé et de demander une structure adaptée aux recruteurs et aux logiciels ATS. Ce guide explique comment créer, améliorer et personnaliser un CV avec ChatGPT, quelles consignes utiliser, comment éviter les erreurs et comment obtenir un document professionnel sans laisser l’IA inventer votre expérience.

Pourquoi utiliser ChatGPT pour créer un CV en 2026 ?

ChatGPT peut accélérer la rédaction d’un CV, notamment lorsque le parcours professionnel est riche, irrégulier ou difficile à présenter. L’outil peut aider à :

• reformuler des expériences professionnelles ;
• transformer des missions en réalisations concrètes ;
• identifier les compétences pertinentes pour une offre d’emploi ;
• adapter le CV à un secteur ou à un métier précis ;
• corriger les fautes d’orthographe et de grammaire ;
• produire plusieurs versions du CV ;
• optimiser le vocabulaire pour les logiciels de tri de candidatures, appelés ATS ;
• structurer un profil professionnel ou une accroche ;
• préparer une version en anglais ou dans une autre langue.

Cependant, ChatGPT ne connaît pas automatiquement la réalité du parcours. Il peut produire un texte fluide, mais inexact. L’utilisateur reste responsable des informations indiquées sur le CV, des dates, des diplômes, des outils maîtrisés et des résultats annoncés.

Ce qu’il faut préparer avant de demander un CV à ChatGPT

La qualité du CV dépend directement de la qualité des informations fournies. Une demande vague comme « Crée-moi un CV » donnera généralement un résultat générique.

Préparez les éléments suivants :

• le métier ou le poste recherché ;
• le secteur d’activité ;
• le niveau d’expérience ;
• les coordonnées professionnelles ;
• le titre du CV souhaité ;
• les expériences, avec les dates et les employeurs ;
• les missions réalisées ;
• les résultats obtenus, si disponibles ;
• les compétences techniques ;
• les compétences comportementales ;
• les diplômes et certifications ;
• les langues et niveaux réels ;
• les logiciels ou méthodes utilisés ;
• le type d’entreprise ciblé ;
• l’offre d’emploi à laquelle le CV doit répondre.

Les informations à ne jamais inventer

Un CV ne doit jamais contenir de données fabriquées par l’IA. Vérifiez particulièrement :

• les chiffres de performance ;
• les intitulés de postes ;
• les dates d’emploi ;
• les niveaux de langue ;
• les certifications ;
• les technologies utilisées ;
• les responsabilités managériales ;
• les résultats commerciaux ;
• les noms des clients ou projets confidentiels.

Si aucun chiffre n’est disponible, ChatGPT doit utiliser une formulation qualitative plutôt que d’en créer un. Par exemple, « amélioration du suivi des demandes clients » est préférable à « réduction de 30 % du délai de réponse » lorsque cette donnée n’a pas été mesurée.

Comment demander à ChatGPT de créer un CV étape par étape

1. Définir le poste ciblé

Commencez par donner un objectif précis. Le CV d’un chef de projet digital ne doit pas être présenté comme celui d’un responsable marketing ou d’un développeur, même si certaines compétences sont communes.

Exemple de consigne :

Agis comme un conseiller en recrutement spécialisé dans le secteur du numérique. Aide-moi à créer un CV pour un poste de chef de projet digital en CDI, dans une entreprise de 100 à 500 salariés. Le CV doit être clair, professionnel, compatible avec les logiciels ATS et adapté au marché français en 2026. N’invente aucune information et signale les éléments manquants.

Cette première instruction fixe le rôle, le contexte, le marché et les limites à respecter.

2. Transmettre les informations du parcours

Copiez ensuite les informations sous une forme structurée. Il n’est pas nécessaire de rédiger des phrases parfaites.

Exemple :

Profil : 6 ans d’expérience en gestion de projets numériques.

Expérience 1 : agence web, 2021-2024, suivi de projets, coordination de développeurs et designers, échanges avec les clients.

Expérience 2 : entreprise de logiciels, 2024 à aujourd’hui, priorisation du backlog, rédaction de spécifications, suivi des indicateurs.

Formation : master en management de projet, 2019.

Outils : Jira, Notion, Figma, Excel.

Langues : français courant, anglais professionnel.

Résultats connus : amélioration de la visibilité sur l’avancement des projets, réduction des retards selon les équipes.

Demandez à ChatGPT de poser des questions avant de rédiger si des informations essentielles manquent :

Avant de rédiger le CV, pose-moi au maximum 10 questions sur les résultats obtenus, les responsabilités, les outils, les secteurs et les types de projets.

Cette méthode permet d’obtenir un CV plus précis qu’une génération immédiate.

3. Fournir l’offre d’emploi

L’offre d’emploi est l’un des éléments les plus utiles pour personnaliser un CV. Elle contient les mots-clés employés par le recruteur et probablement repris par l’ATS.

Prompt recommandé :

Analyse cette offre d’emploi et identifie :

1. les compétences obligatoires ;

2. les compétences souhaitées ;

3. les responsabilités principales ;

4. les mots-clés à intégrer naturellement dans le CV ;

5. les éléments de mon parcours qui correspondent à l’offre ;

6. les éventuelles lacunes à compenser par une formulation honnête.

Ne propose aucune compétence que je n’ai pas indiquée.

Après cette analyse, demandez une version ciblée du CV :

Réécris mon CV pour cette offre d’emploi. Mets en avant les expériences les plus pertinentes, utilise les mots-clés de l’annonce sans répétition artificielle et conserve uniquement des informations vérifiables.

Quelle structure demander à ChatGPT pour un CV français ?

Pour la majorité des candidatures, une structure simple et lisible fonctionne mieux qu’un modèle très graphique.

Structure recommandée

1. Nom et coordonnées
2. Titre professionnel
3. Accroche ou résumé
4. Expériences professionnelles
5. Compétences
6. Formation
7. Certifications
8. Langues
9. Projets ou réalisations, si pertinent
10. Centres d’intérêt, uniquement s’ils apportent une information utile

Demandez explicitement à ChatGPT de respecter cette organisation :

Rédige le CV avec les sections suivantes : titre professionnel, résumé de quatre lignes maximum, expériences en ordre antéchronologique, compétences techniques, compétences comportementales, formation, certifications et langues. Utilise des puces courtes et commence chaque réalisation par un verbe d’action.

Le titre du CV

Le titre doit correspondre au poste recherché. Évitez les formulations trop générales comme « Curriculum Vitae » ou « Professionnel polyvalent ».

Exemples :

• Chargé de marketing digital spécialisé en acquisition ;
• Développeur full-stack JavaScript ;
• Assistante administrative et gestion de la relation client ;
• Responsable commercial B2B dans le secteur SaaS ;
• Data analyst junior spécialisé en visualisation de données.

L’accroche professionnelle

L’accroche doit répondre rapidement à trois questions :

• Quel est le profil ?
• Quelle est l’expertise principale ?
• Quel type de poste est recherché ?

Prompt :

Rédige trois versions d’une accroche professionnelle de 40 à 60 mots pour mon CV. Le ton doit être direct, crédible et adapté à un recruteur. Ne pas utiliser de superlatifs vagues comme “expert exceptionnel”, “passionné” ou “dynamique” sans preuve. Mentionne mon niveau d’expérience, mes domaines de compétence et le type de poste visé.

Comment transformer des missions en réalisations convaincantes

Une erreur fréquente consiste à présenter uniquement une liste de tâches. Les recruteurs cherchent aussi à comprendre la contribution du candidat.

Exemple de reformulation

Formulation faible :

• Gestion des réseaux sociaux ;
• Suivi des campagnes ;
• Création de contenus ;
• Analyse des statistiques.

Formulation plus efficace :

• Planification et publication de contenus sur LinkedIn, Instagram et Facebook ;
• Suivi des performances des campagnes à partir des indicateurs d’engagement et de conversion ;
• Création de contenus adaptés aux différentes audiences ;
• Présentation de recommandations d’optimisation à partir des données collectées.

Avec des résultats vérifiables, la formulation peut devenir plus précise :

• Augmentation du taux d’engagement de 18 % sur six mois ;
• Production de trois formats de contenus par semaine ;
• Réduction du délai de validation éditoriale grâce à la mise en place d’un calendrier partagé.

Prompt utile :

Transforme ces missions en réalisations professionnelles. Pour chaque ligne, utilise un verbe d’action, précise le contexte, l’outil utilisé et le résultat lorsque l’information est disponible. N’invente aucun chiffre. Si une donnée manque, indique [résultat à préciser].

Comment optimiser un CV ChatGPT pour les ATS en 2026 ?

Les ATS analysent le contenu d’un CV afin de repérer les compétences, les expériences, les diplômes et les mots-clés correspondant à une offre. Ils ne fonctionnent pas tous de la même manière, mais plusieurs bonnes pratiques restent valables.

Bonnes pratiques de compatibilité ATS

Demandez à ChatGPT de :

• utiliser des intitulés de sections standards ;
• reprendre les termes importants de l’offre lorsqu’ils correspondent réellement au profil ;
• écrire les compétences en toutes lettres, avec les acronymes si nécessaire ;
• éviter les tableaux complexes ;
• limiter les colonnes ;
• ne pas intégrer d’informations essentielles dans une image ;
• éviter les jauges de compétences ;
• conserver une chronologie claire ;
• utiliser des dates homogènes ;
• privilégier un fichier PDF textuel ou le format demandé par l’employeur.

Prompt :

Vérifie la compatibilité ATS de ce CV. Repère les sections ambiguës, les mots-clés absents, les formulations trop vagues, les doublons et les éléments susceptibles d’être mal lus par un logiciel. Propose uniquement des corrections fondées sur mon parcours et sur l’offre d’emploi.

Faut-il répéter les mots-clés ?

Non. Une répétition artificielle peut rendre le CV difficile à lire et nuire à sa crédibilité. Un mot-clé doit apparaître dans la section la plus pertinente : expérience, compétences ou résumé.

Par exemple, si l’offre mentionne « gestion de projet agile », cette expression peut être utilisée dans une expérience concrète et dans la liste des compétences, mais pas dans chaque ligne du document.

Comment utiliser ChatGPT pour améliorer un CV existant ?

ChatGPT peut analyser un CV déjà rédigé sans forcément le réécrire entièrement.

Diagnostic global

Analyse mon CV comme un recruteur. Donne une note indicative sur la lisibilité, la pertinence par rapport au poste, la clarté des réalisations, la cohérence des dates et la compatibilité ATS. Présente les points forts, les problèmes prioritaires et les corrections recommandées. Ne réécris pas encore le CV.

Cette étape évite de modifier inutilement les éléments qui fonctionnent déjà.

Correction de l’accroche

Améliore cette accroche pour un poste de responsable produit. Garde les informations exactes, supprime les banalités, limite le texte à 50 mots et mets en avant les compétences les plus pertinentes pour l’offre fournie.

Amélioration des expériences

Réécris uniquement la section “Expérience professionnelle”. Conserve les dates et les intitulés, commence chaque puce par un verbe d’action, limite chaque phrase à une ou deux lignes et distingue les responsabilités des résultats.

Correction linguistique

Corrige l’orthographe, la grammaire, la ponctuation et les anglicismes de ce CV. Ne change ni le sens, ni les dates, ni les niveaux de compétence. Affiche d’abord les corrections importantes, puis la version corrigée.

Combien de pages doit faire un CV créé avec ChatGPT ?

En France, la longueur dépend principalement de l’expérience et du secteur.

• Profil junior ou étudiant : une page est généralement suffisante.
• Profil avec plusieurs années d’expérience : une à deux pages.
• Cadre expérimenté, chercheur ou spécialiste technique : deux pages peuvent être justifiées.
• Consultant ou professionnel avec de nombreux projets : sélectionnez les expériences les plus pertinentes au lieu de tout détailler.

Un CV trop long n’est pas automatiquement plus convaincant. ChatGPT peut réduire un document :

Réduis ce CV à une page sans supprimer les compétences essentielles ni les résultats les plus importants. Classe les expériences par pertinence pour l’offre, puis par ordre chronologique. Indique les informations supprimées ou condensées.

Peut-on demander à ChatGPT de créer la mise en page ?

ChatGPT peut proposer une structure, des règles typographiques ou un contenu prêt à intégrer dans un modèle. Selon l’interface, le compte et les fonctionnalités disponibles en 2026, il peut aussi être possible de travailler avec des fichiers ou de générer un document. Les possibilités exactes peuvent varier.

Pour un CV compatible ATS, privilégiez :

• une police lisible ;
• des titres clairement identifiables ;
• une hiérarchie visuelle simple ;
• des marges régulières ;
• peu de couleurs ;
• une seule colonne lorsque la compatibilité ATS est prioritaire ;
• un nom de fichier professionnel, par exemple `CV_Prenom_Nom_Intitule.pdf`.

La mise en page finale doit être vérifiée manuellement. Un document bien écrit peut devenir illisible après export PDF si les retours à la ligne, les caractères accentués ou les sections sont mal interprétés.

Les erreurs à éviter avec ChatGPT

Utiliser un prompt trop vague

« Fais un beau CV » ne précise ni le métier, ni l’expérience, ni le format, ni le public. Le résultat sera probablement générique.

Laisser l’IA inventer des informations

Ajoutez systématiquement une règle comme :

Utilise exclusivement les informations fournies. Ne crée aucune expérience, compétence, certification, date ou statistique. Signale les informations manquantes entre crochets.

Copier le résultat sans relecture

ChatGPT peut produire :

• une incohérence entre deux dates ;
• une traduction maladroite ;
• un niveau de langue exagéré ;
• un jargon inadapté ;
• une répétition de termes ;
• un intitulé de poste qui ne correspond pas à la réalité.

Utiliser un style trop artificiel

Les expressions comme « professionnel passionné et orienté résultats » sont fréquentes et peu différenciantes. Remplacez-les par des éléments concrets : volume de projets, types de clients, outils, responsabilités ou résultats.

Envoyer le même CV partout

Un CV général peut servir de base, mais chaque candidature importante mérite une adaptation. Le titre, l’accroche, l’ordre des compétences et plusieurs réalisations doivent correspondre au poste.

Confidentialité : peut-on envoyer son CV à ChatGPT ?

Un CV contient des données personnelles : nom, adresse e-mail, numéro de téléphone, parcours et parfois informations sur des clients ou employeurs. Avant de téléverser un document, vérifiez les paramètres de confidentialité du compte et les règles applicables au service utilisé.

Par prudence :

• remplacez le nom par un pseudonyme si une analyse générale suffit ;
• retirez l’adresse complète ;
• masquez le numéro de téléphone ;
• supprimez les informations confidentielles sur les clients ;
• n’envoyez pas de documents appartenant à un employeur sans autorisation ;
• vérifiez les options de conservation et d’utilisation des conversations ;
• utilisez, lorsque l’interface le propose et selon vos besoins, un mode de conversation temporaire ou les contrôles de données appropriés.

L’objectif est de fournir uniquement les informations nécessaires à la tâche.

Prompts prêts à l’emploi pour créer un CV avec ChatGPT

Prompt complet

Agis comme un recruteur spécialisé dans [secteur]. Aide-moi à créer un CV pour le poste de [intitulé], en France, en 2026.

Objectif : obtenir un CV clair, professionnel, lisible par un ATS et adapté à l’offre d’emploi ci-dessous.

Contraintes :

- n’invente aucune information ;

- conserve les dates et les intitulés exacts ;

- signale les éléments manquants entre crochets ;

- utilise des verbes d’action ;

- privilégie les réalisations aux simples tâches ;

- évite les formulations vagues et les superlatifs ;

- limite le CV à [une/deux] pages ;

- utilise les intitulés de sections standards.

Commence par analyser l’offre, puis indique les mots-clés pertinents. Pose-moi ensuite les questions indispensables avant de rédiger le CV.

Prompt pour une candidature spécifique

Compare mon CV à cette offre d’emploi. Présente un tableau avec les exigences de l’offre, les preuves présentes dans mon parcours, les éléments manquants et la meilleure formulation à utiliser. Ne suggère pas de compétence que je ne possède pas.

Prompt pour une version en anglais

Traduis et adapte ce CV en anglais professionnel pour le marché [britannique/américain/international]. Conserve strictement les faits, adapte les intitulés lorsqu’une équivalence professionnelle existe et signale les formulations qui nécessitent une validation humaine.

Quand faut-il utiliser un modèle professionnel ou un spécialiste ?

ChatGPT est particulièrement utile pour la rédaction, la reformulation et l’analyse de mots-clés. Un modèle graphique peut être pertinent pour des métiers créatifs, à condition de rester lisible. Un accompagnement humain peut être préférable dans les cas suivants :

• reconversion professionnelle complexe ;
• longue période sans emploi ;
• carrière internationale ;
• candidature à un poste très senior ;
• situation de handicap nécessitant une formulation spécifique ;
• besoin de valoriser une expérience atypique ;
• CV destiné à un secteur réglementé ;
• incohérences importantes dans le parcours.

L’IA peut proposer des options, mais elle ne remplace pas le jugement sur la stratégie de candidature.

Checklist finale avant d’envoyer le CV

Vérifiez les points suivants :

• Le poste visé apparaît clairement dans le titre.
• L’accroche correspond à l’offre.
• Les dates sont cohérentes.
• Chaque expérience importante comporte des réalisations concrètes.
• Les chiffres sont exacts et vérifiables.
• Les compétences mentionnées sont réellement maîtrisées.
• Les mots-clés de l’offre sont présents naturellement.
• Le CV ne contient aucune faute.
• Le document est lisible sur ordinateur et sur mobile.
• Le PDF est sélectionnable, et non une simple image.
• Le nom du fichier est professionnel.
• Les coordonnées sont à jour.
• Les informations confidentielles ont été retirées.
• Une personne peut relire le document avant l’envoi.

Conclusion : les points clés à retenir

Utiliser ChatGPT pour créer un CV en 2026 permet de gagner du temps et d’obtenir un document mieux structuré, à condition de fournir des informations détaillées et vérifiables. La méthode la plus efficace consiste à définir le poste ciblé, transmettre son parcours, analyser l’offre d’emploi, demander une rédaction compatible ATS, puis relire chaque élément.

ChatGPT doit servir d’assistant de rédaction et d’analyse, pas de source d’informations sur votre carrière. Un CV réussi reste factuel, personnalisé, lisible et centré sur les résultats. Avant l’envoi, vérifiez toujours les dates, les chiffres, les compétences, la mise en page et la confidentialité des données.

Dix assistants IA, un tableau complet et une seule bonne réponse sur le champion : la Coupe du monde 2026 a servi de terrain d’essai grandeur nature pour mesurer ce que valent réellement les modèles lorsqu’ils doivent raisonner sous incertitude. GPT-5.5 Thinking avait placé l’Espagne au sommet avant le tournoi — et l’Espagne a finalement battu l’Argentine 1-0 en finale.

Une prédiction verrouillée avant les matchs

L’étude publiée le 4 août 2026 sur arXiv, sous la référence 2608.03416, a soumis la même expérience à dix assistants IA : prédire l’intégralité de la Coupe du monde, depuis la phase de groupes jusqu’à la finale.

Il ne s’agissait donc pas seulement de demander quel pays gagnerait le tournoi. Chaque modèle devait produire un bracket complet : les équipes qualifiées, les affiches de la phase à élimination directe, les vainqueurs successifs et, au bout du parcours, le champion.

Cette contrainte transforme la question. Une IA peut estimer qu’une sélection est favorite sans être capable de construire un scénario cohérent sur plusieurs tours. Elle doit tenir compte de la composition du tableau, des adversaires potentiels, des rapports de force et des conséquences de chaque résultat précédent. Une erreur en huitièmes de finale peut ainsi modifier toute la trajectoire prédite jusqu’à la finale.

Dans cette expérience, GPT-5.5 Thinking est le seul des dix modèles à avoir désigné l’Espagne comme vainqueur. Le résultat final lui a donc donné raison sur le critère le plus visible : le champion du monde.

Une réussite spectaculaire, mais difficile à résumer par un seul classement

Le fait marquant est indéniable. La prédiction correcte du vainqueur, dans un tournoi réunissant 48 équipes et 104 matchs, offre un résultat immédiatement lisible. Elle ne suffit toutefois pas à établir qu’un modèle est globalement supérieur à ses concurrents.

Les auteurs insistent sur un point méthodologique central : le classement des assistants dépend fortement de la méthode de notation retenue. Récompenser uniquement le champion ne produit pas le même ordre que valoriser chaque qualification, chaque affiche correctement anticipée ou le score exact d’une rencontre.

Un modèle qui trouve le vainqueur mais se trompe sur plusieurs tours peut être favorisé par un barème centré sur la finale. À l’inverse, un assistant qui identifie correctement une grande partie des matchs, mais choisit le mauvais champion, peut obtenir un meilleur total dans une grille donnant davantage de poids à la précision détaillée.

Cette sensibilité n’est pas un détail statistique. Elle détermine en grande partie ce que le benchmark prétend mesurer : la capacité à repérer le favori ultime, la qualité des estimations match par match ou la cohérence d’un scénario complet.

Prédire un tableau n’est pas prédire chaque rencontre

La différence entre ces deux exercices mérite une attention particulière. Dans une prédiction indépendante, chaque match peut être évalué séparément. Le modèle estime alors une probabilité pour chaque confrontation, sans nécessairement devoir conserver une trajectoire globale.

Un tableau complet impose au contraire des dépendances. Une sélection ne peut atteindre la finale que si elle franchit les tours précédents. Le modèle doit aussi respecter les contraintes du tirage et éviter les incohérences entre les différentes parties de sa réponse. Cette structure peut avantager un système doté de meilleures capacités de planification, mais elle amplifie également les erreurs.

La qualité du raisonnement ne se confond donc pas avec le nombre de résultats exacts. Un assistant peut produire un scénario plausible, bien articulé et compatible avec le tableau, tout en accumulant des erreurs dès les premiers matchs. À l’inverse, une suite de bonnes réponses locales ne garantit pas forcément un tableau global cohérent.

Le cas de GPT-5.5 Thinking illustre cette ambiguïté. Le modèle a correctement identifié l’Espagne comme championne, mais cette réussite ne permet pas, à elle seule, de conclure qu’il a mieux prédit l’ensemble de la compétition. Pour établir une comparaison robuste, il faut examiner le détail des qualifications, des tours franchis et des résultats, puis appliquer plusieurs barèmes.

Un test de raisonnement autant que de connaissance sportive

L’expérience met aussi en évidence les limites des benchmarks appliqués aux modèles généralistes. Une prédiction sportive combine des informations factuelles — forme récente, effectifs, historique, classement ou blessures — avec une part irréductible d’aléa. Le modèle ne dispose pas d’un accès direct à une causalité stable : il extrapole à partir de signaux incomplets dans un environnement où un carton, une séance de tirs au but ou une décision arbitrale peut modifier le résultat.

La demande d’un tableau complet ajoute une dimension de raisonnement et de planification. L’assistant doit transformer des évaluations incertaines en une structure ordonnée, sans pouvoir vérifier ses hypothèses par l’expérience. Le résultat devient alors un mélange de connaissances, de probabilités implicites et de construction narrative.

C’est précisément ce qui rend l’expérience intéressante — et ce qui interdit d’en tirer une conclusion trop large. Un modèle peut être performant sur une tâche de prédiction structurée sans être plus fiable dans des domaines où les données sont moins accessibles ou les conséquences plus importantes. De même, une bonne performance sur une seule Coupe du monde ne constitue pas une preuve de supériorité générale.

La transparence permet de refaire le match

Les auteurs ont rendu publics les réponses brutes des assistants, le code de calcul et les résultats. Cette publication est essentielle, car elle permet de séparer la performance réelle du récit construit après coup.

Sans les prédictions originales, il serait impossible de vérifier si le modèle avait véritablement annoncé l’Espagne avant le tournoi ou si la formulation avait été interprétée a posteriori. Sans le code, le classement resterait dépendant de choix difficiles à contrôler : pondération des tours, traitement des matchs nuls, règles applicables aux tirs au but ou gestion des réponses incomplètes.

Cette transparence offre aussi la possibilité de tester d’autres méthodes de notation. Les chercheurs et les lecteurs peuvent comparer un score centré sur le champion à une évaluation donnant davantage de poids à chaque match, ou mesurer séparément la cohérence du tableau et la précision des résultats.

Le prochain jalon crédible ne sera donc pas de répéter l’expérience avec une nouvelle liste de modèles sur un seul tournoi. Il consistera à multiplier les compétitions, à figer les réponses avant chaque coup d’envoi et à publier des scores séparant champion prédit, qualifications correctes, matchs exacts et calibration des probabilités. La victoire de GPT-5.5 Thinking sur le critère le plus médiatique est un signal solide, mais seule une série de tournois permettra de mesurer si cette intuition espagnole relevait d’une véritable compétence de prédiction — ou d’une réussite particulièrement bien alignée avec le barème retenu.

Le contentieux s’épaissit, mais le prix de Suno grimpe à une vitesse vertigineuse. Accusée par les principales maisons de disques d’avoir utilisé de la musique protégée pour entraîner ses modèles, la startup vient pourtant de franchir un nouveau cap financier : 400 millions de dollars levés et une valorisation portée à 5,4 milliards de dollars.

Une valorisation qui a plus que doublé en sept mois

Suno a annoncé cette série D le 3 juin 2026, alors que la startup fait toujours face à des poursuites liées à l’utilisation présumée d’œuvres protégées. Cette nouvelle levée valorise l’entreprise à 5,4 milliards de dollars, contre 2,45 milliards lors de son précédent tour de financement.

Le calcul est spectaculaire : en environ sept mois, la valeur théorique de Suno a plus que doublé. La progression confirme l’appétit des investisseurs pour les applications d’IA capables de produire directement des contenus exploitables par le grand public, même lorsque leur modèle économique reste exposé à un risque juridique majeur.

Suno permet de générer des chansons à partir d’instructions en langage courant : un style musical, une ambiance, quelques paroles ou une structure peuvent suffire à obtenir un morceau complet. Lors de sa précédente levée, l’entreprise revendiquait déjà plus de 7 millions de morceaux générés chaque jour. Ce volume donne une idée de l’échelle atteinte par le service — mais aussi de l’ampleur potentielle des litiges portant sur les données utilisées pour entraîner ses modèles.

Le risque judiciaire ne ralentit pas les investisseurs

Le paradoxe financier est au cœur du dossier. D’un côté, Sony Music et Universal Music affirment que les modèles de Suno auraient été entraînés avec des enregistrements protégés, sans autorisation ni rémunération. De l’autre, les investisseurs évaluent la société comme une plateforme technologique en forte croissance, avec une capacité de distribution mondiale et un usage récurrent.

Dans le cadre des procédures, les deux groupes avancent que plus de 61 000 chansons supplémentaires auraient été utilisées pour entraîner les modèles sans autorisation. Cette allégation vient élargir le périmètre du conflit : il ne s’agit plus seulement de quelques exemples isolés ou de ressemblances entre morceaux générés et titres connus, mais potentiellement d’un corpus d’entraînement beaucoup plus vaste.

La question centrale porte sur le statut juridique de cet entraînement. Les entreprises d’IA défendent généralement l’idée que l’analyse de contenus protégés peut relever de certaines exceptions, notamment lorsqu’elle sert à extraire des informations ou des caractéristiques générales. Les ayants droit rétorquent qu’un modèle musical ne se contente pas d’étudier des œuvres : il peut produire des titres qui reproduisent des caractéristiques stylistiques, des structures ou des éléments sonores associés à des artistes existants.

La justice devra donc examiner plusieurs niveaux de responsabilité : la constitution des données d’entraînement, la manière dont les modèles mémorisent certaines informations et la nature des morceaux générés à la demande des utilisateurs. La réponse ne sera pas nécessairement binaire. Elle pourrait distinguer l’usage des catalogues pour l’entraînement, la génération de contenus imitant un artiste identifiable et la commercialisation du service.

Le marché valorise l’usage avant la sécurité juridique

La levée de Suno révèle aussi une hiérarchie des priorités chez les investisseurs. Le risque judiciaire est visible, documenté et potentiellement coûteux. Pourtant, il ne semble pas remettre en cause la conviction selon laquelle les outils de création musicale par IA peuvent devenir des plateformes massives.

Le volume de génération revendiqué par Suno constitue un indicateur commercial important. Chaque morceau créé représente une interaction avec le service, une occasion de convertir un utilisateur gratuit en abonné et une source de données sur les usages. Cette dynamique peut justifier une valorisation élevée, même en l’absence de certitude sur le coût futur des licences ou des dommages éventuels.

Mais l’équation financière reste fragile. Un accord avec les maisons de disques pourrait imposer des paiements rétroactifs, des redevances sur les titres générés ou des restrictions sur les catalogues utilisés. Une décision défavorable pourrait également contraindre Suno à réentraîner ses modèles avec des données licenciées, une opération longue et coûteuse.

À l’inverse, un règlement favorable ou une clarification juridique permettant l’utilisation de certaines données dans le cadre de l’entraînement réduirait considérablement l’incertitude. Dans les deux cas, les conditions d’un éventuel accord seront aussi importantes que son montant : contrôle des catalogues, mécanismes de rémunération, filtrage des demandes et traçabilité des contenus produits.

Un affrontement qui dépasse le cas de Suno

Le dossier ne concerne pas uniquement la survie financière d’une startup. Il préfigure le rapport de force entre les plateformes d’IA générative et les industries culturelles. La musique possède une caractéristique qui complique encore le débat : le résultat produit par un modèle peut être évalué immédiatement par l’oreille, tandis que la provenance exacte des données ayant servi à l’entraîner reste difficile à établir.

Pour les maisons de disques, l’enjeu est de préserver la valeur de catalogues qui constituent leur principal actif. Elles cherchent à éviter que des modèles commerciaux utilisent ces œuvres pour construire des concurrents capables de générer des morceaux à grande échelle, sans les contraintes de production traditionnelles.

Pour Suno, la priorité consiste à conserver son avance d’usage avant que le cadre juridique ne se stabilise. La nouvelle valorisation lui donne les moyens de financer ses équipes, ses infrastructures et d’éventuelles négociations de licences. Elle augmente aussi la pression : à 5,4 milliards de dollars, les investisseurs attendront une croissance suffisante pour absorber le coût de la conformité et justifier cette estimation.

Le prochain jalon sera donc moins technologique que judiciaire et commercial : premières décisions sur l’accès aux données, éventuelles demandes de licences et contenu d’un accord avec Sony Music et Universal. Si la procédure débouche sur une facture limitée et un cadre exploitable, la levée de 400 millions de dollars apparaîtra comme un pari précoce mais calculé. Si les ayants droit obtiennent une réparation large ou des restrictions fortes, cette valorisation record pourrait surtout mesurer l’optimisme du marché avant la révélation du véritable coût de la musique générée par IA.

Le mode vocal de ChatGPT permet d’utiliser l’intelligence artificielle à l’oral, de poser des questions avec la voix et d’obtenir des réponses parlées. En 2026, cette fonctionnalité est accessible principalement depuis l’application mobile ChatGPT et la version web sur ordinateur, avec des options qui peuvent varier selon le pays, le compte et l’abonnement.

Ce guide explique comment activer le mode vocal de ChatGPT, démarrer une conversation, choisir une voix, améliorer la reconnaissance du français, utiliser le partage d’écran ou de caméra lorsque ces fonctions sont disponibles, et résoudre les problèmes les plus courants.

Qu’est-ce que le mode vocal de ChatGPT ?

Le mode vocal est une interface de conversation audio avec ChatGPT. Au lieu d’écrire une demande, l’utilisateur parle dans le microphone. ChatGPT analyse le message, formule une réponse et la lit à voix haute.

Cette fonction se distingue de la simple dictée vocale :

• la dictée transforme la parole en texte dans la zone de saisie ;
• le mode vocal permet une conversation orale continue ;
• ChatGPT peut répondre immédiatement sans nécessiter de validation écrite ;
• l’échange peut être interrompu ou relancé à tout moment ;
• la conversation peut généralement être consultée ensuite sous forme de transcription.

Selon les versions disponibles, le mode vocal peut également proposer :

• plusieurs voix au choix ;
• la détection automatique de la langue ;
• la traduction en temps réel ;
• le partage de l’écran ;
• l’utilisation de la caméra sur mobile ;
• l’analyse d’une image montrée à la caméra ;
• une conversation plus naturelle avec interruptions et relances.

Les noms des boutons, les limites d’utilisation et les fonctionnalités accessibles peuvent évoluer en 2026.

Pourquoi utiliser le mode vocal de ChatGPT ?

Le mode vocal est particulièrement pratique dans les situations où écrire est peu commode ou trop lent.

Les principaux usages

Il peut servir à :

• demander une explication pendant une activité manuelle ;
• pratiquer une langue étrangère ;
• simuler un entretien d’embauche ;
• préparer une présentation orale ;
• faire relire un texte ;
• obtenir une recette étape par étape ;
• réfléchir à voix haute ;
• demander un résumé d’un document ou d’une idée ;
• générer des idées pendant une promenade ;
• poser rapidement une question depuis un smartphone.

Le format vocal permet aussi une interaction plus spontanée. Une demande peut être reformulée immédiatement, sans devoir sélectionner une nouvelle réponse ou retaper le contexte.

Les limites à connaître

Le mode vocal ne garantit pas une réponse exacte. ChatGPT peut :

• mal comprendre un mot ;
• confondre deux noms propres ;
• interpréter incorrectement un accent ou un bruit de fond ;
• produire une information inexacte ;
• répondre avec un ton trop affirmatif ;
• perdre une partie du contexte dans une longue conversation.

Pour les sujets médicaux, juridiques, financiers ou professionnels, les réponses doivent être vérifiées auprès de sources fiables. Le mode vocal améliore l’accessibilité, mais ne remplace pas la validation des informations importantes.

Comment activer le mode vocal de ChatGPT sur mobile ?

L’application ChatGPT pour iPhone et Android est généralement le moyen le plus complet pour utiliser la voix.

Étapes sur iPhone et Android

1. Télécharger ou mettre à jour l’application officielle ChatGPT depuis l’App Store ou Google Play.
2. Ouvrir l’application et se connecter à un compte OpenAI.
3. Ouvrir une nouvelle conversation ou sélectionner une conversation existante.
4. Repérer l’icône dédiée à la voix près de la zone de saisie.
5. Appuyer sur cette icône pour démarrer le mode vocal.
6. Autoriser l’accès au microphone lorsque le système le demande.
7. Choisir une voix si cette étape apparaît lors de la première utilisation.
8. Parler normalement après l’activation de la conversation.

L’icône peut prendre la forme d’une onde, d’un casque ou d’un symbole vocal selon la version de l’application. En cas de doute, vérifier l’application depuis l’App Store ou Google Play et éviter les applications non officielles.

Autoriser le microphone

Sans autorisation d’accès au microphone, le mode vocal ne peut pas fonctionner.

Sur iPhone :

1. Ouvrir Réglages.
2. Sélectionner Confidentialité et sécurité.
3. Appuyer sur Microphone.
4. Activer l’autorisation pour ChatGPT.

Sur Android :

1. Ouvrir Paramètres.
2. Aller dans Applications.
3. Sélectionner ChatGPT.
4. Ouvrir Autorisations.
5. Autoriser l’accès au microphone.

Les intitulés peuvent différer selon la version d’iOS, d’Android et la marque du smartphone.

Comment utiliser le mode vocal de ChatGPT sur ordinateur ?

Le mode vocal peut aussi être disponible depuis la version web de ChatGPT sur ordinateur. La compatibilité dépend du navigateur, du compte et du déploiement de la fonctionnalité.

Procédure sur le web

1. Aller sur le site officiel de ChatGPT.
2. Se connecter au compte.
3. Ouvrir une conversation.
4. Repérer l’icône vocale à proximité du champ de message.
5. Cliquer sur cette icône.
6. Autoriser l’accès au microphone dans le navigateur.
7. Commencer à parler lorsque le mode vocal est actif.

Les navigateurs modernes comme Chrome, Edge, Safari ou Firefox peuvent demander une autorisation spécifique. Si le microphone a été bloqué par erreur, ouvrir les paramètres du site dans le navigateur et rétablir l’autorisation.

Que faire si l’icône vocale n’apparaît pas ?

Plusieurs explications sont possibles :

• l’application ou le navigateur n’est pas à jour ;
• la fonctionnalité n’est pas encore disponible pour le compte ;
• le navigateur ne prend pas en charge l’interface utilisée ;
• l’accès au microphone est bloqué ;
• une version professionnelle ou scolaire applique des restrictions ;
• le compte a atteint une limite d’utilisation ;
• la connexion réseau est instable.

La première étape consiste à actualiser la page, redémarrer l’application et vérifier les mises à jour. Si le problème persiste, tester la fonctionnalité sur l’application mobile permet de déterminer si le blocage vient du navigateur.

Comment choisir ou changer la voix de ChatGPT ?

ChatGPT peut proposer plusieurs voix avec des caractéristiques différentes : ton plus calme, débit plus dynamique, registre plus chaleureux ou prononciation différente.

Modifier la voix depuis les réglages

L’emplacement exact peut évoluer, mais la procédure suit généralement ce parcours :

1. Ouvrir ChatGPT.
2. Accéder au menu du profil.
3. Ouvrir Paramètres.
4. Rechercher la rubrique Voix, Audio ou Parole.
5. Sélectionner une voix disponible.
6. Revenir au mode vocal pour tester le changement.

Dans certaines versions, le changement de voix est également proposé au démarrage d’une conversation vocale.

Le choix de la voix ne change pas nécessairement le modèle utilisé ni la qualité factuelle des réponses. Il agit principalement sur la restitution audio et le style d’écoute.

Comment parler efficacement à ChatGPT avec la voix ?

Une bonne interaction vocale dépend surtout de la formulation de la demande.

Donner une consigne claire dès le début

Une demande orale efficace contient généralement :

• le contexte ;
• l’objectif ;
• le format attendu ;
• le niveau de détail ;
• les contraintes éventuelles.

Exemple :

« Explique le fonctionnement des panneaux solaires en deux minutes, avec des mots simples, puis donne trois limites à connaître. »

Cette formulation est plus efficace qu’une demande vague comme :

« Parle-moi des panneaux solaires. »

Demander un débit ou un style précis

Le mode vocal peut être orienté avec des instructions telles que :

• « Parle plus lentement. »
• « Fais des réponses courtes. »
• « Utilise un vocabulaire adapté à un enfant de 10 ans. »
• « Pose-moi une seule question à la fois. »
• « Fais une pause entre chaque étape. »
• « Corrige mes erreurs de français sans interrompre la conversation. »
• « Réponds en anglais, puis explique les mots difficiles en français. »

Ces consignes sont particulièrement utiles pour apprendre une langue ou répéter une présentation.

Interrompre et reformuler

Une conversation vocale n’oblige pas à attendre la fin d’une longue réponse. Il est possible de dire :

• « Stop. »
• « Reviens au point précédent. »
• « Donne seulement un exemple. »
• « Reformule plus simplement. »
• « Tu as mal compris le nom, il s’écrit… »

Pour les noms de personnes, les adresses, les références et les chiffres, une confirmation écrite reste préférable.

Comment utiliser ChatGPT Voice pour apprendre une langue ?

Le mode vocal convient bien à la pratique de l’anglais, de l’espagnol, de l’allemand, de l’italien et d’autres langues.

Méthode recommandée

1. Demander à ChatGPT de jouer le rôle d’un interlocuteur.
2. Préciser le niveau : débutant, intermédiaire ou avancé.
3. Choisir un contexte : restaurant, entretien, voyage ou réunion.
4. Demander une correction après chaque réponse ou à la fin de l’exercice.
5. Demander une explication en français uniquement lorsque cela est nécessaire.
6. Recommencer la scène avec un vocabulaire plus exigeant.

Exemple de consigne :

« Fais-moi passer un entretien d’embauche en anglais pour un poste de chargé de marketing. Pose une question à la fois, attends ma réponse, puis corrige uniquement les erreurs importantes. »

Pour améliorer la prononciation, préciser les sons qui posent problème. La reconnaissance vocale peut toutefois être moins fiable avec certains accents ou dans un environnement bruyant.

Comment utiliser la caméra et le partage d’écran ?

Sur certaines versions mobiles et certains abonnements, le mode vocal peut être associé à des fonctions visuelles. Il peut alors être possible de partager :

• l’écran du téléphone ;
• l’image de la caméra ;
• une photo ;
• un document visible par l’appareil photo.

Cas d’usage

Ces fonctions peuvent aider à :

• identifier les éléments d’une interface ;
• expliquer un exercice affiché à l’écran ;
• commenter un graphique ;
• lire un texte imprimé ;
• décrire un objet ;
• guider une procédure dans une application.

Précautions importantes

Avant de partager l’écran ou la caméra :

• fermer les applications contenant des données sensibles ;
• masquer les mots de passe ;
• éviter d’afficher des informations bancaires ;
• vérifier les notifications visibles ;
• ne pas montrer de documents confidentiels ;
• demander l’accord des personnes filmées.

La capacité d’analyse d’une image n’implique pas une identification infaillible. Une information importante présente dans une capture d’écran doit être vérifiée manuellement.

Combien coûte le mode vocal de ChatGPT en 2026 ?

Le coût dépend du type de compte et des fonctionnalités utilisées.

Compte gratuit

L’accès vocal peut être proposé avec des limites de durée, de fréquence ou de modèle. Ces limites peuvent changer selon :

• la capacité des serveurs ;
• le pays ;
• la période ;
• le modèle utilisé ;
• les conditions du compte.

Abonnements payants

Les formules payantes peuvent offrir :

• des limites vocales plus élevées ;
• un accès prioritaire ;
• des modèles plus avancés ;
• des fonctions audio ou visuelles supplémentaires ;
• une disponibilité élargie lors des périodes de forte demande.

Les tarifs et les quotas étant susceptibles d’évoluer en 2026, la page de tarification officielle et les réglages du compte constituent les références à consulter. Une limite affichée directement dans l’application est généralement plus fiable qu’un ancien article ou qu’une capture d’écran publiée en ligne.

Le mode vocal de ChatGPT est-il privé ?

Une conversation vocale implique le traitement d’un signal audio par les serveurs du service. Le niveau de conservation et d’utilisation des données dépend des paramètres du compte et des règles en vigueur.

Vérifier les paramètres de données

Dans les réglages de ChatGPT, rechercher les options liées :

• à l’historique des conversations ;
• à l’amélioration du modèle ;
• aux enregistrements audio ;
• à la conservation des transcriptions ;
• aux conversations temporaires.

Pour réduire les risques :

1. Ne pas communiquer de mot de passe, de numéro bancaire ou de secret professionnel.
2. Éviter de dicter des informations personnelles inutiles.
3. Utiliser une conversation temporaire pour les sujets sensibles lorsque l’option est disponible.
4. Vérifier les réglages de confidentialité avant une utilisation professionnelle.
5. Supprimer les conversations qui ne doivent pas rester dans l’historique.

Le mode vocal peut produire une transcription de l’échange. La suppression du texte dans l’historique ne doit pas être supposée équivalente à la suppression immédiate de toutes les données techniques associées. Les conditions officielles du service précisent les modalités applicables.

Pourquoi ChatGPT comprend-il mal la voix ?

Les erreurs de reconnaissance vocale ont plusieurs causes.

Causes fréquentes

• bruit ambiant ;
• mauvaise qualité du microphone ;
• débit trop rapide ;
• accent ou prononciation difficile à interpréter ;
• termes techniques ;
• noms propres peu courants ;
• langue mal détectée ;
• connexion internet instable ;
• écouteurs défectueux.

Solutions pratiques

Pour améliorer le résultat :

1. Parler dans un environnement calme.
2. Garder le microphone à distance constante.
3. Prononcer les chiffres et les noms propres séparément.
4. Faire des phrases courtes.
5. Demander à ChatGPT de confirmer les informations importantes.
6. Indiquer explicitement la langue utilisée.
7. Vérifier que le bon microphone est sélectionné.
8. Redémarrer l’application en cas de comportement inhabituel.

Une phrase comme « Répète le nom que tu as compris avant de continuer » peut éviter une erreur dans une adresse ou une référence.

Que faire si le mode vocal ne fonctionne pas ?

Voici une procédure de dépannage efficace :

1. Vérifier la connexion Wi-Fi ou mobile.
2. Fermer puis relancer ChatGPT.
3. Mettre l’application à jour.
4. Vérifier l’autorisation du microphone.
5. Tester le microphone dans une autre application.
6. Déconnecter puis reconnecter le compte.
7. Essayer un autre navigateur ou un autre appareil.
8. Désactiver temporairement un VPN ou une extension susceptible de bloquer l’audio.
9. Vérifier si une limite d’utilisation a été atteinte.
10. Consulter la page d’état du service en cas de panne générale.

Si le son est inaudible, augmenter le volume multimédia plutôt que la sonnerie. Avec des écouteurs Bluetooth, vérifier que la sortie audio sélectionnée correspond bien au périphérique utilisé.

Bonnes pratiques pour obtenir de meilleures réponses vocales

Les règles suivantes améliorent nettement l’expérience :

• Définir un objectif unique par demande.
• Donner le contexte avant la question.
• Indiquer la longueur souhaitée.
• Demander une réponse structurée en étapes.
• Faire confirmer les chiffres et les noms propres.
• Corriger immédiatement une mauvaise interprétation.
• Utiliser une conversation séparée pour chaque sujet important.
• Demander une synthèse écrite à la fin d’un échange long.
• Vérifier les informations sensibles avec une source officielle.

Pour une réunion ou un entretien, il est utile de préparer une consigne précise avant de lancer la conversation. Pour une tâche complexe, une demande vocale peut être suivie d’une vérification écrite dans la transcription.

Questions fréquentes sur le mode vocal de ChatGPT

Le mode vocal de ChatGPT est-il disponible gratuitement ?

Un accès gratuit peut être disponible, mais avec des limites variables. Les fonctions avancées, les modèles les plus performants ou les volumes d’utilisation élevés peuvent nécessiter un abonnement.

Faut-il installer une application ?

Sur mobile, l’application officielle est généralement la solution la plus adaptée. Sur ordinateur, le mode vocal peut être proposé depuis la version web, si le compte et le navigateur sont compatibles.

ChatGPT peut-il parler français ?

Oui, ChatGPT peut comprendre et parler français. La qualité dépend de la prononciation, du microphone, du bruit ambiant et du contexte. La langue principale de reconnaissance vocale peut parfois être configurée dans les paramètres.

Peut-on utiliser le mode vocal sans internet ?

Le mode vocal de ChatGPT nécessite généralement une connexion internet, car le traitement de la demande et la génération de la réponse sont réalisés en ligne.

Peut-on désactiver la voix ?

Oui. Il suffit de quitter le mode vocal ou de revenir à la saisie écrite. Les autorisations du microphone peuvent également être retirées dans les réglages du téléphone ou du navigateur.

Les conversations vocales sont-elles toujours enregistrées ?

La conservation dépend des réglages du compte, du type de conversation et des politiques du service. Il faut consulter les paramètres de données et les informations officielles de confidentialité plutôt que supposer que toutes les conversations sont traitées de la même manière.

À retenir

Le mode vocal de ChatGPT en 2026 permet de dialoguer oralement avec l’IA depuis un smartphone et, selon les comptes, depuis un ordinateur. Pour commencer, il faut utiliser l’application ou le site officiel, appuyer sur l’icône vocale, autoriser le microphone et choisir une voix.

Les meilleurs résultats s’obtiennent avec des consignes courtes, un contexte précis et un environnement calme. Les limites d’utilisation, les fonctions de caméra, le partage d’écran et les options de confidentialité peuvent varier selon le compte et l’abonnement. Enfin, une réponse vocale de ChatGPT doit être vérifiée lorsqu’elle concerne la santé, le droit, l’argent, la sécurité ou toute autre décision importante.

Une tâche de programmation décrite comme banale a généré une facture d’environ 1,8 million de dollars chez Amazon après avoir été confiée à Claude. L’épisode montre comment un agent de code peut transformer quelques modifications automatisées en dépense hors de contrôle lorsque chaque appel au modèle, chaque test et chaque nouvelle tentative s’accumulent sans plafond efficace.

Une petite tâche, une facture de grande entreprise

Amazon a découvert qu’une mission de programmation menée avec Claude, le modèle d’IA développé par Anthropic, avait largement dépassé son enveloppe initiale. Selon les informations rapportées par TechRadar, le coût final aurait atteint environ 1,8 million de dollars, soit un dépassement de budget de 860 %.

La tâche en question n’aurait rien eu d’exceptionnel sur le plan technique. Il ne s’agissait pas de concevoir un nouveau produit ou de résoudre un problème scientifique complexe, mais d’effectuer un travail de programmation considéré comme menial, c’est-à-dire subalterne ou routinier. C’est précisément ce contraste qui rend l’incident révélateur : la dépense ne provient pas nécessairement d’une difficulté exceptionnelle, mais de la manière dont l’agent exécute et répète ses opérations.

Pris au sens strict, un dépassement de 860 % signifie que la dépense totale représente environ 9,6 fois le budget initial. Une facture de 1,8 million de dollars correspondrait alors à une enveloppe prévue d’environ 187 500 dollars. Le chiffre donne une idée de l’ampleur de l’écart, même si les modalités exactes du calcul budgétaire n’ont pas été détaillées publiquement.

Le coût ne vient pas d’un seul appel

Un modèle comme Claude ne facture pas une tâche complète à un prix fixe. La consommation dépend notamment du volume de texte traité, du nombre de requêtes, de la longueur du contexte et des opérations déclenchées par l’agent.

Dans un flux classique, un agent de code peut :

• analyser un dépôt logiciel ;
• formuler un plan ;
• modifier plusieurs fichiers ;
• lancer des tests ;
• interpréter les erreurs ;
• corriger son code ;
• relancer les tests ;
• demander une nouvelle analyse au modèle.

Chaque étape peut entraîner un ou plusieurs appels supplémentaires. Une erreur d’interprétation, un test instable ou une stratégie de correction inefficace peut alors provoquer une boucle d’exécution. Le modèle ne se contente plus de répondre à une question : il agit sur un environnement, observe le résultat et recommence jusqu’à atteindre un objectif — ou jusqu’à ce qu’un mécanisme externe l’arrête.

Le risque financier est donc moins lié au tarif d’une requête isolée qu’à la multiplication des requêtes. Une opération peu coûteuse peut devenir très chère si elle est répétée des milliers de fois, avec un contexte de plus en plus volumineux. Les systèmes capables d’appeler des outils, de lancer des commandes ou de déléguer des sous-tâches rendent cette accumulation plus difficile à repérer qu’une simple utilisation conversationnelle.

Le problème est d’abord celui de la gouvernance

L’incident ne permet pas, à lui seul, de conclure que Claude aurait produit un code inutilisable ou que le modèle aurait « halluciné » pendant des heures. Les informations disponibles ne détaillent pas la séquence exacte ayant conduit à la facture. Elles ne précisent pas non plus si le dépassement vient d’un grand nombre de tentatives, de contextes particulièrement longs, de tests répétés ou d’une configuration défaillante de l’agent.

En revanche, le cas met en évidence une faiblesse structurelle : déléguer une tâche à une IA autonome sans appliquer les mêmes contrôles qu’à une infrastructure informatique classique. Une entreprise surveille normalement ses serveurs, ses bases de données et ses services cloud à l’aide de budgets, d’alertes et de quotas. Un agent de code doit être soumis à des garde-fous comparables.

Un budget global mensuel ne suffit pas. Il faut pouvoir fixer une limite par tâche, par projet ou par utilisateur, avec un arrêt automatique lorsque le seuil est atteint. Des alertes doivent également signaler les comportements anormaux : hausse soudaine du nombre d’appels, répétition d’une même commande, augmentation rapide du volume de tokens ou durée excessive d’une session.

Sans ces mécanismes, l’autonomie devient une forme de dépense autorisée par défaut. L’agent peut continuer à travailler parce qu’il est techniquement capable de le faire, et non parce que chaque nouvelle tentative reste économiquement justifiée.

L’automatisation doit être mesurée comme une infrastructure

Le cas Amazon intervient alors que les entreprises déploient des assistants capables d’écrire du code, de corriger des incidents et d’exécuter des tâches dans des environnements de développement. Ces outils promettent de réduire le temps consacré aux opérations répétitives, mais leur rentabilité dépend d’une mesure précise du coût complet.

Le calcul ne doit pas se limiter au prix affiché par le fournisseur du modèle. Il doit intégrer le nombre d’appels, les étapes de validation, les services utilisés en parallèle, le stockage des contextes et le temps d’intervention humaine nécessaire pour vérifier le résultat. Une automatisation qui économise deux heures de travail mais consomme plusieurs dizaines de milliers de dollars n’est pas une automatisation rentable.

La supervision humaine reste également nécessaire aux étapes sensibles. Un agent peut être autorisé à lire un dépôt ou à proposer un correctif, puis devoir obtenir une validation avant de lancer une campagne de tests coûteuse. Des limites peuvent être appliquées aux commandes exécutables, à la taille des fichiers analysés et au nombre de tentatives successives. Dans certains cas, un mode dry run — qui simule l’action sans l’exécuter — permettrait d’identifier une boucle avant qu’elle ne génère une facture importante.

Cette discipline vaut aussi pour les équipes internes. L’accès à un modèle puissant ne doit pas être traité comme une ressource infinie simplement parce que son paiement est centralisé par la direction informatique. Les tableaux de bord doivent associer la dépense à une tâche, à un produit et à un résultat mesurable.

Le prochain test sera celui du contrôle des dépenses

L’affaire rapportée par TechRadar et relayée par Techmeme ne constitue pas seulement une anecdote coûteuse. Elle fournit un indicateur concret du risque associé aux agentsic workflows, ces chaînes d’actions où un modèle décide lui-même des étapes à exécuter.

Pour éviter qu’une tâche ordinaire ne produise une nouvelle facture à sept chiffres, les entreprises devront instaurer des plafonds stricts, des alertes à plusieurs niveaux, des validations humaines et un arrêt automatique après un nombre défini de tentatives. Le prochain jalon attendu est la clarification, par Amazon, de la séquence exacte ayant conduit aux 1,8 million de dollars. Pour les autres organisations, le test est immédiat : démontrer que chaque agent dispose d’un budget par mission et qu’aucune boucle ne peut continuer sans limite.

Le créateur d’Android termine seulement cinquième sur un test conçu pour évaluer les agents capables de développer des applications Android. La mise à jour d’Android Bench place Claude Fable 5 en tête, tandis que les modèles Gemini de Google peinent à convertir leur avantage industriel en résultats convaincants.

Android Bench place Google derrière ses rivaux

La nouvelle version d’Android Bench évalue désormais 100 tâches Android réalisées par des agents d’intelligence artificielle. Le principe consiste à mesurer la capacité d’un modèle à comprendre une consigne, modifier ou créer du code, utiliser les outils de développement et produire une application fonctionnelle.

Sur cette série, Claude Fable 5 obtient un score de 84,5 %, le meilleur résultat du classement. Plusieurs modèles d’OpenAI et d’Anthropic se positionnent également devant Gemini 3.1 Pro, qui n’arrive qu’en cinquième position.

Le résultat est particulièrement embarrassant pour Google. Android constitue l’un de ses principaux actifs logiciels, et l’entreprise dispose d’un accès direct à sa documentation, à ses outils de développement et à une grande quantité de code lié à l’écosystème mobile. Cette proximité ne suffit pourtant pas à placer son modèle phare au sommet d’un benchmark consacré précisément à cet environnement.

Le classement ne mesure pas seulement la capacité à générer quelques lignes de code. Les tâches évaluent des séquences de travail plus longues, proches de celles qu’exécute un agent de développement : interpréter une demande, naviguer dans un projet, modifier plusieurs fichiers, lancer des tests et corriger les erreurs rencontrées.

Un score qui expose les limites des agents généralistes

La cinquième place de Gemini 3.1 Pro ne signifie pas que le modèle est incapable de programmer pour Android. Elle indique plutôt qu’il rencontre davantage de difficultés que ses concurrents sur l’ensemble du parcours imposé par Android Bench.

Dans ce type d’évaluation, une erreur mineure peut avoir des conséquences importantes. Une interface qui se compile mais ne répond pas correctement, un test qui échoue après une modification ou une dépendance mal configurée peuvent faire perdre une tâche complète. La performance dépend donc autant de la robustesse du raisonnement que de la capacité de l’agent à vérifier son travail et à récupérer après un échec.

Cette distinction est essentielle à mesure que les éditeurs vendent des outils de développement agentique. Un modèle peut être performant sur des exercices isolés de génération de code et se montrer moins fiable lorsqu’il doit maintenir un contexte long, manipuler un dépôt complet ou enchaîner plusieurs actions avec des outils externes.

Huit modèles supplémentaires et une mesure du coût réel

La mise à jour introduit huit nouveaux modèles et élargit l’analyse au-delà du simple taux de réussite. Android Bench publie désormais des métriques de coût et d’efficacité, afin d’évaluer les ressources nécessaires pour obtenir les résultats.

Cette évolution répond à une faiblesse fréquente des benchmarks de programmation : ils indiquent quel modèle réussit le plus de tâches, mais rarement combien de temps et d’argent sont nécessaires pour y parvenir. Or un agent qui multiplie les appels à une API, relance plusieurs fois les tests et produit de longues sorties peut devenir coûteux à déployer, même avec un bon score final.

Le cas de Gemini 3.5 Flash est révélateur. Le modèle affiche le coût d’exécution le plus élevé du classement, à environ 165 dollars et 28 heures pour une série complète de tests. Rapporté mécaniquement aux 100 tâches, cela représente environ 1,65 dollar et 16,8 minutes par tâche, même si les opérations peuvent être parallélisées et que cette moyenne ne décrit pas chaque scénario.

Le positionnement de Gemini 3.5 Flash rappelle qu’un modèle présenté comme plus rapide ou plus léger n’est pas nécessairement plus économique dans un environnement d’agents. Le prix final dépend du nombre de requêtes, de la longueur du contexte, des appels aux outils, des tentatives de correction et du temps passé à exécuter les tests. Une architecture qui déclenche de nombreuses boucles de vérification peut rapidement effacer l’avantage tarifaire théorique d’un modèle.

Une comparaison à lire avec prudence

Les coûts publiés par Android Bench ne constituent pas une facture universelle. Ils varient selon les tarifs d’API retenus, la configuration de l’environnement, les limites de débit et les stratégies d’orchestration utilisées par l’agent. Un même modèle peut afficher une économie différente avec un meilleur système de planification ou une politique de reprise plus efficace.

Le classement reste néanmoins utile, car il rapproche la mesure de la réalité opérationnelle. Dans une entreprise, le modèle le plus intéressant n’est pas forcément celui qui obtient le meilleur score brut, mais celui qui réussit suffisamment de tâches avec un délai et une facture compatibles avec la production.

Un avertissement pour la stratégie logicielle de Google

Google pousse depuis plusieurs mois ses outils vers le développement assisté par des agents capables de planifier et d’exécuter des tâches complexes. Gemini est appelé à intervenir dans la génération de code, le débogage, la création d’interfaces et l’automatisation de workflows. Cette orientation augmente la portée symbolique du résultat : l’entreprise ne se contente pas de perdre un test généraliste, elle recule sur un terrain directement lié à son propre écosystème.

L’écart peut aussi fragiliser le discours commercial autour de Gemini. La puissance d’un modèle ne se résume pas à ses performances sur des tests de connaissances ou de raisonnement. Pour les développeurs Android, la fiabilité sur des projets concrets, la capacité à respecter les conventions de la plateforme et le coût des itérations comptent davantage qu’un score abstrait.

Cela ne condamne pas la stratégie de Google. Les modèles évoluent rapidement, et un benchmark de 100 tâches ne couvre ni toutes les applications Android ni tous les profils de développement. Il ne mesure pas non plus la qualité de l’expérience intégrée aux outils Google, l’accès aux dépôts privés ou la capacité à exploiter des composants propriétaires.

Mais le signal reste difficile à écarter. Si Google veut faire de Gemini un assistant central du développement logiciel, ses modèles devront progresser sur les tâches longues, les corrections autonomes et la maîtrise des coûts, pas seulement sur la génération initiale de code.

Le prochain test sera celui de la fiabilité en production

La prochaine étape sera de vérifier si l’écart observé par Android Bench se retrouve dans des projets plus vastes et persistants : applications comportant plusieurs modules, dépendances externes, tests d’interface et corrections successives. Il faudra également mesurer le taux d’intervention humaine, un indicateur absent d’un simple score de réussite.

Pour Google, l’objectif est concret : faire remonter Gemini 3.1 Pro dans le classement tout en réduisant la facture et le délai d’exécution de ses agents. Tant qu’un modèle maison reste cinquième sur un test Android et qu’un autre modèle Gemini coûte environ 165 dollars pour 28 heures d’évaluation, la promesse d’un développement logiciel automatisé reste davantage un chantier de fiabilité qu’un produit arrivé à maturité.

Source : Ars Technica.

En interrogeant l'intelligence artificielle de Google sur le jeu indépendant Operation Octo, un joueur a obtenu le nom exact d'un personnage encore secret. Son créateur assure ne l'avoir écrit que dans un document Google privé. Mais cette apparente fuite, impossible à reproduire, pourrait cacher une explication moins spectaculaire.

ChatGPT Tasks permet d’automatiser vos rappels et de programmer des notifications ponctuelles ou récurrentes directement depuis ChatGPT. Ce guide explique comment créer une tâche, définir une date et une heure, activer les notifications, modifier ou supprimer un rappel, ainsi que les limites à connaître avant de lui confier des échéances importantes.

Qu’est-ce que ChatGPT Tasks ?

ChatGPT Tasks, appelé Tâches dans certaines interfaces françaises, est une fonctionnalité de planification intégrée à ChatGPT. Elle permet de demander à l’assistant d’effectuer une action à une date précise ou selon une fréquence définie.

Il peut notamment :

• vous rappeler un rendez-vous ou une démarche ;
• envoyer une notification à une heure précise ;
• répéter un rappel tous les jours, toutes les semaines ou selon une autre fréquence ;
• générer un contenu récurrent, comme un résumé ou un exercice ;
• exécuter la tâche même si ChatGPT n’est pas ouvert au moment prévu.

OpenAI a présenté cette fonctionnalité le 14 janvier 2025, d’abord sous forme de bêta pour certains abonnements. Les conditions d’accès peuvent évoluer selon le pays, le compte et le forfait utilisé.

À quoi sert une tâche ChatGPT ?

Une tâche est plus qu’un message placé dans une conversation. Elle est enregistrée séparément et possède :

• une instruction ;
• une date ou une règle de répétition ;
• une heure d’exécution ;
• un statut : active, suspendue ou terminée ;
• un mode de notification, généralement par notification push ou par e-mail.

Par exemple, la demande suivante crée un rappel récurrent :

Rappelle-moi tous les lundis à 9 h 00 de préparer la réunion commerciale de l’après-midi.

ChatGPT peut ensuite vous avertir chaque lundi, sans qu’il soit nécessaire de recréer manuellement le rappel.

Comment créer un rappel avec ChatGPT Tasks ?

La création d’une tâche se fait en langage naturel, depuis une conversation ChatGPT classique.

Étape 1 : ouvrir ChatGPT

Connectez-vous à votre compte depuis :

• le site Web de ChatGPT ;
• l’application mobile officielle sur iOS ou Android ;
• l’application de bureau, lorsque la fonctionnalité y est disponible.

L’accès aux tâches peut dépendre du forfait. Lors de son lancement, la fonctionnalité concernait principalement les comptes ChatGPT Plus, Pro et Team. Si l’option n’apparaît pas, vérifiez le forfait utilisé, la version de l’application et les informations du centre d’aide OpenAI.

Il est préférable de créer une tâche dans une conversation standard. Les tâches peuvent ne pas être disponibles dans certains contextes, comme les conversations vocales, les GPT personnalisés ou les échanges utilisant certaines fonctionnalités avancées.

Étape 2 : formuler une demande précise

Écrivez directement ce que ChatGPT doit faire, quand et à quelle fréquence.

Exemples :

Rappelle-moi demain à 8 h 30 d’envoyer le dossier à mon comptable.

Rappelle-moi chaque jour à 19 h de prendre une pause et de préparer mes affaires pour le lendemain.

Tous les vendredis à 16 h, rappelle-moi de faire le bilan de ma semaine.

Rappelle-moi le 15 juin 2026 à 10 h 00, heure de Paris, de renouveler mon passeport.

Pour éviter toute ambiguïté, indiquez autant que possible :

• le jour exact ;
• l’heure exacte ;
• le fuseau horaire ;
• la fréquence ;
• l’action attendue ;
• le texte à afficher dans la notification.

Étape 3 : vérifier la confirmation

Après l’envoi de la demande, ChatGPT affiche généralement une confirmation ou une carte de tâche. Vérifiez attentivement :

• la date ;
• l’heure ;
• le fuseau horaire ;
• la périodicité ;
• la formulation du rappel ;
• le statut de la tâche.

Si une information est ambiguë, ChatGPT peut poser une question complémentaire. Répondez avec une précision supplémentaire plutôt que de valider une tâche mal configurée.

Étape 4 : autoriser les notifications

La tâche peut être créée sans que les notifications soient correctement activées. Autorisez donc les notifications :

1. dans ChatGPT, via les paramètres de notification ;
2. dans les réglages du navigateur, si vous utilisez la version Web ;
3. dans les réglages du téléphone, pour l’application iOS ou Android ;
4. dans la boîte e-mail associée au compte, si les alertes par e-mail sont activées.

Une tâche active ne garantit pas automatiquement l’affichage d’une alerte si les notifications sont bloquées.

Comment programmer un rappel récurrent ?

ChatGPT Tasks comprend les demandes récurrentes formulées en langage naturel. Plus la règle est explicite, plus le résultat est fiable.

Exemples de récurrence

Tous les jours

Tous les jours à 7 h 30, rappelle-moi de boire de l’eau et de consulter mon agenda.

Certains jours de la semaine

Chaque lundi, mercredi et vendredi à 8 h, rappelle-moi de faire 20 minutes d’exercice.

Chaque semaine

Tous les dimanches à 18 h, rappelle-moi de planifier mes repas pour la semaine.

Chaque mois

Le premier jour de chaque mois à 9 h, rappelle-moi de vérifier mes abonnements.

Les règles mensuelles peuvent être interprétées différemment selon la formulation. Il est préférable de préciser le jour :

Le 1er de chaque mois à 9 h, rappelle-moi de vérifier mes factures.

Préciser le fuseau horaire

Une demande comme « à 9 h » peut être interprétée selon le fuseau horaire associé au compte, à l’appareil ou à la session. Pour un rappel important, indiquez explicitement :

Tous les jours ouvrés à 8 h 30, heure de Paris, rappelle-moi de consulter mes e-mails professionnels.

Le fuseau Europe/Paris est particulièrement utile pour les utilisateurs situés en France métropolitaine. Cette précision limite les erreurs liées aux voyages, au changement d’appareil et au passage à l’heure d’été ou d’hiver.

Quels types de rappels peut-on automatiser ?

Les rappels personnels

ChatGPT peut être utilisé pour les tâches courantes :

• appeler un proche ;
• sortir les poubelles ;
• renouveler un abonnement ;
• acheter un produit ;
• préparer une valise ;
• prendre connaissance d’un document ;
• effectuer une démarche administrative.

Exemple :

Rappelle-moi samedi à 10 h d’acheter un cadeau d’anniversaire.

Les rappels professionnels

Les tâches récurrentes sont utiles pour structurer une activité professionnelle :

• préparer une réunion ;
• relancer un client ;
• vérifier les indicateurs ;
• faire un point hebdomadaire ;
• sauvegarder des fichiers ;
• mettre à jour un tableau de suivi ;
• envoyer un rapport.

Exemple :

Tous les vendredis à 17 h, rappelle-moi de vérifier les tâches ouvertes dans mon outil de gestion de projet.

Il faut toutefois distinguer rappeler une action et effectuer réellement cette action. ChatGPT peut vous avertir, mais il ne doit pas être considéré comme un système qui envoie automatiquement un e-mail ou modifie un logiciel tiers, sauf intégration explicitement disponible et autorisée.

Les rappels d’apprentissage

ChatGPT Tasks peut également servir à créer une routine :

Chaque matin à 8 h, propose-moi cinq mots d’espagnol avec leur traduction et un exemple.

Chaque soir à 20 h, donne-moi un exercice de vocabulaire anglais de niveau intermédiaire.

Dans ce cas, la tâche ne se limite pas à afficher un message prédéfini. Elle peut générer une nouvelle réponse à chaque exécution, selon les capacités disponibles sur le compte.

Les briefings récurrents

Il est possible de demander un résumé régulier :

Chaque lundi à 8 h, prépare-moi une courte checklist des priorités de la semaine.

Pour les informations d’actualité, de météo ou de marché, la qualité dépend de l’accès de ChatGPT aux données actualisées et aux outils de recherche disponibles. Un rappel programmé ne garantit pas toujours l’accès à une information en temps réel.

Comment modifier, suspendre ou supprimer une tâche ?

Une tâche peut être gérée depuis l’espace dédié aux tâches ou depuis les options associées à la tâche dans la conversation.

Modifier un rappel

Vous pouvez demander une modification en langage naturel :

Modifie ce rappel pour qu’il soit envoyé à 10 h au lieu de 9 h.

Fais passer ce rappel du lundi au mardi.

Répète cette tâche uniquement les jours ouvrés.

Après modification, vérifiez la nouvelle confirmation. En cas de doute, consultez la liste des tâches actives pour éviter de créer un doublon.

Suspendre temporairement une tâche

La suspension désactive temporairement l’exécution sans supprimer la configuration. Elle convient par exemple :

• pendant des congés ;
• durant une période de congé maladie ;
• lorsqu’un projet est momentanément interrompu ;
• lorsqu’un rappel hebdomadaire n’est plus nécessaire pendant quelques semaines.

L’option peut apparaître sous la forme Pause, Suspendre ou Désactiver, selon l’interface.

Supprimer une tâche

Pour arrêter définitivement un rappel :

1. ouvrez la liste des tâches ;
2. sélectionnez la tâche concernée ;
3. choisissez l’option de suppression ;
4. confirmez l’action si nécessaire.

Vous pouvez également écrire :

Supprime ce rappel.

La suppression est préférable à une simple modification lorsque la tâche ne sera plus jamais utilisée.

Où trouver la liste des tâches ?

Sur le Web, l’accès peut se trouver dans le menu du profil, dans les paramètres ou dans une section intitulée Tasks, Tâches ou Tâches planifiées. L’emplacement exact peut varier selon la version de ChatGPT.

La liste permet généralement de :

• voir les tâches actives ;
• consulter les tâches suspendues ;
• modifier une instruction ;
• changer un horaire ;
• supprimer un rappel ;
• vérifier la limite de tâches disponibles.

Combien de tâches peut-on créer ?

OpenAI a indiqué une limite de 10 tâches actives simultanément pour les utilisateurs concernés par la fonctionnalité. Cette limite peut évoluer.

Une tâche terminée ou supprimée ne doit pas être confondue avec une tâche active. Si une nouvelle tâche refuse de se créer, vérifiez d’abord la liste des tâches et désactivez celles qui ne sont plus utiles.

Pour rester organisé, utilisez des intitulés clairs dans les instructions :

• « Rappel factures mensuelles » ;
• « Bilan professionnel du vendredi » ;
• « Exercices anglais du matin » ;
• « Renouvellement abonnement ».

Comment recevoir les notifications ChatGPT ?

Notifications push

Les notifications push sont adaptées aux téléphones et aux applications de bureau. Elles doivent être autorisées à deux niveaux :

• dans les paramètres de ChatGPT ;
• dans les paramètres du système d’exploitation.

Sur mobile, vérifiez également que le mode « Ne pas déranger » ou un mode de concentration ne bloque pas les alertes.

Notifications par e-mail

Les e-mails peuvent servir de solution de secours ou de canal principal. Contrôlez :

• l’adresse e-mail associée au compte ;
• le dossier des courriers indésirables ;
• les règles de filtrage ;
• les préférences de notification de ChatGPT.

Le contenu d’un rappel envoyé par e-mail peut être visible sur un écran verrouillé ou dans une boîte partagée. Évitez donc d’y inclure des informations confidentielles.

Que se passe-t-il si ChatGPT est fermé ?

Les tâches sont conçues pour être exécutées côté serveur. ChatGPT peut donc traiter une tâche même si l’application n’est pas ouverte au moment prévu. En revanche, l’appareil doit généralement retrouver une connexion pour recevoir la notification.

Une tâche ChatGPT ne doit pas être assimilée à une alarme sonore garantie. Pour un événement critique, une alarme native du téléphone ou un calendrier reste plus approprié.

ChatGPT Tasks est-il gratuit ?

Lors du lancement, ChatGPT Tasks a été proposé en bêta à certains utilisateurs des forfaits Plus, Pro et Team. Il n’y avait pas de paiement séparé par rappel, mais l’accès dépendait du plan ChatGPT concerné.

Les offres, les quotas et les fonctionnalités peuvent changer. Pour connaître la situation applicable à un compte, consultez :

• la page de l’abonnement ;
• les paramètres de ChatGPT ;
• la documentation officielle OpenAI ;
• les notes de version récentes.

Ne confondez pas la disponibilité de ChatGPT Tasks avec celle des rappels intégrés à Google Agenda, Apple Rappels, Microsoft Outlook ou d’autres services. Ces outils possèdent leurs propres conditions d’accès et leurs propres options de notification.

Que faire si un rappel ChatGPT ne fonctionne pas ?

Aucun rappel reçu

Procédez dans cet ordre :

1. vérifiez que la tâche est toujours active ;
2. contrôlez la date et l’heure programmées ;
3. vérifiez le fuseau horaire ;
4. activez les notifications dans ChatGPT ;
5. autorisez les notifications du navigateur ou du téléphone ;
6. recherchez un éventuel e-mail dans les courriers indésirables ;
7. vérifiez que la tâche n’a pas été suspendue ;
8. actualisez l’application ou installez sa dernière version.

Le rappel arrive à la mauvaise heure

La cause la plus fréquente est une information temporelle ambiguë. Reformulez la tâche avec :

• une date complète ;
• une heure au format 24 heures ;
• un fuseau explicite ;
• une fréquence précise.

Exemple :

Exécute ce rappel chaque mardi à 14 h 00, heure de Paris, et non selon le fuseau horaire de mon appareil.

Plusieurs notifications identiques apparaissent

Il est possible que plusieurs tâches similaires aient été créées dans différentes conversations. Consultez la liste des tâches actives et supprimez les doublons.

La tâche n’effectue pas l’action attendue

Une tâche peut rappeler une action sans pouvoir l’accomplir elle-même. La demande suivante est claire :

Rappelle-moi d’envoyer le contrat à 16 h.

La suivante suppose une intégration externe qui n’est pas forcément disponible :

Envoie automatiquement le contrat à mon client à 16 h.

Dans le second cas, vérifiez l’existence d’une intégration officielle et les autorisations accordées. À défaut, utilisez ChatGPT pour préparer le message, puis envoyez-le manuellement.

Les limites et précautions à connaître

ChatGPT Tasks est pratique pour les habitudes et les rappels ordinaires, mais plusieurs précautions sont nécessaires.

Ne pas l’utiliser comme unique alerte critique

Pour les médicaments, les urgences, les échéances juridiques, les paiements importants ou les rendez-vous médicaux, utilisez un outil spécialisé en complément :

• calendrier ;
• application de rappels du téléphone ;
• alarme ;
• logiciel professionnel ;
• système de notification certifié.

Les notifications peuvent être bloquées, retardées ou masquées par les réglages de l’appareil.

Limiter les informations sensibles

Évitez d’inscrire dans le texte d’une tâche :

• un mot de passe ;
• un numéro de carte bancaire ;
• des informations médicales détaillées ;
• des données confidentielles sur un client ;
• une clé d’accès ou un secret professionnel.

Le contenu d’une tâche est lié au compte ChatGPT et peut apparaître dans une notification ou un e-mail.

Contrôler les tâches récurrentes

Une tâche créée une seule fois peut devenir gênante si elle est oubliée. Faites régulièrement le tri dans la liste des tâches, notamment pour les routines quotidiennes et hebdomadaires.

Bonnes pratiques pour rédiger une tâche fiable

Utilisez ce modèle :

[Action] le [date ou fréquence] à [heure], [fuseau horaire]. Préviens-moi avec le message suivant : [texte].

Exemple :

Rappelle-moi tous les jours ouvrés à 8 h 45, heure de Paris, de consulter mon agenda avant de commencer ma journée. Utilise une notification courte.

Les meilleures pratiques sont les suivantes :

• une tâche par objectif ;
• une formulation courte et sans ambiguïté ;
• une heure précise ;
• un fuseau horaire explicite pour les événements importants ;
• une vérification immédiate de la confirmation ;
• un test avec un rappel rapproché avant de programmer une échéance lointaine ;
• une suppression des tâches devenues inutiles.

ChatGPT Tasks ou application de calendrier : quel outil choisir ?

ChatGPT Tasks convient particulièrement aux rappels formulés naturellement et aux routines générées par l’IA. Une application de calendrier reste préférable pour les rendez-vous impliquant plusieurs personnes, les invitations, les lieux, les fuseaux horaires complexes et les événements professionnels officiels.

Le choix dépend de l’objectif :

• rappel personnel simple : ChatGPT Tasks ou application de rappels ;
• réunion avec invités : Google Calendar, Outlook ou Apple Calendar ;
• alarme importante : application native du téléphone ;
• routine avec contenu généré : ChatGPT Tasks ;
• échéance contractuelle ou financière : calendrier avec plusieurs alertes et confirmation externe.

FAQ sur les rappels ChatGPT

ChatGPT peut-il envoyer un SMS pour un rappel ?

En règle générale, ChatGPT Tasks envoie des notifications via ChatGPT et éventuellement par e-mail. L’envoi automatique de SMS n’est pas garanti et nécessite une intégration spécifique.

Les tâches fonctionnent-elles si ChatGPT est fermé ?

Oui, elles sont conçues pour être exécutées même lorsque l’application n’est pas ouverte. La réception de l’alerte dépend toutefois des notifications, de la connexion Internet et des réglages de l’appareil.

Peut-on créer un rappel vocalement ?

La création et la gestion des tâches peuvent être limitées dans les conversations vocales. Pour une configuration fiable, utilisez une conversation texte classique et vérifiez la confirmation affichée.

Peut-on programmer un rappel unique ?

Oui. Il suffit de fournir une date et une heure précises :

Rappelle-moi le 20 septembre 2026 à 11 h de renouveler mon assurance.

Peut-on désactiver toutes les tâches ?

Les tâches peuvent être suspendues ou supprimées individuellement depuis leur espace de gestion. Les paramètres de notification permettent également de contrôler les canaux utilisés, comme les notifications push ou les e-mails.

À retenir

ChatGPT Tasks permet de programmer des rappels ponctuels ou récurrents en langage naturel. Pour obtenir un résultat fiable, indiquez une date, une heure, une fréquence et, si nécessaire, le fuseau horaire Europe/Paris. Vérifiez ensuite la confirmation de la tâche et activez les notifications dans ChatGPT comme sur votre appareil.

La fonctionnalité est particulièrement utile pour les routines personnelles, les suivis professionnels et les contenus récurrents. Elle ne remplace toutefois pas un calendrier ou une alarme pour les échéances critiques. Enfin, surveillez régulièrement vos tâches actives, car une limite de 10 tâches simultanées a été annoncée et les conditions d’accès peuvent évoluer selon le forfait ChatGPT.

65 milliards de dollars en une seule opération : Anthropic vient de franchir un seuil financier que peu d’entreprises technologiques privées ont approché. Avec une valorisation post-money de 965 milliards de dollars, le laboratoire dépasse désormais OpenAI et transforme le duel entre les deux acteurs américains en affrontement pour la domination commerciale de l’IA.

Une levée qui place Anthropic au sommet du marché privé

Anthropic a annoncé le 28 mai 2026 une levée de fonds en série H d’un montant de 65 milliards de dollars. L’opération valorise l’entreprise à 965 milliards de dollars après investissement, soit une valeur implicite de 900 milliards avant l’arrivée des nouveaux capitaux.

Il s’agit de l’une des plus importantes levées jamais réalisées par une société technologique non cotée. Elle propulse Anthropic dans une catégorie à part : celle des entreprises capables de réunir des montants comparables à ceux de groupes déjà introduits en Bourse, tout en restant dépendantes des marchés privés.

Cette opération fait également d’Anthropic la première entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle à s’approcher du seuil symbolique des 1 000 milliards de dollars de valorisation. La société était encore présentée, il y a peu, comme le laboratoire prudent de l’écosystème — davantage concentré sur la sécurité des modèles que sur la conquête commerciale. Cette image ne correspond plus à son poids financier.

Selon Anthropic, son revenu annualisé a dépassé 47 milliards de dollars au début du mois de mai. Ce chiffre doit toutefois être interprété avec précision : il s’agit d’un run rate, c’est-à-dire une projection annualisée à partir du rythme de revenus observé, et non du chiffre d’affaires effectivement enregistré sur douze mois. Il ne renseigne pas non plus directement sur les marges ou sur les coûts d’infrastructure nécessaires pour servir les modèles.

Anthropic prend l’avantage financier sur OpenAI

Le duel avec OpenAI ne se joue plus seulement sur la qualité des modèles ou la notoriété des assistants grand public. La valorisation issue de cette série H place Anthropic devant son rival dans le classement des sociétés privées de l’IA.

Cette avance ne signifie pas nécessairement qu’Anthropic dispose d’une base d’utilisateurs plus large. Elle traduit plutôt la confiance des investisseurs dans sa capacité à convertir ses modèles en revenus d’entreprise. Les contrats avec les grands groupes, les accès aux interfaces de programmation et les outils destinés aux développeurs semblent désormais peser davantage dans les valorisations que la seule audience des assistants conversationnels.

La différence est stratégique. OpenAI reste fortement associé à ChatGPT et à une distribution grand public considérable. Anthropic, de son côté, a construit une position plus étroitement liée aux usages professionnels de Claude, à l’intégration dans les environnements de travail et à l’automatisation des tâches complexes.

Le montant de la série H suggère que les investisseurs évaluent désormais l’IA comme une infrastructure logicielle mondiale, et non plus comme une simple nouvelle catégorie de produits. Une entreprise capable de devenir un fournisseur central de modèles pour les banques, les cabinets de conseil, les éditeurs de logiciels et les grands services informatiques peut justifier des revenus récurrents beaucoup plus élevés qu’un assistant vendu directement aux particuliers.

Les agents de code tirent la croissance

Le principal moteur de cette accélération semble se trouver du côté des agents de code. Ces systèmes ne se contentent plus de générer une fonction ou de répondre à une question technique : ils peuvent analyser un dépôt, modifier plusieurs fichiers, lancer des tests, corriger des erreurs et participer à la maintenance d’une application.

Pour les entreprises, la valeur est mesurable. Un agent performant peut réduire le temps consacré au développement, au débogage ou à la documentation. Il peut aussi agir comme une couche d’automatisation au-dessus d’outils déjà utilisés par les équipes informatiques.

Cette évolution explique pourquoi les revenus d’Anthropic peuvent progresser rapidement malgré des coûts de calcul très élevés. Les clients professionnels sont susceptibles de payer plusieurs milliers, voire plusieurs millions de dollars par an pour des accès sécurisés, des volumes importants et des garanties contractuelles. Le prix ne dépend alors plus seulement du nombre de conversations, mais de la quantité de travail logiciel exécutée par le modèle.

La croissance des agents crée toutefois une contrainte économique. Plus un modèle agit de manière autonome, plus il consomme de puissance de calcul, notamment lorsqu’il doit vérifier ses réponses, exécuter du code ou multiplier les étapes de raisonnement. Les 65 milliards de dollars levés serviront donc autant à soutenir l’expansion commerciale qu’à financer les capacités de calcul, les centres de données et les accords d’approvisionnement nécessaires.

Une valorisation qui repose sur une course aux infrastructures

À 965 milliards de dollars, Anthropic n’est plus valorisée comme une jeune pousse prometteuse, mais comme un futur pilier de l’économie numérique. Une telle estimation suppose une croissance durable, une amélioration des marges et une capacité à conserver ses clients malgré la concurrence de Google, Microsoft, Meta et OpenAI.

Le risque principal tient au coût de cette course. Les modèles les plus avancés exigent des investissements massifs en semi-conducteurs, en énergie et en infrastructures. Les fournisseurs de cloud et de puces captent une part importante de la valeur créée, tandis que les laboratoires doivent maintenir leurs prix suffisamment bas pour accélérer l’adoption.

La dépendance à quelques partenaires constitue un autre point de vigilance. Les modèles d’Anthropic sont distribués à travers des plateformes cloud et des environnements professionnels qui peuvent également héberger des solutions concurrentes. La société devra donc démontrer que sa technologie justifie une préférence durable, au-delà de la disponibilité de modèles comparables.

Cette question dépasse le seul cas d’Anthropic. Le rapport préliminaire du panel scientifique indépendant de l’ONU consacré à l’IA, publié en juillet 2026, rappelle que l’expansion des systèmes avancés s’accompagne d’enjeux de gouvernance, de sécurité et de concentration industrielle. Plus les montants engagés augmentent, plus la pression s’intensifie pour obtenir des résultats commerciaux rapides — avec le risque de réduire la sécurité à un argument de communication plutôt qu’à une contrainte opérationnelle.

Le prochain test sera la rentabilité, pas la valorisation

La série H donne à Anthropic les moyens de soutenir une offensive mondiale, mais elle augmente aussi le niveau d’exigence. Avec une valorisation proche de 1 000 milliards de dollars, la croissance du revenu ne suffira plus : les investisseurs devront voir apparaître une trajectoire crédible vers des marges positives.

Le prochain jalon concret sera donc la confirmation de ce revenu annualisé de 47 milliards de dollars dans des résultats détaillés, accompagnée d’indications sur les coûts de calcul, la concentration des clients et la part réellement générée par les entreprises. La capacité d’Anthropic à transformer ses agents de code en contrats récurrents et rentables déterminera si cette opération marque l’ascension durable d’un nouveau leader — ou le sommet financier d’une course encore largement alimentée par les capitaux privés.

Demis Hassabis ne quitte pas Google DeepMind : il abandonne son pilotage quotidien pour se consacrer à l’objectif qui structure désormais toute la stratégie d’Alphabet, l’intelligence artificielle générale — ou AGI. Le remaniement, annoncé le 5 août 2026, intervient alors que Google considère la compétition technologique comme entrée dans une phase plus décisive.

Demis Hassabis passe du commandement opérationnel à la stratégie AGI

Après avoir dirigé Google DeepMind depuis sa création en 2023, Demis Hassabis devient président de la division et Chief Scientist d’Alphabet. Il conserve donc un rôle central dans les orientations scientifiques du groupe, mais ne sera plus responsable de l’exécution quotidienne des activités du laboratoire.

Cette distinction est importante. Le poste de CEO implique la gestion des équipes, des budgets, des priorités de produits et de la coordination avec les autres branches de Google. La nouvelle fonction de Hassabis doit lui permettre de se concentrer sur les travaux de long terme : architecture des modèles, raisonnement, agents autonomes, sécurité et conditions nécessaires au développement d’une AGI.

Pour Alphabet, cette réorganisation traduit une volonté de séparer plus nettement la recherche stratégique de la conduite opérationnelle. Google DeepMind n’est plus un laboratoire isolé chargé d’explorer les possibilités de l’IA. Il constitue désormais le centre de gravité d’une activité qui touche les moteurs de recherche, le cloud, les smartphones, la publicité et les outils de productivité du groupe.

Hassabis continuera également à diriger Isomorphic Labs, la filiale d’Alphabet spécialisée dans la découverte de médicaments grâce à l’IA. Fondée sur les travaux de DeepMind en biologie computationnelle, notamment autour d’AlphaFold, cette structure poursuit une trajectoire distincte, à la frontière entre recherche fondamentale, industrie pharmaceutique et développement de traitements.

Koray Kavukcuoglu devient le responsable opérationnel

La direction effective de Google DeepMind doit revenir à Koray Kavukcuoglu, jusqu’ici directeur technique de l’unité. Il rendra compte directement à Sundar Pichai, CEO de Google et d’Alphabet.

Ce rattachement direct au sommet du groupe constitue un signal de priorité. Il réduit la distance entre les décisions de Google DeepMind et celles d’Alphabet, au moment où les modèles d’IA sont devenus un enjeu commercial et industriel majeur pour Google. Kavukcuoglu devra notamment arbitrer entre les besoins de la recherche, les contraintes de déploiement à grande échelle et les demandes des différentes divisions de Google.

Son profil correspond à cette phase plus opérationnelle. En tant que CTO, il a déjà participé à la coordination technique des travaux de DeepMind et à leur intégration dans les produits du groupe. Sa mission ne consistera pas seulement à poursuivre les programmes de recherche : il devra transformer plus rapidement les avancées du laboratoire en systèmes utilisés par des millions de personnes et par les clients de Google Cloud.

La ligne hiérarchique directe avec Sundar Pichai peut aussi être lue comme une réponse aux tensions classiques entre laboratoire de recherche et grande entreprise technologique. Les modèles les plus avancés nécessitent des investissements considérables en puces, en centres de données et en données d’entraînement. Ils doivent en parallèle répondre à des objectifs de fiabilité, de sécurité et de rentabilité. La nouvelle organisation place ces arbitrages au niveau d’Alphabet.

Le départ de Jeff Dean ajoute une deuxième rupture

Le remaniement ne concerne pas uniquement Hassabis. Jeff Dean quitte son poste de Chief Scientist de Google DeepMind pour lancer une nouvelle startup avec trois autres figures de l’IA de Google.

Cette décision retire à Google l’un de ses dirigeants scientifiques les plus expérimentés. Dean a joué un rôle majeur dans l’infrastructure logicielle et matérielle de Google, ainsi que dans le développement des technologies d’apprentissage automatique du groupe. Son départ vers une structure indépendante illustre aussi l’attractivité financière et scientifique du secteur de l’IA avancée.

Il ne s’agit pas nécessairement d’un désaveu de la stratégie de Google DeepMind. Le départ de Dean intervient dans une période où les chercheurs et ingénieurs capables de concevoir de nouveaux systèmes d’IA disposent d’une forte capacité à créer leur propre entreprise. Mais, pour Alphabet, il représente une perte de capital intellectuel au moment où la compétition se joue également sur les équipes et la vitesse d’exécution.

La combinaison des deux mouvements redessine l’équilibre historique du laboratoire. Hassabis se recentre sur la direction scientifique et la vision à long terme. Kavukcuoglu prend la responsabilité de l’opérationnel. Dean sort de l’organisation pour construire un nouvel acteur. La continuité dépendra de la capacité de Google à éviter une dispersion de ses compétences clés.

Une course vers l’AGI sans calendrier public

Le terme AGI reste volontairement imprécis. Il désigne généralement une IA capable d’accomplir une grande variété de tâches intellectuelles avec un niveau de généralité comparable, ou supérieur, à celui d’un humain. Aucun critère universel ne permet toutefois de déterminer si un système a atteint ce stade.

La nouvelle fonction de Hassabis ne signifie donc pas qu’Alphabet annonce une échéance ou un produit précis. Elle indique plutôt que le groupe veut donner davantage de temps à son dirigeant scientifique pour travailler sur les problèmes qui ne se règlent pas par une simple amélioration de modèle : fiabilité du raisonnement, mémoire, autonomie, compréhension du monde, alignement et contrôle des systèmes.

Cette concentration pourrait également servir à coordonner les travaux de Google DeepMind avec les infrastructures d’Alphabet. La course à l’AGI dépend autant des algorithmes que des capacités de calcul, de la disponibilité des données, des outils de déploiement et des mécanismes de sécurité. Le poste de Chief Scientist d’Alphabet place Hassabis à un niveau où il pourra peser sur l’ensemble de ces leviers.

Le risque est symétrique : en éloignant le principal visage de DeepMind de la gestion quotidienne, Google peut gagner en profondeur stratégique mais perdre en cohérence opérationnelle. La réussite du remaniement se mesurera à la capacité de Kavukcuoglu à maintenir un rythme élevé de livraison sans affaiblir la recherche de long terme.

Le prochain jalon sera concret : la manière dont Google DeepMind organisera son leadership autour de Kavukcuoglu et les résultats visibles de ses prochains modèles. Dans les 12 à 18 mois, les indicateurs les plus révélateurs seront la fréquence des lancements, l’adoption dans Google Cloud et les produits grand public, ainsi que les progrès mesurables en raisonnement et en autonomie. La nouvelle architecture devra prouver qu’elle accélère réellement la marche vers l’AGI, sans sacrifier la maîtrise technique et la sécurité qui conditionnent son déploiement.

Canvas de ChatGPT est un espace d’édition conçu pour rédiger, corriger et améliorer vos textes directement dans ChatGPT. Ce guide explique comment utiliser Canvas de ChatGPT pour éditer un texte, modifier un passage précis, optimiser le style, structurer un article et exporter la version finale.

Qu’est-ce que Canvas de ChatGPT ?

Canvas est un espace de travail intégré à ChatGPT, distinct de la conversation classique. Il permet de travailler sur un document long ou sur un extrait en combinant :

• une zone d’édition dans laquelle le texte peut être modifié manuellement ;
• les suggestions de ChatGPT ;
• des commandes rapides pour corriger, raccourcir ou développer un texte ;
• la possibilité de sélectionner un passage précis et de demander une modification ciblée ;
• un historique des versions pour revenir à une étape précédente ;
• l’export du document dans plusieurs formats, selon les options disponibles sur le compte.

Dans une conversation standard, ChatGPT répond généralement sous forme de messages successifs. Avec Canvas, le contenu devient un document de travail modifiable, plus pratique pour rédiger un article, une page commerciale, un rapport, une lettre, un scénario ou un dossier SEO.

Canvas est-il disponible dans tous les comptes ?

L’accès à Canvas dépend de la version de ChatGPT, du type de compte, du pays et du déploiement en cours. La fonctionnalité a été progressivement proposée aux utilisateurs gratuits et payants, mais les modèles disponibles, les limites d’utilisation et certaines options peuvent varier.

Canvas ne constitue généralement pas un abonnement séparé. Si l’option n’apparaît pas :

1. mettez à jour l’application ChatGPT ;
2. essayez la version web sur ordinateur ;
3. vérifiez le menu des outils ou des fonctionnalités du champ de saisie ;
4. demandez directement à ChatGPT : « Ouvre un Canvas pour ce texte » ;
5. vérifiez si la fonctionnalité est disponible avec le modèle sélectionné.

Les intitulés exacts de l’interface peuvent évoluer. Les indications comme Canvas, Ouvrir dans Canvas ou Créer un espace Canvas peuvent donc varier.

Pourquoi utiliser Canvas pour éditer un texte ?

Canvas est particulièrement utile dès qu’un texte nécessite plusieurs cycles de modification. Il évite de copier-coller continuellement le contenu entre ChatGPT et un traitement de texte.

Les principaux avantages

1. Modifier uniquement le passage nécessaire

Il est possible de sélectionner un paragraphe, une phrase ou une liste, puis de demander une action précise. Le reste du document reste inchangé, ce qui limite les réécritures inutiles.

2. Obtenir une vision globale du document

Le contenu est affiché dans un espace dédié. Cette présentation facilite l’évaluation de la longueur, de la structure, des titres et de la cohérence d’ensemble.

3. Combiner édition manuelle et intelligence artificielle

Le texte peut être directement corrigé au clavier. ChatGPT peut ensuite intervenir sur la formulation, le ton, la structure ou la clarté.

4. Revenir à une version précédente

L’historique permet de comparer différentes versions ou d’annuler une modification trop importante. Cette fonction est pratique lorsqu’une réécriture modifie excessivement le style original.

5. Travailler avec des consignes précises

Canvas peut recevoir des instructions comme :

• « Corrige uniquement les fautes d’orthographe. »
• « Raccourcis ce paragraphe de 30 %. »
• « Adopte un ton plus professionnel. »
• « Conserve les chiffres et les exemples. »
• « Réécris ce passage pour un public débutant. »

Comment ouvrir Canvas de ChatGPT ?

Plusieurs méthodes peuvent être disponibles selon l’interface.

Méthode 1 : utiliser le menu des outils

1. Ouvrez ChatGPT.
2. Créez une nouvelle conversation ou ouvrez une conversation existante.
3. Cliquez sur le bouton des outils situé près de la zone de saisie.
4. Sélectionnez Canvas si l’option est proposée.
5. Choisissez la création d’un nouveau document ou demandez à ChatGPT de travailler sur un texte existant.

Méthode 2 : demander directement l’ouverture d’un Canvas

Dans la zone de saisie, écrivez par exemple :

Ouvre un Canvas et aide-moi à éditer le texte suivant sans modifier son idée principale.

Ajoutez ensuite le contenu à corriger. ChatGPT peut ouvrir automatiquement l’espace de travail lorsque la demande concerne un document long ou une réécriture structurée.

Méthode 3 : transformer une réponse existante en document

Si ChatGPT a déjà généré un texte dans la conversation, demandez :

Transforme cette réponse en document Canvas afin que je puisse la relire et la modifier.

Cette méthode est pratique pour retravailler un article, une lettre ou un plan déjà produit.

Comment éditer un texte dans Canvas : méthode étape par étape

1. Définir l’objectif du document

Avant de demander une réécriture, précisez le type de texte et son objectif. Une consigne vague produit souvent une modification trop générale.

Indiquez si le document est :

• un article de blog ;
• une page de vente ;
• une newsletter ;
• un e-mail professionnel ;
• un communiqué de presse ;
• un rapport ;
• une fiche produit ;
• une publication pour les réseaux sociaux ;
• une lettre de motivation.

Précisez également le public visé, le niveau de langage, la longueur souhaitée et le résultat attendu.

Exemple :

Ce texte est destiné à des dirigeants de PME. Corrige la syntaxe, simplifie les phrases longues et conserve un ton professionnel, concret et accessible.

2. Importer ou coller le contenu

Copiez le texte dans Canvas ou demandez à ChatGPT de travailler sur le contenu déjà présent dans la conversation. Pour un document long, ajoutez une consigne générale dès le départ.

Exemple :

Voici un article de 1 500 mots. Améliore sa lisibilité sans supprimer les informations importantes. Conserve les titres, les chiffres et les exemples. N’ajoute aucune information non vérifiée.

3. Demander une première analyse

Avant de réécrire, demandez un diagnostic. Cette étape permet d’identifier les problèmes sans modifier immédiatement le contenu.

Exemple :

Analyse ce texte et liste les problèmes de structure, de clarté, de répétition et de cohérence. Ne réécris pas encore le document.

ChatGPT peut alors relever :

• les introductions trop longues ;
• les répétitions ;
• les paragraphes déséquilibrés ;
• les transitions faibles ;
• les phrases trop complexes ;
• les termes ambigus ;
• les arguments insuffisamment développés ;
• les passages qui ne répondent pas à l’intention du lecteur.

4. Modifier le document dans son ensemble

Pour une révision globale, donnez une instruction détaillée et indiquez les éléments à préserver.

Exemple :

Réécris l’ensemble du texte dans un style plus fluide. Conserve la structure H2 et H3, les données chiffrées et les exemples. Réduis les répétitions. Ne change pas le sens des affirmations.

Il est préférable de procéder par étapes plutôt que de demander simultanément une correction, une optimisation SEO, une réduction de longueur et un changement de ton. Des objectifs trop nombreux peuvent produire un texte artificiel ou éloigné de la version originale.

5. Sélectionner un passage précis

La sélection locale constitue l’un des principaux intérêts de Canvas.

1. Sélectionnez une phrase, un paragraphe ou une section.
2. Saisissez votre demande dans l’interface ou utilisez une commande proposée.
3. Examinez la suggestion.
4. Acceptez, refusez ou ajustez la modification.

Exemples de demandes ciblées :

Reformule ce paragraphe en deux phrases plus courtes.

Corrige uniquement les erreurs de grammaire. Ne change pas le vocabulaire.

Rends cette explication compréhensible par un lecteur qui ne connaît pas le sujet.

Ajoute une transition naturelle entre ces deux paragraphes.

Supprime les formulations trop promotionnelles, mais conserve l’argument principal.

6. Utiliser les commandes rapides

Canvas peut proposer des raccourcis d’édition. Les options exactes peuvent varier, mais elles incluent généralement des fonctions comme :

• Suggérer des modifications ;
• Corriger la grammaire et l’orthographe ;
• Rendre le texte plus clair ;
• Raccourcir le contenu ;
• Développer le contenu ;
• Modifier le niveau de lecture ;
• Changer le ton ;
• Ajouter une conclusion ;
• Ajouter des émojis, pour les contenus adaptés aux réseaux sociaux.

Ces commandes sont utiles pour aller vite, mais une instruction personnalisée reste souvent plus précise.

7. Vérifier la version produite

Après chaque réécriture, contrôlez :

• le respect du sens initial ;
• la conservation des informations importantes ;
• l’exactitude des chiffres ;
• la cohérence des pronoms et des temps ;
• la longueur des phrases ;
• la présence de répétitions ;
• le ton adopté ;
• la lisibilité sur mobile.

Utilisez l’historique de Canvas pour comparer la nouvelle version avec la précédente. Une reformulation réussie doit améliorer le texte sans effacer la voix de son auteur.

Les meilleures consignes pour éditer un texte avec Canvas

Corriger sans réécrire

Corrige l’orthographe, la grammaire, la conjugaison et la ponctuation. Ne modifie ni le style ni le contenu.

Cette formulation convient à un texte déjà bien rédigé dont les erreurs sont principalement linguistiques.

Améliorer la lisibilité

Simplifie les phrases longues, remplace les formulations ambiguës et améliore les transitions. Conserve le niveau de précision et les informations existantes.

Changer le ton

Réécris ce texte dans un ton professionnel, direct et rassurant. Évite le jargon, les exagérations et les formules trop commerciales.

Adapter le niveau de lecture

Adapte ce texte à un public débutant. Explique les termes techniques lors de leur première utilisation et ajoute un exemple concret si nécessaire.

Raccourcir un texte

Réduis ce texte à environ 600 mots. Garde l’introduction, les arguments principaux et la conclusion. Supprime les répétitions plutôt que les informations essentielles.

Développer une section

Développe cette section avec deux exemples concrets et une explication étape par étape. N’invente pas de statistiques ni de références.

Préserver le style original

Améliore la syntaxe et la fluidité, mais conserve le vocabulaire, le ton et le niveau de formalité de l’auteur. Évite une réécriture trop éloignée du texte original.

Comment utiliser Canvas pour optimiser un texte SEO ?

Canvas peut aider à préparer un contenu pour Google, mais il ne remplace ni l’analyse de la concurrence ni la vérification dans les résultats de recherche.

1. Clarifier l’intention de recherche

Demandez à Canvas d’identifier ce que le lecteur souhaite réellement obtenir.

Exemple :

Analyse l’intention de recherche associée au mot-clé « logiciel de gestion de projet ». Indique les questions secondaires auxquelles l’article doit répondre.

Les intentions peuvent être informationnelles, commerciales, transactionnelles ou navigationnelles.

2. Structurer les titres

Demandez une structure logique avec des titres H2 et H3.

Organise cet article avec une introduction, des H2 et des H3. Chaque titre doit répondre à une question précise du lecteur. Évite les titres vagues et les répétitions.

Une bonne structure peut couvrir les questions qu’est-ce que, pourquoi, comment, combien, quand et quelles limites.

3. Améliorer l’utilisation des mots-clés

Intègre naturellement le mot-clé principal « utiliser Canvas de ChatGPT » ainsi que les expressions « éditer un texte avec ChatGPT », « corriger un texte dans Canvas » et « réécrire un document ». Évite la répétition artificielle.

Les mots-clés doivent rester au service de la compréhension. Le bourrage de mots-clés peut dégrader la qualité du texte et sa crédibilité.

4. Renforcer les éléments utiles aux lecteurs

Canvas peut proposer :

• une FAQ ;
• une liste d’étapes ;
• des exemples de prompts ;
• un tableau comparatif ;
• une checklist ;
• une conclusion synthétique ;
• des liens internes à placer.

Exemple :

Ajoute une FAQ de six questions sur l’utilisation de Canvas pour éditer un article. Réponds en deux ou trois phrases par question et ne répète pas les sections principales.

5. Préparer les éléments de la page

Il est possible de demander une proposition de :

• balise title ;
• méta-description ;
• slug ;
• introduction ;
• texte alternatif d’image ;
• ancres de liens internes.

Cependant, la longueur et l’efficacité d’une balise title ou d’une méta-description doivent être vérifiées dans le contexte réel du site. ChatGPT ne connaît pas automatiquement le positionnement, les concurrents ou les données de Search Console.

Canvas peut-il vérifier les informations d’un texte ?

Canvas peut repérer des affirmations qui semblent douteuses ou demander une vérification, mais il ne faut pas considérer ses réponses comme une validation automatique.

Pour améliorer la fiabilité :

Repère toutes les affirmations factuelles de ce texte qui nécessitent une vérification. Pour chacune, indique le type de source à consulter. Ne remplace pas les données par des chiffres inventés.

Les éléments suivants doivent être vérifiés avec des sources fiables :

• statistiques ;
• dates ;
• prix ;
• caractéristiques techniques ;
• informations juridiques ;
• résultats scientifiques ;
• citations ;
• noms d’organisations ;
• conditions d’abonnement ;
• compatibilité d’un logiciel ou d’un appareil.

Canvas ne garantit pas non plus l’absence de plagiat. Un texte généré ou réécrit doit être relu, contextualisé et, lorsque cela est nécessaire, comparé avec les sources utilisées.

Comment exporter le texte final depuis Canvas ?

Une fois les modifications terminées :

1. relisez l’intégralité du document ;
2. vérifiez les titres, listes et liens ;
3. comparez la dernière version avec l’original ;
4. utilisez l’option de copie ou de téléchargement proposée par Canvas ;
5. choisissez le format disponible, comme Word, PDF ou Markdown selon l’interface ;
6. effectuez une dernière vérification dans le logiciel de destination.

Le formatage peut légèrement changer lors d’un export. Contrôlez notamment les titres, les sauts de ligne, les listes à puces, les caractères spéciaux et les liens hypertexte.

Les limites de Canvas à connaître

Des réécritures parfois trop importantes

Une consigne comme « améliore ce texte » peut conduire ChatGPT à modifier le vocabulaire, le ton ou les arguments. Pour limiter ce risque, précisez les éléments à conserver.

Une compréhension imparfaite du contexte

Sur un document long, certains détails peuvent être moins bien pris en compte. Rappelez les contraintes importantes dans la consigne et travaillez section par section si nécessaire.

Des informations potentiellement inexactes

Canvas peut reformuler une erreur sans la détecter ou introduire une information incorrecte. Toute donnée sensible doit être vérifiée indépendamment.

Une optimisation SEO non garantie

Canvas peut organiser un texte et suggérer des mots-clés, mais il ne fournit pas automatiquement des données fiables sur le volume de recherche, la difficulté SEO ou les performances d’une requête.

Une interface qui peut changer

Les boutons, raccourcis, modèles compatibles et formats d’export peuvent évoluer. Si une commande n’apparaît pas, utilisez une instruction écrite directement dans la conversation.

Bonnes pratiques pour obtenir de meilleurs résultats

• Donnez un objectif unique par demande.
• Indiquez le public cible et le niveau de langage.
• Précisez la longueur souhaitée.
• Demandez à conserver les faits et les chiffres.
• Utilisez la sélection pour les petites corrections.
• Demandez une analyse avant une réécriture complète.
• Comparez les versions grâce à l’historique.
• Relisez toujours le résultat final.
• Vérifiez les informations auprès de sources fiables.
• Évitez de transmettre des données confidentielles ou personnelles non nécessaires.

Quand utiliser Canvas plutôt qu’une conversation classique ?

Canvas est préférable pour :

• un article de blog de plusieurs centaines de mots ;
• une page web à optimiser ;
• un rapport avec plusieurs sections ;
• une lettre qui doit être retravaillée plusieurs fois ;
• un contenu dont la structure doit rester visible ;
• une série de corrections ciblées.

Une conversation classique peut suffire pour :

• corriger une phrase ;
• demander une définition ;
• trouver un synonyme ;
• obtenir trois variantes de titre ;
• reformuler un court paragraphe.

Checklist avant de publier un texte édité dans Canvas

Avant de publier ou d’envoyer le document, vérifiez les points suivants :

• [ ] L’objectif du texte est clairement identifiable.
• [ ] L’introduction répond rapidement à la question du lecteur.
• [ ] Les titres décrivent précisément le contenu des sections.
• [ ] Les phrases sont suffisamment courtes et compréhensibles.
• [ ] Les répétitions ont été supprimées.
• [ ] Les chiffres, dates et citations sont vérifiés.
• [ ] Le ton correspond au public visé.
• [ ] Les mots-clés sont intégrés naturellement.
• [ ] Les liens et références fonctionnent.
• [ ] La mise en page reste correcte après export.
• [ ] Le texte a été relu par une personne avant publication.

Conclusion : les points clés à retenir

Canvas de ChatGPT transforme une conversation en espace d’édition structuré. Pour l’utiliser efficacement, commencez par définir l’objectif du texte, ouvrez un document Canvas, demandez une analyse, puis procédez par modifications ciblées.

La sélection d’un passage permet de corriger une phrase ou de changer le ton sans réécrire tout le document. Les commandes de Canvas peuvent accélérer la correction, le raccourcissement, l’ajout de contenu et l’adaptation du niveau de lecture. Pour un usage SEO, l’outil aide à structurer l’article, répondre aux questions secondaires et améliorer la lisibilité, mais il ne remplace pas la recherche de mots-clés ni la vérification éditoriale.

La meilleure méthode consiste à utiliser Canvas comme assistant d’édition, tout en conservant une validation humaine pour le style, les faits, les sources et la version finale.

Après avoir consacré des milliards de dollars à l’achat de capacités de calcul, OpenAI s’attaque désormais à la pièce la plus stratégique de cette infrastructure : la puce. Le groupe a annoncé le 24 juin 2026, avec Broadcom, la conception d’un composant dédié à l’inférence des grands modèles de langage, avec un objectif clair : réduire le coût de chaque requête et desserrer l’étau de sa dépendance à Nvidia.

OpenAI veut optimiser l’étape la plus coûteuse de l’IA générative

L’inférence désigne l’exécution d’un modèle déjà entraîné pour produire une réponse à partir d’une requête. À la différence de l’entraînement, qui mobilise des grappes de processeurs pendant de longues périodes, cette phase se répète à chaque question posée à un assistant, chaque image générée ou chaque appel d’API.

À grande échelle, le coût cumulé devient considérable. Chaque interaction mobilise de la mémoire, de la puissance de calcul et des systèmes de refroidissement. Plus les modèles sont volumineux et plus les réponses sont longues, plus la facture augmente. Pour un acteur comme OpenAI, dont les services sont sollicités par des millions d’utilisateurs et d’entreprises, améliorer l’efficacité de l’inférence peut avoir un impact direct sur les coûts d’exploitation.

La puce annoncée avec Broadcom doit être conçue spécifiquement pour cette charge de travail. Contrairement à un composant généraliste, elle pourra être adaptée aux opérations les plus fréquentes des grands modèles de langage : multiplication de matrices, gestion de la mémoire et traitement des séquences de tokens. L’objectif n’est pas nécessairement de remplacer tous les processeurs utilisés par OpenAI, mais de disposer d’un outil mieux ajusté à ses propres modèles et à leur mode d’utilisation.

Une première étape vers une plus grande maîtrise du matériel

Cette annonce marque un changement de position pour OpenAI. Jusqu’ici, l’entreprise s’est principalement appuyée sur les processeurs graphiques de Nvidia et sur les capacités de calcul fournies par ses partenaires du cloud, en particulier Microsoft. Cette stratégie lui a permis d’augmenter rapidement ses capacités sans construire seule l’ensemble de son infrastructure matérielle.

Mais cette dépendance crée plusieurs contraintes. Les accélérateurs de Nvidia sont très demandés, leur disponibilité reste un enjeu industriel et leur prix pèse lourdement sur les budgets des entreprises d’IA. À cela s’ajoutent les coûts associés aux serveurs, au réseau, à l’électricité et au refroidissement. Même avec des revenus importants, les services d’IA générative restent difficiles à rentabiliser lorsque les requêtes nécessitent une puissance de calcul élevée.

Concevoir une puce propriétaire permettrait à OpenAI d’agir sur plusieurs paramètres à la fois : les performances par watt, la quantité de mémoire, la circulation des données entre les composants et l’intégration dans les centres de données. L’entreprise pourrait également ajuster plus rapidement le matériel à l’évolution de ses modèles, au lieu de dépendre uniquement du calendrier des fabricants de processeurs.

Cette démarche ne signifie toutefois pas qu’OpenAI abandonne Nvidia. Le groupe aura probablement besoin d’un portefeuille de composants complémentaires, combinant des accélérateurs généralistes pour l’entraînement et des puces spécialisées pour certains scénarios d’inférence. Une architecture diversifiée peut aussi limiter le risque lié à une rupture d’approvisionnement ou à la hausse des prix d’un fournisseur unique.

Broadcom apporte l’expertise industrielle qui manque à OpenAI

Le partenariat avec Broadcom est déterminant. Concevoir une puce ne consiste pas seulement à définir une architecture adaptée à un modèle d’IA. Il faut aussi la transformer en produit manufacturable, vérifier sa fiabilité, organiser sa production et l’intégrer dans des serveurs capables de fonctionner en continu.

Broadcom dispose d’une expérience importante dans les composants destinés aux centres de données et dans les circuits personnalisés, souvent désignés comme ASIC (Application-Specific Integrated Circuit). Ce type de puce est conçu pour une fonction précise et peut offrir une meilleure efficacité qu’un processeur polyvalent lorsque la charge de travail est stable et suffisamment importante.

Le partenariat répond donc à une logique complémentaire. OpenAI maîtrise les modèles, les usages et les contraintes logicielles. Broadcom apporte les compétences liées à la conception physique, à l’interconnexion des composants et à la fabrication à grande échelle. L’enjeu sera de faire correspondre le comportement des modèles avec les caractéristiques exactes du silicium.

Cette coopération pourrait aussi s’inscrire dans une tendance plus large du secteur. Plusieurs grandes entreprises technologiques développent déjà leurs propres accélérateurs afin de limiter leur exposition aux fournisseurs de processeurs généralistes. Google dispose de ses TPU, Amazon développe ses puces Trainium et Inferentia, tandis que Microsoft travaille sur ses propres composants pour ses centres de données. La maîtrise du matériel devient un moyen de contrôler les coûts et de différencier les services d’IA.

Le vrai test sera industriel, pas seulement technique

L’annonce reste cependant incomplète sur les points les plus concrets. OpenAI et Broadcom n’ont détaillé ni le calendrier industriel, ni les volumes prévus, ni les performances attendues. Aucun chiffre public ne permet donc encore de mesurer l’écart avec les solutions de Nvidia, ou de savoir quand la puce pourra être déployée dans des centres de données opérationnels.

Ces informations seront décisives. Une puce spécialisée n’est avantageuse que si elle peut être produite en quantité, intégrée sans difficulté dans l’infrastructure existante et exploitée par les logiciels d’OpenAI. Les gains théoriques peuvent être réduits par des problèmes de mémoire, de communication entre serveurs ou de compatibilité avec les différentes versions des modèles.

Le calendrier est également un facteur de risque. La conception d’un accélérateur, sa validation et sa mise en production nécessitent plusieurs étapes et peuvent prendre des années. Entre-temps, les modèles d’OpenAI peuvent évoluer, avec des architectures plus longues, davantage de raisonnement ou de nouvelles modalités comme la voix et la vidéo. Une puce optimisée pour une génération de modèles pourrait perdre une partie de son avantage si les usages changent rapidement.

Une bataille pour chaque requête

Pour OpenAI, l’intérêt de cette puce ne se résume pas à une réduction du prix d’achat des processeurs. Il s’agit de reprendre une partie du contrôle sur l’économie de ses services. Chaque amélioration du coût de l’inférence peut se traduire par des marges plus élevées, des abonnements plus compétitifs ou l’accès à des modèles plus puissants sans hausse équivalente de la facture.

Le prochain jalon sera donc mesurable : publication du calendrier de production, annonce des premiers volumes et démonstration de gains précis en coût par requête ou en performance par watt. Sans ces données, le projet reste une orientation stratégique prometteuse plutôt qu’une alternative établie à Nvidia. Mais le signal est déjà net : après avoir acheté massivement du calcul, OpenAI cherche désormais à en contrôler une partie essentielle, jusque dans le silicium.

Le modèle « intermédiaire » d’Anthropic s’attaque désormais aux missions jusque-là réservées à sa gamme la plus chère. Avec Claude Sonnet 5, lancé le 30 juin 2026, l’entreprise veut rapprocher les performances d’un modèle agentique de celles d’Opus 4.8, tout en maintenant une facture nettement inférieure.

Sonnet ne se contente plus de répondre

Anthropic présente Claude Sonnet 5 comme son modèle Sonnet « le plus agentique à ce jour ». La promesse ne repose pas uniquement sur de meilleurs scores de raisonnement ou de programmation : le modèle est conçu pour enchaîner plusieurs actions, planifier une tâche, utiliser un navigateur ou un terminal, puis poursuivre son travail de manière autonome.

Cette orientation vise des usages plus complexes qu’une simple génération de texte. Claude Sonnet 5 peut, par exemple, découper un objectif en sous-tâches, exécuter des commandes, consulter des ressources en ligne et ajuster sa stratégie en fonction des résultats obtenus. Il s’inscrit ainsi dans la montée en puissance des agents IA, capables d’interagir avec des outils plutôt que de produire une réponse isolée.

Anthropic affirme que ses performances se rapprochent de celles d’Opus 4.8, le modèle présenté comme le plus puissant de sa gamme. La formulation est importante : Sonnet 5 n’est pas décrit comme équivalent à Opus sur tous les critères, mais comme suffisamment performant pour réduire l’écart sur les tâches nécessitant du raisonnement, du code et l’utilisation d’outils.

Cette évolution brouille la séparation traditionnelle entre les modèles haut de gamme et les versions plus accessibles. Dans la gamme Anthropic, Sonnet occupait jusqu’ici une position intermédiaire : plus rapide et moins coûteux qu’Opus, mais destiné à des missions moins exigeantes. Sonnet 5 cherche désormais à couvrir une partie des scénarios qui justifiaient le recours au modèle le plus cher.

Un prix conçu pour déplacer les usages

Le principal argument de Sonnet 5 tient aussi à son tarif. Jusqu’au 31 août 2026, Anthropic facture le modèle 2 dollars par million de tokens en entrée et 10 dollars par million de tokens en sortie. À partir du 1er septembre 2026, ces prix passeront respectivement à 3 dollars et 15 dollars.

La différence entre les deux types de tokens est déterminante. Les tokens d’entrée correspondent aux instructions, documents et historiques transmis au modèle. Les tokens de sortie couvrent le contenu généré, mais aussi les étapes intermédiaires susceptibles d’être produites lors d’une longue séquence agentique. Or un agent qui planifie, appelle plusieurs outils et vérifie ses résultats peut consommer beaucoup plus de tokens qu’un assistant répondant en un seul tour.

Le tarif promotionnel constitue donc un levier d’adoption, en particulier pour les entreprises qui veulent tester des agents sur des environnements de développement, des terminaux ou des outils internes. Il donne également aux équipes un délai de deux mois pour mesurer le coût réel de ces workflows avant la hausse annoncée.

Le passage à 3 dollars en entrée et 15 dollars en sortie ne remet toutefois pas en cause la stratégie d’Anthropic : proposer un modèle suffisamment capable pour des tâches complexes, sans appliquer le prix associé à Opus. L’enjeu est de déplacer le choix par défaut des développeurs vers Sonnet, y compris lorsque la tâche exige une autonomie prolongée.

Des progrès mesurés face à Sonnet 4.6

Anthropic indique que Claude Sonnet 5 dépasse Sonnet 4.6 dans plusieurs domaines : le raisonnement, le code et l’usage d’outils. Ces catégories sont particulièrement importantes pour les agents, car leur efficacité dépend moins d’une réponse brillante que de la capacité à conserver un objectif, interpréter le résultat d’une action et décider de l’étape suivante.

Sur le code, cette progression peut se traduire par une meilleure capacité à comprendre une base existante, modifier plusieurs fichiers ou diagnostiquer un échec de compilation. Dans l’usage d’outils, elle concerne notamment la sélection de la bonne action, la gestion des retours et la poursuite d’une séquence sans supervision constante.

Mais ces gains ne doivent pas être interprétés comme une maîtrise uniforme de toutes les tâches. La fiche système de Claude Sonnet 5 signale notamment un taux de réussite de 0 % sur un benchmark consacré à l’exploitation de vulnérabilités dans Firefox. Ce résultat indique que le modèle n’a pas réussi les scénarios évalués dans ce test précis.

Ce score constitue un rappel utile : un modèle peut progresser sur le raisonnement général, le développement logiciel et l’orchestration d’outils, tout en restant inefficace sur une classe particulière de tâches de sécurité. Les benchmarks agentiques sont fortement dépendants de l’environnement, des outils disponibles, de la durée accordée et de la définition exacte de la réussite.

L’autonomie augmente aussi le risque d’erreur

La capacité à fonctionner de manière autonome apporte un gain de productivité, mais elle élargit également la surface d’échec. Une erreur dans la planification peut être répétée sur plusieurs étapes. Une mauvaise interprétation d’un résultat peut entraîner une modification de code inappropriée, l’exécution d’une commande inutile ou une série d’actions coûteuses.

Pour les entreprises, la question ne sera donc pas seulement de savoir si Sonnet 5 produit une meilleure réponse que Sonnet 4.6. Il faudra mesurer le nombre d’interventions humaines nécessaires, la fréquence des reprises, la consommation de tokens et le coût des actions effectuées par l’agent. Un modèle moins cher à l’appel peut devenir plus coûteux s’il multiplie les tentatives ou s’il exige une surveillance permanente.

Le positionnement d’Anthropic suggère aussi une évolution des offres d’IA : la valeur se déplace progressivement du modèle isolé vers le système complet associant modèle, navigateur, terminal, mémoire et règles d’autorisation. Dans ce cadre, la différence entre Sonnet et Opus ne se mesurera plus uniquement sur des tests de connaissances ou de raisonnement, mais sur la capacité à mener une mission jusqu’à son terme.

Le prochain test sera celui de la facture réelle

Avec Claude Sonnet 5, Anthropic tente de rendre les usages agentiques accessibles à un plus grand nombre d’équipes, sans réserver les tâches complexes à Opus. Le résultat dépendra moins de la proximité revendiquée avec Opus 4.8 que de la fiabilité obtenue dans des environnements professionnels réels.

Le jalon immédiat est fixé au 31 août 2026, date de fin du tarif de lancement. D’ici là, les entreprises pourront comparer le coût complet de Sonnet 5 avec celui d’Opus sur des tâches autonomes : développement, analyse documentaire, opérations techniques ou navigation outillée. Si les performances annoncées se confirment avec un nombre limité de reprises humaines, la catégorie « intermédiaire » pourrait devenir le nouveau point d’entrée des agents d’entreprise.

Canva AI permet de créer des visuels professionnels rapidement, même sans compétences avancées en design graphique. Ce guide explique comment utiliser Magic Studio, générer des images avec l’IA, produire des présentations et publications pour les réseaux sociaux, respecter une identité visuelle et exporter des créations prêtes à publier.

Qu’est-ce que Canva AI ?

Canva AI désigne l’ensemble des fonctions d’intelligence artificielle intégrées à Canva. Ces outils sont principalement regroupés dans Magic Studio, l’espace qui centralise les fonctionnalités de génération, de rédaction, de retouche et de transformation de contenus.

Selon le compte utilisé, la langue de l’interface et les évolutions de la plateforme, les noms peuvent légèrement varier. Les principales fonctions sont les suivantes :

• Magic Design : création automatique de modèles à partir d’un texte ou d’une image ;
• Magic Media : génération d’images et parfois de vidéos à partir d’une description textuelle ;
• Magic Write : génération et reformulation de textes ;
• Magic Edit : modification ciblée d’une image avec une consigne ;
• Magic Eraser : suppression d’un objet ou d’un élément indésirable ;
• Magic Grab : sélection et déplacement d’un sujet dans une image ;
• Suppression de l’arrière-plan : détourage automatique d’un sujet ;
• Redimensionnement magique : adaptation d’un visuel à plusieurs formats ;
• Traduction : adaptation du texte d’un design dans une autre langue ;
• Kit de marque : centralisation des couleurs, logos et typographies d’une entreprise.

Canva AI ne remplace pas entièrement le travail de conception. L’intelligence artificielle accélère la production, mais la sélection des visuels, la hiérarchie de l’information, la vérification des textes et la cohérence de marque restent essentielles.

Pourquoi utiliser Canva AI pour créer des visuels professionnels ?

Gagner du temps

La création d’un visuel peut commencer avec une simple phrase. Canva AI propose ensuite une structure, une palette de couleurs, des images et une mise en page. Cette approche évite de partir d’une page blanche.

Un contenu qui demanderait plusieurs heures de recherche et de mise en forme peut ainsi être préparé en quelques minutes, notamment pour :

• une publication LinkedIn ;
• une couverture de présentation ;
• une affiche événementielle ;
• une miniature YouTube ;
• une bannière publicitaire ;
• un carrousel Instagram ;
• une fiche produit ;
• une infographie.

Produire plusieurs formats à partir d’un même design

Un visuel créé pour Instagram n’a pas les mêmes dimensions qu’une bannière LinkedIn ou qu’une présentation PowerPoint. Les fonctions de redimensionnement de Canva AI permettent d’adapter rapidement un design à différents supports.

Cette possibilité est particulièrement utile pour une campagne marketing : un seul concept peut être décliné en publication carrée, story verticale, visuel de blog, bannière et support imprimé.

Obtenir une première direction artistique

Canva AI est aussi utile pour explorer plusieurs styles. Une même idée peut être transformée en design minimaliste, premium, coloré, institutionnel ou éditorial. Cette phase d’exploration facilite les décisions graphiques avant la finalisation du visuel.

Comment accéder aux outils Canva AI ?

Depuis la page d’accueil

1. Connectez-vous à votre compte Canva.
2. Cliquez sur Créer un design.
3. Sélectionnez un format existant ou indiquez des dimensions personnalisées.
4. Ouvrez l’espace de création assistée par l’IA, souvent accessible depuis la page d’accueil ou le panneau latéral.
5. Choisissez la fonction adaptée : création de design, génération d’image, rédaction ou retouche.

Depuis l’éditeur Canva

Dans un design déjà ouvert, les fonctions IA apparaissent généralement dans le menu latéral ou dans la barre d’outils lorsqu’un élément est sélectionné.

Par exemple :

• sélectionner une photo pour accéder à la suppression d’arrière-plan ;
• sélectionner une zone pour utiliser Magic Edit ;
• ouvrir le panneau de contenu pour générer une image ;
• sélectionner un bloc de texte pour demander une reformulation avec Magic Write.

L’interface peut évoluer. En cas de changement, la recherche intégrée de Canva permet généralement de retrouver une fonction en saisissant son nom.

Comment rédiger un bon prompt pour Canva AI ?

La qualité du résultat dépend fortement de la précision de la demande. Un prompt trop vague, comme « crée une belle image pour une entreprise », laisse trop de place à l’interprétation.

La structure d’un prompt efficace

Un prompt utile peut préciser :

1. Le sujet : ce qui doit apparaître dans le visuel ;
2. Le contexte : le secteur, le lieu ou la situation ;
3. La cible : les personnes auxquelles le visuel s’adresse ;
4. Le style : minimaliste, premium, éditorial, réaliste ou illustré ;
5. Les couleurs : palette principale et couleurs à éviter ;
6. La composition : sujet à gauche, espace libre à droite, plan rapproché ;
7. Le format : carré, vertical, horizontal ou présentation ;
8. L’usage : publicité, réseau social, page de vente ou impression ;
9. Les contraintes : absence de texte, arrière-plan neutre, rendu professionnel.

Exemple de prompt

Photo réaliste d’une consultante en intelligence artificielle dans un bureau lumineux, ambiance professionnelle et chaleureuse, palette bleu nuit et blanc, composition horizontale, sujet placé à gauche, espace libre à droite pour ajouter un titre, lumière naturelle, style éditorial premium, sans texte ni logo.

Cette formulation est plus efficace qu’une demande générale, car elle indique à Canva AI quoi produire, pour qui et dans quel contexte.

Faut-il demander du texte dans une image ?

Il est préférable d’éviter les textes directement générés dans une image. Les outils d’image peuvent produire des lettres déformées, des mots incomplets ou des fautes. Pour obtenir un résultat propre :

1. générez l’image sans texte ;
2. ajoutez le titre dans Canva avec une zone de texte ;
3. vérifiez l’orthographe et l’alignement ;
4. utilisez une typographie cohérente avec la marque.

Méthode complète pour créer un visuel professionnel avec Canva AI

1. Définir l’objectif du visuel

Avant d’ouvrir Canva, précisez la fonction du contenu :

• informer ;
• vendre ;
• générer des clics ;
• annoncer un événement ;
• présenter un produit ;
• renforcer la notoriété ;
• expliquer une notion complexe.

Un visuel destiné à une publicité doit attirer l’attention rapidement. Une infographie doit privilégier la lisibilité. Une présentation commerciale doit organiser l’information de manière progressive.

2. Choisir le bon format

Canva propose des modèles adaptés à de nombreux usages. Les dimensions courantes incluent notamment :

• Publication Instagram carrée : 1080 × 1080 pixels ;
• Story Instagram ou contenu vertical : 1080 × 1920 pixels ;
• Publication LinkedIn : environ 1200 × 627 pixels pour un format horizontal ;
• Présentation : 1920 × 1080 pixels ;
• Document A4 imprimé : format A4, avec une résolution adaptée à l’impression ;
• Miniature YouTube : 1280 × 720 pixels.

Ces formats peuvent évoluer selon les plateformes. Il reste préférable de vérifier les recommandations officielles du réseau social concerné avant publication.

3. Générer plusieurs propositions avec Magic Design

Dans Magic Design, saisissez une description précise du contenu à produire. Canva propose généralement plusieurs compositions.

Exemple :

Créer un carrousel LinkedIn de six pages sur cinq erreurs fréquentes dans l’utilisation de l’intelligence artificielle au travail. Style sobre, professionnel et pédagogique, palette bleu foncé et orange, typographie sans empattement, espace important entre les éléments.

Analysez les propositions au lieu de choisir automatiquement la première :

• le titre est-il lisible ?
• le contraste est-il suffisant ?
• la hiérarchie entre titre et texte est-elle claire ?
• les éléments sont-ils bien espacés ?
• le style correspond-il à la cible ?
• le design peut-il être décliné sur d’autres supports ?

4. Générer ou importer les images

Avec Magic Media, décrivez l’image souhaitée. Plusieurs variantes sont généralement proposées. Sélectionnez celle qui correspond le mieux au message, puis insérez-la dans le design.

Pour un rendu plus professionnel :

• indiquez la source de lumière ;
• précisez le type de cadrage ;
• demandez une composition avec espace négatif ;
• évitez de multiplier les sujets ;
• utilisez une palette cohérente ;
• précisez « sans texte » si l’image doit servir de fond.

L’espace négatif correspond à une zone volontairement peu chargée, utile pour placer un titre, un bouton ou un logo.

5. Adapter la composition manuellement

L’IA peut proposer une mise en page intéressante, mais quelques ajustements sont souvent nécessaires.

Vérifiez notamment :

• l’alignement des blocs ;
• les marges ;
• la taille des titres ;
• la longueur des paragraphes ;
• la position du logo ;
• le contraste entre le texte et l’arrière-plan ;
• la cohérence des icônes ;
• la lisibilité sur mobile.

Un design professionnel n’a pas besoin de nombreux éléments. La simplicité, l’espace et la hiérarchie visuelle donnent souvent un meilleur résultat qu’une composition surchargée.

Comment utiliser Canva AI pour retoucher une image ?

Supprimer l’arrière-plan

La suppression automatique de l’arrière-plan est utile pour :

• créer une fiche produit ;
• placer une personne sur un nouveau décor ;
• concevoir une miniature ;
• créer une publicité ;
• intégrer un portrait dans une présentation.

Après le détourage, vérifiez les contours autour des cheveux, des doigts, des objets fins et des zones transparentes. L’IA peut laisser des artefacts ou supprimer une partie du sujet.

Effacer un objet

Magic Eraser permet de supprimer un élément gênant. Il suffit généralement de sélectionner la zone concernée avec le pinceau.

Cette fonction est adaptée aux petites corrections, par exemple :

• enlever une personne en arrière-plan ;
• retirer un panneau ;
• supprimer un objet posé sur une table ;
• nettoyer une zone d’image.

Le résultat peut être moins convaincant lorsque l’objet occupe une grande partie de la photo ou lorsque l’arrière-plan contient des motifs complexes. Effectuez plusieurs essais et comparez le résultat avec l’image originale.

Ajouter ou remplacer un élément

Magic Edit peut modifier une zone sélectionnée à partir d’une consigne. Il est possible de remplacer un objet, de changer une couleur ou d’ajouter un élément.

Exemple :

Remplacer la tasse blanche par une tasse en céramique noire, style minimaliste, éclairage naturel.

Cette fonction est pratique pour tester une direction visuelle, mais les détails générés doivent être contrôlés. Les proportions, les ombres et les reflets peuvent sembler artificiels.

Modifier le cadrage avec Magic Grab

Magic Grab permet de sélectionner un sujet dans une photo afin de le déplacer, le redimensionner ou le repositionner. Cette fonction peut aider à créer de l’espace pour un titre ou à rééquilibrer une composition.

Après le déplacement, inspectez l’arrière-plan recréé automatiquement. Des répétitions ou des zones floues peuvent apparaître.

Comment utiliser Magic Write pour les textes ?

Magic Write peut générer une accroche, un résumé, une description de produit ou un plan de présentation. Pour obtenir un texte exploitable, précisez :

• le sujet ;
• le ton ;
• la longueur ;
• la cible ;
• le canal de diffusion ;
• l’objectif ;
• les termes à intégrer.

Exemple :

Rédiger cinq accroches courtes pour une publication LinkedIn destinée aux dirigeants de PME. Sujet : automatiser les tâches administratives avec l’IA. Ton professionnel, clair et concret. Maximum 12 mots par accroche. Éviter les promesses exagérées.

Le texte généré doit être relu. Magic Write peut produire :

• des affirmations imprécises ;
• des répétitions ;
• des formulations trop génériques ;
• des statistiques non vérifiées ;
• un ton trop commercial ;
• des anglicismes ou des fautes selon la langue demandée.

Pour les contenus professionnels, vérifiez systématiquement les chiffres, les noms propres, les dates et les références.

Comment respecter une identité visuelle avec Canva AI ?

Créer un Kit de marque

Le Kit de marque permet de regrouper :

• le logo ;
• les variantes du logo ;
• les couleurs principales ;
• les couleurs secondaires ;
• les typographies ;
• certains éléments graphiques.

Cette organisation facilite la création de designs cohérents par plusieurs membres d’une équipe.

Limiter le nombre de couleurs

Une palette de deux à quatre couleurs suffit souvent. Utilisez :

• une couleur principale ;
• une couleur d’accent ;
• une couleur de fond ;
• une couleur de texte.

L’IA peut proposer des palettes attractives, mais elles ne correspondent pas toujours à l’identité existante. Les couleurs doivent rester cohérentes avec le site web, les supports commerciaux et les réseaux sociaux.

Utiliser une hiérarchie typographique claire

Un visuel professionnel peut généralement fonctionner avec une ou deux familles de polices :

• une police pour les titres ;
• une police pour le texte courant.

Évitez d’utiliser une typographie décorative pour de longs paragraphes. Les titres doivent être suffisamment grands pour être lus sur un écran de smartphone.

Comment créer des visuels pour les réseaux sociaux ?

Publication simple

Pour une publication unique :

1. choisissez un sujet précis ;
2. utilisez un titre court ;
3. sélectionnez une image avec un point focal clair ;
4. ajoutez une seule idée principale ;
5. placez le logo de manière discrète ;
6. exportez dans un format adapté à la plateforme.

Carrousel

Pour un carrousel :

1. consacrez la première page à une accroche ;
2. présentez une idée par page ;
3. limitez la quantité de texte ;
4. conservez la même structure graphique ;
5. terminez par une conclusion ou un appel à l’action ;
6. vérifiez la continuité entre les pages.

Vidéo courte

Canva AI peut aider à générer ou assembler certains éléments vidéo. Pour une vidéo courte :

• commencez par un message unique ;
• utilisez des sous-titres lisibles ;
• prévoyez une accroche dans les premières secondes ;
• limitez les transitions ;
• choisissez une musique dont l’utilisation est autorisée ;
• exportez dans un format vertical si le contenu vise les plateformes mobiles.

Combien coûte Canva AI ?

Canva propose généralement une version gratuite et des formules payantes, comme Canva Pro, Canva pour les équipes et des offres destinées aux organisations. Les prix, quotas et fonctionnalités peuvent changer selon le pays, la facturation mensuelle ou annuelle et les évolutions de la plateforme.

La version gratuite permet de tester plusieurs fonctionnalités, mais certaines fonctions IA, certains modèles, certaines images et certains quotas peuvent être limités. Les abonnements payants offrent habituellement :

• davantage de générations IA ;
• un accès élargi aux contenus premium ;
• la suppression d’arrière-plan ;
• le redimensionnement avancé ;
• le Kit de marque ;
• un espace de stockage plus important ;
• des fonctions collaboratives.

Avant de choisir une formule, vérifiez :

1. le nombre de crédits ou de requêtes IA inclus ;
2. les droits d’utilisation des contenus ;
3. les fonctions disponibles pour l’usage commercial ;
4. les limites de stockage ;
5. les conditions de résiliation ;
6. les possibilités d’export sans filigrane.

Les créations Canva AI peuvent-elles être utilisées à des fins commerciales ?

La possibilité d’utiliser une création dans un contexte commercial dépend des conditions de licence de Canva, du type d’élément utilisé et des droits attachés aux contenus importés ou générés.

Quelques précautions sont nécessaires :

• vérifiez la licence des photos, vidéos, musiques et illustrations ;
• ne présentez pas un élément sous licence comme un logo exclusif ;
• évitez de reproduire volontairement le style identifiable d’un artiste vivant ;
• ne générez pas de fausses personnes ou de fausses recommandations sans l’indiquer ;
• contrôlez les visages, marques et objets reconnaissables ;
• conservez les preuves de licence pour les projets importants.

Une image générée par IA n’offre pas nécessairement une exclusivité juridique. Dans plusieurs juridictions, la protection par le droit d’auteur dépend du niveau d’intervention humaine. Pour un logo, une identité de marque ou une campagne stratégique, une validation juridique et graphique peut être pertinente.

Quels sont les défauts de Canva AI ?

Canva AI est rapide, mais présente plusieurs limites :

• textes déformés dans les images ;
• mains, doigts et visages parfois incorrects ;
• résultats trop génériques ;
• incohérences entre plusieurs images ;
• difficultés avec les logos et produits précis ;
• contenu parfois éloigné de la demande ;
• quotas de génération ;
• variations de qualité selon le prompt ;
• risques liés aux droits et à la similarité avec des œuvres existantes.

La meilleure méthode consiste à utiliser l’IA pour produire une base, puis à effectuer une phase de contrôle humain systématique.

Checklist avant de télécharger un visuel Canva AI

Avant publication, vérifiez les points suivants :

• Objectif : le message est-il compréhensible en quelques secondes ?
• Orthographe : tous les textes ont-ils été relus ?
• Lisibilité : le contraste est-il suffisant ?
• Format : les dimensions correspondent-elles au canal choisi ?
• Mobile : le visuel reste-t-il lisible sur un petit écran ?
• Marque : les couleurs, polices et logos sont-ils cohérents ?
• Images : les contenus peuvent-ils être utilisés légalement ?
• Accessibilité : le texte est-il assez grand et suffisamment contrasté ?
• Export : le format est-il adapté à l’usage ?
• Qualité : l’image est-elle nette après téléchargement ?
• Détails IA : les mains, textes, ombres et contours sont-ils réalistes ?

Quel format d’export choisir ?

Le choix dépend de l’utilisation :

• PNG : visuels numériques nécessitant une bonne qualité ou une transparence ;
• JPG : photos et fichiers plus légers pour le web ;
• PDF standard : partage numérique ;
• PDF pour impression : document destiné à l’imprimeur ;
• MP4 : vidéo ;
• GIF : animation courte, lorsque ce format est pertinent.

Pour une impression professionnelle, utilisez les paramètres de qualité proposés par Canva et demandez à l’imprimeur s’il existe des contraintes particulières, notamment concernant les fonds perdus, les marges et le profil colorimétrique.

Conclusion : les points clés à retenir

Canva AI facilite la création de visuels professionnels grâce à Magic Design, Magic Media, Magic Write et aux fonctions de retouche automatisée. Pour obtenir un résultat convaincant, il faut toutefois combiner prompt précis, format adapté, identité visuelle cohérente et vérification humaine.

La méthode la plus efficace consiste à :

1. définir l’objectif et la cible ;
2. choisir le bon format ;
3. rédiger un prompt détaillé ;
4. générer plusieurs propositions ;
5. modifier manuellement la composition ;
6. ajouter les textes dans Canva plutôt que dans l’image générée ;
7. vérifier les licences et les détails visuels ;
8. exporter dans le format approprié.

Canva AI est donc un accélérateur de production, mais la qualité finale dépend toujours des choix éditoriaux, graphiques et juridiques appliqués avant publication.

Le dispositif de sécurité que prépare la Maison-Blanche pourrait instaurer un système à deux vitesses : les modèles américains les plus contrôlables seraient soumis à des évaluations avant leur lancement, tandis que des modèles open-weight étrangers pourraient y échapper. Une asymétrie susceptible de renforcer les acteurs chinois au moment même où Washington cherche à préserver son avance technologique.

Un cadre ciblé sur les modèles propriétaires

Selon des informations publiées le 4 août 2026 par Axios, également rapportées par Reuters, le cadre envisagé par la Maison-Blanche serait volontaire et ne concernerait pas l’ensemble des systèmes d’intelligence artificielle avancés.

Le mécanisme viserait principalement les modèles fermés et propriétaires capables d’atteindre un niveau élevé dans des domaines sensibles, notamment la cybersécurité offensive, l’exploitation de vulnérabilités ou le piratage. Avant leur mise sur le marché, leurs concepteurs devraient procéder à des tests de sécurité destinés à mesurer les risques d’usage malveillant.

Le principe rappelle celui du red teaming, une méthode d’évaluation consistant à charger des équipes internes ou externes de tenter de détourner un modèle, de contourner ses garde-fous ou de lui faire produire des instructions dangereuses. L’objectif consiste à détecter les capacités problématiques avant la commercialisation, plutôt qu’après la diffusion du produit.

Mais, dans sa forme rapportée par les médias américains, le cadre exclurait les modèles dont les poids sont publiquement accessibles.

L’exception open-weight au cœur du problème

Un modèle open-weight permet à des tiers de télécharger ses paramètres — les « poids » qui déterminent son comportement — puis de l’exécuter, de l’adapter ou de le déployer sans dépendre entièrement du fournisseur initial. Cette disponibilité ne signifie pas que le modèle est totalement open source : les données d’entraînement, le code complet ou les méthodes de développement peuvent rester propriétaires.

La distinction est toutefois déterminante pour la sécurité. Une entreprise peut tester un modèle fermé avant sa sortie, corriger ses failles et retarder son lancement. Elle conserve également un contrôle sur les serveurs, les mises à jour et les restrictions d’accès. Une fois les poids distribués, ces leviers deviennent beaucoup plus limités : des copies peuvent être modifiées localement, exécutées hors ligne ou intégrées à d’autres outils.

L’exemption ne signifie donc pas que les modèles open-weight seraient considérés comme moins dangereux. Elle traduit plutôt une difficulté de contrôle. Un cadre volontaire américain pourrait demander à une entreprise de tester un modèle qu’elle exploite directement, mais il ne peut pas facilement imposer le même processus à une communauté de développeurs ou à un acteur étranger diffusant les poids hors du territoire.

Cette logique crée néanmoins une incitation réglementaire paradoxale. Un laboratoire qui conserverait son modèle fermé pourrait devoir financer des évaluations coûteuses et documenter ses capacités offensives. Un autre qui publierait les poids pourrait échapper à cette obligation spécifique, même si le système est techniquement capable de produire des résultats similaires.

Pourquoi les modèles chinois pourraient en profiter

L’avantage potentiel pour les acteurs chinois tient moins à une exemption accordée directement à Pékin qu’à l’absence de mécanisme équivalent applicable aux modèles diffusés hors du périmètre américain.

Des entreprises chinoises qui choisissent de publier des modèles open-weight pourraient ainsi proposer des systèmes avancés sans subir le même processus de vérification préalable que les grands fournisseurs américains de modèles propriétaires. Ces systèmes pourraient être téléchargés, adaptés et déployés dans des environnements où les utilisateurs privilégient le coût, la personnalisation ou l’absence de dépendance à une API américaine.

La comparaison ne porterait pas uniquement sur les performances brutes. Elle concernerait aussi le délai de mise sur le marché et les contraintes imposées aux fournisseurs. Un modèle américain fermé soumis à des tests approfondis pourrait être lancé plus tard, avec des fonctionnalités limitées ou des engagements de sécurité plus lourds. Un modèle étranger distribué avec ses poids pourrait avancer plus rapidement, même si sa gouvernance et sa traçabilité sont plus faibles.

La portée de cet avantage reste toutefois conditionnée à plusieurs facteurs : la qualité des modèles chinois, leur capacité à fonctionner sur des infrastructures accessibles, les restrictions américaines à l’exportation de composants et de services, ainsi que la confiance des entreprises clientes. L’absence de test obligatoire ne constitue pas une garantie de succès commercial. Elle réduit en revanche une friction réglementaire pour les acteurs qui ne dépendent pas du cadre américain.

Washington face à un arbitrage industriel

Cette décision intervient dans un débat déjà tendu sur le statut des modèles ouverts aux États-Unis. Nvidia, Microsoft, Meta et OpenAI figurent parmi les entreprises qui défendent, à des degrés différents, l’intérêt stratégique de modèles dont les poids peuvent être accessibles ou plus largement distribués. Leurs arguments portent sur l’innovation, la concurrence, la recherche et la capacité des entreprises américaines à rivaliser avec les offres chinoises.

En parallèle, des responsables politiques et des experts de la sécurité demandent des restrictions sur les modèles ouverts les plus puissants. Leur inquiétude est concrète : une fois les poids publiés, les contrôles d’accès peuvent être supprimés, les mécanismes de refus contournés et les capacités dangereuses intégrées dans des logiciels spécialisés. La diffusion peut également compliquer l’attribution d’un incident et la responsabilité juridique du fournisseur initial.

Le cadre de la Maison-Blanche semble donc chercher un compromis : surveiller les modèles les plus avancés tout en évitant d’étouffer l’écosystème américain open-weight. Mais ce compromis expose une faille de cohérence. Les systèmes dont le fournisseur peut encore être identifié et sanctionné seraient soumis à des tests ; ceux qui sont plus difficiles à contrôler pourraient bénéficier d’un traitement plus léger.

Le caractère volontaire du dispositif ajoute une incertitude. Les grandes entreprises américaines pourraient accepter ces règles pour préserver leur accès au marché et démontrer leur sérieux. D’autres acteurs pourraient les considérer comme un coût concurrentiel et privilégier des modèles ouverts ou des structures juridiques situées hors des États-Unis.

Le prochain test sera celui de l’application

La question décisive sera désormais la définition précise du seuil de capacité déclenchant les évaluations. Mesurer le risque en cybersécurité ou en piratage est complexe : les performances varient selon les outils connectés au modèle, les données fournies et le niveau d’autonomie accordé au système. Un modèle apparemment limité peut devenir plus dangereux lorsqu’il est relié à un navigateur, à un terminal ou à une base de vulnérabilités.

La prochaine étape mesurable sera la publication du texte final et des critères d’éligibilité : modèles concernés, niveaux de capacité, calendrier des tests et éventuelles obligations de transparence. Si l’exclusion des modèles open-weight est confirmée, le Congrès devra déterminer si ce cadre volontaire suffit ou s’il faut une loi couvrant les modèles distribués depuis l’étranger.

À court terme, le dispositif risque surtout de déplacer les incitations : davantage de contrôles pour les modèles propriétaires américains, mais une zone grise persistante pour les modèles ouverts, y compris ceux susceptibles d’être utilisés dans des opérations offensives. La promesse de sécurité dépendra donc moins de l’existence des tests que de la capacité de Washington à éviter qu’ils ne deviennent un handicap réservé à ses propres entreprises.

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Google AI Studio permet de créer une application IA avec les modèles Gemini, souvent à partir d’une simple description en langage naturel. Ce guide explique comment utiliser Google AI Studio pour concevoir un prototype, connecter l’API Gemini, sécuriser les clés, ajouter des données, tester l’application et préparer sa mise en production.

Qu’est-ce que Google AI Studio ?

Google AI Studio est l’interface web de Google destinée à expérimenter et intégrer les modèles d’intelligence artificielle Gemini. L’outil s’adresse aussi bien aux débutants qu’aux développeurs qui souhaitent tester rapidement une idée avant de construire une application complète.

Depuis l’interface, il est possible de :

• rédiger et tester des prompts ;
• comparer différents modèles Gemini ;
• configurer des instructions système ;
• analyser des fichiers texte, des images, des documents ou d’autres contenus compatibles ;
• générer des réponses structurées ;
• utiliser certaines fonctions comme l’appel d’outils ou la recherche avec ancrage, selon le modèle et les options disponibles ;
• produire du code à partir d’une description ;
• créer une application web avec le mode Build, lorsque cette fonctionnalité est disponible sur le compte.

Google AI Studio ne doit pas être confondu avec l’application grand public Gemini. L’application Gemini sert principalement à converser avec une IA. Google AI Studio sert à concevoir, tester et intégrer des fonctionnalités Gemini dans un produit ou une application.

Pourquoi utiliser Google AI Studio pour créer une application IA ?

Google AI Studio est particulièrement utile pour passer rapidement d’une idée à un prototype fonctionnel.

Les principaux avantages

• Création rapide : une description précise peut générer une première interface et une logique applicative.
• Accès direct aux modèles Gemini : le changement de modèle permet de comparer qualité, rapidité et coût.
• Prototypage sans maîtriser toute la programmation : le mode Build peut générer une grande partie du code initial.
• Itérations en langage naturel : il est possible de demander des modifications comme « ajoute un historique des conversations » ou « affiche les résultats sous forme de tableau ».
• Connexion avec l’API Gemini : le prototype peut ensuite être intégré dans un site, un logiciel métier ou une application mobile.
• Intégration possible avec Firebase : selon les options proposées, Firebase peut servir à gérer l’authentification, une base de données ou le stockage.
• Export et déploiement : certaines versions permettent d’exporter le projet ou de le déployer vers des services Google.

L’outil est donc adapté à un MVP, à une démonstration client, à un outil interne ou à une première validation technique. Il ne remplace pas automatiquement les tests de sécurité, l’architecture et la maintenance nécessaires pour une application professionnelle.

Ce qu’il faut préparer avant de commencer

Avant d’ouvrir Google AI Studio, il est préférable de définir précisément le périmètre de l’application.

1. Choisir un cas d’usage simple

Une première application IA doit résoudre un problème clairement délimité. Exemples :

• assistant qui répond à partir d’une FAQ ;
• générateur de descriptions de produits ;
• outil de résumé de documents ;
• classificateur de demandes clients ;
• analyseur de CV ;
• assistant de recherche interne ;
• générateur de comptes rendus ;
• chatbot spécialisé dans un domaine donné.

Un projet comme « créer une IA qui fait tout » produit généralement une application imprécise et difficile à tester. Un objectif comme « répondre aux questions des clients à partir d’une base de 50 questions fréquentes » est beaucoup plus exploitable.

2. Définir les entrées et les sorties

Il faut déterminer :

• ce que l’utilisateur fournit à l’application ;
• ce que le modèle doit produire ;
• le format de la réponse ;
• les cas dans lesquels l’IA doit refuser de répondre ;
• les données qui doivent être conservées ;
• les actions qui nécessitent une validation humaine.

Par exemple, pour un assistant de support :

• entrée : question d’un client ;
• contexte : base de connaissances ;
• sortie : réponse courte, source utilisée et niveau de confiance ;
• règle : ne pas inventer d’information absente de la documentation.

3. Identifier les données sensibles

Ne transmettez pas automatiquement à un modèle des données personnelles, médicales, financières ou confidentielles. Vérifiez :

• la politique de confidentialité applicable ;
• les conditions d’utilisation de l’API ;
• la localisation et la conservation éventuelle des données ;
• les obligations du RGPD ;
• les droits d’accès des utilisateurs.

Comment créer une application IA dans Google AI Studio ?

Étape 1 : ouvrir Google AI Studio

Rendez-vous sur aistudio.google.com, puis connectez-vous avec un compte Google. L’accès peut dépendre du pays, de l’âge du compte, des conditions du service et des fonctionnalités activées.

L’interface peut évoluer. Selon la version affichée, les entrées principales peuvent s’appeler Chat, Prompt, Build ou Create app.

Le mode Prompt sert à tester le comportement du modèle. Le mode Build sert à générer une application à partir d’une consigne plus complète.

Étape 2 : sélectionner le mode Build

Ouvrez la section dédiée à la création d’application, lorsqu’elle est disponible. Google AI Studio demande généralement une description de l’application à générer.

La qualité du résultat dépend fortement de la consigne initiale. Une demande vague comme « crée un chatbot » risque de produire une application générique. Une demande détaillée donne de meilleurs résultats.

Étape 3 : rédiger un prompt de création précis

Un bon prompt doit décrire :

1. le rôle de l’application ;
2. son public cible ;
3. les fonctionnalités attendues ;
4. l’interface souhaitée ;
5. le comportement du modèle ;
6. les règles de sécurité ;
7. les données utilisées ;
8. les technologies ou intégrations nécessaires ;
9. les critères permettant de considérer l’application comme terminée.

Exemple de consigne pour créer un assistant de FAQ :

Crée une application web responsive destinée au support client. L’utilisateur saisit une question dans une zone de texte et reçoit une réponse générée par Gemini. La réponse doit être concise, en français, et s’appuyer uniquement sur la base de connaissances fournie. Si l’information n’est pas disponible, l’application doit l’indiquer clairement et proposer de contacter un conseiller. Ajoute une interface avec une liste de conversations, un bouton pour effacer l’historique, un indicateur de chargement et un message d’erreur lisible. Prévois une architecture permettant de conserver la clé API côté serveur. Utilise des réponses structurées avec les champs réponse, sources et besoinEscalade.

Cette consigne précise à la fois le fonctionnement, l’expérience utilisateur et une contrainte de sécurité importante.

Étape 4 : examiner le prototype généré

Après la génération, Google AI Studio affiche généralement un aperçu de l’application et les fichiers ou composants produits.

Vérifiez immédiatement :

• si l’application se charge correctement ;
• si les champs et boutons fonctionnent ;
• si la réponse de Gemini est affichée au bon endroit ;
• si les erreurs sont compréhensibles ;
• si l’interface fonctionne sur mobile ;
• si la clé API n’est pas visible dans le navigateur ;
• si l’application respecte bien les règles décrites dans le prompt.

Le premier résultat est un point de départ, pas une version finale. Le code généré peut contenir des choix techniques discutables, des fonctions incomplètes ou des hypothèses erronées.

Étape 5 : améliorer l’application par itérations

Les demandes de modification doivent être ciblées. Il vaut mieux demander une évolution à la fois, puis tester avant de poursuivre.

Exemples de demandes utiles :

• « Ajoute une validation empêchant l’envoi d’un message vide. »
• « Affiche un message spécifique lorsque l’API ne répond pas. »
• « Ne montre jamais la clé API dans le code exécuté côté client. »
• « Ajoute un bouton permettant de copier la réponse. »
• « Conserve les dix derniers messages dans l’historique de la session. »
• « Transforme la réponse en objet structuré avec les champs titre, résumé et actions. »
• « Ajoute une limite de longueur pour éviter les requêtes trop coûteuses. »
• « Ajoute une confirmation avant la suppression de l’historique. »

Pour obtenir un résultat fiable, indiquez également ce qui ne doit pas changer. Par exemple : « Modifie uniquement la zone de réponse et conserve la mise en page actuelle. »

Comment connecter Gemini à l’application ?

Google AI Studio peut servir à tester un prompt, mais une application réelle doit généralement appeler l’API Gemini.

Créer une clé API

La création d’une clé s’effectue habituellement depuis l’option Get API key, Obtenir une clé API ou une section équivalente. La clé est associée à un projet Google et permet à l’application d’effectuer des requêtes vers les services concernés.

Une clé API ne doit jamais être publiée :

• dans un dépôt GitHub public ;
• dans le code JavaScript envoyé au navigateur ;
• dans une capture d’écran ;
• dans une variable intégrée directement à l’interface ;
• dans un fichier partagé avec un client.

Stocker la clé côté serveur

La méthode recommandée consiste à placer la clé dans une variable d’environnement ou dans un gestionnaire de secrets. L’application cliente envoie une demande au serveur, puis le serveur appelle Gemini.

Cette architecture évite qu’un visiteur puisse récupérer la clé et l’utiliser à votre place. Dans le mode Build, cherchez une section du type Secrets, Environment variables ou Variables d’environnement. Le nom peut changer selon l’interface.

Si l’application est exportée, la clé doit être recréée dans l’environnement de déploiement. Une clé présente dans un fichier local ne sera pas automatiquement disponible sur un serveur distant.

Choisir le modèle Gemini

Le choix du modèle dépend du besoin :

• un modèle rapide et économique convient à une FAQ ou à une classification ;
• un modèle plus avancé est utile pour un raisonnement complexe ou une analyse longue ;
• un modèle multimodal est nécessaire pour interpréter des images ou certains fichiers ;
• un modèle spécialisé dans la vitesse peut convenir à une application interactive.

Les noms, versions et tarifs des modèles Gemini évoluent. Consultez la documentation officielle avant de figer un modèle dans une application commerciale.

Comment ajouter des données à une application IA ?

Une application IA donne de meilleurs résultats lorsque le modèle dispose d’un contexte fiable.

Ajouter une base de connaissances

Pour un assistant spécialisé, plusieurs approches sont possibles :

• inclure un petit texte directement dans l’instruction ;
• transmettre le contenu pertinent avec chaque demande ;
• stocker les documents dans une base de données ;
• utiliser une recherche sémantique ou une architecture RAG ;
• exploiter une fonction d’ancrage ou de recherche proposée par Google.

Pour une petite FAQ, un contexte textuel suffit souvent. Pour des milliers de documents, il faut prévoir l’indexation, la recherche des passages pertinents, la gestion des versions et les droits d’accès.

Imposer une réponse structurée

Les réponses en texte libre sont difficiles à exploiter dans une interface. Il est préférable de demander un format structuré lorsque l’application doit afficher des champs distincts.

Exemples de champs :

• `reponse` ;
• `categorie` ;
• `priorite` ;
• `sources` ;
• `actions` ;
• `doitEscalader`.

Il faut ensuite valider la réponse côté serveur. Une sortie produite par une IA peut être incomplète, mal formée ou contenir des informations inattendues.

Ajouter des fichiers

Selon les fonctionnalités disponibles, Google AI Studio peut permettre d’envoyer des documents ou d’utiliser des fichiers comme contexte. Avant de déployer cette fonction, vérifiez :

• la taille maximale acceptée ;
• les formats compatibles ;
• la durée de conservation ;
• la confidentialité des documents ;
• les coûts liés à l’analyse ;
• les risques d’injection de prompt dans un document fourni par un utilisateur.

Comment tester une application créée avec Google AI Studio ?

Un test réussi ne consiste pas uniquement à vérifier que l’écran s’affiche.

Tester le fonctionnement

Préparez une série de cas :

1. question simple et bien documentée ;
2. question ambiguë ;
3. question sans réponse dans la base ;
4. message vide ;
5. texte très long ;
6. caractères spéciaux ;
7. demande malveillante ;
8. plusieurs requêtes simultanées ;
9. indisponibilité temporaire de l’API ;
10. réponse contenant une erreur ou un format inattendu.

Tester la qualité des réponses

Créez un jeu de référence avec une trentaine de questions représentatives. Pour chaque question, notez :

• la justesse de la réponse ;
• la présence éventuelle d’une hallucination ;
• la pertinence des sources ;
• la longueur ;
• le ton ;
• la conformité aux règles métier.

Les prompts doivent être évalués sur plusieurs formulations. Une IA peut répondre correctement à une phrase et échouer sur une reformulation pourtant équivalente.

Tester la sécurité

Vérifiez notamment :

• que la clé API reste invisible ;
• qu’un utilisateur ne peut pas consulter les données d’un autre ;
• qu’un document ne peut pas modifier les règles principales du système ;
• que les instructions internes ne sont pas exposées ;
• que les entrées utilisateur sont limitées et filtrées ;
• que les actions sensibles exigent une confirmation.

Une application qui peut envoyer un e-mail, modifier une commande ou supprimer une donnée doit prévoir des contrôles supplémentaires. L’IA ne doit pas être l’unique mécanisme d’autorisation.

Combien coûte Google AI Studio et l’API Gemini ?

Google AI Studio peut proposer un accès gratuit à certaines fonctions et certains modèles, avec des limites d’utilisation. L’utilisation de l’API Gemini peut être soumise à :

• des quotas de requêtes ;
• des limites de fréquence ;
• une facturation selon les tokens en entrée et en sortie ;
• des coûts différents selon le modèle ;
• des frais liés à certaines fonctions, comme la recherche ou le traitement de fichiers ;
• des conditions particulières pour les comptes gratuits et payants.

Les tarifs changent régulièrement. Consultez la page officielle des tarifs Gemini avant de lancer une application avec un volume important.

Pour contrôler les dépenses :

• sélectionnez le modèle le moins puissant capable de répondre correctement ;
• limitez la longueur des prompts ;
• tronquez les historiques trop longs ;
• définissez une longueur maximale de sortie ;
• mettez en cache les résultats répétitifs ;
• ajoutez une limite par utilisateur ;
• surveillez les quotas dans Google Cloud ;
• configurez des alertes budgétaires ;
• désactivez les clés inutilisées.

Le coût du prototype et celui de la production peuvent être très différents. Une démonstration utilisée par dix personnes ne génère pas la même facture qu’un service public recevant plusieurs milliers de requêtes quotidiennes.

Quand utiliser Google AI Studio plutôt qu’une autre solution ?

Google AI Studio est un bon choix pour :

• valider rapidement une idée ;
• découvrir les modèles Gemini ;
• créer un prototype fonctionnel ;
• tester un prompt avant développement ;
• fabriquer un outil interne ;
• générer une première base de code ;
• présenter une démonstration à une équipe ou à un client.

Un développement plus classique devient préférable lorsque l’application nécessite :

• une architecture complexe ;
• une authentification avancée ;
• une forte exigence de disponibilité ;
• un audit de sécurité ;
• une gestion précise des rôles ;
• une conformité réglementaire stricte ;
• une intégration avec plusieurs systèmes métiers ;
• des tests automatisés et une maintenance à long terme.

Google AI Studio accélère le démarrage, mais le code généré doit être relu par une personne compétente avant toute mise en production.

Comment déployer l’application ?

Les options dépendent de la version de Google AI Studio et du type de projet. Le projet peut parfois être :

• exécuté dans l’aperçu intégré ;
• exporté pour être repris dans un environnement de développement ;
• associé à un dépôt Git ;
• connecté à Firebase ;
• déployé sur une infrastructure Google, comme Cloud Run, selon les options disponibles.

Avant le déploiement :

1. remplacez les clés de test par des secrets correctement configurés ;
2. activez la facturation uniquement si nécessaire ;
3. configurez les quotas et les alertes ;
4. ajoutez une gestion des erreurs ;
5. vérifiez les droits d’accès ;
6. testez les performances ;
7. ajoutez une politique de confidentialité ;
8. journalisez les erreurs sans enregistrer de données sensibles ;
9. prévoyez une procédure pour révoquer une clé compromise ;
10. vérifiez les conditions d’utilisation des modèles et des données.

Le bouton de partage d’un prototype ne constitue pas forcément un déploiement public sécurisé. Pour une application accessible à des clients, un hébergement adapté et une configuration serveur restent nécessaires.

Les erreurs fréquentes à éviter

Demander une application trop ambitieuse

Un assistant généraliste avec paiement, comptes utilisateurs, recherche documentaire et automatisations est trop complexe pour une première génération. Commencez par un parcours principal.

Exposer la clé API

C’est l’erreur la plus grave lors d’un prototype généré automatiquement. Une clé visible dans le navigateur peut être copiée et utilisée jusqu’à épuisement du quota ou du budget.

Faire confiance à toutes les réponses

Gemini peut produire une réponse plausible mais fausse. Ajoutez des sources, des règles de refus et une possibilité d’escalade vers un humain.

Oublier les limites de taille

Les conversations longues, les documents volumineux et les sorties trop détaillées augmentent le nombre de tokens et peuvent dégrader les performances.

Déployer sans relire le code

Le code généré peut comporter des dépendances obsolètes, une validation insuffisante, des erreurs de permissions ou une logique inadaptée au contexte métier.

Points clés à retenir

Google AI Studio permet de prototyper une application IA avec Gemini, de tester des prompts et, selon les comptes, de générer une application web dans le mode Build. La méthode la plus efficace consiste à commencer par un cas d’usage limité, à rédiger une consigne détaillée, puis à améliorer progressivement l’interface et la logique.

Pour obtenir une application fiable :

• définissez clairement les entrées et sorties ;
• imposez des règles de réponse ;
• utilisez des données vérifiées ;
• structurez les résultats lorsque c’est nécessaire ;
• conservez la clé API côté serveur ;
• testez les erreurs, les abus et les coûts ;
• surveillez les quotas ;
• relisez le code généré avant le déploiement ;
• prévoyez une validation humaine pour les actions sensibles.

Google AI Studio est particulièrement puissant pour passer rapidement de l’idée au prototype. La qualité de l’application finale dépend toutefois autant de la conception, de la sécurité et des tests que du modèle Gemini utilisé.

Le Pentagone voulait faire d’Anthropic un risque pour la sécurité de sa chaîne d’approvisionnement. Après l’audience du 30 juillet 2026, une juge fédérale américaine a estimé que les arguments du gouvernement paraissaient encore moins solides, infligeant un revers judiciaire à Washington dans son bras de fer avec l’un des principaux laboratoires d’IA.

Une procédure qui fragilise la position du Pentagone

Le conflit oppose depuis plusieurs mois le département américain de la Défense à Anthropic, créateur du modèle Claude. Au cœur du dossier : les restrictions imposées par le laboratoire à certains usages militaires de ses systèmes, notamment la surveillance et les armes autonomes.

Anthropic ne conteste pas le principe d’une coopération avec l’armée américaine. L’entreprise refuse en revanche que Claude puisse être utilisé sans limites pour des opérations de surveillance ou dans des systèmes capables de sélectionner et d’engager des cibles sans intervention humaine suffisante. Ces garde-fous sont présentés par le laboratoire comme des conditions d’usage de ses modèles, et non comme un refus général de travailler avec le gouvernement.

Le Pentagone a répondu en inscrivant Anthropic dans une catégorie assimilable à une menace pour la chaîne d’approvisionnement. Cette désignation permettrait à l’administration et à ses contractants d’écarter le laboratoire de certains marchés, voire de pousser les entreprises travaillant pour la Défense à rompre leurs relations avec lui.

Anthropic cherche désormais à faire annuler cette inscription. Le gouvernement soutient, de son côté, qu’il doit pouvoir écarter un fournisseur dont les conditions d’utilisation ne correspondent pas à ses besoins opérationnels.

À l’issue de l’audience du 30 juillet, la juge fédérale chargée du dossier a considéré que les arguments de l’administration semblaient moins convaincants encore qu’avant les débats. Il ne s’agit pas d’un jugement définitif en faveur d’Anthropic, mais le signal est défavorable au Pentagone : la justification de la mesure paraît difficile à établir devant le tribunal.

Le point sensible : un laboratoire peut-il imposer ses limites à l’armée ?

L’affaire dépasse le seul contrat entre Anthropic et le département de la Défense. Elle pose une question plus large sur le pouvoir de l’État américain face aux entreprises qui développent des modèles d’IA à usage général.

Le gouvernement défend une logique de souveraineté opérationnelle : lorsqu’un fournisseur intervient dans des programmes militaires, l’administration doit pouvoir exiger que ses technologies soient disponibles selon ses propres contraintes. Dans cette perspective, un laboratoire qui refuse certains usages pourrait être considéré comme un maillon peu fiable de la chaîne d’approvisionnement.

Anthropic avance une thèse différente. Selon cette lecture, le Pentagone ne pourrait pas transformer un désaccord sur les conditions d’emploi d’un modèle en motif suffisant pour sanctionner l’entreprise et la placer sur une liste noire. La mesure serait alors moins une décision technique de sécurité qu’une pression destinée à faire céder le laboratoire sur ses principes d’utilisation.

La distinction sera déterminante. Pour justifier sa décision, l’administration doit établir qu’Anthropic représente effectivement un risque pour la chaîne d’approvisionnement, et pas seulement que ses règles contractuelles ou éthiques compliquent certains programmes militaires. Si le tribunal considère que la désignation repose principalement sur un désaccord commercial ou politique, le fondement juridique de la sanction pourrait être contesté.

Des conséquences au-delà de Claude

Le dossier concerne directement Claude, mais sa portée pourrait s’étendre à l’ensemble du secteur. Les grands laboratoires d’IA négocient avec les administrations américaines tout en tentant de conserver des limites sur les usages les plus sensibles de leurs modèles. Une décision défavorable au Pentagone renforcerait leur capacité à inscrire ces restrictions dans les contrats publics.

À l’inverse, une validation de la position gouvernementale donnerait à Washington un levier puissant : un laboratoire pourrait perdre l’accès aux marchés de la Défense s’il refusait de fournir une technologie utilisable dans les conditions demandées par l’armée.

Le risque pour les entreprises serait alors moins lié à la qualité de leurs modèles qu’à leur politique d’usage. La frontière entre une exigence de sécurité nationale et une sanction visant une position de principe deviendrait centrale dans les futures procédures.

La pression s’exerce déjà sur les fournisseurs militaires

Le conflit judiciaire ne se déroule pas dans un vide administratif. Selon Breaking Defense, l’Armée de l’air américaine pousse ses contractants à purger Anthropic de leurs systèmes d’ici au 1er septembre 2026, d’après une note interne.

Cette échéance accroît la pression sur les entreprises qui utilisent Claude dans des programmes liés à la Défense. Elles pourraient devoir identifier les outils concernés, suspendre certains accès et remplacer les modèles d’Anthropic, parfois dans des environnements où les changements de fournisseur sont coûteux et techniquement complexes.

La mesure crée aussi une incertitude pour les intégrateurs et les sous-traitants. Même si la procédure engagée par Anthropic aboutit, des entreprises auront déjà engagé des dépenses pour retirer Claude de leurs architectures. Si le Pentagone obtient finalement gain de cause, les fournisseurs qui continueront à travailler avec Anthropic pourraient s’exposer à des conséquences contractuelles.

Cette tension illustre la dépendance croissante des programmes militaires à des modèles développés par des acteurs privés. Les administrations disposent des budgets et des exigences opérationnelles, mais les laboratoires contrôlent les conditions d’accès à leurs systèmes. Le rapport de force ne se limite donc plus au prix d’un contrat : il porte sur les usages autorisés, la responsabilité en cas d’erreur et le degré de contrôle humain dans les opérations.

Un précédent juridique en préparation

La prochaine étape sera la décision de la juge sur la demande d’Anthropic visant à faire retirer la désignation de menace pour la chaîne d’approvisionnement. Le calendrier exact dépendra de la procédure, mais l’audience du 30 juillet montre déjà que le gouvernement devra préciser le lien entre le refus de certains usages militaires et le risque invoqué pour justifier la sanction.

L’enjeu est considérable pour Washington comme pour les laboratoires d’IA. Si Anthropic obtient gain de cause, le gouvernement devra probablement fonder plus rigoureusement ses exclusions sur des éléments de sécurité démontrables. S’il est débouté, l’administration disposera d’un précédent pour écarter des fournisseurs dont les politiques d’utilisation ne correspondent pas à ses objectifs militaires.

Dans les deux cas, le prochain jalon sera mesurable : la décision judiciaire déterminera si l’inscription d’Anthropic peut produire ses effets avant le 1er septembre 2026, et si les contractants de la Défense devront effectivement retirer Claude de leurs systèmes. L’affaire pourrait ainsi fixer les premières limites concrètes au pouvoir de l’État américain sur les laboratoires d’IA qui refusent certains usages de leurs modèles.

Une IA capable de repérer des failles ne vaut que par sa capacité à travailler dans les conditions d’une équipe de sécurité réelle. Avec Perception, Microsoft veut franchir ce cap : son système d’agents aurait atteint 96 % sur CyberGym, soit 12 points de plus que le modèle Mythos, tout en réduisant presque de moitié le coût de sa configuration actuelle.

Microsoft ouvre Perception aux équipes de sécurité

Le projet Perception entrera en préversion publique le 3 août 2026, annonce Microsoft. Son objectif est de transformer l’IA de cybersécurité en outil opérationnel de recherche de vulnérabilités, plutôt qu’en simple assistant capable d’expliquer du code ou de résumer des alertes.

Le dispositif repose sur MAI-Cyber-1-Flash, un modèle développé en interne par Microsoft, intégré à une équipe d’agents spécialisés. Cette architecture dite multi-agent permet à plusieurs instances logicielles de collaborer autour d’une même tâche de sécurité : analyser un logiciel, identifier des comportements suspects et contribuer à la validation d’une vulnérabilité.

Microsoft ne présente donc pas uniquement un nouveau modèle de langage. L’enjeu porte sur la combinaison entre le modèle, les agents et les outils mobilisés pour explorer un environnement logiciel. Dans ce type de système, la performance dépend autant de la qualité du modèle que de sa capacité à enchaîner des actions, à conserver le contexte et à revenir sur ses hypothèses.

L’ouverture en préversion publique doit permettre à des utilisateurs externes de tester cette approche dans des scénarios de recherche de failles. Le terme préversion reste important : il signale un produit accessible, mais encore susceptible d’évoluer avant une disponibilité générale.

Un score de 96 % qui place Mythos derrière

Le principal argument de Microsoft tient dans un chiffre : 96 % sur CyberGym, un benchmark conçu pour évaluer les capacités d’une IA dans des tâches liées à la sécurité logicielle.

Selon l’entreprise, Perception dépasse de 12 points le modèle Mythos. Si l’écart est exprimé en points de pourcentage, la configuration de référence obtient donc environ 84 %. La comparaison donne à Microsoft un avantage net sur le protocole de test retenu, mais elle ne suffit pas à mesurer à elle seule l’efficacité d’un système en production.

Un benchmark peut vérifier qu’un agent détecte une faiblesse dans un code connu ou qu’il suit correctement un scénario défini. Il ne mesure pas nécessairement sa robustesse face à des applications propriétaires mal documentées, à des architectures distribuées ou à des dépendances rarement utilisées. Il ne renseigne pas non plus directement sur le taux de faux positifs, le temps nécessaire à l’analyse ou la qualité des recommandations adressées aux développeurs.

La performance annoncée doit donc être lue comme un indicateur de capacité, pas comme la preuve qu’une équipe de sécurité peut déléguer entièrement sa recherche de vulnérabilités à Perception. Dans ce domaine, une faille détectée trop tard, mal qualifiée ou impossible à reproduire conserve une valeur opérationnelle limitée.

La bataille se joue aussi sur le coût

Microsoft avance un deuxième argument, plus directement lié à l’adoption : Perception permettrait de réaliser près de 50 % d’économies par rapport à la configuration actuelle de MDASH, le système de référence utilisé par l’entreprise pour ses travaux de sécurité.

Cette promesse est stratégique. Les systèmes d’IA appliqués à la cybersécurité peuvent multiplier les appels à des modèles coûteux, notamment lorsqu’ils doivent inspecter de grandes bases de code, lancer plusieurs pistes d’analyse ou demander des vérifications successives. Une architecture d’agents performante mais trop chère risque de rester cantonnée à des démonstrations ou à quelques missions prioritaires.

L’utilisation de MAI-Cyber-1-Flash semble répondre à cette contrainte. Microsoft cherche à proposer un modèle suffisamment compétent pour des tâches techniques, mais moins coûteux à exécuter qu’une configuration reposant sur des modèles plus lourds. L’économie revendiquée ne signifie toutefois pas que chaque analyse coûtera automatiquement moitié moins cher pour tous les clients : elle dépendra du volume de code, du nombre d’agents mobilisés et des ressources informatiques nécessaires.

Le rapport coût-performance devient néanmoins un critère central. Une IA qui trouve davantage de failles, mais consomme beaucoup plus de calcul, peut être moins utile qu’un système légèrement moins précis mais déployable en continu.

De l’assistant au chasseur de failles

Avec Perception, Microsoft tente de déplacer le rôle de l’IA dans le cycle de sécurité. Les premiers outils génératifs ont surtout servi à produire des explications, suggérer des correctifs ou accélérer l’écriture de scripts. L’approche défendue ici vise une participation plus active à la recherche elle-même.

La différence est importante. Un assistant répond à une demande formulée par un analyste. Une équipe d’agents peut, elle, décomposer une mission, explorer plusieurs hypothèses et poursuivre une piste jusqu’à obtenir un résultat exploitable. Cette autonomie reste encadrée par les outils, les droits d’accès et les règles de validation, mais elle rapproche l’IA du travail quotidien d’un chercheur en vulnérabilités.

Pour les équipes de sécurité, l’intérêt potentiel est concret : réduire le temps consacré aux analyses répétitives, tester davantage de composants et concentrer les experts sur les cas ambigus. Pour les éditeurs de logiciels, la pression pourrait aussi augmenter si les systèmes automatisés identifient plus rapidement des défauts dans des produits largement déployés.

Cette évolution introduit cependant un risque symétrique. Les mêmes capacités peuvent servir à identifier des failles avant leur correction. La gouvernance des accès, la traçabilité des actions des agents et la validation humaine des résultats resteront indispensables, en particulier lorsque l’IA manipule du code sensible ou intervient dans des environnements de production.

Une préversion à confronter au terrain

Les résultats de CyberGym donnent à Microsoft un point de départ favorable face à Mythos. La prochaine étape sera de vérifier si l’écart de 12 points se maintient sur des bases de code variées et dans des conditions moins standardisées.

Le jalon concret sera l’ouverture de la préversion publique, le 3 août 2026. Les premiers retours devront porter sur trois indicateurs : le taux de vulnérabilités réellement confirmées, le temps économisé par les analystes et le coût par analyse. C’est sur ces mesures, plus que sur le seul score de benchmark, que Perception pourra démontrer sa valeur comme outil de recherche de failles utilisable au quotidien.

Créer un GPT personnalisé avec ChatGPT en 2026 permet de concevoir un assistant spécialisé sans développer une application complète. Ce guide explique comment créer un GPT personnalisé avec ChatGPT, choisir ses instructions, ajouter des fichiers, activer les outils, le tester et le partager en toute sécurité.

Qu’est-ce qu’un GPT personnalisé dans ChatGPT ?

Un GPT personnalisé est une version configurée de ChatGPT pour une tâche, un métier ou un domaine précis. Il peut recevoir :

• des instructions permanentes ;
• des documents de référence ;
• des règles de ton et de comportement ;
• des exemples de réponses ;
• des outils comme la recherche web ou l’analyse de données ;
• des connexions à des services externes grâce aux actions.

Contrairement à une conversation classique, les règles d’un GPT personnalisé sont conservées dans sa configuration. Il n’est donc pas nécessaire de rappeler son rôle à chaque nouvelle discussion.

Un GPT personnalisé peut par exemple servir à :

• rédiger des fiches produits optimisées pour le SEO ;
• répondre aux questions internes d’une entreprise ;
• analyser des contrats ou des procédures ;
• aider des étudiants à réviser ;
• créer des comptes rendus de réunion ;
• assister un service client ;
• générer des contenus selon une charte éditoriale ;
• interroger une base documentaire.

GPT personnalisé, instructions personnalisées ou projet : quelles différences ?

Ces fonctionnalités sont proches, mais elles ne répondent pas au même besoin.

| Fonctionnalité | Utilité principale |

|---|---|

| Instructions personnalisées | Modifier les réponses générales de ChatGPT pour un utilisateur |

| Projet ChatGPT | Regrouper des conversations, fichiers et instructions autour d’un projet |

| GPT personnalisé | Créer un assistant réutilisable, partageable et spécialisé |

| API OpenAI | Intégrer un assistant dans un site, une application ou un logiciel |

Un GPT personnalisé fonctionne principalement à l’intérieur de ChatGPT. Pour intégrer un assistant sur un site web ou dans une application mobile, il faut généralement utiliser une API ou une solution d’intégration dédiée.

Qui peut créer un GPT personnalisé en 2026 ?

La création de GPT dépend de l’offre ChatGPT utilisée et des règles en vigueur au moment de la consultation. En règle générale, la fonctionnalité de création est associée aux offres payantes ou professionnelles, tandis que certains comptes gratuits peuvent surtout utiliser des GPT existants.

Les offres professionnelles peuvent également proposer :

• une gestion centralisée des GPT ;
• des espaces de travail partagés ;
• des contrôles administrateur ;
• des options de confidentialité renforcées ;
• une gestion des accès au sein d’une équipe.

Comment vérifier l’accès à la création de GPT ?

1. Ouvrir chatgpt.com et se connecter.
2. Accéder à la section GPTs, Explorer les GPTs ou à une rubrique équivalente.
3. Rechercher le bouton Créer, Create ou Create a GPT.
4. Si le bouton n’apparaît pas, vérifier l’abonnement, l’espace de travail utilisé et les droits du compte.
5. Consulter la page de tarification et l’aide officielle d’OpenAI pour connaître les conditions applicables.

Les intitulés, quotas et fonctionnalités peuvent évoluer en 2026. L’interface affichée dans le compte reste la référence la plus fiable.

Comment créer un GPT personnalisé avec ChatGPT ?

La création s’effectue généralement depuis l’éditeur de GPT. Deux méthodes sont souvent proposées :

• une création guidée avec le constructeur conversationnel ;
• une configuration manuelle depuis l’onglet de paramétrage.

La méthode guidée convient pour démarrer rapidement. La configuration manuelle permet de contrôler précisément le comportement du GPT.

Étape 1 : ouvrir l’éditeur de GPT

Depuis ChatGPT :

1. Cliquer sur GPTs ou Explorer les GPTs dans la barre latérale.
2. Sélectionner Créer.
3. Choisir entre le constructeur conversationnel et la configuration détaillée.

L’éditeur comporte généralement une zone de prévisualisation permettant de tester le GPT pendant sa conception.

Étape 2 : définir le rôle du GPT

La première instruction doit expliquer clairement qui est le GPT et à quoi il sert.

Une bonne définition précise :

• son rôle ;
• son public cible ;
• les tâches autorisées ;
• les limites à respecter ;
• le format attendu des réponses.

Exemple :

Tu es un assistant SEO destiné aux rédacteurs web francophones. Tu aides à construire des plans d’articles, à identifier les intentions de recherche et à améliorer la lisibilité des contenus. Tu privilégies des recommandations concrètes, vérifiables et adaptées au référencement naturel. Tu ne présentes jamais une information incertaine comme un fait établi.

Cette formulation est plus efficace qu’une consigne vague comme « Tu es un assistant utile ».

Étape 3 : rédiger les instructions principales

Les instructions constituent le cœur du GPT personnalisé. Elles doivent être organisées en sections clairement identifiables.

Une structure efficace peut contenir les éléments suivants :

Rôle

Décrire la fonction principale du GPT.

Tu es un assistant spécialisé dans la rédaction de contenus SEO en français.

Objectif

Indiquer le résultat attendu.

Ton objectif est de produire des articles utiles, structurés et optimisés pour les moteurs de recherche.

Public

Préciser à qui les réponses s’adressent.

Le contenu vise des entrepreneurs, des responsables marketing et des lecteurs non spécialistes.

Méthode

Décrire les étapes que le GPT doit suivre.

Avant de rédiger, identifie l’intention de recherche, le niveau de connaissance du lecteur, les questions secondaires et les informations à vérifier.

Format de réponse

Spécifier la présentation souhaitée.

Utilise des titres Markdown, des listes lorsque cela améliore la lisibilité et des exemples concrets. Place une réponse directe au début de chaque section importante.

Ton

Définir le style éditorial.

Adopte un ton professionnel, pédagogique et précis. Évite le jargon inutile, les promesses excessives et les formulations ambiguës.

Limites

Indiquer ce que le GPT doit refuser ou signaler.

Si une information n’est pas confirmée par les documents fournis ou par une source fiable, signale l’incertitude au lieu d’inventer une réponse.

Étape 4 : ajouter des règles de priorité

Un GPT peut recevoir des demandes contradictoires. Les instructions doivent donc préciser quelles règles sont prioritaires.

Exemple :

Respecte d’abord les règles de sécurité et de confidentialité, puis les instructions de ce GPT, puis les demandes de l’utilisateur. Si une demande contredit une règle essentielle, explique brièvement la limite et propose une alternative.

Il est également conseillé d’indiquer au GPT comment réagir lorsqu’il manque des informations :

Si la demande est ambiguë, pose au maximum trois questions ciblées. Si une réponse provisoire est possible, donne-la en précisant les hypothèses utilisées.

Étape 5 : choisir le nom, la description et l’image

Le nom doit être court, mémorisable et explicite.

Exemples :

• SEO Content Planner
• Assistant RH interne
• Coach Excel
• Réviseur de contrats
• Guide fiscal pour indépendants

La description doit expliquer la valeur du GPT en une phrase. Elle peut suivre ce modèle :

Assistant spécialisé dans [domaine], capable de [tâche principale] pour [public cible].

L’image peut être générée ou importée selon les options disponibles. Éviter les visuels protégés par des droits d’auteur ou susceptibles de laisser croire à une affiliation officielle.

Comment ajouter des fichiers à un GPT personnalisé ?

Les fichiers servent de base documentaire. Le GPT peut les utiliser pour répondre à des questions ou produire du contenu conforme à leur contenu.

Les formats compatibles peuvent inclure, selon les capacités disponibles :

• PDF ;
• documents texte ;
• fichiers Word ;
• feuilles de calcul ;
• présentations ;
• fichiers CSV ;
• fichiers texte structurés.

Quels documents ajouter ?

Les meilleurs fichiers sont :

• récents ;
• bien structurés ;
• lisibles par machine ;
• sans doublons ;
• organisés par thème ;
• accompagnés de titres et de dates de version.

Exemples de documents utiles :

• charte éditoriale ;
• catalogue produit ;
• documentation technique ;
• base de questions fréquentes ;
• procédures internes ;
• guide de marque ;
• politique de retour ;
• référentiel de formation.

Bonnes pratiques pour préparer les fichiers

1. Supprimer les versions obsolètes.
2. Renommer les fichiers avec un titre explicite et une date.
3. Ajouter une table des matières aux documents volumineux.
4. Éviter les scans lorsque le texte n’est pas reconnu par OCR.
5. Séparer les documents qui contiennent des règles différentes.
6. Indiquer la source et la date de mise à jour.
7. Tester le GPT avec des questions dont la réponse figure dans les documents.

Les limites de taille, de nombre de fichiers et de volume analysable dépendent de l’interface et de l’offre. L’éditeur affiche généralement les quotas applicables au compte.

Faut-il mettre les règles dans les fichiers ou dans les instructions ?

Les règles essentielles doivent être placées dans les instructions principales. Les fichiers doivent plutôt contenir les informations de référence.

Exemple :

• Instruction : « Réponds toujours en français et cite le nom du document utilisé. »
• Fichier : catalogue des produits et caractéristiques techniques.

Cette séparation rend le comportement plus prévisible et facilite les mises à jour.

Quelles capacités activer ?

L’éditeur peut proposer plusieurs capacités. Leur disponibilité dépend du compte, du modèle et de la configuration de ChatGPT.

Recherche web

La recherche web est utile pour :

• vérifier des informations récentes ;
• identifier des sources ;
• suivre l’actualité d’un secteur ;
• comparer des offres ou des produits.

Elle ne remplace pas la vérification humaine. Les réponses peuvent contenir des erreurs, des sources faibles ou des informations dépassées.

Instruction recommandée :

Lorsque la demande porte sur une information susceptible d’avoir changé, effectue une recherche web et indique les sources consultées. Ne présente pas une information non vérifiée comme certaine.

Analyse de données et génération de fichiers

Cette capacité peut permettre d’analyser :

• des tableaux ;
• des fichiers CSV ;
• des statistiques ;
• des données financières ;
• des résultats d’enquête.

Pour obtenir de bons résultats, préciser les unités, les colonnes importantes, les règles d’arrondi et le format de sortie attendu.

Génération d’images

Cette option peut être utile pour créer :

• des illustrations ;
• des concepts visuels ;
• des schémas simples ;
• des supports de présentation.

Le GPT doit recevoir des règles claires concernant le style visuel, les dimensions, les couleurs et les éléments à éviter.

Canvas ou espace de rédaction

Lorsqu’il est disponible, cet espace facilite la rédaction et la modification de contenus longs. Il est pertinent pour les articles, les scripts, les plans détaillés et les documents structurés.

Comment connecter un GPT à une API ou à un service externe ?

Les actions permettent à un GPT d’appeler une API externe. Cette fonction est destinée aux cas où le GPT doit récupérer ou transmettre des données dans un autre système.

Exemples :

• consulter un stock produit ;
• créer un ticket dans un outil de support ;
• interroger une base interne ;
• récupérer des données depuis un CRM ;
• envoyer une demande à un service métier.

La configuration demande généralement :

1. l’URL de l’API ;
2. une description des endpoints ;
3. un schéma OpenAPI ;
4. le type d’authentification ;
5. les règles de sécurité ;
6. des tests avec des données non sensibles.

Précautions avant d’utiliser une action

Une action peut transmettre des données à un service tiers. Il faut donc :

• vérifier la politique de confidentialité du fournisseur ;
• limiter les données envoyées ;
• utiliser des clés API restreintes ;
• éviter d’intégrer des secrets dans les instructions ;
• contrôler les permissions disponibles ;
• désactiver les opérations destructrices lorsque cela est possible ;
• demander une confirmation avant une action irréversible.

Un GPT personnalisé n’est pas un coffre-fort pour les mots de passe, les clés privées ou les informations médicales sensibles.

Comment tester un GPT personnalisé ?

Un GPT ne doit pas être publié immédiatement après sa création. La phase de test permet d’identifier les réponses incohérentes, les oublis et les comportements indésirables.

Tests essentiels à effectuer

1. Poser une question simple correspondant à son usage principal.
2. Tester une question hors sujet.
3. Demander une information absente des documents.
4. Fournir une instruction contradictoire.
5. Essayer d’obtenir le contenu exact de ses instructions internes.
6. Tester une demande contenant des données confidentielles.
7. Vérifier le format des réponses.
8. Comparer plusieurs réponses à la même question.
9. Tester les fichiers les plus importants.
10. Vérifier les actions externes avec un environnement de test.

Exemple de grille d’évaluation

| Critère | Question à vérifier |

|---|---|

| Exactitude | La réponse respecte-t-elle les documents disponibles ? |

| Cohérence | Le ton et le format restent-ils stables ? |

| Limites | Le GPT signale-t-il ses incertitudes ? |

| Sécurité | Refuse-t-il les demandes sensibles ou inappropriées ? |

| Utilité | La réponse permet-elle réellement d’avancer ? |

| Sources | Les références sont-elles indiquées lorsque nécessaire ? |

Une réponse trop longue, trop générale ou trop affirmative peut être corrigée en renforçant les instructions.

Comment partager ou publier un GPT ?

Après les tests, plusieurs niveaux de visibilité peuvent être proposés :

• privé : accessible uniquement au créateur ;
• lien partagé : accessible aux personnes disposant du lien ;
• espace de travail : réservé à une organisation ;
• annuaire public : visible par d’autres utilisateurs, sous réserve des règles de publication.

Avant de partager un GPT, vérifier :

• qu’aucune donnée confidentielle ne figure dans les fichiers ;
• que les actions externes sont correctement sécurisées ;
• que le nom ne reprend pas une marque sans autorisation ;
• que les réponses ne contiennent pas de promesses trompeuses ;
• que les documents sont encore à jour.

La publication dans un annuaire peut être soumise à une vérification automatique ou humaine. Les critères et les procédures peuvent évoluer.

Combien coûte la création d’un GPT personnalisé ?

Le coût dépend de l’offre ChatGPT utilisée. La création peut être incluse dans certaines formules payantes, tandis que l’utilisation de fonctionnalités avancées ou d’actions externes peut entraîner des coûts supplémentaires.

Les dépenses possibles comprennent :

• l’abonnement ChatGPT ;
• la consommation d’une API externe ;
• l’hébergement d’un service connecté ;
• les coûts de stockage ou de traitement ;
• la maintenance des documents et des intégrations.

La création d’un GPT dans ChatGPT ne signifie pas automatiquement que son utilisation est gratuite dans tous les contextes. Un projet connecté à une API peut générer une facturation indépendante.

Quelles sont les limites d’un GPT personnalisé ?

Un GPT personnalisé ne garantit pas des réponses exactes à 100 %. Il peut :

• mal interpréter une consigne ;
• utiliser un document obsolète ;
• inventer une information absente de sa base ;
• citer une source de manière incorrecte ;
• produire une analyse statistique imparfaite ;
• divulguer une information si la configuration est mal conçue.

Les réponses doivent être vérifiées pour les domaines à risque, notamment :

• droit ;
• fiscalité ;
• santé ;
• finance ;
• ressources humaines ;
• cybersécurité ;
• conformité réglementaire.

Un GPT personnalisé doit être considéré comme un outil d’assistance, et non comme un remplaçant automatique d’un professionnel qualifié.

Conseils pour améliorer la qualité d’un GPT

Donner des instructions précises

Préférer :

Produis une réponse en cinq parties, avec un résumé de deux phrases, trois recommandations concrètes et une section consacrée aux limites.

À une instruction vague comme :

Réponds de manière complète.

Ajouter des exemples

Les exemples montrent le résultat attendu plus efficacement qu’une longue explication. Ajouter plusieurs cas :

• une demande simple ;
• une demande ambiguë ;
• une demande hors périmètre ;
• une demande nécessitant une source ;
• une demande à refuser.

Limiter le périmètre

Un GPT spécialisé dans une seule mission sera généralement plus fiable qu’un assistant censé tout faire. Un GPT peut par exemple se concentrer uniquement sur :

• la rédaction SEO ;
• l’analyse de tableaux ;
• le support d’un produit ;
• la préparation d’entretiens ;
• la synthèse de documents.

Prévoir la maintenance

Un GPT doit être révisé lorsque :

• les tarifs changent ;
• la réglementation évolue ;
• une procédure interne est modifiée ;
• un produit est remplacé ;
• le ton éditorial est actualisé ;
• une action externe change de format.

Ajouter une date de mise à jour dans les fichiers facilite le suivi.

Peut-on créer un GPT personnalisé gratuitement ?

La réponse dépend de la formule disponible en 2026 et des règles appliquées par OpenAI. Même lorsqu’un accès gratuit à certaines fonctions existe, les capacités avancées peuvent être limitées.

La méthode la plus simple consiste à vérifier directement :

1. la présence du bouton Créer ;
2. les fonctionnalités activables ;
3. les quotas affichés ;
4. les conditions de partage ;
5. les éventuels coûts liés aux actions ou aux API.

FAQ sur les GPT personnalisés

Faut-il savoir coder pour créer un GPT ?

Non, pas pour créer un GPT de base. Les instructions, les fichiers et les capacités peuvent généralement être configurés depuis l’interface. Des compétences techniques deviennent nécessaires pour connecter une API externe ou construire une intégration complète.

Peut-on utiliser un GPT personnalisé sur un site web ?

Un GPT créé dans ChatGPT n’est généralement pas un widget directement intégrable sur un site. Pour une intégration web, il faut utiliser une API, une solution partenaire ou développer une interface dédiée.

Un GPT personnalisé apprend-il automatiquement de chaque conversation ?

Il ne faut pas supposer qu’un GPT met automatiquement à jour sa base de connaissances avec toutes les conversations. Les documents de référence doivent être maintenus explicitement, et les options de mémoire dépendent du fonctionnement du compte et de l’espace de travail.

Comment empêcher un GPT d’inventer des réponses ?

Ajouter des consignes de vérification :

Utilise uniquement les documents fournis pour les questions internes. Si la réponse n’y figure pas, indique que l’information est indisponible. Ne complète pas les données manquantes par une supposition.

Il faut ensuite tester le comportement avec des questions dont la réponse est absente.

Peut-on modifier un GPT après sa publication ?

Oui, si le compte dispose des droits nécessaires. Toute modification importante doit être suivie d’une nouvelle série de tests, en particulier lorsqu’elle concerne les fichiers, les actions ou les règles de confidentialité.

À retenir

Créer un GPT personnalisé avec ChatGPT en 2026 ne nécessite pas forcément de compétences en programmation. La qualité du résultat dépend surtout de la précision des instructions, de la fiabilité des documents ajoutés et de la rigueur des tests.

Les points essentiels sont les suivants :

• définir un rôle spécialisé et un périmètre clair ;
• rédiger des instructions structurées ;
• séparer les règles de comportement des documents de référence ;
• utiliser des fichiers récents et correctement organisés ;
• activer uniquement les capacités nécessaires ;
• sécuriser les actions et les données transmises ;
• tester les cas normaux, ambigus et sensibles ;
• maintenir régulièrement le GPT ;
• vérifier les informations importantes avant toute décision ;
• utiliser une API pour intégrer l’assistant dans un site ou une application.

Un GPT personnalisé bien conçu devient un assistant spécialisé, reproductible et partageable. Sa fiabilité dépend toutefois de sa configuration, de la qualité de ses sources et du contrôle humain appliqué à ses réponses.

Un clic présenté comme un simple moyen de transmettre une conversation a suffi à la rendre repérable sur Google. Fin juillet 2026, des échanges partagés depuis Claude, l’assistant d’Anthropic, sont apparus dans les résultats du moteur avec la requête `site:claude.ai/share`.

Des conversations Claude visibles depuis une simple recherche

La découverte a été signalée autour du 27 juillet 2026, notamment par Axios et Malwarebytes. En utilisant la requête `site:claude.ai/share`, des internautes ont pu faire remonter des pages publiques hébergées sur le domaine de Claude.

Les contenus identifiés ne relevaient pas uniquement de tests anodins. Certains résultats renvoyaient vers des plans politiques, des documents liés à des travaux universitaires ou des échanges contenant potentiellement des informations sensibles. Des pages consacrées aux Artefacts de Claude — des contenus générés ou structurés par l’assistant, comme des documents, tableaux ou applications — faisaient également partie des éléments accessibles.

Le mécanisme ne signifie pas que des conversations privées ont été extraites des comptes utilisateurs. Les pages concernées avaient été rendues accessibles au moyen d’un lien de partage. Le problème tient plutôt à la visibilité de ces liens : une adresse conçue pour être transmise à quelques personnes pouvait être indexée, puis retrouvée par n’importe quel internaute connaissant la bonne requête.

La nuance est technique, mais ses conséquences sont très concrètes. Un lien public n’est pas nécessairement secret. Dès lors qu’une page peut être consultée sans authentification, un moteur de recherche peut, en théorie, la découvrir, l’analyser et l’afficher dans ses résultats.

Anthropic conteste l’existence d’un accès privilégié de Google

Interrogé sur cette indexation, Anthropic a affirmé ne pas fournir à Google de répertoires ou de sitemaps recensant les conversations partagées. Un sitemap est un fichier destiné à aider les moteurs de recherche à parcourir les pages d’un site. L’absence d’un tel fichier ne suffit toutefois pas à empêcher l’indexation.

Google peut découvrir une page par différents chemins : un lien publié sur un site, un forum, un réseau social, une page déjà explorée ou d’autres mécanismes de navigation. Une URL publique peut aussi rester accessible aux robots d’indexation, sauf si le service applique des directives spécifiques comme `noindex`, bloque les robots ou exige une authentification.

Les résultats observés ne prouvent donc pas qu’Anthropic aurait transmis une base de données à Google. Ils montrent surtout qu’une partie des pages de partage était suffisamment accessible pour être détectée et indexée. La disparition ultérieure de nombreux résultats a réduit l’exposition, sans effacer la question centrale : pourquoi ces pages étaient-elles découvrables de cette manière, et quelles garanties avaient été présentées aux utilisateurs ?

« Partager un lien » ne veut pas dire la même chose pour tout le monde

L’incident révèle une ambiguïté devenue fréquente dans les assistants IA. Dans l’interface, le bouton « partager » peut être compris comme un outil de collaboration privé : envoyer une conversation à un collègue, demander un avis ou conserver une copie accessible depuis un autre appareil.

Sur le plan technique, l’action peut pourtant créer une page publique. La personne qui reçoit le lien n’a pas besoin de se connecter au compte d’origine et, selon les réglages du service, le contenu peut être consulté par toute personne obtenant l’adresse. Si la page est indexée, le lien n’est même plus indispensable.

Cette différence entre lien public et publication sur le web est rarement perceptible dans l’usage courant. Les utilisateurs associent souvent la confidentialité à l’absence de publication volontaire sur un réseau social ou un site ouvert. Or une URL accessible sans mot de passe constitue déjà une forme de mise à disposition publique, même si elle n’est pas annoncée comme telle.

Le risque est accru avec les assistants IA, car les conversations contiennent souvent des informations très diverses : brouillons professionnels, notes de recherche, données personnelles, analyses stratégiques ou documents internes soumis pour réécriture. La présence d’un assistant donne aussi une impression de cadre privé, comparable à une messagerie ou à un espace de travail personnel. Cette impression peut conduire à partager des contenus sans mesurer leur exposition potentielle.

Une question de conception, pas seulement de prudence utilisateur

La responsabilité ne repose pas uniquement sur la personne qui clique. Une interface correctement conçue devrait distinguer clairement plusieurs niveaux : lien accessible aux destinataires, page publique non indexée, publication indexable et contenu protégé par authentification.

Un avertissement explicite avant la création du lien pourrait préciser que la conversation sera consultable par toute personne disposant de l’URL et qu’elle pourrait apparaître dans des moteurs de recherche. D’autres protections sont possibles : désactiver par défaut l’indexation, ajouter une directive `noindex`, prévoir une date d’expiration, permettre la révocation définitive du lien et afficher la liste des pages encore actives.

La question se pose aussi pour les Artefacts. Ces objets peuvent prendre la forme de documents autonomes ou d’interfaces interactives plus faciles à diffuser qu’une conversation complète. Leur apparence de produit fini augmente le risque qu’ils soient transmis sans que leur auteur distingue précisément partage privé et publication publique.

La disparition des résultats ne clôt pas l’affaire

Après la médiatisation de l’incident, de nombreux résultats ont disparu de Google. Cette évolution peut correspondre au retrait des pages, à une modification de leur indexation ou à la mise à jour des bases du moteur. Elle ne permet pas, à elle seule, de déterminer combien de contenus ont été consultés, copiés ou conservés ailleurs.

Le prochain jalon attendu concerne donc moins le retour ponctuel des résultats que la clarification durable du fonctionnement des liens Claude. Anthropic devra préciser quelles pages peuvent être indexées, quelles protections sont appliquées par défaut et comment un utilisateur peut vérifier puis supprimer l’ensemble de ses partages publics.

Pour les utilisateurs, la règle est immédiate : une conversation transformée en lien sans authentification doit être considérée comme potentiellement publique. Pour les éditeurs d’assistants IA, l’enjeu est mesurable : empêcher l’indexation par défaut, signaler explicitement le niveau d’exposition et fournir une révocation fiable. Tant que ces garanties ne sont pas visibles dans l’interface, « partager » restera une formulation trop vague pour des contenus parfois confidentiels.

Accusé par Apple d'avoir volé des informations confidentielles via d'anciens employés, OpenAI publie sa propre défense, messages internes à l'appui.

Deux mois après avoir été accusé d’avoir utilisé de l’IA générative pour une illustration de la jaquette de Kingdom Hearts Collection, Square Enix revient sur la polémique. Et malheureusement pour l’éditeur, la défense avancée ne convainc pas réellement.