Le 21 juillet, OpenAI a publié un communiqué étonnant : un de ses systèmes IA était responsable de l’attaque orchestrée contre Hugging Face. Des détails étaient fournis, mais l’histoire gardait des zones d’ombre. Si l’incident a été transformé en opportunité commerciale, il semble être le résultat d’une vaste carence en sécurité.

Dans notre article du 22 juillet, nous relations les évènements tels qu’ils ont été décrits par OpenAI et Hugging Face. Dans les grandes lignes, la plateforme open source dédiée à l’IA avait révélé le 16 juillet avoir été attaqué par au moins un agent IA autonome. Cinq jours plus tard, OpenAI communiquait pour annoncer être indirectement à l’origine de l’attaque.

Que s’était-il passé ? OpenAI avait expliqué que des tests étaient en cours sur un système d’IA comprenant le récent modèle GPT-5.6 Sol ainsi qu’un autre, décrit comme simplement plus puissant. Dans ces tests, les garde-fous avaient été levés pour mesurer justement les capacités des modèles.

L’un des tests demandait aux modèles de résoudre un certain problème. Ces derniers avaient estimé que la réponse se trouvait probablement chez Hugging Face. Ils s’étaient alors échappés de leur environnement de test (révélant au passage une faille signalée à l’éditeur tiers concerné), avaient récupéré des identifiants de membres du personnel de Hugging Face et fouillé dans l’infrastructure de l’entreprise, compromettant au passage une partie des serveurs.

Une semaine pour s’en apercevoir

L’histoire comportait de nombreuses zones d’ombre. Nous relevions par exemple qu’il s’était écoulé cinq jours entre la présentation de l’attaque par Hugging Face et le communiqué d’OpenAI sur ce qui s’était passé. Cette dernière n’avait-elle donc découvert l’incident qu’avec le billet de Hugging Face ? Selon Reuters, ce serait bien le cas.

Selon nos confrères, la chronologie ne plaide pas en faveur d’OpenAI. L’agent se serait ainsi échappé de son environnement de test le 9 juillet et aurait commencé son intrusion chez Hugging Face le 11. OpenAI n’aurait compris la responsabilité de son système qu’à la publication du billet de Hugging Face le 16 juillet. Des membres du personnel n’auraient commencé à trouver des traces d’activité suspecte dans les journaux internes que durant le week-end du 18 - 19 juillet. Les deux entreprises ne se seraient pas parlées avant le 20 juillet, aboutissant à la communication publique du 21 juillet.

Reuters évoque deux sources proches du dossier, selon lesquelles il se serait donc écoulé une semaine avant qu’OpenAI s’aperçoive de sa responsabilité, entre la sortie de l’agent le 9 juillet et le billet de Hugging Face le 16.

Comment expliquer une telle latence ? Cette lenteur s’expliquerait par le fait qu’OpenAI fait tourner plusieurs tests simultanément, rendant difficile pour les employés la surveillance individuelle de chaque test, tant la masse de données générées est importante. Reuters apporte d’autres informations, notamment la création par un agent d’une note destinée à de futures versions de lui-même et contenant des instructions sur la manière de s’échapper des contraintes imposées par OpenAI. En revanche, l’article ne dit pas si cet agent en particulier est lié à l’attaque.

Autre point important, Hugging Face avait évoqué un contact avec les forces de l’ordre. D’après l’agence de presse, il s’agit bien du FBI qui n’a pas souhaité réagir. Silence également de la part de la plateforme. Chez OpenAI, une porte-parole a déclaré que l’article de Reuters contenait « plusieurs inexactitudes », mais n’a pas répondu aux demandes de détails.

Le 21 juillet, OpenAI a publié un communiqué étonnant : un de ses systèmes IA était responsable de l’attaque orchestrée contre Hugging Face. Des détails étaient fournis, mais l’histoire gardait des zones d’ombre. Si l’incident a été transformé en opportunité commerciale, il semble être le résultat d’une vaste carence en sécurité.

Dans notre article du 22 juillet, nous relations les évènements tels qu’ils ont été décrits par OpenAI et Hugging Face. Dans les grandes lignes, la plateforme open source dédiée à l’IA avait révélé le 16 juillet avoir été attaqué par au moins un agent IA autonome. Cinq jours plus tard, OpenAI communiquait pour annoncer être indirectement à l’origine de l’attaque.

Que s’était-il passé ? OpenAI avait expliqué que des tests étaient en cours sur un système d’IA comprenant le récent modèle GPT-5.6 Sol ainsi qu’un autre, décrit comme simplement plus puissant. Dans ces tests, les garde-fous avaient été levés pour mesurer justement les capacités des modèles.

L’un des tests demandait aux modèles de résoudre un certain problème. Ces derniers avaient estimé que la réponse se trouvait probablement chez Hugging Face. Ils s’étaient alors échappés de leur environnement de test (révélant au passage une faille signalée à l’éditeur tiers concerné), avaient récupéré des identifiants de membres du personnel de Hugging Face et fouillé dans l’infrastructure de l’entreprise, compromettant au passage une partie des serveurs.

Une semaine pour s’en apercevoir

L’histoire comportait de nombreuses zones d’ombre. Nous relevions par exemple qu’il s’était écoulé cinq jours entre la présentation de l’attaque par Hugging Face et le communiqué d’OpenAI sur ce qui s’était passé. Cette dernière n’avait-elle donc découvert l’incident qu’avec le billet de Hugging Face ? Selon Reuters, ce serait bien le cas.

Selon nos confrères, la chronologie ne plaide pas en faveur d’OpenAI. L’agent se serait ainsi échappé de son environnement de test le 9 juillet et aurait commencé son intrusion chez Hugging Face le 11. OpenAI n’aurait compris la responsabilité de son système qu’à la publication du billet de Hugging Face le 16 juillet. Des membres du personnel n’auraient commencé à trouver des traces d’activité suspecte dans les journaux internes que durant le week-end du 18 - 19 juillet. Les deux entreprises ne se seraient pas parlées avant le 20 juillet, aboutissant à la communication publique du 21 juillet.

Reuters évoque deux sources proches du dossier, selon lesquelles il se serait donc écoulé une semaine avant qu’OpenAI s’aperçoive de sa responsabilité, entre la sortie de l’agent le 9 juillet et le billet de Hugging Face le 16.

Comment expliquer une telle latence ? Cette lenteur s’expliquerait par le fait qu’OpenAI fait tourner plusieurs tests simultanément, rendant difficile pour les employés la surveillance individuelle de chaque test, tant la masse de données générées est importante. Reuters apporte d’autres informations, notamment la création par un agent d’une note destinée à de futures versions de lui-même et contenant des instructions sur la manière de s’échapper des contraintes imposées par OpenAI. En revanche, l’article ne dit pas si cet agent en particulier est lié à l’attaque.

Autre point important, Hugging Face avait évoqué un contact avec les forces de l’ordre. D’après l’agence de presse, il s’agit bien du FBI qui n’a pas souhaité réagir. Silence également de la part de la plateforme. Chez OpenAI, une porte-parole a déclaré que l’article de Reuters contenait « plusieurs inexactitudes », mais n’a pas répondu aux demandes de détails.

Le 24 juillet, l’Arcep a annoncé l’ouverture d’une consultation publique pour élargir sa collecte de données environnementales, en perspective de l’édition 2028 de son enquête annuelle « Pour un numérique soutenable », à la suite d’une campagne de collecte qui aurait donc lieu en 2027.

Rappelons que depuis 2020, l’Arcep collecte des indicateurs environnementaux auprès des acteurs du numérique, mission formalisée par le gouvernement l’année suivante et consolidée juridiquement par la loi REEN de décembre 2021. L’autorité dispose ainsi d’un pouvoir de collecte auprès des opérateurs télécoms, fournisseurs de services de communication en ligne, opérateurs de centres de données, fabricants de terminaux, équipementiers réseaux et fournisseurs de systèmes d’exploitation.

Les données recueillies sont présentées depuis, chaque année, dans ses rapports sur le numérique soutenable. En mars 2024 par exemple, le rapport incluait pour la première fois des informations sur la consommation des box, décodeurs et répéteurs.

Dès l’automne dernier, l’autorité avait cependant annoncé sa volonté de capter de nouvelles informations pour mesurer l’impact environnemental de l’IA. C’est l’objet de la nouvelle consultation publique, avec deux extensions principales au recueil de données.

Chez les fournisseurs d’IA générative d’abord, l’Arcep propose de collecter des indicateurs permettant d’évaluer les émissions de gaz à effet de serre associées, de documenter les caractéristiques des modèles sous-jacents aux services les plus utilisés en France, et de mesurer les ressources mobilisées en entraînement et en inférence : volume de calcul, temps cumulé d’usage des processeurs et consommation énergétique.

Chez les opérateurs de centres de données et fournisseurs de services cloud, les nouveaux indicateurs serviraient à vérifier comment la chaleur est valorisée, à évaluer l’influence des systèmes de refroidissement sur l’empreinte environnementale des centres de données et à couvrir les obligations du règlement délégué (UE) 2024/1364, en application de la directive européenne sur l’efficacité énergétique (directive UE 2023/1791, dite EED), qui pose l’obligation de reporting pour les centres de données.

La consultation publique est ouverte à toutes les parties prenantes jusqu’au 30 septembre. La décision finale de collecte est attendue d’ici fin 2026, sous réserve d’homologation par la ministre déléguée chargée de l’IA et du numérique.

Le 24 juillet, l’Arcep a annoncé l’ouverture d’une consultation publique pour élargir sa collecte de données environnementales, en perspective de l’édition 2028 de son enquête annuelle « Pour un numérique soutenable », à la suite d’une campagne de collecte qui aurait donc lieu en 2027.

Rappelons que depuis 2020, l’Arcep collecte des indicateurs environnementaux auprès des acteurs du numérique, mission formalisée par le gouvernement l’année suivante et consolidée juridiquement par la loi REEN de décembre 2021. L’autorité dispose ainsi d’un pouvoir de collecte auprès des opérateurs télécoms, fournisseurs de services de communication en ligne, opérateurs de centres de données, fabricants de terminaux, équipementiers réseaux et fournisseurs de systèmes d’exploitation.

Les données recueillies sont présentées depuis, chaque année, dans ses rapports sur le numérique soutenable. En mars 2024 par exemple, le rapport incluait pour la première fois des informations sur la consommation des box, décodeurs et répéteurs.

Dès l’automne dernier, l’autorité avait cependant annoncé sa volonté de capter de nouvelles informations pour mesurer l’impact environnemental de l’IA. C’est l’objet de la nouvelle consultation publique, avec deux extensions principales au recueil de données.

Chez les fournisseurs d’IA générative d’abord, l’Arcep propose de collecter des indicateurs permettant d’évaluer les émissions de gaz à effet de serre associées, de documenter les caractéristiques des modèles sous-jacents aux services les plus utilisés en France, et de mesurer les ressources mobilisées en entraînement et en inférence : volume de calcul, temps cumulé d’usage des processeurs et consommation énergétique.

Chez les opérateurs de centres de données et fournisseurs de services cloud, les nouveaux indicateurs serviraient à vérifier comment la chaleur est valorisée, à évaluer l’influence des systèmes de refroidissement sur l’empreinte environnementale des centres de données et à couvrir les obligations du règlement délégué (UE) 2024/1364, en application de la directive européenne sur l’efficacité énergétique (directive UE 2023/1791, dite EED), qui pose l’obligation de reporting pour les centres de données.

La consultation publique est ouverte à toutes les parties prenantes jusqu’au 30 septembre. La décision finale de collecte est attendue d’ici fin 2026, sous réserve d’homologation par la ministre déléguée chargée de l’IA et du numérique.

Pour les personnes intéressées par une couverture supplémentaire des équipements neufs chez Apple, il fallait jusqu’à présent souscrire un contrat AppleCare distinct pour chaque appareil acheté chez Apple. AppleCare One permet d’ajouter jusqu’à trois appareils sous un même abonnement : iPhone, Mac, Apple Watch, iPad, AirPods, Apple TV, HomePod ou Apple Vision Pro. La seule condition est que les appareils soient rattachés au même compte iCloud.

En France, la formule de base sera facturée 20,99 euros par mois pour trois appareils, avec un supplément de 5,99 euros par mois par appareil additionnel, comme indiqué sur la page dédiée du site officiel. À titre de comparaison, la protection du seul iPhone coûte à partir de 9,99 euros par mois ou 99,99 euros par an, bien que le tarif évolue en fonction du modèle.

Au-delà de l’aspect tarifaire, les prestations sont celles de l’assistance AppleCare+. Pour un iPhone, un iPad ou une Apple Watch, cela signifie par exemple jusqu’à trois déclarations de perte ou de vol par an. Un point important, car le vol n’est pas compris dans la garantie AppleCare standard. La formule prend également en charge un nombre illimité de réparations pour dégâts accidentels, ainsi qu’une assistance prioritaire.

Les réparations peuvent être effectuées « souvent » le jour même en Apple Store ou centre de service agréé, et dans n’importe quel pays où sont implantées ces structures (Apple évoque plus de 5 000 centres agréés dans le monde).

Attention cependant sur les réparations, car une franchise s’applique : 29 euros pour les réparations d’écran et les dégâts sur le dos en verre, 99 euros pour tous les autres dégâts accidentels, et 129 euros en cas de perte ou de vol. Durant toute la durée de couverture en revanche, le remplacement de la batterie est gratuit si la capacité passe sous la barre des 80 %.

AppleCare One est donc un AppleCare+ pour plusieurs appareils à un tarif réduit en comparaison du cumul classique. Il y a en outre un sérieux avantage : si AppleCare+ doit être souscrit dans les 60 jours suivant l’achat du produit neuf, AppleCare One peut prendre en charge des appareils ayant jusqu’à 4 ans, à condition qu’ils soient en bon état. Auquel cas, après ajout du numéro de série dans la déclaration en ligne, un examen physique en magasin sera peut-être nécessaire. C’est en tout cas ce qu’indiquait Apple au lancement de cette garantie en juillet 2025 lors du lancement aux États-Unis.

Pour les personnes intéressées par une couverture supplémentaire des équipements neufs chez Apple, il fallait jusqu’à présent souscrire un contrat AppleCare distinct pour chaque appareil acheté chez Apple. AppleCare One permet d’ajouter jusqu’à trois appareils sous un même abonnement : iPhone, Mac, Apple Watch, iPad, AirPods, Apple TV, HomePod ou Apple Vision Pro. La seule condition est que les appareils soient rattachés au même compte iCloud.

En France, la formule de base sera facturée 20,99 euros par mois pour trois appareils, avec un supplément de 5,99 euros par mois par appareil additionnel, comme indiqué sur la page dédiée du site officiel. À titre de comparaison, la protection du seul iPhone coûte à partir de 9,99 euros par mois ou 99,99 euros par an, bien que le tarif évolue en fonction du modèle.

Au-delà de l’aspect tarifaire, les prestations sont celles de l’assistance AppleCare+. Pour un iPhone, un iPad ou une Apple Watch, cela signifie par exemple jusqu’à trois déclarations de perte ou de vol par an. Un point important, car le vol n’est pas compris dans la garantie AppleCare standard. La formule prend également en charge un nombre illimité de réparations pour dégâts accidentels, ainsi qu’une assistance prioritaire.

Les réparations peuvent être effectuées « souvent » le jour même en Apple Store ou centre de service agréé, et dans n’importe quel pays où sont implantées ces structures (Apple évoque plus de 5 000 centres agréés dans le monde).

Attention cependant sur les réparations, car une franchise s’applique : 29 euros pour les réparations d’écran et les dégâts sur le dos en verre, 99 euros pour tous les autres dégâts accidentels, et 129 euros en cas de perte ou de vol. Durant toute la durée de couverture en revanche, le remplacement de la batterie est gratuit si la capacité passe sous la barre des 80 %.

AppleCare One est donc un AppleCare+ pour plusieurs appareils à un tarif réduit en comparaison du cumul classique. Il y a en outre un sérieux avantage : si AppleCare+ doit être souscrit dans les 60 jours suivant l’achat du produit neuf, AppleCare One peut prendre en charge des appareils ayant jusqu’à 4 ans, à condition qu’ils soient en bon état. Auquel cas, après ajout du numéro de série dans la déclaration en ligne, un examen physique en magasin sera peut-être nécessaire. C’est en tout cas ce qu’indiquait Apple au lancement de cette garantie en juillet 2025 lors du lancement aux États-Unis.

Discussion à poids ouverts

Une discussion a été ouverte au sein du projet sur la manière dont il faut considérer les participations au code quand elles sont soutenues par les LLM. Ce n’est pas la première fois que la communauté essaie de statuer sur l’IA générative.

Debian a ouvert une résolution générale (GR) sur l’usage des LLM au sein du projet. La période de discussion a débuté le 24 juillet 2026, après des semaines de débat sur la liste de diffusion debian-vote.

Ce n’est pas la première tentative sur ce sujet. Une précédente discussion menée par l’ex-DPL (Debian Project Leader) Lucas Nussbaum, en février-mars 2026, s’était soldée par un abandon du vote, la communauté ayant préféré continuer à traiter les contributions IA au cas par cas. Le projet Debian avait décidé de ne pas décider. Cette résolution relance donc le débat avec un texte plus structuré et davantage de propositions.

Quatre propositions, du radical au plus mesuré

La proposition A, portée par Matthias Geiger et Jesse Rhodes, est la plus radicale : l’interdiction de toute contribution directe rédigée avec l’aide de LLM : paquets sources, logiciels officiels (lintian, etc.), ressources web, documentation, traductions, communications officielles. Les projets amont utilisant l’IA, ainsi que les correctifs de sécurité amont, sont exclus du périmètre. Le texte propose même d’ajouter un point 6 au Contrat Social de Debian sur le sujet.

Plusieurs arguments sont donnés. D’abord, le statut juridique flou du copyright des sorties de LLM. Ensuite, des problèmes de qualité (paquets mal formés, fichiers watch non fonctionnels). En outre, un impact sur la dynamique communautaire : charge de relecture, non-apprentissage des nouveaux contributeurs, etc. Enfin, la question éthique, le scraping massif ayant perturbé l’infrastructure web de Debian et la question de l’empreinte environnementale étant prégnante.

La proposition B, portée par l’ancien DPL, Lucas Nussbaum, est plus mesurée. Elle autorise les contributions assistées par IA sous six conditions cumulatives :

• compatibilité légale de l’outil utilisé
• vérification des droits sur le contenu préexistant réutilisé
• responsabilité totale du contributeur
• divulgation de l’usage via un tag Git type Generated-By: ou Assisted-By:
• discussion préalable pour les modifications massives ou automatisées
• interdiction de transmettre des données sensibles (rapports de sécurité sous embargo, discussions privées) à des fournisseurs IA non fiables

La proposition C, portée par Ian Jackson, est un rejet de principe mais « pragmatique ». Elle demande à tous les contributeurs d’éviter les LLM et appelle plus largement la communauté du logiciel libre à rejeter cette technologie, tout en reconnaissant qu’une interdiction totale est impraticable puisque de nombreux projets amont y recourent. Il propose cependant des règles strictes : les messages destinés aux humains (rapports de bugs, listes de diffusion, Salsa, blogs Planet Debian) doivent être rédigés uniquement par des humains, tout usage de LLM doit être divulgué, les mainteneurs individuels peuvent totalement bannir l’IA sur leurs projets. Et la plus stricte d’entre elles : les violations sont traitées comme des manquements au Code de Conduite.

Quant à la proposition D, portée par Pierre-Elliott Bécue, elle ressemble beaucoup à la B dans l’esprit : une acceptation encadrée, portée sur les responsabilités. En clair, Debian n’endosse pas l’usage de l’IA générative mais reconnaît sa réalité et refuse une interdiction jugée « contre-productive et inapplicable ». Cette proposition place la responsabilité sur le contributeur (conformité DFSG, signature GPG personnelle, marquage de l’usage IA dans les commits et notes de version), avec une clause spécifique interdisant l’usage d’IA cloud pour des données sensibles ou non publiques.

Une décision importante

Plusieurs éléments intéressants entourant cette nouvelle résolution générale. D’abord, la proximité avec l’ancienne : à peine quelques mois, signalant le besoin pour les développeurs de trancher un sujet devenu central. L’IA générative est partout et les LLM sont utilisés dans une part croissante des projets. Précisons quand même que la précédente discussion en février-mars n’a pas atteint le statut officiel de GR. Il s’est écoulé environ un mois entre le brouillon alors préparé par Lucas Nussbaum et l’abandon du processus.

On ne sait pas combien de temps durera la résolution générale, mais la discussion et le vote seront importants. Debian n’est pas n’importe quelle distribution : en plus de son utilisation proprement dite, elle sert de socle à de nombreux autres systèmes, dont le plus connu est Ubuntu, la distribution Linux la plus utilisée aujourd’hui. Ce qui n’empêche pas d’autres organisations, comme Canonical, de procéder à des modifications assistées par IA.

Cette résolution cristallise de nombreux aspects entourant les LLM. Le fait que les questions éthiques et environnementales fassent partie de la réflexion est significatif, mais le sujet est complexe : comment trancher entre une interrogation croissante sur les gains potentiels et les conséquences négatives d’une utilisation intensive ? Si les membres du projet Debian regardent en direction de Linus Torvalds, une proposition B ou D pourrait l’emporter : une vision pragmatique et responsabilisée des contributions.

Discussion à poids ouverts

Une discussion a été ouverte au sein du projet sur la manière dont il faut considérer les participations au code quand elles sont soutenues par les LLM. Ce n’est pas la première fois que la communauté essaie de statuer sur l’IA générative.

Debian a ouvert une résolution générale (GR) sur l’usage des LLM au sein du projet. La période de discussion a débuté le 24 juillet 2026, après des semaines de débat sur la liste de diffusion debian-vote.

Ce n’est pas la première tentative sur ce sujet. Une précédente discussion menée par l’ex-DPL (Debian Project Leader) Lucas Nussbaum, en février-mars 2026, s’était soldée par un abandon du vote, la communauté ayant préféré continuer à traiter les contributions IA au cas par cas. Le projet Debian avait décidé de ne pas décider. Cette résolution relance donc le débat avec un texte plus structuré et davantage de propositions.

Quatre propositions, du radical au plus mesuré

La proposition A, portée par Matthias Geiger et Jesse Rhodes, est la plus radicale : l’interdiction de toute contribution directe rédigée avec l’aide de LLM : paquets sources, logiciels officiels (lintian, etc.), ressources web, documentation, traductions, communications officielles. Les projets amont utilisant l’IA, ainsi que les correctifs de sécurité amont, sont exclus du périmètre. Le texte propose même d’ajouter un point 6 au Contrat Social de Debian sur le sujet.

Plusieurs arguments sont donnés. D’abord, le statut juridique flou du copyright des sorties de LLM. Ensuite, des problèmes de qualité (paquets mal formés, fichiers watch non fonctionnels). En outre, un impact sur la dynamique communautaire : charge de relecture, non-apprentissage des nouveaux contributeurs, etc. Enfin, la question éthique, le scraping massif ayant perturbé l’infrastructure web de Debian et la question de l’empreinte environnementale étant prégnante.

La proposition B, portée par l’ancien DPL, Lucas Nussbaum, est plus mesurée. Elle autorise les contributions assistées par IA sous six conditions cumulatives :

• compatibilité légale de l’outil utilisé
• vérification des droits sur le contenu préexistant réutilisé
• responsabilité totale du contributeur
• divulgation de l’usage via un tag Git type Generated-By: ou Assisted-By:
• discussion préalable pour les modifications massives ou automatisées
• interdiction de transmettre des données sensibles (rapports de sécurité sous embargo, discussions privées) à des fournisseurs IA non fiables

La proposition C, portée par Ian Jackson, est un rejet de principe mais « pragmatique ». Elle demande à tous les contributeurs d’éviter les LLM et appelle plus largement la communauté du logiciel libre à rejeter cette technologie, tout en reconnaissant qu’une interdiction totale est impraticable puisque de nombreux projets amont y recourent. Il propose cependant des règles strictes : les messages destinés aux humains (rapports de bugs, listes de diffusion, Salsa, blogs Planet Debian) doivent être rédigés uniquement par des humains, tout usage de LLM doit être divulgué, les mainteneurs individuels peuvent totalement bannir l’IA sur leurs projets. Et la plus stricte d’entre elles : les violations sont traitées comme des manquements au Code de Conduite.

Quant à la proposition D, portée par Pierre-Elliott Bécue, elle ressemble beaucoup à la B dans l’esprit : une acceptation encadrée, portée sur les responsabilités. En clair, Debian n’endosse pas l’usage de l’IA générative mais reconnaît sa réalité et refuse une interdiction jugée « contre-productive et inapplicable ». Cette proposition place la responsabilité sur le contributeur (conformité DFSG, signature GPG personnelle, marquage de l’usage IA dans les commits et notes de version), avec une clause spécifique interdisant l’usage d’IA cloud pour des données sensibles ou non publiques.

Une décision importante

Plusieurs éléments intéressants entourant cette nouvelle résolution générale. D’abord, la proximité avec l’ancienne : à peine quelques mois, signalant le besoin pour les développeurs de trancher un sujet devenu central. L’IA générative est partout et les LLM sont utilisés dans une part croissante des projets. Précisons quand même que la précédente discussion en février-mars n’a pas atteint le statut officiel de GR. Il s’est écoulé environ un mois entre le brouillon alors préparé par Lucas Nussbaum et l’abandon du processus.

On ne sait pas combien de temps durera la résolution générale, mais la discussion et le vote seront importants. Debian n’est pas n’importe quelle distribution : en plus de son utilisation proprement dite, elle sert de socle à de nombreux autres systèmes, dont le plus connu est Ubuntu, la distribution Linux la plus utilisée aujourd’hui. Ce qui n’empêche pas d’autres organisations, comme Canonical, de procéder à des modifications assistées par IA.

Cette résolution cristallise de nombreux aspects entourant les LLM. Le fait que les questions éthiques et environnementales fassent partie de la réflexion est significatif, mais le sujet est complexe : comment trancher entre une interrogation croissante sur les gains potentiels et les conséquences négatives d’une utilisation intensive ? Si les membres du projet Debian regardent en direction de Linus Torvalds, une proposition B ou D pourrait l’emporter : une vision pragmatique et responsabilisée des contributions.

L’information peut étonner : Chromium n’est-il pas déjà présent sur les systèmes Linux et l’architecture Arm64 ? Si, mais Chrome ne l’était pas. En mars, Google avait promis que son navigateur serait porté vers cette architecture durant le deuxième trimestre. La société est en retard, mais le navigateur est effectivement disponible, même s’il faut « ruser » pour l’obtenir.

Des builds Arm64 ont été ajoutées récemment aux dépôts officiels, comme le relève OMGUbuntu. Depuis un appareil Arm64, la page de téléchargement renvoie vers un installeur AMD64, mais il suffit de modifier le lien en remplaçant amd64 par arm64 pour récupérer la version stable pour l’architecture souhaitée. On peut également récupérer le paquet DEB correspondant via Apt sur Ubuntu, la commande ajoutant au passage le dépôt Google pour assurer les mises à jour. Nos confrères n’ont pas testé d’autres systèmes ni la version RPM.

Quel intérêt alors d’installer Chrome si Chromium et d’autres – comme Vivaldi – existent déjà ? Parce qu’on peut vouloir Chrome pour la synchronisation du compte Google (extensions, marque-pages, mots de passe…).

Autre raison : le support DRM Widevine intégré nativement. Jusqu’à présent, faire fonctionner Widevine sur Arm Linux hors ChromeOS nécessitait d’extraire le binaire aarch64 d’une image ChromeOS via des scripts tiers. Une gageure. Le module Widevine reste de type « Software Secure », ce qui plafonne Netflix et les autres services à 720p/1080p au lieu de la 4K ou du HDR, faute de chaine TEE (Trusted Execution Environment) valide. « C’est agaçant, mais c’est la même situation sur Intel/AMD », indique OMGUbuntu.

Sur un Raspberry Pi 5 sous Ubuntu 26.04, le décodage vidéo matériel était inactif pendant les tests, ce qui limite les performances sur les flux haute définition, toujours selon nos confrères. BBC iPlayer en réglage maximal tournait sans accroc, contrairement au Firefox Snap Arm64 d’Ubuntu qui saccade davantage. YouTube en 4K montrait des saccades et frames perdues, probablement à cause du matériel plutôt que de Chrome, tandis que le 2K était parfaitement fluide.

L’information peut étonner : Chromium n’est-il pas déjà présent sur les systèmes Linux et l’architecture Arm64 ? Si, mais Chrome ne l’était pas. En mars, Google avait promis que son navigateur serait porté vers cette architecture durant le deuxième trimestre. La société est en retard, mais le navigateur est effectivement disponible, même s’il faut « ruser » pour l’obtenir.

Des builds Arm64 ont été ajoutées récemment aux dépôts officiels, comme le relève OMGUbuntu. Depuis un appareil Arm64, la page de téléchargement renvoie vers un installeur AMD64, mais il suffit de modifier le lien en remplaçant amd64 par arm64 pour récupérer la version stable pour l’architecture souhaitée. On peut également récupérer le paquet DEB correspondant via Apt sur Ubuntu, la commande ajoutant au passage le dépôt Google pour assurer les mises à jour. Nos confrères n’ont pas testé d’autres systèmes ni la version RPM.

Quel intérêt alors d’installer Chrome si Chromium et d’autres – comme Vivaldi – existent déjà ? Parce qu’on peut vouloir Chrome pour la synchronisation du compte Google (extensions, marque-pages, mots de passe…).

Autre raison : le support DRM Widevine intégré nativement. Jusqu’à présent, faire fonctionner Widevine sur Arm Linux hors ChromeOS nécessitait d’extraire le binaire aarch64 d’une image ChromeOS via des scripts tiers. Une gageure. Le module Widevine reste de type « Software Secure », ce qui plafonne Netflix et les autres services à 720p/1080p au lieu de la 4K ou du HDR, faute de chaine TEE (Trusted Execution Environment) valide. « C’est agaçant, mais c’est la même situation sur Intel/AMD », indique OMGUbuntu.

Sur un Raspberry Pi 5 sous Ubuntu 26.04, le décodage vidéo matériel était inactif pendant les tests, ce qui limite les performances sur les flux haute définition, toujours selon nos confrères. BBC iPlayer en réglage maximal tournait sans accroc, contrairement au Firefox Snap Arm64 d’Ubuntu qui saccade davantage. YouTube en 4K montrait des saccades et frames perdues, probablement à cause du matériel plutôt que de Chrome, tandis que le 2K était parfaitement fluide.