GPT-5.6 derrière un cordon de sécurité

OpenAI a lancé son nouveau modèle de langage, GPT-5.6, mais personne ou presque ne peut encore s’en servir. Et pour cause : sur ordre du gouvernement américain, il n’est distribué qu’à une poignée d’organisations dûment autorisées. Ça n’empêche pas le labo IA de faire un point sur les capacités de ce concurrent de Mythos.

GPT-5.6 est finalement disponible, deux mois après la précédente version du grand modèle de langage d’OpenAI. Enfin, disponible… façon de parler. En vertu d’un décret du président Trump, l’entreprise limite le déploiement à quelques organisations et entreprises triées sur le volet. Le labo IA espère pouvoir distribuer le modèle aussi largement que possible « dans les prochaines semaines ».

• La Maison-Blanche demande à OpenAI de retarder GPT-5.6 pour examen

Une situation loin d’être idéale et qui ne fait pas les affaires d’OpenAI. « Nous ne pensons pas que ce type de processus d’accès gouvernemental doive devenir la norme à long terme », écrit la société. « Il prive des meilleurs outils les utilisateurs, les développeurs, les entreprises, les défenseurs en cybersécurité et les partenaires internationaux qui en ont besoin », ajoute-t-elle. OpenAI dit continuer de travailler avec l’administration Trump pour améliorer le cadre prévu du décret présidentiel sur la cybersécurité.

GPT-5.6 : un modèle à voir de loin

Dont acte, il faudra donc se contenter de GPT-5.5 pendant quelques temps avant de pouvoir juger de son successeur sur pièces. Ou plutôt, de ses successeurs car OpenAI a opté pour trois versions de son modèle :

• GPT-5.6 Sol est présenté comme le modèle le plus puissant du lot. OpenAI assure qu’il est le plus calé pour les tâches les plus complexes, comme le code, les raisonnements longs, la biologie, la cybersécurité et les usages agentiques. Sol reçoit également les garde-fous les plus costauds (on va y revenir).
• GPT-5.6 Terra est le modèle intermédiaire, pensé pour les usages quotidiens avec un équilibre entre performances et coûts. Ses performances devraient le mettre au niveau de GPT-5.5, tout en étant deux fois moins cher, promet OpenAI.
• GPT-5.6 Luna est le modèle rapide et abordable de la gamme. Il se destine aux usages où la vitesse et le prix comptent davantage que les performances brutes.

On pourra voir dans cette gamme un certain alignement avec Anthropic et ses modèles Haiku, Sonnet et Opus.

Deux modes de consommation sont proposées : « max », qui donne à GPT-5.6 Sol davantage de temps pour raisonner sur des tâches complexes. Et « ultra », qui mobilise plusieurs agents capables de travailler en parallèle sur des tâches plus lourdes.

GPT-5.6 Sol se veut donc particulièrement performant sur les tâches liées au code. Sur le benchmark Terminal‑Bench 2.1, les versions standard et Ultra affichent des scores légèrement supérieurs à celles de Mythos 5. Mais OpenAI insiste surtout sur les capacités du modèle pour la cybersécurité (recherche de vulnérabilités et leur exploitation). Sol rivalise avec Mythos Preview sur ExploitBench, en n’utilisant qu’un tiers des tokens en sortie.

La sécurité en bandoulière

Ces super-pouvoirs sont sévèrement encadrés, tient à rassurer OpenAI. Toute la chaîne de sécurité autour de GPT-5.6 Sol a été renforcée, avec des garde-fous directement entraînés dans le modèle, des systèmes de détection en temps réel, des contrôles au niveau des comptes et un accès différencié en fonction des usages.

Il s’agit de compliquer la vie des pirates qui voudraient exploiter ces capacités pour pénétrer par effraction dans des infrastructures sensibles. Mais sans bloquer pour autant les travaux légitimes de recherche et de correction de failles, de débug ou de formation. OpenAI ajoute que certaines activités peuvent entraîner une vérification au niveau du compte, pour distinguer un usage défensif licite d’un comportement malveillant répété.

« Lors d’évaluations portant sur Chromium et Firefox, [GPT-5.6 Sol] a identifié des bugs et des éléments pouvant servir à construire un exploit, mais il n’a pas été capable de produire seul une chaîne d’exploitation complète et fonctionnelle dans les conditions testées. »

OpenAI insiste tout particulièrement sur le travail mené pour contrer les tentatives de jailbreak, qui poussent les modèles à contourner leurs mesures de sécurité. Plus de 700 000 heures de calcul (en équivalent GPU A100) ont été consacrées à du red teaming automatisé : les propres modèles d’OpenAI ont tenté de chercher des failles dans les garde-fous.

Il s’agissait de détecter des jailbreaks « universels » qui peuvent fonctionner dans toute sorte de contextes, pas uniquement sur une requête précise. Des experts humains sont également mobilisés, et les tests se poursuivent durant la phase d’aperçu. Les premiers testeurs pourront d’ailleurs buter sur des restrictions qui bloqueront ou refuseront certaines demandes. D’autres requêtes prendront davantage de temps de traitement, afin de procéder à des examens de sécurité supplémentaires.

Tokens raisonnables

Les tarifs intéresseront les entreprises qui font bûcher les agents IA pour produire du code et qui voient les factures s’alourdir invariablement. La grille des prix de GPT-5.6 est la suivante :

• GPT-5.6 Sol : 5 $/1 million de tokens en entrée ; 30 $/1M en sortie ;
• GPT-5.6 Terra : 2,50 $/1M en entrée ; 15 $/1M en sortie ;
• GPT-5.6 Luna : 1 $/1M en entrée ; 6 $/1M en sortie.

Sol a ceci d’intéressant que ses tarifs sont identiques à ceux de GPT-5.5. Quant à Terra, ils sont tout simplement deux fois moins chers, pour des performances annoncées comme similaires. Un caillou dans le jardin d’Anthropic, dont les derniers modèles se montrent très gourmands.

OpenAI ajoute que GPT-5.6 Sol pourra tourner sur l’infrastructure Cerebras avec une vitesse pouvant atteindre 750 tokens par seconde. De quoi offrir des temps de réponses beaucoup plus rapides pour les clients professionnels exigeants disposant des ressources financières nécessaires.

GPT-5.6 améliore aussi le « cache de requêtes », un mécanisme présent depuis octobre 2024 chez OpenAI qui permet de réduire les coûts quand un développeur réutilise plusieurs fois le même contexte dans ses requêtes. Le nouveau modèle conserve les éléments réutilisables d’une requête pendant au moins 30 minutes ; l’écriture dans le cache coûte 1,25 fois plus cher, mais la lecture (la réutilisation) bénéfice de 90 % de remise. C’était 50 % au lancement de cette fonction. Par ailleurs, les développeurs pourront mieux découper leurs prompts pour choisir les parties à garder en cache et à réutiliser ensuite.

GPT-5.6 derrière un cordon de sécurité

OpenAI a lancé son nouveau modèle de langage, GPT-5.6, mais personne ou presque ne peut encore s’en servir. Et pour cause : sur ordre du gouvernement américain, il n’est distribué qu’à une poignée d’organisations dûment autorisées. Ça n’empêche pas le labo IA de faire un point sur les capacités de ce concurrent de Mythos.

GPT-5.6 est finalement disponible, deux mois après la précédente version du grand modèle de langage d’OpenAI. Enfin, disponible… façon de parler. En vertu d’un décret du président Trump, l’entreprise limite le déploiement à quelques organisations et entreprises triées sur le volet. Le labo IA espère pouvoir distribuer le modèle aussi largement que possible « dans les prochaines semaines ».

• La Maison-Blanche demande à OpenAI de retarder GPT-5.6 pour examen

Une situation loin d’être idéale et qui ne fait pas les affaires d’OpenAI. « Nous ne pensons pas que ce type de processus d’accès gouvernemental doive devenir la norme à long terme », écrit la société. « Il prive des meilleurs outils les utilisateurs, les développeurs, les entreprises, les défenseurs en cybersécurité et les partenaires internationaux qui en ont besoin », ajoute-t-elle. OpenAI dit continuer de travailler avec l’administration Trump pour améliorer le cadre prévu du décret présidentiel sur la cybersécurité.

GPT-5.6 : un modèle à voir de loin

Dont acte, il faudra donc se contenter de GPT-5.5 pendant quelques temps avant de pouvoir juger de son successeur sur pièces. Ou plutôt, de ses successeurs car OpenAI a opté pour trois versions de son modèle :

• GPT-5.6 Sol est présenté comme le modèle le plus puissant du lot. OpenAI assure qu’il est le plus calé pour les tâches les plus complexes, comme le code, les raisonnements longs, la biologie, la cybersécurité et les usages agentiques. Sol reçoit également les garde-fous les plus costauds (on va y revenir).
• GPT-5.6 Terra est le modèle intermédiaire, pensé pour les usages quotidiens avec un équilibre entre performances et coûts. Ses performances devraient le mettre au niveau de GPT-5.5, tout en étant deux fois moins cher, promet OpenAI.
• GPT-5.6 Luna est le modèle rapide et abordable de la gamme. Il se destine aux usages où la vitesse et le prix comptent davantage que les performances brutes.

On pourra voir dans cette gamme un certain alignement avec Anthropic et ses modèles Haiku, Sonnet et Opus.

Deux modes de consommation sont proposées : « max », qui donne à GPT-5.6 Sol davantage de temps pour raisonner sur des tâches complexes. Et « ultra », qui mobilise plusieurs agents capables de travailler en parallèle sur des tâches plus lourdes.

GPT-5.6 Sol se veut donc particulièrement performant sur les tâches liées au code. Sur le benchmark Terminal‑Bench 2.1, les versions standard et Ultra affichent des scores légèrement supérieurs à celles de Mythos 5. Mais OpenAI insiste surtout sur les capacités du modèle pour la cybersécurité (recherche de vulnérabilités et leur exploitation). Sol rivalise avec Mythos Preview sur ExploitBench, en n’utilisant qu’un tiers des tokens en sortie.

La sécurité en bandoulière

Ces super-pouvoirs sont sévèrement encadrés, tient à rassurer OpenAI. Toute la chaîne de sécurité autour de GPT-5.6 Sol a été renforcée, avec des garde-fous directement entraînés dans le modèle, des systèmes de détection en temps réel, des contrôles au niveau des comptes et un accès différencié en fonction des usages.

Il s’agit de compliquer la vie des pirates qui voudraient exploiter ces capacités pour pénétrer par effraction dans des infrastructures sensibles. Mais sans bloquer pour autant les travaux légitimes de recherche et de correction de failles, de débug ou de formation. OpenAI ajoute que certaines activités peuvent entraîner une vérification au niveau du compte, pour distinguer un usage défensif licite d’un comportement malveillant répété.

« Lors d’évaluations portant sur Chromium et Firefox, [GPT-5.6 Sol] a identifié des bugs et des éléments pouvant servir à construire un exploit, mais il n’a pas été capable de produire seul une chaîne d’exploitation complète et fonctionnelle dans les conditions testées. »

OpenAI insiste tout particulièrement sur le travail mené pour contrer les tentatives de jailbreak, qui poussent les modèles à contourner leurs mesures de sécurité. Plus de 700 000 heures de calcul (en équivalent GPU A100) ont été consacrées à du red teaming automatisé : les propres modèles d’OpenAI ont tenté de chercher des failles dans les garde-fous.

Il s’agissait de détecter des jailbreaks « universels » qui peuvent fonctionner dans toute sorte de contextes, pas uniquement sur une requête précise. Des experts humains sont également mobilisés, et les tests se poursuivent durant la phase d’aperçu. Les premiers testeurs pourront d’ailleurs buter sur des restrictions qui bloqueront ou refuseront certaines demandes. D’autres requêtes prendront davantage de temps de traitement, afin de procéder à des examens de sécurité supplémentaires.

Tokens raisonnables

Les tarifs intéresseront les entreprises qui font bûcher les agents IA pour produire du code et qui voient les factures s’alourdir invariablement. La grille des prix de GPT-5.6 est la suivante :

• GPT-5.6 Sol : 5 $/1 million de tokens en entrée ; 30 $/1M en sortie ;
• GPT-5.6 Terra : 2,50 $/1M en entrée ; 15 $/1M en sortie ;
• GPT-5.6 Luna : 1 $/1M en entrée ; 6 $/1M en sortie.

Sol a ceci d’intéressant que ses tarifs sont identiques à ceux de GPT-5.5. Quant à Terra, ils sont tout simplement deux fois moins chers, pour des performances annoncées comme similaires. Un caillou dans le jardin d’Anthropic, dont les derniers modèles se montrent très gourmands.

OpenAI ajoute que GPT-5.6 Sol pourra tourner sur l’infrastructure Cerebras avec une vitesse pouvant atteindre 750 tokens par seconde. De quoi offrir des temps de réponses beaucoup plus rapides pour les clients professionnels exigeants disposant des ressources financières nécessaires.

GPT-5.6 améliore aussi le « cache de requêtes », un mécanisme présent depuis octobre 2024 chez OpenAI qui permet de réduire les coûts quand un développeur réutilise plusieurs fois le même contexte dans ses requêtes. Le nouveau modèle conserve les éléments réutilisables d’une requête pendant au moins 30 minutes ; l’écriture dans le cache coûte 1,25 fois plus cher, mais la lecture (la réutilisation) bénéfice de 90 % de remise. C’était 50 % au lancement de cette fonction. Par ailleurs, les développeurs pourront mieux découper leurs prompts pour choisir les parties à garder en cache et à réutiliser ensuite.

Anti-anthropic

Anthropic a récemment alerté les élus états-uniens au sujet de la récupération massive de données sur ses outils par Alibaba, accusant son concurrent chinois de distiller ses modèles de façon illégitime. En parallèle, l’administration Trump interdit l’accès au marché de son département de la défense à plusieurs entreprises de Chine, alors qu’un équivalent chinois de Mythos est annoncé.

Après des semaines de bataille entre Anthropic et l’administration Trump, les États-Unis semblent resserrer les rangs alors qu’arrivent de nouveaux outils d’IA générative venant de Chine.

En effet, l’entreprise dirigée par Dario Amodei vient de nouveau de se plaindre auprès des élus de son pays à propos des pratiques de l’entreprise chinoise Alibaba. Le 10 juin, Anthropic a envoyé une lettre au sénateur républicain Tim ​Scott et à la sénatrice démocrate Elizabeth Warren qu’a pu obtenir ArsTechnica et dans laquelle elle affirme partager de « nouveaux éléments de preuve confidentiels concernant la plus vaste campagne visant à exploiter illicitement les capacités de Claude que nous ayons jamais observée ».

Une distillation toujours pas endiguée

L’entreprise y détaille qu’elle a observé entre le 22 avril et le 5 juin dernier « des opérateurs liés à Alibaba et à Alibaba Qwen, le laboratoire d’IA d’Alibaba » qui auraient généré « plus de 28,8 millions d’échanges avec Claude via près de 25 000 comptes frauduleux ». Elle considère que cette utilisation massive est contraire à ses conditions d’utilisation et qu’elle serait menée par Alibaba dans le but de « distiller » son modèle.

L’entreprise et sa concurrente états-unienne OpenAI avaient déjà proféré de telles accusations en février dernier contre d’autres entreprises chinoises : DeepSeek, Moonshot, et MiniMax. À l’époque, elle reconnaissait que « la distillation est une méthode d’entraînement largement utilisée et légitime. Par exemple, les laboratoires d’IA de pointe distillent régulièrement leurs propres modèles afin de créer des versions plus petites et moins coûteuses pour leurs clients ». Mais elle considérait que l’utilisation de cette technique était illicite si l’objectif était « acquérir les capacités puissantes d’autres laboratoires en une fraction du temps et à un coût bien inférieur », sans pour autant s’appuyer sur un texte légal.

Anthropic réitère donc son accusation en soulignant qu’Alibaba a réussi à échapper à la détection en « recourant à des techniques d’obfuscation et à des réseaux de proxys » et qu’« une économie de contournement [était] en pleine expansion » en Chine, ce qui rendrait les modèles Claude d’autant plus fragiles face à la distillation.

Alibaba sur une liste lui bloquant l’accès au marché du département de la Défense

« Alibaba est cotée à la Bourse de New York, exerce ses activités aux États-Unis et doit rendre des comptes aux investisseurs et aux régulateurs américains », affirme encore Anthropic dans sa lettre. Et elle ajoute que, « pourtant, cette activité s’est déroulée dans les semaines qui ont suivi » la note de service de Trump qui avait fait suite aux accusations d’OpenAI et Anthropic en affirmant que ces tentatives de créer des clones des outils d’IA générative états-uniens étaient « inacceptables ».

En parallèle de ces accusations se joue un bras de fer entre Alibaba et l’administration Trump. En effet, cette dernière a ajouté le 8 juin BYD, Baidu, NIO et Alibaba à sa liste des entreprises travaillant pour l’armée chinoise. Cette liste n’impose pas officiellement des sanctions, mais elle bloque l’accès du marché du département de la Défense états-unien aux entreprises qui y figurent. Alibaba a attaqué en justice cette décision ce mardi 23 juin, explique Reuters.

Tulongfeng et Yitianzhen, deux outils chinois pour faire face à Mythos

Ces réflexes de protection du côté états-unien s’activent alors que c’est une autre entreprise chinoise qui se met en avant actuellement. 360 Digital Security Group, aussi connue sous le nom de Qihoo 360 notamment pour ses antivirus, a annoncé ce mercredi 24 juin avoir développé un outil qui serait la réponse chinoise à Mythos d’Anthropic. Reuters explique que le fondateur de l’entreprise, Zhou Hongyi, a dévoilé son projet nommé « Yitian Tulong » qui rassemble deux outils : Tulongfeng et Yitianzhen. Le premier est conçu pour détecter des vulnérabilités logicielles et le second pour automatiser la cyberdéfense et la gestion des incidents.

Tulongfeng aurait, selon lui, identifié 3 432 failles logicielles (dont 105 confirmées par les autorités chinoises) sans qu’il ne soit possible de vérifier cette affirmation.

• Washington voudrait embarquer l’UE dans une alliance IA face à la Chine

Anti-anthropic

Anthropic a récemment alerté les élus états-uniens au sujet de la récupération massive de données sur ses outils par Alibaba, accusant son concurrent chinois de distiller ses modèles de façon illégitime. En parallèle, l’administration Trump interdit l’accès au marché de son département de la défense à plusieurs entreprises de Chine, alors qu’un équivalent chinois de Mythos est annoncé.

Après des semaines de bataille entre Anthropic et l’administration Trump, les États-Unis semblent resserrer les rangs alors qu’arrivent de nouveaux outils d’IA générative venant de Chine.

En effet, l’entreprise dirigée par Dario Amodei vient de nouveau de se plaindre auprès des élus de son pays à propos des pratiques de l’entreprise chinoise Alibaba. Le 10 juin, Anthropic a envoyé une lettre au sénateur républicain Tim ​Scott et à la sénatrice démocrate Elizabeth Warren qu’a pu obtenir ArsTechnica et dans laquelle elle affirme partager de « nouveaux éléments de preuve confidentiels concernant la plus vaste campagne visant à exploiter illicitement les capacités de Claude que nous ayons jamais observée ».

Une distillation toujours pas endiguée

L’entreprise y détaille qu’elle a observé entre le 22 avril et le 5 juin dernier « des opérateurs liés à Alibaba et à Alibaba Qwen, le laboratoire d’IA d’Alibaba » qui auraient généré « plus de 28,8 millions d’échanges avec Claude via près de 25 000 comptes frauduleux ». Elle considère que cette utilisation massive est contraire à ses conditions d’utilisation et qu’elle serait menée par Alibaba dans le but de « distiller » son modèle.

L’entreprise et sa concurrente états-unienne OpenAI avaient déjà proféré de telles accusations en février dernier contre d’autres entreprises chinoises : DeepSeek, Moonshot, et MiniMax. À l’époque, elle reconnaissait que « la distillation est une méthode d’entraînement largement utilisée et légitime. Par exemple, les laboratoires d’IA de pointe distillent régulièrement leurs propres modèles afin de créer des versions plus petites et moins coûteuses pour leurs clients ». Mais elle considérait que l’utilisation de cette technique était illicite si l’objectif était « acquérir les capacités puissantes d’autres laboratoires en une fraction du temps et à un coût bien inférieur », sans pour autant s’appuyer sur un texte légal.

Anthropic réitère donc son accusation en soulignant qu’Alibaba a réussi à échapper à la détection en « recourant à des techniques d’obfuscation et à des réseaux de proxys » et qu’« une économie de contournement [était] en pleine expansion » en Chine, ce qui rendrait les modèles Claude d’autant plus fragiles face à la distillation.

Alibaba sur une liste lui bloquant l’accès au marché du département de la Défense

« Alibaba est cotée à la Bourse de New York, exerce ses activités aux États-Unis et doit rendre des comptes aux investisseurs et aux régulateurs américains », affirme encore Anthropic dans sa lettre. Et elle ajoute que, « pourtant, cette activité s’est déroulée dans les semaines qui ont suivi » la note de service de Trump qui avait fait suite aux accusations d’OpenAI et Anthropic en affirmant que ces tentatives de créer des clones des outils d’IA générative états-uniens étaient « inacceptables ».

En parallèle de ces accusations se joue un bras de fer entre Alibaba et l’administration Trump. En effet, cette dernière a ajouté le 8 juin BYD, Baidu, NIO et Alibaba à sa liste des entreprises travaillant pour l’armée chinoise. Cette liste n’impose pas officiellement des sanctions, mais elle bloque l’accès du marché du département de la Défense états-unien aux entreprises qui y figurent. Alibaba a attaqué en justice cette décision ce mardi 23 juin, explique Reuters.

Tulongfeng et Yitianzhen, deux outils chinois pour faire face à Mythos

Ces réflexes de protection du côté états-unien s’activent alors que c’est une autre entreprise chinoise qui se met en avant actuellement. 360 Digital Security Group, aussi connue sous le nom de Qihoo 360 notamment pour ses antivirus, a annoncé ce mercredi 24 juin avoir développé un outil qui serait la réponse chinoise à Mythos d’Anthropic. Reuters explique que le fondateur de l’entreprise, Zhou Hongyi, a dévoilé son projet nommé « Yitian Tulong » qui rassemble deux outils : Tulongfeng et Yitianzhen. Le premier est conçu pour détecter des vulnérabilités logicielles et le second pour automatiser la cyberdéfense et la gestion des incidents.

Tulongfeng aurait, selon lui, identifié 3 432 failles logicielles (dont 105 confirmées par les autorités chinoises) sans qu’il ne soit possible de vérifier cette affirmation.

• Washington voudrait embarquer l’UE dans une alliance IA face à la Chine

Plus de dame du CDI

Mistral a lancé la quatrième version de son modèle dédié à l’OCR, la reconnaissance de texte. Mais de simple extracteur de texte, le modèle spécialisé devient un parseur documentaire sémantique, que Mistral présente comme particulièrement adapté aux pipelines de recherche ou au RAG. L’entreprise parle désormais d’intelligence documentaire.

Le nouveau modèle Mistral OCR 4 lancé ce 23 juin vise l’extraction d’informations et la restitution de représentations structurées de documents entiers. Cette nouvelle version va donc plus loin que la seule extraction de données, au point que le nom même du modèle devient peu représentatif de ce qu’il a vraiment dans le ventre.

Selon Mistral en effet, OCR 4 « extrait et structure le contenu d’un large éventail de documents ». Tous les formats courants comme PDF, DOC, PPT et ODF sont pris en charge. « Là où les générations précédentes se concentraient sur la conversion d’une page en texte et tableaux clairs, OCR 4 restitue une représentation structurée du document », avec encadrés « englobants » (bounding boxes), classification par blocs et scores de confiance par page et par mot.

Ce que fait le nouveau modèle

Dans son communiqué, Mistral assure que ces encadrements étaient la fonction la plus demandée. OCR 4 prend ainsi en charge des données de localisation capables de présenter une traçabilité de l’information. Le modèle renvoie ainsi une représentation en couches dans laquelle chaque bloc est localisé dans une boite, classé par type (titre, tableau, équation, signature, etc.) et assorti d’une note de confiance.

Mais à quoi tout cela sert-il ? Sans ces informations, et avec les modèles précédents, les systèmes en aval ne pouvaient pas retracer un extrait jusqu’à sa source sur une page spécifique. Impossible de poser alors une question simple comme « D’où vient ce chiffre ? ». OCR 4 permet de résoudre ces problèmes selon Mistral.

Autre avantage de cette classification, un texte tagué comme « titre » peut segmenter un document en morceaux hiérarchiques pour une recherche sémantique. En fait, chaque morceau d’un document, une fois étiqueté, peut être acheminé vers un pipeline de traitement spécifique ou non. Si l’on prend le cas des éléments reconnus comme signatures par exemple, ils peuvent alors être repris dans des flux de travail dans un système de conformité.

Mistral indique que ces opérations ne sont pas nouvelles en soi. En revanche, le nouveau modèle les intègre toutes, annulant pour les clients le besoin d’entreprendre eux-mêmes ces traitements et analyses. OCR 4 propose ainsi une fonction triple : localisation spatiale, typage sémantique et confiance. Les zones ayant une confiance faible pourront par exemple être automatiquement routées vers des vérificateurs humains. À l’inverse, les éléments obtenant une note élevée pourront intégrés automatiquement dans les flux de travail.

La reconnaissance de texte est rarement la finalité dans ce type de processus. Le développement de systèmes RAG, des flux de travail agentiques ou tout ce qui touche à une forme d’automatisation avec les documents demande plus de temps que cette étape. OCR 4 veut justement taper dans la fourmilière en proposant une solution capable de faire sauter toute l’étape de reconstruction, avec à la clé des économies, aussi bien sur les coûts de l’OCR proprement dit que sur les heures investies par les ingénieurs chargés du reste. C’est du moins ce qu’affirme Mistral.

Scores à l’appui

Pour prouver le sérieux de sa nouvelle offre, l’entreprise donne plusieurs chiffres. Des annotateurs indépendants auraient ainsi préféré OCR 4 dans 72 % des cas face « à tous les principaux systèmes OCT et IA documentaires testés ». Le modèle de Mistral affiche également un score de 85,20 % sur le benchmark OlmOCRBench, prenant la première place. Le modèle prend en charge 170 langues réparties dans 10 groupes linguistiques, « avec des gains mesurables sur les langues spécialisées et à faibles ressources où plusieurs systèmes concurrents se dégradent ».

Mistral affirme également que son modèle est suffisamment compact pour être déployé dans un seul conteneur. Le Français met ce point en avant, évoquant les gains de confidentialité, de conformité et – bien sûr – de souveraineté. Plusieurs témoignages élogieux sont de la partie dans le billet de blog, de même que sur X.

La tarification proposée via l’API est de 4 dollars pour 1 000 pages, avec une remise de 50 % sur l’API par lots. Si les développeurs passent par Document AI, le tarif passe à 5 dollars pour 1 000 pages. Les cas d’utilisation recommandés sont ceux attendus : analyse et extraction de documents, RAG, flux de travail agentiques, pipelines de données structurées utilisant des scores de confiance, et recherches en bases de connaissances.

Mistral tient cependant à rappeler que son nouveau modèle vise la compréhension, pas l’aide à la décision. « Il n’est pas destiné au diagnostic médical, aux conseils ou jugements juridiques, aux décisions financières à enjeux élevés, aux systèmes critiques pour la sécurité, au traitement en temps réel ou sensible à la latence, ni aux entrées non documentaires (audio brut, vidéo, etc.) », indique l’entreprise.

Plus de dame du CDI

Mistral a lancé la quatrième version de son modèle dédié à l’OCR, la reconnaissance de texte. Mais de simple extracteur de texte, le modèle spécialisé devient un parseur documentaire sémantique, que Mistral présente comme particulièrement adapté aux pipelines de recherche ou au RAG. L’entreprise parle désormais d’intelligence documentaire.

Le nouveau modèle Mistral OCR 4 lancé ce 23 juin vise l’extraction d’informations et la restitution de représentations structurées de documents entiers. Cette nouvelle version va donc plus loin que la seule extraction de données, au point que le nom même du modèle devient peu représentatif de ce qu’il a vraiment dans le ventre.

Selon Mistral en effet, OCR 4 « extrait et structure le contenu d’un large éventail de documents ». Tous les formats courants comme PDF, DOC, PPT et ODF sont pris en charge. « Là où les générations précédentes se concentraient sur la conversion d’une page en texte et tableaux clairs, OCR 4 restitue une représentation structurée du document », avec encadrés « englobants » (bounding boxes), classification par blocs et scores de confiance par page et par mot.

Ce que fait le nouveau modèle

Dans son communiqué, Mistral assure que ces encadrements étaient la fonction la plus demandée. OCR 4 prend ainsi en charge des données de localisation capables de présenter une traçabilité de l’information. Le modèle renvoie ainsi une représentation en couches dans laquelle chaque bloc est localisé dans une boite, classé par type (titre, tableau, équation, signature, etc.) et assorti d’une note de confiance.

Mais à quoi tout cela sert-il ? Sans ces informations, et avec les modèles précédents, les systèmes en aval ne pouvaient pas retracer un extrait jusqu’à sa source sur une page spécifique. Impossible de poser alors une question simple comme « D’où vient ce chiffre ? ». OCR 4 permet de résoudre ces problèmes selon Mistral.

Autre avantage de cette classification, un texte tagué comme « titre » peut segmenter un document en morceaux hiérarchiques pour une recherche sémantique. En fait, chaque morceau d’un document, une fois étiqueté, peut être acheminé vers un pipeline de traitement spécifique ou non. Si l’on prend le cas des éléments reconnus comme signatures par exemple, ils peuvent alors être repris dans des flux de travail dans un système de conformité.

Mistral indique que ces opérations ne sont pas nouvelles en soi. En revanche, le nouveau modèle les intègre toutes, annulant pour les clients le besoin d’entreprendre eux-mêmes ces traitements et analyses. OCR 4 propose ainsi une fonction triple : localisation spatiale, typage sémantique et confiance. Les zones ayant une confiance faible pourront par exemple être automatiquement routées vers des vérificateurs humains. À l’inverse, les éléments obtenant une note élevée pourront intégrés automatiquement dans les flux de travail.

La reconnaissance de texte est rarement la finalité dans ce type de processus. Le développement de systèmes RAG, des flux de travail agentiques ou tout ce qui touche à une forme d’automatisation avec les documents demande plus de temps que cette étape. OCR 4 veut justement taper dans la fourmilière en proposant une solution capable de faire sauter toute l’étape de reconstruction, avec à la clé des économies, aussi bien sur les coûts de l’OCR proprement dit que sur les heures investies par les ingénieurs chargés du reste. C’est du moins ce qu’affirme Mistral.

Scores à l’appui

Pour prouver le sérieux de sa nouvelle offre, l’entreprise donne plusieurs chiffres. Des annotateurs indépendants auraient ainsi préféré OCR 4 dans 72 % des cas face « à tous les principaux systèmes OCT et IA documentaires testés ». Le modèle de Mistral affiche également un score de 85,20 % sur le benchmark OlmOCRBench, prenant la première place. Le modèle prend en charge 170 langues réparties dans 10 groupes linguistiques, « avec des gains mesurables sur les langues spécialisées et à faibles ressources où plusieurs systèmes concurrents se dégradent ».

Mistral affirme également que son modèle est suffisamment compact pour être déployé dans un seul conteneur. Le Français met ce point en avant, évoquant les gains de confidentialité, de conformité et – bien sûr – de souveraineté. Plusieurs témoignages élogieux sont de la partie dans le billet de blog, de même que sur X.

La tarification proposée via l’API est de 4 dollars pour 1 000 pages, avec une remise de 50 % sur l’API par lots. Si les développeurs passent par Document AI, le tarif passe à 5 dollars pour 1 000 pages. Les cas d’utilisation recommandés sont ceux attendus : analyse et extraction de documents, RAG, flux de travail agentiques, pipelines de données structurées utilisant des scores de confiance, et recherches en bases de connaissances.

Mistral tient cependant à rappeler que son nouveau modèle vise la compréhension, pas l’aide à la décision. « Il n’est pas destiné au diagnostic médical, aux conseils ou jugements juridiques, aux décisions financières à enjeux élevés, aux systèmes critiques pour la sécurité, au traitement en temps réel ou sensible à la latence, ni aux entrées non documentaires (audio brut, vidéo, etc.) », indique l’entreprise.

Le contrat de défiance

Branche d’olivier ou coup fourré ? L’administration Trump aurait proposé à l’Union européenne un partenariat sur l’IA, dans le but de créer une alliance pour sécuriser l’approvisionnement en composants indispensables aux datacenters IA.

Washington chercherait à nouer un partenariat avec l’Union européenne sur l’IA. Bloomberg a obtenu un brouillon de la proposition, présentée à plusieurs États membres cette semaine. On peut y lire des mots étonnants provenant de l’administration Trump : « nous partageons l’idée que l’avenir de l’IA doit reposer sur des bases de collaboration de confiance, de sécurité économique, d’innovation et de concurrence loyale ».

L’ennemi de mon ennemi

Depuis le retour de Donald Trump à la Maison Blanche, les relations transatlantiques ont été pour le moins chahutées. Les tensions commerciales, la pression sur la régulation européenne du numérique et les restrictions d’accès à des technologies américaines ont réduit la confiance à une peau de chagrin. Dans ce contexte, voir Washington parler de « collaboration de confiance » et de « concurrence loyale » a quelque chose de croquignolet.

Plusieurs capitales auraient d’ailleurs exprimé des inquiétudes : elles estiment qu’un tel partenariat servirait de véhicule aux États-Unis pour promouvoir leur propre écosystème IA, au détriment des entreprises européennes du secteur. L’idée serait de créer une alliance en vue de sécuriser la chaîne de production des composants indispensables aux centres de données IA, alors que la concurrence avec la Chine ne faiblit pas.

Les discussions autour d’un partenariat sur l’IA tombent au plus mauvais moment (ou au meilleur, selon le point de vue), quelques semaines après le blocage de Fable 5 et Mythos 5 pour les ressortissants étrangers. Une interdiction provenant des autorités états-uniennes et qui a soulevé des craintes partout en Europe : sur un coup de tête, Donald Trump peut priver le vieux continent d’une technologie américaine.

• La Fable, le Mythos et la raison d’État

Que des États membres de l’UE échaudés par la brutalité de Washington voient cette nouvelle initiative américaine d’un mauvais œil n’est donc pas complètement dénué de sens. Malheureusement, les détails sur ce partenariat sont assez ténus. Le projet de déclaration commune tiendrait sur une seule page, qui appelle à une coopération dans trois domaines : le soutien à la recherche et au développement ; l’exportation des technologies IA vers des pays partenaires ; et surtout, la promotion d’une « réglementation favorable à l’innovation ». Un dernier point qui pose question, alors que les États-Unis ferraillent contre le DMA/DSA et les taxes européennes sur les grandes plateformes du numérique, justement au nom de l’innovation.

Dialogue de sourds

La Commission a en tout cas pris son bâton de pèlerin cette semaine, en faisant le voyage dans la capitale américaine. Henna Virkkunen, vice-présidente chargée de la Souveraineté technologique, a abordé le sujet de l’interdiction des derniers modèles IA d’Anthropic « [elle]-même avec l’administration Trump ». Des discussions ont aussi eu lieu avec l’entreprise.

Henna Virkkunen a également répété que l’UE devait avoir accès à ces modèles avancés pour identifier les vulnérabilités dans le code logiciel, tout en affirmant que l’Europe devait aussi être en mesure de développer ses propres capacités en la matière. Un « plan d’action pour le continent IA » avait été présenté il y a un peu plus d’un an, mais les technologies avancent beaucoup plus vite que les réglementations.

• Objectifs climatiques ou IA ? Pour le lobby des data centers, l’Europe doit choisir

Les États-Unis ont l’art de manier la carotte et le bâton. Car en parallèle, le projet de loi MATCH Act en cours de discussion au Congrès vise à empêcher les fabricants chinois de puces d’accéder à certains équipements occidentaux de production de semi-conducteurs. De quoi frapper de plein fouet ASML, le géant néerlandais de la lithographie, dont les machines sont au cœur de la fabrication des puces les plus avancées.

Sjoerd Sjoerdsma, le ministre du Commerce du pays, a rencontré ce mardi son homologue américain, Howard Lutnick, ainsi que des représentants politiques pour faire entendre la voix des Pays-Bas. Le texte est actuellement en discussion au Congrès. « Il est exceptionnel que je vienne ici exposer largement nos préoccupations devant le Congrès », a-t-il déclaré, toujours à Bloomberg. « Nous le faisons parce que ces préoccupations sont importantes et parce que les enjeux pour les Pays-Bas pourraient être très élevés. »

Le ministre veut lui aussi empêcher des technologies sensibles de se retrouver « là où elles pourraient nuire à notre sécurité ». Mais pour lui, cela doit se faire sur une base volontaire. « Si cela implique des mesures de coercition par-delà les frontières et l’Atlantique, eh bien, c’est à nous, en tant que pays, d’en décider. Nous trouvons donc cela vraiment regrettable », conclut-il.

Le contrat de défiance

Branche d’olivier ou coup fourré ? L’administration Trump aurait proposé à l’Union européenne un partenariat sur l’IA, dans le but de créer une alliance pour sécuriser l’approvisionnement en composants indispensables aux datacenters IA.

Washington chercherait à nouer un partenariat avec l’Union européenne sur l’IA. Bloomberg a obtenu un brouillon de la proposition, présentée à plusieurs États membres cette semaine. On peut y lire des mots étonnants provenant de l’administration Trump : « nous partageons l’idée que l’avenir de l’IA doit reposer sur des bases de collaboration de confiance, de sécurité économique, d’innovation et de concurrence loyale ».

L’ennemi de mon ennemi

Depuis le retour de Donald Trump à la Maison Blanche, les relations transatlantiques ont été pour le moins chahutées. Les tensions commerciales, la pression sur la régulation européenne du numérique et les restrictions d’accès à des technologies américaines ont réduit la confiance à une peau de chagrin. Dans ce contexte, voir Washington parler de « collaboration de confiance » et de « concurrence loyale » a quelque chose de croquignolet.

Plusieurs capitales auraient d’ailleurs exprimé des inquiétudes : elles estiment qu’un tel partenariat servirait de véhicule aux États-Unis pour promouvoir leur propre écosystème IA, au détriment des entreprises européennes du secteur. L’idée serait de créer une alliance en vue de sécuriser la chaîne de production des composants indispensables aux centres de données IA, alors que la concurrence avec la Chine ne faiblit pas.

Les discussions autour d’un partenariat sur l’IA tombent au plus mauvais moment (ou au meilleur, selon le point de vue), quelques semaines après le blocage de Fable 5 et Mythos 5 pour les ressortissants étrangers. Une interdiction provenant des autorités états-uniennes et qui a soulevé des craintes partout en Europe : sur un coup de tête, Donald Trump peut priver le vieux continent d’une technologie américaine.

• La Fable, le Mythos et la raison d’État

Que des États membres de l’UE échaudés par la brutalité de Washington voient cette nouvelle initiative américaine d’un mauvais œil n’est donc pas complètement dénué de sens. Malheureusement, les détails sur ce partenariat sont assez ténus. Le projet de déclaration commune tiendrait sur une seule page, qui appelle à une coopération dans trois domaines : le soutien à la recherche et au développement ; l’exportation des technologies IA vers des pays partenaires ; et surtout, la promotion d’une « réglementation favorable à l’innovation ». Un dernier point qui pose question, alors que les États-Unis ferraillent contre le DMA/DSA et les taxes européennes sur les grandes plateformes du numérique, justement au nom de l’innovation.

Dialogue de sourds

La Commission a en tout cas pris son bâton de pèlerin cette semaine, en faisant le voyage dans la capitale américaine. Henna Virkkunen, vice-présidente chargée de la Souveraineté technologique, a abordé le sujet de l’interdiction des derniers modèles IA d’Anthropic « [elle]-même avec l’administration Trump ». Des discussions ont aussi eu lieu avec l’entreprise.

Henna Virkkunen a également répété que l’UE devait avoir accès à ces modèles avancés pour identifier les vulnérabilités dans le code logiciel, tout en affirmant que l’Europe devait aussi être en mesure de développer ses propres capacités en la matière. Un « plan d’action pour le continent IA » avait été présenté il y a un peu plus d’un an, mais les technologies avancent beaucoup plus vite que les réglementations.

• Objectifs climatiques ou IA ? Pour le lobby des data centers, l’Europe doit choisir

Les États-Unis ont l’art de manier la carotte et le bâton. Car en parallèle, le projet de loi MATCH Act en cours de discussion au Congrès vise à empêcher les fabricants chinois de puces d’accéder à certains équipements occidentaux de production de semi-conducteurs. De quoi frapper de plein fouet ASML, le géant néerlandais de la lithographie, dont les machines sont au cœur de la fabrication des puces les plus avancées.

Sjoerd Sjoerdsma, le ministre du Commerce du pays, a rencontré ce mardi son homologue américain, Howard Lutnick, ainsi que des représentants politiques pour faire entendre la voix des Pays-Bas. Le texte est actuellement en discussion au Congrès. « Il est exceptionnel que je vienne ici exposer largement nos préoccupations devant le Congrès », a-t-il déclaré, toujours à Bloomberg. « Nous le faisons parce que ces préoccupations sont importantes et parce que les enjeux pour les Pays-Bas pourraient être très élevés. »

Le ministre veut lui aussi empêcher des technologies sensibles de se retrouver « là où elles pourraient nuire à notre sécurité ». Mais pour lui, cela doit se faire sur une base volontaire. « Si cela implique des mesures de coercition par-delà les frontières et l’Atlantique, eh bien, c’est à nous, en tant que pays, d’en décider. Nous trouvons donc cela vraiment regrettable », conclut-il.

AIttention danger

Meta veut laisser à l’IA les clés de la modération sur ses réseaux sociaux. Ou tout du moins, d’une très grande partie. Les LLM sont appelés à trancher toujours plus de contenus, de publicités et de recours d’utilisateurs, au moment même où le groupe cherche à réduire ses coûts.

La modération humaine a vécu chez Meta. L’entreprise a l’intention de la remplacer par de l’IA générative qui sera chargée d’évaluer les contenus, les publicités, ainsi que les recours des utilisateurs. Selon plusieurs sources du Financial Times, Meta aurait remplacé environ 50 % des demandes de révision humaine par des LLM cette année. L’objectif est d’aller encore plus loin : possiblement plus de 90 % pour certains types de contenus d’ici la fin de l’année.

L’IA peut-elle résoudre l’équation de la modération ?

Les premiers tests réalisés par Meta depuis le mois de mars montrent qu’en moyenne, l’IA commettrait 13 % d’erreurs en moins que les humains quand il s’agit d’intervenir sur des contenus enfreignant les règles de modération. Elle identifierait 10 % d’infractions réelles en plus. « L’objectif de ce travail est d’améliorer nos efforts d’application des règles, et nous déployons ces systèmes d’IA plus avancés dès lors que nous sommes certains qu’ils obtiennent systématiquement de meilleurs résultats que nos méthodes actuelles de modération des contenus », a assuré l’entreprise au FT.

Mais ces mêmes sources anonymes indiquent que les modèles IA continuent de se tromper, par exemple en retirant ou en limitant la visibilité de contenus pourtant inoffensifs. C’est notamment le cas pour la satire, les évolutions de langage, les contenus ambigus. Autre écueil, l’entreprise n’aurait pas établi la manière de mesurer les performances de ces systèmes. Meta conteste et affirme avoir des processus de contrôle solides, avec des évaluations continues et des échantillons vérifiés par des humains. Le groupe a beaucoup à prouver ici, après qu’un agent IA maison a permis à des malandrins de pirater 34 000 comptes Instagram…

Ce passage à la modération par IA n’est pas non plus un moyen de réduire les coûts, affirme encore le groupe, il s’agit d’exploiter une technologie qui évolue rapidement. Cela reste à voir : Meta s’est engagé dans un vaste plan d’économies, occasionnant des milliers de licenciements. Y compris au sein des équipes dédies à l’IA. Les sous-traitants chargés de la modération voient eux aussi leurs contrats se réduire ou ne pas être renouvelés.

• Chez Meta, la bascule vers l’IA entraîne une « merdification » des conditions de travail

Dernier point et pas des moindres, la modération des publicités. En novembre dernier, une enquête de Reuters montrait qu’environ 10 % du chiffre d’affaires annuel (de 2024) provenait de réclames pour des arnaques ou des produits interdits. Confier davantage de décisions de modération de la pub à l’IA a de quoi inquiéter, surtout si les garde-fous ne sont pas irréprochables.

• Meta tirerait 10% de ses revenus d’arnaques et de publicités frauduleuses

Ce passage à l’IA sur la question aussi sensible de la modération de contenus sera une épreuve de feu pour Muse Spark. En interne, les équipes utilisent Gemini, mais il leur a été demandé de passer au nouveau modèle du labo IA de Meta.

En janvier 2025, Mark Zuckerberg amorçait un nouveau virage pour la modération sur les réseaux sociaux de son entreprise pour « revenir à nos racines autour de la liberté d’expression ». Arrêt des programmes de vérification des faits, plus grande permissivité pour la désinformation ainsi qu’aux insultes envers les femmes et les minorités autorisées, « notes de communauté » comme sur X/Twitter…

Ces changements, réalisés au moment où Donald Trump revenait au pouvoir, ont effectivement libéré une certaine parole. Les menaces violentes, les discours de haine et le harcèlement ont explosé à l’encontre des représentants du monde politique américain.

• Les menaces contre les politiques ont explosé après la limitation de la modération de Meta

AIttention danger

Meta veut laisser à l’IA les clés de la modération sur ses réseaux sociaux. Ou tout du moins, d’une très grande partie. Les LLM sont appelés à trancher toujours plus de contenus, de publicités et de recours d’utilisateurs, au moment même où le groupe cherche à réduire ses coûts.

La modération humaine a vécu chez Meta. L’entreprise a l’intention de la remplacer par de l’IA générative qui sera chargée d’évaluer les contenus, les publicités, ainsi que les recours des utilisateurs. Selon plusieurs sources du Financial Times, Meta aurait remplacé environ 50 % des demandes de révision humaine par des LLM cette année. L’objectif est d’aller encore plus loin : possiblement plus de 90 % pour certains types de contenus d’ici la fin de l’année.

L’IA peut-elle résoudre l’équation de la modération ?

Les premiers tests réalisés par Meta depuis le mois de mars montrent qu’en moyenne, l’IA commettrait 13 % d’erreurs en moins que les humains quand il s’agit d’intervenir sur des contenus enfreignant les règles de modération. Elle identifierait 10 % d’infractions réelles en plus. « L’objectif de ce travail est d’améliorer nos efforts d’application des règles, et nous déployons ces systèmes d’IA plus avancés dès lors que nous sommes certains qu’ils obtiennent systématiquement de meilleurs résultats que nos méthodes actuelles de modération des contenus », a assuré l’entreprise au FT.

Mais ces mêmes sources anonymes indiquent que les modèles IA continuent de se tromper, par exemple en retirant ou en limitant la visibilité de contenus pourtant inoffensifs. C’est notamment le cas pour la satire, les évolutions de langage, les contenus ambigus. Autre écueil, l’entreprise n’aurait pas établi la manière de mesurer les performances de ces systèmes. Meta conteste et affirme avoir des processus de contrôle solides, avec des évaluations continues et des échantillons vérifiés par des humains. Le groupe a beaucoup à prouver ici, après qu’un agent IA maison a permis à des malandrins de pirater 34 000 comptes Instagram…

Ce passage à la modération par IA n’est pas non plus un moyen de réduire les coûts, affirme encore le groupe, il s’agit d’exploiter une technologie qui évolue rapidement. Cela reste à voir : Meta s’est engagé dans un vaste plan d’économies, occasionnant des milliers de licenciements. Y compris au sein des équipes dédies à l’IA. Les sous-traitants chargés de la modération voient eux aussi leurs contrats se réduire ou ne pas être renouvelés.

• Chez Meta, la bascule vers l’IA entraîne une « merdification » des conditions de travail

Dernier point et pas des moindres, la modération des publicités. En novembre dernier, une enquête de Reuters montrait qu’environ 10 % du chiffre d’affaires annuel (de 2024) provenait de réclames pour des arnaques ou des produits interdits. Confier davantage de décisions de modération de la pub à l’IA a de quoi inquiéter, surtout si les garde-fous ne sont pas irréprochables.

• Meta tirerait 10% de ses revenus d’arnaques et de publicités frauduleuses

Ce passage à l’IA sur la question aussi sensible de la modération de contenus sera une épreuve de feu pour Muse Spark. En interne, les équipes utilisent Gemini, mais il leur a été demandé de passer au nouveau modèle du labo IA de Meta.

En janvier 2025, Mark Zuckerberg amorçait un nouveau virage pour la modération sur les réseaux sociaux de son entreprise pour « revenir à nos racines autour de la liberté d’expression ». Arrêt des programmes de vérification des faits, plus grande permissivité pour la désinformation ainsi qu’aux insultes envers les femmes et les minorités autorisées, « notes de communauté » comme sur X/Twitter…

Ces changements, réalisés au moment où Donald Trump revenait au pouvoir, ont effectivement libéré une certaine parole. Les menaces violentes, les discours de haine et le harcèlement ont explosé à l’encontre des représentants du monde politique américain.

• Les menaces contre les politiques ont explosé après la limitation de la modération de Meta

Patch the world, make it a better place

OpenAI étend le front de guerre sur la cybersécurité avec une extension de son programme Daybreak. L’entreprise a fait plusieurs annonces, dont le lancement d’une version finale pour son modèle dédié GPT-5.5-Cyber et l’initiative Patch the Planet destinée au monde de l’open source.

En mai, OpenAI lançait Daybreak, une plateforme de cybersécurité conçue pour rassembler tous les produits et services de l’entreprise dans ce domaine. On y trouvait notamment trois modèles combinés à Codex Security : le GPT-5.5 classique, le même avec l’option Trusted Access for Cyber (TAC) et GPT-5.5-Cyber, alors en préversion. Plus on grimpe dans les modèles, plus l’outil se veut puissant, et plus les vérifications sont importantes.

• Daybreak, la nouvelle plateforme cybersécurité d’OpenAI

Ce 22 juin, OpenAI a annoncé une importante extension de sa plateforme et veut clairement doubler Anthropic sur le devant de la scène.

Un GPT-5.5-Cyber mis à jour

On commence avec une nouvelle version du modèle GPT-5.5-Cyber, qu’OpenAI décrit bien sûr comme plus puissante. Il est présenté par l’entreprise comme le plus puissant et le plus permissif « pour des travaux avancés et autorisés en cybersécurité ».

« C’est notre modèle le plus solide à ce jour pour trouver et aider à corriger les vulnérabilités logicielles, tout en conservant l’intelligence polyvalente de GPT-5.5 et sa capacité à travailler sur des tâches longues et complexes », affirme OpenAI.

L’analyse se veut notamment plus profonde sur les grandes bases de code. Selon OpenAI, GPT-5.5-Cyber peut identifier les composants importants pour la sécurité, trouver le code vulnérable, identifier et valider les problèmes probables dans des environnements contrôlés, développer et tester des correctifs, ou encore préparer des preuves pour des examens humains.

Pour l’entreprise, il n’est plus question de seulement détecter les problèmes, mais d’aider les développeurs à « traverser toute la boucle de remédiation ». En clair, faciliter l’intégralité du processus allant de la détection à la correction.

OpenAI aligne évidemment des scores issus de benchmarks. Sur CyberGym (qui mesure la capacité d’un agent à reproduire des vulnérabilités connues dans des environnements logiciels), GPT-5.5-Cyber a obtenu 85,6 %, contre 81,8 % pour GPT-5.5 classique, mais surtout contre 83,6 % pour Mythos 5. OpenAI n’évoque pas le grand concurrent dans son communiqué, mais le score apparaît quand même dans un tableau. Sur deux autres benchmarks, ExploitGym et SEC Bench Pro, GPT-5.5-Cyber obtient respectivement 39,5 % et 69,8 %, contre 29,95 % et 63,1 % pour GPT-5.5. Pas question de modèles concurrents cette fois.

La société indique dialoguer avec le gouvernement américain sur son approche cyber. Elle déclare travailler en collaboration avec le Center for AI Standards and Innovation (CAISI) sur les tests préalables au déploiement de GPT-5.5 et 5.5-Cyber, avec le Bureau du Directeur national de la cybersécurité (ONCD) et avec l’Office de la politique scientifique et technologique (OSTP) sur la mise en œuvre du décret présidentiel du 2 juin sur l’IA.

• Le décret présidentiel sur l’IA de Donald Trump a été édulcoré

OpenAI ajoute que la combinaison GPT-5.5 avec Trusted Access for Cyber et Codex Security constitue un « bon point de départ ». Le duo a aidé à identifier et à valider des failles dans diverses bases de code, dont Firefox, V8, Safari, OpenBSD, FreeBSD et les implémentations HTTP/2.

Quant à GPT-5.5-Cyber, il est destiné « aux défenseurs vérifiés dont le travail autorisé nécessite nos capacités cyber les plus avancées et un comportement plus permissif, associé à une vérification, un suivi, des contrôles et une révision plus stricts ». En d’autres termes, le même type d’acceptation sur dossier que pour Mythos chez Anthropic.

Patch the Planet : l’offensive sur l’open source

Autre initiative d’OpenAI, particulièrement intéressante celle-là : Patch the Planet. Créée avec Trail of Bits et en partenariat avec plusieurs structures comme HackerOne, elle vise à financer des chercheurs en sécurité reconnus et à les équiper avec Codec Security pour travailler directement avec les mainteneurs de code open source.

OpenAI cite une étude de la Linux Foundation et d’Harvard selon laquelle 94 % des projets open source les plus utilisés ont moins de dix personnes responsables de plus de 90 % du code ajouté sur une année. « Les logiciels open source alimentent des produits, des services publics, des outils pour développeurs et des infrastructures critiques à travers les secteurs. Une vulnérabilité dans une bibliothèque réseau largement utilisée peut affecter des milliers de systèmes en aval », déclare OpenAI.

Le processus suit un cheminement spécifique : une consultation entre les chercheurs et les mainteneurs, la définition par ces derniers des priorités et préférences, puis la prise en charge par les chercheurs du travail. Ce dernier comprend la validation et la déduplication des vulnérabilités et correctifs avant qu’ils atteignent les mainteneurs, réduisant d’autant leur charge.

« Les projets participants reçoivent ChatGPT Pro, un accès conditionnel à Codex Security, ainsi que des crédits API pour le développement principal, l’automatisation des mainteneurs et les flux de travail de publication », ajoute OpenAI. Pour plusieurs projets, le « sprint initial » (5 jours) aurait montré des centaines de problèmes. Des dizaines de correctifs auraient été fusionnés avec d’autres en cours. Trail of Bits a également publié un communiqué sur le sujet.

Reste à voir maintenant si l’initiative tiendra ses promesses et si les conditions d’accès ou encore les crédits seront modifiés par la suite. OpenAI frappe en tout cas là où de gros problèmes ont été révélés ces dernières années, notamment le manque de financement, de mainteneurs et la gestion de la sécurité. On se souvient aussi que l’IA a un impact négatif sur les mainteneurs, le nombre de signalements augmentant drastiquement, comme s’en était plainte l’équipe de FFmpeg.

• FFmpeg, Google et la « bouillie » des rapports de bugs générés par IA

La cybersécurité pour presque tous

OpenAI annonce également des collaborations « étroites » avec des gouvernements et institutions du monde entier, avec l’objectif de renforcer leur niveau de cybersécurité. Courant mai, la France a ainsi obtenu un partenariat pour GPT-5.5 avec Trusted Access for Cyber, de même que l’Australie, le Canada, l’Allemagne, le Japon, la République de Corée et des institutions européennes comme l’ENISA, l’agence de cybersécurité de l’Union.

La question de la souveraineté n’est pas abordée par OpenAI. Mi-mai, cette facette a été directement mise en avant par Mistral, via son CEO Arthur Mensch, qui accusait notamment Anthropic – sans le nommer – de verser dans le « marketing de la peur ». Le message de l’entreprise française était clair : « Vous ne pouvez pas avoir les bases de données et le code de l’armée française scannés par Mythos. Ça crée une dépendance tellement irrémédiable qu’il faut absolument trouver des solutions ». Et Mistral a assuré qu’elle en aurait bientôt à proposer.

Mistral prépare son IA chasseuse de failles, Microsoft déploie déjà son armée d’agents

Cette question se pose d’autant plus que les ambitions d’OpenAI sont claires. Parmi les annonces du 22 juin, la société indique ainsi qu’elle va travailler directement avec des « opérateurs éligibles d’infrastructures critiques, y compris les réseaux gouvernementaux ». OpenAI veut être en mesure de proposer des « garanties adaptées » et devenir ainsi un acteur incontournable de la cybersécurité. Incontournable probablement au point que l’industrie logicielle ne pourra bientôt plus se passer de l’IA pour la recherche et la correction de failles de sécurité.

Patch the world, make it a better place

OpenAI étend le front de guerre sur la cybersécurité avec une extension de son programme Daybreak. L’entreprise a fait plusieurs annonces, dont le lancement d’une version finale pour son modèle dédié GPT-5.5-Cyber et l’initiative Patch the Planet destinée au monde de l’open source.

En mai, OpenAI lançait Daybreak, une plateforme de cybersécurité conçue pour rassembler tous les produits et services de l’entreprise dans ce domaine. On y trouvait notamment trois modèles combinés à Codex Security : le GPT-5.5 classique, le même avec l’option Trusted Access for Cyber (TAC) et GPT-5.5-Cyber, alors en préversion. Plus on grimpe dans les modèles, plus l’outil se veut puissant, et plus les vérifications sont importantes.

• Daybreak, la nouvelle plateforme cybersécurité d’OpenAI

Ce 22 juin, OpenAI a annoncé une importante extension de sa plateforme et veut clairement doubler Anthropic sur le devant de la scène.

Un GPT-5.5-Cyber mis à jour

On commence avec une nouvelle version du modèle GPT-5.5-Cyber, qu’OpenAI décrit bien sûr comme plus puissante. Il est présenté par l’entreprise comme le plus puissant et le plus permissif « pour des travaux avancés et autorisés en cybersécurité ».

« C’est notre modèle le plus solide à ce jour pour trouver et aider à corriger les vulnérabilités logicielles, tout en conservant l’intelligence polyvalente de GPT-5.5 et sa capacité à travailler sur des tâches longues et complexes », affirme OpenAI.

L’analyse se veut notamment plus profonde sur les grandes bases de code. Selon OpenAI, GPT-5.5-Cyber peut identifier les composants importants pour la sécurité, trouver le code vulnérable, identifier et valider les problèmes probables dans des environnements contrôlés, développer et tester des correctifs, ou encore préparer des preuves pour des examens humains.

Pour l’entreprise, il n’est plus question de seulement détecter les problèmes, mais d’aider les développeurs à « traverser toute la boucle de remédiation ». En clair, faciliter l’intégralité du processus allant de la détection à la correction.

OpenAI aligne évidemment des scores issus de benchmarks. Sur CyberGym (qui mesure la capacité d’un agent à reproduire des vulnérabilités connues dans des environnements logiciels), GPT-5.5-Cyber a obtenu 85,6 %, contre 81,8 % pour GPT-5.5 classique, mais surtout contre 83,6 % pour Mythos 5. OpenAI n’évoque pas le grand concurrent dans son communiqué, mais le score apparaît quand même dans un tableau. Sur deux autres benchmarks, ExploitGym et SEC Bench Pro, GPT-5.5-Cyber obtient respectivement 39,5 % et 69,8 %, contre 29,95 % et 63,1 % pour GPT-5.5. Pas question de modèles concurrents cette fois.

La société indique dialoguer avec le gouvernement américain sur son approche cyber. Elle déclare travailler en collaboration avec le Center for AI Standards and Innovation (CAISI) sur les tests préalables au déploiement de GPT-5.5 et 5.5-Cyber, avec le Bureau du Directeur national de la cybersécurité (ONCD) et avec l’Office de la politique scientifique et technologique (OSTP) sur la mise en œuvre du décret présidentiel du 2 juin sur l’IA.

• Le décret présidentiel sur l’IA de Donald Trump a été édulcoré

OpenAI ajoute que la combinaison GPT-5.5 avec Trusted Access for Cyber et Codex Security constitue un « bon point de départ ». Le duo a aidé à identifier et à valider des failles dans diverses bases de code, dont Firefox, V8, Safari, OpenBSD, FreeBSD et les implémentations HTTP/2.

Quant à GPT-5.5-Cyber, il est destiné « aux défenseurs vérifiés dont le travail autorisé nécessite nos capacités cyber les plus avancées et un comportement plus permissif, associé à une vérification, un suivi, des contrôles et une révision plus stricts ». En d’autres termes, le même type d’acceptation sur dossier que pour Mythos chez Anthropic.

Patch the Planet : l’offensive sur l’open source

Autre initiative d’OpenAI, particulièrement intéressante celle-là : Patch the Planet. Créée avec Trail of Bits et en partenariat avec plusieurs structures comme HackerOne, elle vise à financer des chercheurs en sécurité reconnus et à les équiper avec Codec Security pour travailler directement avec les mainteneurs de code open source.

OpenAI cite une étude de la Linux Foundation et d’Harvard selon laquelle 94 % des projets open source les plus utilisés ont moins de dix personnes responsables de plus de 90 % du code ajouté sur une année. « Les logiciels open source alimentent des produits, des services publics, des outils pour développeurs et des infrastructures critiques à travers les secteurs. Une vulnérabilité dans une bibliothèque réseau largement utilisée peut affecter des milliers de systèmes en aval », déclare OpenAI.

Le processus suit un cheminement spécifique : une consultation entre les chercheurs et les mainteneurs, la définition par ces derniers des priorités et préférences, puis la prise en charge par les chercheurs du travail. Ce dernier comprend la validation et la déduplication des vulnérabilités et correctifs avant qu’ils atteignent les mainteneurs, réduisant d’autant leur charge.

« Les projets participants reçoivent ChatGPT Pro, un accès conditionnel à Codex Security, ainsi que des crédits API pour le développement principal, l’automatisation des mainteneurs et les flux de travail de publication », ajoute OpenAI. Pour plusieurs projets, le « sprint initial » (5 jours) aurait montré des centaines de problèmes. Des dizaines de correctifs auraient été fusionnés avec d’autres en cours. Trail of Bits a également publié un communiqué sur le sujet.

Reste à voir maintenant si l’initiative tiendra ses promesses et si les conditions d’accès ou encore les crédits seront modifiés par la suite. OpenAI frappe en tout cas là où de gros problèmes ont été révélés ces dernières années, notamment le manque de financement, de mainteneurs et la gestion de la sécurité. On se souvient aussi que l’IA a un impact négatif sur les mainteneurs, le nombre de signalements augmentant drastiquement, comme s’en était plainte l’équipe de FFmpeg.

• FFmpeg, Google et la « bouillie » des rapports de bugs générés par IA

La cybersécurité pour presque tous

OpenAI annonce également des collaborations « étroites » avec des gouvernements et institutions du monde entier, avec l’objectif de renforcer leur niveau de cybersécurité. Courant mai, la France a ainsi obtenu un partenariat pour GPT-5.5 avec Trusted Access for Cyber, de même que l’Australie, le Canada, l’Allemagne, le Japon, la République de Corée et des institutions européennes comme l’ENISA, l’agence de cybersécurité de l’Union.

La question de la souveraineté n’est pas abordée par OpenAI. Mi-mai, cette facette a été directement mise en avant par Mistral, via son CEO Arthur Mensch, qui accusait notamment Anthropic – sans le nommer – de verser dans le « marketing de la peur ». Le message de l’entreprise française était clair : « Vous ne pouvez pas avoir les bases de données et le code de l’armée française scannés par Mythos. Ça crée une dépendance tellement irrémédiable qu’il faut absolument trouver des solutions ». Et Mistral a assuré qu’elle en aurait bientôt à proposer.

Mistral prépare son IA chasseuse de failles, Microsoft déploie déjà son armée d’agents

Cette question se pose d’autant plus que les ambitions d’OpenAI sont claires. Parmi les annonces du 22 juin, la société indique ainsi qu’elle va travailler directement avec des « opérateurs éligibles d’infrastructures critiques, y compris les réseaux gouvernementaux ». OpenAI veut être en mesure de proposer des « garanties adaptées » et devenir ainsi un acteur incontournable de la cybersécurité. Incontournable probablement au point que l’industrie logicielle ne pourra bientôt plus se passer de l’IA pour la recherche et la correction de failles de sécurité.

Les résultats d’une recherche web sur ChatGPT pourront désormais s’enrichir d’images provenant du catalogue Getty. L’agence photo états-unienne a annoncé un accord avec OpenAI qui permet au chatbot d’utiliser des contenus de la banque d’images dans ses réponses.

« Des contenus visuels de haute qualité et sous licence rendent la recherche et la découverte alimentées par l’IA plus utiles et plus fiables », explique Craig Peters, directeur général de Getty Images. « Ce partenariat avec OpenAI reflète cette conviction commune, et ensemble nous offrirons des expériences visuelles plus riches aux utilisateurs de ChatGPT. »

C’est une bonne nouvelle pour les utilisateurs de ChatGPT qui s’en servent comme moteur de recherche. Ils pourront bénéficier d’une iconographie plus riche, qui ne fera pas appel à des images générées par IA. Pour OpenAI, c’est également tout bénéfice : générer des images photoréalistes coûte cher en ressources, et les résultats ne sont évidemment jamais à la hauteur des photos originales (elles peuvent aussi alimenter la désinformation).

Mais c’est surtout pour Getty que l’accord est intéressant, en particulier pour son cours de Bourse : l’action de l’entreprise a en effet dévissé de 55 % depuis le début de l’année. Les investisseurs craignent que les images générées par ChatGPT et les autres IA ne finissent par remplacer purement et simplement les agences photo.

L’annonce de l’accord avec OpenAI a permis à l’action de rebondir de plus de 100 % en pre-market. On ignore les conditions financières du deal, qui ne précise pas si le labo IA pourra entraîner ses modèles avec la bibliothèque de Getty. L’agence a déjà eu maille à partir avec un labo IA, en l’occurrence Stability AI, créateur de Stable Diffusion. Une plainte avait été déposée en 2023 à Londres.

La même année, Getty lançait un nouvel outil de génération d’images entraîné à partir de son énorme fonds photos (hors photos d’actualités). En octobre 2025, Getty accordait ses violons avec Perplexity afin que le moteur IA de réponses puisse exploiter la banque de photos.

Les résultats d’une recherche web sur ChatGPT pourront désormais s’enrichir d’images provenant du catalogue Getty. L’agence photo états-unienne a annoncé un accord avec OpenAI qui permet au chatbot d’utiliser des contenus de la banque d’images dans ses réponses.

« Des contenus visuels de haute qualité et sous licence rendent la recherche et la découverte alimentées par l’IA plus utiles et plus fiables », explique Craig Peters, directeur général de Getty Images. « Ce partenariat avec OpenAI reflète cette conviction commune, et ensemble nous offrirons des expériences visuelles plus riches aux utilisateurs de ChatGPT. »

C’est une bonne nouvelle pour les utilisateurs de ChatGPT qui s’en servent comme moteur de recherche. Ils pourront bénéficier d’une iconographie plus riche, qui ne fera pas appel à des images générées par IA. Pour OpenAI, c’est également tout bénéfice : générer des images photoréalistes coûte cher en ressources, et les résultats ne sont évidemment jamais à la hauteur des photos originales (elles peuvent aussi alimenter la désinformation).

Mais c’est surtout pour Getty que l’accord est intéressant, en particulier pour son cours de Bourse : l’action de l’entreprise a en effet dévissé de 55 % depuis le début de l’année. Les investisseurs craignent que les images générées par ChatGPT et les autres IA ne finissent par remplacer purement et simplement les agences photo.

L’annonce de l’accord avec OpenAI a permis à l’action de rebondir de plus de 100 % en pre-market. On ignore les conditions financières du deal, qui ne précise pas si le labo IA pourra entraîner ses modèles avec la bibliothèque de Getty. L’agence a déjà eu maille à partir avec un labo IA, en l’occurrence Stability AI, créateur de Stable Diffusion. Une plainte avait été déposée en 2023 à Londres.

La même année, Getty lançait un nouvel outil de génération d’images entraîné à partir de son énorme fonds photos (hors photos d’actualités). En octobre 2025, Getty accordait ses violons avec Perplexity afin que le moteur IA de réponses puisse exploiter la banque de photos.

Pour Canonical, l’intelligence artificielle se répartit en deux grandes catégories : l’IA implicite, qui améliore discrètement des fonctions existantes, et l’IA explicite, qui correspond à des fonctions que l’on appelle en toute connaissance de cause. Dans notre article du 8 juin, nous évoquions quelques exemples d’IA implicite donnés, comme l’amélioration de l’autofocus pour la webcam ou la qualité du son sur le micro. Ces opérations pourraient être réalisées assez simplement depuis un modèle local.

La seule fonction d’IA explicite prévue était alors une dictée vocale à l’échelle de tout le système. Le 17 juin, Canonical a précisé dans un billet son projet, nommé Myna : « une nouvelle initiative visant à introduire la dictée vocale sur Ubuntu Desktop. Nommé d’après le myna [mainate religieux en français, ndlr], connu pour sa capacité à imiter la parole humaine, le projet vise à offrir une expérience de dictée qui ressemble naturellement à un ordinateur de bureau tout en respectant la confidentialité des utilisateurs et fonctionnant entièrement sur du matériel local ».

L’éditeur confirme l’arrivée de cette fonction dans Ubuntu 26.10, qui arrivera en octobre. Il s’agira d’une première version, au fonctionnement simple : en appuyant sur une touche, on déclenchera l’écoute et le texte s’affichera dans le champ texte de l’application utilisée. Cette première version visera Ubuntu Desktop sous Wayland avec GNOME. Canonical ajoute que l’architecture sera « suffisamment ouverte pour supporter d’autres environnements de bureau à l’avenir ».

Canonical affirme que la fonction est pensée dès la conception pour la confidentialité. Elle ne fonctionnera qu’en local, sans besoin d’une connexion internet. L’accès au microphone ne se fera qu’avec l’activation explicite du raccourci clavier. Quant à l’audio récupéré, il est effacé de la mémoire après avoir été traité et rien n’est envoyé sur des serveurs.

Ubuntu dit chercher des retours sur cette fonction. Un dépôt GitHub a été ouvert pour l’occasion, mais on ne trouve pour l’instant qu’un peu de documentation.

Pour Canonical, l’intelligence artificielle se répartit en deux grandes catégories : l’IA implicite, qui améliore discrètement des fonctions existantes, et l’IA explicite, qui correspond à des fonctions que l’on appelle en toute connaissance de cause. Dans notre article du 8 juin, nous évoquions quelques exemples d’IA implicite donnés, comme l’amélioration de l’autofocus pour la webcam ou la qualité du son sur le micro. Ces opérations pourraient être réalisées assez simplement depuis un modèle local.

La seule fonction d’IA explicite prévue était alors une dictée vocale à l’échelle de tout le système. Le 17 juin, Canonical a précisé dans un billet son projet, nommé Myna : « une nouvelle initiative visant à introduire la dictée vocale sur Ubuntu Desktop. Nommé d’après le myna [mainate religieux en français, ndlr], connu pour sa capacité à imiter la parole humaine, le projet vise à offrir une expérience de dictée qui ressemble naturellement à un ordinateur de bureau tout en respectant la confidentialité des utilisateurs et fonctionnant entièrement sur du matériel local ».

L’éditeur confirme l’arrivée de cette fonction dans Ubuntu 26.10, qui arrivera en octobre. Il s’agira d’une première version, au fonctionnement simple : en appuyant sur une touche, on déclenchera l’écoute et le texte s’affichera dans le champ texte de l’application utilisée. Cette première version visera Ubuntu Desktop sous Wayland avec GNOME. Canonical ajoute que l’architecture sera « suffisamment ouverte pour supporter d’autres environnements de bureau à l’avenir ».

Canonical affirme que la fonction est pensée dès la conception pour la confidentialité. Elle ne fonctionnera qu’en local, sans besoin d’une connexion internet. L’accès au microphone ne se fera qu’avec l’activation explicite du raccourci clavier. Quant à l’audio récupéré, il est effacé de la mémoire après avoir été traité et rien n’est envoyé sur des serveurs.

Ubuntu dit chercher des retours sur cette fonction. Un dépôt GitHub a été ouvert pour l’occasion, mais on ne trouve pour l’instant qu’un peu de documentation.

Bonnet d'âne pour ChatGPT

Après les smartphones, les chatbots. La Norvège va limiter fortement l’accès à ces outils d’IA générative à l’école. Pour le gouvernement, les enfants doivent d’abord apprendre à lire, écrire et compter, avant de déléguer leurs devoirs à ChatGPT.

Les enfants norvégiens seront privés de chatbots IA à partir de la prochaine rentrée à l’école. Jonas Gahr Støre, le Premier ministre du pays, a annoncé une interdiction de l’usage de ces outils d’IA générative aux jeunes écoliers (de 6 à 13 ans). Les collégiens et lycéens âgés de 14 à 16 ans pourront les utiliser sous la supervision des professeurs. Enfin, les étudiants entre 17 et 19 ans devront apprendre à s’en servir de manière responsable.

« Nous devons donner la priorité à l’essentiel : les élèves doivent apprendre à lire, à écrire et à compter avant de se familiariser avec l’IA », a affirmé le Premier ministre dans une déclaration reprise par Reuters. L’utilisation de chatbots IA par les jeunes enfants accroît le risque qu’ils sautent des étapes importantes de leur apprentissage, a-t-il ajouté durant une conférence de presse.

Le grand retour des livres

La Norvège est pourtant un pays pionnier quand il s’agit d’adopter les nouvelles technologies. Les ordinateurs ont fait leur apparition en classe dans les années 90, puis les tablettes à partir de 2010. Cette numérisation croissante de l’enseignement est peut-être allée trop loin : le gouvernement a ainsi annoncé vendredi dernier son intention de financer l’achat de plus de livres. Une manière de revenir en partie sur trente ans de numérisation à l’école à marche forcée.

Suivant en cela l’exemple de plusieurs autres pays, la Norvège va également bloquer les réseaux sociaux pour les moins de 16 ans. Confrontées à un recul des performances scolaires, les autorités ont également interdit les smartphones dans les établissements dès 2024.

Une étude, mise en ligne en 2024 par Sara Abrahamsson de l’institut norvégien de la santé publique et publiée récemment dans la revue The Journal of Human Resources, relevait d’ailleurs les effets positifs de l’interdiction des téléphones dans plusieurs collèges du pays entre 2010 et 2018. Les filles en particulier consultent moins souvent pour des problèmes psychologiques, elles signalent moins de situations de harcèlement, les notes progressent et elles sont davantage susceptibles de choisir une filière générale au lycée.

En revanche, l’autrice n’a relevé aucun effet significatif chez les garçons, bien que les signalements de harcèlement aient diminué chez les filles comme chez les garçons. L’étude ne mesure que l’effet d’une interdiction à l’école, pendant les heures de cours. Les élèves continuaient à utiliser leur téléphone le soir, les week-ends et pendant les vacances.

• Les smartphones « très probablement » interdits dans les lycées dès la rentrée

Les écrans deviennent suspects

Pour Oslo, les deux sujets – smartphones et chatbots – relèvent d’une même préoccupation : éviter que les outils numériques ne se substituent à certains apprentissages fondamentaux. Nul doute à ce titre que l’interdiction des bots IA pour les écoliers sera elle aussi scrutée de près par les scientifiques.

La Norvège est en tout cas aux avant-postes sur cette question. En France, on essaie davantage de ménager la chèvre et le chou : un cadre d’usage de l’IA en éducation, publié en mai 2025 par le ministère de l’Éducation nationale, autorise l’usage de cette technologie mais pas avant la quatrième. Les élèves plus jeunes peuvent être sensibilisés, mais ils ne peuvent pas accéder aux outils en classe.

Dans les faits, les professeurs doivent surtout bricoler dans leur coin, avec le blanc-seing du ministère pour tester toutes sortes de choses. En novembre dernier, Amélie Hart, secrétaire nationale du syndicat SNES-FSU et enseignante en lycée en Histoire-Géographie, expliquait à Next que « l’institution pousse, à l’heure actuelle, à expérimenter tous azimuts. Il y a des initiatives partout de plein de rectorats qui font des expérimentations IA ».

Elle ajoutait : « Il y a une volonté de la hiérarchie de l’Éducation nationale à aller à fond sur les IA, y compris en étant hyper mal formés sur les enjeux de la protection des données (qui n’a pas commencé avec l’IA) ». La Norvège servira en tout cas de laboratoire à ciel ouvert. Si les résultats scolaires progressent et que les enseignants constatent moins de difficultés d’apprentissage, d’autres pays pourraient être tentés d’emprunter le même chemin.

• Baccalauréat : ce que l’IA chamboule… ou pas

Bonnet d'âne pour ChatGPT

Après les smartphones, les chatbots. La Norvège va limiter fortement l’accès à ces outils d’IA générative à l’école. Pour le gouvernement, les enfants doivent d’abord apprendre à lire, écrire et compter, avant de déléguer leurs devoirs à ChatGPT.

Les enfants norvégiens seront privés de chatbots IA à partir de la prochaine rentrée à l’école. Jonas Gahr Støre, le Premier ministre du pays, a annoncé une interdiction de l’usage de ces outils d’IA générative aux jeunes écoliers (de 6 à 13 ans). Les collégiens et lycéens âgés de 14 à 16 ans pourront les utiliser sous la supervision des professeurs. Enfin, les étudiants entre 17 et 19 ans devront apprendre à s’en servir de manière responsable.

« Nous devons donner la priorité à l’essentiel : les élèves doivent apprendre à lire, à écrire et à compter avant de se familiariser avec l’IA », a affirmé le Premier ministre dans une déclaration reprise par Reuters. L’utilisation de chatbots IA par les jeunes enfants accroît le risque qu’ils sautent des étapes importantes de leur apprentissage, a-t-il ajouté durant une conférence de presse.

Le grand retour des livres

La Norvège est pourtant un pays pionnier quand il s’agit d’adopter les nouvelles technologies. Les ordinateurs ont fait leur apparition en classe dans les années 90, puis les tablettes à partir de 2010. Cette numérisation croissante de l’enseignement est peut-être allée trop loin : le gouvernement a ainsi annoncé vendredi dernier son intention de financer l’achat de plus de livres. Une manière de revenir en partie sur trente ans de numérisation à l’école à marche forcée.

Suivant en cela l’exemple de plusieurs autres pays, la Norvège va également bloquer les réseaux sociaux pour les moins de 16 ans. Confrontées à un recul des performances scolaires, les autorités ont également interdit les smartphones dans les établissements dès 2024.

Une étude, mise en ligne en 2024 par Sara Abrahamsson de l’institut norvégien de la santé publique et publiée récemment dans la revue The Journal of Human Resources, relevait d’ailleurs les effets positifs de l’interdiction des téléphones dans plusieurs collèges du pays entre 2010 et 2018. Les filles en particulier consultent moins souvent pour des problèmes psychologiques, elles signalent moins de situations de harcèlement, les notes progressent et elles sont davantage susceptibles de choisir une filière générale au lycée.

En revanche, l’autrice n’a relevé aucun effet significatif chez les garçons, bien que les signalements de harcèlement aient diminué chez les filles comme chez les garçons. L’étude ne mesure que l’effet d’une interdiction à l’école, pendant les heures de cours. Les élèves continuaient à utiliser leur téléphone le soir, les week-ends et pendant les vacances.

• Les smartphones « très probablement » interdits dans les lycées dès la rentrée

Les écrans deviennent suspects

Pour Oslo, les deux sujets – smartphones et chatbots – relèvent d’une même préoccupation : éviter que les outils numériques ne se substituent à certains apprentissages fondamentaux. Nul doute à ce titre que l’interdiction des bots IA pour les écoliers sera elle aussi scrutée de près par les scientifiques.

La Norvège est en tout cas aux avant-postes sur cette question. En France, on essaie davantage de ménager la chèvre et le chou : un cadre d’usage de l’IA en éducation, publié en mai 2025 par le ministère de l’Éducation nationale, autorise l’usage de cette technologie mais pas avant la quatrième. Les élèves plus jeunes peuvent être sensibilisés, mais ils ne peuvent pas accéder aux outils en classe.

Dans les faits, les professeurs doivent surtout bricoler dans leur coin, avec le blanc-seing du ministère pour tester toutes sortes de choses. En novembre dernier, Amélie Hart, secrétaire nationale du syndicat SNES-FSU et enseignante en lycée en Histoire-Géographie, expliquait à Next que « l’institution pousse, à l’heure actuelle, à expérimenter tous azimuts. Il y a des initiatives partout de plein de rectorats qui font des expérimentations IA ».

Elle ajoutait : « Il y a une volonté de la hiérarchie de l’Éducation nationale à aller à fond sur les IA, y compris en étant hyper mal formés sur les enjeux de la protection des données (qui n’a pas commencé avec l’IA) ». La Norvège servira en tout cas de laboratoire à ciel ouvert. Si les résultats scolaires progressent et que les enseignants constatent moins de difficultés d’apprentissage, d’autres pays pourraient être tentés d’emprunter le même chemin.

• Baccalauréat : ce que l’IA chamboule… ou pas

Sharing economy

Bernie Sanders propose de créer un fonds souverain qui permettrait à la population des États-Unis de participer aux profits générés par l’intelligence artificielle. Une proposition qui ouvre le débat : vaut-il mieux lier l’action gouvernementale à la réussite économique de ces entreprises, ou recourir à d’autres outils de partage de la valeur ?

L’intelligence artificielle est-elle profitable à l’heure actuelle ? Non, répond de manière inchangée le site web isaiprofitable.com, qui suit les investissements réalisés par les plus grandes sociétés de la tech dans l’IA, et le chiffre d’affaires qu’elles en tirent. Non plus, si l’on en croit les pertes colossales enregistrées par OpenAI et explicitées dans la documentation que l’entreprise a soumise au régulateur états-unien des marchés, la SEC, en amont d’une probable entrée en bourse.

L’intelligence artificielle n’est donc pas profitable pour le moment. Pour autant, elle a déjà de multiples effets concrets, notamment dans le discours des entreprises qui lient des projets de plan social aux gains de productivité qu’ils obtiennent de l’IA. Et c’est précisément là que le sénateur démocrate états-unien Bernie Sanders voudrait agir.

Début juin, dans une tribune publiée dans le New-York Times, l’homme politique avançait : « l’IA est une ressource publique. Vous devriez en détenir la moitié. » Sa proposition de créer un fonds souverain, dans lequel seraient placées 50 % des actions des sociétés dédiées à l’IA, ne manque pas de faire réagir.

Partager la richesse issue d’une ressource publique

L’IA « n’a pas été créée ex nihilo. Les données et langages utilisés par les outils d’IA générative ne sont pas simplement apparus dans la tête de Sam Altman ou grâce à l’imagination d’Elon Musk. » Au contraire, ces machines reposent sur l’extraction d’une vaste quantité de données personnelles et d’œuvres soumises à la propriété intellectuelle, récupérés, « pour l’essentiel (…) sans permission, sans crédit, sans compensation ».

Pour résoudre ce paradoxe, le sénateur s’apprête à proposer une loi sur le fonds souverain de l’IA américaine (American A.I. Sovereign Wealth Fund Act). Le but : donner à la population un droit de propriété commun sur ce type de technologie, pour leur permettre d’en profiter directement. Comment, alors qu’aucun profit direct n’est pour le moment mesurable ? En partageant le capital d’OpenAI, d’Anthropic, de xAI et d’autres.

D’après Bernie Sanders, cela donnerait à la population « un rôle direct dans l’orientation de l’avenir de ces technologies ». Par ailleurs, alors qu’Elon Musk est devenu le premier « trillionaire » de l’histoire (de trillion, en anglais, soit mille milliards en français) grâce à l’entrée en bourse de SpaceX, cela « garantirait » aux États-uniens que les « milliers de milliards potentiellement générés par l’IA soient utilisés pour améliorer la vie de chacun [d’entre eux] – pas simplement pour rendre les personnes les plus riches du monde encore plus riches. »

« Le principe est simple » développe-t-il, alors que les élections de mi-mandat se profilent pour novembre 2026 : « lorsqu’une ressource publique génère de la richesse, la population devrait en profiter. »

• Bernie Sanders veut que l’IA permette de passer aux 32 heures

D’autres propositions de participation

La proposition est faite alors que le camp Trump lui-même envisage des prises de participation en action dans les sociétés d’IA. D’après le média NOTUS, plusieurs représentants du gouvernement des États-Unis auraient approché les plus grosses sociétés du secteur pour prendre des parts à leur capital, alors qu’OpenAI comme Anthropic préparent leurs introductions en bourse. Il y a un an, l’État local avait déjà pris 9,9 % du capital d’Intel.

Par le passé, Sam Altman lui-même a proposé de créer un fonds qui fournirait à chaque citoyen une part dans « la croissance économique tirée par l’IA ». Même Elon Musk s’est prononcé, quoique de la manière expéditive propre à X, en faveur d’un « HAUT REVENUS universel », garanti par le gouvernement fédéral. D’après l’homme le plus riche du monde, il s’agirait de la « meilleure manière de gérer le chômage provoqué par l’IA ». Fin mai, Bernie Sanders lui avait directement répondu sur X, lui posant une question : « Comment cela serait-il financé, dans la mesure où vous n’êtes même pas capable de soutenir une taxation de 5 % de votre fortune de 817 milliards de dollars ? »

La taxation, voie la plus efficace ?

À l’instar du spécialiste de la sécurité informatique Bruce Schneier, des acteurs historiques du secteur saluent les projets de fournir un meilleur contrôle démocratique du développement de l’IA et d’en partager les gains. Pour ce dernier, cela dit, le risque de la solution proposée par Bernie Sanders est de mélanger la recherche de profit privé et l’intérêt public, ce qui « inciterait le gouvernement à assouplir la réglementation, à autoriser l’exploitation des travailleurs et des utilisateurs, à restreindre la concurrence, à encourager l’adoption de l’IA sans se soucier de la responsabilité de sa mise en œuvre ni de la pertinence de son utilisation, et à agir de toute autre manière au profit des intérêts des entreprises ».

Pour le chercheur, le résultat le plus probable d’un tel fonds serait donc de renforcer l’influence des sociétés privées sur le gouvernement. Bruce Schneier appelle donc à « séparer les deux buts », de profit et d’intérêt public, une logique généralement obtenue « par la taxation ». Si les projets de taxes GAFAM portés en France et en Europe suscitent l’ire de Donald Trump, ils sont aussi soutenus par certains représentants politiques états-uniens. Sur la seule question de l’IA, ces taxes peuvent porter sur l’usage énergétique des centres de données, comme le propose la sénatrice démocrate Elizabeth Warren, ou sur l’usage de token, comme avancé par le milliardaire Mark Cuban.

• États-Unis : les datacenters font grimper la facture d’électricité des ménages

Une autre manière de mettre l’IA au service de l’intérêt public serait de faire construire les technologies visées par la fonction publique. En la matière, c’est la Suisse qui donne l’exemple le plus avancé : quand bien même son modèle Apertus ne rivalise pas avec les derniers outils d’Anthropic ou OpenAI, pointe Bruce Schneier, « elle leur dame le pion en matière de transparence, de soutenabilité et de conformité avec la régulation européenne, y compris sur les questions de droit d’auteur ».

• Apertus : la Suisse s’est mobilisée pour sortir son modèle de langage ouvert


Sharing economy

Bernie Sanders propose de créer un fonds souverain qui permettrait à la population des États-Unis de participer aux profits générés par l’intelligence artificielle. Une proposition qui ouvre le débat : vaut-il mieux lier l’action gouvernementale à la réussite économique de ces entreprises, ou recourir à d’autres outils de partage de la valeur ?

L’intelligence artificielle est-elle profitable à l’heure actuelle ? Non, répond de manière inchangée le site web isaiprofitable.com, qui suit les investissements réalisés par les plus grandes sociétés de la tech dans l’IA, et le chiffre d’affaires qu’elles en tirent. Non plus, si l’on en croit les pertes colossales enregistrées par OpenAI et explicitées dans la documentation que l’entreprise a soumise au régulateur états-unien des marchés, la SEC, en amont d’une probable entrée en bourse.

L’intelligence artificielle n’est donc pas profitable pour le moment. Pour autant, elle a déjà de multiples effets concrets, notamment dans le discours des entreprises qui lient des projets de plan social aux gains de productivité qu’ils obtiennent de l’IA. Et c’est précisément là que le sénateur démocrate états-unien Bernie Sanders voudrait agir.

Début juin, dans une tribune publiée dans le New-York Times, l’homme politique avançait : « l’IA est une ressource publique. Vous devriez en détenir la moitié. » Sa proposition de créer un fonds souverain, dans lequel seraient placées 50 % des actions des sociétés dédiées à l’IA, ne manque pas de faire réagir.

Partager la richesse issue d’une ressource publique

L’IA « n’a pas été créée ex nihilo. Les données et langages utilisés par les outils d’IA générative ne sont pas simplement apparus dans la tête de Sam Altman ou grâce à l’imagination d’Elon Musk. » Au contraire, ces machines reposent sur l’extraction d’une vaste quantité de données personnelles et d’œuvres soumises à la propriété intellectuelle, récupérés, « pour l’essentiel (…) sans permission, sans crédit, sans compensation ».

Pour résoudre ce paradoxe, le sénateur s’apprête à proposer une loi sur le fonds souverain de l’IA américaine (American A.I. Sovereign Wealth Fund Act). Le but : donner à la population un droit de propriété commun sur ce type de technologie, pour leur permettre d’en profiter directement. Comment, alors qu’aucun profit direct n’est pour le moment mesurable ? En partageant le capital d’OpenAI, d’Anthropic, de xAI et d’autres.

D’après Bernie Sanders, cela donnerait à la population « un rôle direct dans l’orientation de l’avenir de ces technologies ». Par ailleurs, alors qu’Elon Musk est devenu le premier « trillionaire » de l’histoire (de trillion, en anglais, soit mille milliards en français) grâce à l’entrée en bourse de SpaceX, cela « garantirait » aux États-uniens que les « milliers de milliards potentiellement générés par l’IA soient utilisés pour améliorer la vie de chacun [d’entre eux] – pas simplement pour rendre les personnes les plus riches du monde encore plus riches. »

« Le principe est simple » développe-t-il, alors que les élections de mi-mandat se profilent pour novembre 2026 : « lorsqu’une ressource publique génère de la richesse, la population devrait en profiter. »

• Bernie Sanders veut que l’IA permette de passer aux 32 heures

D’autres propositions de participation

La proposition est faite alors que le camp Trump lui-même envisage des prises de participation en action dans les sociétés d’IA. D’après le média NOTUS, plusieurs représentants du gouvernement des États-Unis auraient approché les plus grosses sociétés du secteur pour prendre des parts à leur capital, alors qu’OpenAI comme Anthropic préparent leurs introductions en bourse. Il y a un an, l’État local avait déjà pris 9,9 % du capital d’Intel.

Par le passé, Sam Altman lui-même a proposé de créer un fonds qui fournirait à chaque citoyen une part dans « la croissance économique tirée par l’IA ». Même Elon Musk s’est prononcé, quoique de la manière expéditive propre à X, en faveur d’un « HAUT REVENUS universel », garanti par le gouvernement fédéral. D’après l’homme le plus riche du monde, il s’agirait de la « meilleure manière de gérer le chômage provoqué par l’IA ». Fin mai, Bernie Sanders lui avait directement répondu sur X, lui posant une question : « Comment cela serait-il financé, dans la mesure où vous n’êtes même pas capable de soutenir une taxation de 5 % de votre fortune de 817 milliards de dollars ? »

La taxation, voie la plus efficace ?

À l’instar du spécialiste de la sécurité informatique Bruce Schneier, des acteurs historiques du secteur saluent les projets de fournir un meilleur contrôle démocratique du développement de l’IA et d’en partager les gains. Pour ce dernier, cela dit, le risque de la solution proposée par Bernie Sanders est de mélanger la recherche de profit privé et l’intérêt public, ce qui « inciterait le gouvernement à assouplir la réglementation, à autoriser l’exploitation des travailleurs et des utilisateurs, à restreindre la concurrence, à encourager l’adoption de l’IA sans se soucier de la responsabilité de sa mise en œuvre ni de la pertinence de son utilisation, et à agir de toute autre manière au profit des intérêts des entreprises ».

Pour le chercheur, le résultat le plus probable d’un tel fonds serait donc de renforcer l’influence des sociétés privées sur le gouvernement. Bruce Schneier appelle donc à « séparer les deux buts », de profit et d’intérêt public, une logique généralement obtenue « par la taxation ». Si les projets de taxes GAFAM portés en France et en Europe suscitent l’ire de Donald Trump, ils sont aussi soutenus par certains représentants politiques états-uniens. Sur la seule question de l’IA, ces taxes peuvent porter sur l’usage énergétique des centres de données, comme le propose la sénatrice démocrate Elizabeth Warren, ou sur l’usage de token, comme avancé par le milliardaire Mark Cuban.

• États-Unis : les datacenters font grimper la facture d’électricité des ménages

Une autre manière de mettre l’IA au service de l’intérêt public serait de faire construire les technologies visées par la fonction publique. En la matière, c’est la Suisse qui donne l’exemple le plus avancé : quand bien même son modèle Apertus ne rivalise pas avec les derniers outils d’Anthropic ou OpenAI, pointe Bruce Schneier, « elle leur dame le pion en matière de transparence, de soutenabilité et de conformité avec la régulation européenne, y compris sur les questions de droit d’auteur ».

• Apertus : la Suisse s’est mobilisée pour sortir son modèle de langage ouvert