Ce n’est pas une plaisanterie : le développeur Daniel Palmer propose sur GitHub une distribution visant la Mega Drive, la vénérable console que Sega avait lancé dans nos contrées en 1990 (aussi commercialisée sous le nom Genesis aux États-Unis). Elle avait alors provoqué un séisme vidéoludique, l’entreprise ayant coupé l’herbe sous le pied de Nintendo avec sa propre console 16 bits, la SNES.

L’information peut tellement surprendre que sur le dépôt, son auteur répond « non » à la question « Est-ce une blague ? ». Il précise que pour utiliser ce système, il est nécessaire d’avoir une Mega Drive (on s’en serait douté), la cartouche EverDrive qui permet de charger d’autres contenus sur la console, un câble USB pour relier l’EverDrive au PC et… « du temps à perdre », ajoute l’auteur.

Au sujet de l’émulation, c’est plus compliqué. L’auteur estime que LinuxMD ne fonctionnera « probablement pas » sur un émulateur classique, car plusieurs composants de l’EverDrive y seraient absents. En revanche, il fournit un fork de QEMU qui peut « émuler suffisamment » la Mega Drive et l’EverDrive pour fonctionner. En revanche, la sensation ne sera pas la même, prévient-il, car « QEMU émule le CPU beaucoup trop rapidement ».

De nombreuses instructions sont données, le concept étant clairement destiné à un public très niche d’enthousiastes ayant encore ce genre de matériel à disposition.

Ce n’est pas une plaisanterie : le développeur Daniel Palmer propose sur GitHub une distribution visant la Mega Drive, la vénérable console que Sega avait lancé dans nos contrées en 1990 (aussi commercialisée sous le nom Genesis aux États-Unis). Elle avait alors provoqué un séisme vidéoludique, l’entreprise ayant coupé l’herbe sous le pied de Nintendo avec sa propre console 16 bits, la SNES.

L’information peut tellement surprendre que sur le dépôt, son auteur répond « non » à la question « Est-ce une blague ? ». Il précise que pour utiliser ce système, il est nécessaire d’avoir une Mega Drive (on s’en serait douté), la cartouche EverDrive qui permet de charger d’autres contenus sur la console, un câble USB pour relier l’EverDrive au PC et… « du temps à perdre », ajoute l’auteur.

Au sujet de l’émulation, c’est plus compliqué. L’auteur estime que LinuxMD ne fonctionnera « probablement pas » sur un émulateur classique, car plusieurs composants de l’EverDrive y seraient absents. En revanche, il fournit un fork de QEMU qui peut « émuler suffisamment » la Mega Drive et l’EverDrive pour fonctionner. En revanche, la sensation ne sera pas la même, prévient-il, car « QEMU émule le CPU beaucoup trop rapidement ».

De nombreuses instructions sont données, le concept étant clairement destiné à un public très niche d’enthousiastes ayant encore ce genre de matériel à disposition.

Nouvelle version pour Wine, la couche de compatibilité permettant aux applications Windows de fonctionner sur un système Linux. Wine sert pour rappel de base à Proton, une autre couche de compatibilité. Développée par Valve et spécialisée dans les jeux, elle est au cœur de la distribution SteamOS, qui équipe le Steam Deck et la nouvelle Steam Machine.

Cette mouture 11.12 apporte de petites améliorations çà et là, mais elle introduit surtout la prise en charge de la mise à l’échelle fractionnaire pour Wayland. Cela signifie que cette capacité d’affichage est supportée sur l’ensemble des sessions Wayland.

La mise à l’échelle fractionnaire, ou « fractionnal scaling », est un mécanisme logiciel utilisé par les systèmes d’exploitation pour adapter la taille de l’interface graphique (textes, icônes, fenêtres) sur des écrans à haute densité de pixels (HiDPI ou 4K). On peut la comparer à une loupe. C’est cette technique qui est utilisée quand les réglages d’un système proposent du 125, 150 ou 175 % sur le niveau de zoom de l’interface.

Dans le cas de Wine, la mise à l’échelle de son interface devrait donc être nette, alors que le passage par X11/XWayland utilisé jusqu’à présent pouvait entraîner du flou et d’autres petits artefacts visuels.

Wine 11.12 apporte quelques autres nouveautés, comme le regroupement des bibliothèques libswresample et libswscale de FFmpeg, la mise à jour du moteur Mono avec Mono 11.2, ou encore un retour de XSLPattern dans le parseur MSXML. Une trentaine de bugs ont également été corrigés, dont certains avec de vieilles applications, comme Office 2007. On trouve même un correctif pour… Microsoft Money 97.

Nouvelle version pour Wine, la couche de compatibilité permettant aux applications Windows de fonctionner sur un système Linux. Wine sert pour rappel de base à Proton, une autre couche de compatibilité. Développée par Valve et spécialisée dans les jeux, elle est au cœur de la distribution SteamOS, qui équipe le Steam Deck et la nouvelle Steam Machine.

Cette mouture 11.12 apporte de petites améliorations çà et là, mais elle introduit surtout la prise en charge de la mise à l’échelle fractionnaire pour Wayland. Cela signifie que cette capacité d’affichage est supportée sur l’ensemble des sessions Wayland.

La mise à l’échelle fractionnaire, ou « fractionnal scaling », est un mécanisme logiciel utilisé par les systèmes d’exploitation pour adapter la taille de l’interface graphique (textes, icônes, fenêtres) sur des écrans à haute densité de pixels (HiDPI ou 4K). On peut la comparer à une loupe. C’est cette technique qui est utilisée quand les réglages d’un système proposent du 125, 150 ou 175 % sur le niveau de zoom de l’interface.

Dans le cas de Wine, la mise à l’échelle de son interface devrait donc être nette, alors que le passage par X11/XWayland utilisé jusqu’à présent pouvait entraîner du flou et d’autres petits artefacts visuels.

Wine 11.12 apporte quelques autres nouveautés, comme le regroupement des bibliothèques libswresample et libswscale de FFmpeg, la mise à jour du moteur Mono avec Mono 11.2, ou encore un retour de XSLPattern dans le parseur MSXML. Une trentaine de bugs ont également été corrigés, dont certains avec de vieilles applications, comme Office 2007. On trouve même un correctif pour… Microsoft Money 97.

De grandes responsabilités

La stratégie américaine d’embargo pour contrer le secteur technologique chinois serait-elle contreproductive ? La question se pose, alors qu’une société chinoise pourrait bouleverser la cybersécurité en diffusant un modèle capable de rivaliser avec les LLM d’OpenAI et Anthropic.

La Chine parvient à égaler les performances du modèle Mythos d’Anthropic dans certains scénarios de cybersécurité. Une affirmation du Wall Street Journal ce 27 juin, qui se demande dans quelle mesure les décisions de la Maison-Blanche ont pu jouer dans une telle remontée. Depuis DeepSeek et la vaporisation temporaire de 600 milliards de dollars de capitalisation pour NVIDIA, on pouvait cependant s’attendre à ce que la Chine égalise de nouveau le score. Ou en tout cas vienne flirter une nouvelle fois avec les performances des grands modèles de frontière américains.

Le nouveau modèle chinois qui attire les regards se nomme GLM-5.2, lancé le 13 juin par l’entreprise Zhipu AI, renommée Z.ai. Plusieurs benchmarks lui attribuent de très bons résultats, particulièrement en cybersécurité. Au point de rebattre les cartes d’une situation déjà fébrile dans ce domaine, avec un modèle disponible gratuitement depuis HuggingFace.

GLM-5.2, le trublion

GLM-5.2 est un modèle conséquent de 753 milliards de paramètres. Son architecture est de type MoE (Mixture of Experts) avec environ 40 milliards de paramètres actifs à la fois par token (jeton). Un ratio d’activation de 5,4 % qui peut le rendre beaucoup moins onéreux à exécuter qu’un modèle dense (non-MoE) de taille équivalente. La fenêtre contextuelle est d’un million de tokens.

Si l’on parle de ce modèle, c’est qu’au-delà de ses performances, il est également open source (licence MIT) et à poids ouverts. Traduction : en plus d’un accès commercial par l’API de l’entreprise (1,40 dollar par million de jetons en entrée, 4,40 dollars en sortie), n’importe qui peut récupérer le modèle et le modifier à volonté avant de l’utiliser. À condition bien sûr d’avoir le matériel nécessaire.

Quelles performances ?

Dans sa communication, Z.ai met en avant les très bons résultats généraux de GLM-5.2 de manière générale. S’agissant initialement d’un modèle pensé pour la programmation, les benchmarks utilisés sont classiques : 62,1 % pour SWE-bench Pro (résolution de problèmes sur GitHub), 81 sur Terminal-Bench 2.1 (tâches d’agents), ou encore 99,2 sur AIME 2026 (problèmes mathématiques).

Sur les travaux de longue durée, les résultats obtenus sont proches de ceux d’Opus 4.8 d’Anthropic. Par exemple, sur FrontierSWE, GLM-5.2 obtient 74,4 %, contre 75,1 % pour Opus. Sur PostTrainBench, le score est de 34,3 contre 37,2. Sur SWE-Marathon en revanche, le modèle chinois accuse un retard : 13 %, se faisant largement distancer par les 26 % d’Opus 4.8.

L’entreprise chinoise met en avant certains choix architecturaux, dont l’utilisation d’une technique baptisée IndexShare (publication arXiv), permettant d’optimiser le coût de fonctionnement. Cela permet, selon Z.ai, de diviser par trois le coût en calculs par token quand on grimpe jusqu’au maximum de la fenêtre de contexte (un million). Elle affirme qu’au sein du modèle, 75 % des couches sautent entièrement l’étape d’indexation coûteuse, tout en maintenant la qualité des schémas d’attention adaptative.

L’ensemble fait dire à certains observateurs, comme Flowtivity, que GLM-5.2 est en fait meilleur que la grande majorité des grands modèles de frontières américains, car son fonctionnement est nettement moins onéreux (six fois moins cher que GPT-5.5 selon Z.ai). L’ajout d’IndexShare permettrait au modèle de fonctionner sur du matériel « accessible » (mais pas un MacBook Pro avec 16 Go de RAM, tel que celui utilisé pour nos tests de RAG).

• IA générative : le RAG par l’exemple, avec 15 000 actus Next et Mistral 7B

Et dans la cybersécurité ?

C’est ici que les choses sérieuses commencent, peut-on dire. Dans une évaluation comparative réalisée par Semgrep, GLM-5.2 a obtenu un score F1 de 39 % sur la détection IDOR, battant Claude Code (32 %) pour environ 0,17 dollar par vulnérabilité trouvée, tout en restant inférieur au pipeline multimodal de Semgrep (53 - 61 % F1).

Même son de cloche chez Graphistry le 23 juin : avec un taux de résolution de 28 sur 59 sur les benchmarks CTF (Capture The Flag) de cybersécurité, GLM-5.2 est le « top modèle » à poids ouverts et rivalise directement avec les modèles propriétaires. Dans les tests, on peut voir par exemple que Claude Code avec Opus 4.7 est 19 % plus rapide, mais il est aussi 2,2 fois plus cher à l’utilisation.

C’est ce qui fait dire à Graphistry que GLM-5.2 est le premier modèle à poids ouverts testé par leurs soins pouvant être recommandé pour une « expérience de cybersécurité de qualité frontière ».

Comment de tels résultats ont-ils été obtenus si rapidement ?

C’est l’une des grandes questions autour de GLM-5.2. Les soupçons n’ont d’ailleurs pas tardé, dans les jours qui ont suivi la publication du modèle : Z.ai a-t-elle distillé agressivement les grands modèles de frontière américains ? Pour rappel, la distillation est initialement une technique légitime d’apprentissage machine : un modèle étudiant apprend à imiter les sorties d’un modèle enseignant. Cependant, il y a problème quand elle est faite en violation des conditions d’utilisation des API, via des comptes proxy et à l’échelle industrielle. Une technique formellement interdite dans les conditions pour toutes les API commerciales. Pour les « copieurs », le résultat obtenu est un transfert de capacités sans garde-fous.

Rag against the machine

Ces dernières années, vous entendez peut-être parler de RAG, surtout dans le monde des entreprises. De quoi s’agit-il ? Pourquoi certaines organisations n’ont que ce mot à la bouche ? On vous explique tout, le plus simplement possible.

RAG signifie « Retrieval-Augmented Generation », littéralement « génération augmentée par récupération ». Dans les grandes lignes, c’est un type d’architecture que l’on met en place pour obtenir des réponses rapides et précises sur une base de connaissances spécifiques, en utilisant de l’IA.

Des explications sans (trop de) jargon

Pour comprendre ce que le RAG permet, on utilise souvent l’analogie d’un expert, mais qui n’aurait pas connaissance de l’armoire dans laquelle vous rangez tous vos documents. Il peut s’agir de modes d’emploi, de cartes de vœux, de livres particuliers, voire de factures et d’autres informations que vous avez jugées suffisamment importantes pour les placer là. L’expert en sait beaucoup, mais il ne pourra répondre à aucune question sur le contenu de cette armoire. On peut toujours décrire le type de documents que l’on possède, ses réponses manqueront de précision.

IA générative : le RAG par l’exemple, avec 15 000 actus Next et Mistral 7B

C’est un comportement que l’on retrouve dans les IA génératives habituellement. Elles « savent » quantité de choses, mais si vous êtes dans une entreprise possédant un grand nombre de ressources, l’IA n’y aura probablement pas accès.

Or, ces ressources internes peuvent être à la fois le cœur d’une entreprise comme sa base d’exploitation. Si vous mettez en place un chatbot pour gérer l’assistance, il vaut mieux qu’il ait accès à ces ressources. Les réponses données pourraient sinon être vagues, ou même – pire ! – inventées. Car les IA génératives hallucinent et ont encore bien du mal à répondre simplement « Je ne sais pas ».

En avril 2025, Notion lançait la première version de sa nouvelle application : Notion Mail. Initialement compatible avec Gmail, sa valeur ajoutée devait résider dans l’utilisation de l’IA et l’organisation automatique, grâce à son expérience acquise dans son application de prise de notes.

Las ! L’entreprise jette l’éponge. Dans un tweet publié le 25 juin, elle annonce qu’elle mettra fin à toutes les variantes le 22 septembre : la version web, l’application desktop et celle pour iOS.

« À mesure que les agents Notion sont devenus plus performants, nous avons vu de plus en plus d’utilisateurs leur confier leurs flux de travail par e-mail. Aujourd’hui, plus de la moitié des utilisateurs de Notion Mail gèrent leurs e-mails sans jamais ouvrir leur boîte de réception. Nous misons donc tout sur l’utilisation des agents pour gérer votre boîte de réception », affirme Notion.

L’éditeur se dit « reconnaissant » envers les personnes qui ont construit leur « routine autour de Notion Mail » et qui lui ont fait confiance pour « quelque chose d’aussi important que […] e-mails ».

Côté marche à suivre, les courriers en eux-mêmes ne bougeront pas, puisque ce sont ceux de Gmail, avec lequel l’application se synchronise. En revanche, les brouillons et les e-mails programmés seront supprimés. Notion recommande donc de les sauvegarder avant le 21 septembre.

D’autres en profitent déjà, comme Spark Email, qui vient tout juste de publier sur X un message d’accueil pour les éventuels transfuges, rappelant que son client (payant, à partir de 8,25 euros par mois) est compatible avec Gmail, Outlook et iCloud (en plus des comptes classiques).

En avril 2025, Notion lançait la première version de sa nouvelle application : Notion Mail. Initialement compatible avec Gmail, sa valeur ajoutée devait résider dans l’utilisation de l’IA et l’organisation automatique, grâce à son expérience acquise dans son application de prise de notes.

Las ! L’entreprise jette l’éponge. Dans un tweet publié le 25 juin, elle annonce qu’elle mettra fin à toutes les variantes le 22 septembre : la version web, l’application desktop et celle pour iOS.

« À mesure que les agents Notion sont devenus plus performants, nous avons vu de plus en plus d’utilisateurs leur confier leurs flux de travail par e-mail. Aujourd’hui, plus de la moitié des utilisateurs de Notion Mail gèrent leurs e-mails sans jamais ouvrir leur boîte de réception. Nous misons donc tout sur l’utilisation des agents pour gérer votre boîte de réception », affirme Notion.

L’éditeur se dit « reconnaissant » envers les personnes qui ont construit leur « routine autour de Notion Mail » et qui lui ont fait confiance pour « quelque chose d’aussi important que […] e-mails ».

Côté marche à suivre, les courriers en eux-mêmes ne bougeront pas, puisque ce sont ceux de Gmail, avec lequel l’application se synchronise. En revanche, les brouillons et les e-mails programmés seront supprimés. Notion recommande donc de les sauvegarder avant le 21 septembre.

D’autres en profitent déjà, comme Spark Email, qui vient tout juste de publier sur X un message d’accueil pour les éventuels transfuges, rappelant que son client (payant, à partir de 8,25 euros par mois) est compatible avec Gmail, Outlook et iCloud (en plus des comptes classiques).

Brouillard de guerre

Le gouvernement américain aurait exigé d’OpenAI une période d’examen similaire pour son futur modèle GPT-5.6. Les performances atteindraient le niveau de Mythos et Fable d’Anthropic et feraient donc l’objet d’une analyse des risques. Seuls des acteurs triés sur le volet y auraient actuellement accès.

Mise à jour 19h30 – OpenAI a lancé ce vendredi soir GPT-5.6… mais uniquement à destination d’une poignée d’organisations et d’entreprises ayant reçu l’aval du gouvernement américain. Trois versions du LLM sont proposées : Sol (la plus puissante), Terra (équilibre performances/efficacité) et Luna (plus rapide et meilleur marché). L’objectif est de déployer ce modèle plus largement dans les prochaines semaines.

Article d’origine – OpenAI aurait accepté d’échelonner la sortie publique de son prochain modèle, GPT-5.6. C’est ce qu’affirme The Information dans un article du 25 juin, relayé par divers autres médias. Le gouvernement Trump aurait officiellement demandé à l’entreprise de retarder cette disponibilité et de lui donner un délai de 30 jours pour examiner la situation. Durant cette période, l’accès ne serait confié qu’à une poignée de partenaires sélectionnés avec soin, le temps que la Maison-Blanche étudie les implications pour la sécurité nationale.

Dans le sillage du décret présidentiel

Le 2 juin, Donald Trump a signé un décret présidentiel (executive order) intitulé « Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security ». Il demande aux entreprises d’IA de soumettre volontairement leurs modèles les plus puissants à un examen gouvernemental jusqu’à 30 jours avant leur publication publique. Il prévoit également la création d’un AI cybersecurity clearinghouse (bureau central de la cybersécurité de l’IA) et mandate des benchmarks classifiés pour évaluer les capacités cyber des modèles.

Cet executive order stipule explicitement que rien dans son texte ne saurait être interprété comme autorisant la création d’une exigence gouvernementale de licences, de pré-autorisation ou de permis pour le développement, la publication ou la distribution de nouveaux modèles. La participation est formellement volontaire. Du moins, sur le papier.

En outre, le cadre opérationnel du décret n’est pas établi. Benchmarks classifiés, liste de modèles concernés, procédures d’évaluation : rien n’est encore fixé. Un groupe multi-agences dirigé par les secrétaires au Trésor, à la Guerre et à la Sécurité intérieure dispose de 60 jours (soit jusqu’au 31 juillet 2026) pour concevoir ce cadre.

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

Mythos et Fable en ont fait les « frais »

Il n’aura pas fallu dix jours pour qu’Anthropic essuie les plâtres du décret. Le gouvernement américain, invoquant ses pouvoirs en matière de sécurité nationale, a émis une directive de contrôle des exportations ordonnant la suspension immédiate de tout accès à Fable 5 et Mythos 5 pour tout ressortissant étranger, où qu’il se trouve dans le monde, jusqu’aux employés d’Anthropic eux-mêmes.

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

Anthropic a reçu l’ordre le 12 juin. Le courrier ne contenait aucune raison précise à cette préoccupation gouvernementale. Anthropic, incapable de filtrer ses utilisateurs par nationalité, a fini par appliquer la seule solution qui s’adressait à elle : couper l’accès à tout le monde.

Dans son communiqué du même jour, l’entreprise explique que le gouvernement semble alors penser que Fable 5 a été « jailbreaké », permettant d’outrepasser ses limites. Fable est pour rappel une version de Mythos protégée en théorie par des garde-fous. Mythos n’étant accessible qu’au travers du projet Glasswing, composé d’une quarantaine d’organisations triées sur le volet, un tel jailbreak représentait effectivement un sérieux problème.

• Anthropic dévoile Mythos, son modèle d’IA chasseur de failles… réservé à certains

Mais Anthropic a vivement contesté le bien-fondé de la mesure : l’entreprise estimait que le jailbreak cité par le gouvernement était étroit et ne déverrouillerait les capacités cybersécurité de Mythos que dans un cas spécifique, pas de façon universelle. Elle ajoutait que le même jailbreak pouvait être utilisé pour obtenir des capacités similaires d’autres modèles publiquement disponibles, dont GPT-5.5 d’OpenAI, qui n’était pourtant pas concerné par de tels contrôles.

La décision s’est inscrite en outre dans un contexte politique tendu : les principaux conseillers tech de Trump, notamment l’ex-czar de l’IA David Sacks (Palantir) et le sous-secrétaire à la Défense Emil Michael, ont publiquement attaqué Anthropic et ses dirigeants. Sacks a accusé Anthropic d’être « woke » et « gauchiste » et de se livrer à une « stratégie sophistiquée de capture réglementaire fondée sur la peur », comme le rappelait Fortune le 13 juin. En mars 2026, le Pentagone avait déjà qualifié Anthropic de « risque pour la chaîne d’approvisionnement », et Anthropic poursuit le gouvernement en justice pour tenter de faire annuler cette désignation, les procédures étant toujours en cours.

• Anthropic ne cède pas aux pressions du Pentagone pour utiliser Claude sans restriction
• Désignée « fournisseur à risque pour la sécurité nationale » aux US, Anthropic conteste

Anthropic, OpenAI : même combat ?

Les deux cas ne sont toutefois pas les mêmes. Pour OpenAI, il s’agit cette fois d’une demande formelle avant le lancement du modèle. Pour Anthropic, l’ordre avait été donné a posteriori.

Si OpenAI veut commercialiser son modèle, elle doit soumettre à la Maison-Blanche les clients potentiels, qui seront approuvés ou pas après examen. Selon l’article de The Information, GPT-5.6 est estimé au même niveau que Mythos en capacités avancées de cybersécurité.

Toujours selon nos confrères, Sam Altman aurait communiqué la situation aux employés d’OpenAI via une note de service. Les responsables fédéraux approuveraient l’accès « client par client pendant cette période de prévisualisation », suivie « quelques semaines plus tard » d’une publication plus générale du modèle 5.6. Ce dernier pourrait alors sortir en juillet. « Nous avons clairement indiqué au gouvernement américain que ce n’est pas notre modèle préféré à long terme, et nous travaillerons avec lui et d’autres acteurs de l’industrie pour trouver une approche plus durable pour les futures publications », indiquerait également la note.

Un fonctionnement pérenne ?

Si la mesure doit s’appliquer désormais sur tout nouveau modèle issu d’une grande société américaine, les conséquences pourraient être multiples. Financièrement d’abord, car ces entreprises ont besoin de vendre des abonnements pour prétendre un jour à toute forme de rentabilité. Dans un domaine où la concurrence est très active et où la Chine peut dégainer à tout moment un modèle capable de faire fléchir la capitalisation boursière d’une société comme NVIDIA, ces retards ne peuvent être que mal vécus par Anthropic et NVIDIA.

Au-delà d’éventuelles manœuvres politiques, la situation illustre aussi l’ambivalence de la situation. D’un côté, un décret mettant l’accent sur la participation volontaire. De l’autre, une mise en œuvre finalement contraignante. L’absence de cadre clair génère de la confusion chez les entreprises, qui ne savent pas qui ou quelle agence gère effectivement la régulation. Par exemple, la demande adressée à OpenAI provenait directement de la Maison-Blanche, tandis que l’interdiction d’exportation pour Anthropic est venue du ministère du Commerce.

L’épisode d’Anthropic a également souligné la dépendance extrême que les entreprises ou d’autres structures peuvent ressentir quand un acteur aussi important désormais coupe les vannes. La clientèle ne peut que s’inquiéter quand un outil aussi majeur que Claude (ou en l’occurrence l’une de ses variantes) peut disparaitre sans préavis par simple décision politique.

C’est une nouvelle fois un enjeu de souveraineté numérique, comme l’a abordé récemment le Conseil de l’IA et du Numérique. Dans un document (PDF), celui-ci notait (point 4) que la vision américaine de cette notion se rapprochait « paradoxalement et étroitement de la vision chinoise ».

• La promesse d’une « IA pour tous » au service du bien commun a du plomb dans l’aile

Brouillard de guerre

Le gouvernement américain aurait exigé d’OpenAI une période d’examen similaire pour son futur modèle GPT-5.6. Les performances atteindraient le niveau de Mythos et Fable d’Anthropic et feraient donc l’objet d’une analyse des risques. Seuls des acteurs triés sur le volet y auraient actuellement accès.

Mise à jour 19h30 – OpenAI a lancé ce vendredi soir GPT-5.6… mais uniquement à destination d’une poignée d’organisations et d’entreprises ayant reçu l’aval du gouvernement américain. Trois versions du LLM sont proposées : Sol (la plus puissante), Terra (équilibre performances/efficacité) et Luna (plus rapide et meilleur marché). L’objectif est de déployer ce modèle plus largement dans les prochaines semaines.

Article d’origine – OpenAI aurait accepté d’échelonner la sortie publique de son prochain modèle, GPT-5.6. C’est ce qu’affirme The Information dans un article du 25 juin, relayé par divers autres médias. Le gouvernement Trump aurait officiellement demandé à l’entreprise de retarder cette disponibilité et de lui donner un délai de 30 jours pour examiner la situation. Durant cette période, l’accès ne serait confié qu’à une poignée de partenaires sélectionnés avec soin, le temps que la Maison-Blanche étudie les implications pour la sécurité nationale.

Dans le sillage du décret présidentiel

Le 2 juin, Donald Trump a signé un décret présidentiel (executive order) intitulé « Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security ». Il demande aux entreprises d’IA de soumettre volontairement leurs modèles les plus puissants à un examen gouvernemental jusqu’à 30 jours avant leur publication publique. Il prévoit également la création d’un AI cybersecurity clearinghouse (bureau central de la cybersécurité de l’IA) et mandate des benchmarks classifiés pour évaluer les capacités cyber des modèles.

Cet executive order stipule explicitement que rien dans son texte ne saurait être interprété comme autorisant la création d’une exigence gouvernementale de licences, de pré-autorisation ou de permis pour le développement, la publication ou la distribution de nouveaux modèles. La participation est formellement volontaire. Du moins, sur le papier.

En outre, le cadre opérationnel du décret n’est pas établi. Benchmarks classifiés, liste de modèles concernés, procédures d’évaluation : rien n’est encore fixé. Un groupe multi-agences dirigé par les secrétaires au Trésor, à la Guerre et à la Sécurité intérieure dispose de 60 jours (soit jusqu’au 31 juillet 2026) pour concevoir ce cadre.

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

Mythos et Fable en ont fait les « frais »

Il n’aura pas fallu dix jours pour qu’Anthropic essuie les plâtres du décret. Le gouvernement américain, invoquant ses pouvoirs en matière de sécurité nationale, a émis une directive de contrôle des exportations ordonnant la suspension immédiate de tout accès à Fable 5 et Mythos 5 pour tout ressortissant étranger, où qu’il se trouve dans le monde, jusqu’aux employés d’Anthropic eux-mêmes.

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

Anthropic a reçu l’ordre le 12 juin. Le courrier ne contenait aucune raison précise à cette préoccupation gouvernementale. Anthropic, incapable de filtrer ses utilisateurs par nationalité, a fini par appliquer la seule solution qui s’adressait à elle : couper l’accès à tout le monde.

Dans son communiqué du même jour, l’entreprise explique que le gouvernement semble alors penser que Fable 5 a été « jailbreaké », permettant d’outrepasser ses limites. Fable est pour rappel une version de Mythos protégée en théorie par des garde-fous. Mythos n’étant accessible qu’au travers du projet Glasswing, composé d’une quarantaine d’organisations triées sur le volet, un tel jailbreak représentait effectivement un sérieux problème.

• Anthropic dévoile Mythos, son modèle d’IA chasseur de failles… réservé à certains

Mais Anthropic a vivement contesté le bien-fondé de la mesure : l’entreprise estimait que le jailbreak cité par le gouvernement était étroit et ne déverrouillerait les capacités cybersécurité de Mythos que dans un cas spécifique, pas de façon universelle. Elle ajoutait que le même jailbreak pouvait être utilisé pour obtenir des capacités similaires d’autres modèles publiquement disponibles, dont GPT-5.5 d’OpenAI, qui n’était pourtant pas concerné par de tels contrôles.

La décision s’est inscrite en outre dans un contexte politique tendu : les principaux conseillers tech de Trump, notamment l’ex-czar de l’IA David Sacks (Palantir) et le sous-secrétaire à la Défense Emil Michael, ont publiquement attaqué Anthropic et ses dirigeants. Sacks a accusé Anthropic d’être « woke » et « gauchiste » et de se livrer à une « stratégie sophistiquée de capture réglementaire fondée sur la peur », comme le rappelait Fortune le 13 juin. En mars 2026, le Pentagone avait déjà qualifié Anthropic de « risque pour la chaîne d’approvisionnement », et Anthropic poursuit le gouvernement en justice pour tenter de faire annuler cette désignation, les procédures étant toujours en cours.

• Anthropic ne cède pas aux pressions du Pentagone pour utiliser Claude sans restriction
• Désignée « fournisseur à risque pour la sécurité nationale » aux US, Anthropic conteste

Anthropic, OpenAI : même combat ?

Les deux cas ne sont toutefois pas les mêmes. Pour OpenAI, il s’agit cette fois d’une demande formelle avant le lancement du modèle. Pour Anthropic, l’ordre avait été donné a posteriori.

Si OpenAI veut commercialiser son modèle, elle doit soumettre à la Maison-Blanche les clients potentiels, qui seront approuvés ou pas après examen. Selon l’article de The Information, GPT-5.6 est estimé au même niveau que Mythos en capacités avancées de cybersécurité.

Toujours selon nos confrères, Sam Altman aurait communiqué la situation aux employés d’OpenAI via une note de service. Les responsables fédéraux approuveraient l’accès « client par client pendant cette période de prévisualisation », suivie « quelques semaines plus tard » d’une publication plus générale du modèle 5.6. Ce dernier pourrait alors sortir en juillet. « Nous avons clairement indiqué au gouvernement américain que ce n’est pas notre modèle préféré à long terme, et nous travaillerons avec lui et d’autres acteurs de l’industrie pour trouver une approche plus durable pour les futures publications », indiquerait également la note.

Un fonctionnement pérenne ?

Si la mesure doit s’appliquer désormais sur tout nouveau modèle issu d’une grande société américaine, les conséquences pourraient être multiples. Financièrement d’abord, car ces entreprises ont besoin de vendre des abonnements pour prétendre un jour à toute forme de rentabilité. Dans un domaine où la concurrence est très active et où la Chine peut dégainer à tout moment un modèle capable de faire fléchir la capitalisation boursière d’une société comme NVIDIA, ces retards ne peuvent être que mal vécus par Anthropic et NVIDIA.

Au-delà d’éventuelles manœuvres politiques, la situation illustre aussi l’ambivalence de la situation. D’un côté, un décret mettant l’accent sur la participation volontaire. De l’autre, une mise en œuvre finalement contraignante. L’absence de cadre clair génère de la confusion chez les entreprises, qui ne savent pas qui ou quelle agence gère effectivement la régulation. Par exemple, la demande adressée à OpenAI provenait directement de la Maison-Blanche, tandis que l’interdiction d’exportation pour Anthropic est venue du ministère du Commerce.

L’épisode d’Anthropic a également souligné la dépendance extrême que les entreprises ou d’autres structures peuvent ressentir quand un acteur aussi important désormais coupe les vannes. La clientèle ne peut que s’inquiéter quand un outil aussi majeur que Claude (ou en l’occurrence l’une de ses variantes) peut disparaitre sans préavis par simple décision politique.

C’est une nouvelle fois un enjeu de souveraineté numérique, comme l’a abordé récemment le Conseil de l’IA et du Numérique. Dans un document (PDF), celui-ci notait (point 4) que la vision américaine de cette notion se rapprochait « paradoxalement et étroitement de la vision chinoise ».

• La promesse d’une « IA pour tous » au service du bien commun a du plomb dans l’aile

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.

Nouveau sursis

Microsoft vient de procéder, ce jeudi 25 juin, à un changement important dans le support de Windows 10 : tous les appareils ayant souscrit au programme ESU (Extended Support Updates) recevront des mises à jour de sécurité pendant une année supplémentaire, portant la nouvelle date de fin au 12 octobre 2027.

Pour rappel, la fin du support de Windows 10 a provoqué de nombreuses frustrations. Beaucoup se posaient la question : pourquoi changer un matériel parfaitement fonctionnel ? Pour Microsoft, la logique était économique, puisque la mise à jour vers Windows 11 réclamait obligatoirement certains composants liés à la sécurité, provoquant une vague d’achats de nouveaux matériels.

• Windows 10 obtient un an de sursis en Europe… en quelque sorte
• Windows 10 : comment bénéficier d’un an de support technique supplémentaire ?

Mais le contexte a profondément changé en un an. Linux commence à se faire une place chez les joueurs, alors que les jeux vidéo étaient pratiquement la chasse gardée de Microsoft sur les PC. En outre, plus récemment, la course à l’IA a entrainé une flambée des tarifs sur les composants, rendant les achats de PC plus onéreux.

En Europe, Microsoft avait décidé de calmer un peu le jeu en rendant l’inscription au programme ESU gratuite la première année. La démarche était cependant volontaire, même si le système envoie des notifications à ce sujet. En outre, il est obligatoire de posséder un compte Microsoft pour activer cette extension. Enfin, le programme concerne uniquement les failles de sécurité de sévérité importante à critique, pas les autres ni les bugs plus généraux.

Microsoft, qui semble depuis quelque temps vouloir redorer un peu son blason, annonce donc une nouvelle étape : la fin du programme ESU est repoussée d’un an, glissant du 16 octobre 2026 au 12 octobre 2027.

Microsoft « comprend »

Interrogée par plusieurs médias, l’entreprise se veut apaisante. « Nous comprenons que le passage à un nouveau PC peut prendre du temps. Dans le cadre de notre engagement continu à aider nos clients à rester protégés pendant cette transition, le programme de mises à jour de sécurité étendues (ESU) de Windows 10 pour les appareils personnels est prolongé d’une année supplémentaire », a ainsi déclaré un porte-parole à BFMTV.

« Cela offre à nos clients davantage de temps et de flexibilité pour trouver le PC le mieux adapté à leurs besoins, tout en leur permettant de rester protégés », a ajouté Microsoft.

Du côté de l’association HOP (Halte à l’Obsolescence Programmée), on applaudit avec mesure : elle « salue la nouvelle, mais reste nuancée face à cette volte-face très tardive ». L’association rappelle qu’en tenant compte de cette année supplémentaire, Windows 10 aura finalement 12 ans de support pour la sécurité. Un score qu’elle juge « insuffisant », car elle réclame 15 ans à partir de la dernière unité vendue.

Nouveau sursis

Microsoft vient de procéder, ce jeudi 25 juin, à un changement important dans le support de Windows 10 : tous les appareils ayant souscrit au programme ESU (Extended Support Updates) recevront des mises à jour de sécurité pendant une année supplémentaire, portant la nouvelle date de fin au 12 octobre 2027.

Pour rappel, la fin du support de Windows 10 a provoqué de nombreuses frustrations. Beaucoup se posaient la question : pourquoi changer un matériel parfaitement fonctionnel ? Pour Microsoft, la logique était économique, puisque la mise à jour vers Windows 11 réclamait obligatoirement certains composants liés à la sécurité, provoquant une vague d’achats de nouveaux matériels.

• Windows 10 obtient un an de sursis en Europe… en quelque sorte
• Windows 10 : comment bénéficier d’un an de support technique supplémentaire ?

Mais le contexte a profondément changé en un an. Linux commence à se faire une place chez les joueurs, alors que les jeux vidéo étaient pratiquement la chasse gardée de Microsoft sur les PC. En outre, plus récemment, la course à l’IA a entrainé une flambée des tarifs sur les composants, rendant les achats de PC plus onéreux.

En Europe, Microsoft avait décidé de calmer un peu le jeu en rendant l’inscription au programme ESU gratuite la première année. La démarche était cependant volontaire, même si le système envoie des notifications à ce sujet. En outre, il est obligatoire de posséder un compte Microsoft pour activer cette extension. Enfin, le programme concerne uniquement les failles de sécurité de sévérité importante à critique, pas les autres ni les bugs plus généraux.

Microsoft, qui semble depuis quelque temps vouloir redorer un peu son blason, annonce donc une nouvelle étape : la fin du programme ESU est repoussée d’un an, glissant du 16 octobre 2026 au 12 octobre 2027.

Microsoft « comprend »

Interrogée par plusieurs médias, l’entreprise se veut apaisante. « Nous comprenons que le passage à un nouveau PC peut prendre du temps. Dans le cadre de notre engagement continu à aider nos clients à rester protégés pendant cette transition, le programme de mises à jour de sécurité étendues (ESU) de Windows 10 pour les appareils personnels est prolongé d’une année supplémentaire », a ainsi déclaré un porte-parole à BFMTV.

« Cela offre à nos clients davantage de temps et de flexibilité pour trouver le PC le mieux adapté à leurs besoins, tout en leur permettant de rester protégés », a ajouté Microsoft.

Du côté de l’association HOP (Halte à l’Obsolescence Programmée), on applaudit avec mesure : elle « salue la nouvelle, mais reste nuancée face à cette volte-face très tardive ». L’association rappelle qu’en tenant compte de cette année supplémentaire, Windows 10 aura finalement 12 ans de support pour la sécurité. Un score qu’elle juge « insuffisant », car elle réclame 15 ans à partir de la dernière unité vendue.

C'est sou-ve-rain

Le Crédit Agricole a décidé de venir concurrencer directement Apple Pay sur les iPhone. La banque vient de lancer une application dédiée aux paiements par carte bancaire. Elle se pose en alternative à l’application Cartes, posant des questions d’intégration.

L’application Paiement Mobile (iOS 17.4 au moins) a été lancée sur l’App Store ce mardi 23 juin. Elle propose d’enregistrer une ou plusieurs cartes bancaires, puis de régler les achats. Un type de fonction que l’on connait depuis longtemps avec des systèmes aujourd’hui omniprésents comme Apple Pay et Google Pay.

Une possibilité européenne

De fait, pourquoi se lancer sur ce créneau déjà très occupé ? Parce qu’elle le peut. Comme le notent nos confrères d’iGeneration (qui ont repéré l’application avant son lancement officiel), l’évolution de la législation en Europe a permis l’ouverture de la puce NFC sur l’iPhone. Dès lors, les banques ont la possibilité de profiter de ce matériel pour déclencher des opérations de paiements, par exemple au moment de payer ses courses. Et si elles le font, c’est pour en finir avec la petite commission prélevée par Apple pour chaque opération, tout comme Google avec sa solution. En échange, le processus est simple, puisque la carte peut être appelée par une double pression sur le bouton Alimentation sur l’iPhone.

Comme nous l’indiquions en juillet 2024, cette ouverture de la puce NFC se fait avec un autre avantage : la possibilité de déclarer l’application de paiement par défaut. Comme indiqué par iGeneration dans son test publié ce 24 juin, la capacité est prise en charge par l’application du Crédit Agricole, qui invite d’ailleurs à le faire. En cas de double pression sur le bouton Alimentation de l’iPhone, ce sera alors Paiement Mobile qui sera appelée, plutôt que l’application Cartes intégrée à iOS.

Comme pour Cartes d’ailleurs, l’application mobile bancaire peut être utilisée sur toutes les bornes de paiement acceptant le sans contact. Autre bon point, la possibilité de choisir son réseau de paiement, par exemple entre CB et Mastercard ou Visa.

En revanche, il existe une nette limitation : l’intégration dans iOS ne remonte pas jusqu’à l’Apple Watch, car elle ne faisait pas partie de l’accord avec l’Union européenne. Contrairement à Apple Pay, on ne peut donc pas payer rapidement en approchant la montre du terminal.

La banque assure qu’elle gardera Apple Pay

Enfin, la grande question était de savoir s’il s’agissait d’une première étape avant le retrait du support d’Apple Pay au Crédit Agricole. La banque assure que non : « Il n’a jamais été dans notre intention de quitter Apple Pay », a déclaré le 24 juin un porte-parole à iGeneration. La banque a ajouté qu’il s’agissait d’une solution « complémentaire » et a assuré qu’elle communiquerait très bientôt sur le sujet. Nos confrères suggèrent que l’aspect souveraineté pourrait être mis en avant, car sur le plan pratique, l’application n’apporte rien de neuf, voire supprime des possibilités si l’on est habitué à payer via l’Apple Watch.

Enfin, mieux vaut que le Crédit Agricole communique rapidement sur le sujet. Sur les réseaux sociaux, la crainte d’une suppression de la compatibilité Apple Pay était vive le 24 juin.

Notez que l’application existe sur Android depuis un moment, mais elle ne semble pas jouir d’une grande estime sur la plateforme de Google, au vu des commentaires laissés sur sa fiche.

C'est sou-ve-rain

Le Crédit Agricole a décidé de venir concurrencer directement Apple Pay sur les iPhone. La banque vient de lancer une application dédiée aux paiements par carte bancaire. Elle se pose en alternative à l’application Cartes, posant des questions d’intégration.

L’application Paiement Mobile (iOS 17.4 au moins) a été lancée sur l’App Store ce mardi 23 juin. Elle propose d’enregistrer une ou plusieurs cartes bancaires, puis de régler les achats. Un type de fonction que l’on connait depuis longtemps avec des systèmes aujourd’hui omniprésents comme Apple Pay et Google Pay.

Une possibilité européenne

De fait, pourquoi se lancer sur ce créneau déjà très occupé ? Parce qu’elle le peut. Comme le notent nos confrères d’iGeneration (qui ont repéré l’application avant son lancement officiel), l’évolution de la législation en Europe a permis l’ouverture de la puce NFC sur l’iPhone. Dès lors, les banques ont la possibilité de profiter de ce matériel pour déclencher des opérations de paiements, par exemple au moment de payer ses courses. Et si elles le font, c’est pour en finir avec la petite commission prélevée par Apple pour chaque opération, tout comme Google avec sa solution. En échange, le processus est simple, puisque la carte peut être appelée par une double pression sur le bouton Alimentation sur l’iPhone.

Comme nous l’indiquions en juillet 2024, cette ouverture de la puce NFC se fait avec un autre avantage : la possibilité de déclarer l’application de paiement par défaut. Comme indiqué par iGeneration dans son test publié ce 24 juin, la capacité est prise en charge par l’application du Crédit Agricole, qui invite d’ailleurs à le faire. En cas de double pression sur le bouton Alimentation de l’iPhone, ce sera alors Paiement Mobile qui sera appelée, plutôt que l’application Cartes intégrée à iOS.

Comme pour Cartes d’ailleurs, l’application mobile bancaire peut être utilisée sur toutes les bornes de paiement acceptant le sans contact. Autre bon point, la possibilité de choisir son réseau de paiement, par exemple entre CB et Mastercard ou Visa.

En revanche, il existe une nette limitation : l’intégration dans iOS ne remonte pas jusqu’à l’Apple Watch, car elle ne faisait pas partie de l’accord avec l’Union européenne. Contrairement à Apple Pay, on ne peut donc pas payer rapidement en approchant la montre du terminal.

La banque assure qu’elle gardera Apple Pay

Enfin, la grande question était de savoir s’il s’agissait d’une première étape avant le retrait du support d’Apple Pay au Crédit Agricole. La banque assure que non : « Il n’a jamais été dans notre intention de quitter Apple Pay », a déclaré le 24 juin un porte-parole à iGeneration. La banque a ajouté qu’il s’agissait d’une solution « complémentaire » et a assuré qu’elle communiquerait très bientôt sur le sujet. Nos confrères suggèrent que l’aspect souveraineté pourrait être mis en avant, car sur le plan pratique, l’application n’apporte rien de neuf, voire supprime des possibilités si l’on est habitué à payer via l’Apple Watch.

Enfin, mieux vaut que le Crédit Agricole communique rapidement sur le sujet. Sur les réseaux sociaux, la crainte d’une suppression de la compatibilité Apple Pay était vive le 24 juin.

Notez que l’application existe sur Android depuis un moment, mais elle ne semble pas jouir d’une grande estime sur la plateforme de Google, au vu des commentaires laissés sur sa fiche.

Correction à chaud et sans clim

Canonical a annoncé ce 23 juin la compatibilité de sa fonction Livepatch avec la variante Arm64 d’Ubuntu. Au-delà de cette extension, quels systèmes d’exploitation disposent aujourd’hui de ce type de mise à jour sans redémarrage ? Comment fonctionne un tel processus ?

Canonical n’était pas peu fière d’annoncer la disponibilité de son Livepatch sur Ubuntu Arm64. L’architecture, qui a largement le vent en poupe depuis plusieurs années, finit par posséder les mêmes capacités que le monde x86, au fur et à mesure que la chaine d’outils nécessaire murit. C’est en tout cas la vision qu’en donne Canonical dans son billet d’annonce, notant que la « prolifération des processeurs Arm hautes performances dans les environnements cloud et l’augmentation des dispositifs complexes en périphérie » avaient rendu ce travail « impératif ».

L’éditeur indique que cette nouveauté a nécessité plusieurs années d’efforts. Il ne suffisait pas de distribuer du code nativement arm64, toute l’infrastructure de production devait être adaptée. Cela signifiait, dans le cas présent, ajouter tout l’appareil de compilation et de test pour ces nouvelles versions, sur de multiples versions du noyau, sans passer par l’émulation.

En conséquence, les entreprises utilisant Ubuntu 26.04 LTS et Ubuntu Core 26 (version entièrement conteneurisée du système) sur du matériel Arm64 peuvent maintenant profiter de Livepatch. Tout du moins s’ils ont l’abonnement Ubuntu Pro, comme pour les autres architectures déjà concernées. Rappelons que la formule est gratuite pour une utilisation personnelle et peut donc intéresser les « enthousiastes », dans une limite de cinq appareils.

Et chez les autres ?

La capacité de patcher en direct un système d’exploitation sans nécessiter de redémarrage est déjà ancienne. On trouve ce type de fonction chez les éditeurs tournés vers les entreprises.

Chez Red Hat par exemple, le live patching a longtemps reposé sur la technologie kpatch. L’entreprise se concentre sur les architectures x86_64 et ppc64le pour son système Red Hat Enterprise Linux (RHEL). Elle délaisse l’architecture Arm64, en tout cas pour l’instant. Les correctifs sont cumulatifs et distribués toutes les six semaines sous forme de packages RPM classiques via le Content Delivery Network de Red Hat. La fonction n’est disponible qu’à travers un abonnement RHEL.

Depuis des décennies, les développeurs Linux utilisent une fonction nommée strncpy pour copier du texte. Développée en C, elle est étiquetée comme dangereuse par la propre documentation du noyau. Problème, elle est omniprésente.

Pour comprendre le problème, on peut utiliser une analogie. Supposons que la mémoire de l’ordinateur est comme une série de casiers. Quand un programme veut enregistrer un texte, il réserve une boite d’une certaine taille et y écrit le texte. En langage C, l’ordinateur n’a pas de moyen « naturel » pour savoir quand le mot s’arrête. Il y a donc une règle simple : quand le programme écrit un texte, il faut qu’un point rouge (caractère de fin de chaîne \0) en signale la fin.

Et c’est là que les ennuis commencent. La fonction strncpy() est responsable de la copie des textes, mais elle a un gros défaut : quand le texte est trop long, elle coupe la séquence de caractères, mais oublie d’ajouter un point. Et quand le texte est trop court ? Elle ajoute autant de points rouges que nécessaire pour remplir le champ réservé. Les conséquences vont du gaspillage d’énergie à la fuite de secrets, car l’absence de point rouge entraine l’application ou le service à lire ce qui se trouve au-delà, donc des informations présentes dans d’autres « casiers ».

Ces problèmes sont connus depuis longtemps, mais leur résolution a demandé un vaste effort d’ingénierie. Des développeurs ont ainsi passé les six dernières années à référencer toutes les occurrences de la fonction strncpy dans l’intégralité du code du noyau, totalisant 362 commits (des participations, en quelque sorte), rapporte Phoronix. La version 7.2 à venir sera donc la première à ne plus posséder strncpy, remplacé par des variantes modernes et beaucoup plus sécurisées.

Dans la plupart des cas, il s’agira de strscpy, qui possède le comportement adapté : l’outil copie du texte, mais si la séquence est trop longue, il la tronçonne en ajoutant systématiquement un point rouge à la fin de chaque morceau. Strncpy est donc supprimé définitivement à partir du prochain noyau, avec impossibilité d’y faire appel.

Depuis des décennies, les développeurs Linux utilisent une fonction nommée strncpy pour copier du texte. Développée en C, elle est étiquetée comme dangereuse par la propre documentation du noyau. Problème, elle est omniprésente.

Pour comprendre le problème, on peut utiliser une analogie. Supposons que la mémoire de l’ordinateur est comme une série de casiers. Quand un programme veut enregistrer un texte, il réserve une boite d’une certaine taille et y écrit le texte. En langage C, l’ordinateur n’a pas de moyen « naturel » pour savoir quand le mot s’arrête. Il y a donc une règle simple : quand le programme écrit un texte, il faut qu’un point rouge (caractère de fin de chaîne \0) en signale la fin.

Et c’est là que les ennuis commencent. La fonction strncpy() est responsable de la copie des textes, mais elle a un gros défaut : quand le texte est trop long, elle coupe la séquence de caractères, mais oublie d’ajouter un point. Et quand le texte est trop court ? Elle ajoute autant de points rouges que nécessaire pour remplir le champ réservé. Les conséquences vont du gaspillage d’énergie à la fuite de secrets, car l’absence de point rouge entraine l’application ou le service à lire ce qui se trouve au-delà, donc des informations présentes dans d’autres « casiers ».

Ces problèmes sont connus depuis longtemps, mais leur résolution a demandé un vaste effort d’ingénierie. Des développeurs ont ainsi passé les six dernières années à référencer toutes les occurrences de la fonction strncpy dans l’intégralité du code du noyau, totalisant 362 commits (des participations, en quelque sorte), rapporte Phoronix. La version 7.2 à venir sera donc la première à ne plus posséder strncpy, remplacé par des variantes modernes et beaucoup plus sécurisées.

Dans la plupart des cas, il s’agira de strscpy, qui possède le comportement adapté : l’outil copie du texte, mais si la séquence est trop longue, il la tronçonne en ajoutant systématiquement un point rouge à la fin de chaque morceau. Strncpy est donc supprimé définitivement à partir du prochain noyau, avec impossibilité d’y faire appel.

Un peu de bon sens

Microsoft diffuse depuis ce 23 juin une mise à jour – pour l’instant optionnelle – contenant une série d’améliorations pour Windows 11. Parmi elles, une nouvelle fonction de restauration depuis une sauvegarde, capable de remettre en place un ancien état du système datant de quelques jours au maximum, et la possibilité de reporter indéfiniment les mises à jour.

Nouvelle mise à jour pour Windows 11, avec à son bord de multiples ajouts plus ou moins importants. Portant la référence KB5095093, elle est distribuée depuis le 23 juin et se présente pour l’instant sous forme de téléchargement optionnel, quand le réglage « Recevez les dernières mises à jour dès qu’elles sont disponibles » est activé dans Windows Update. Dans notre cas, la fin de l’installation a déclenché deux redémarrages et a nécessité un peu plus de temps que d’habitude.

Une nouvelle restauration

La nouveauté la plus visible est une fonction nommée « Restauration à un instant dans le passé ». On peut la trouver dans les Paramètres > Système > Récupération. Là, une nouvelle entrée est disponible dans la partie « Options de récupération », en bas de liste.

L’ouverture du panneau correspondant réclame une validation des droits administrateurs. Dans la petite fenêtre qui s’ouvre, on peut voir une fonction activée par défaut se proposant de sauvegarder régulièrement l’état du système pour le restaurer en cas de besoin. N’est-ce pas déjà le rôle de la fonction Restauration présente depuis des années ? Oui, mais avec des différences notables.

Contrairement au mécanisme existant, la nouvelle restauration enregistre l’état complet du système à intervalles réguliers, par défaut toutes les 24 heures. L’ancien mécanisme – toujours présent – ne se déclenche qu’à certains évènements, comme l’installation d’un pilote ou d’une application, et ne sauvegarde que les fichiers système et les paramètres.

Les options liées à cette restauration dépendent de la licence utilisée pour Windows. Pour la grande majorité des PC (éditions Famille et Professionnels), le cycle de 24 heures est obligatoire. Avec une licence Entreprise, on peut choisir des cycles de 4, 8, 12 ou 24 heures. La durée de rétention est fixée par défaut à 72 heures, et on ne peut pas aller plus loin. Les licences Entreprise peuvent faire varier cette durée à 6, 12, 16 ou 24 heures. Le seul réglage identique à toutes les éditions est la quantité de stockage affectée. Elle est par défaut de 2 % de l’espace disque total, que l’on peut faire varier de 0 à 3 %. 

Il y a donc une limite nette à la quantité d’états que cette fonction peut garder. Quelle que soit la fréquence, les états finiront par être effacés au bout de 72 heures maximum ou quand l’espace réservé est plein. Le panneau indique toujours la présence des derniers états, ainsi que l’espace consommé par ces sauvegardes. En outre, la fonction ne s’active automatiquement que si le PC dispose d’au moins 200 Go d’espace libre sur le disque. Dans le cas contraire, la fonction est coupée, mais on peut l’activer manuellement depuis le même panneau. On peut l’éteindre à tout moment.

Enfin, le processus de restauration lui-même ne peut pas être déclenché depuis Windows. Pour s’en servir, vous devez redémarrer la machine dans l’environnement de récupération (WinRE). L’accès le plus simple se trouve depuis le même panneau Système > Récupération. Depuis l’interface de WinRE, il suffira alors de sélectionner « Restauration à un point dans le passé » et de choisir la sauvegarde. Si le disque est chiffré avec BitLocker, la clé de récupération devra être saisie.

Windows Update peut reporter indéfiniment les mises à jour