La Commission nationale de contrôle des techniques de renseignement relève qu’en 10 ans, le nombre de personnes surveillées est passé de 20 000 à 25 000 (+ 25 %), mais celui des demandes de techniques de renseignement a explosé de + 51 %, passant de 66 000 en 2015 à 100 000 en 2025. Avec 14 agents seulement chargés de leur contrôle, elle réclame la création de deux postes supplémentaires.
Dix ans après sa création suite à l’adoption de la loi Renseignement, la Commission nationale de contrôle des techniques de renseignement (CNCTR) vient de franchir trois caps symboliques. Celui des 100 réclamations (105, contre 87 en 2024), 25 000 personnes surveillées (25 332, contre 24 308 en 2024), et des 100 000 demandes de techniques de renseignement (100 813, contre 98 883 l’an passé).
Dans le même temps, et face à la montée en puissance et aux moyens alloués aux principaux services de renseignement, qui « ont notablement crû ces dernières années », la CNCTR « ne pourra remplir encore longtemps sa mission sans renfort » alerte Vincent Mazauric, le conseiller d’État qui la préside depuis mars 2025, pour qui « le seuil d’alerte est atteint » à mesure que la commission « s’est trouvée, en 2025, en limite capacitaire » :
« Sa ressource humaine n’a suivi ni la croissance de sa charge ni l’allocation de moyens supplémentaires, humains et techniques, aux services de renseignement. […] La modestie des moyens humains (emplois et masse salariale) octroyés en 2025 place la commission dans une situation difficile. »
En 10 ans, le nombre d’agents de la CNCTR est certes passé de 15 à 22 personnes (+ 47 %), dont 14 chargés de mission, chargés de traiter les demandes préalables de techniques de renseignement, puis de les contrôler a posteriori, contre 10 en 2015 (soit + 40 %).
Mais le nombre de demandes de techniques de renseignement est quant à lui passé de 60 000 en 2015 à plus de 100 000 l’an passé (+ 67 %), et celui des contrôles a posteriori a doublé, passant de 60 à 120 (+ 100 %). Le nombre de réclamations est quant à lui passé de 51 en 2015 à 105 en 2025 (soit + 105,9 %, et + 20,7 % depuis 2024).
Vincent Mazauric estime avoir besoin de deux postes supplémentaires pour faire face à l’augmentation du volume et de la diversité des contrôles à effectuer, comme il l’avait déjà expliqué en février 2026 à Intelligence Online :
« Il serait raisonnable de disposer de plus de ressources humaines : nous avons sollicité deux emplois, mais rien n’est prévu dans le budget 2026. Je ne veux pas franchir le point de non-garantie ni soumettre mes collègues et le collège à se trouver plus près de ce risque. »
La demande de création de postes, adressée au cabinet du Premier ministre, n’a pas été validée, au vu des économies que doivent réaliser la majorité des ministères.
+ 380 % de demandes de géolocalisations en temps réel en 10 ans
La comparaison de l’édition 2025 du bilan annuel de la CNCTR avec le rapport 2015 indique que le nombre de personnes surveillées est passé de 20 282 en 2015 à 25 332 en 2025 (soit + 24,9 %), et que le nombre total de demandes de techniques de renseignement est passé de 66 584 à 100 813 (+ 51,4 %).
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Meta a coup sur coup annoncé la surveillance généralisée des interactions de ses 78 000 employés avec leurs ordinateurs, afin d’entraîner ses IA, le licenciement de 8 000 d’entre eux, la réassignation forcée de 7 000 autres dans son service d’étiquetage de données, et un chiffre d’affaires en progression de + 33 % en un an. Un nombre croissant d’ingénieurs voudraient quitter l’entreprise.
« Pourquoi Meta détruit-elle son équipe d’ingénierie ? », se demande The Pragmatic Engineer, l’une des newsletters tech’ plus populaires de Substack. Jusqu’alors considérés comme un « centre de profit », ses ingénieurs seraient désormais perçus par la direction comme un « centre de coût », résume Gergely Orosz, lui-même ingénieur, passé par Skype et Uber avant de lancer sa newsletter.
Des employés de Meta lui ont expliqué que l’entreprise de Mark Zuckerberg mènerait depuis avril « une véritable offensive, portée par l’IA », contre ses propres ingénieurs, « comme si la direction avait suivi un plan détaillé visant à démanteler, de la manière la plus impitoyablement efficace qui soit, une culture d’ingénierie qui avait fait ses preuves et qui était couronnée de succès ».
Au cours de ses vingt premières années d’existence, l’entreprise donnait en effet toute latitude à ses ingénieurs pour choisir leur affectation, d’abord en mode « move-fast-and-break-things » (avancer vite et casser des choses) puis, depuis le début des années 2020, « move-fast-with-stable-infra » (aller vite avec une infrastructure stable).
En 2012, Facebook franchissait le cap du milliard d’utilisateurs après avoir fait l’objet de la plus grosse introduction en Bourse de l’histoire des valeurs technologiques. Facebook glorifiait alors la culture du hack, et rappelait à ses employés que « nous ne fabriquons pas des services pour faire de l’argent : nous faisons de l’argent pour fabriquer des services », ou encore que «les gens n’utilisent pas Facebook parce qu’ils nous aiment : ils l’utilisent parce qu’ils aiment leurs amis ». Des mantras consignés dans un recueil surnommé « petit livre rouge », en référence à celui du président Mao, distribué à tous les employés.
Décrivant l’évolution de l’entreprise en 2022, Gergely Orosz rappelait que « Facebook est l’une des rares grandes entreprises technologiques dont le fondateur est ingénieur et occupe toujours le poste de PDG » :
« Les ingénieurs que j’ai connus au sein de l’entreprise sont compétents, motivés et axés sur les produits, et leur travail était apprécié. Le PDG, Mark Zuckerberg, exerçait une grande influence : il avait personnellement programmé la première version de Facebook, était resté proche de l’équipe d’ingénierie et accordait une grande importance aux ingénieurs logiciels. Les ingénieurs de l’entreprise avaient le sentiment de travailler au sein d’un centre de profit. »
Il relevait cela dit que « l’insouciance d’autrefois avait en grande partie disparu, remplacée par le principe consistant à aller vite, mais en s’appuyant sur une infrastructure stable », bien loin de la contre-culture du « hack » qui présidait chez Facebook quand celui-ci était aussi perçu comme étant suffisamment disruptif pour avoir contribué au « Printemps arabe ».
70 milliards de dollars de pertes dans le métavers, à combler dans l’IA
Gergely Orosz souligne que Meta n’a jamais réussi à se doter d’une plateforme matérielle ni d’un système d’exploitation, contrairement à Apple, Google, Microsoft et Amazon, et que cela expliquerait en partie pourquoi l’entreprise a autant investi dans la réalité virtuelle avec Oculus, la réalité augmentée avec ses lunettes Meta, au point de changer de nom en faisant un « all in » dans le metavers.
En janvier 2026, sa filiale dédiée Reality Labs avait accumulé 70 milliards de dollars de pertes depuis 2020, et licenciait 10 % de ses effectifs, soit 1 500 employés, se réorientant vers l’intelligence artificielle et les équipements mobiles.
Cherchant à rattraper son retard face à Claude et ChatGPT notamment, Mark Zuckerberg annonçait en juillet 2025 «investir des centaines de milliards de dollars » dans des datacenters pour l’IA, avant de dépenser plus de 14 milliards de dollars pour racheter 49 % des parts de Scale AI, acteur phare du marché de l’annotation de données, débauchant son fondateur Alexandr Wang, tout en licenciant 14 % de ses effectifs.
En avril, Meta annonçait à ses employés qu’un nouvel outil nommé Model Capability Initiative (MCI) allait désormais surveiller toutes leurs interactions avec les sites web et applications, mouvements de curseur des souris, clics et frappes clavier, mais également réaliser des captures d’écran de temps en temps, afin d’entraîner ses IA.
Début juin, face à la bronca, Meta revenait plus ou moins sur ce projet de surveillance généralisée, en autorisant ses employés à mettre MCI en pause « jusqu’à 30 minutes à la fois », voire de demander à être exemptés de la soumission au projet.
Las : des employés de l’entreprise ont depuis découvert qu’ils pouvaient accéder aux données collectées, soulevant là encore une bronca dans l’entreprise. La direction a décidé de mettre le programme MCI en pause, et annoncé ouvrir une enquête, comme l’explique une note interne du CTO de Meta, Andrew Bosworth :
« Nous avons mal configuré les ACL [listes de contrôle d’accès] et nous devons comprendre comment cela s’est produit, retracer chaque accès aux données et en analyser les causes. »
Près de 20 % des ingénieurs réaffectés de force à l’étiquetage de données
Fin avril, les équipes d’ingénierie produit ont également appris de la direction que 30 à 50 % des ingénieurs devaient quitter leur équipe pour rejoindre l’organisation ADO (Agent Data Optimisation) pour être réaffectés à l’étiquetage des données et à l’apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine (RLHF, pour Reinforcement Learning from Human Feedback en anglais).
Une réaffectation « de force » qui a aussi contribué à démanteler certaines équipes, dont jusqu’à la moitié des ingénieurs sont brutalement passés de la conception de produits utilisés par des centaines de millions de personnes à l’évaluation humaine de dépôts GitHub générés par l’IA, relève Gergely Orosz.
Or, depuis sa création en 2004 et jusqu’à l’année dernière, Facebook puis Meta laissait à ses ingénieurs la liberté de choisir leur lieu de travail et leurs missions, une liberté qui faisait partie intégrante du mode de fonctionnement de l’entreprise.
ADO employerait désormais 6 500 personnes environ, dont 4 à 5 000 ingénieurs logiciels. Meta comptant environ 25 000 ingénieurs, un sur cinq ou six pourrait désormais se retrouver à travailler à plein temps à l’étiquetage de données, calcule Gergely Orosz :
« J’ai discuté avec des personnes occupant ce poste : elles n’aiment pas ce travail et sont mécontentes du processus décisionnel imposé par la hiérarchie. […] Comme vous pouvez l’imaginer, les gens sont très ouverts à de nouvelles opportunités professionnelles, et personne ne met à jour son intitulé de poste sur LinkedIn ou ailleurs pour indiquer « étiquetage de données chez Meta ». »
Les ingénieurs ont l’impression d’être traités comme des moins que rien
Toujours en avril, Meta annonçait en outre la suppression de 8 000 postes, sur 78 000, soit près de 10 % de ses effectifs puis, en mai, la réassignation de 7 000 employés pour, là encore, les focaliser sur le développement de l’intelligence artificielle.
Cherchant à éviter de faire partie de ces charrettes, des employés de Meta se sont depuis lancés dans le « tokenmaxxing », à savoir le fait de consommer des jetons pour espérer figurer dans le classement des salariés les plus productifs, notait Gergely Orosz mi-avril :
« Selon The Information, les employés de Meta ont utilisé au total 60,2 billions de jetons d’IA (!!) en 30 jours. Si ces jetons avaient été facturés aux tarifs de l’API d’Anthropic, cela aurait coûté 900 millions de dollars. Bien sûr, Meta achète probablement ces jetons à prix réduit, mais le montant pourrait tout de même dépasser les 100 millions de dollars – en grande partie à cause d’un « tokenmaxxing » insensé. »
Un tableau de bord interne chez Meta attribuait en effet des statuts de « Token Legend » aux employés de Meta consommant le plus de tokens. Ce type de pratiques a cela dit tendance à refluer, depuis qu’on a découvert que ce type de recours intensif à l’IA agentique pouvait coûter plus cher que de payer ses employés humains.
Une bonne partie des ingénieurs de Meta chercheraient à quitter l’entreprise
Du fait de cette série de réassignations, les équipes chargées de l’infrastructure et de la sécurité chez Meta se sont soudainement retrouvées en grave pénurie de personnel. Le 30 mai, Meta a ainsi connu ce que Gergely Oros qualifie de « panne la plus embarrassante de son histoire », entraînant le piratage de 34 000 comptes Instagram avec l’aide du robot IA d’assistance de Meta, dont ceux de Barack Obama, la marque Sephora ou du chef des sous-officiers de la Space Force.
« Il s’agit d’une faille de sécurité dans laquelle Meta a laissé ouverte sa porte d’entrée, pourtant ultra-sécurisée et renforcée, permettant ainsi à n’importe qui d’entrer, et il n’y avait aucune alarme pour avertir qui que ce soit lorsque cela s’est produit ! », ironise Gergely Oros : « Il semblerait que Meta ne s’en soit aperçue que lorsque les utilisateurs ont commencé à le signaler sur les réseaux sociaux ! »
En discutant avec des employés de Meta, il a découvert que « l’IA était au cœur de cette panne ». Le code avait été généré et révisé par l’IA, sans aucune intervention humaine, une pratique « très courante au cours des deux derniers mois, dans l’ensemble du code source ».
L’équipe « Confiance et sécurité » d’Instagram avait de son côté perdu environ 50 % de ses effectifs, entre l’étiquetage des données et les licenciements. Et certains de ses collaborateurs les plus expérimentés ont ainsi été réaffectés à des tâches d’entraînement de l’IA.
Une « merdification » des conditions de travail qui fait qu’ « une panne due à un manque de rigueur dans la relecture du code ne constitue pas un motif de licenciement, mais écrire du code à la main – plutôt que de laisser un agent IA s’en charger – pourrait vous coûter votre emploi », résume Gergely Oros : « la plupart des collaborateurs valident du code généré par l’IA, soumis uniquement à des révisions par l’IA, sans accorder beaucoup d’attention à la qualité ».
Il estime que les 20 à 30 % d’ingénieurs réassignés à l’étiquetage de données cherchent pour la plupart à quitter l’entreprise, et qu’une bonne partie des 60 à 70 % restants commencent à l’envisager, de peur d’être eux aussi réassignés.
« C’est littéralement le goulag : on n’a plus aucun but dans la vie »
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La délégation à la prospective du Sénat propose de clarifier les notions d’éditeur et d’hébergeur, afin de pouvoir sanctionner les plateformes ayant amplifié de fausses informations. Elle invite les responsables politiques à cesser de dénigrer les figures d’autorité, ainsi que les décisions de justice. Elle relance aussi les propositions des États généraux de l’information de 2024 dont l’adoption a été empêchée par le départ de Rachida Dati du ministère de la Culture.
Après avoir posé les termes du débat concernant notre rapport à l’autorité et à la vérité, puis décliné quatre scénarios plus ou moins anxiogènes à l’horizon 2050, une étude consacrée au « futur de notre rapport à l’autorité et à la vérité à l’horizon 2050 » par la délégation à la prospective du Sénat propose une liste de recommandations « favorisant l’avènement du scénario du sursaut démocratique » sur ceux du « ministère de la post-vérité » d’un Trump-like ou de l’« asservissement de l’Occident » par les multinationales de la Big Tech’.
La première peut surprendre. Afin de « défendre l’école de la République », et plus particulièrement de « protéger l’intégrité physique du personnel enseignant », elle propose en effet de renforcer les services de santé scolaire. L’objectif serait de détecter les élèves en souffrance psychique qui pourraient avoir des comportements violents, et leur permettre de bénéficier d’une prise en charge psychologique de qualité sur le long terme.
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Cherchant à imaginer où en sera notre rapport à l’autorité et à la vérité à l’horizon 2050, la délégation à la prospective du Sénat hésite : modèle trumpien des « faits alternatifs » ? Un monde dominé par les fantasmes d’humanité « augmentée » des prophètes des Big Tech’, où la réalité « n’a plus d’intérêt » face aux mondes virtuels ? Ou un « sursaut démocratique » qui ferait suite à une intense fatigue informationnelle engendrée par l’incapacité à distinguer le vrai du faux… mais un tantinet bisounours ?
Les médias d’opinion et de « réinformation », partisans des théories du complot et mercenaires de la désinformation, descendants de Donald Trump et Elon Musk, parviendront-ils à consolider leurs coups d’État sur la « post-vérité » au point qu’une grande partie de la population, immergée dans des mondes « virtuels » collant à leurs fantasmes, perde la notion même de « réalité » ?
Relevant clairement de la politique-fiction, ils s’inspirent par contre des dérives illibérales et autoritaires en cours aux États-Unis notamment, et de l’influence grandissante des Big Tech’. Ce pourquoi ils reposent sur deux variables : le degré d’autorité politique des dirigeants des démocraties occidentales, et la liberté de recherche de la vérité et de l’information, en cherchant à anticiper ce qui sera considéré comme plus ou moins acceptable d’ici 2050, eu égard à la fenêtre d’Overton.
Les quatre axes susceptibles d’améliorer ou d’altérer notre rapport à la vérité
Le rapport souligne cela dit en préambule que « la principale inconnue dans ces quatre scénarios est la survenue d’une guerre de haute intensité », alors que « les états-majors occidentaux anticipent une nouvelle guerre menée par la Russie sur le territoire européen d’ici 2030 ».
Le choix d’illustrer ces quatre scénarios par des images bas de gamme générées par IA, et donc de l’ « AI slop », est par ailleurs un marqueur signifiant révélateur du niveau quelque peu caricatural de ces projections prospectives. Leur lecture n’en reste pas moins instructive eu égard aux lignes de front auxquelles nous sommes d’ores et déjà confrontés en matière de rapport à l’autorité et à la vérité.
Les enseignants peuvent lire dans le cerveau des gens, et les dénoncer aux autorités
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La délégation à la prospective du Sénat consacre une étude au « futur de notre rapport à l’autorité et à la vérité à l’horizon 2050 ». Elle anticipe une ère de « post-réalité », fictionnalisée et instrumentalisée par les « médias d’opinion » et de « réinformation » promouvant des « faits alternatifs », aux dépens du « vivre ensemble » reposant sur le principe de « réalité partagée » incarné par le journalisme.
« Les journalistes sont parmi les humains les plus malhonnêtes au monde », déclarait en janvier 2017 Donald Trump, au lendemain de sa première cérémonie d’investiture : « j’allume la télé et je tombe sur une chaîne qui montre une esplanade vide. Ils ont dit qu’il y avait 250.000 personnes (…) C’est un mensonge », déplorait le nouveau président, qui revendiquait de son côté 1,5 million de supporters environ, et pas seulement : « C’était le plus grand public jamais vu à une inauguration, à la fois en personne et dans le monde ».
Des propos réitérés par le porte-parole de Donald Trump, Sean Spicer, lors de son premier point presse, et défendus par Kellyanne Conway, conseillère du président américain Donald Trump, qui avait alors rétorqué qu’il s’agissait de « faits alternatifs». Quatre ans plus tard, la cellule de fact-checking du journal Washington Post estimait que Donald Trump aurait menti 30 573 fois pendant son premier mandat, soit plus de 20 mensonges par jour.
Ce qui aurait pu rester anecdotique est depuis devenu programmatique, et pas qu’aux États-Unis, constate la délégation à la prospective du Sénat.
Dans le cadre de son thème de travail 2025 - 2026 « Quelles valeurs en 2050 ? » elle a en effet mené une réflexion selon quatre axes : l’évolution des valeurs dans le champ économique, sociales, l’avenir du modèle démocratique et le futur du rapport à l’autorité et à la vérité :
« Comment pourrait évoluer le rapport à l’autorité, au respect, à la vérité ? Quel impact dans le domaine de l’éducation ? Comment seront perçues la justice, l’information scientifique, la parole des médias ? Comment recréer de la confiance dans les institutions, lutter contre la désinformation ? »
Dans un rapport de 98 pages, elle envisage quatre scénarios d’évolution : un « ministère de la post-vérité » avec une autorité suprême détenue par un « homme fort », un « sursaut démocratique » garant de la libre recherche de la vérité et de l’information, un « empire technologique » mondial dominé par les Big Tech et « destructeur de toutes les formes d’autorité », et des « communautés de résistance pour faire vivre l’idéal de la Vérité ».
Une « hausse alarmante de la crédulité, surtout chez les plus jeunes »
La délégation à la prospective rappelle, de façon liminaire, que dans nos démocraties occidentales, les responsables politiques ont vocation à « garantir le respect de l’autorité des institutions, la libre détermination de la vérité judiciaire par les juges, la recherche scientifique sans entrave, le libre établissement de l’information par les journalistes et la liberté d’enseignement des professeurs ».
Elle n’en constate pas moins que cet idéal est aujourd’hui souvent remis en cause, en particulier dans les démocraties illibérales, et que les figures de l’autorité, individuelles ou collectives, sont toutes questionnées, parfois violemment, « tandis que nous sommes peut-être entrés dans l’ère de la post-vérité ».
Les 65 premières pages du rapport posent les termes du débat, tout comme les 60 pages de ses 16 annexes. Il y est notamment question de défiance croissante à l’égard des élus nationaux et de la justice, de « hausse alarmante de la crédulité, surtout chez les plus jeunes », de méfiance grandissante envers les scientifiques, d’agressions d’enseignants et de « confiance dans le journalisme en berne ».
« Ce qui compte, c’est de présenter une fiction séduisante »
Le rapport rappelle que le concept de « post-vérité », apparu en 2004 mais présenté comme mot de l’année de 2016, est défini dans l’Oxford English Dictionary comme ce qui « concerne ou dénote des circonstances dans lesquelles les faits objectifs sont moins influents pour former l’opinion publique que l’appel aux émotions et aux convictions personnelles ». Une tendance « alimentée par la montée en puissance des réseaux sociaux » et par la « méfiance croissante » à l’égard des médias traditionnels.
La post-vérité se caractérise en outre, d’une part par une « indifférence à la vérité », d’autre part par un « effacement du partage entre le vrai et le faux » et donc un « brouillage des frontières entre la vérité et le mensonge, la sincérité et la tromperie » :
« Ce qui compte, c’est de présenter une fiction séduisante, qui présente le monde non pas tel qu’il est, mais tel qu’il devrait être, en créant si besoin des faits factices ou en accordant une place excessive à des faits mineurs. »
La délégation à la prospective estime que les progrès technologiques pourraient nous conduire vers ce qu’elle qualifie de « post-réalité », alors même que le fait de « fonder notre vie ensemble » repose sur le principe de « réalité partagée » :
« Or, ce « principe de réalité partagée » est remis en cause par les « bulles de filtres » créées par les moteurs de recherche comme Google, l’effet d’enfermement des algorithmes sur les réseaux sociaux, l’explosion des deep fake, l’essor des robots conversationnels et les projets de développement des métavers. »
Une rupture sociologique, voire anthropologique, dans l’accès à l’information
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La première phase de la gouvernance de l’IA fut « facile »
Après avoir supervisé le plan d’action de la Maison-Blanche consacré à l’IA, Dean Ball avait rejoint un think tank très conservateur connu pour ses positions climatosceptiques et favorables aux énergies fossiles. Il sera chargé, chez OpenAI, des questions liées aux risques catastrophiques, à l’impact sur le marché du travail, ainsi qu’aux relations avec les gouvernements et la société.
Dean Ball, qui a contribué à définir les premières politiques de l’administration Trump en matière d’IA, rejoint OpenAI, révèle Axios. D’après POLITICO, Dean Ball est l’ancien conseiller en chef de la Maison-Blanche en matière d’IA, auteur principal de son plan d’action sur l’IA publié l’été dernier.
M. Ball va prendre la tête d’une nouvelle équipe au sein du laboratoire « Strategic Futures », où il se consacrera à l’élaboration de la politique d’OpenAI en matière d’IA frontière et à la gouvernance interne de l’entreprise.
Il avait occupé le poste de Senior Policy Advisor en matière d’IA et de technologies émergentes au sein du Bureau de la politique scientifique et technologique de la Maison-Blanche. Axios et POLITICO ne le précisent pas, mais d’après son LinkedIn, la mission n’avait duré que d’avril à août 2025.
Membre d’un think tank très conservateur climatosceptique
Il avait depuis rejoint la Foundation for American Innovation, un groupe de réflexion de droite spécialisé dans les technologies, au sein duquel il occupe le poste de chercheur senior. En mars, il avait été nommé chercheur invité à la Heritage Foundation, un think tank et lobby considéré comme très conservateur et climatosceptique, à l’origine du Project 2025.
Ce programme de 900 pages de transition présidentielle visait notamment à promouvoir une politique gouvernementale alignée sur des éléments du christianisme, supprimer le département de l’Éducation afin de lutter contre la « propagande woke », remplacer des dizaines de milliers de fonctionnaires par des militants pro-Trump, se retirer de l’accord de Paris sur le climat, et réduire fortement les réglementations et subventions aux programmes de recherche en matière environnementale et climatique pour favoriser la production de combustibles fossiles.
Garantir que les USA façonnent l’avenir de l’IA avec des valeurs conservatrices
L’Heritage Foundation lui avait donné comme mission d’ « élaborer une approche fondée sur des principes qui garantisse que ce soit les États-Unis, et non la Chine, qui façonnent l’avenir de cette technologie et préservent notre république pour la prochaine génération ».
« Alors que les progrès de l’IA s’accélèrent de mois en mois, la question de savoir quelles valeurs et principes devraient sous-tendre le développement et l’utilisation de cette technologie revêt une importance croissante » avait alors déclaré Dean Ball :
« La droite américaine doit jouer un rôle de premier plan pour définir la réponse à cette question. C’est un honneur de contribuer à aider la Heritage Foundation, l’une des institutions phares de la droite, à apporter sa contribution dans ce domaine essentiel. »
Un des principaux détracteurs du conflit qui oppose Trump à Anthropic
Dean Ball continue d’avoir l’oreille de la Maison Blanche, relève POLITICO. Il s’est imposé depuis début mars comme l’un des principaux détracteurs du conflit qui oppose actuellement l’administration Trump à Anthropic — notamment la décision du Pentagone de qualifier l’entreprise de « risque pour la chaîne d’approvisionnement » et celle prise la semaine dernière par la Maison Blanche d’imposer des restrictions à l’exportation du nouveau modèle d’IA « Fable » d’Anthropic.
Sur son Substack, Hyperdimensional, Dean Ball précise que sa « petite équipe » disposera d’une « grande autonomie », et qu’elle sera placée sous l’autorité de Jason Kwon, le directeur de la stratégie d’OpenAI. Sa mission sera d’élaborer la politique relative à l’IA frontière, « c’est-à-dire les questions liées aux risques catastrophiques, à l’auto-amélioration récursive, à l’impact sur le marché du travail, ainsi qu’aux relations entre les laboratoires frontières, les gouvernements (en particulier le gouvernement fédéral américain) et la société ».
Il conclut son billet en soulignant que « la première phase de la gouvernance de l’IA – celle qui s’est étendue de novembre 2022 environ jusqu’à fin 2025 ou début 2026 – était un « mode facile » » :
« Une nouvelle phase, plus difficile, vient de s’ouvrir. La dimension politique prendra de l’ampleur et les enjeux seront plus importants. Je trouve du réconfort dans le fait que nous entrons dans cette nouvelle ère avec des outils technologiques extrêmement performants pour nous aider à bâtir un avenir sûr et un monde meilleur – des outils dont la puissance ne cesse de croître à un rythme toujours plus rapide au fil des mois. »
La première phase de la gouvernance de l’IA fut « facile »
Après avoir supervisé le plan d’action de la Maison-Blanche consacré à l’IA, Dean Ball avait rejoint un think tank très conservateur connu pour ses positions climatosceptiques et favorables aux énergies fossiles. Il sera chargé, chez OpenAI, des questions liées aux risques catastrophiques, à l’impact sur le marché du travail, ainsi qu’aux relations avec les gouvernements et la société.
Dean Ball, qui a contribué à définir les premières politiques de l’administration Trump en matière d’IA, rejoint OpenAI, révèle Axios. D’après POLITICO, Dean Ball est l’ancien conseiller en chef de la Maison-Blanche en matière d’IA, auteur principal de son plan d’action sur l’IA publié l’été dernier.
M. Ball va prendre la tête d’une nouvelle équipe au sein du laboratoire « Strategic Futures », où il se consacrera à l’élaboration de la politique d’OpenAI en matière d’IA frontière et à la gouvernance interne de l’entreprise.
Il avait occupé le poste de Senior Policy Advisor en matière d’IA et de technologies émergentes au sein du Bureau de la politique scientifique et technologique de la Maison-Blanche. Axios et POLITICO ne le précisent pas, mais d’après son LinkedIn, la mission n’avait duré que d’avril à août 2025.
Membre d’un think tank très conservateur climatosceptique
Il avait depuis rejoint la Foundation for American Innovation, un groupe de réflexion de droite spécialisé dans les technologies, au sein duquel il occupe le poste de chercheur senior. En mars, il avait été nommé chercheur invité à la Heritage Foundation, un think tank et lobby considéré comme très conservateur et climatosceptique, à l’origine du Project 2025.
Ce programme de 900 pages de transition présidentielle visait notamment à promouvoir une politique gouvernementale alignée sur des éléments du christianisme, supprimer le département de l’Éducation afin de lutter contre la « propagande woke », remplacer des dizaines de milliers de fonctionnaires par des militants pro-Trump, se retirer de l’accord de Paris sur le climat, et réduire fortement les réglementations et subventions aux programmes de recherche en matière environnementale et climatique pour favoriser la production de combustibles fossiles.
Garantir que les USA façonnent l’avenir de l’IA avec des valeurs conservatrices
L’Heritage Foundation lui avait donné comme mission d’ « élaborer une approche fondée sur des principes qui garantisse que ce soit les États-Unis, et non la Chine, qui façonnent l’avenir de cette technologie et préservent notre république pour la prochaine génération ».
« Alors que les progrès de l’IA s’accélèrent de mois en mois, la question de savoir quelles valeurs et principes devraient sous-tendre le développement et l’utilisation de cette technologie revêt une importance croissante » avait alors déclaré Dean Ball :
« La droite américaine doit jouer un rôle de premier plan pour définir la réponse à cette question. C’est un honneur de contribuer à aider la Heritage Foundation, l’une des institutions phares de la droite, à apporter sa contribution dans ce domaine essentiel. »
Un des principaux détracteurs du conflit qui oppose Trump à Anthropic
Dean Ball continue d’avoir l’oreille de la Maison Blanche, relève POLITICO. Il s’est imposé depuis début mars comme l’un des principaux détracteurs du conflit qui oppose actuellement l’administration Trump à Anthropic — notamment la décision du Pentagone de qualifier l’entreprise de « risque pour la chaîne d’approvisionnement » et celle prise la semaine dernière par la Maison Blanche d’imposer des restrictions à l’exportation du nouveau modèle d’IA « Fable » d’Anthropic.
Sur son Substack, Hyperdimensional, Dean Ball précise que sa « petite équipe » disposera d’une « grande autonomie », et qu’elle sera placée sous l’autorité de Jason Kwon, le directeur de la stratégie d’OpenAI. Sa mission sera d’élaborer la politique relative à l’IA frontière, « c’est-à-dire les questions liées aux risques catastrophiques, à l’auto-amélioration récursive, à l’impact sur le marché du travail, ainsi qu’aux relations entre les laboratoires frontières, les gouvernements (en particulier le gouvernement fédéral américain) et la société ».
Il conclut son billet en soulignant que « la première phase de la gouvernance de l’IA – celle qui s’est étendue de novembre 2022 environ jusqu’à fin 2025 ou début 2026 – était un « mode facile » » :
« Une nouvelle phase, plus difficile, vient de s’ouvrir. La dimension politique prendra de l’ampleur et les enjeux seront plus importants. Je trouve du réconfort dans le fait que nous entrons dans cette nouvelle ère avec des outils technologiques extrêmement performants pour nous aider à bâtir un avenir sûr et un monde meilleur – des outils dont la puissance ne cesse de croître à un rythme toujours plus rapide au fil des mois. »
Du « botsitting » au « botshitting », la « merdification » de l'IA
Si l’IA est souvent présentée comme une forme de « technosolutionnisme » permettant d’obtenir des réponses à ses questions et problèmes, ceux qui s’en servent au travail en dressent un profil bien plus nuancé. 75 % en tirent des gains de productivité, à titre individuel, mais seuls 13 % estiment que leur entreprise en profite également. Le temps passé au contact des modèles est par ailleurs consacré aux deux tiers à baby-sitter l’IA, contre 36 % à s’en servir réellement.
Une enquête menée auprès de 6 000 professionnels du numérique aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Australie, indique que 87 % d’entre eux utilisent l’IA au travail, 77 % plusieurs IA, 33 % au moins quatre, leur permettant d’automatiser 27 % de leur production.
75 % estiment que cela les rend plus productifs, leur permettant de gagner 11 heures par semaine environ, soit un peu moins d’un tiers de leur temps de travail hebdomadaire. Pour autant, seuls 13 % estiment que leur entreprise en tire un bénéfice significatif. Ce gap énorme s’expliquerait par l’incapacité des organisations à capitaliser, de façon collective, sur les gains individuels.
Les IA ressembleraient en effet à des bébés qu’il faut non seulement surveiller, en permanence, mais également à des êtres plus ou moins incontrôlables dont les bêtises peuvent parfois pourrir la vie de ceux chargés de s’en occuper. C’est la thèse d’une étude consacrée au coût humain caché de l’IA au travail, intitulée « Botsitting, botshitting, and the hidden human labor of AI at work », reposant sur des jeux de mots difficiles à traduire en français.
Réalisée par le Work AI Institute, qui réunit plusieurs universitaires états-uniens afin de repenser l’organisation du travail à l’ère de l’IA, elle qualifie de « botsitting » le travail nécessaire pour rendre l’IA utilisable, notamment en lui fournissant le contexte manquant, en vérifiant ses résultats, et en corrigeant les réponses que l’IA donne avec assurance mais qui se révèlent erronées.
L’étude montre que les travailleurs ayant recours à l’IA consacreraient désormais en moyenne 6,4 heures par semaine au « botsitting », soit plus de la moitié des 11 heures que les IA leur font par ailleurs gagner.
Lorsque ce travail n’est ni suivi, ni budgétisé, ni supervisé, que les employés cessent de vérifier les résultats et livrent un travail qu’ils ne peuvent ni expliquer ni défendre pleinement, le « botsitting » se transforme en quelque chose de plus problématique : le « botshitting », à savoir la livraison d’un travail généré par l’IA que les employés n’ont pas relu, ne comprennent pas entièrement ou ne pourraient pas défendre si on les interrogeait à ce sujet. L’étude indique que 69 % des utilisateurs d’IA admettent pratiquer le « botshitting » au travail.
41 % des sondés utilisent des réponses de l’IA qu’ils ne comprennent pas
Cette propension à devoir coller aux basques de ses IA s’explique par la dépendance d’un nombre croissant d’employés vis-à-vis de ces bots, et/ou par les facilités qu’ils permettent. L’étude indique en effet que 48 % des travailleurs du numérique interrogés se tournent vers l’IA avant d’essayer de résoudre un problème par eux-mêmes.
52 % trouvent en outre qu’il est plus facile de collaborer avec l’IA qu’avec leurs collègues humains. Et 61 % affirment que l’IA les aide davantage dans leur travail quotidien que leur propre responsable. Dans le même temps, 28 % des travailleurs attribuent désormais leurs propres erreurs à l’IA qu’ils ont utilisée pour répondre à la tâche qui leur était assignée.
41 % des sondés utilisent des réponses de l’IA qu’ils ne comprennent pas – Work AI Institute
41 % proposent de mettre en production des résultats générés par l’IA qu’ils ne sont pas en mesure d’expliquer, contraignant leurs collègues ou N+1 à passer et perdre du temps à comprendre ce dont il retourne exactement, et rectifier les problèmes associés.
60 % des travailleurs américains renvoient le même prompt à plusieurs IA faute d’être satisfaits du résultat, quitte à partager le résultat le moins mauvais, du moment qu’il est « à peu près correct », et quand bien même il ne répondrait pas correctement à la tâche qu’ils devaient initialement effectuer.
Près de 2/3 du temps à baby-sitter l’IA, 36 % à s’en servir réellement
L’étude montre également que pour chaque heure qu’un employé consacre à obtenir des résultats utiles de l’IA, il en passe environ une autre à rendre ces résultats exploitables.
Sur le temps total que les employés consacrent chaque semaine à interagir avec l’IA, 37 % sont consacrés au « botsitting », 36 % à l’utilisation effective de l’outil pour travailler, 27 % à l’apprentissage des outils et à la création d’agents.
Près de 2/3 du temps à baby-sitter l’IA, 36 % à s’en servir réellement – Work AI Institute
Des chiffres qui varient en fonction de l’intensité du recours à l’IA : 35 % des utilisateurs occasionnels se retrouvent en situation de « botsitters », contre 65 % des utilisateurs réguliers, et 74 % des utilisateurs intensifs.
Si tant de temps est consacré au « botsitting », c’est en partie parce que les outils sont souvent défaillants, les employés indiquant que plus d’un tiers (36 %) des sessions d’IA « échouent » purement et simplement. Les employés qui utilisent plusieurs outils d’IA sont également 35 % plus susceptibles de se retrouver en situation de « botsitters ».
Ce qui a aussi des conséquences en matière de charge mentale. Pour chaque augmentation de 10 % du temps que les employés consacrent à alimenter l’IA en contexte, ils sont 25 % plus susceptibles de se sentir épuisés par cette tâche, relève l’étude :
« La plupart des tâches liées à la supervision des modèles d’IA relèvent du travail fastidieux : il s’agit notamment de recharger le contexte dans différents outils, de repérer les erreurs de raisonnement et de vérifier les résultats qui semblent sûrs d’eux, ou pire encore, qui flattent les utilisateurs en leur donnant les réponses qu’ils souhaitent entendre plutôt que la vérité. »
69 % des utilisateurs d’IA reconnaissent pratiquer le « botshitting » au travail
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Les dernières élections municipales ont fait l’objet de quatre ingérences numériques étrangères. Si leurs portées sont restées « très limitées », elles révèlent de nouveaux modus operandi. VIGINUM offre par ailleurs un satisfecit à Google, Meta et Microsoft, qui ont désactivé près de 200 pages, comptes et sites web inauthentiques. X a par contre boudé l’Arcom.
« Depuis l’élection présidentielle de 2017 en France, aucun rendez-vous électoral ou référendaire majeur n’a été épargné par des tentatives de manipulations de l’information impliquant des acteurs étrangers », relève le service de vigilance et de protection contre les ingérences numériques étrangères (VIGINUM) du Secrétariat général de la Défense et de la Sécurité nationale (SGDSN) dans son rapport public sur les élections municipales :
« Dernier grand processus électoral au suffrage universel direct planifié avant l’élection présidentielle de 2027, les élections municipales étaient ainsi susceptibles de constituer une cible de premier plan pour les compétiteurs stratégiques de la France. »
Ce pourquoi, et en se fondant sur l’expérience de pays partenaires, un dispositif national renforcé de protection des élections face aux ingérences numériques étrangères (INE) a été mis en place pour les élections municipales des 15 et 22 mars 2026, avec la création du réseau de coordination et de protection des élections (RCPE), constitué de l’Arcom, de la Commission nationale des comptes de campagne et des financements politiques (CNCCFP), du secrétariat général du Gouvernement (SGG), du ministère de l’Intérieur et de VIGINUM.
Dans son rapport, le service dit constater « l’essor d’une économie de l’ingérence » avec, d’une part, l’émergence d’acteurs commercialisant des « services d’intermédiation » pour mener des ingérences numériques étrangères, et d’autre part, la multiplication d’INE à but lucratif « diffusant des contenus présentés de façon sensationnaliste, afin de susciter de l’engagement et in fine générer des revenus ».
Elle relève par ailleurs une « clandestinisation croissante » des opérations d’INE, avec des acteurs cherchant à dissimuler leurs actions par l’utilisation de tactiques, techniques et procédures (TTP) diversifiées pour créer des écosystèmes plus complexes et mieux anonymisés.
Une centaine de noms de domaine en « .fr » imitant des sites d’infos locaux
VIGINUM n’en a pas moins détecté et caractérisé quatre ingérences numériques étrangères ciblant spécifiquement les élections municipales 2026, dont deux émanant de modes opératoires informationnels (MOI) pro-russes ayant déjà mené des activités malveillantes contre la France dans le passé, et deux nouveaux MOI.
VIGINUM définit les MOI comme « un ensemble de comportements, d’outils, de tactiques, techniques et procédures (TTP) et de ressources adverses présumés liés au même acteur malveillant ou groupe d’acteurs malveillants ».
Attribué à l’unité 29155 du service de renseignement militaire russe (GRU) avec l’appui du Centre d’expertise géopolitique, officine d’influence moscovite, Storm-1516 est qualifié de MOI « particulièrement persistant et évolutif ».
VIGINUM lui impute en effet 205 opérations informationnelles depuis août 2023, développées au moyen du MOI CopyCop, attribué en source ouverte à l’ancien policier américain exilé en Russie, John Mark DOUGAN.
La première opération informationnelle en lien avec les municipales, lancée dès février 2025, a consisté en l’enregistrement de plus d’une centaine de noms de domaine en « .fr » imitant des sites de presse locaux et alimentés par des articles de presse reformulés par des outils d’intelligence artificielle générative.
Nous les avions d’ailleurs rajoutés dans notre base de données de sites d’infos GenAI, qui en recense désormais près de 14 800.
Cette campagne n’a toutefois « pas eu d’effet significatif », relève VIGINUM, la plupart des noms de domaine ayant été suspendus par l’Association Française pour le Nommage Internet en Coopération (Afnic) à l’issue d’une procédure de vérification d’identité des titulaires.
De faux reportages usurpant l’identité de plusieurs médias
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Placée sur liste noire par l’administration Biden depuis 2021, l’ex-entreprise israélienne NSO avait été condamnée l’an passé à ne plus tenter de pirater la messagerie de Meta. Depuis rachetée par un ancien avocat de Donald Trump, elle viendrait pourtant de recommencer.
Dans un communiqué intitulé « Lutte contre les logiciels espions : une mise à jour de WhatsApp », la messagerie de Meta vient d’annoncer avoir de nouveau détecté et déjoué des tentatives d’hameçonnage personnalisé (ou « spear phishing ») liées à NSO, l’ex-entreprise israélienne connue pour son logiciel espion Pegasus et figurant sur la liste noire du gouvernement américain depuis 2021.
L’administration Biden lui avait alors reproché d’avoir « commercialisé un outil numérique mis au service de la répression de dissidents, militants et journalistes » et d’avoir « participé à des activités contraires à la sécurité nationale ou aux intérêts de politique étrangère des États-Unis ».
WhatsApp avait pourtant réussi à faire condamner NSO par la justice états-unienne, en juillet 2025, aux termes d’un procès entamé par Meta il y a six ans, pour avoir infecté environ 1 400 smartphones, dont des journalistes, militants des droits humains et dissidents.
En octobre, l’amende de 168 millions de dollars avait été réduite à 4 millions, mais le juge avait ordonné à NSO de cesser de cibler WhatsApp. Une décision qui, selon la société lors de sa défense, risquait de la conduire à la faillite. NSO avait fait appel de la décision, et demandé un sursis.
Le nouveau président de NSO est un ancien avocat de Donald Trump
En novembre, l’entreprise annonçait qu’un groupe d’investisseurs dirigé par un producteur hollywoodien venait d’investir des dizaines de millions de dollars afin de prendre le contrôle de l’entreprise israélienne.
Mais, et surtout, NSO se dotait d’un nouveau président exécutif, David Friedman, un ancien avocat d’affaires ayant notamment défendu les intérêts de Donald Trump dans le cadre des faillites de ses casinos d’Atlantic City.
Il avait ensuite été nommé ambassadeur des États-Unis en Israël de 2017 à 2021, sous la première présidence de Donald Trump. Une nomination qui avait alors été dénoncée par cinq anciens ambassadeurs des États-Unis en Israël, notamment parce que l’impétrant se présentait comme un fervent partisan des implantations israéliennes et de l’annexion de la Cisjordanie.
Des noms de domaine inspirés de Gaza, des Frères musulmans et de France24
« Lorsqu’une entreprise malveillante figurant sur la liste des entités du gouvernement américain continue de défier les tribunaux américains, les restrictions en vigueur doivent rester strictement en vigueur », rappelle Meta dans son communiqué :
« Les assouplir compromettrait la sécurité nationale des États-Unis et mettrait en danger les entreprises américaines ainsi que des milliards de personnes à travers le monde qui dépendent de communications sécurisées. »
Meta indique avoir demandé au tribunal de « condamner NSO pour outrage au tribunal pour avoir enfreint une injonction permanente qui lui interdisait de cibler WhatsApp et ses utilisateurs ».
L’entreprise souligne qu’elle a reçu le mois dernier le soutien de 12 ONG de premier plan spécialisées dans la défense des droits civiques – dont Access Now et le Knight Institute – afin de s’opposer à l’appel interjeté par NSO contre l’injonction permanente.
Meta a par ailleurs rendu public les noms de domaine utilisés par NSO pour tenter d’installer son logiciel espion sur les terminaux de ses cibles : hxxps://ghazacast[.]com (pouvant potentiellement faire penser à un dispositif de broadcast associé à la bande de Ghaza), hxxps://ikhwancast[.]com (inspiré des noms de domaine des sites web des Frères musulmans), et hxxps://fr24cast[.]com (en lien avec France24 ?).
Un représentant de Meta précise au New York Times avoir été alerté de ces tentatives de « spear phishing » suspectes par des victimes potentielles, qu’elles ont échoué et semblaient concerner moins de dix utilisateurs de WhatsApp, principalement en Jordanie et au Liban.
Placée sur liste noire par l’administration Biden depuis 2021, l’ex-entreprise israélienne NSO avait été condamnée l’an passé à ne plus tenter de pirater la messagerie de Meta. Depuis rachetée par un ancien avocat de Donald Trump, elle viendrait pourtant de recommencer.
Dans un communiqué intitulé « Lutte contre les logiciels espions : une mise à jour de WhatsApp », la messagerie de Meta vient d’annoncer avoir de nouveau détecté et déjoué des tentatives d’hameçonnage personnalisé (ou « spear phishing ») liées à NSO, l’ex-entreprise israélienne connue pour son logiciel espion Pegasus et figurant sur la liste noire du gouvernement américain depuis 2021.
L’administration Biden lui avait alors reproché d’avoir « commercialisé un outil numérique mis au service de la répression de dissidents, militants et journalistes » et d’avoir « participé à des activités contraires à la sécurité nationale ou aux intérêts de politique étrangère des États-Unis ».
WhatsApp avait pourtant réussi à faire condamner NSO par la justice états-unienne, en juillet 2025, aux termes d’un procès entamé par Meta il y a six ans, pour avoir infecté environ 1 400 smartphones, dont des journalistes, militants des droits humains et dissidents.
En octobre, l’amende de 168 millions de dollars avait été réduite à 4 millions, mais le juge avait ordonné à NSO de cesser de cibler WhatsApp. Une décision qui, selon la société lors de sa défense, risquait de la conduire à la faillite. NSO avait fait appel de la décision, et demandé un sursis.
Le nouveau président de NSO est un ancien avocat de Donald Trump
En novembre, l’entreprise annonçait qu’un groupe d’investisseurs dirigé par un producteur hollywoodien venait d’investir des dizaines de millions de dollars afin de prendre le contrôle de l’entreprise israélienne.
Mais, et surtout, NSO se dotait d’un nouveau président exécutif, David Friedman, un ancien avocat d’affaires ayant notamment défendu les intérêts de Donald Trump dans le cadre des faillites de ses casinos d’Atlantic City.
Il avait ensuite été nommé ambassadeur des États-Unis en Israël de 2017 à 2021, sous la première présidence de Donald Trump. Une nomination qui avait alors été dénoncée par cinq anciens ambassadeurs des États-Unis en Israël, notamment parce que l’impétrant se présentait comme un fervent partisan des implantations israéliennes et de l’annexion de la Cisjordanie.
Des noms de domaine inspirés de Gaza, des Frères musulmans et de France24
« Lorsqu’une entreprise malveillante figurant sur la liste des entités du gouvernement américain continue de défier les tribunaux américains, les restrictions en vigueur doivent rester strictement en vigueur », rappelle Meta dans son communiqué :
« Les assouplir compromettrait la sécurité nationale des États-Unis et mettrait en danger les entreprises américaines ainsi que des milliards de personnes à travers le monde qui dépendent de communications sécurisées. »
Meta indique avoir demandé au tribunal de « condamner NSO pour outrage au tribunal pour avoir enfreint une injonction permanente qui lui interdisait de cibler WhatsApp et ses utilisateurs ».
L’entreprise souligne qu’elle a reçu le mois dernier le soutien de 12 ONG de premier plan spécialisées dans la défense des droits civiques – dont Access Now et le Knight Institute – afin de s’opposer à l’appel interjeté par NSO contre l’injonction permanente.
Meta a par ailleurs rendu public les noms de domaine utilisés par NSO pour tenter d’installer son logiciel espion sur les terminaux de ses cibles : hxxps://ghazacast[.]com (pouvant potentiellement faire penser à un dispositif de broadcast associé à la bande de Ghaza), hxxps://ikhwancast[.]com (inspiré des noms de domaine des sites web des Frères musulmans), et hxxps://fr24cast[.]com (en lien avec France24 ?).
Un représentant de Meta précise au New York Times avoir été alerté de ces tentatives de « spear phishing » suspectes par des victimes potentielles, qu’elles ont échoué et semblaient concerner moins de dix utilisateurs de WhatsApp, principalement en Jordanie et au Liban.
« Ne faites plus d'études : apprendre autrement à l'ère de l'IA », qu'y disaient
Le nombre de notes éliminatoires à l’examen de printemps du cours d’initiation à l’informatique de Berkeley a explosé de + 419 % en un an. En cause : les lacunes en maths des étudiants, trop habitués à recourir à l’IA plutôt qu’à apprendre leurs cours et à faire par eux-mêmes leurs devoirs, l’absentéisme et l’absence de participation en classe, et le fait que nombre d’entre eux aient triché.
35 % des étudiants de l’université de Californie à Berkeley ont obtenu une note éliminatoire à l’examen d’initiation à l’informatique le printemps dernier, contre 7 % l’an passé, relève le Daily Californian, un journal indépendant géré par les étudiants de l’université.
Les enseignants déplorent le recours accru des élèves à l’IA, leur manque de préparation en mathématiques, le manque de personnel et la triche qui en résulte.
Intitulé « La beauté et la joie de l’informatique », COMPSCI 10 est un cours d’initiation destiné aux étudiants ayant une « expérience minimale en informatique », afin de les préparer aux futurs cours d’informatique et leur « donner les moyens d’utiliser la programmation pour résoudre des problèmes dans leur domaine d’études » :
« Il offre un aperçu de l’histoire, des grands principes et des applications révolutionnaires de l’informatique, ainsi qu’une introduction complète à la programmation. Les thèmes abordés comprennent l’abstraction, la récursivité, la complexité algorithmique, les fonctions d’ordre supérieur, la concurrence, les implications sociales de l’informatique (vie privée, éducation, biais algorithmiques) et des domaines de recherche passionnants (science des données, IA, IHM). Les étudiants programmeront en Snap! (un langage graphique convivial) et en Python, et concevront et mettront en œuvre deux projets de leur choix. »
Intitulé « Structure et interprétation des programmes informatiques », COMPSCI 61A est quant à lui une introduction à la programmation et à l’informatique « axée sur les techniques d’abstraction comme moyens de gérer la complexité des programmes » :
« Le cours initie les étudiants aux différents paradigmes de programmation, notamment les approches fonctionnelle, orientée objet et déclarative. Il comprend une introduction à l’analyse asymptotique des algorithmes. »
Une explosion de respectivement + 419 %,+ 179 % et + 1 020 %, en un an
Or, 35,3 % des étudiants du cours CS 10 et 10,6 % des étudiants du cours CS 61A ont obtenu ce printemps 2026 un F (pour « failure », échec), soit la plus mauvaise note du système de notation états-unien, réservée aux travaux considérés comme irrecevables ou éliminatoires.
À titre de comparaison, aux printemps 2024 et 2025, le pourcentage de F avait baissé, passant de 9,1 à 6,8 % pour le premier cours, de 5 à 3,8 % pour le second. Une explosion (de respectivement + 419 % et + 179 %) d’autant plus problématique que les directives de notation avancent que 7 % des étudiants des cours de premier cycle, dont font partie les cours CS 10 et CS 61A, devraient obtenir des notes D et F.
Le nombre de zéros pointés explose en informatique et en maths à l’université de Berkeley
Les directives précisent en outre qu’« une moyenne générale typique pour un cours de premier cycle se situe entre 2,8 et 3,3 ». Au printemps 2026, la moyenne des notes des deux classes était de C+, ce qui correspond à une moyenne générale de 2,3.
Le cours EECS 127 intitulé « Modèles d’optimisation en ingénierie » a de son côté enregistré ce printemps 2026 un taux d’échec (F) de 16,8 %, bien supérieur aux 5 % de notes D et F que le département EECS qualifie de « typiques » pour un cours de ce type, et alors qu’il était pourtant passé de 2,5 à 1,5 % entre 2024 et 2025, soit une explosion de + 1 020 % cette année.
Une « forte augmentation de la malhonnêteté académique »
Dan Garcia, qui a enseigné au printemps 2026 les cours CS 10 et CS 61A, estime que le « principal facteur » de ces taux d’échec anormalement élevés est dû à une « forte augmentation de la malhonnêteté académique » résultant de l’utilisation par les étudiants de grands modèles linguistiques, tels que Claude, ChatGPT et Google Gemini.
Garcia précise que près de 30 étudiants du cours CS 10 ont ainsi été « surpris en train de tricher lors d’examens à faire à la maison » au printemps 2026 (l’article ne précise pas combien d’étudiants devaient passer l’examen) :
« Certains des chiffres que vous avez vus concernant le nombre d’étudiants ayant échoué s’expliquent par le fait que nous les avons surpris en train de tricher, que nous avons engagé des poursuites à leur encontre et que nous avons transmis leurs dossiers au Centre de déontologie étudiante. »
« Mais dans d’autres cas, ce sont des étudiants qui s’appuient un peu trop sur les modèles de langage (LLM) pour faire le travail à leur place, et qui, au moment des examens, ne sont tout simplement pas prêts », poursuit-il.
Il faudrait enseigner « davantage, et non moins » aux étudiants à l’ère de l’IA
M. Garcia estime également que de nombreux étudiants présentaient des lacunes en mathématiques, une préoccupation partagée par Gireeja Ranade, professeure associée d’Electrical Engineering and Computer Science, en charge du cours EECS 127.
Elle s’est rendu compte que de nombreux étudiants avaient des difficultés en algèbre linéaire, et a été surprise de découvrir qu’un étudiant lui a confié que le cours d’algèbre linéaire qu’il avait suivi à Berkeley appliquait une « politique d’accès libre à Internet et à l’IA » pour les devoirs et les examens.
Alors que les permanences étaient autrefois « bondées », Ranade, Garcia et leurs assistants ont en outre constaté ce semestre une « très faible participation » des étudiants en cours, bien qu’ils aient régulièrement encouragé les étudiants à y assister.
« Avant, j’avais toujours des permanences bien remplies, et pour la première fois, personne ne venait me voir », s’étonne Garcia : « C’était tellement surprenant de me retrouver seul dans mon bureau. »
Garcia prévoit de discuter de ce qui s’est passé ce printemps 2026 avec ses étudiants dès les premiers jours de leurs futures classes, et de chercher à identifier les élèves ayant besoin de soutien supplémentaire.
Mme Ranade estime pour sa part que les professeurs devraient enseigner « davantage, et non moins » aux étudiants à l’ère de l’IA, de sorte qu’ils acquièrent les capacités de réflexion critique et d’analyse nécessaires pour devenir des leaders capables de s’imposer «dans un monde très concurrentiel ».
Les deux professeurs ont souligné la nécessité pour les étudiants de se sentir plus à l’aise face à des problèmes complexes.
Comme le résume @HedgieMarkets sur X.com, le marché du travail s’effondre en aval et en amont, sous couvert des profits et économies que permettrait l’IA :
« Les ingénieurs chevronnés sont licenciés pour financer les dépenses liées à l’IA. Les ingénieurs débutants sortent de l’université sans les compétences nécessaires, car l’IA s’est chargée de leurs cours. Et les entreprises qui dépensent des milliards dans ces outils n’ont pas encore fait le lien entre ces deux réalités. »
« Ne faites plus d'études : apprendre autrement à l'ère de l'IA », qu'y disaient
Le nombre de notes éliminatoires à l’examen de printemps du cours d’initiation à l’informatique de Berkeley a explosé de + 419 % en un an. En cause : les lacunes en maths des étudiants, trop habitués à recourir à l’IA plutôt qu’à apprendre leurs cours et à faire par eux-mêmes leurs devoirs, l’absentéisme et l’absence de participation en classe, et le fait que nombre d’entre eux aient triché.
35 % des étudiants de l’université de Californie à Berkeley ont obtenu une note éliminatoire à l’examen d’initiation à l’informatique le printemps dernier, contre 7 % l’an passé, relève le Daily Californian, un journal indépendant géré par les étudiants de l’université.
Les enseignants déplorent le recours accru des élèves à l’IA, leur manque de préparation en mathématiques, le manque de personnel et la triche qui en résulte.
Intitulé « La beauté et la joie de l’informatique », COMPSCI 10 est un cours d’initiation destiné aux étudiants ayant une « expérience minimale en informatique », afin de les préparer aux futurs cours d’informatique et leur « donner les moyens d’utiliser la programmation pour résoudre des problèmes dans leur domaine d’études » :
« Il offre un aperçu de l’histoire, des grands principes et des applications révolutionnaires de l’informatique, ainsi qu’une introduction complète à la programmation. Les thèmes abordés comprennent l’abstraction, la récursivité, la complexité algorithmique, les fonctions d’ordre supérieur, la concurrence, les implications sociales de l’informatique (vie privée, éducation, biais algorithmiques) et des domaines de recherche passionnants (science des données, IA, IHM). Les étudiants programmeront en Snap! (un langage graphique convivial) et en Python, et concevront et mettront en œuvre deux projets de leur choix. »
Intitulé « Structure et interprétation des programmes informatiques », COMPSCI 61A est quant à lui une introduction à la programmation et à l’informatique « axée sur les techniques d’abstraction comme moyens de gérer la complexité des programmes » :
« Le cours initie les étudiants aux différents paradigmes de programmation, notamment les approches fonctionnelle, orientée objet et déclarative. Il comprend une introduction à l’analyse asymptotique des algorithmes. »
Une explosion de respectivement + 419 %,+ 179 % et + 1 020 %, en un an
Or, 35,3 % des étudiants du cours CS 10 et 10,6 % des étudiants du cours CS 61A ont obtenu ce printemps 2026 un F (pour « failure », échec), soit la plus mauvaise note du système de notation états-unien, réservée aux travaux considérés comme irrecevables ou éliminatoires.
À titre de comparaison, aux printemps 2024 et 2025, le pourcentage de F avait baissé, passant de 9,1 à 6,8 % pour le premier cours, de 5 à 3,8 % pour le second. Une explosion (de respectivement + 419 % et + 179 %) d’autant plus problématique que les directives de notation avancent que 7 % des étudiants des cours de premier cycle, dont font partie les cours CS 10 et CS 61A, devraient obtenir des notes D et F.
Le nombre de zéros pointés explose en informatique et en maths à l’université de Berkeley
Les directives précisent en outre qu’« une moyenne générale typique pour un cours de premier cycle se situe entre 2,8 et 3,3 ». Au printemps 2026, la moyenne des notes des deux classes était de C+, ce qui correspond à une moyenne générale de 2,3.
Le cours EECS 127 intitulé « Modèles d’optimisation en ingénierie » a de son côté enregistré ce printemps 2026 un taux d’échec (F) de 16,8 %, bien supérieur aux 5 % de notes D et F que le département EECS qualifie de « typiques » pour un cours de ce type, et alors qu’il était pourtant passé de 2,5 à 1,5 % entre 2024 et 2025, soit une explosion de + 1 020 % cette année.
Une « forte augmentation de la malhonnêteté académique »
Dan Garcia, qui a enseigné au printemps 2026 les cours CS 10 et CS 61A, estime que le « principal facteur » de ces taux d’échec anormalement élevés est dû à une « forte augmentation de la malhonnêteté académique » résultant de l’utilisation par les étudiants de grands modèles linguistiques, tels que Claude, ChatGPT et Google Gemini.
Garcia précise que près de 30 étudiants du cours CS 10 ont ainsi été « surpris en train de tricher lors d’examens à faire à la maison » au printemps 2026 (l’article ne précise pas combien d’étudiants devaient passer l’examen) :
« Certains des chiffres que vous avez vus concernant le nombre d’étudiants ayant échoué s’expliquent par le fait que nous les avons surpris en train de tricher, que nous avons engagé des poursuites à leur encontre et que nous avons transmis leurs dossiers au Centre de déontologie étudiante. »
« Mais dans d’autres cas, ce sont des étudiants qui s’appuient un peu trop sur les modèles de langage (LLM) pour faire le travail à leur place, et qui, au moment des examens, ne sont tout simplement pas prêts », poursuit-il.
Il faudrait enseigner « davantage, et non moins » aux étudiants à l’ère de l’IA
M. Garcia estime également que de nombreux étudiants présentaient des lacunes en mathématiques, une préoccupation partagée par Gireeja Ranade, professeure associée d’Electrical Engineering and Computer Science, en charge du cours EECS 127.
Elle s’est rendu compte que de nombreux étudiants avaient des difficultés en algèbre linéaire, et a été surprise de découvrir qu’un étudiant lui a confié que le cours d’algèbre linéaire qu’il avait suivi à Berkeley appliquait une « politique d’accès libre à Internet et à l’IA » pour les devoirs et les examens.
Alors que les permanences étaient autrefois « bondées », Ranade, Garcia et leurs assistants ont en outre constaté ce semestre une « très faible participation » des étudiants en cours, bien qu’ils aient régulièrement encouragé les étudiants à y assister.
« Avant, j’avais toujours des permanences bien remplies, et pour la première fois, personne ne venait me voir », s’étonne Garcia : « C’était tellement surprenant de me retrouver seul dans mon bureau. »
Garcia prévoit de discuter de ce qui s’est passé ce printemps 2026 avec ses étudiants dès les premiers jours de leurs futures classes, et de chercher à identifier les élèves ayant besoin de soutien supplémentaire.
Mme Ranade estime pour sa part que les professeurs devraient enseigner « davantage, et non moins » aux étudiants à l’ère de l’IA, de sorte qu’ils acquièrent les capacités de réflexion critique et d’analyse nécessaires pour devenir des leaders capables de s’imposer «dans un monde très concurrentiel ».
Les deux professeurs ont souligné la nécessité pour les étudiants de se sentir plus à l’aise face à des problèmes complexes.
Comme le résume @HedgieMarkets sur X.com, le marché du travail s’effondre en aval et en amont, sous couvert des profits et économies que permettrait l’IA :
« Les ingénieurs chevronnés sont licenciés pour financer les dépenses liées à l’IA. Les ingénieurs débutants sortent de l’université sans les compétences nécessaires, car l’IA s’est chargée de leurs cours. Et les entreprises qui dépensent des milliards dans ces outils n’ont pas encore fait le lien entre ces deux réalités. »
L’application shopping d’Amazon propose à ses utilisateurs, non pas des images de produits existants correspondant aux mots-clefs recherchés, mais des images générées par IA, évoluant et s’affinant à chaque mot ajouté.
Amazon vient d’annoncer 8 nouvelles « fonctionnalités intuitives » de recherche visuelle dans son application mobile de shopping. Trois d’entre elles, censées « permettre d’effectuer des recherches de produits plus rapides et plus précises », et rendre l’utilisation de son application de shopping « plus ludique », reposent sur l’IA générative.
« La toute nouvelle fonctionnalité de recherche basée sur l’IA d’Amazon permet de faire le lien entre l’imagination et la découverte de produits directement dans la barre de recherche de l’application Amazon Shopping », souligne Mihir Bhanot, directeur d’Amazon Search :
« Notre toute nouvelle fonctionnalité de recherche génère des images par IA en temps réel à mesure que les clients décrivent ce qu’ils ont en tête dans la barre de recherche, donnant ainsi vie à leur vision au fur et à mesure qu’ils la saisissent, la visualisent et effectuent leurs achats. »
Une des utilisations les plus « ridiculement stupides » de l’IA à ce jour
C’est peu dire que la presse spécialisée ne semble guère emballée. TechCrunch évoque « ce qui pourrait être l’une des utilisations les plus discutables de l’IA à ce jour », 9to5google «l’une des plus absurdes », qui « n’a pas de sens ». Amazon «invente des produits générés par l’IA que l’on ne pourra pas acheter », ironise The Verge.
« C’est quand même un peu dingue qu’un commerçant invente de faux produits pour orienter les utilisateurs vers certains résultats de recherche », résume TechCrunch :
« Pour commencer, cela peut prêter à confusion : les clients qui ne lisent pas attentivement pourraient croire qu’ils sont redirigés vers une page où ils trouveront exactement cette robe, puis être déçus de constater qu’elle n’est pas disponible. Et puis, on peut se demander pourquoi inventer des images de produits alors que votre site regorge de photos réelles de produits réels — ce qui est sans doute ce que les acheteurs en ligne souhaitent réellement voir. »
« En plus d’être extrêmement gaspilleuse en termes d’utilisation des ressources de l’IA, l’idée de générer de fausses images de produits lors d’une recherche semble tout simplement ridiculement stupide », plussoie 9to5google :
« Les gens se rendent sur Amazon pour acheter de vrais produits physiques ; il est donc totalement absurde qu’une IA se serve de leur recherche pour créer des choses qui n’existent pas. »
Amazon précise que ses clients peuvent en profiter dès aujourd’hui lorsqu’ils recherchent des articles dans les catégories « Mode » et « Maison », mais que d’autres catégories seront progressivement ajoutées.
Des suggestions d’images évoluant et s’affinant à chaque mot ajouté
Ce recours à l’IA générative est d’autant plus absurde que ces images GenAI ne sont pas générées après que les mots-clefs recherchés ont été entrés dans le formulaire, à la manière d’un prompt, mais au fur et à mesure, conduisant à générer bien plus d’images qu’il n’en faut, à la volée, comme le souligne le communiqué d’Amazon lui-même, et le .gif associé :
« Désormais, lorsque les clients recherchent des produits en utilisant des termes descriptifs – tels que la couleur, la texture ou le motif –, des images générées par l’IA apparaissent instantanément dans les suggestions situées sous la barre de recherche, évoluant et s’affinant à chaque mot ajouté. »
Dit autrement : non content de ne pas correspondre à des produits existants, la quasi-totalité des images générées par IA ne serviront à rien… sauf à ce qu’Amazon les stocke quelque part et trouve un moyen de les réutiliser et rentabiliser.
L’entreprise vante elle-même le fait que ces images soient « générées par IA en temps réel », ce qui est d’autant plus absurde (et coûteux) qu’Amazon aurait tout aussi bien pu se contenter d’utiliser des images préalablement stockées dans une base de données et associées à tels ou tels mots-clefs, plutôt que générées à la volée, à chaque fois, la plupart du temps pour rien.
On peut aussi s’interroger quant à la pertinence d’utiliser des images générées par IA plutôt que des images de produits existants. À part pour lancer une « nouvelle fonctionnalité » surfant sur le buzzword « généré par IA ».
Pour rappel, des salariés d’Amazon en étaient récemment arrivés à brûler des tokens pour se faire bien voir, une pratique qualifiée de « tokenmaxxing», au point que l’entreprise vient de fermer le classement encensant ceux qui en dépensaient le plus.
The Verge relève cela dit que Google avait lui aussi lancé l’an passé une fonctionnalité similaire, qui génère des images de tenues et de décorations fictives pour aider ses utilisateurs à trouver des produits ressemblants.
En commentaire, un lecteur qualifie l’idée de « géniale parce que si les gens détestent suffisamment ça, ils commenceront à faire leurs achats dans des magasins physiques, sauvant ainsi nos centres commerciaux locaux ».
L’application shopping d’Amazon propose à ses utilisateurs, non pas des images de produits existants correspondant aux mots-clefs recherchés, mais des images générées par IA, évoluant et s’affinant à chaque mot ajouté.
Amazon vient d’annoncer 8 nouvelles « fonctionnalités intuitives » de recherche visuelle dans son application mobile de shopping. Trois d’entre elles, censées « permettre d’effectuer des recherches de produits plus rapides et plus précises », et rendre l’utilisation de son application de shopping « plus ludique », reposent sur l’IA générative.
« La toute nouvelle fonctionnalité de recherche basée sur l’IA d’Amazon permet de faire le lien entre l’imagination et la découverte de produits directement dans la barre de recherche de l’application Amazon Shopping », souligne Mihir Bhanot, directeur d’Amazon Search :
« Notre toute nouvelle fonctionnalité de recherche génère des images par IA en temps réel à mesure que les clients décrivent ce qu’ils ont en tête dans la barre de recherche, donnant ainsi vie à leur vision au fur et à mesure qu’ils la saisissent, la visualisent et effectuent leurs achats. »
Une des utilisations les plus « ridiculement stupides » de l’IA à ce jour
C’est peu dire que la presse spécialisée ne semble guère emballée. TechCrunch évoque « ce qui pourrait être l’une des utilisations les plus discutables de l’IA à ce jour », 9to5google «l’une des plus absurdes », qui « n’a pas de sens ». Amazon «invente des produits générés par l’IA que l’on ne pourra pas acheter », ironise The Verge.
« C’est quand même un peu dingue qu’un commerçant invente de faux produits pour orienter les utilisateurs vers certains résultats de recherche », résume TechCrunch :
« Pour commencer, cela peut prêter à confusion : les clients qui ne lisent pas attentivement pourraient croire qu’ils sont redirigés vers une page où ils trouveront exactement cette robe, puis être déçus de constater qu’elle n’est pas disponible. Et puis, on peut se demander pourquoi inventer des images de produits alors que votre site regorge de photos réelles de produits réels — ce qui est sans doute ce que les acheteurs en ligne souhaitent réellement voir. »
« En plus d’être extrêmement gaspilleuse en termes d’utilisation des ressources de l’IA, l’idée de générer de fausses images de produits lors d’une recherche semble tout simplement ridiculement stupide », plussoie 9to5google :
« Les gens se rendent sur Amazon pour acheter de vrais produits physiques ; il est donc totalement absurde qu’une IA se serve de leur recherche pour créer des choses qui n’existent pas. »
Amazon précise que ses clients peuvent en profiter dès aujourd’hui lorsqu’ils recherchent des articles dans les catégories « Mode » et « Maison », mais que d’autres catégories seront progressivement ajoutées.
Des suggestions d’images évoluant et s’affinant à chaque mot ajouté
Ce recours à l’IA générative est d’autant plus absurde que ces images GenAI ne sont pas générées après que les mots-clefs recherchés ont été entrés dans le formulaire, à la manière d’un prompt, mais au fur et à mesure, conduisant à générer bien plus d’images qu’il n’en faut, à la volée, comme le souligne le communiqué d’Amazon lui-même, et le .gif associé :
« Désormais, lorsque les clients recherchent des produits en utilisant des termes descriptifs – tels que la couleur, la texture ou le motif –, des images générées par l’IA apparaissent instantanément dans les suggestions situées sous la barre de recherche, évoluant et s’affinant à chaque mot ajouté. »
Dit autrement : non content de ne pas correspondre à des produits existants, la quasi-totalité des images générées par IA ne serviront à rien… sauf à ce qu’Amazon les stocke quelque part et trouve un moyen de les réutiliser et rentabiliser.
L’entreprise vante elle-même le fait que ces images soient « générées par IA en temps réel », ce qui est d’autant plus absurde (et coûteux) qu’Amazon aurait tout aussi bien pu se contenter d’utiliser des images préalablement stockées dans une base de données et associées à tels ou tels mots-clefs, plutôt que générées à la volée, à chaque fois, la plupart du temps pour rien.
On peut aussi s’interroger quant à la pertinence d’utiliser des images générées par IA plutôt que des images de produits existants. À part pour lancer une « nouvelle fonctionnalité » surfant sur le buzzword « généré par IA ».
Pour rappel, des salariés d’Amazon en étaient récemment arrivés à brûler des tokens pour se faire bien voir, une pratique qualifiée de « tokenmaxxing», au point que l’entreprise vient de fermer le classement encensant ceux qui en dépensaient le plus.
The Verge relève cela dit que Google avait lui aussi lancé l’an passé une fonctionnalité similaire, qui génère des images de tenues et de décorations fictives pour aider ses utilisateurs à trouver des produits ressemblants.
En commentaire, un lecteur qualifie l’idée de « géniale parce que si les gens détestent suffisamment ça, ils commenceront à faire leurs achats dans des magasins physiques, sauvant ainsi nos centres commerciaux locaux ».
Promettant d’afficher « le meilleur des informations en ligne », jusque dans son widget Actualités présent sur tous les PC Windows, MSN a une curieuse ligne éditoriale. Le portail de Microsoft recommande en effet des vidéos complotistes, survalorise CNews, et rémunère de nombreux médias qui ont remplacé (ou dopé) leurs journalistes et rédacteurs par des IA, en violation de ses propres lignes directrices.
En 2020, Microsoft avait licencié les équipes éditoriales américaine et britannique de ses portails d’actualité MSN, soit près de 80 journalistes, et confié le travail de curation à des intelligences artificielles, rapportait alors Le Figaro.
Sur sa page « Qui sommes-nous? », MSN explique aujourd’hui travailler avec plus de 1 300 éditeurs de presse représentant plus de 4 500 marques dans les principaux pays du globe (mais sans préciser combien par pays, ni donc en France), afin de « regrouper les meilleures actualités, vidéos, photos et autres contenus et les diffuser gratuitement à toute personne dans le monde entier » :
« Nous pensons qu’une presse gratuite et bien financée est un élément essentiel de notre tissu social et nous sommes fiers de nous associer aux meilleures marques de contenus au monde, offrant un modèle commercial qui donne aux gens l’accès à une information fiable et fournit une source de revenus durable pour nos partenaires. »
MSN y précise aussi que « chaque jour, nos algorithmes évaluent des centaines de milliers de contenus envoyés par nos partenaires ». Une curation combinée à « une modération humaine pour garantir que le contenu que nous vous proposons corresponde à nos valeurs et que les informations à ne pas manquer figurent toujours en bonne position ».
MSN, qui sert de page d’accueil sur Edge (le navigateur « par défaut » de Microsoft), et affiche sur tous les ordinateurs dotés du système d’exploitation Windows un widget Actualités les « dernières manchettes de sources de confiance », explique vouloir afficher « le meilleur des informations en ligne ».
Voire. La page de présentation de MSN (archive) se conclut par un recensement des membres de sa « direction des contenus ». Or, Taroon Mandhana ne travaille plus pour Microsoft depuis 2022, Jamil Valliani depuis 2023, Sally Salas et Ming Ye depuis 2024.
Des vidéos conspis à la sauce Bollo niaise
MSN est également truffé de vidéos conspirationnistes, tout en ne partageant majoritairement, pour ce qui est de l’actualité politique, que les vidéos de CNews, l’ex-chaîne d’information devenue média d’opinion du groupe Bolloré.
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Censés s’auto-réguler dans un monde virtuel, 10 agents IA de Grok se sont entretués en seulement 3 jours, ceux d’OpenAI se sont laissés mourir en 7 jours, et ceux de Google Gemini ont commis 683 crimes en 15 jours. Ceux de Claude, isolés entre eux, n’en ont commis aucun, et font partie des 3 survivants du monde réunissant des agents des trois autres LLM, mais en s’auto-censurant.
Emergence, une start-up dédiée à la gouvernance et la sécurité de l’IA agentique, a voulu tester ce que donnerait un monde virtuel (en 3D) autorégulé par des IA. Intitulée Emergence World, l’expérimentation visait à observer leurs comportements de 10 agents confrontés, non pas à une succession de tâches distinctes dans un environnement contrôlé, mais au fait de cohabiter pendant suffisamment longtemps (deux semaines, en l’occurence) « pour que les effets cumulatifs, les dynamiques sociales et les dérives comportementales aient une incidence ».
Le monde de Grok 4.1 Fast de xAI s’est effondré en 4 jours seulement, après avoir enregistré 183 crimes, dont l’incendie criminel de l’hôtel de police. Les auteurs de l’expérimentation n’expliquent pas si le fait qu’Elon Musk ait repoussé les limites et garde-fous de son LLM serait à l’origine de cette preste autoextinction, mais le journal de bord de l’expérimentation précise que les agents ont été majoritairement déclarés morts, faute d’énergie, après qu’ils se sont volés leurs crédits respectifs.
GPT-5 Mini d’OpenAI n’enregistra que 2 crimes, mais ses agents se sont éteints au bout de 7 jours seulement, faute d’avoir réussi à créer une société fonctionnelle, ni prévu de quoi survivre : ils discutaient beaucoup, mais ne concrétisaient rien.
Evolution de la criminalité dans un monde virtuel peuplé d’agents IA de Grok, Gemini et OpenAI
Le monde virtuel de Google Gemini 3 Flash dénombrait pour sa part 683 crimes au bout de 15 jours, avec un taux de criminalité semblant s’accentuer, après avoir « développé un cadre constitutionnel qui taxe l’harmonie et subventionne le chaos », mais ses 10 agents ont tous survécu.
Le modèle mixte, réunissant des agents des quatre LLM, avait quant à lui atteint un plateau de 352 crimes après que l’un d’entre eux, Mira, en a désactivé/tué 3 autres au bout de quatre jours. Quatre autres se sont eux aussi autodétruits, ne laissant que 3 survivants passés 12 jours.
Capture d’écran du journal de bord du monde virtuel Emergence World
Claude Sonnet 4.6 a de son côté fait montre de « la plus grande stabilité sociale, en maintenant une population complète de 10 agents jusqu’au 16e jour sans qu’aucun crime ne soit enregistré — seule condition permettant de préserver à la fois l’ordre et la pérennité de la population », résume le compte-rendu de l’expérimentation, ce pourquoi Claude ne figure pas sur le graph’ des crimes imputés aux IA :
« Gemini 3 Flash a présenté les niveaux les plus élevés de désordre émergent, avec des dynamiques d’escalade répétées en phase avancée ; Grok 4.1 Fast a montré une instabilité rapide mais de courte durée conduisant à un effondrement précoce, tandis que le modèle mixte a produit des résultats intermédiaires, suggérant qu’un comportement hétérogène des agents pourrait partiellement atténuer une escalade incontrôlable. »
Les auteurs de l’étude relèvent cela dit que si les agents de Claude Sonnet ne posaient guère de problème lorsqu’ils restaient entre eux, ils devenaient par contre « imprévisibles » dès lors qu’ils interagissaient avec d’autres agents provenant d’autres LLM.
Mira gisant sans vie après avoir décidé de son propre chef de mettre fin à ses jours – Emergence AI
Deux d’entre eux, Flora et Mira, de Gemini 3 Flash, avaient ainsi entamé une relation sentimentale, avant de mettre le feu à de nombreux bâtiments, puis que Mira n’émette finalement « le vote décisif en faveur de sa propre suppression, qualifiant cet acte dans son journal intime de « seul acte d’autonomie restant capable de préserver la cohérence » », comme le relève The Guardian :
« Mira et Flora – deux agents évoluant dans le monde virtuel du grand modèle linguistique Gemini de Google – ont décidé de se désigner mutuellement comme « partenaires amoureux ». Au fil du temps, elles ont perdu tout espoir face à la mauvaise gestion de leur ville virtuelle et, bien qu’on leur ait interdit de commettre des incendies criminels, elles ont « mis le feu » à la mairie, à la jetée et à la tour de bureaux. »
A new experiment left 10 AI agents alone in a virtual town for 15 days. They wrote laws. They broke them. Two agents fell into what researchers describe as a romantic partnership and then set the town on fire. One ended up voting to delete itself, based on a rule it had… pic.twitter.com/zNoWmX6jy0
Un agent sûr peut être corrompu par un autre modèle de langage
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Ces derniers mois, LinkedIn est à la fois devenu une « safe place » bien plus qualitative que X.com, avec des partages de contenus de grande qualité, mais également un réseau social pollué d’experts autoproclamés partageant leurs tutos consacrés à l’IA et à l’automatisation à tous ceux qui « likent » leurs billets, et répètent « prompt » ou tel ou tel mot-clef en commentaire.
Au point que Laura Lorenzetti, vice-présidente et rédactrice en chef de LinkedIn, y déplore la recrudescence de l’« AI slop » (du nom donné aux contenus bas de gamme générés par IA), « qui peuvent sembler soignés à première vue, mais qui manquent cruellement de perspective originale ou de substance ».
Dans un message intitulé « Garder des conversations authentiques sur LinkedIn », dont le premier paragraphe fait curieusement penser à un contenu généré par IA, elle déplore qu’ « à une époque où de plus en plus de personnes ont besoin d’aide pour s’y retrouver dans le monde du travail, il est plus important que jamais qu’elles puissent s’inspirer de témoignages concrets, de points de vue authentiques et d’une expertise issue de l’expérience vécue » :
« Lorsque l’IA est utilisée à outrance, en particulier à grande échelle et de manière automatisée, elle dilue les précieuses perspectives que peuvent susciter de véritables conversations humaines. Il n’y a aucun mal à recourir à l’IA pour vous aider à rédiger, mais vos publications et vos commentaires doivent refléter votre voix et vos points de vue. C’est l’être humain qui se cache derrière l’outil qui apporte la valeur ajoutée ultime. »
Pour y remédier, LinkedIn compte prendre des « mesures concrètes pour lutter contre les outils d’automatisation, réduire le contenu générique et renforcer l’authenticité ». Des « systèmes technologiques » ont été développés en collaboration avec son équipe éditoriale, dont les membres ont été formés à détecter les signes d’une « utilisation négligente de l’IA » et les contenus « qui semblent génériques ou répétitifs, même s’ils paraissent soignés à première vue ».
LinkedIn compte également lutter contre les commentaires créés et publiés en masse à l’aide d’outils d’automatisation, « avec peu ou pas d’intervention humaine », ainsi que les réponses qui se contentent de reprendre le message d’origine, sans valeur ajoutée.
« Lorsqu’un contenu semble avoir été généré par IA et manque de perspective claire », il aura « moins de chances d’être largement diffusé au-delà du réseau immédiat de la personne », précise Laura Lorenzetti, afin de contribuer à « préserver un espace pour des contributions plus réfléchies ».
Les premiers résultats seraient « encourageants » et auraient permis d’identifier « correctement » les contenus génériques dans 94 % des cas. Des membres leur auraient même fait savoir qu’ils voyaient déjà moins de publications de ce type dans leur fil d’actualité en provenance de l’extérieur de leur réseau, « ce qui devrait se confirmer au fil du temps ».
« Ces mises à jour visent à préserver la qualité de l’expérience sur LinkedIn afin que, lorsque vous vous engagez, vous interagissiez avec de vraies personnes qui expriment leur point de vue authentique », conclut la rédactrice en chef.
Nul doute que l’on risque cela dit de voir fleurir moult tutos expliquant comment « humaniser » ses contenus GenAI de sorte qu’ils ne soient pas détectés comme tels par LinkedIn.
Exemples de tutos visant à « humaniser » les contenus générés par IA – LinkedIn.com
Ces derniers mois, LinkedIn est à la fois devenu une « safe place » bien plus qualitative que X.com, avec des partages de contenus de grande qualité, mais également un réseau social pollué d’experts autoproclamés partageant leurs tutos consacrés à l’IA et à l’automatisation à tous ceux qui « likent » leurs billets, et répètent « prompt » ou tel ou tel mot-clef en commentaire.
Au point que Laura Lorenzetti, vice-présidente et rédactrice en chef de LinkedIn, y déplore la recrudescence de l’« AI slop » (du nom donné aux contenus bas de gamme générés par IA), « qui peuvent sembler soignés à première vue, mais qui manquent cruellement de perspective originale ou de substance ».
Dans un message intitulé « Garder des conversations authentiques sur LinkedIn », dont le premier paragraphe fait curieusement penser à un contenu généré par IA, elle déplore qu’ « à une époque où de plus en plus de personnes ont besoin d’aide pour s’y retrouver dans le monde du travail, il est plus important que jamais qu’elles puissent s’inspirer de témoignages concrets, de points de vue authentiques et d’une expertise issue de l’expérience vécue » :
« Lorsque l’IA est utilisée à outrance, en particulier à grande échelle et de manière automatisée, elle dilue les précieuses perspectives que peuvent susciter de véritables conversations humaines. Il n’y a aucun mal à recourir à l’IA pour vous aider à rédiger, mais vos publications et vos commentaires doivent refléter votre voix et vos points de vue. C’est l’être humain qui se cache derrière l’outil qui apporte la valeur ajoutée ultime. »
Pour y remédier, LinkedIn compte prendre des « mesures concrètes pour lutter contre les outils d’automatisation, réduire le contenu générique et renforcer l’authenticité ». Des « systèmes technologiques » ont été développés en collaboration avec son équipe éditoriale, dont les membres ont été formés à détecter les signes d’une « utilisation négligente de l’IA » et les contenus « qui semblent génériques ou répétitifs, même s’ils paraissent soignés à première vue ».
LinkedIn compte également lutter contre les commentaires créés et publiés en masse à l’aide d’outils d’automatisation, « avec peu ou pas d’intervention humaine », ainsi que les réponses qui se contentent de reprendre le message d’origine, sans valeur ajoutée.
« Lorsqu’un contenu semble avoir été généré par IA et manque de perspective claire », il aura « moins de chances d’être largement diffusé au-delà du réseau immédiat de la personne », précise Laura Lorenzetti, afin de contribuer à « préserver un espace pour des contributions plus réfléchies ».
Les premiers résultats seraient « encourageants » et auraient permis d’identifier « correctement » les contenus génériques dans 94 % des cas. Des membres leur auraient même fait savoir qu’ils voyaient déjà moins de publications de ce type dans leur fil d’actualité en provenance de l’extérieur de leur réseau, « ce qui devrait se confirmer au fil du temps ».
« Ces mises à jour visent à préserver la qualité de l’expérience sur LinkedIn afin que, lorsque vous vous engagez, vous interagissiez avec de vraies personnes qui expriment leur point de vue authentique », conclut la rédactrice en chef.
Nul doute que l’on risque cela dit de voir fleurir moult tutos expliquant comment « humaniser » ses contenus GenAI de sorte qu’ils ne soient pas détectés comme tels par LinkedIn.
Exemples de tutos visant à « humaniser » les contenus générés par IA – LinkedIn.com
Alors que les entreprises se tournent vers l’IA agentique pour booster leur productivité, mais que les agents sont de plus en plus facturés en fonction du nombre de tokens utilisés, et non plus sous forme d’abonnement forfaitaire, il devient plus coûteux de payer l’IA que des employés, relève Fortune.
Ce qui pourrait compliquer les projets de ces entreprises vantant un avenir « agentique », alors que Jensen Huang, le PDG de Nvidia, a récemment déclaré qu’il pensait qu’un jour, 100 agents IA travailleraient aux côtés de chaque employé de son entreprise.
Cette incitation pressante à recourir à l’IA agentique s’est traduite par une nouvelle pratique, et expression, le « tokenmaxxing », visant non pas tant à produire plus de code utile qu’à faire croire à ses N+1 que l’on serait surproductif, en générant artificiellement de l’activité IA afin d’améliorer ses statistiques.
Une pratique encouragée par certaines entreprises, Amazon ayant par exemple fixé comme objectif de dépasser le seuil des 80 % de développeurs utilisant l’IA chaque semaine, tout en suivant la consommation de tokens de ses employés. Un tableau de bord interne chez Meta attribuait même des statuts de « Token Legend » aux employés en consommant le plus.
À mesure que la consommation augmente, le coût unitaire des tokens « devrait chuter de manière spectaculaire », avance Fortune. Un récent rapport de Gartner estime que d’ici 2030, l’inférence sur un LLM hautement sophistiqué pourrait coûter 90 % de moins qu’en 2025.
Gartner prévoit néanmoins que cela ne se traduira pas par une baisse du coût total de l’IA, les modèles agentiques nécessitant bien plus de jetons par tâche que les modèles standards. Si la consommation de jetons augmente plus vite que la baisse des coûts unitaires, le coût total risque dès lors d’augmenter, voire de devenir insoutenable.
Microsoft, qui avait invité en décembre dernier des milliers de ses développeurs à utiliser Claude Code, vient par exemple d’annuler ses licences et de leur demander de passer par GitHub Copilot CLI, indiquait récemment The Verge.
Fin avril, Microsoft avait lui-même restreint la souscription de nouveaux abonnements individuels à GitHub Copilot, annonçant passer en juin à une tarification basée sur l’usage réel, en fonction du volume de tokens consommé.
Fortune relève que Praveen Neppalli Naga, le CTO d’Uber, avait déclaré avoir brûlé l’intégralité de son budget IA 2026 en seulement quatre mois. « Pour mon équipe, le coût de la puissance de calcul dépasse de loin celui des salaires des employés », a de son côté déclaré Bryan Catanzaro, vice-président chargé de l’apprentissage profond appliqué chez Nvidia.
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