Thinking Machines sort du bois. Dix-huit mois après sa levée de fonds record de 2 milliards de dollars, soutenue par la notoriété de son équipe fondatrice et notamment de sa dirigeante Mira Murati, ex CTO d’OpenAI, le laboratoire a annoncé mercredi 15 juillet son premier modèle à poids ouvert.
Baptisé Inkling, il ne prétend pas révolutionner les performances de l’IA générative, mais constitue selon l’entreprise une base solide, avec un compromis satisfaisant entre latence, coûts de fonctionnement, et qualité des résultats en sortie.
Inkling prend la forme d’un modèle de type Mixture-of-Experts (MoE) doté d’un total de 975 milliards de paramètres, dont 41 milliards actifs à chaque requête. Il gère une fenêtre de contexte pouvant atteindre 1 million de tokens, et son entraînement a été réalisé sur un volume de 45 000 milliards de tokens composés de texte, d’images, d’audio et de vidéo.
« Inkling n’est pas le modèle le plus performant actuellement disponible, qu’il soit ouvert ou fermé. En revanche, sa combinaison de qualités en fait une excellente base pour la personnalisation : capacités multimodales, conception efficace et disponibilité sur Tinker pour un réglage précis », écrit le laboratoire.
Inkling se veut un bon modèle généraliste, performant sur le chat, l’audio et la vision, mais en retrait sur les missions agentiques – capture d’écran
Tinker fait référence au premier produit présenté par Thinking Machines en octobre dernier et lancé en accès anticipé début 2026: il s’agit pour mémoire d’un service dédié au fine tuning ou à la personnalisation de modèles d’IA. Destiné notamment aux chercheurs, le service permet de contrôler les jeux de données et la boucle d’entraînement associée, sans avoir à se soucier de l’infrastructure qui sous-tend la démarche.
Thinking Machines propose déjà une première déclinaison de son modèle, une version Inkling-Small à 12 milliards de paramètres actifs, entraînée selon la même recette que la version complète.
L’entreprise indique par ailleurs qu’Inkling nourrira les travaux déjà engagés autour d’une autre annonce récente : TLM-Interaction-Small, un modèle à très faible latence dédié, entre autres, aux interactions vocales.
Inkling est dès à présent proposé à l’essai via Tinker, avec des fenêtres de 64 000 et 256 000 tokens. La tarification débute à 1,87 dollar le million de tokens en entrée (prefill) et 4,68 dollars en sortie, avec une promotion agressive sur la période de lancement.
Thinking Machines sort du bois. Dix-huit mois après sa levée de fonds record de 2 milliards de dollars, soutenue par la notoriété de son équipe fondatrice et notamment de sa dirigeante Mira Murati, ex CTO d’OpenAI, le laboratoire a annoncé mercredi 15 juillet son premier modèle à poids ouvert.
Baptisé Inkling, il ne prétend pas révolutionner les performances de l’IA générative, mais constitue selon l’entreprise une base solide, avec un compromis satisfaisant entre latence, coûts de fonctionnement, et qualité des résultats en sortie.
Inkling prend la forme d’un modèle de type Mixture-of-Experts (MoE) doté d’un total de 975 milliards de paramètres, dont 41 milliards actifs à chaque requête. Il gère une fenêtre de contexte pouvant atteindre 1 million de tokens, et son entraînement a été réalisé sur un volume de 45 000 milliards de tokens composés de texte, d’images, d’audio et de vidéo.
« Inkling n’est pas le modèle le plus performant actuellement disponible, qu’il soit ouvert ou fermé. En revanche, sa combinaison de qualités en fait une excellente base pour la personnalisation : capacités multimodales, conception efficace et disponibilité sur Tinker pour un réglage précis », écrit le laboratoire.
Inkling se veut un bon modèle généraliste, performant sur le chat, l’audio et la vision, mais en retrait sur les missions agentiques – capture d’écran
Tinker fait référence au premier produit présenté par Thinking Machines en octobre dernier et lancé en accès anticipé début 2026: il s’agit pour mémoire d’un service dédié au fine tuning ou à la personnalisation de modèles d’IA. Destiné notamment aux chercheurs, le service permet de contrôler les jeux de données et la boucle d’entraînement associée, sans avoir à se soucier de l’infrastructure qui sous-tend la démarche.
Thinking Machines propose déjà une première déclinaison de son modèle, une version Inkling-Small à 12 milliards de paramètres actifs, entraînée selon la même recette que la version complète.
L’entreprise indique par ailleurs qu’Inkling nourrira les travaux déjà engagés autour d’une autre annonce récente : TLM-Interaction-Small, un modèle à très faible latence dédié, entre autres, aux interactions vocales.
Inkling est dès à présent proposé à l’essai via Tinker, avec des fenêtres de 64 000 et 256 000 tokens. La tarification débute à 1,87 dollar le million de tokens en entrée (prefill) et 4,68 dollars en sortie, avec une promotion agressive sur la période de lancement.
L’État de New York a mis en place un moratoire pour interdire la construction de datacenters. Un signe supplémentaire de l’opposition grandissante des Américains à l’installation de ces infrastructures énergivores près de chez eux.
« Le progrès ne devrait pas s’accompagner d’une hausse de la facture d’énergie, d’une réduction de l’approvisionnement en eau ou de nuisances sonores », a affirmé Kathy Hochul, la gouverneure de l’État de New York, en signant un décret imposant le moratoire interdisant pendant un an la construction d’un datacenter dans l’État. Une première aux États-Unis.
Dans le détail, ce moratoire suspend la délivrance d’autorisations pour les nouveaux centres de données ; il charge les autorités de mettre au point des normes portant sur les conséquences de ces infrastructures sur l’environnement, la consommation d’eau et d’énergie. L’État de New York n’étant pas la destination première pour les constructeurs de datacenters, l’impact du décret devrait être assez modeste.
Un des lobbys du secteur, la Data Center Coalition, déplore tout de même chez AP un moratoire qui garantira que les investissements, les emplois et l’activité économique liés à la construction et à la production « iront ailleurs qu’à New York, avec des répercussions qui dépasseront largement le seul secteur des centres de données ».
Les datacenters font l’unanimité contre eux
Des moratoires du même genre sont en discussion dans une dizaine d’États américains, mais aucun n’est allé aussi loin que New York. Il y a néanmoins des comtés et des municipalités qui ont imposé leurs propres interdictions. Les considérations politiques ont aussi leur place : la démocrate Kathy Hochul va se représenter l’année prochaine et les datacenters n’ont pas la cote chez de plus en plus d’électeurs.
Les élections de mi-mandat (midterms) sont également en approche : le 3 novembre, les électeurs devront notamment renouveler la Chambre des représentants, un tiers du Sénat, sans oublier de nombreux scrutins locaux. Plusieurs primaires désignant les candidats du Parti républicain pour des élections locales et régionales ont montré que même les supporters de Donald Trump ne sont forcément fans des datacenters.
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Suno, la start-up spécialisée dans la génération de musique par IA, ne fait plus mystère de la provenance de ses données d’entraînement : elle a moissonné « pratiquement tous les fichiers musicaux de qualité raisonnable accessibles sur l’internet ouvert ». L’entreprise l’avait admis en 2024, à l’occasion d’une procédure en justice menée aux États-Unis par l’industrie du disque. On ignorait en revanche l’ampleur de cet « emprunt ».
Illustration : Flock
Un hacker a partagé avec 404media des données internes de Suno qui détaillent la manière dont l’entreprise a constitué ses bases de données. Elle a en fait mangé à tous les râteliers : YouTube Music, Deezer, Genius, Pond5, Jamendo, Freesound ou encore IMSLP. Les volumes sont considérables : il y a par exemple plus de deux millions d’extraits provenant de YouTube Music, ou encore des dizaines de milliers d’heures issues du catalogue de Deezer.
Le code subtilisé par le pirate montre aussi que Suno cherchait spécifiquement des versions a cappella sur YouTube, probablement pour mieux isoler et analyser les voix. Pour mener ses opérations à grande échelle, la start-up aurait fait appel aux infrastructures de Bright Data, spécialiste de la collecte automatisée de données.
Les documents et données présentés par le hacker semblent confirmer les accusations des maisons de disques selon lesquelles Suno aurait pillé absolument tout ce qu’il était possible de voler, sans s’occuper de la légalité du procédé. Le puissant lobby musical américain RIAA soutenait ainsi que Suno avait procédé à de l’extraction directe de fichiers audio depuis YouTube, en contournant les mécanismes anti-copie de la plateforme.
« Comme nous l’avons indiqué dans des documents publics, les modèles d’IA de Suno ont été entraînés à partir de fichiers musicaux accessibles au public et de métadonnées associées, disponibles sur des sites tiers sur l’internet ouvert », a expliqué un porte-parole à 404media. Son moissonnage du « web ouvert » s’arrête aux paywalls et aux protections par mot de passe, assurait aussi l’entreprise durant une procédure judiciaire.
Elle reprend aussi la défense classique des labos IA qui affirment que l’entraînement de leurs modèles relève du « fair use », l’exception américaine au droit d’auteur. Ce piratage pourrait en tout cas renforcer les arguments des ayants droit, en particulier s’il est prouvé que la jeune pousse a contourné des verrous techniques, siphonné des catalogues commerciaux ou enfreint les conditions d’utilisation des plateformes.
Le pirate explique également avoir eu accès aux coordonnées de centaines de milliers de clients de Suno, ainsi qu’à des informations liées à des paiements Stripe en pénétrant les systèmes de la société avec les identifiants compromis d’un salarié. L’entreprise a reconnu un incident survenu en novembre dernier, mais elle assure qu’aucune information personnelle sensible n’a été compromise. Elle indique également n’avoir aucun accès aux numéros complets des cartes bancaires stockées par Stripe.
Sur le front judiciaire, l’horizon s’est éclairci pour Suno, qui a signé en novembre dernier un accord avec Warner. Cela va lui permettre d’utiliser le catalogue de la major.
Suno, la start-up spécialisée dans la génération de musique par IA, ne fait plus mystère de la provenance de ses données d’entraînement : elle a moissonné « pratiquement tous les fichiers musicaux de qualité raisonnable accessibles sur l’internet ouvert ». L’entreprise l’avait admis en 2024, à l’occasion d’une procédure en justice menée aux États-Unis par l’industrie du disque. On ignorait en revanche l’ampleur de cet « emprunt ».
Illustration : Flock
Un hacker a partagé avec 404media des données internes de Suno qui détaillent la manière dont l’entreprise a constitué ses bases de données. Elle a en fait mangé à tous les râteliers : YouTube Music, Deezer, Genius, Pond5, Jamendo, Freesound ou encore IMSLP. Les volumes sont considérables : il y a par exemple plus de deux millions d’extraits provenant de YouTube Music, ou encore des dizaines de milliers d’heures issues du catalogue de Deezer.
Le code subtilisé par le pirate montre aussi que Suno cherchait spécifiquement des versions a cappella sur YouTube, probablement pour mieux isoler et analyser les voix. Pour mener ses opérations à grande échelle, la start-up aurait fait appel aux infrastructures de Bright Data, spécialiste de la collecte automatisée de données.
Les documents et données présentés par le hacker semblent confirmer les accusations des maisons de disques selon lesquelles Suno aurait pillé absolument tout ce qu’il était possible de voler, sans s’occuper de la légalité du procédé. Le puissant lobby musical américain RIAA soutenait ainsi que Suno avait procédé à de l’extraction directe de fichiers audio depuis YouTube, en contournant les mécanismes anti-copie de la plateforme.
« Comme nous l’avons indiqué dans des documents publics, les modèles d’IA de Suno ont été entraînés à partir de fichiers musicaux accessibles au public et de métadonnées associées, disponibles sur des sites tiers sur l’internet ouvert », a expliqué un porte-parole à 404media. Son moissonnage du « web ouvert » s’arrête aux paywalls et aux protections par mot de passe, assurait aussi l’entreprise durant une procédure judiciaire.
Elle reprend aussi la défense classique des labos IA qui affirment que l’entraînement de leurs modèles relève du « fair use », l’exception américaine au droit d’auteur. Ce piratage pourrait en tout cas renforcer les arguments des ayants droit, en particulier s’il est prouvé que la jeune pousse a contourné des verrous techniques, siphonné des catalogues commerciaux ou enfreint les conditions d’utilisation des plateformes.
Le pirate explique également avoir eu accès aux coordonnées de centaines de milliers de clients de Suno, ainsi qu’à des informations liées à des paiements Stripe en pénétrant les systèmes de la société avec les identifiants compromis d’un salarié. L’entreprise a reconnu un incident survenu en novembre dernier, mais elle assure qu’aucune information personnelle sensible n’a été compromise. Elle indique également n’avoir aucun accès aux numéros complets des cartes bancaires stockées par Stripe.
Sur le front judiciaire, l’horizon s’est éclairci pour Suno, qui a signé en novembre dernier un accord avec Warner. Cela va lui permettre d’utiliser le catalogue de la major.
L’assistant dédié au code informatique de SpaceXAI, Grok Build, envoyait des projets entiers vers des serveurs distants, sans consentement préalable des développeurs concernés. L’entreprise et son patron Elon Musk ont reconnu le problème, assurant que les éléments distants seraient supprimés. Le comportement litigieux a été corrigé côté serveur, ce qui laisse donc la porte ouverte à une réactivation ultérieure.
Voilà une publicité dont SpaceXAI se serait sans doute bien passé. Un chercheur en sécurité, connu sous le pseudonyme Cereblab, a documenté le 10 juillet dernier la façon dont l’assistant en ligne de commande (CLI) dédié au code Grok Build envoyait le contenu des dépôts sur lesquels travaille l’utilisateur vers des serveurs distants.
Un assistant IA un peu trop curieux
Pour ce faire, il indique avoir simplement installé un proxy en sortie de sa machine, pour monitorer les échanges réseau. Sur un dossier de travail de 12 Go, il affirme avoir constaté que 5,1 Go de données, pourtant non manipulées lors de la session en cours, ont transité vers un bucket hébergé sur Google Cloud et avaient été « acceptés » par ce dernier.
Dans le lot figurait notamment un fichier .env, envoyé sans caviardage automatique des secrets. Son contenu se révèle pourtant sensible puisqu’il est dédié aux variables d’environnement telles que les clés d’accès aux interfaces de programmation (API) mises en œuvre dans le projet.
Son analyse illustre deux canaux d’échange en parallèle : un canal « modèle » dédié aux traitements, par lequel seuls 192 ko de données ont transité, et un canal « stockage », qui a donc chargé 5,1 Go d’informations. Pour aller plus loin, le chercheur a reproduit la manipulation, mais avec un prompt indiquant explicitement à Grok Build de ne lire aucun fichier. Là encore, il constate qu’un lot complet est expédié vers Google Cloud.
Le chercheur explique ensuite avoir reproduit l’expérience avec Claude Code, Codex d’OpenAI et Gemini, sans constater de transfert de données inapproprié. Il se garde en revanche de spéculer sur la finalité de cet envoi de données. « Rien de tout cela ne prouve que xAI [entraine ses modèles] sur les données. Ce qui est prouvé, c’est la transmission, l’acceptation et le stockage », écrit-il.
Plusieurs témoignages partagés sur les réseaux sociaux abondent dans le sens de ses découvertes. « Une simple commande vous permettra de voir si un fichier a été téléchargé : cat ~/.grok/logs/unified.jsonl | grep repo_state.upload », précise à ce sujet un développeur.
SpaceXAI a réagi en modifiant le comportement litigieux, comme le souligne Cereblab dans une mise à jour datée du 14 juillet :
« Depuis la publication : xAI a désactivé le chargement côté serveur (disable_codebase_upload : true) ; a ajouté une option de désactivation de la confidentialité (/privacy) — que j’ai testée et qui s’est avérée être un paramètre de conservation des données, et non un blocage de l’envoi. »
SpaceXAI admet à demi-mots un problème
L’entreprise n’a pas publié de note de version dédiée, mais elle s’est exprimée le 13 juillet sur X, en affirmant qu’aucune donnée n’était conservée pour les entreprises qui avaient fait le choix d’un fonctionnement sans rétention de données (ZDR). Pour les autres, elle indique que le nouveau paramètre /privacy permet de supprimer cette rétention de données directement depuis l’interface en ligne de commande, et que l’activation de cette dernière supprimait les données précédemment synchronisées.
Elon Musk a quant à lui minimisé la portée de l’incident, tout en assurant qu’en guise de mesure de précaution, toutes les données précédemment uploadées par SpaceXAI seraient supprimées. L’examen de la dernière version en date de Grok Build laisse toutefois supposer que la fonction d’envoi reste intégrée au client, ce qui signifie que SpaceXAI n’a pas bloqué en dur cette possibilité, mais simplement modifié à son niveau la politique associée. Un nouveau changement de configuration reste donc possible.
En attendant de voir si SpaceXAI clarifie la situation et propose des garde-fous plus solides, les utilisateurs de Grok Build ont sans doute intérêt à vérifier le statut de leurs propres dépôts et à en modifier les secrets.
L’assistant dédié au code informatique de SpaceXAI, Grok Build, envoyait des projets entiers vers des serveurs distants, sans consentement préalable des développeurs concernés. L’entreprise et son patron Elon Musk ont reconnu le problème, assurant que les éléments distants seraient supprimés. Le comportement litigieux a été corrigé côté serveur, ce qui laisse donc la porte ouverte à une réactivation ultérieure.
Voilà une publicité dont SpaceXAI se serait sans doute bien passé. Un chercheur en sécurité, connu sous le pseudonyme Cereblab, a documenté le 10 juillet dernier la façon dont l’assistant en ligne de commande (CLI) dédié au code Grok Build envoyait le contenu des dépôts sur lesquels travaille l’utilisateur vers des serveurs distants.
Un assistant IA un peu trop curieux
Pour ce faire, il indique avoir simplement installé un proxy en sortie de sa machine, pour monitorer les échanges réseau. Sur un dossier de travail de 12 Go, il affirme avoir constaté que 5,1 Go de données, pourtant non manipulées lors de la session en cours, ont transité vers un bucket hébergé sur Google Cloud et avaient été « acceptés » par ce dernier.
Dans le lot figurait notamment un fichier .env, envoyé sans caviardage automatique des secrets. Son contenu se révèle pourtant sensible puisqu’il est dédié aux variables d’environnement telles que les clés d’accès aux interfaces de programmation (API) mises en œuvre dans le projet.
Son analyse illustre deux canaux d’échange en parallèle : un canal « modèle » dédié aux traitements, par lequel seuls 192 ko de données ont transité, et un canal « stockage », qui a donc chargé 5,1 Go d’informations. Pour aller plus loin, le chercheur a reproduit la manipulation, mais avec un prompt indiquant explicitement à Grok Build de ne lire aucun fichier. Là encore, il constate qu’un lot complet est expédié vers Google Cloud.
Le chercheur explique ensuite avoir reproduit l’expérience avec Claude Code, Codex d’OpenAI et Gemini, sans constater de transfert de données inapproprié. Il se garde en revanche de spéculer sur la finalité de cet envoi de données. « Rien de tout cela ne prouve que xAI [entraine ses modèles] sur les données. Ce qui est prouvé, c’est la transmission, l’acceptation et le stockage », écrit-il.
Plusieurs témoignages partagés sur les réseaux sociaux abondent dans le sens de ses découvertes. « Une simple commande vous permettra de voir si un fichier a été téléchargé : cat ~/.grok/logs/unified.jsonl | grep repo_state.upload », précise à ce sujet un développeur.
SpaceXAI a réagi en modifiant le comportement litigieux, comme le souligne Cereblab dans une mise à jour datée du 14 juillet :
« Depuis la publication : xAI a désactivé le chargement côté serveur (disable_codebase_upload : true) ; a ajouté une option de désactivation de la confidentialité (/privacy) — que j’ai testée et qui s’est avérée être un paramètre de conservation des données, et non un blocage de l’envoi. »
SpaceXAI admet à demi-mots un problème
L’entreprise n’a pas publié de note de version dédiée, mais elle s’est exprimée le 13 juillet sur X, en affirmant qu’aucune donnée n’était conservée pour les entreprises qui avaient fait le choix d’un fonctionnement sans rétention de données (ZDR). Pour les autres, elle indique que le nouveau paramètre /privacy permet de supprimer cette rétention de données directement depuis l’interface en ligne de commande, et que l’activation de cette dernière supprimait les données précédemment synchronisées.
Elon Musk a quant à lui minimisé la portée de l’incident, tout en assurant qu’en guise de mesure de précaution, toutes les données précédemment uploadées par SpaceXAI seraient supprimées. L’examen de la dernière version en date de Grok Build laisse toutefois supposer que la fonction d’envoi reste intégrée au client, ce qui signifie que SpaceXAI n’a pas bloqué en dur cette possibilité, mais simplement modifié à son niveau la politique associée. Un nouveau changement de configuration reste donc possible.
En attendant de voir si SpaceXAI clarifie la situation et propose des garde-fous plus solides, les utilisateurs de Grok Build ont sans doute intérêt à vérifier le statut de leurs propres dépôts et à en modifier les secrets.
Google est accusé d’avoir commis « l’une des violations de droits d’auteur les plus massives de l’histoire ». La plainte déposée notamment par Hachette contre le géant du web l’accuse d’avoir puisé sans autorisation dans des millions de livres et d’articles pour entraîner Gemini, avant de dissimuler l’origine de ces contenus.
Google fait l’objet d’une plainte [PDF] datée du 10 juillet et déposée entre autres par Hachette, l’éditeur américain spécialisé dans l’éducation Cengage, le groupe d’édition scientifique Elsevier ou encore l’auteur à succès Scott Turow. D’après les plaignants, le moteur de recherche aurait entraîné l’IA de Gemini à partir d’ouvrages obtenus par des services comme Google Books, Google Play Books et Google Scholar, alors que les autorisations d’exploitation de l’entreprise se limitaient à la recherche, l’affichage d’extraits ou la vente.
Google se serait aussi rendu coupable d’avoir intégré des textes récupérés sur le web, y compris depuis des sites pirates. Le groupe aurait également réalisé des copies de ces œuvres au moment de préparer les données et d’entraîner ses modèles. « Google a également supprimé les informations de gestion des droits d’auteur des œuvres protégées qu’il avait dérobées, afin de dissimuler les sources utilisées pour l’entraînement et de faciliter leur utilisation non autorisée », déplore la plainte.
Google fait le mal
« Désespéré à l’idée de préserver sa domination en ligne, Google a abandonné son ancienne devise, “Don’t be Evil”, et s’est livré à l’une des violations de contenus protégés par le droit d’auteur les plus massives de l’histoire », attaquent les plaignants. « Google a reproduit des millions d’œuvres protégées sans autorisation, sans verser la moindre compensation aux auteurs ou aux éditeurs, et en sachant parfaitement que sa conduite enfreignait le droit d’auteur », poursuivent-ils.
La plainte, déposée à New York et révélée par The Wrap, soutient que Gemini peut produire des résumés très détaillés, des passages proches des originaux, des chapitres ou des textes qui imitent le style de certains auteurs. Des contenus générés par IA qui concurrencent directement les livres et les articles originaux, sans rien verser aux auteurs.
Les plaignants demandent que la procédure soit reconnue comme un recours collectif. Ils veulent aussi que le tribunal reconnaisse que Google a enfreint le droit d’auteur et le DMCA, et qu’elle doit arrêter ses pratiques illégales, se voir imposer le versement de dommages et intérêts, et l’obligation de détailler les contenus utilisés pour entraîner Gemini.
Google n’est pas la seule entreprise IA visée par de telles accusations. En fait, elles font toutes l’objet de telles plaintes ou polémiques. Encore tout récemment, Apple a été poursuivie par des chaînes YouTube. Anthropic avait joué du carnet de chèques en septembre 2025, en mettant 1,5 milliard de dollars sur la table pour éteindre une poursuite initié par des auteurs et autrices. Le Français Mistral AI a lui aussi fait l’objet d’une enquête démontrant l’entraînement de modèles sur des textes littéraires.
Google est accusé d’avoir commis « l’une des violations de droits d’auteur les plus massives de l’histoire ». La plainte déposée notamment par Hachette contre le géant du web l’accuse d’avoir puisé sans autorisation dans des millions de livres et d’articles pour entraîner Gemini, avant de dissimuler l’origine de ces contenus.
Google fait l’objet d’une plainte [PDF] datée du 10 juillet et déposée entre autres par Hachette, l’éditeur américain spécialisé dans l’éducation Cengage, le groupe d’édition scientifique Elsevier ou encore l’auteur à succès Scott Turow. D’après les plaignants, le moteur de recherche aurait entraîné l’IA de Gemini à partir d’ouvrages obtenus par des services comme Google Books, Google Play Books et Google Scholar, alors que les autorisations d’exploitation de l’entreprise se limitaient à la recherche, l’affichage d’extraits ou la vente.
Google se serait aussi rendu coupable d’avoir intégré des textes récupérés sur le web, y compris depuis des sites pirates. Le groupe aurait également réalisé des copies de ces œuvres au moment de préparer les données et d’entraîner ses modèles. « Google a également supprimé les informations de gestion des droits d’auteur des œuvres protégées qu’il avait dérobées, afin de dissimuler les sources utilisées pour l’entraînement et de faciliter leur utilisation non autorisée », déplore la plainte.
Google fait le mal
« Désespéré à l’idée de préserver sa domination en ligne, Google a abandonné son ancienne devise, “Don’t be Evil”, et s’est livré à l’une des violations de contenus protégés par le droit d’auteur les plus massives de l’histoire », attaquent les plaignants. « Google a reproduit des millions d’œuvres protégées sans autorisation, sans verser la moindre compensation aux auteurs ou aux éditeurs, et en sachant parfaitement que sa conduite enfreignait le droit d’auteur », poursuivent-ils.
La plainte, déposée à New York et révélée par The Wrap, soutient que Gemini peut produire des résumés très détaillés, des passages proches des originaux, des chapitres ou des textes qui imitent le style de certains auteurs. Des contenus générés par IA qui concurrencent directement les livres et les articles originaux, sans rien verser aux auteurs.
Les plaignants demandent que la procédure soit reconnue comme un recours collectif. Ils veulent aussi que le tribunal reconnaisse que Google a enfreint le droit d’auteur et le DMCA, et qu’elle doit arrêter ses pratiques illégales, se voir imposer le versement de dommages et intérêts, et l’obligation de détailler les contenus utilisés pour entraîner Gemini.
Google n’est pas la seule entreprise IA visée par de telles accusations. En fait, elles font toutes l’objet de telles plaintes ou polémiques. Encore tout récemment, Apple a été poursuivie par des chaînes YouTube. Anthropic avait joué du carnet de chèques en septembre 2025, en mettant 1,5 milliard de dollars sur la table pour éteindre une poursuite initié par des auteurs et autrices. Le Français Mistral AI a lui aussi fait l’objet d’une enquête démontrant l’entraînement de modèles sur des textes littéraires.
Très critiqué pour les enjeux de vie privée posés par son nouveau modèle Muse Image, Meta a décidé de suspendre l’outil permettant de générer des images en utilisant des photos d’autres utilisateurs Instagram.
L’expérience aura fait long feu. Déployée la semaine dernière, la fonction du modèle Muse Image permettant d’exploiter des images d’autres utilisateurs d’Instagram a été suspendue par Meta. En d’autres termes, les utilisateurs du réseau social peuvent toujours générer des images avec ce nouvel outil, mais ils n’ont plus la possibilité d’y faire figurer un autre utilisateur. En cause : de multiples critiques sur la manière dont le réseau social encourageait les internautes à utiliser les images des autres utilisatrices et utilisateurs pour générer de nouveaux contenus à l’aide de l’intelligence artificielle.
Le 8 juillet, Meta a dévoilé un modèle de génération d’image intégrée à son chatbot Meta AI et déployé des fonctionnalités de cet outil dans Instagram, permettant aux usagers de créer de nouvelles images et de retoucher ou de fictionnaliser des images existantes. Les possibilités vont de l’évolution d’une photo en lui appliquant un filtre jusqu’à la transformation complète des éléments représentés à l’image (pour leur donner l’aspect de pâte à modeler, par exemple). Elle permettait aussi de représenter d’autres internautes, grâce à une simple mention de leur handle Instagram.
« Incompréhension totale de l’opinion publique » envers ce type d’outils
Le 10 juillet, l’entreprise est revenue sur son projet. Dès la publication de Muse Image, Meta s’est retrouvée sous un feu de critiques nourries sur le choix de déployer les fonctionnalités de recours à son modèle sur le modèle de l’opt-out. De fait, les utilisateurs se retrouvaient automatiquement embarqués dans le système, et ne pouvaient s’y opposer qu’en se rendant dans les paramètres de leurs comptes, à l’onglet « Partages et réutilisations ». Des célébrités et des syndicats hollywoodiens se sont même emparés du sujet.
Ainsi de Hannah Einbinder, révélée par la série Hacks, ou du syndicat des acteurs états-uniens SAG-AFTRA, qui ont appelé leurs audiences respectives à refuser ce réusage de leurs images et publications Instagram. Pour SAG-AFTRA, « toute modalité autre qu’un choix [opt-in, ndlr] clair et évident pour ce type d’utilisation des images des utilisateurs d’Instagram est inacceptable, et une incompréhension totale de l’opinion publique vis-à-vis des dangers évidents que ce genre d’utilisation provoque ».
De fait, difficile de ne pas penser à la vague de deepfakes pornographiques qui a enseveli X lorsque des fonctionnalités similaires y ont été rendues disponibles à l’hiver 2025. Difficile, aussi, de ne pas voir les problématiques de droits d’auteurs que ce type d’outil amplifie, dans la mesure où Instagram est très largement utilisé par les artistes graphiques pour faire connaître une partie de leur travail.
La fonctionnalité n’a « pas répondu aux attentes »
« Notre souhait était de fournir un outil créatif utile et de donner aux gens le contrôle sur la possibilité de laisser leur contenu public être référencé de cette manière », a déclaré Meta dans un communiqué. Outre le contenu publié par les internautes, la photo de profil faisait aussi partie des contenus susceptibles d’être réutilisés si l’usager laissait Meta AI libre d’accéder à ses publications.
« Nous avons entendu les commentaires indiquant que cette fonctionnalité n’avait pas répondu aux attentes », a continué l’entreprise. À ce titre, indique-t-elle, elle n’est plus disponible. Ce 13 juillet, la formulation des encarts qui indiquaient encore vendredi « Autoriser la réutilisation de votre contenu sur Instagram et avec les fonctionnalités IA de Meta » déclare désormais seulement « Autoriser la réutilisation de votre contenu ». Le texte explicatif mentionnant les fonctionnalités d’IA a été modifié, supprimant cette évocation.
Seule la partie dédiée à la réutilisation des reels (les vidéos verticales) souligne qu’en cas de consentement de l’internaute, « tout ou partie de votre audio d’origine » peut être réutilisé « sur les applications et le site Web de Meta AI ».
Avant Meta, OpenAI avait déployé des fonctionnalités similaires avec son modèle Sora 2, aux États-Unis. Là encore, les outils avaient été déployés sur le mode de l’opt-out. Et dans ce cas aussi, l’entreprise avaient été suffisamment critiquée pour décider de modifier sa politique. Elle a finalement coupé l’accès à Sora en mars 2026.
Très critiqué pour les enjeux de vie privée posés par son nouveau modèle Muse Image, Meta a décidé de suspendre l’outil permettant de générer des images en utilisant des photos d’autres utilisateurs Instagram.
L’expérience aura fait long feu. Déployée la semaine dernière, la fonction du modèle Muse Image permettant d’exploiter des images d’autres utilisateurs d’Instagram a été suspendue par Meta. En d’autres termes, les utilisateurs du réseau social peuvent toujours générer des images avec ce nouvel outil, mais ils n’ont plus la possibilité d’y faire figurer un autre utilisateur. En cause : de multiples critiques sur la manière dont le réseau social encourageait les internautes à utiliser les images des autres utilisatrices et utilisateurs pour générer de nouveaux contenus à l’aide de l’intelligence artificielle.
Le 8 juillet, Meta a dévoilé un modèle de génération d’image intégrée à son chatbot Meta AI et déployé des fonctionnalités de cet outil dans Instagram, permettant aux usagers de créer de nouvelles images et de retoucher ou de fictionnaliser des images existantes. Les possibilités vont de l’évolution d’une photo en lui appliquant un filtre jusqu’à la transformation complète des éléments représentés à l’image (pour leur donner l’aspect de pâte à modeler, par exemple). Elle permettait aussi de représenter d’autres internautes, grâce à une simple mention de leur handle Instagram.
« Incompréhension totale de l’opinion publique » envers ce type d’outils
Le 10 juillet, l’entreprise est revenue sur son projet. Dès la publication de Muse Image, Meta s’est retrouvée sous un feu de critiques nourries sur le choix de déployer les fonctionnalités de recours à son modèle sur le modèle de l’opt-out. De fait, les utilisateurs se retrouvaient automatiquement embarqués dans le système, et ne pouvaient s’y opposer qu’en se rendant dans les paramètres de leurs comptes, à l’onglet « Partages et réutilisations ». Des célébrités et des syndicats hollywoodiens se sont même emparés du sujet.
Ainsi de Hannah Einbinder, révélée par la série Hacks, ou du syndicat des acteurs états-uniens SAG-AFTRA, qui ont appelé leurs audiences respectives à refuser ce réusage de leurs images et publications Instagram. Pour SAG-AFTRA, « toute modalité autre qu’un choix [opt-in, ndlr] clair et évident pour ce type d’utilisation des images des utilisateurs d’Instagram est inacceptable, et une incompréhension totale de l’opinion publique vis-à-vis des dangers évidents que ce genre d’utilisation provoque ».
De fait, difficile de ne pas penser à la vague de deepfakes pornographiques qui a enseveli X lorsque des fonctionnalités similaires y ont été rendues disponibles à l’hiver 2025. Difficile, aussi, de ne pas voir les problématiques de droits d’auteurs que ce type d’outil amplifie, dans la mesure où Instagram est très largement utilisé par les artistes graphiques pour faire connaître une partie de leur travail.
La fonctionnalité n’a « pas répondu aux attentes »
« Notre souhait était de fournir un outil créatif utile et de donner aux gens le contrôle sur la possibilité de laisser leur contenu public être référencé de cette manière », a déclaré Meta dans un communiqué. Outre le contenu publié par les internautes, la photo de profil faisait aussi partie des contenus susceptibles d’être réutilisés si l’usager laissait Meta AI libre d’accéder à ses publications.
« Nous avons entendu les commentaires indiquant que cette fonctionnalité n’avait pas répondu aux attentes », a continué l’entreprise. À ce titre, indique-t-elle, elle n’est plus disponible. Ce 13 juillet, la formulation des encarts qui indiquaient encore vendredi « Autoriser la réutilisation de votre contenu sur Instagram et avec les fonctionnalités IA de Meta » déclare désormais seulement « Autoriser la réutilisation de votre contenu ». Le texte explicatif mentionnant les fonctionnalités d’IA a été modifié, supprimant cette évocation.
Seule la partie dédiée à la réutilisation des reels (les vidéos verticales) souligne qu’en cas de consentement de l’internaute, « tout ou partie de votre audio d’origine » peut être réutilisé « sur les applications et le site Web de Meta AI ».
Avant Meta, OpenAI avait déployé des fonctionnalités similaires avec son modèle Sora 2, aux États-Unis. Là encore, les outils avaient été déployés sur le mode de l’opt-out. Et dans ce cas aussi, l’entreprise avaient été suffisamment critiquée pour décider de modifier sa politique. Elle a finalement coupé l’accès à Sora en mars 2026.
La recherche Google qui façonne le web depuis 1998 a-t-elle vécu ? Plusieurs grands éditeurs de presse envisagent en effet de tout simplement quitter le moteur de recherche en lui interdisant d’indexer leurs contenus. Ils dénoncent l’exploitation qui en faite dans les réponses générées par l’IA de Google, alors même que la recherche leur apporte de moins en moins de trafic.
Le groupe USA Today, qui édite le quotidien américain du même nom ainsi qu’une myriade d’autres sites d’actualité à travers les États-Unis, se donne de 6 à 12 mois pour décider du blocage de l’indexation de ses contenus par Google. En d’autres termes, l’éditeur de presse pourrait tout simplement… quitter Google.
Le saut dans l’inconnu
Cette menace se matérialiserait au niveau de robots.txt, un petit fichier placé à la racine du site qui indique aux robots des moteurs de recherche les pages qu’ils sont autorisés à indexer. En bloquant Googlebot, USA Today empêcherait Google de parcourir ses contenus et, à terme, de les faire apparaître dans ses résultats.
« Je ne dirais pas que c’est une décision majeure, puisque nous bloquons déjà d’autres robots d’exploration », explique Mike Reed, le directeur général du groupe, à Adweek. « Ceux avec lesquels nous avons conclu des accords de licence ont accès à nos contenus. Les autres, nous les bloquons », ajoute-t-il. Il semble donc assez clair qu’il s’agit d’une tactique pour pousser Google à la table des négociations.
Néanmoins, c’est un coup de semonce qui pourrait en annoncer d’autres. Beehiiv, la plateforme de création, de diffusion et de monétisation de newsletters, a également annoncé que les membres de son réseau ont désormais la possibilité de bloquer Googlebot. Et Cloudflare est aux avant-postes pour forcer Google à évoluer.
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En mai 2026, Microsoft avait indiqué brièvement que ses équipes d’ingénieurs utilisaient de plus en plus les LLM pour chercher les failles de sécurité. Cette fois, l’entreprise détaille sa façon de faire, en insistant sur l’importance que représentent désormais les grands modèles dans la sécurité de ses produits, Windows en tête.
Le « Patch Tuesday » est le nom que l’on donne au deuxième mardi de chaque mois, date retenue par Microsoft pour effectuer un lâcher de correctifs. Or, celui de juin a marqué une rupture : avec quasiment 200 failles colmatées au compteur, il établissait un nouveau record. Dans un billet en mai, la firme avait indiqué que ses ingénieurs utilisaient les LLM et le faisaient de plus en plus. On pouvait donc supposer que même si le Patch Tuesday de juin était un record, le rythme n’allait pas ralentir.
L’éditeur a justement publié un long billet de blog pour expliquer comment l’IA générative faisait désormais partie intégrante de ses processus.
De l’IA à presque tous les étages
Microsoft explique avoir fait évoluer ses systèmes d’ingénierie et de validation pour réduire le délai entre la découverte d’une vulnérabilité et la protection des clients, en priorisant les zones à plus fort risque. Concrètement, l’IA est intégrée plus tôt dans le cycle de développement, l’évaluation passant toujours par l’expertise humaine, de même que l’arbitrage sur les risques et la garantie que les correctifs respectent le niveau de qualité attendu, affirme l’entreprise.
Faut-il donc s’attendre à une déferlante chaque mois ? Il n’y a bien sûr aucune raison que l’IA utilisée pour débusquer autant de problèmes en mai et juin soit délaissée par la suite. Microsoft prévient ainsi que les clients verront un volume plus élevé de mises à jour de sécurité dans chaque publication. L’éditeur précise rapidement que ce changement est la preuve que les équipes de défense s’améliorent dans l’identification et le traitement des problèmes, pas un signe de dégradation de la sécurité de Windows.
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OpenAI profite de la sortie du purgatoire de GPT-5.6 pour lancer une nouvelle offensive afin d’installer ChatGPT au cœur de tous les usages – aussi bien pour le grand public que pour les professionnels. Les annonces du labo sont un rien désordonnées, alors essayons d’y voir clair.
GPT-5.6 est finalement disponible, après la levée des restrictions imposées par le gouvernement américain sur le nouveau modèle. OpenAI ne s’est pas contentée de cette nouvelle : l’entreprise en a profité pour se rapprocher de son rêve de « super app ».
Atlas écrasé par le poids de ChatGPT
Jusqu’à présent, l’offre logicielle d’OpenAI se partageait entre trois apps : ChatGPT, Codex et le navigateur Atlas. Un catalogue de logiciels qui va se réduire à l’app ChatGPT intégrant Codex… à moins que ça ne soit l’inverse : c’est en fait l’application Codex qui avale l’app ChatGPT, mais qui est renommée ChatGPT. Les utilisateurs ont toutefois la possibilité de conserver l’icône de Codex, et même l’interface habituelle, puisque le logiciel comprend deux vues, une pour Codex, l’autre pour ChatGPT Work (tout le monde suit ?).
Enfin, OpenAI conserve la précédente app ChatGPT, rebaptisée ChatGPT Classic ! Les utilisateurs Mac voudront peut-être la garder au chaud, car elle est native et respecte donc les canons esthétiques et fonctionnels de macOS. Codex/ChatGPT/Atlas est de son côté un fourre-tout sous Electron.
Atlas aura connu une très courte carrière. Lancé en octobre 2025, le navigateur web va baisser le rideau. Les utilisateurs devront passer par l’application ChatGPT, dans laquelle ils retrouveront les mêmes fonctionnalités (on y reviendra).
Cette nouvelle version de l’app ChatGPT intègre un agent Work, capable de prendre en charge des tâches lourdes : feuilles de calcul, présentations, documents, sites web… Il peut également se brancher à d’autres applications pour chercher des informations (Slack, Gmail, Google Drive, Teams, Salesforce, etc.).
OpenAI donne l’exemple de la transformation d’une étude client en brief pour une campagne marketing qui servira à la création de supports de vente adaptés à différents marchés. ChatGPT Work est censé conserver le contexte à chaque étape, grâce à GPT-5.6.
OpenAI pousse aussi les tâches planifiées : rappels, résumés récurrents, surveillance de changements, rapports réguliers. La limite officielle est d’une exécution par heure au maximum, avec des plafonds selon les formules : 3 tâches actives pour Go, 5 pour Plus, 15 pour Pro, Business et Enterprise.
ChatGPT dans Codex, ou l’inverse
Cet agent est d’ores et déjà disponible sur le web et dans l’app mobile pour les abonnés Pro, Enterprise et Edu. Il est aussi proposé dans les apps ChatGPT pour macOS et Windows à tous les utilisateurs, y compris gratuits.
La version de bureau a ceci d’intéressant qu’elle peut utiliser les fichiers stockés sur les machines. L’application intègre aussi un navigateur web – c’est pourquoi elle peut remplacer Atlas. ChatGPT inaugure en parallèle une fonction (en bêta) de génération de sites web, ce qui permet de partager rapidement un projet ou un prototype.
Dans la version web de ChatGPT, l’extension Chrome du chatbot permettra de l’utiliser depuis une barre latérale. De quoi conserver une partie des usages imaginés pour Atlas, mais sans maintenir un navigateur autonome.
Pour le reste, les modèles GPT-5.4 ont tiré leur révérence le 26 juin, y compris pour les GPTs personnalisés. Tout le monde bascule vers GPT-5.5. La version Instant Mini devient le modèle de secours quand un utilisateur atteint certaines limites de GPT-5.5 Instant ou Auto (il n’apparait pas dans le sélecteur de modèles).
OpenAI profite de la sortie du purgatoire de GPT-5.6 pour lancer une nouvelle offensive afin d’installer ChatGPT au cœur de tous les usages – aussi bien pour le grand public que pour les professionnels. Les annonces du labo sont un rien désordonnées, alors essayons d’y voir clair.
GPT-5.6 est finalement disponible, après la levée des restrictions imposées par le gouvernement américain sur le nouveau modèle. OpenAI ne s’est pas contentée de cette nouvelle : l’entreprise en a profité pour se rapprocher de son rêve de « super app ».
Atlas écrasé par le poids de ChatGPT
Jusqu’à présent, l’offre logicielle d’OpenAI se partageait entre trois apps : ChatGPT, Codex et le navigateur Atlas. Un catalogue de logiciels qui va se réduire à l’app ChatGPT intégrant Codex… à moins que ça ne soit l’inverse : c’est en fait l’application Codex qui avale l’app ChatGPT, mais qui est renommée ChatGPT. Les utilisateurs ont toutefois la possibilité de conserver l’icône de Codex, et même l’interface habituelle, puisque le logiciel comprend deux vues, une pour Codex, l’autre pour ChatGPT Work (tout le monde suit ?).
Enfin, OpenAI conserve la précédente app ChatGPT, rebaptisée ChatGPT Classic ! Les utilisateurs Mac voudront peut-être la garder au chaud, car elle est native et respecte donc les canons esthétiques et fonctionnels de macOS. Codex/ChatGPT/Atlas est de son côté un fourre-tout sous Electron.
Atlas aura connu une très courte carrière. Lancé en octobre 2025, le navigateur web va baisser le rideau. Les utilisateurs devront passer par l’application ChatGPT, dans laquelle ils retrouveront les mêmes fonctionnalités (on y reviendra).
Cette nouvelle version de l’app ChatGPT intègre un agent Work, capable de prendre en charge des tâches lourdes : feuilles de calcul, présentations, documents, sites web… Il peut également se brancher à d’autres applications pour chercher des informations (Slack, Gmail, Google Drive, Teams, Salesforce, etc.).
OpenAI donne l’exemple de la transformation d’une étude client en brief pour une campagne marketing qui servira à la création de supports de vente adaptés à différents marchés. ChatGPT Work est censé conserver le contexte à chaque étape, grâce à GPT-5.6.
OpenAI pousse aussi les tâches planifiées : rappels, résumés récurrents, surveillance de changements, rapports réguliers. La limite officielle est d’une exécution par heure au maximum, avec des plafonds selon les formules : 3 tâches actives pour Go, 5 pour Plus, 15 pour Pro, Business et Enterprise.
ChatGPT dans Codex, ou l’inverse
Cet agent est d’ores et déjà disponible sur le web et dans l’app mobile pour les abonnés Pro, Enterprise et Edu. Il est aussi proposé dans les apps ChatGPT pour macOS et Windows à tous les utilisateurs, y compris gratuits.
La version de bureau a ceci d’intéressant qu’elle peut utiliser les fichiers stockés sur les machines. L’application intègre aussi un navigateur web – c’est pourquoi elle peut remplacer Atlas. ChatGPT inaugure en parallèle une fonction (en bêta) de génération de sites web, ce qui permet de partager rapidement un projet ou un prototype.
Dans la version web de ChatGPT, l’extension Chrome du chatbot permettra de l’utiliser depuis une barre latérale. De quoi conserver une partie des usages imaginés pour Atlas, mais sans maintenir un navigateur autonome.
Pour le reste, les modèles GPT-5.4 ont tiré leur révérence le 26 juin, y compris pour les GPTs personnalisés. Tout le monde bascule vers GPT-5.5. La version Instant Mini devient le modèle de secours quand un utilisateur atteint certaines limites de GPT-5.5 Instant ou Auto (il n’apparait pas dans le sélecteur de modèles).
Après les premiers pas de sa première version « grand public » début avril, Muse Spark s’ouvre aux développeurs tiers. Le nouveau modèle IA de Meta est désormais proposé dans une mouture 1.1 qui ne se présente pas comme le champion des benchmarks, mais sous l’angle du rapport performances/prix.
Dire que Meta mise sur sa famille de modèles IA Muse est un doux euphémisme. L’entreprise a besoin de se recaler dans le peloton de fournisseurs de LLM, après la déception que furent ses anciens modèles Llama. C’est ce qui a motivé les investissements fous de Meta dans le secteur, aussi bien au niveau des infrastructures que de la chasse aux talents. Mark Zuckerberg a dépensé sans compter pour créer le Meta Superintelligence Labs, avec sa tête Alexandr Wang.
L’API en tête de gondole
Le premier résultat de ces travaux est tombé début avril, avec Muse Spark. Puis cette semaine, avec le lancement de Muse Image et la présentation de Muse Video. Il manquait une brique importante : une API permettant aux développeurs d’utiliser les capacités du modèle. Une interface existait bien, mais uniquement en aperçu privé.
À la faveur de Muse Spark 1.1, Meta se lance enfin dans le grand bain face à des poids lourds comme Opus 4.8 ou GPT-5.5, avec une API en préversion publique qui ouvre la possibilité aux développeurs de tester des prompts et de prototyper des intégrations. Cette nouvelle version du modèle est présentée par l’entreprise comme pensée pour les tâches agentiques. Autrement dit, l’utilisation d’outils, la navigation sur ordinateur, le codage, le raisonnement à partir d’images, de documents et de vidéos.
Meta insiste sur une fenêtre de contexte d’un million de tokens et sur sa capacité de Muse Spark à conserver le fil dans de longues sessions : « [le modèle] mémorise les actions, retrouve des informations issues de travaux bien antérieurs et synthétise le tout de façon à conserver les étapes critiques nécessaires pour la suite ».
Image : Meta
Les benchmarks fournis par le groupe montrent que le modèle brille effectivement sur les tâches d’agent, avec une domination nette sur les benchs dédiés face à Gemini 3.1 Pro high, Opus 4.8 max et GPT-5.5 xhigh. En revanche, sur les benchs codage et multimodal, Muse Spark 1.1 laisse sa place aux cadors Opus et GPT. La première version du modèle est en tout cas loin derrière son grand frère, dans tous les cas.
Prière de croire Meta sur parole.
Promo sur les tokens
À l’instar de SpaceXAI et de son nouveau Grok 4.5, Meta ne vend pas le modèle IA le plus puissant ni le plus ambitieux du moment. En revanche, il se rattrape sur la grille tarifaire de l’API : 1,25 dollar pour un million de tokens en entrée, 4,25 dollars pour un million de tokens en sortie, et seulement 0,15 dollar pour l’entrée mise en cache. C’est encore moins moins cher que Grok 4.5 avec 2 dollars le million de tokens en entrée et 6 dollars en sortie. Et bien loin des 5/25 dollars d’Opus 4.8.
Sur le plan de la sécurité, Meta affirme que Muse Spark 1.1 reste dans les « marges sûres » sur les grandes catégories de risques pour les modèles avancés, qu’il s’agisse de cybersécurité, des usages chimiques ou biologiques, ou encore la perte de contrôle. Le modèle serait également plus robuste face aux jailbreaks, aux injections de prompt et aux attaques visant les consignes développeur. Meta revendique au passage moins d’hallucinations et une tendance réduite à aller dans le sens de l’utilisateur à tout prix.
En cherchant non pas le modèle le plus puissant, mais celui au meilleur rapport qualité/prix, Meta joue la carte du pragmatisme. Muse Spark 1.1 doit surtout être assez solide pour les usages agentiques, suffisamment polyvalent pour les développeurs, et assez bon marché pour être utilisé souvent. Il s’agit de pousser des coudes pour se faire une place face à Opus et GPT dans les entreprises et chez les développeurs.
Après les premiers pas de sa première version « grand public » début avril, Muse Spark s’ouvre aux développeurs tiers. Le nouveau modèle IA de Meta est désormais proposé dans une mouture 1.1 qui ne se présente pas comme le champion des benchmarks, mais sous l’angle du rapport performances/prix.
Dire que Meta mise sur sa famille de modèles IA Muse est un doux euphémisme. L’entreprise a besoin de se recaler dans le peloton de fournisseurs de LLM, après la déception que furent ses anciens modèles Llama. C’est ce qui a motivé les investissements fous de Meta dans le secteur, aussi bien au niveau des infrastructures que de la chasse aux talents. Mark Zuckerberg a dépensé sans compter pour créer le Meta Superintelligence Labs, avec sa tête Alexandr Wang.
L’API en tête de gondole
Le premier résultat de ces travaux est tombé début avril, avec Muse Spark. Puis cette semaine, avec le lancement de Muse Image et la présentation de Muse Video. Il manquait une brique importante : une API permettant aux développeurs d’utiliser les capacités du modèle. Une interface existait bien, mais uniquement en aperçu privé.
À la faveur de Muse Spark 1.1, Meta se lance enfin dans le grand bain face à des poids lourds comme Opus 4.8 ou GPT-5.5, avec une API en préversion publique qui ouvre la possibilité aux développeurs de tester des prompts et de prototyper des intégrations. Cette nouvelle version du modèle est présentée par l’entreprise comme pensée pour les tâches agentiques. Autrement dit, l’utilisation d’outils, la navigation sur ordinateur, le codage, le raisonnement à partir d’images, de documents et de vidéos.
Meta insiste sur une fenêtre de contexte d’un million de tokens et sur sa capacité de Muse Spark à conserver le fil dans de longues sessions : « [le modèle] mémorise les actions, retrouve des informations issues de travaux bien antérieurs et synthétise le tout de façon à conserver les étapes critiques nécessaires pour la suite ».
Image : Meta
Les benchmarks fournis par le groupe montrent que le modèle brille effectivement sur les tâches d’agent, avec une domination nette sur les benchs dédiés face à Gemini 3.1 Pro high, Opus 4.8 max et GPT-5.5 xhigh. En revanche, sur les benchs codage et multimodal, Muse Spark 1.1 laisse sa place aux cadors Opus et GPT. La première version du modèle est en tout cas loin derrière son grand frère, dans tous les cas.
Prière de croire Meta sur parole.
Promo sur les tokens
À l’instar de SpaceXAI et de son nouveau Grok 4.5, Meta ne vend pas le modèle IA le plus puissant ni le plus ambitieux du moment. En revanche, il se rattrape sur la grille tarifaire de l’API : 1,25 dollar pour un million de tokens en entrée, 4,25 dollars pour un million de tokens en sortie, et seulement 0,15 dollar pour l’entrée mise en cache. C’est encore moins moins cher que Grok 4.5 avec 2 dollars le million de tokens en entrée et 6 dollars en sortie. Et bien loin des 5/25 dollars d’Opus 4.8.
Sur le plan de la sécurité, Meta affirme que Muse Spark 1.1 reste dans les « marges sûres » sur les grandes catégories de risques pour les modèles avancés, qu’il s’agisse de cybersécurité, des usages chimiques ou biologiques, ou encore la perte de contrôle. Le modèle serait également plus robuste face aux jailbreaks, aux injections de prompt et aux attaques visant les consignes développeur. Meta revendique au passage moins d’hallucinations et une tendance réduite à aller dans le sens de l’utilisateur à tout prix.
En cherchant non pas le modèle le plus puissant, mais celui au meilleur rapport qualité/prix, Meta joue la carte du pragmatisme. Muse Spark 1.1 doit surtout être assez solide pour les usages agentiques, suffisamment polyvalent pour les développeurs, et assez bon marché pour être utilisé souvent. Il s’agit de pousser des coudes pour se faire une place face à Opus et GPT dans les entreprises et chez les développeurs.
Google, une des plus grandes régies pub du monde, permet aux annonceurs de créer leurs propres réclames en utilisant des outils d’IA générative. Autant que ça serve à quelque chose après tout. Mais les progrès de l’intelligence artificielle font qu’il est devenu impossible de distinguer le vrai du faux.
Le géant du web interdit les publicités trompeuses et mensongères, mais un annonceur peut toujours recourir à l’IA pour créer des contenus lourdement modifiés et faire passer des lanternes pour des vessies. Pour l’internaute, il est très compliqué de s’y retrouver.
Google veut renforcer la transparence de l’affichage publicitaire dans son service de recherche en ligne, dans Discover et YouTube. Le panneau « Mes préférences publicitaires » va intégrer une nouvelle catégorie d’information, « Comment cette app est faite ». Il indiquera si le bandeau a été créé ou édité avec de l’IA.
Pour accéder à ce panneau, il suffit de toucher les trois petits points sous la pub, ou encore son icône d’info. Quand un annonceur utilise les outils d’IA de Google, la mention y sera automatiquement ajoutée. Et si ce sont des outils tiers qui ont servi à la création de la pub pour une diffusion sur les espaces de Google, il leur sera possible de préciser si de l’IA a été utilisée. « Selon les exigences locales, une étiquette pourra aussi apparaître directement sur la publicité, soit automatiquement, soit lorsque l’annonceur utilise cette option », ajoute l’entreprise.
Ce n’est pas une nouveauté : depuis 2023, Google impose de signaler la présence de contenus IA ou altérés numériquement dans les publicités électorales. L’obligation est désormais généralisée.
Du côté de Meta, un dispositif comparable a été mis en place. Les annonceurs politiques doivent ainsi signaler les contenus audio, vidéo ou les images générés ou modifiés par IA, qui héritent alors d’une étiquette « Infos IA ». Pour les autres publicités, le groupe précise si les visuels ont été créés ou fortement retouchés avec de l’IA, qu’ils proviennent d’outils maison ou tiers.
La fiche d’assistance, mise à jour il y a 5 semaines, précise que ces outils sont en cours de déploiement, par conséquent « toutes les publicités utilisant les fonctions créatives d’IA générative de Meta ne comporteront pas forcément la mention « Infos IA » ».
Google, une des plus grandes régies pub du monde, permet aux annonceurs de créer leurs propres réclames en utilisant des outils d’IA générative. Autant que ça serve à quelque chose après tout. Mais les progrès de l’intelligence artificielle font qu’il est devenu impossible de distinguer le vrai du faux.
Le géant du web interdit les publicités trompeuses et mensongères, mais un annonceur peut toujours recourir à l’IA pour créer des contenus lourdement modifiés et faire passer des lanternes pour des vessies. Pour l’internaute, il est très compliqué de s’y retrouver.
Google veut renforcer la transparence de l’affichage publicitaire dans son service de recherche en ligne, dans Discover et YouTube. Le panneau « Mes préférences publicitaires » va intégrer une nouvelle catégorie d’information, « Comment cette app est faite ». Il indiquera si le bandeau a été créé ou édité avec de l’IA.
Pour accéder à ce panneau, il suffit de toucher les trois petits points sous la pub, ou encore son icône d’info. Quand un annonceur utilise les outils d’IA de Google, la mention y sera automatiquement ajoutée. Et si ce sont des outils tiers qui ont servi à la création de la pub pour une diffusion sur les espaces de Google, il leur sera possible de préciser si de l’IA a été utilisée. « Selon les exigences locales, une étiquette pourra aussi apparaître directement sur la publicité, soit automatiquement, soit lorsque l’annonceur utilise cette option », ajoute l’entreprise.
Ce n’est pas une nouveauté : depuis 2023, Google impose de signaler la présence de contenus IA ou altérés numériquement dans les publicités électorales. L’obligation est désormais généralisée.
Du côté de Meta, un dispositif comparable a été mis en place. Les annonceurs politiques doivent ainsi signaler les contenus audio, vidéo ou les images générés ou modifiés par IA, qui héritent alors d’une étiquette « Infos IA ». Pour les autres publicités, le groupe précise si les visuels ont été créés ou fortement retouchés avec de l’IA, qu’ils proviennent d’outils maison ou tiers.
La fiche d’assistance, mise à jour il y a 5 semaines, précise que ces outils sont en cours de déploiement, par conséquent « toutes les publicités utilisant les fonctions créatives d’IA générative de Meta ne comporteront pas forcément la mention « Infos IA » ».
SpaceXAI lance Grok 4.5, un modèle qui ne domine pas franchement les benchmarks mais qui attaque ses rivaux là où ça fait mal : la facture des tokens. OpenAI, de son côté, a dévoilé de nouveaux modèles vocaux.
Les modèles Grok sont restés dans l’ombre des géants Claude et GPT, mais xAI (qu’il faut maintenant appeler SpaceXAI), entend bien se faire un nom auprès des développeurs et des entreprises avec Grok 4.5. Ce modèle n’est pas un champion absolu des benchmarks, même si ses performances ne sont pas si éloignées des cadors du secteur. C’est surtout au niveau des prix que cette nouvelle mouture se détache nettement du lot.
Grok 4.5 écrase les prix
Sur les performances tout d’abord, Grok 4.5 est présenté comme le meilleur modèle jamais développé par SpaceXAI pour le code. Les benchs fournis par l’entreprise affichent des résultats nuancés : il se défend bien sur certains tests, moins avec d’autres. Sur DeepSWE 1.1, Grok 4.5 est à 53 %, derrière Fable max, GPT-5.5 xhigh et Opus 4.8. Avec 83,3 % sur Terminal Bench 2.1, il fait quasiment jeu égal avec GPT-5.5 (83,4 %) et Fable (84,3 %). Il est devant le modèle d’OpenAI sur SWE Bench Pro (64,7 % contre 58,6 %), mais il traine derrière Opus 4.8 et Fable max (80,4 %).
Captures d’écran.
Autrement dit, Grok 4.5 ne met pas une claque définitive aux rivaux. Ses faiblesses, il les compense par les prix. À 2 dollars le million de tokens en entrée et 6 dollars en sortie, Grok 4.5 est nettement moins onéreux que les modèles concurrents cités par SpaceXAI. L’entreprise estime en effet que son modèle consomme beaucoup moins de tokens sur SWE Bench Pro : 15 854 tokens de sortie en moyenne, contre 67 020 pour Opus 4.8, soit 4,2 fois moins.
Pour donner un ordre d’idée, Opus 4.8 coûte 5 dollars par million de tokens en entrée, et 25 dollars par million en sortie. C’est 5 dollars/30 dollars pour GPT-5.6, et 10 dollars/50 dollars pour Fable 5. Le groupe d’Elon Musk emprunte une stratégie typique des modèles chinois de type DeepSeek : casser le coût d’usage pour convaincre le cœur de cible (développeurs et entreprises) de changer de crémerie.
Évidemment, il faudra vérifier sur pièces les capacités annoncées par SpaceXAI, ainsi que la stabilité et l’efficacité réelle du modèle en production. Grok 4.5 est disponible dès à présent dans Grok Build, Cursor (propriété de SpaceXAI), et la console xAI. Des plugins sont aussi proposés pour Word, PowerPoint et Excel. Attention : les utilisateurs européens devront prendre leur mal en patience, le modèle ne sera disponible que mi-juillet sur le Vieux continent.
ChatGPT Voice donne de la voix
OpenAI n’est pas resté les bras ballants. Le labo attend toujours le feu vert de l’administration Trump pour libérer GPT-5.6 ; selon Axios, les restrictions ont été levées : le modèle et ses trois variantes Sol, Terra et Luna ne devraient donc pas tarder.
En attendant, OpenAI a lancé GPT-Live, une nouvelle génération de modèles vocaux qui vont tenter de rendre le mode vocal de ChatGPT moins robotique. Ils peuvent parler et écouter en même temps, et donner l’impression de suivre la discussion en la relançant par des onomatopées. Quand ChatGPT Voice a besoin de piocher une information sur internet ou de raisonner plus longuement, il délègue en temps réel la tâche au modèle le plus performant du moment (GPT-5.5, ici), puis génère une réponse vocale.
En dehors d’une amélioration de la fluidité des conversations, OpenAI promet aussi des voix remastérisées, ainsi que l’affichage de cartes visuelles pendant l’échange (météo, résultats sportifs…). Un écueil toutefois à relever : GPT-Live n’a pas encore les fonctions multimodales du précédent mode vocal. Le partage d’écran avec l’assistant vocal, ainsi que la possibilité de lui poser des questions en ouvrant la caméra du smartphone ne sont pas disponibles, mais ça viendra. C’est la raison pour laquelle le précédent mode vocal reste une option.
Des garde-fous ont été mis en place pour intervenir pendant que le modèle parle. Une demande potentiellement dangereuse peut orienter le modèle vers une réponse plus sûre, ou afficher des messages ou des ressources spécifiques. Il peut même mettre un terme à la conversation dans les cas les plus critiques. Les discussions autour de l’automutilation suggèrent des lignes d’écoute de crise « validées par des experts ».
Le nouveau modèle vocal intègre des protections en plus pour les utilisateurs ados ; il est censé adopter un comportement adapté à l’âge du capitaine pour réduire les réponses inappropriées. Les parents peuvent aussi autoriser ou interdire l’utilisation de ChatGPT Voice.
Deux versions sont disponibles : GPT‑Live‑1 (le modèle vocal par défaut des abonnés Go, Plus et Pro) et GPT‑Live‑1 mini (pour les comptes gratuits), accessibles dès aujourd’hui aux utilisateurs de ChatGPT. OpenAI compte également les intégrer dans son API.
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