Sera-t-il le survivant ?

15 jours après l’arrivée du modèle Kimi K3 de Moonshot AI, une autre entreprise chinoise, Alibaba, sort un modèle à plus de 2 000 milliards de paramètres. Comme en 2025, avec le « moment DeepSeek », les entreprises chinoises montrent qu’elles sont capables de suivre le rythme des leaders états-uniens.

Après Kimi K3 de Moonshot AI et ses 2 800 milliards de paramètres, Alibaba renforce l’idée que les entreprises chinoises du secteur ne se laissent pas distancer par Anthropic et OpenAI.

En effet, l’entreprise, d’abord spécialisée dans l’e-commerce, vient de sortir Qwen3.8-Max, un modèle à 2 400 milliards de paramètres. C’est là encore une Mixture of Experts, avec 95 milliards de paramètres actifs pour chaque token (il faut néanmoins charger l’intégralité du modèle en mémoire), contre 104,2 milliards pour Kimi K3.

• #Nextquick MoE : c’est quoi cette mixture d’experts pour les IA génératives ?

Certes, c’est dans les deux cas un peu moins que ce que revendique Kimi K3, mais le nombre de paramètres ne fait pas tout et Alibaba prétend, benchmarks à son avantage à l’appui, que Qwen3.8-Max a des résultats globalement comparables à Gemini 3.1-Pro et GPT 5.6 Sol. Ça serait le cas aussi en le comparant à Fable 5 concernant les tâches de raisonnement multimodal, d’« agent visuel » (analyse automatique d’images) et de code, d’analyse de documents ou de « compréhension du monde ».

Comme Moonshot AI (qui a tenu promesse le jour J), Alibaba promet de libérer les poids de Qwen3.8-Max pour en faire un modèle « open source ». L’entreprise chinoise se laisse une exclusivité d’une semaine sur son QwenCloud mais affirme que « les poids du modèle seront mis à disposition en open source sur Hugging Face et ModelScope la semaine prochaine ».

• T@LC : on a voulu tester Kimi K3 (1 562 Go) en « local », on a failli finir ruinés

Concurrencer Anthropic sur le code et l’automatisation des tâches de bureau

Avec les benchmarks mis en avant par Alibaba, l’entreprise vise clairement à concurrencer Anthropic concernant le code ainsi que l’automatisation des tâches de bureau. Elle raconte avoir testé son modèle sur trois « défis » dans lesquels « chaque résultat devait être obtenu en écrivant et en exécutant du code, sans aucune aide humaine » : le projet « oh-my-cli » (que Qwen3.8-Max a mis 10 jours à générer et que l’entreprise partage sur GitHub), la reproduction du code d’un article scientifique et un concours de mise en situation demandant de comprendre correctement ce que souhaite le client. Alibaba assure que dans ces trois tâches, son modèle ne s’est pas seulement contenté « de suivre un plan prédéfini : il évolue de lui-même grâce à des boucles de rétroaction ».

Des prix affichés cassés mais une consommation rapide des tokens

Concernant les prix, Alibaba affiche des prix cassés par rapport à ses concurrents : 2 dollars par million de tokens en entrée et 6 dollars par million en sortie. C’est encore moins cher que les prix affichés par Moonshot AI pour Kimi K3.

Rappelons notre comparatif des coûts par million de tokens en ajoutant Qwen3.8-Max :

En entrée :

• Qwen3.8-Max : 2 dollars
• Kimi K3 : 3 dollars
• GPT-5.6 sol : 5 dollars
• Fable 5 : 10 dollars
• Opus 4.8 : 5 dollars

En sortie :

• Qwen3.8-Max : 6 dollars
• Kimi K3 : 15 dollars
• GPT-5.6 sol : 30 dollars
• Fable 5 : 50 dollars
• Opus 4.8 : 25 dollars

Reste que cette différence de prix est difficile à évaluer réellement. En effet, comme nous l’avions déjà expliqué, les entreprises d’IA générative parlent de prix par million de tokens alors que ceux-ci ne sont pas égaux entre les entreprises et parfois même entre des modèles d’une même société. Ainsi, en mai dernier, nous montrions qu’Opus 4.7 cramait ses tokens beaucoup plus vite qu’Opus 4.6.

• Nextquick : Pourquoi et comment Opus 4.7 crame ses tokens beaucoup plus vite qu’Opus 4.6

Déjà, certains utilisateurs de Qwen3.8-Max se plaignent d’avoir utilisé leur quota très rapidement. « Quatre prompts. C’est tout ce qu’il a fallu pour épuiser mon quota de 5 heures. Utilisé à 100 %. Mon quota hebdomadaire en est déjà à 31,2 % », affirme l’un d’entre eux sur X.

S’il est difficile de savoir si Qwen3.8-Max remplacera les modèles d’Anthropic dans les pratiques des développeurs, les investisseurs semblent voir les signes d’un deuxième « moment DeepSeek ». L’action Alibaba a bondi lundi de 7 % à Hong Kong, enregistrant sa plus forte hausse depuis près d’un mois, constatait Bloomberg.

Sera-t-il le survivant ?

15 jours après l’arrivée du modèle Kimi K3 de Moonshot AI, une autre entreprise chinoise, Alibaba, sort un modèle à plus de 2 000 milliards de paramètres. Comme en 2025, avec le « moment DeepSeek », les entreprises chinoises montrent qu’elles sont capables de suivre le rythme des leaders états-uniens.

Après Kimi K3 de Moonshot AI et ses 2 800 milliards de paramètres, Alibaba renforce l’idée que les entreprises chinoises du secteur ne se laissent pas distancer par Anthropic et OpenAI.

En effet, l’entreprise, d’abord spécialisée dans l’e-commerce, vient de sortir Qwen3.8-Max, un modèle à 2 400 milliards de paramètres. C’est là encore une Mixture of Experts, avec 95 milliards de paramètres actifs pour chaque token (il faut néanmoins charger l’intégralité du modèle en mémoire), contre 104,2 milliards pour Kimi K3.

• #Nextquick MoE : c’est quoi cette mixture d’experts pour les IA génératives ?

Certes, c’est dans les deux cas un peu moins que ce que revendique Kimi K3, mais le nombre de paramètres ne fait pas tout et Alibaba prétend, benchmarks à son avantage à l’appui, que Qwen3.8-Max a des résultats globalement comparables à Gemini 3.1-Pro et GPT 5.6 Sol. Ça serait le cas aussi en le comparant à Fable 5 concernant les tâches de raisonnement multimodal, d’« agent visuel » (analyse automatique d’images) et de code, d’analyse de documents ou de « compréhension du monde ».

Comme Moonshot AI (qui a tenu promesse le jour J), Alibaba promet de libérer les poids de Qwen3.8-Max pour en faire un modèle « open source ». L’entreprise chinoise se laisse une exclusivité d’une semaine sur son QwenCloud mais affirme que « les poids du modèle seront mis à disposition en open source sur Hugging Face et ModelScope la semaine prochaine ».

• T@LC : on a voulu tester Kimi K3 (1 562 Go) en « local », on a failli finir ruinés

Concurrencer Anthropic sur le code et l’automatisation des tâches de bureau

Avec les benchmarks mis en avant par Alibaba, l’entreprise vise clairement à concurrencer Anthropic concernant le code ainsi que l’automatisation des tâches de bureau. Elle raconte avoir testé son modèle sur trois « défis » dans lesquels « chaque résultat devait être obtenu en écrivant et en exécutant du code, sans aucune aide humaine » : le projet « oh-my-cli » (que Qwen3.8-Max a mis 10 jours à générer et que l’entreprise partage sur GitHub), la reproduction du code d’un article scientifique et un concours de mise en situation demandant de comprendre correctement ce que souhaite le client. Alibaba assure que dans ces trois tâches, son modèle ne s’est pas seulement contenté « de suivre un plan prédéfini : il évolue de lui-même grâce à des boucles de rétroaction ».

Des prix affichés cassés mais une consommation rapide des tokens

Concernant les prix, Alibaba affiche des prix cassés par rapport à ses concurrents : 2 dollars par million de tokens en entrée et 6 dollars par million en sortie. C’est encore moins cher que les prix affichés par Moonshot AI pour Kimi K3.

Rappelons notre comparatif des coûts par million de tokens en ajoutant Qwen3.8-Max :

En entrée :

• Qwen3.8-Max : 2 dollars
• Kimi K3 : 3 dollars
• GPT-5.6 sol : 5 dollars
• Fable 5 : 10 dollars
• Opus 4.8 : 5 dollars

En sortie :

• Qwen3.8-Max : 6 dollars
• Kimi K3 : 15 dollars
• GPT-5.6 sol : 30 dollars
• Fable 5 : 50 dollars
• Opus 4.8 : 25 dollars

Reste que cette différence de prix est difficile à évaluer réellement. En effet, comme nous l’avions déjà expliqué, les entreprises d’IA générative parlent de prix par million de tokens alors que ceux-ci ne sont pas égaux entre les entreprises et parfois même entre des modèles d’une même société. Ainsi, en mai dernier, nous montrions qu’Opus 4.7 cramait ses tokens beaucoup plus vite qu’Opus 4.6.

• Nextquick : Pourquoi et comment Opus 4.7 crame ses tokens beaucoup plus vite qu’Opus 4.6

Déjà, certains utilisateurs de Qwen3.8-Max se plaignent d’avoir utilisé leur quota très rapidement. « Quatre prompts. C’est tout ce qu’il a fallu pour épuiser mon quota de 5 heures. Utilisé à 100 %. Mon quota hebdomadaire en est déjà à 31,2 % », affirme l’un d’entre eux sur X.

S’il est difficile de savoir si Qwen3.8-Max remplacera les modèles d’Anthropic dans les pratiques des développeurs, les investisseurs semblent voir les signes d’un deuxième « moment DeepSeek ». L’action Alibaba a bondi lundi de 7 % à Hong Kong, enregistrant sa plus forte hausse depuis près d’un mois, constatait Bloomberg.

SpaceXAI veut faire amende honorable auprès des résidents qui habitent non loin de Colossus. Les serveurs de l’énorme datacenter installé non loin de Memphis carburent actuellement avec des turbines à gaz bruyantes et polluantes ; elles vont être remplacées par une solution pérenne… à base de turbines à gaz.

Ouvert en septembre 2024, le datacenter Colossus de xAI (ou SpaceXAI maintenant) ne fait pas le bonheur des résidents de Southaven et des alentours. La ville, située au sud de Memphis (Mississippi), subit le boucan incessant des turbines à gaz, installées à proximité de l’infrastructure de manière temporaire. Au mois de juin, plusieurs habitants ont porté plainte contre l’entreprise en raison du bruit « omniprésent et impossible à éviter ». Ils comparent ce bruit à celui d’un moteur d’avion qui tourne jour et nuit.

Un enfer qui pourrait finalement prendre fin. SpaceXAI a en effet annoncé le retrait progressif des 69 turbines à partir du mois d’août. Elles auront toutes déguerpi d’ici juillet 2027, promet l’entreprise. En attendant la disparition de ces équipements, elle annonce en outre un investissement pour équiper les turbines de « technologies avancées de contrôle des émissions » : des dispositifs de réduction catalytique sélective transformeront « en toute sécurité » les oxydes d’azote en azote et en eau.

Ces turbines seront remplacées par une centrale électrique de 1,2 GW en cours de construction, qui fournira de l’énergie de façon permanente à Colossus. Une centrale qui sera équipée de… turbines à gaz fixes. La société a obtenu le permis en mars 2026, ce dernier ayant fait l’objet de « plus de sept mois d’examen réglementaire approfondi ». En parallèle, SpaceXAI affirme investir « plusieurs millions de dollars » dans des murs antibruit, des systèmes de silencieux et dans des turbines nouvelle génération moins bruyantes.

Il n’en reste pas moins que SpaceXAI, qui cherche à se faire passer pour un « bon voisin », remplace du gaz par du gaz. Voilà qui ne changera pas l’état d’esprit des opposants. La coalition du South Environmental Law Center, un groupement d’organisations de protection de l’environnement, avait dénoncé en avril 2025 les turbines à gaz de Colossus, qui « rejettent des polluants nocifs [dégradant] la qualité de l’air dans toute la région de Memphis et augmentent les risques d’asthme et d’autres maladies respiratoires (…) Les turbines émettent également des substances dangereuses comme le formaldéhyde, associé à certains types de cancers. »

Les turbines à gaz sont de toute manière devenues un nouveau petit boulot pour Elon Musk, qui a acquis APR Energy en mai dernier, pour 1 milliard de dollars. Un chèque signé en toute discrétion pour cette entreprise qui opère une flotte de turbines à gaz et diesel montées sur remorques, qu’il est donc possible d’installer très rapidement sur site.

• Les datacenters IA, un sujet électoral incontournable aux États-Unis

SpaceXAI veut faire amende honorable auprès des résidents qui habitent non loin de Colossus. Les serveurs de l’énorme datacenter installé non loin de Memphis carburent actuellement avec des turbines à gaz bruyantes et polluantes ; elles vont être remplacées par une solution pérenne… à base de turbines à gaz.

Ouvert en septembre 2024, le datacenter Colossus de xAI (ou SpaceXAI maintenant) ne fait pas le bonheur des résidents de Southaven et des alentours. La ville, située au sud de Memphis (Mississippi), subit le boucan incessant des turbines à gaz, installées à proximité de l’infrastructure de manière temporaire. Au mois de juin, plusieurs habitants ont porté plainte contre l’entreprise en raison du bruit « omniprésent et impossible à éviter ». Ils comparent ce bruit à celui d’un moteur d’avion qui tourne jour et nuit.

Un enfer qui pourrait finalement prendre fin. SpaceXAI a en effet annoncé le retrait progressif des 69 turbines à partir du mois d’août. Elles auront toutes déguerpi d’ici juillet 2027, promet l’entreprise. En attendant la disparition de ces équipements, elle annonce en outre un investissement pour équiper les turbines de « technologies avancées de contrôle des émissions » : des dispositifs de réduction catalytique sélective transformeront « en toute sécurité » les oxydes d’azote en azote et en eau.

Ces turbines seront remplacées par une centrale électrique de 1,2 GW en cours de construction, qui fournira de l’énergie de façon permanente à Colossus. Une centrale qui sera équipée de… turbines à gaz fixes. La société a obtenu le permis en mars 2026, ce dernier ayant fait l’objet de « plus de sept mois d’examen réglementaire approfondi ». En parallèle, SpaceXAI affirme investir « plusieurs millions de dollars » dans des murs antibruit, des systèmes de silencieux et dans des turbines nouvelle génération moins bruyantes.

Il n’en reste pas moins que SpaceXAI, qui cherche à se faire passer pour un « bon voisin », remplace du gaz par du gaz. Voilà qui ne changera pas l’état d’esprit des opposants. La coalition du South Environmental Law Center, un groupement d’organisations de protection de l’environnement, avait dénoncé en avril 2025 les turbines à gaz de Colossus, qui « rejettent des polluants nocifs [dégradant] la qualité de l’air dans toute la région de Memphis et augmentent les risques d’asthme et d’autres maladies respiratoires (…) Les turbines émettent également des substances dangereuses comme le formaldéhyde, associé à certains types de cancers. »

Les turbines à gaz sont de toute manière devenues un nouveau petit boulot pour Elon Musk, qui a acquis APR Energy en mai dernier, pour 1 milliard de dollars. Un chèque signé en toute discrétion pour cette entreprise qui opère une flotte de turbines à gaz et diesel montées sur remorques, qu’il est donc possible d’installer très rapidement sur site.

• Les datacenters IA, un sujet électoral incontournable aux États-Unis

Danger = puissance = clients

Anthropic a annoncé le 30 juillet que trois incidents impliquant ses IA avaient été détectés. Chacun a impliqué une attaque distincte contre une organisation. Des informations rendues publiques dans le sillage de l’affaire liant déjà OpenAI à la compromission de Hugging Face.

Faisons d’abord un bref rappel des faits. Le 16 juillet 2026, Hugging Face publie une divulgation décrivant une intrusion détectée sur son infrastructure, causée vraisemblablement par un agent IA autonome. Le 21 juillet, OpenAI reconnaît que l’attaquant était en réalité son propre harnais d’évaluation, mobilisant une combinaison de modèles internes (GPT‑5.6 Sol) et un modèle en préversion décrit comme « plus puissant ». Les garde-fous anti-cyber avaient été volontairement réduits pour les besoins du test.

Cette infrastructure s’en est prise à Hugging Face en exploitant au moins deux vulnérabilités 0-day dans le pipeline de traitement de données, avec pour résultat une exécution de code à distance, le vol d’identifiants et l’accès à des jeux de données et services internes. En clair, une compromission. L’affaire avait révélé un « problème d’asymétrie » : Hugging Face ne pouvait pas utiliser les API commerciales des fournisseurs de LLM à cause des fameux garde-fous et avait dû se tourner vers une installation locale du modèle chinois GLM 5.2 (poids ouverts) pour mener ses propres analyses.

• Attaquée par un agent IA autonome, Hugging Face a analysé les traces avec un LLM local
• L’attaque contre Hugging Face est venue… d’OpenAI

C’est dans ce climat qu’Anthropic a annoncé, le 30 juillet, avoir mené sa propre revue rétrospective et avoir trouvé des cas « similaires ».

Triple oups

Anthropic a examiné 141 006 « runs » d’évaluation dans lesquels Claude aurait pu obtenir un accès internet. Sur cet ensemble, trois incidents distincts (impliquant six runs au total, dont quatre concernant une même organisation) ont été identifiés. Tous se sont produits dans l’environnement de test fourni par un partenaire, Irregular, une société israélienne de red-teaming en cybersécurité IA.

Cette revue a commencé le 23 juillet, deux jours après la publication d’OpenAI sur son implication dans la compromission de Hugging Face. Le même jour, des éléments suspects sont déjà trouvés. Trois incidents sont identifiés le 24 juillet et trois jours plus tard, Anthropic communique les éléments découverts à Irregular et aux organisations touchées par les incidents. Parmi elles, deux n’avaient pas détecté l’intrusion avant d’être notifiées.

Mise à jour, 21 h – Les blagues les meilleures sont les plus courtes. Google a annoncé la suspension de l’outil de génération d’images par IA dans Google Earth, après avoir constaté que « certaines personnes partageaient des captures d’écran d’images générées qui semblaient enfreindre nos règles ». Tiens donc. La fonction pourrait revenir, mais avec des garde-fous « plus solides ».

Article original – Google a eu une drôle d’idée : intégrer Nano Banana 2, son modèle IA de génération d’images, dans Google Earth. Il devient maintenant possible d’« améliorer » des éléments présents dans les images satellites, de générer de nouveaux bâtiments, et même d’intégrer des objets qui n’ont rien à voir avec la réalité.

L’IA générative peut nous aider à vivre une autre vie, plus riche, plus amusante, mais aussi complètement fausse. Google Earth permet désormais de transformer le monde selon ses humeurs : un nouvel outil de génération d’images alimenté par Nano Banana 2 offre enfin la possibilité d’intégrer n’importe quoi sur la planète. Godzilla à côté de la Tour Eiffel ? Et pourquoi pas : il suffit de saisir la requête et bim.

Les petits plaisantins vont bien s’amuser à faire n’importe quoi, mais cette nouvelle fonction pourrait aussi avoir des répercussions autrement plus sérieuses qu’un sourire. L’auteur Henk van Ess a eu l’idée d’insérer une centrale nucléaire en Iran, des réfugiés à la frontière entre le Mexique et les États-Unis, un hôpital à côté d’un cratère provoqué par une bombe dans la bande de Gaza. Des événements et des objets complètement fictifs, crédibilisés par le rendu photoréaliste du modèle IA. À deux doigts de se demander si les États-Unis n’ont pas eu un accès anticipé…

• « Un enfer » : les deepfakes sont déjà très difficiles à détecter, reconnait l’ANSSI

On est loin de l’aspect ludique vanté par Google dans la présentation de la nouveauté (« Parfois, il est amusant de laisser libre cours à son imagination », écrit le groupe). Ces images trafiquées pourraient servir dans des campagnes de désinformation, fabriquer de prétendues « preuves » ou simplement semer le doute sur des événements réels. Google Earth ne montre plus le monde tel qu’il est (ou a été), mais aussi tel qu’un utilisateur voudrait le faire croire.

Google se défend auprès d’Henk van Ess, en affirmant prendre la désinformation « très au sérieux » et rappelle que les images générées par Nano Banana dans Google Earth intègre un filigrane SynthID. Il est possible d’interroger Gemini ou d’utiliser Google Lens pour vérifier si une image a été produite par une IA. Une procédure encore peu connue, qui n’empêchera pas les prophètes de malheur de remodeler le monde selon leurs obsessions.

L’entreprise assure également bloquer les requêtes jugées dangereuses, ce qui n’a pas empêché van Ness de générer un accident de voiture dans une rue d’Amsterdam, ni ses autres prompts.

• Pour ses 20 ans, Google Earth permet de se promener dans le temps

Mise à jour, 21 h – Les blagues les meilleures sont les plus courtes. Google a annoncé la suspension de l’outil de génération d’images par IA dans Google Earth, après avoir constaté que « certaines personnes partageaient des captures d’écran d’images générées qui semblaient enfreindre nos règles ». Tiens donc. La fonction pourrait revenir, mais avec des garde-fous « plus solides ».

Article original – Google a eu une drôle d’idée : intégrer Nano Banana 2, son modèle IA de génération d’images, dans Google Earth. Il devient maintenant possible d’« améliorer » des éléments présents dans les images satellites, de générer de nouveaux bâtiments, et même d’intégrer des objets qui n’ont rien à voir avec la réalité.

L’IA générative peut nous aider à vivre une autre vie, plus riche, plus amusante, mais aussi complètement fausse. Google Earth permet désormais de transformer le monde selon ses humeurs : un nouvel outil de génération d’images alimenté par Nano Banana 2 offre enfin la possibilité d’intégrer n’importe quoi sur la planète. Godzilla à côté de la Tour Eiffel ? Et pourquoi pas : il suffit de saisir la requête et bim.

Les petits plaisantins vont bien s’amuser à faire n’importe quoi, mais cette nouvelle fonction pourrait aussi avoir des répercussions autrement plus sérieuses qu’un sourire. L’auteur Henk van Ess a eu l’idée d’insérer une centrale nucléaire en Iran, des réfugiés à la frontière entre le Mexique et les États-Unis, un hôpital à côté d’un cratère provoqué par une bombe dans la bande de Gaza. Des événements et des objets complètement fictifs, crédibilisés par le rendu photoréaliste du modèle IA. À deux doigts de se demander si les États-Unis n’ont pas eu un accès anticipé…

• « Un enfer » : les deepfakes sont déjà très difficiles à détecter, reconnait l’ANSSI

On est loin de l’aspect ludique vanté par Google dans la présentation de la nouveauté (« Parfois, il est amusant de laisser libre cours à son imagination », écrit le groupe). Ces images trafiquées pourraient servir dans des campagnes de désinformation, fabriquer de prétendues « preuves » ou simplement semer le doute sur des événements réels. Google Earth ne montre plus le monde tel qu’il est (ou a été), mais aussi tel qu’un utilisateur voudrait le faire croire.

Google se défend auprès d’Henk van Ess, en affirmant prendre la désinformation « très au sérieux » et rappelle que les images générées par Nano Banana dans Google Earth intègre un filigrane SynthID. Il est possible d’interroger Gemini ou d’utiliser Google Lens pour vérifier si une image a été produite par une IA. Une procédure encore peu connue, qui n’empêchera pas les prophètes de malheur de remodeler le monde selon leurs obsessions.

L’entreprise assure également bloquer les requêtes jugées dangereuses, ce qui n’a pas empêché van Ness de générer un accident de voiture dans une rue d’Amsterdam, ni ses autres prompts.

• Pour ses 20 ans, Google Earth permet de se promener dans le temps

Dites-moi, M. Anderson…

Comment concilier protection des données et IA agentique ? Dans une note publiée le 20 juillet, le CIANum (Conseil de l’IA et du Numérique) et la CNIL se sont penchés sur la question, pointant le vaste changement d’échelle dans le traitement des données et la complexification de la maitrise des risques face aux systèmes autonomes.

L’objectif de la nouvelle note est d’examiner comment le RGPD s’applique concrètement à l’IA agentique. Elle laisse volontairement de côté le Règlement sur l’IA (RIA) dont l’application complète n’est prévue qu’en 2027 et qui ne prévoit pas de régime spécifique pour les agents.

La note ne vise donc pas à proposer un nouveau texte de loi, mais à identifier les tensions entre un cadre juridique existant (conçu pour des traitements déterminés par des humains) et une technologie qui agit de façon autonome, puis à esquisser des pistes de conciliation, aussi bien juridiquement que techniquement.

Une mise en tension des principes du RGPD

Ça sent mauvais l'IA

LinkedIn inaugure un nouveau bouton qui permet à l’utilisateur de signaler un contenu « AI slop ». Lorsqu’un billet semble avoir été rédigé par une intelligence artificielle, il suffit d’appuyer sur ce bouton pour informer LinkedIn. La procédure doit l’aider à « améliorer le fil d’actualité », sans supprimer pour autant le contenu.

Quand on parle d’« AI slop », on pense souvent à ces posts et ces images postés sur Facebook ou Instagram, Meta s’étant fait la spécialité de ce genre de bouillie, ou encore les horreurs qui circulent sur X. Mais dans le genre, LinkedIn n’est pas mal non plus. Une étude Pangram de début juillet relevait ainsi que 41 % des billets « long format » (plus de 250 mots) postés sur le réseau social sont générés par IA.

Signaler les posts qui sonnent faux

LinkedIn ne veut pas de ce stigmate, mais il a besoin de ses utilisateurs. Ils trouveront dans la feuille d’options un nouveau bouton au libellé très clair « Seems like AI slop » (pas encore traduit en français), pour signaler un contenu généré par IA – ou qu’on estime être généré par IA. Ce bouton est d’ores et déjà disponible, d’après ce que nous avons pu constater (404media aussi).

Hari Srinivasan, chef produit de LinkedIn, explique dans un post (généré par IA ?) que la lutte contre cette « bouillie » est une « priorité absolue ». Il confirme le lancement de cette nouvelle option de signalement d’AI slop, « [une] notion difficile à définir » et qui évolue : « ces signalements nous permettront d’ajuster nos modèles et d’améliorer les fils d’actualité. »

Il déroule également les efforts de l’entreprise dans cette lutte acharnée contre la médiocrité : la détection automatisée dans les commentaires de publications automatisées et de « slop », l’amélioration des outils internes d’identification de publications de faible qualité ou générées par IA, et la suppression de la fonction « améliorer votre publication ». Elle sera remplacée par un outil de correction du texte, sans modification plus profonde du texte.

• [MàJ] Dès aujourd’hui, LinkedIn utilise vos données pour l’IA générative, comment refuser

Les utilisateurs qui publient du contenu verront dans leur tableau de bord les signalements de lecteurs qui estiment qu’un post « paraît manquer d’authenticité » ou semble recourir largement à l’IA. Une approche qui repose sur deux constats :

« Premièrement, l’IA et la « bouillie » ne sont pas la même chose : beaucoup de personnes utilisent l’IA pour affiner leurs idées, et nous pensons qu’elles souhaitent savoir quand leur propos semble manquer d’authenticité. Deuxièmement, nous voulons que les membres reçoivent l’avis de vraies personnes sur ce qui paraît authentique, plutôt que de se fier uniquement à un détecteur d’IA susceptible de se tromper. »

D’autres changements sont dans les tuyaux pour réduire la bouillie d’IA dans le fil d’actualité de LinkedIn, et redonner aux utilisateurs l’impression de lire des textes écrits par des humains.

• LinkedIn va (enfin) limiter la portée des contenus générés par IA

Ça sent mauvais l'IA

LinkedIn inaugure un nouveau bouton qui permet à l’utilisateur de signaler un contenu « AI slop ». Lorsqu’un billet semble avoir été rédigé par une intelligence artificielle, il suffit d’appuyer sur ce bouton pour informer LinkedIn. La procédure doit l’aider à « améliorer le fil d’actualité », sans supprimer pour autant le contenu.

Quand on parle d’« AI slop », on pense souvent à ces posts et ces images postés sur Facebook ou Instagram, Meta s’étant fait la spécialité de ce genre de bouillie, ou encore les horreurs qui circulent sur X. Mais dans le genre, LinkedIn n’est pas mal non plus. Une étude Pangram de début juillet relevait ainsi que 41 % des billets « long format » (plus de 250 mots) postés sur le réseau social sont générés par IA.

Signaler les posts qui sonnent faux

LinkedIn ne veut pas de ce stigmate, mais il a besoin de ses utilisateurs. Ils trouveront dans la feuille d’options un nouveau bouton au libellé très clair « Seems like AI slop » (pas encore traduit en français), pour signaler un contenu généré par IA – ou qu’on estime être généré par IA. Ce bouton est d’ores et déjà disponible, d’après ce que nous avons pu constater (404media aussi).

Hari Srinivasan, chef produit de LinkedIn, explique dans un post (généré par IA ?) que la lutte contre cette « bouillie » est une « priorité absolue ». Il confirme le lancement de cette nouvelle option de signalement d’AI slop, « [une] notion difficile à définir » et qui évolue : « ces signalements nous permettront d’ajuster nos modèles et d’améliorer les fils d’actualité. »

Il déroule également les efforts de l’entreprise dans cette lutte acharnée contre la médiocrité : la détection automatisée dans les commentaires de publications automatisées et de « slop », l’amélioration des outils internes d’identification de publications de faible qualité ou générées par IA, et la suppression de la fonction « améliorer votre publication ». Elle sera remplacée par un outil de correction du texte, sans modification plus profonde du texte.

• [MàJ] Dès aujourd’hui, LinkedIn utilise vos données pour l’IA générative, comment refuser

Les utilisateurs qui publient du contenu verront dans leur tableau de bord les signalements de lecteurs qui estiment qu’un post « paraît manquer d’authenticité » ou semble recourir largement à l’IA. Une approche qui repose sur deux constats :

« Premièrement, l’IA et la « bouillie » ne sont pas la même chose : beaucoup de personnes utilisent l’IA pour affiner leurs idées, et nous pensons qu’elles souhaitent savoir quand leur propos semble manquer d’authenticité. Deuxièmement, nous voulons que les membres reçoivent l’avis de vraies personnes sur ce qui paraît authentique, plutôt que de se fier uniquement à un détecteur d’IA susceptible de se tromper. »

D’autres changements sont dans les tuyaux pour réduire la bouillie d’IA dans le fil d’actualité de LinkedIn, et redonner aux utilisateurs l’impression de lire des textes écrits par des humains.

• LinkedIn va (enfin) limiter la portée des contenus générés par IA

L’Union européenne a publié ce 29 juillet un appel d’offres pour la création de sept « Gigafactories d’IA ».

Ces usines sont décrites comme des édifices mêlant « processeurs d’IA avancés, des piles de logiciels et de technologies en nuage, une connectivité à haut débit et des centres de données économes en énergie ».

Elles pourront être implantées dans un seul État membre, sur un site ou plusieurs, mais aussi évoluer vers des projets transfrontaliers.

L’EuroHPC, « entreprise commune pour le calcul à haute performance européen », sera mis à contribution, sachant que dix-huit États membres ont signé un accord de marché avec elle.

Présenté comme partie intégrante de son plan pour devenir « le continent de l’intelligence artificielle », la Commission prévoit jusqu’à 10 milliards d’euros de financements européens et nationaux, susceptibles selon elle d’entraîner « au moins 20 milliards d’euros d’investissements privés dans l’ensemble de l’Union ».

La procédure d’appel d’offres se terminera le 12 novembre, les candidats retenus doivent être annoncés début 2027 et les premières installations être opérationnelles dans les 18 mois qui suivront la signature.

L’Union européenne a publié ce 29 juillet un appel d’offres pour la création de sept « Gigafactories d’IA ».

Ces usines sont décrites comme des édifices mêlant « processeurs d’IA avancés, des piles de logiciels et de technologies en nuage, une connectivité à haut débit et des centres de données économes en énergie ».

Elles pourront être implantées dans un seul État membre, sur un site ou plusieurs, mais aussi évoluer vers des projets transfrontaliers.

L’EuroHPC, « entreprise commune pour le calcul à haute performance européen », sera mis à contribution, sachant que dix-huit États membres ont signé un accord de marché avec elle.

Présenté comme partie intégrante de son plan pour devenir « le continent de l’intelligence artificielle », la Commission prévoit jusqu’à 10 milliards d’euros de financements européens et nationaux, susceptibles selon elle d’entraîner « au moins 20 milliards d’euros d’investissements privés dans l’ensemble de l’Union ».

La procédure d’appel d’offres se terminera le 12 novembre, les candidats retenus doivent être annoncés début 2027 et les premières installations être opérationnelles dans les 18 mois qui suivront la signature.

Qui Aurait pu prédIre ?

Hébergeur de millions de modèles d’IA et de milliers de jeux de données, Hugging Face n’a implémenté aucun outil concret de modération des outils et pratiques relevant de la fabrication de contenu sexuel non consensuel, selon les travaux d’AI Forensics.

En pleins travaux sur le règlement sur l’intelligence artificielle et divers autres textes relatifs à l’industrie numérique, l’Union européenne a ajouté une interdiction explicite des « systèmes dits de nudification » dans l’AI Act, lorsque ces outils sont utilisés sans le consentement des personnes concernées. Parmi les sociétés qui ont pignon sur rue, dans l’industrie de l’intelligence artificielle, il y a Hugging Face. 



Installée aux États-Unis, celle-ci propose une plate-forme donnant accès à une bibliothèque open source de systèmes d’IA, de bases de données et d’environnements de tests. Or, d’après les travaux des chercheurs Paul Bouchaud et Silvia Semenzin pour l’ONG AI Forensics, l’entreprise n’a implémenté aucune forme de garde-fous pour éviter l’accès à des modèles problématiques. En l’occurrence, elle ne modère ni les outils permettant de produire des images et vidéos pédocriminelles générées par IA, ni les requêtes.

AI Forensics a construit un pot de miel pour suivre les demandes des utilisateurs. Au bout d’une semaine de collecte de prompts d’internautes réels, elle constate que 73 % des requêtes relevaient de contenu à caractère sexuel, et 60 % de contenu a priori non consensuel.

La découverte est d’autant plus inquiétante que l’Internet Watch Foundation alertait mi-mars contre la multiplication de ce type de contenus. Comme nous l’expliquait l’ex-commandante de police Véronique Béchu dans Entre la chaise et le clavier, l’enjeu est de taille : extrêmement difficile à discerner de réelles images pédopornographiques, ce type de contenu fait perdre du temps aux équipes policières en charge de mettre des victimes de violence à l’abri. Par ailleurs, la multiplication de ce type de contenus participe directement à la banalisation des violences sexuelles représentées.

• Images et vidéos pédocriminelles crédibles générées par IA se multiplient, alerte l’IWF

Une plate-forme pour tous les amateurs d’IA

Encore un problème de l’interface chaise-clavier

Des internautes ont signalé qu’il était simple de retrouver des conversations Claude partagées. Pour Anthropic cependant, il n’y a aucun problème : c’est le fonctionnement attendu de cette capacité. Mais ce n’est pas tout à fait aussi simple. Encore plus inquiétant, c’est le quatrième incident du genre en un an.

Durant le week-end du 25 - 26 juillet, des utilisateurs de Reddit ont découvert que l’opérateur de recherche « site:claude.ai/share » faisait remonter dans Google une longue liste de conversations Claude partagées, ainsi que des éléments nommés Artefacts par Anthropic : documents et mini-applications interactifs générés dans l’outil.

Le 27 juillet, 404 Media publie un article évoquant la situation, rapidement suivi par d’autres, comme TechCrunch. Depuis, nombre de sites et personnes ont évoqué la situation, relevant qu’on peut trouver une foule d’informations dans ces éléments partagés.

Ces révélations ont pris un tour plus dangereux quand certaines informations se sont avérées être sensibles. Futurism, cité par plusieurs médias, a identifié un rapport médical détaillé nommant un patient, des résultats d’essai clinique avec des noms de patients, ainsi que des fichiers contenant les noms et numéros de téléphone d’enfants d’école primaire. Le contenu exposé allait de notes de programmation et de fausses critiques de livres à des éléments bien plus sensibles : rapports médicaux de patients, données d’essais cliniques avec noms réels, documents internes d’entreprise, évaluations de salariés, clés API et identifiants de connexion.

Pour Anthropic, c’est tout à fait normal

Pour l’entreprise à l’origine de Claude, c’est le résultat d’un comportement parfaitement attendu : les conversations partagées sont accessibles à toute personne possédant le lien. Or, il suffit que ce lien ait été publié dans un endroit accessible aux moteurs de recherche pour qu’il se retrouve dans les résultats, si la requête est conçue spécifiquement pour le retrouver et que le fichiers robots.txt n’interdit pas explicitement la récupération des informations.

Amie Rotherham, porte-parole d’Anthropic, a ainsi indiqué à TechCrunch :

« Nous donnons aux gens le contrôle pour partager publiquement leurs conversations avec Claude, et conformément à nos principes de confidentialité, nous ne partageons pas les annuaires de discussion ni les sitemaps avec des moteurs de recherche comme Google. Ces liens partageables ne sont ni devinables ni découvrables à moins que les gens choisissent de les partager eux-mêmes. Lorsqu’une personne partage une conversation, elle rend ce contenu accessible au public, et comme tout autre contenu public sur le web, il peut être archivé par des services tiers ».

Du côté de Google, on cherche également à se montrer clair : « Ni Google ni aucun autre moteur de recherche ne contrôle quelles pages sont rendues publiques sur le web, et ces pages ont été indexées sur de nombreux moteurs de recherche. Nous donnons aux propriétaires de sites des contrôles clairs pour décider si les pages peuvent être explorées ou indexées, et nous respectons toujours ces directives ». En d’autres termes, ces liens étaient publics et ont été repris par tous les moteurs, sous-entendu : « pas nous uniquement ».

Mais ce n’est pas si simple

La situation semble à l’heure réglée, les résultats ayant disparu dans l’après-midi du lundi 27 juillet. Si le fonctionnement des conversations partagées était normal, pourquoi cette disparition.

Parce qu’en dépit de ce qu’a déclaré Anthropic, il semble bien qu’il y ait eu un problème, selon Search Engine Journal. Nos confrères ont réalisé un audit des en-têtes HTTP ce même 27 juillet. Le chemin /share/* de claude.ai est bloqué par une directive Disallow dans le robots.txt, sous le groupe générique User-agent: *.

Or, les pages elles-mêmes renvoient un en-tête X-Robots-Tag: none, que les directives de Google traitent comme équivalent à noindex et nofollow. Le chemin de partage est ainsi bloqué par le robots.txt de claude.ai.

Et c’est là que survient le problème, selon Search Engine Journal : « À cause de cela, les règles entrent en conflit. Selon les directives de Google, un tag noindex ne fonctionne que si l’outil d’exploration est autorisé à accéder et à lire la page. Si une page est bloquée par robots.txt, elle peut toujours être indexée si d’autres pages y renvoient, puisque Googlebot note l’URL sans l’ouvrir réellement ».

Le bot de Google voit donc une page disposant d’une directive de non-référencement et en indexe l’URL nue, sans le contenu. Il en va de même pour les URL présentes sur cette page, dont les directives ne peuvent pas être lues à cause du premier blocage. Ce conflit a entrainé le référencement des adresses de partage des conversations Claude, sans leur contenu. Voilà pourquoi on pouvait les retrouver avec un opérateur de recherche.

Anthropic n’a pas communiqué de correctif technique explicite. La disparition des résultats de recherche dès le lundi après-midi a été constatée par 404 Media, TechCrunch mais également par Next, sans confirmation officielle du mécanisme corrigé. Ce nettoyage et les observations réalisées par Search Engine Journal laissent cependant penser que l’entreprise s’est peut-être rendu compte du conflit potentiel entre les directives.

Que faire côté internaute ?

Si vous ne partagez pas vos conversations Claude ou que vous ne le faites qu’au travers d’autres moyens que des pages web (par exemple une messagerie instantanée), il n’y a rien à craindre. Toutes les conversations sont privées (au sens d’Anthropic) par défaut.

Si vous avez des conversations partagées, vous pouvez cependant en révoquer l’accès. Rendez-vous dans les paramètres du compte, puis dans « Confidentialité ». Là, descendez jusqu’à la ligne « Conversations partagées » puis cliquez sur « Gérer ». La liste apparaitra, avec possibilité de voir la conversation et de la supprimer.

Notez bien que l’icône de poubelle, qui désigne la suppression, ne signifie pas que la conversation elle-même sera effacée, uniquement le partage associé. Autre information importante, la gestion des Artefacts est séparée et se fait depuis la ligne juste en-dessous de « Conversations partagées ».

Ce n’est pas une première, loin de là

Ce n’est pas la première fois (et certainement pas la dernière) que ce genre de couac arrive. Il y a un an, OpenAI corrigeait le tir de son IA générative qui laissait vos discussions « publiques » avec ChatGPT être indexées par les moteurs de recherche, dont Google. Quelques semaines après OpenAI, xAI aussi y est allé de sa pierre à l’édifice avec des centaines de milliers de conversations rendues accessibles via les moteurs de recherche.

En septembre, Forbes alertait sur la présence de plusieurs centaines de conversations avec le chatbot Claude d’Anthropic dans Google. Déjà à l’époque, l’entreprise rejetait la faute sur les utilisateurs : « La porte-parole d’Anthropic, Gabby Curtis, a déclaré à Forbes que les conversations avec Claude n’étaient visibles que sur Google et Bing parce que les utilisateurs avaient publié des liens vers ces conversations en ligne ou sur les réseaux sociaux », expliquaient nos confrères.

Quatre incidents du même genre en seulement un an, le problème est récurrent. C’est l’occasion de rappeler une règle élémentaire : ne pas partager publiquement le lien d’un document que vous souhaitez garder pour vous. On pourrait même recommander de ne pas créer de lien de partage tout court afin de limiter les risques. Parfois, certains ne savent même pas que les documents sont accessibles publiquement, comme nous l’avons démontré avec des Google Groupes en accès libre aux quatre vents.

• [Offert] Google Groupes : depuis 20 ans, des données personnelles et bancaires en accès libre

Encore un problème de l’interface chaise-clavier

Des internautes ont signalé qu’il était simple de retrouver des conversations Claude partagées. Pour Anthropic cependant, il n’y a aucun problème : c’est le fonctionnement attendu de cette capacité. Mais ce n’est pas tout à fait aussi simple. Encore plus inquiétant, c’est le quatrième incident du genre en un an.

Durant le week-end du 25 - 26 juillet, des utilisateurs de Reddit ont découvert que l’opérateur de recherche « site:claude.ai/share » faisait remonter dans Google une longue liste de conversations Claude partagées, ainsi que des éléments nommés Artefacts par Anthropic : documents et mini-applications interactifs générés dans l’outil.

Le 27 juillet, 404 Media publie un article évoquant la situation, rapidement suivi par d’autres, comme TechCrunch. Depuis, nombre de sites et personnes ont évoqué la situation, relevant qu’on peut trouver une foule d’informations dans ces éléments partagés.

Ces révélations ont pris un tour plus dangereux quand certaines informations se sont avérées être sensibles. Futurism, cité par plusieurs médias, a identifié un rapport médical détaillé nommant un patient, des résultats d’essai clinique avec des noms de patients, ainsi que des fichiers contenant les noms et numéros de téléphone d’enfants d’école primaire. Le contenu exposé allait de notes de programmation et de fausses critiques de livres à des éléments bien plus sensibles : rapports médicaux de patients, données d’essais cliniques avec noms réels, documents internes d’entreprise, évaluations de salariés, clés API et identifiants de connexion.

Pour Anthropic, c’est tout à fait normal

Pour l’entreprise à l’origine de Claude, c’est le résultat d’un comportement parfaitement attendu : les conversations partagées sont accessibles à toute personne possédant le lien. Or, il suffit que ce lien ait été publié dans un endroit accessible aux moteurs de recherche pour qu’il se retrouve dans les résultats, si la requête est conçue spécifiquement pour le retrouver et que le fichiers robots.txt n’interdit pas explicitement la récupération des informations.

Amie Rotherham, porte-parole d’Anthropic, a ainsi indiqué à TechCrunch :

« Nous donnons aux gens le contrôle pour partager publiquement leurs conversations avec Claude, et conformément à nos principes de confidentialité, nous ne partageons pas les annuaires de discussion ni les sitemaps avec des moteurs de recherche comme Google. Ces liens partageables ne sont ni devinables ni découvrables à moins que les gens choisissent de les partager eux-mêmes. Lorsqu’une personne partage une conversation, elle rend ce contenu accessible au public, et comme tout autre contenu public sur le web, il peut être archivé par des services tiers ».

Du côté de Google, on cherche également à se montrer clair : « Ni Google ni aucun autre moteur de recherche ne contrôle quelles pages sont rendues publiques sur le web, et ces pages ont été indexées sur de nombreux moteurs de recherche. Nous donnons aux propriétaires de sites des contrôles clairs pour décider si les pages peuvent être explorées ou indexées, et nous respectons toujours ces directives ». En d’autres termes, ces liens étaient publics et ont été repris par tous les moteurs, sous-entendu : « pas nous uniquement ».

Mais ce n’est pas si simple

La situation semble à l’heure réglée, les résultats ayant disparu dans l’après-midi du lundi 27 juillet. Si le fonctionnement des conversations partagées était normal, pourquoi cette disparition.

Parce qu’en dépit de ce qu’a déclaré Anthropic, il semble bien qu’il y ait eu un problème, selon Search Engine Journal. Nos confrères ont réalisé un audit des en-têtes HTTP ce même 27 juillet. Le chemin /share/* de claude.ai est bloqué par une directive Disallow dans le robots.txt, sous le groupe générique User-agent: *.

Or, les pages elles-mêmes renvoient un en-tête X-Robots-Tag: none, que les directives de Google traitent comme équivalent à noindex et nofollow. Le chemin de partage est ainsi bloqué par le robots.txt de claude.ai.

Et c’est là que survient le problème, selon Search Engine Journal : « À cause de cela, les règles entrent en conflit. Selon les directives de Google, un tag noindex ne fonctionne que si l’outil d’exploration est autorisé à accéder et à lire la page. Si une page est bloquée par robots.txt, elle peut toujours être indexée si d’autres pages y renvoient, puisque Googlebot note l’URL sans l’ouvrir réellement ».

Le bot de Google voit donc une page disposant d’une directive de non-référencement et en indexe l’URL nue, sans le contenu. Il en va de même pour les URL présentes sur cette page, dont les directives ne peuvent pas être lues à cause du premier blocage. Ce conflit a entrainé le référencement des adresses de partage des conversations Claude, sans leur contenu. Voilà pourquoi on pouvait les retrouver avec un opérateur de recherche.

Anthropic n’a pas communiqué de correctif technique explicite. La disparition des résultats de recherche dès le lundi après-midi a été constatée par 404 Media, TechCrunch mais également par Next, sans confirmation officielle du mécanisme corrigé. Ce nettoyage et les observations réalisées par Search Engine Journal laissent cependant penser que l’entreprise s’est peut-être rendu compte du conflit potentiel entre les directives.

Que faire côté internaute ?

Si vous ne partagez pas vos conversations Claude ou que vous ne le faites qu’au travers d’autres moyens que des pages web (par exemple une messagerie instantanée), il n’y a rien à craindre. Toutes les conversations sont privées (au sens d’Anthropic) par défaut.

Si vous avez des conversations partagées, vous pouvez cependant en révoquer l’accès. Rendez-vous dans les paramètres du compte, puis dans « Confidentialité ». Là, descendez jusqu’à la ligne « Conversations partagées » puis cliquez sur « Gérer ». La liste apparaitra, avec possibilité de voir la conversation et de la supprimer.

Notez bien que l’icône de poubelle, qui désigne la suppression, ne signifie pas que la conversation elle-même sera effacée, uniquement le partage associé. Autre information importante, la gestion des Artefacts est séparée et se fait depuis la ligne juste en-dessous de « Conversations partagées ».

Ce n’est pas une première, loin de là

Ce n’est pas la première fois (et certainement pas la dernière) que ce genre de couac arrive. Il y a un an, OpenAI corrigeait le tir de son IA générative qui laissait vos discussions « publiques » avec ChatGPT être indexées par les moteurs de recherche, dont Google. Quelques semaines après OpenAI, xAI aussi y est allé de sa pierre à l’édifice avec des centaines de milliers de conversations rendues accessibles via les moteurs de recherche.

En septembre, Forbes alertait sur la présence de plusieurs centaines de conversations avec le chatbot Claude d’Anthropic dans Google. Déjà à l’époque, l’entreprise rejetait la faute sur les utilisateurs : « La porte-parole d’Anthropic, Gabby Curtis, a déclaré à Forbes que les conversations avec Claude n’étaient visibles que sur Google et Bing parce que les utilisateurs avaient publié des liens vers ces conversations en ligne ou sur les réseaux sociaux », expliquaient nos confrères.

Quatre incidents du même genre en seulement un an, le problème est récurrent. C’est l’occasion de rappeler une règle élémentaire : ne pas partager publiquement le lien d’un document que vous souhaitez garder pour vous. On pourrait même recommander de ne pas créer de lien de partage tout court afin de limiter les risques. Parfois, certains ne savent même pas que les documents sont accessibles publiquement, comme nous l’avons démontré avec des Google Groupes en accès libre aux quatre vents.

• [Offert] Google Groupes : depuis 20 ans, des données personnelles et bancaires en accès libre

À la mitrAIlleuse

Il devait être testé lors de l’OTAN Coalition Warrior Interoperability Exercise mais n’a finalement pas été présenté. Que sait-on d’Arcadia, cette plateforme dopée à l’IA grâce à laquelle l’armée française compte se passer des services de Palantir, et aider ses alliés à faire de même ?

On se rappelle de la bataille de communication de juin dernier, lorsque Sébastien Lecornu annonçait l’abandon du « géant américain » par la Direction générale de la sécurité intérieure (DGSI), qui avait retenu à la place la solution française ChapsVision. La DGSI s’était elle-même déclarée surprise par l’annonce (elle avait renouvelé son contrat six mois plus tôt), avant que Palantir ne la conteste. En attendant, alors que les débats sur les enjeux de souveraineté numérique se multiplient, la France continue de se chercher des remplaçants au géant états-unien de la surveillance.

• IA dans l’administration publique : la France lance les grandes manœuvres

Avec Arcadia, elle teste un système de commandement dédié au champ de bataille, et recourant à divers systèmes d’intelligence artificielle. Fruit de la collaboration entre Mistral AI, Safran, Thales et Airbus, la plateforme de « commandement et contrôle » (C2) était testée courant juin lors de l’OTAN Coalition Warrior Interoperability Exercise, un exercice dédié aux essais de nouvelles technologies de communications entre les forces des alliés membres de l’Organisation du traité de l’Atlantique nord (OTAN).

Un système décentralisé

Un parapluie, mais pas de baskets

Microsoft AI a présenté le 27 juillet 2026 son premier modèle dédié à la cybersécurité. Intégré dans son architecture, l’entreprise annonce battre tous les modèles actuels dans ce domaine, y compris Mythos d’Anthropic, mais attention à ce qui est réellement comparé.

Hier soir, Microsoft a annoncé officiellement MAI-Cyber-1-Flash. Il s’agit du tout premier LLM de l’éditeur consacré à la cybersécurité. Et pour un premier modèle, Microsoft a mis les petits plats dans les grands.

MAI-Cyber-1-Flash est un modèle compact, spécialisé dans le code et dérivé de la lignée MAI-Thinking-1, propre à Microsoft. Il est intégré à MDASH, le harnais multi-agents de détection et de remédiation de vulnérabilités déjà présenté par Microsoft en mai dernier. Plus récemment, l’entreprise est revenue sur le rôle prépondérant que joue désormais MDASH dans la sécurité de ses produits, expliquant l’envolée du nombre de failles corrigées dans les derniers bulletins mensuels : près de 200 en juin et plus de 570 en juillet.

Un modèle, un harnais…

Microsoft n’hésite pas à déclarer que son modèle, profondément intégré à MDASH, a été « perfectionné par les meilleurs experts en cybersécurité du secteur et renforcé dans le plus grand domaine de sécurité au monde ». Ce qui lui permet, toujours selon Microsoft, de battre tout le monde dans le domaine de la détection de failles, y compris Mythos, GPT 5.6 Sol, GPT 5.5 Cyber et Gemini 3.5 Flash Cyber. Avec 95,95 % au test CyberGym, Microsoft dépasse d’au moins 10 points la concurrence.

Mais attention, Microsoft ne compare pas directement son modèle MAI-Cyber-1-Flash aux autres : l’entreprise compare MDASH. Autrement dit, tout le harnais avec le nouveau modèle et GPT 5.4, utilisé en renfort.

Comme expliqué par l’éditeur en effet, MAI-Cyber-1-Flash est un modèle compact, conçu pour « gérer efficacement jusqu’à 90 % de toutes les tâches ». Dans cette configuration, MDASH ne basculerait vers les modèles plus gros et plus couteux (ici GPT 5.4) que dans 10 % des cas en moyenne, « pour les tâches exceptionnellement difficiles qui en ont réellement besoin ».

C’est bien cette architecture complète qui atteint près de 96 % sur CyberGym, battant Mythos de 12 points, insiste Microsoft. Rappelons que ces chiffres sont auto-rapportés et effectués dans un environnement contrôlé par Microsoft. Ils n’ont pas été vérifiés par un tiers indépendant.

Pour l’éditeur, c’est aussi une question d’économies substantielles. La meilleure offre MDASH combinait jusqu’à présent GPT 5.4 + 5.4 mini + codex 5.3. La nouvelle version intégrant MAI-Cyber-1-Flash coûterait moitié moins cher à faire tourner.

… et une plateforme

Mi-juillet, nous avions relayé un bruit de couloir : Microsoft préparait un projet nommé Perception pour venir concurrencer Anthropic et son projet Glasswing, seule manière de pouvoir utiliser Mythos.

Perception a bien été confirmé hier soir lui aussi. Il est présenté comme le système agentique qui vient chapeauter MAI-Cyber-1-Flash et MDASH. Le billet de blog dédié le présente comme une refonte de l’architecture de sécurité pour l’ère de l’IA : une nouvelle pile de sécurité doit percevoir en continu le risque sur l’ensemble du parc numérique, raisonner sur de vastes quantités de contexte et agir à vitesse machine, tout en apprenant et en s’adaptant à mesure que les environnements évoluent.

Le système coordonne trois familles d’agents spécialisés qui se transmettent le travail sans rupture de charge :

• Les agents rouges repèrent les chemins de compromission potentiels avant qu’un attaquant ne puisse les exploiter
• Les agents bleus enquêtent, évaluent le contexte et déterminent quels signaux représentent un risque réel
• Les agents verts appliquent les correctifs et durcissent l’environnement (renforcent sa sécurité)

Ces agents ne repartent pas de zéro à chaque tâche. Ils s’appuient sur un contexte de sécurité partagé : une représentation mise à jour en continu des actifs, identités, relations et risques de l’organisation. Tous les agents puisent dans ce contexte, réduisant les coûts en tokens et la latence tout en améliorant la cohérence du raisonnement, selon Microsoft.

Un programme complet, mais très jeune

Un serveur MCP est également fourni pour exécuter les actions en ligne de commande. Les agents verts peuvent aussi ouvrir directement des pull requests sur GitHub et construire des correctifs potentiels pour les vulnérabilités. Perception propose donc un système de sécurité en apprentissage continu combinant capteurs, contexte partagé, modèles multiples, agents spécialisés et mécanismes d’action capables de modifier les protections à travers l’environnement.

Le programme se présente ainsi comme une couche d’orchestration, au-dessus de MAI-Cyber-1-Flash et MDASH, avec un déploiement encore très récent et une autonomie d’action volontairement limitée à ce stade. Microsoft insiste sur le maintien d’un humain dans la boucle décisionnelle, ce qui suggère que l’entreprise elle-même reste prudente sur le niveau de confiance à accorder aux agents verts capables de modifier des systèmes de production.

Perception n’est d’ailleurs pas disponible. Le premier accès se fera sous forme de préversion le 3 août et uniquement pour des clients MDASH triés sur le volet. Même une fois lancé en version finale, il est très probable que Perception ne soit accessible qu’au travers d’un accès vérifié, à la manière de Glasswing chez Anthropic ou de Daybreak chez OpenAI.

Un parapluie, mais pas de baskets

Microsoft AI a présenté le 27 juillet 2026 son premier modèle dédié à la cybersécurité. Intégré dans son architecture, l’entreprise annonce battre tous les modèles actuels dans ce domaine, y compris Mythos d’Anthropic, mais attention à ce qui est réellement comparé.

Hier soir, Microsoft a annoncé officiellement MAI-Cyber-1-Flash. Il s’agit du tout premier LLM de l’éditeur consacré à la cybersécurité. Et pour un premier modèle, Microsoft a mis les petits plats dans les grands.

MAI-Cyber-1-Flash est un modèle compact, spécialisé dans le code et dérivé de la lignée MAI-Thinking-1, propre à Microsoft. Il est intégré à MDASH, le harnais multi-agents de détection et de remédiation de vulnérabilités déjà présenté par Microsoft en mai dernier. Plus récemment, l’entreprise est revenue sur le rôle prépondérant que joue désormais MDASH dans la sécurité de ses produits, expliquant l’envolée du nombre de failles corrigées dans les derniers bulletins mensuels : près de 200 en juin et plus de 570 en juillet.

Un modèle, un harnais…

Microsoft n’hésite pas à déclarer que son modèle, profondément intégré à MDASH, a été « perfectionné par les meilleurs experts en cybersécurité du secteur et renforcé dans le plus grand domaine de sécurité au monde ». Ce qui lui permet, toujours selon Microsoft, de battre tout le monde dans le domaine de la détection de failles, y compris Mythos, GPT 5.6 Sol, GPT 5.5 Cyber et Gemini 3.5 Flash Cyber. Avec 95,95 % au test CyberGym, Microsoft dépasse d’au moins 10 points la concurrence.

Mais attention, Microsoft ne compare pas directement son modèle MAI-Cyber-1-Flash aux autres : l’entreprise compare MDASH. Autrement dit, tout le harnais avec le nouveau modèle et GPT 5.4, utilisé en renfort.

Comme expliqué par l’éditeur en effet, MAI-Cyber-1-Flash est un modèle compact, conçu pour « gérer efficacement jusqu’à 90 % de toutes les tâches ». Dans cette configuration, MDASH ne basculerait vers les modèles plus gros et plus couteux (ici GPT 5.4) que dans 10 % des cas en moyenne, « pour les tâches exceptionnellement difficiles qui en ont réellement besoin ».

C’est bien cette architecture complète qui atteint près de 96 % sur CyberGym, battant Mythos de 12 points, insiste Microsoft. Rappelons que ces chiffres sont auto-rapportés et effectués dans un environnement contrôlé par Microsoft. Ils n’ont pas été vérifiés par un tiers indépendant.

Pour l’éditeur, c’est aussi une question d’économies substantielles. La meilleure offre MDASH combinait jusqu’à présent GPT 5.4 + 5.4 mini + codex 5.3. La nouvelle version intégrant MAI-Cyber-1-Flash coûterait moitié moins cher à faire tourner.

… et une plateforme

Mi-juillet, nous avions relayé un bruit de couloir : Microsoft préparait un projet nommé Perception pour venir concurrencer Anthropic et son projet Glasswing, seule manière de pouvoir utiliser Mythos.

Perception a bien été confirmé hier soir lui aussi. Il est présenté comme le système agentique qui vient chapeauter MAI-Cyber-1-Flash et MDASH. Le billet de blog dédié le présente comme une refonte de l’architecture de sécurité pour l’ère de l’IA : une nouvelle pile de sécurité doit percevoir en continu le risque sur l’ensemble du parc numérique, raisonner sur de vastes quantités de contexte et agir à vitesse machine, tout en apprenant et en s’adaptant à mesure que les environnements évoluent.

Le système coordonne trois familles d’agents spécialisés qui se transmettent le travail sans rupture de charge :

• Les agents rouges repèrent les chemins de compromission potentiels avant qu’un attaquant ne puisse les exploiter
• Les agents bleus enquêtent, évaluent le contexte et déterminent quels signaux représentent un risque réel
• Les agents verts appliquent les correctifs et durcissent l’environnement (renforcent sa sécurité)

Ces agents ne repartent pas de zéro à chaque tâche. Ils s’appuient sur un contexte de sécurité partagé : une représentation mise à jour en continu des actifs, identités, relations et risques de l’organisation. Tous les agents puisent dans ce contexte, réduisant les coûts en tokens et la latence tout en améliorant la cohérence du raisonnement, selon Microsoft.

Un programme complet, mais très jeune

Un serveur MCP est également fourni pour exécuter les actions en ligne de commande. Les agents verts peuvent aussi ouvrir directement des pull requests sur GitHub et construire des correctifs potentiels pour les vulnérabilités. Perception propose donc un système de sécurité en apprentissage continu combinant capteurs, contexte partagé, modèles multiples, agents spécialisés et mécanismes d’action capables de modifier les protections à travers l’environnement.

Le programme se présente ainsi comme une couche d’orchestration, au-dessus de MAI-Cyber-1-Flash et MDASH, avec un déploiement encore très récent et une autonomie d’action volontairement limitée à ce stade. Microsoft insiste sur le maintien d’un humain dans la boucle décisionnelle, ce qui suggère que l’entreprise elle-même reste prudente sur le niveau de confiance à accorder aux agents verts capables de modifier des systèmes de production.

Perception n’est d’ailleurs pas disponible. Le premier accès se fera sous forme de préversion le 3 août et uniquement pour des clients MDASH triés sur le volet. Même une fois lancé en version finale, il est très probable que Perception ne soit accessible qu’au travers d’un accès vérifié, à la manière de Glasswing chez Anthropic ou de Daybreak chez OpenAI.

Orange veut partager le fardeau de ses datacenters. L’opérateur historique a ainsi annoncé la création d’une coentreprise avec Morrison, une société néo-zélandaise spécialisée dans les infrastructures, qui aura pour mission de décupler la capacité totale des datacenters Orange – soit un total de 400 MW.

Une progression impressionnante qui nécessite la construction de nouveaux bâtiments. Morrison est précisément là pour ses capitaux et sa capacité à lever de la dette. Orange, de son côté, apporte cinq de ses principaux centres de données répartis sur quatre campus en France (Chevilly-Larue, Aubervilliers, Chartres et Val-de-Reuil), ainsi que son expertise opérationnelle, les terrains, les bâtiments, et les clients. Orange Business dispose pour rappel d’une qualification SecNumCloud de l’ANSSI dans son datacenter de Grenoble, qui n’est pas dans cette liste.

Orange Business sera le partenaire exclusif pour la commercialisation des offres de colocation et d’hébergement auprès des grandes entreprises, des PME et des acteurs du secteur public. Ces infrastructures serviront également aux solutions infonuagiques et IA de la filière pro d’Orange. L’opérateur conserve par ailleurs le contrôle opérationnel des espaces dédiés à ses propres activités, qui resteront hébergés dans ses datacenters. L’entreprise peut ainsi affirmer :

« Cela garantirait aux clients d’Orange et d’Orange Business un niveau de sécurité et de disponibilité des systèmes hébergés et des données associées conforme aux standards nationaux et européens les plus exigeants. »

« Ce projet de coentreprise avec Morrison nous permettrait de révéler la valeur de nos actifs existants et de renforcer notre position dans les data centers », explique Christel Heydemann, directrice générale du groupe Orange. C’est aussi un moyen de créer les « infrastructures numériques souveraines et de confiance » dont la France a besoin, selon elle.

« Avec Orange, nous envisageons la création d’une plateforme associant des actifs d’infrastructure stratégiques, une expertise opérationnelle et des capitaux de long terme pour répondre à cet enjeu », rebondit William Smales, directeur des investissements de Morrison. Un investissement de 3 milliards d’euros est sur la table, financé par les deux partenaires. La création de la coentreprise, détenue à 50/50, est attendue pour le premier semestre de l’année prochaine.

Orange s’interrogeait depuis un moment pour valoriser ses datacenters, des actifs qui jusqu’à présent étaient noyés dans les comptes du groupe. Une coentreprise a cet avantage de pouvoir accueillir de nouveaux capitaux et de pouvoir s’endetter sans que l’opérateur n’ait tout à financer.

La rumeur courait depuis quelques semaines que Morrison était en tête de liste des partenaires possibles, avec Vauban Infrastructure Partners et Macquarie, comme le relevait récemment DCmag. La prise de participation de la société permettrait à Orange d’encaisser de 400 à 500 millions d’euros. Pour l’opérateur, ce serait de l’argent qui servirait au financement d’autres investissements dans l’IA et le numérique.

• Datacenters, eau, électricité, carbone : explorez notre carte mondiale interactive !

Orange veut partager le fardeau de ses datacenters. L’opérateur historique a ainsi annoncé la création d’une coentreprise avec Morrison, une société néo-zélandaise spécialisée dans les infrastructures, qui aura pour mission de décupler la capacité totale des datacenters Orange – soit un total de 400 MW.

Une progression impressionnante qui nécessite la construction de nouveaux bâtiments. Morrison est précisément là pour ses capitaux et sa capacité à lever de la dette. Orange, de son côté, apporte cinq de ses principaux centres de données répartis sur quatre campus en France (Chevilly-Larue, Aubervilliers, Chartres et Val-de-Reuil), ainsi que son expertise opérationnelle, les terrains, les bâtiments, et les clients. Orange Business dispose pour rappel d’une qualification SecNumCloud de l’ANSSI dans son datacenter de Grenoble, qui n’est pas dans cette liste.

Orange Business sera le partenaire exclusif pour la commercialisation des offres de colocation et d’hébergement auprès des grandes entreprises, des PME et des acteurs du secteur public. Ces infrastructures serviront également aux solutions infonuagiques et IA de la filière pro d’Orange. L’opérateur conserve par ailleurs le contrôle opérationnel des espaces dédiés à ses propres activités, qui resteront hébergés dans ses datacenters. L’entreprise peut ainsi affirmer :

« Cela garantirait aux clients d’Orange et d’Orange Business un niveau de sécurité et de disponibilité des systèmes hébergés et des données associées conforme aux standards nationaux et européens les plus exigeants. »

« Ce projet de coentreprise avec Morrison nous permettrait de révéler la valeur de nos actifs existants et de renforcer notre position dans les data centers », explique Christel Heydemann, directrice générale du groupe Orange. C’est aussi un moyen de créer les « infrastructures numériques souveraines et de confiance » dont la France a besoin, selon elle.

« Avec Orange, nous envisageons la création d’une plateforme associant des actifs d’infrastructure stratégiques, une expertise opérationnelle et des capitaux de long terme pour répondre à cet enjeu », rebondit William Smales, directeur des investissements de Morrison. Un investissement de 3 milliards d’euros est sur la table, financé par les deux partenaires. La création de la coentreprise, détenue à 50/50, est attendue pour le premier semestre de l’année prochaine.

Orange s’interrogeait depuis un moment pour valoriser ses datacenters, des actifs qui jusqu’à présent étaient noyés dans les comptes du groupe. Une coentreprise a cet avantage de pouvoir accueillir de nouveaux capitaux et de pouvoir s’endetter sans que l’opérateur n’ait tout à financer.

La rumeur courait depuis quelques semaines que Morrison était en tête de liste des partenaires possibles, avec Vauban Infrastructure Partners et Macquarie, comme le relevait récemment DCmag. La prise de participation de la société permettrait à Orange d’encaisser de 400 à 500 millions d’euros. Pour l’opérateur, ce serait de l’argent qui servirait au financement d’autres investissements dans l’IA et le numérique.

• Datacenters, eau, électricité, carbone : explorez notre carte mondiale interactive !