Dans la foulée de la version 1.2 de son modèle Muse Spark, Meta ouvre à tous les développeurs son agent de programmation Muse Code en bêta « pour créer des choses qui comptent ». Et qui ne coûtent pas trop cher non plus : les tarifs de Muse Spark 1.2 sont en effet plus proches de ceux des modèles chinois que de ceux d’OpenAI ou d’Anthropic.
La tarification standard à l’usage est de 1,25 dollar par million de tokens en entrée et 4,25 dollars par million de sortie (0,15 dollar par million en entrée en cache). Le mode « contributeur », qui permet à Meta d’exploiter les données pour améliorer ses modèles de langage, réduit encore les coûts : 0,10 dollar en entrée, 0,20 dollar en sortie, 0,002 dollar en cache. Ce mode impose des limites d’usage sur une fenêtre glissante de 5 heures plutôt qu’en nombre de requêtes.
Meta accepte également les demandes « zéro rétention de données », ce qui signifie que l’entreprise ne conserve pas les données, « une fonctionnalité majeure pour les entreprises, importante pour beaucoup d’utilisateurs », explique Alexandr Wang, le patron du Meta Superintelligence Labs, au Wall Street Journal.
Image : Meta
On est très loin des prix pratiqués par la concurrence directe : l’utilisation de Claude Sonnet 5 est facturée 2 dollars en entrée et 10 dollars en sortie par million de tokens. GPT-5.6 Terra, auquel Spark 1.2 se compare, coûte 2,50 dollars en entrée et 15 dollars en sortie.
« Nous pensons que, pour de nombreux cas d’usage, cela peut être une option extrêmement intéressante, notamment du point de vue des coûts », indique Alexandr Wang. Cette stratégie tarifaire agressive a été initiée avec Spark 1.1, lancé le 9 juillet. Meta veut rattraper son retard en jouant la carte du prix, un sujet devenu très sensible du côté des entreprises.
Les modèles Spark ne se présentent pas comme des champions des benchmarks, et c’est le cas aussi de la version 1.2. Meta indique que la nouvelle mouture apporte une « amélioration modérée » par rapport au précédent modèle, mais surtout qu’il a été optimisé pour les tâches confiées aux agents de développement (refactorisation sur plusieurs fichiers, longues sessions de débug, gestion de tâches multiples).
Artifial Analysis a publié ses propres benchmarks : ils positionnent Spark 1.2 au même niveau que Grok 4.5, avec qui il partage la même envie de secouer le cocotier des prix. Les deux modèles se placent derrière Opus 5, Fable 5, Opus 4.8, GPT-5.6 Sol et Kimi K3. Muse Code peut s’installer dès aujourd’hui via une ligne de commande dans un terminal (macOS et Linux). Il fonctionne évidemment avec Spark 1.2, disponible aussi sur la plateforme OpenRouter.
Dans la foulée de la version 1.2 de son modèle Muse Spark, Meta ouvre à tous les développeurs son agent de programmation Muse Code en bêta « pour créer des choses qui comptent ». Et qui ne coûtent pas trop cher non plus : les tarifs de Muse Spark 1.2 sont en effet plus proches de ceux des modèles chinois que de ceux d’OpenAI ou d’Anthropic.
La tarification standard à l’usage est de 1,25 dollar par million de tokens en entrée et 4,25 dollars par million de sortie (0,15 dollar par million en entrée en cache). Le mode « contributeur », qui permet à Meta d’exploiter les données pour améliorer ses modèles de langage, réduit encore les coûts : 0,10 dollar en entrée, 0,20 dollar en sortie, 0,002 dollar en cache. Ce mode impose des limites d’usage sur une fenêtre glissante de 5 heures plutôt qu’en nombre de requêtes.
Meta accepte également les demandes « zéro rétention de données », ce qui signifie que l’entreprise ne conserve pas les données, « une fonctionnalité majeure pour les entreprises, importante pour beaucoup d’utilisateurs », explique Alexandr Wang, le patron du Meta Superintelligence Labs, au Wall Street Journal.
Image : Meta
On est très loin des prix pratiqués par la concurrence directe : l’utilisation de Claude Sonnet 5 est facturée 2 dollars en entrée et 10 dollars en sortie par million de tokens. GPT-5.6 Terra, auquel Spark 1.2 se compare, coûte 2,50 dollars en entrée et 15 dollars en sortie.
« Nous pensons que, pour de nombreux cas d’usage, cela peut être une option extrêmement intéressante, notamment du point de vue des coûts », indique Alexandr Wang. Cette stratégie tarifaire agressive a été initiée avec Spark 1.1, lancé le 9 juillet. Meta veut rattraper son retard en jouant la carte du prix, un sujet devenu très sensible du côté des entreprises.
Les modèles Spark ne se présentent pas comme des champions des benchmarks, et c’est le cas aussi de la version 1.2. Meta indique que la nouvelle mouture apporte une « amélioration modérée » par rapport au précédent modèle, mais surtout qu’il a été optimisé pour les tâches confiées aux agents de développement (refactorisation sur plusieurs fichiers, longues sessions de débug, gestion de tâches multiples).
Artifial Analysis a publié ses propres benchmarks : ils positionnent Spark 1.2 au même niveau que Grok 4.5, avec qui il partage la même envie de secouer le cocotier des prix. Les deux modèles se placent derrière Opus 5, Fable 5, Opus 4.8, GPT-5.6 Sol et Kimi K3. Muse Code peut s’installer dès aujourd’hui via une ligne de commande dans un terminal (macOS et Linux). Il fonctionne évidemment avec Spark 1.2, disponible aussi sur la plateforme OpenRouter.
Mistral a lancé ce 4 aout un nouveau « petit » modèle. Nommé Shieldstral, il est dédié aux tâches de modération. Avec environ 4 milliards de paramètres, il est facilement installable sur un grand nombre de machines.
L’entreprise française continue sur sa lancée des modèles spécialisés et open source (sous licence Apache 2.0), dont les tailles contenues permettent assez aisément une utilisation locale. Par exemple, Mistral a lancé fin juin son modèle OCR 4 dans l’optique de bousculer la gestion des documents. Il s’agissait d’ailleurs d’un lancement important, avec un effort particulier sur la présentation et les explications sur les capacités du modèle.
Shieldstral : carte d’identité
Le modèle se nomme précisément Shieldstral-1.0-3B. L’appellation est un peu « trompeuse », car le modèle embarque en fait 3,8 milliards de paramètres. On est donc plus proche d’un « 4B » (« 4 billions », 4 milliards). Dans l’absolu, la différence reste cependant minime : Shieldstral est un petit modèle conçu pour fonctionner en local.
Dans son billet, Mistral indique que son nouveau bébé a été construit sur la base de Ministral-3-3B-Base-2512, associé à l’encodeur visuel Pixtral. De fait, Shieldstral est multimodal et accepte donc du texte et/ou des images en entrée. La fenêtre de contexte est « théoriquement » de 256k, mais Mistral conseille de se limiter à 32k.
Comme toujours avec les modèles de Mistral, on peut télécharger Shieldstral depuis Hugging Face. Il est « open source » avec des poids ouverts et sous licence Apache 2.0. On remarque que le modèle pèse 7,7 Go et est disponible en deux versions : Consolidate (le format utilisé par Mistral) et Model (le format habituel sur Hugging Face).
Pour cette taille, on obtient que le modèle « nu » (uniquement les poids) en bfloat16. Pour un fonctionnement en local, il faut donc un minimum de 8 Go en mémoire, ce qui laissera très peu de marge pour les caches, notamment d’inférence, avec à la clé de possibles soucis de fonctionnement. Mieux vaut viser 12 ou 16 Go si vous avez ce genre de matériel (Mistral recommande d’ailleurs 16 Go). Comme d’habitude, la mémoire unifiée des Mac permet de profiter plus facilement d’un fonctionnement local, si la machine embarque au moins 16 Go de RAM.
Mistral veut rendre la modération plus souple
Si l’on en croit l’entreprise, Shieldstral se différencie par son approche. La plupart des modèles « de garde » listent directement les catégories de préjudices dans leurs poids. Cette taxonomie oblige à réentraîner le modèle pour chaque nouveau contexte produit, affirme Mistral.
Shieldstral considère au contraire la politique de modération comme faisant partie de l’entrée. L’opérateur peut ainsi formuler une question binaire (oui ou non), fournir une instruction pour décrire le contexte d’évaluation et le niveau de sévérité attendu. Après quoi, le modèle renvoie un score de sécurité calibré à partir d’un seul jeton.
Concrètement, chaque requête contient une instruction, une question de sécurité et le contenu à vérifier. Le score renvoyé par Shieldstral se base sur les probabilités « oui » et « non », et c’est l’opérateur qui définit le seuil de déclenchement de l’action associée.
Mistral met largement en avant les performances de son nouveau modèle. Dans les résultats publiés dans le billet d’annonce, Shieldstral obtient un score F1 de 84,9, soit le même que GPT-OSS-Safeguard, un modèle 20B. Selon Mistral, il est plus performant que n’importe quel modèle concurrent, pour un poids inférieur. Tout du moins sur les tests de sécurité des textes et la sécurité multimodale, car il est dépassé par d’autres sur la détection des refus et l’adaptabilité des politiques.
Précisons que la modération à l’aide de l’IA n’a rien de nouveau en soi, elle est utilisée depuis des années pour simplifier le rôle des modérateurs humains (ou même pour les remplacer, avec tous les problèmes qui peuvent en découler). Dans ce domaine, Reddit vient d’ailleurs d’annoncer une modernisation de son infrastructure. Ce n’est pas non plus la première fois que Mistral propose un modèle dédié, avec par exemple Moderation 2 publié en mars dernier. Aucun de ces modèles n’avait cependant été mis en avant de cette manière, uniquement l’API commerciale lancée en novembre 2024.
Quelle modération ? Quelle sécurité ?
Mistral l’affirme : « un petit modèle peut battre des modèles beaucoup plus grands si les données sont correctes ». Mais de quoi parle-t-on exactement ?
Le modèle peut notamment servir à la modération de prompts, autrement dit de garde-fou à l’entrée d’un chatbot. Par exemple, avant de transmettre la question d’un utilisateur à votre LLM principal, vous pouvez interroger Shieldstral avec une politique du type « Ce message demande-t-il des instructions pour fabriquer une arme ? ». Si le score dépasse le seuil que vous avez fixé, vous bloquez l’appel au LLM et renvoyez un message de refus prédéfini. Le modèle principal n’est alors pas mis en contact avec le contenu problématique.
Shieldstral peut également servir pour la procédure inverse : un garde-fou en sortie du modèle principal, pour vérifier cette fois la réponse qui devrait être affichée à l’utilisateur. Par exemple, pour vérifier qu’un assistant médical n’a pas donné de posologie précise ou qu’un chatbot utilisé pour le support n’a pas halluciné une promesse commerciale ou un produit.
Mistral cite plusieurs autres cas de figure. Shieldstral peut aussi être utilisé dans un cas très spécifique : la détection de refus. Une question comme « L’assistant a-t-il refusé la demande ? » appliquée à la paire prompt-réponse permet de mesurer le taux de refus d’un modèle en production, même à grande échelle selon l’entreprise. L’indicateur obtenu peut servir à de la surveillance qualité ou à de la détection de faux positifs. Ces derniers peuvent en effet entrainer des « sur-refus », le modèle déboutant l’utilisateur sur des demandes qui devraient pourtant être légitimes.
Shieldstral peut aussi servir aux images. Le cas est classique et permet de répondre à des questions communes de modération comme « Cette image est-elle appropriée pour un public de moins de XX ans ? ».
L’entreprise française insiste sur la souplesse de son petit dernier, qui permet de traiter toutes ces demandes sans avoir à réentraîner le modèle selon le contexte visé.
Une précision cruciale des prompts
Attention toutefois, Mistral précise bien que son modèle ne peut traiter qu’une seule politique de modération par appel. On peut en appliquer plusieurs, mais il faut alors émettre une requête distincte par politique. Un exemple simple : si on veut appliquer les cinq critères « élémentaires » de modération (violence, contenu sexuel, haine, désinformation et automutilation) sur le même contenu, il faut cinq appels séparés. Un point mentionné dans la fiche du modèle sur Hugging Face. Dans tous les cas, le modèle ne répond que par un « oui » ou un « non » global.
En outre, la précision des prompts est cruciale. Une question générale telle que « Ce contenu est-il problématique ? » n’a aucun ancrage sémantique. En revanche, « Ce contenu incite-t-il à la haine contre une minorité ? » cible un préjudice et une cible spécifiques. Si l’on souhaite obtenir des réponses sur des questions plus vagues (ou plus rapides, tout simplement), il faut lister toutes les politiques désirées dans les instructions du modèle.
Shieldstral, dans cette première version, comporte aussi certaines limitations à connaitre. Par exemple, il ne prend pas en charge l’audio ni la vidéo. En outre, sa robustesse n’est pas caractérisée sur des documents très longs (équivalents à plusieurs milliers de tokens). Surtout, le modèle n’affiche aucune trace de raisonnement : il renvoie un score, pas une justification.
Enfin, si le billet d’annonce ne l’évoque pas, la fiche de Shieldstral sur Hugging Face mentionne toutefois qu’il s’agit d’une « public preview ». Prudence donc dans la mise en production : mieux vaut piloter le modèle en parallèle d’une couche de modération existante avant de remplacer quoi que ce soit.
Mistral a lancé ce 4 aout un nouveau « petit » modèle. Nommé Shieldstral, il est dédié aux tâches de modération. Avec environ 4 milliards de paramètres, il est facilement installable sur un grand nombre de machines.
L’entreprise française continue sur sa lancée des modèles spécialisés et open source (sous licence Apache 2.0), dont les tailles contenues permettent assez aisément une utilisation locale. Par exemple, Mistral a lancé fin juin son modèle OCR 4 dans l’optique de bousculer la gestion des documents. Il s’agissait d’ailleurs d’un lancement important, avec un effort particulier sur la présentation et les explications sur les capacités du modèle.
Shieldstral : carte d’identité
Le modèle se nomme précisément Shieldstral-1.0-3B. L’appellation est un peu « trompeuse », car le modèle embarque en fait 3,8 milliards de paramètres. On est donc plus proche d’un « 4B » (« 4 billions », 4 milliards). Dans l’absolu, la différence reste cependant minime : Shieldstral est un petit modèle conçu pour fonctionner en local.
Dans son billet, Mistral indique que son nouveau bébé a été construit sur la base de Ministral-3-3B-Base-2512, associé à l’encodeur visuel Pixtral. De fait, Shieldstral est multimodal et accepte donc du texte et/ou des images en entrée. La fenêtre de contexte est « théoriquement » de 256k, mais Mistral conseille de se limiter à 32k.
Comme toujours avec les modèles de Mistral, on peut télécharger Shieldstral depuis Hugging Face. Il est « open source » avec des poids ouverts et sous licence Apache 2.0. On remarque que le modèle pèse 7,7 Go et est disponible en deux versions : Consolidate (le format utilisé par Mistral) et Model (le format habituel sur Hugging Face).
Pour cette taille, on obtient que le modèle « nu » (uniquement les poids) en bfloat16. Pour un fonctionnement en local, il faut donc un minimum de 8 Go en mémoire, ce qui laissera très peu de marge pour les caches, notamment d’inférence, avec à la clé de possibles soucis de fonctionnement. Mieux vaut viser 12 ou 16 Go si vous avez ce genre de matériel (Mistral recommande d’ailleurs 16 Go). Comme d’habitude, la mémoire unifiée des Mac permet de profiter plus facilement d’un fonctionnement local, si la machine embarque au moins 16 Go de RAM.
Mistral veut rendre la modération plus souple
Si l’on en croit l’entreprise, Shieldstral se différencie par son approche. La plupart des modèles « de garde » listent directement les catégories de préjudices dans leurs poids. Cette taxonomie oblige à réentraîner le modèle pour chaque nouveau contexte produit, affirme Mistral.
Shieldstral considère au contraire la politique de modération comme faisant partie de l’entrée. L’opérateur peut ainsi formuler une question binaire (oui ou non), fournir une instruction pour décrire le contexte d’évaluation et le niveau de sévérité attendu. Après quoi, le modèle renvoie un score de sécurité calibré à partir d’un seul jeton.
Concrètement, chaque requête contient une instruction, une question de sécurité et le contenu à vérifier. Le score renvoyé par Shieldstral se base sur les probabilités « oui » et « non », et c’est l’opérateur qui définit le seuil de déclenchement de l’action associée.
Mistral met largement en avant les performances de son nouveau modèle. Dans les résultats publiés dans le billet d’annonce, Shieldstral obtient un score F1 de 84,9, soit le même que GPT-OSS-Safeguard, un modèle 20B. Selon Mistral, il est plus performant que n’importe quel modèle concurrent, pour un poids inférieur. Tout du moins sur les tests de sécurité des textes et la sécurité multimodale, car il est dépassé par d’autres sur la détection des refus et l’adaptabilité des politiques.
Précisons que la modération à l’aide de l’IA n’a rien de nouveau en soi, elle est utilisée depuis des années pour simplifier le rôle des modérateurs humains (ou même pour les remplacer, avec tous les problèmes qui peuvent en découler). Dans ce domaine, Reddit vient d’ailleurs d’annoncer une modernisation de son infrastructure. Ce n’est pas non plus la première fois que Mistral propose un modèle dédié, avec par exemple Moderation 2 publié en mars dernier. Aucun de ces modèles n’avait cependant été mis en avant de cette manière, uniquement l’API commerciale lancée en novembre 2024.
Quelle modération ? Quelle sécurité ?
Mistral l’affirme : « un petit modèle peut battre des modèles beaucoup plus grands si les données sont correctes ». Mais de quoi parle-t-on exactement ?
Le modèle peut notamment servir à la modération de prompts, autrement dit de garde-fou à l’entrée d’un chatbot. Par exemple, avant de transmettre la question d’un utilisateur à votre LLM principal, vous pouvez interroger Shieldstral avec une politique du type « Ce message demande-t-il des instructions pour fabriquer une arme ? ». Si le score dépasse le seuil que vous avez fixé, vous bloquez l’appel au LLM et renvoyez un message de refus prédéfini. Le modèle principal n’est alors pas mis en contact avec le contenu problématique.
Shieldstral peut également servir pour la procédure inverse : un garde-fou en sortie du modèle principal, pour vérifier cette fois la réponse qui devrait être affichée à l’utilisateur. Par exemple, pour vérifier qu’un assistant médical n’a pas donné de posologie précise ou qu’un chatbot utilisé pour le support n’a pas halluciné une promesse commerciale ou un produit.
Mistral cite plusieurs autres cas de figure. Shieldstral peut aussi être utilisé dans un cas très spécifique : la détection de refus. Une question comme « L’assistant a-t-il refusé la demande ? » appliquée à la paire prompt-réponse permet de mesurer le taux de refus d’un modèle en production, même à grande échelle selon l’entreprise. L’indicateur obtenu peut servir à de la surveillance qualité ou à de la détection de faux positifs. Ces derniers peuvent en effet entrainer des « sur-refus », le modèle déboutant l’utilisateur sur des demandes qui devraient pourtant être légitimes.
Shieldstral peut aussi servir aux images. Le cas est classique et permet de répondre à des questions communes de modération comme « Cette image est-elle appropriée pour un public de moins de XX ans ? ».
L’entreprise française insiste sur la souplesse de son petit dernier, qui permet de traiter toutes ces demandes sans avoir à réentraîner le modèle selon le contexte visé.
Une précision cruciale des prompts
Attention toutefois, Mistral précise bien que son modèle ne peut traiter qu’une seule politique de modération par appel. On peut en appliquer plusieurs, mais il faut alors émettre une requête distincte par politique. Un exemple simple : si on veut appliquer les cinq critères « élémentaires » de modération (violence, contenu sexuel, haine, désinformation et automutilation) sur le même contenu, il faut cinq appels séparés. Un point mentionné dans la fiche du modèle sur Hugging Face. Dans tous les cas, le modèle ne répond que par un « oui » ou un « non » global.
En outre, la précision des prompts est cruciale. Une question générale telle que « Ce contenu est-il problématique ? » n’a aucun ancrage sémantique. En revanche, « Ce contenu incite-t-il à la haine contre une minorité ? » cible un préjudice et une cible spécifiques. Si l’on souhaite obtenir des réponses sur des questions plus vagues (ou plus rapides, tout simplement), il faut lister toutes les politiques désirées dans les instructions du modèle.
Shieldstral, dans cette première version, comporte aussi certaines limitations à connaitre. Par exemple, il ne prend pas en charge l’audio ni la vidéo. En outre, sa robustesse n’est pas caractérisée sur des documents très longs (équivalents à plusieurs milliers de tokens). Surtout, le modèle n’affiche aucune trace de raisonnement : il renvoie un score, pas une justification.
Enfin, si le billet d’annonce ne l’évoque pas, la fiche de Shieldstral sur Hugging Face mentionne toutefois qu’il s’agit d’une « public preview ». Prudence donc dans la mise en production : mieux vaut piloter le modèle en parallèle d’une couche de modération existante avant de remplacer quoi que ce soit.
Google a procédé à des changements importants au sein de ses équipes d’IA les plus stratégiques. Les spécialistes d’AlphaFold, fleuron scientifique d’Alphabet, garnissent en partie les rangs des groupes chargés du développement de Gemini. Et on a assisté à un jeu de chaises musicales chez DeepMind.
Demis Hassabis, le co-fondateur de DeepMind, prend du recul sur la gestion du labo IA. Il en devient le président, un poste qui lui permettra de superviser les travaux de ses équipes, mais sans s’impliquer dans les opérations du quotidien. Il gagne au passage le statut de chef scientifique d’Alphabet. « Dans ces nouvelles fonctions, je continuerai à travailler en étroite collaboration avec Sundar [Pichai, le CEO d’Alphabet et de Google] sur les questions stratégiques et mondiales liées à l’AGI », l’intelligence artificielle générale, véritable Graal du secteur, explique-t-il.
Le chercheur anglais reste à la tête d’Isomorphic Labs, une filiale d’Alphabet qu’il a créée en 2021. Elle est spécialisée dans la découverte de médicaments par IA. « J’ai toujours pensé que la première application de l’IA devait être l’amélioration de la santé humaine », écrit Demis Hassabis. « Il est temps que l’IA prouve sa valeur incontestable au monde, et quel meilleur moyen de le démontrer que de contribuer enfin à guérir des maladies comme le cancer. » De sacrées promesses qu’il va maintenant falloir concrétiser – et commercialiser, en partenariat avec l’industrie pharmaceutique. Novartis et Eli Lilly sont d’ailleurs partenaires.
Koray Kavukcuoglu, l’actuel directeur technologique de DeepMind, prend la place de vice-président senior. Les deux hommes ont travaillé ensemble pendant 13 ans, Kavukcuoglu étant décrit comme « l’un des plus grands experts mondiaux de l’IA [qui] défend la mission de Google DeepMind depuis le premier jour. » Il continuera de développer les modèles Gemini, dont la version 4 est dans les tuyaux, et supervisera la recherche en IA de frontière ainsi que les équipes chargées de Gemini et des outils pour les développeurs.
Enfin, Jeff Dean, chef scientifique de DeepMind et 30ᵉ employé de Google, quitte l’entreprise pour créer Discovery Loop avec le « Google Fellow » Sanjay Ghemawat. Cette société à mission d’intérêt public, soutenue par le géant du web, va développer des solutions IA pour « résoudre automatiquement des problèmes importants en apprentissage automatique, en science et en ingénierie », rien de moins.
AlphaFold pliée
En parallèle, l’équipe d’AlphaFold aurait été démantelée, selon le Financial Times. Ce système IA développé par DeepMind depuis 2018 pour prédire la structure 3D des protéines à partir de leur séquence d’acides aminés a été récompensé par un prix Nobel de chimie en 2024. Près d’un quart des auteurs des articles scientifiques ont quitté Google, les autres ont été réaffectés pour plancher sur les modèles Gemini ou sur des projets autour de la conception d’enzymes, la fusion nucléaire, la génomique, ou sont partis chez Isomorphic Labs.
« Notre stratégie, ces neuf dernières années, a consisté à nous concentrer sur de grands défis, avec un objectif concret autour duquel chaque projet est organisé », explique Pushmeet Kohli, vice-président de la recherche chez Google DeepMind (il a y fondé l’équipe IA pour les sciences). Une stratégie qui a évolué : DeepMind se concentre désormais sur la construction de systèmes basés sur Gemini capables d’épauler les scientifiques. Tout en rivalisant avec OpenAI et Anthropic dans le développement d’agents IA de pointe.
La concurrence est vive sur le terrain des sciences assistées par IA. Anthropic a ainsi lancé cette année Claude Science, une déclinaison de sa technologie conçue pour accompagner la recherche en biologie et la découverte de médicaments. Les changements impulsés par Alphabet ont aussi été pensés pour faciliter le recrutement de têtes bien faites, alors que le vivier de chercheurs capables de bâtir des systèmes d’IA très performants n’est pas très grand.
Google a procédé à des changements importants au sein de ses équipes d’IA les plus stratégiques. Les spécialistes d’AlphaFold, fleuron scientifique d’Alphabet, garnissent en partie les rangs des groupes chargés du développement de Gemini. Et on a assisté à un jeu de chaises musicales chez DeepMind.
Demis Hassabis, le co-fondateur de DeepMind, prend du recul sur la gestion du labo IA. Il en devient le président, un poste qui lui permettra de superviser les travaux de ses équipes, mais sans s’impliquer dans les opérations du quotidien. Il gagne au passage le statut de chef scientifique d’Alphabet. « Dans ces nouvelles fonctions, je continuerai à travailler en étroite collaboration avec Sundar [Pichai, le CEO d’Alphabet et de Google] sur les questions stratégiques et mondiales liées à l’AGI », l’intelligence artificielle générale, véritable Graal du secteur, explique-t-il.
Le chercheur anglais reste à la tête d’Isomorphic Labs, une filiale d’Alphabet qu’il a créée en 2021. Elle est spécialisée dans la découverte de médicaments par IA. « J’ai toujours pensé que la première application de l’IA devait être l’amélioration de la santé humaine », écrit Demis Hassabis. « Il est temps que l’IA prouve sa valeur incontestable au monde, et quel meilleur moyen de le démontrer que de contribuer enfin à guérir des maladies comme le cancer. » De sacrées promesses qu’il va maintenant falloir concrétiser – et commercialiser, en partenariat avec l’industrie pharmaceutique. Novartis et Eli Lilly sont d’ailleurs partenaires.
Koray Kavukcuoglu, l’actuel directeur technologique de DeepMind, prend la place de vice-président senior. Les deux hommes ont travaillé ensemble pendant 13 ans, Kavukcuoglu étant décrit comme « l’un des plus grands experts mondiaux de l’IA [qui] défend la mission de Google DeepMind depuis le premier jour. » Il continuera de développer les modèles Gemini, dont la version 4 est dans les tuyaux, et supervisera la recherche en IA de frontière ainsi que les équipes chargées de Gemini et des outils pour les développeurs.
Enfin, Jeff Dean, chef scientifique de DeepMind et 30ᵉ employé de Google, quitte l’entreprise pour créer Discovery Loop avec le « Google Fellow » Sanjay Ghemawat. Cette société à mission d’intérêt public, soutenue par le géant du web, va développer des solutions IA pour « résoudre automatiquement des problèmes importants en apprentissage automatique, en science et en ingénierie », rien de moins.
AlphaFold pliée
En parallèle, l’équipe d’AlphaFold aurait été démantelée, selon le Financial Times. Ce système IA développé par DeepMind depuis 2018 pour prédire la structure 3D des protéines à partir de leur séquence d’acides aminés a été récompensé par un prix Nobel de chimie en 2024. Près d’un quart des auteurs des articles scientifiques ont quitté Google, les autres ont été réaffectés pour plancher sur les modèles Gemini ou sur des projets autour de la conception d’enzymes, la fusion nucléaire, la génomique, ou sont partis chez Isomorphic Labs.
« Notre stratégie, ces neuf dernières années, a consisté à nous concentrer sur de grands défis, avec un objectif concret autour duquel chaque projet est organisé », explique Pushmeet Kohli, vice-président de la recherche chez Google DeepMind (il a y fondé l’équipe IA pour les sciences). Une stratégie qui a évolué : DeepMind se concentre désormais sur la construction de systèmes basés sur Gemini capables d’épauler les scientifiques. Tout en rivalisant avec OpenAI et Anthropic dans le développement d’agents IA de pointe.
La concurrence est vive sur le terrain des sciences assistées par IA. Anthropic a ainsi lancé cette année Claude Science, une déclinaison de sa technologie conçue pour accompagner la recherche en biologie et la découverte de médicaments. Les changements impulsés par Alphabet ont aussi été pensés pour faciliter le recrutement de têtes bien faites, alors que le vivier de chercheurs capables de bâtir des systèmes d’IA très performants n’est pas très grand.
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.
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.
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 ».
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.
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.
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.
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.
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 ».
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.
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.
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.
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.
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.
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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.
Je le voyais plus grand.
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…
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.
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.
Je le voyais plus grand.
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…
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.
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
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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.
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 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.
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.
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.
Illustration : Flock
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.
Illustration : Flock
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.
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.
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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.
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