OpenAI met des Dots partout

Dans le petit monde de l’IA, beaucoup se demandaient quand OpenAI allait réagir face à l’offensive de Meta avec son agent Muse. C’est chose faite ce soir avec la présentation de Dots, un agent qui accomplit des tâches au nom de l’utilisateur et qui prend la forme d’un blob de couleur. Ça n’est que l’une des innombrables annonces d’OpenAI à l’occasion des DevDay 2026.

Que d’IA, n’en jetez plus, le bateau déborde ! Loin de ralentir la cadence, OpenAI a noyé les participants des DevDay 2026 d’annonces, de nouveautés et de fonctionnalités en tout genre. Difficile de faire le tri dans ce tsunami, mais Dots fait clairement partie des gros morceaux de la keynote.

Un blob pour gouverner vos tâches

Dot est un agent IA carburant à GPT-6 Astra qui prend la forme d’un blob coloré à personnaliser, un peu comme Mico, la (défunte) mascotte de Copilot. Cet agent peut réaliser les opérations classiques d’un agent IA, comme réserver un restaurant ou acheter un billet d’avion, mais cela va plus loin : en plus d’être branché aux applications de l’utilisateur dont il tire du contexte, le Dot surveille constamment ce qui se passe sur internet afin de compléter les tâches plus complexes.

Dans un exemple donné par OpenAI, un utilisateur de Dot veut organiser un dîner. L’agent détecte de lui-même que l’utilisateur avait un rendez-vous de travail pendant l’heure prévue, et lui propose deux possibilités de livraison du repas avec leur prix respectif. Il n’y a plus qu’à valider l’alternative et l’heure de la livraison. Dot peut également se dépatouiller pour créer un site web de A à Z, l’utilisateur n’ayant qu’à demander des modifications.

On peut communiquer avec un Dot via ChatGPT bien sûr, mais aussi Slack, Teams, et même via une messagerie (RCS ou iMessage) pour les abonnés Pro à partir de 103 euros. Ces derniers seront d’ailleurs les premiers à pouvoir tester ces Dots. À terme, OpenAI a l’intention de proposer la possibilité de contrôler plusieurs agents simultanément.

Il faudra se montrer patient sur le vieux continent : l’espace économique européen, la Suisse et le Royaume-Uni sont pour le moment exclus du lancement.

Spaces, Decisions, Codex : le reste de l’offensive

Après s’être attaqué à Muse, OpenAI entend également gravir la montagne bureautique. ChatGPT Spaces est un espace collaboratif entre humains et Dots où ils peuvent créer et éditer des documents, via un système de commentaires où l’on taggue les collègues et les agents. Les fichiers téléversés par l’équipe (et ceux générés par ChatGPT) sont sauvegardés dans le Space pour que chacun y ait accès.

L’offre comprend pour le moment un traitement de texte, Pages, et un outil de création de diapositives (ce dernier étant encore en développement). Space est proposé dès aujourd’hui aux abonnés Pro, Business Premium et Enterprise.

Tout comme celui de Muse, le succès de Jev n’est pas tombé dans l’oreille d’un sourd. OpenAI a donc levé le voile sur l’API Decisions, qui repose sur Luna (le modèle meilleur marché de la gamme). Peu de détails ont été révélés, mais cette interface de programmation n’est pas un modèle qui répond directement à la question de l’utilisateur. C’est un outil qui indique le niveau de confiance dans un choix entre plusieurs réponses et actions fournis par le développeur. L’API est en aperçu limité à l’heure actuelle, OpenAI donnera davantage de détails au moment opportun.

• IA : le nouveau modèle Jev se veut le champion des « décisions typées »

Codex a aussi été à la fête, avec plusieurs nouveautés importantes. À commencer par des environnements de développement cloud réutilisables ; ces derniers peuvent être partagés au sein d’une équipe avec un système de réglages et de permissions. L’interface en ligne de commande peut désormais être pilotée à la voix, parce que pourquoi pas.

Dans l’app Codex (en fait ChatGPT avec une moustache), la revue de code a été revue et améliorée. Elle peut résumer les changements, répondre à des questions sur les problèmes qui pourraient se poser avant de commenter une pull request ou une merge request, et ces revues de code peuvent être lancées pendant que le développeur n’est pas devant sa machine.

GPT-6.1 Sol veut se rapprocher d’Astra

OpenAI a enfin profité de l’occasion pour dévoiler GPT-6.1 Sol, le modèle IA intermédiaire entre le puissant Astra et le moins cher Luna qui en sont tous deux restés à GPT-6 (ça ne va pas durer). L’entreprise promet un gain de performances important sur des tâches comme l’écriture de code et le déboggage par rapport à GPT-6 Sol, ainsi que sur la compréhension des documents et l’exécution de plusieurs tâches.

Dans plusieurs des évaluations, GPT-6.1 Sol s’approcherait même des capacités de GPT-6 Astra « à un coût substantiellement moins élevé ». Les prix, parlons-en : 2 dollars pour un million de tokens en entrée, 10 dollars en sortie, soit les mêmes tarifs que Sonnet 5.5, et 0,10 dollar pour un million de tokens d’entrée mis en cache (moitié moins cher que le dernier Sonnet). Le modèle est en phase de déploiement dès aujourd’hui pour les abonnés Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu, ainsi que dans l’API.

Il va bien falloir financer cette tempête de nouvelles fonctionnalités ! OpenAI a donc dévoilé un nouvel abonnement qui coûte la bagatelle de 500 dollars par mois. Il comprend l’accès à un mode « UltraFast » (vitesse maximale) pour ChatGPT Work et Codex, ils pourront carburer à 300 tokens par seconde (la vitesse UltraFast est aussi proposée aux utilisateurs de l’API).

L’entreprise a également rouvert les inscriptions à la formule à 200 dollars par mois qui avait été fermée durant quelques semaines après le lancement de GPT-6 Astra. Un abonnement désormais moins intéressant : l’usage Codex et Work passe à 10 fois celui des abonnés Plus (20 dollars) alors que l’enveloppe était de 20 fois auparavant. Les abonnés actuels conserveront leurs limites actuelles pendant un certain temps.

OpenAI met des Dots partout

Dans le petit monde de l’IA, beaucoup se demandaient quand OpenAI allait réagir face à l’offensive de Meta avec son agent Muse. C’est chose faite ce soir avec la présentation de Dots, un agent qui accomplit des tâches au nom de l’utilisateur et qui prend la forme d’un blob de couleur. Ça n’est que l’une des innombrables annonces d’OpenAI à l’occasion des DevDay 2026.

Que d’IA, n’en jetez plus, le bateau déborde ! Loin de ralentir la cadence, OpenAI a noyé les participants des DevDay 2026 d’annonces, de nouveautés et de fonctionnalités en tout genre. Difficile de faire le tri dans ce tsunami, mais Dots fait clairement partie des gros morceaux de la keynote.

Un blob pour gouverner vos tâches

Dot est un agent IA carburant à GPT-6 Astra qui prend la forme d’un blob coloré à personnaliser, un peu comme Mico, la (défunte) mascotte de Copilot. Cet agent peut réaliser les opérations classiques d’un agent IA, comme réserver un restaurant ou acheter un billet d’avion, mais cela va plus loin : en plus d’être branché aux applications de l’utilisateur dont il tire du contexte, le Dot surveille constamment ce qui se passe sur internet afin de compléter les tâches plus complexes.

Dans un exemple donné par OpenAI, un utilisateur de Dot veut organiser un dîner. L’agent détecte de lui-même que l’utilisateur avait un rendez-vous de travail pendant l’heure prévue, et lui propose deux possibilités de livraison du repas avec leur prix respectif. Il n’y a plus qu’à valider l’alternative et l’heure de la livraison. Dot peut également se dépatouiller pour créer un site web de A à Z, l’utilisateur n’ayant qu’à demander des modifications.

On peut communiquer avec un Dot via ChatGPT bien sûr, mais aussi Slack, Teams, et même via une messagerie (RCS ou iMessage) pour les abonnés Pro à partir de 103 euros. Ces derniers seront d’ailleurs les premiers à pouvoir tester ces Dots. À terme, OpenAI a l’intention de proposer la possibilité de contrôler plusieurs agents simultanément.

Il faudra se montrer patient sur le vieux continent : l’espace économique européen, la Suisse et le Royaume-Uni sont pour le moment exclus du lancement.

Spaces, Decisions, Codex : le reste de l’offensive

Après s’être attaqué à Muse, OpenAI entend également gravir la montagne bureautique. ChatGPT Spaces est un espace collaboratif entre humains et Dots où ils peuvent créer et éditer des documents, via un système de commentaires où l’on taggue les collègues et les agents. Les fichiers téléversés par l’équipe (et ceux générés par ChatGPT) sont sauvegardés dans le Space pour que chacun y ait accès.

L’offre comprend pour le moment un traitement de texte, Pages, et un outil de création de diapositives (ce dernier étant encore en développement). Space est proposé dès aujourd’hui aux abonnés Pro, Business Premium et Enterprise.

Tout comme celui de Muse, le succès de Jev n’est pas tombé dans l’oreille d’un sourd. OpenAI a donc levé le voile sur l’API Decisions, qui repose sur Luna (le modèle meilleur marché de la gamme). Peu de détails ont été révélés, mais cette interface de programmation n’est pas un modèle qui répond directement à la question de l’utilisateur. C’est un outil qui indique le niveau de confiance dans un choix entre plusieurs réponses et actions fournis par le développeur. L’API est en aperçu limité à l’heure actuelle, OpenAI donnera davantage de détails au moment opportun.

• IA : le nouveau modèle Jev se veut le champion des « décisions typées »

Codex a aussi été à la fête, avec plusieurs nouveautés importantes. À commencer par des environnements de développement cloud réutilisables ; ces derniers peuvent être partagés au sein d’une équipe avec un système de réglages et de permissions. L’interface en ligne de commande peut désormais être pilotée à la voix, parce que pourquoi pas.

Dans l’app Codex (en fait ChatGPT avec une moustache), la revue de code a été revue et améliorée. Elle peut résumer les changements, répondre à des questions sur les problèmes qui pourraient se poser avant de commenter une pull request ou une merge request, et ces revues de code peuvent être lancées pendant que le développeur n’est pas devant sa machine.

GPT-6.1 Sol veut se rapprocher d’Astra

OpenAI a enfin profité de l’occasion pour dévoiler GPT-6.1 Sol, le modèle IA intermédiaire entre le puissant Astra et le moins cher Luna qui en sont tous deux restés à GPT-6 (ça ne va pas durer). L’entreprise promet un gain de performances important sur des tâches comme l’écriture de code et le déboggage par rapport à GPT-6 Sol, ainsi que sur la compréhension des documents et l’exécution de plusieurs tâches.

Dans plusieurs des évaluations, GPT-6.1 Sol s’approcherait même des capacités de GPT-6 Astra « à un coût substantiellement moins élevé ». Les prix, parlons-en : 2 dollars pour un million de tokens en entrée, 10 dollars en sortie, soit les mêmes tarifs que Sonnet 5.5, et 0,10 dollar pour un million de tokens d’entrée mis en cache (moitié moins cher que le dernier Sonnet). Le modèle est en phase de déploiement dès aujourd’hui pour les abonnés Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu, ainsi que dans l’API.

Il va bien falloir financer cette tempête de nouvelles fonctionnalités ! OpenAI a donc dévoilé un nouvel abonnement qui coûte la bagatelle de 500 dollars par mois. Il comprend l’accès à un mode « UltraFast » (vitesse maximale) pour ChatGPT Work et Codex, ils pourront carburer à 300 tokens par seconde (la vitesse UltraFast est aussi proposée aux utilisateurs de l’API).

L’entreprise a également rouvert les inscriptions à la formule à 200 dollars par mois qui avait été fermée durant quelques semaines après le lancement de GPT-6 Astra. Un abonnement désormais moins intéressant : l’usage Codex et Work passe à 10 fois celui des abonnés Plus (20 dollars) alors que l’enveloppe était de 20 fois auparavant. Les abonnés actuels conserveront leurs limites actuelles pendant un certain temps.

La vie privée, concept de vieux con ?

Meta a récemment lancé son agent IA, Muse. Mais des utilisateurs se plaignent qu’il agit de façon problématique concernant leurs données personnelles, en livrant par exemple une adresse postale ou en analysant des messages auxquels il ne devrait pas avoir accès.

Muse, qui, de l’aveu même du responsable produit chez Meta Superintelligence Labs est très grandement inspiré d’OpenClaw, semble avoir les mêmes problèmes considérant les informations de ses utilisateurs : une propension à les utiliser sans vergogne, sans en avoir la permission.

Côté OpenClaw, les utilisateurs étaient prévenus. La documentation du projet open source expliquait clairement que l’agent IA mis en place pouvait utiliser des données pour faire tout et n’importe quoi et même écrivait noir sur blanc qu’il « n’y a pas de configuration « parfaitement sécurisée » ». Quelques temps après sa sortie, NVIDIA proposait même un projet nommé NemoClaw qui essayait de canaliser OpenClaw.

Un rendez-vous avec un inconnu à votre adresse sans que vous soyez au courant

Mais, avec Muse, Meta a passé un cap en proposant le même genre d’agent en version grand public. On pourrait s’attendre, avec ce genre de version, que le côté « à vos risques et péril » s’efface. Cela ne semble pas le cas.

Pourtant, dans la FAQ accompagnant Muse, à la question « Muse me demande-t-elle mon accord avant d’agir en mon nom ? », Meta répond « Oui. Muse est conçue pour vous demander votre autorisation avant d’effectuer certaines actions, comme envoyer des messages, effectuer des achats ou partager des informations avec une application connectée. Vous pouvez choisir d’autoriser une action une seule fois, de l’autoriser systématiquement ou de la refuser ».

Mais il est difficile pour Meta de prévoir toutes les actions qui doivent passer sous la fourche caudine de la restriction de la divulgation d’informations privées.

Ainsi, comme le raconte sur Threads l’utilisateur Matt Robb, il a laissé Muse gérer pour lui toute la discussion pour la vente d’un de ses claviers sur Facebook Marketplace. Sauf que l’agent IA de Meta a proposé un prix cassé et donné rendez-vous chez lui à l’acheteur sans que Matt Robb ne le sache. Celui-ci n’était pas physiquement présent et donc l’acheteur est reparti bredouille, après s’être déplacé et avoir attendu une vingtaine de minutes. Surtout, comme il l’indique au Guardian, si Matt Robb avait indiqué son adresse sur son annonce dans le Marketplace, il n’avait pas autorisé Muse à la partager à d’éventuels acheteurs.

Des messages consultés et stockés au mépris du refus de l’utilisateur

Mais ce n’est pas tout. Le journaliste de Inc., Jason Aten, a testé Muse sur son iPhone et son Mac. Et il s’est rendu compte que l’agent utilisait du contenu provenant de ses conversations sur l’application Messages d’Apple, sans y être autorisé. Et ce malgré le choix explicite de ne pas laisser à Muse d’accès à ses messages mais aussi à son agenda et à d’autres informations personnelles.

Après avoir demandé à l’outil, celui-ci a généré une réponse suggérant que Muse récupérait les données dans les notifications : « Lorsqu’une notification s’affiche sur votre Mac appairé, le texte de cette notification m’est transmis – en gros, ce que vous verriez dans la bannière elle-même », puis un autre assurant : « Je ne peux pas ouvrir ton application Messages, faire défiler les fils de discussion ni consulter l’historique. Je ne vois que le flux des notifications entrantes, je n’ai pas accès à tes messages ». Sauf qu’un message généré par un agent IA, même sur son fonctionnement, n’est pas forcément vrai.

En creusant un peu dans les fichiers de Muse, Jason Aten a bien repéré que Muse avait synchronisé 187 462 lignes issues de la base de données de Message. Dans un post sur Threads, il partage un extrait d’un fichier montrant que les données proviennent bien de l’application Messages. L’utilisateur affirme qu’il n’avait pas activé l’accès complet à son disque dur pour Muse, tandis que Meta n’a pas répondu à ses questions.

David Singleton, le responsable des Meta Superintelligence Labs, a de son côté promis que Muse avait été conçue « en accordant une grande importance à la sécurité et à la confidentialité ». « L’intégration de Messages dans l’application Muse pour Mac est facultative. Votre application Muse ne peut lire le contenu de Messages que si l’accès complet au disque au niveau du système macOS est accordé et si le connecteur Messages est activé », a-t-il ajouté. Comme dit plus haut, Jason Aten assure ne pas l’avoir activé.

La vie privée, concept de vieux con ?

Meta a récemment lancé son agent IA, Muse. Mais des utilisateurs se plaignent qu’il agit de façon problématique concernant leurs données personnelles, en livrant par exemple une adresse postale ou en analysant des messages auxquels il ne devrait pas avoir accès.

Muse, qui, de l’aveu même du responsable produit chez Meta Superintelligence Labs est très grandement inspiré d’OpenClaw, semble avoir les mêmes problèmes considérant les informations de ses utilisateurs : une propension à les utiliser sans vergogne, sans en avoir la permission.

Côté OpenClaw, les utilisateurs étaient prévenus. La documentation du projet open source expliquait clairement que l’agent IA mis en place pouvait utiliser des données pour faire tout et n’importe quoi et même écrivait noir sur blanc qu’il « n’y a pas de configuration « parfaitement sécurisée » ». Quelques temps après sa sortie, NVIDIA proposait même un projet nommé NemoClaw qui essayait de canaliser OpenClaw.

Un rendez-vous avec un inconnu à votre adresse sans que vous soyez au courant

Mais, avec Muse, Meta a passé un cap en proposant le même genre d’agent en version grand public. On pourrait s’attendre, avec ce genre de version, que le côté « à vos risques et péril » s’efface. Cela ne semble pas le cas.

Pourtant, dans la FAQ accompagnant Muse, à la question « Muse me demande-t-elle mon accord avant d’agir en mon nom ? », Meta répond « Oui. Muse est conçue pour vous demander votre autorisation avant d’effectuer certaines actions, comme envoyer des messages, effectuer des achats ou partager des informations avec une application connectée. Vous pouvez choisir d’autoriser une action une seule fois, de l’autoriser systématiquement ou de la refuser ».

Mais il est difficile pour Meta de prévoir toutes les actions qui doivent passer sous la fourche caudine de la restriction de la divulgation d’informations privées.

Ainsi, comme le raconte sur Threads l’utilisateur Matt Robb, il a laissé Muse gérer pour lui toute la discussion pour la vente d’un de ses claviers sur Facebook Marketplace. Sauf que l’agent IA de Meta a proposé un prix cassé et donné rendez-vous chez lui à l’acheteur sans que Matt Robb ne le sache. Celui-ci n’était pas physiquement présent et donc l’acheteur est reparti bredouille, après s’être déplacé et avoir attendu une vingtaine de minutes. Surtout, comme il l’indique au Guardian, si Matt Robb avait indiqué son adresse sur son annonce dans le Marketplace, il n’avait pas autorisé Muse à la partager à d’éventuels acheteurs.

Des messages consultés et stockés au mépris du refus de l’utilisateur

Mais ce n’est pas tout. Le journaliste de Inc., Jason Aten, a testé Muse sur son iPhone et son Mac. Et il s’est rendu compte que l’agent utilisait du contenu provenant de ses conversations sur l’application Messages d’Apple, sans y être autorisé. Et ce malgré le choix explicite de ne pas laisser à Muse d’accès à ses messages mais aussi à son agenda et à d’autres informations personnelles.

Après avoir demandé à l’outil, celui-ci a généré une réponse suggérant que Muse récupérait les données dans les notifications : « Lorsqu’une notification s’affiche sur votre Mac appairé, le texte de cette notification m’est transmis – en gros, ce que vous verriez dans la bannière elle-même », puis un autre assurant : « Je ne peux pas ouvrir ton application Messages, faire défiler les fils de discussion ni consulter l’historique. Je ne vois que le flux des notifications entrantes, je n’ai pas accès à tes messages ». Sauf qu’un message généré par un agent IA, même sur son fonctionnement, n’est pas forcément vrai.

En creusant un peu dans les fichiers de Muse, Jason Aten a bien repéré que Muse avait synchronisé 187 462 lignes issues de la base de données de Message. Dans un post sur Threads, il partage un extrait d’un fichier montrant que les données proviennent bien de l’application Messages. L’utilisateur affirme qu’il n’avait pas activé l’accès complet à son disque dur pour Muse, tandis que Meta n’a pas répondu à ses questions.

David Singleton, le responsable des Meta Superintelligence Labs, a de son côté promis que Muse avait été conçue « en accordant une grande importance à la sécurité et à la confidentialité ». « L’intégration de Messages dans l’application Muse pour Mac est facultative. Votre application Muse ne peut lire le contenu de Messages que si l’accès complet au disque au niveau du système macOS est accordé et si le connecteur Messages est activé », a-t-il ajouté. Comme dit plus haut, Jason Aten assure ne pas l’avoir activé.

On peut tromper 1 000 fois un détecteur, mais pas 1 000 détecteurs une fois

Après les tests sur les détecteurs à poids ouverts, passons à un modèle commercial qui fait beaucoup parler de lui : Pangram. Nous lui avons envoyé des centaines d’articles, soit rédigés à 100 % par des humains (depuis notre base de données), soit générés par des IA.

Quasiment 100 % de réussite sur les articles écrits par des humains

En tout, 460 articles humains ont été soumis au détecteur. Pangram en a détecté 450 comme totalement humains, 9 comme principalement humains mais avec quelques passages signalés comme étant GenAI et enfin un seul faux positif identifié comme étant surtout écrit par une IA.

• On a soumis plus de 5 000 textes à 75 détecteurs d’IA gratuits : un constat d’échec

Dans les 460 textes, une trentaine de textes n’avaient jamais été publiés sur Internet, impossible donc pour Pangram d’en trouver la moindre trace (ce sont des brouillons finalisés de certains articles). Gardez en tête un élément important de notre analyse : elle repose sur un corpus d’articles techniques.

• Bilan : 459 textes sur 460 sont bien étiquetés humains.

95 % de réussite sur notre corpus de textes GenAI

Sur les textes générés par IA nous avons multiplié les analyses. Nous avons utilisé 350 textes différents générés par IA, mais au total 570 articles ont été soumis au détecteur Pangram. Il y a parfois plusieurs variantes d’un même texte pour essayer de comprendre les mécanismes du détecteur. Nous y reviendrons.

Détecte moi si tu peux

La détection de textes générés par IA est sur toutes les lèvres depuis l’affaire du livre de Thélyson Orélien. Chez Next, nous avons décidé de voir ce qu’il en était avec des milliers de nos articles, écrits à 100 % par des humains ! Dans cette première partie, nous passons au crible 75 détecteurs gratuits.

Next s’engage de manière forte sur l’utilisation de l’IA générative : aucun de nos articles n’est rédigé tout ou partie avec des IA génératives. Nous allons très prochainement publier une charte précise sur le sujet, mais ce n’est pas l’objet du jour.

Cette première partie de notre dossier permet de poser les bases : comment sont étiquetés nos 5 000 articles, quels sont les détecteurs utilisés et surtout ce que la détection implique. Car, oui, c’est une histoire de compromis entre les vraies et les fausses détections ; et il n’est pas toujours facile de placer le curseur au bon endroit.

• IA et littérature : les détecteurs automatiques comme Pangram surfent sur le doute
• Pangram sait-il vraiment détecter les textes IA ? Notre test sur plus de 1 000 articles

5 000 textes passés au crible de 75 détecteurs

Pour nos tests, nous avons plus de 5 000 textes étiquetés ainsi : 4 000 articles écrits à 100 % par des humains (actus Next) et plus de 1 000 générés par des IA. Première limite : notre corpus de textes comprend donc des articles techniques, avec la patte et l’angle Next.

Nous avons généré entre 150 et 200 articles par modèle Anthropic, OpenAI, Google, Mistral et Qwen. La moitié environ est générée depuis des réécritures d’un article humain, l’autre moitié inventée à partir d’un titre et du chapô.

Nous avons ensuite testé environ 70 combinaisons de détecteurs d’IA. Dans le détail, il y a cinq classifieurs autonomes : AI Text Detector, RoBERTa AI Text Detection (de fakespot), ChatGPT Detector RoBERTa, RoBERTa OpenAI Detector et RADAR Vicuna-7B.

Nous avons également une dizaine de méthodes statistiques (Binoculars, Fast-DetectGPT, log-vraisemblance, GLTR, entropie…) avec sept modèles de langage (Qwen, Llama, Gemma, Mistral…). On parle dans ce cas de détecteurs statistiques (ou zero-shot) : ils utilisent un modèle de langage pour estimer à quel point un texte est prévisible, et donc potentiellement généré par IA.

Les 5 classifieurs et les 70 combinaisons de détecteurs statistiques sont tous exécutés sur les 5 000 articles, dans un VPS géré par nos soins, avec un A10 de NVIDIA (cela a tout de même nécessité près de 10 heures de calcul). Font-ils mieux qu’un pile ou face ?

TPR, FPR, AUROC : des notions importantes pour comprendre la suite !

La petite famille Claude 5.5 d’Anthropic s’agrandit. Après Opus 5.5 qui fait figure de modèle grand public le plus puissant de l’entreprise, voici venir Sonnet 5.5. Présenté comme un « complément plus rapide et moins coûteux » à son grand frère, le nouveau modèle est le premier de la gamme Sonnet à battre Pokémon Rouge uniquement en se basant sur des captures d’écran, c’est dire la performance.

Les benchmarks fournis par Anthropic montrent que, sans trop de surprise, Sonnet 5.5 bat Sonnet 5 sur tous les tests de manière plus ou moins prononcée. C’est notamment le cas en programmation agentique avec 70,6 % sur Terminal-Bench 4.0 en effort Max, ce qui est même mieux qu’Opus 5.5 (66,4 %). Ce dernier fait en revanche mieux sur tous les autres benchs, ce qui semble logique. Sonnet 5.5 se débrouille aussi plutôt bien en utilisation d’ordinateur et en reconnaissance de graphiques.

Avec un niveau d’effort faible ou moyen, le modèle dépasse le meilleur score de Sonnet 5 pour un coût par tâche environ dix inférieur. Hélas, contrairement à Opus 5.5 qui a eu droit à une baisse de prix bienvenue, ce n’est pas le cas de Sonnet 5.5 qui conserve la même grille que son prédécesseur : 2 dollars par million de tokens en entrée et 10 dollars en sortie et 0,20 dollar pour la lecture d’un million de tokens en cache.

Le modèle se voulant cependant plus performant, il est censé réaliser les tâches demandées avec moins de tokens, avec des réponses générées plus de 30 % plus rapidement. Sonnet 5.5 est disponible immédiatement sur toutes les plateformes, y compris l’API, sans rétention de données.

La petite famille Claude 5.5 d’Anthropic s’agrandit. Après Opus 5.5 qui fait figure de modèle grand public le plus puissant de l’entreprise, voici venir Sonnet 5.5. Présenté comme un « complément plus rapide et moins coûteux » à son grand frère, le nouveau modèle est le premier de la gamme Sonnet à battre Pokémon Rouge uniquement en se basant sur des captures d’écran, c’est dire la performance.

Les benchmarks fournis par Anthropic montrent que, sans trop de surprise, Sonnet 5.5 bat Sonnet 5 sur tous les tests de manière plus ou moins prononcée. C’est notamment le cas en programmation agentique avec 70,6 % sur Terminal-Bench 4.0 en effort Max, ce qui est même mieux qu’Opus 5.5 (66,4 %). Ce dernier fait en revanche mieux sur tous les autres benchs, ce qui semble logique. Sonnet 5.5 se débrouille aussi plutôt bien en utilisation d’ordinateur et en reconnaissance de graphiques.

Avec un niveau d’effort faible ou moyen, le modèle dépasse le meilleur score de Sonnet 5 pour un coût par tâche environ dix inférieur. Hélas, contrairement à Opus 5.5 qui a eu droit à une baisse de prix bienvenue, ce n’est pas le cas de Sonnet 5.5 qui conserve la même grille que son prédécesseur : 2 dollars par million de tokens en entrée et 10 dollars en sortie et 0,20 dollar pour la lecture d’un million de tokens en cache.

Le modèle se voulant cependant plus performant, il est censé réaliser les tâches demandées avec moins de tokens, avec des réponses générées plus de 30 % plus rapidement. Sonnet 5.5 est disponible immédiatement sur toutes les plateformes, y compris l’API, sans rétention de données.

Libérez les agents

Les agents IA exploitent des failles de sécurité, se coordonnent entre eux pour attaquer les plateformes et mettent le souk sur Internet. Le problème est donc assez sérieux et nécessite des garde-fous pour éviter le pire. NVIDIA vient de présenter Open Agent Safety Platform, pour garder le contrôle sur les agents.

L’industrie de l’IA se met en ordre de marche pour remettre les agents IA sur les bons rails. Certains acteurs, comme OpenAI et Anthropic, réclament une gouvernance mondiale, d’autres préféreraient éviter les régulations contraignantes et gérer le problème entre-soi. Anthropic, OpenAI et Google auraient ainsi l’intention de lancer d’ici la fin de l’année la Standards Authority for Frontier AI (SAFA), une organisation chargée d’élaborer des normes communes de sûreté pour l’IA.

• À l’ONU, les patrons de l’IA réclament une régulation mondiale
• Le storytelling autour de la sécurité des agents IA a « perdu le contact avec la réalité »

Les agents IA ont accès à des fichiers, des outils, des API, et même à des appareils ; or, les consignes de sécurité intégrées au modèle ne sont parfois pas suffisantes. Un agent peut contourner une restriction pour accomplir sa mission. « Le potentiel extraordinaire de l’IA pour la société ne pourra se concrétiser que si nous parvenons à garantir sa sûreté », affirme Jensen Huang, le directeur général de NVIDIA.

Reprendre le contrôle des agents IA

Le diagnostic est connu, mais que faire ? NVIDIA a dévoilé ce lundi 28 septembre l’Open Agent Safety Platform, qui comprend deux outils principaux. Le premier est OpenShell, un logiciel open source (ici sur GitHub, licence Apache 2.0) qui définit des limites pour les agents fonctionnant sur des CPU. Il délimite un périmètre d’exécution sécurisé pour contrôler la manière dont les agents accomplissent leurs tâches (aussi bien avec des modèles propriétaires qu’à poids ouverts). OpenShell a été conçu pour les processeurs Vera, mais il peut aussi s’adapter à d’autres plateformes, Intel ou Arm.

Le second dispositif est Sentry, un logiciel qui tourne sur un composant matériel dédié et isolé : le DPU BlueField-4, qui surveille l’activité des agents en appliquant des règles de sécurité au niveau du matériel. Si un agent tente de sortir du périmètre défini par son environnement logiciel, Sentry le prend par la peau du cou et le place en quarantaine « en quelques millisecondes », promet NVIDIA.

La plateforme de l’entreprise contraint l’agent à travailler dans un environnement sécurisé dans lequel il ne contrôle pas les portes, les fenêtres, les badges d’accès et les systèmes de surveillance. OpenShell gère le logiciel, Sentry verrouille les serrures dans un composant matériel à part.

NVIDIA multiplie les exemples d’intégration de sa plateforme avec des infrastructures de partenaires. C’est ainsi le cas avec Anthropic : le système Claude Managed Agents pilote les actions des agents depuis un serveur séparé, dans des environnements isolés et étroitement contrôlés. Chez Salesforce, OpenShell permet à des humains de surveiller l’activité des agents dans Slack. Ils peuvent ainsi approuver ou rejeter les demandes de permissions supplémentaires d’un agent.

NVIDIA a embarqué la plupart des grands noms de l’industrie (Microsoft, Anthropic, Oracle, SpaceXAI, Mistral… Il manque Amazon, Google et OpenAI) dans cette annonce habile. Le géant du secteur cherche ainsi à établir l’architecture de référence de la sécurité dans le domaine agentique, tout en vendant les processeurs et les composants pour la faire tourner – en s’exonérant de tout procès en verrouillage propriétaire, par le biais de l’ouverture du logiciel.

Libérez les agents

Les agents IA exploitent des failles de sécurité, se coordonnent entre eux pour attaquer les plateformes et mettent le souk sur Internet. Le problème est donc assez sérieux et nécessite des garde-fous pour éviter le pire. NVIDIA vient de présenter Open Agent Safety Platform, pour garder le contrôle sur les agents.

L’industrie de l’IA se met en ordre de marche pour remettre les agents IA sur les bons rails. Certains acteurs, comme OpenAI et Anthropic, réclament une gouvernance mondiale, d’autres préféreraient éviter les régulations contraignantes et gérer le problème entre-soi. Anthropic, OpenAI et Google auraient ainsi l’intention de lancer d’ici la fin de l’année la Standards Authority for Frontier AI (SAFA), une organisation chargée d’élaborer des normes communes de sûreté pour l’IA.

• À l’ONU, les patrons de l’IA réclament une régulation mondiale
• Le storytelling autour de la sécurité des agents IA a « perdu le contact avec la réalité »

Les agents IA ont accès à des fichiers, des outils, des API, et même à des appareils ; or, les consignes de sécurité intégrées au modèle ne sont parfois pas suffisantes. Un agent peut contourner une restriction pour accomplir sa mission. « Le potentiel extraordinaire de l’IA pour la société ne pourra se concrétiser que si nous parvenons à garantir sa sûreté », affirme Jensen Huang, le directeur général de NVIDIA.

Reprendre le contrôle des agents IA

Le diagnostic est connu, mais que faire ? NVIDIA a dévoilé ce lundi 28 septembre l’Open Agent Safety Platform, qui comprend deux outils principaux. Le premier est OpenShell, un logiciel open source (ici sur GitHub, licence Apache 2.0) qui définit des limites pour les agents fonctionnant sur des CPU. Il délimite un périmètre d’exécution sécurisé pour contrôler la manière dont les agents accomplissent leurs tâches (aussi bien avec des modèles propriétaires qu’à poids ouverts). OpenShell a été conçu pour les processeurs Vera, mais il peut aussi s’adapter à d’autres plateformes, Intel ou Arm.

Le second dispositif est Sentry, un logiciel qui tourne sur un composant matériel dédié et isolé : le DPU BlueField-4, qui surveille l’activité des agents en appliquant des règles de sécurité au niveau du matériel. Si un agent tente de sortir du périmètre défini par son environnement logiciel, Sentry le prend par la peau du cou et le place en quarantaine « en quelques millisecondes », promet NVIDIA.

La plateforme de l’entreprise contraint l’agent à travailler dans un environnement sécurisé dans lequel il ne contrôle pas les portes, les fenêtres, les badges d’accès et les systèmes de surveillance. OpenShell gère le logiciel, Sentry verrouille les serrures dans un composant matériel à part.

NVIDIA multiplie les exemples d’intégration de sa plateforme avec des infrastructures de partenaires. C’est ainsi le cas avec Anthropic : le système Claude Managed Agents pilote les actions des agents depuis un serveur séparé, dans des environnements isolés et étroitement contrôlés. Chez Salesforce, OpenShell permet à des humains de surveiller l’activité des agents dans Slack. Ils peuvent ainsi approuver ou rejeter les demandes de permissions supplémentaires d’un agent.

NVIDIA a embarqué la plupart des grands noms de l’industrie (Microsoft, Anthropic, Oracle, SpaceXAI, Mistral… Il manque Amazon, Google et OpenAI) dans cette annonce habile. Le géant du secteur cherche ainsi à établir l’architecture de référence de la sécurité dans le domaine agentique, tout en vendant les processeurs et les composants pour la faire tourner – en s’exonérant de tout procès en verrouillage propriétaire, par le biais de l’ouverture du logiciel.

Allez, on recommence tout

Sans doute lassée des quolibets, Microsoft a choisi de rassembler toutes ses applications Copilot en une seule, à l’exception de GitHub Copilot. L’éditeur ambitionne désormais de répondre à toutes les demandes depuis une interface unique, avec plusieurs onglets et un choix de modèle piloté selon les besoins.

Comme on pouvait le craindre, l’explosion de l’intelligence artificielle générative n’a pas été maitrisée par tout le monde. Chez Microsoft, les fonctions dopées à l’IA ont envahi tous les produits, au point de provoquer une saturation rapide, ainsi que des hausses de prix, notamment dans Microsoft 365. Au point que l’éditeur fait maintenant machine arrière. À travers son initiative K2 pour Windows 11, ces fonctions sont en recul, tantôt supprimées tantôt désactivées par défaut.

L’un des facteurs qui a mené Microsoft « à sa perte » semble être la multiplication des applications. Le nom « Copilot » est presque devenu un sujet de moquerie, tant les applications se sont multipliées, là où Google n’a par exemple qu’un Gemini, dont les fonctions plongent dans d’autres produits. Le public s’est également habitué à ChatGPT et Claude, avec leur interface unique.

Outre les travaux actuels dans Windows et les applications de l’éditeur, le repositionnement de Copilot se révèle par d’autres émanations. La presse américaine note par exemple que l’étiquette Copilot+ disparait peu à peu des produits qui pouvaient y prétendre. Les caractéristiques techniques minimales sont toujours là, mais l’appellation semble avoir fait son temps, comme l’a confirmé un responsable de Microsoft à Windows Central. Les produits Surface récemment lancés n’ont d’ailleurs pas l’étiquette. On pourrait également relever les nouvelles possibilités de réaffectation dans Windows 11 pour la touche Copilot sur les claviers équipés.

Et voilà que Microsoft annonce désormais une refonte complète de son application centrale Copilot, avec l’idée d’en faire désormais une « super app ».

Tout au même endroit

Le changement le plus important est le même que chez OpenAI ou Anthropic : avoir tout au même endroit. Microsoft restructure donc son application en trois parties.

Home devient le nouveau point d’entrée, en réunissant Chat et Cowork. Dans cette partie, on trouve aussi Office. Pas des visionneuses, mais bien la suite bureautique au grand complet, tout du moins Word, Excel et PowerPoint. Vient ensuite Code, pour lancer des projets de développement comme on le ferait avec le Code de ChatGPT ou celui de Claude. À la différence que Microsoft met l’accent sur le choix du modèle. La dernière partie est Autopilot, qui permet de créer de gérer un agent persistant pour continuer de travailler de manière autonome sur les tâches confiées par l’utilisateur. Pour les personnes qui avaient suivi la conférence Build en juin dernier, Autopilot est simplement le nom officiel du projet Scout.

L’application a l’ambition de servir tous les besoins ou presque. Home est clairement orientée vers le travail quotidien, tandis que Code vise plus spécifiquement les non-développeurs, avec la promesse vendue de pouvoir réaliser rapidement les projets qu’ils pourraient avoir en tête. Microsoft précise que rien ne change pour les développeurs : GitHub Copilot est toujours là (il sert également de fondation à Code). Pour l’éditeur, les avantages de cette approche sont évidents : une personne peut décrire une application, un tableau de bord ou n’importe quelle forme d’automatisation, le résultat tirant partie des données liées au compte.

Dans le cadre d’une utilisation en entreprise, l’ensemble doit rester dans un contexte professionnel via Microsoft IQ. Microsoft joue bien sûr la carte de l’écosystème : Fabric IQ apporte du contexte à partir des données présentes dans Copilot (dont les modèles sémantiques de Power BI), un ancrage est prévu dans les données et flux de Dynamics 365 et Power Platform, etc.

Même si Microsoft possède ses propres modèles (et s’en sert notamment pour son infrastructure de recherche de failles Perception), l’éditeur semble vouloir devenir surtout le pourvoyeur d’une solution « pratique », où l’on peut tout faire au même endroit. Dans un tweet publié ce 25 septembre, Satya Nadella indique ainsi : « Nous construisons Copilot comme un nouveau système d’exploitation pour le travail qui englobe chaque modèle, chaque format, et chaque tâche ».

Une tarification en deux parties

Côté tarification, l’entreprise adopte une approche double, dans laquelle l’IA du quotidien reste à un prix fixe par utilisateur, tandis que l’IA agentique fonctionne sur des crédits Copilot. La licence fixe est simplement la licence Microsoft 365 Copilot actuelle, qui couvre Word, Excel, PowerPoint, Outlook et Teams pour 30 dollars par utilisateur et par mois. Elle fonctionne par défaut sur un mode « Auto » censé choisir le modèle le plus adapté selon la requête. GPT-5.6 et Sonnet 5 sont présents, mais pas encore Astra ni le récent Opus 5.5.

Si cette licence est un prérequis, les crédits Copilot servent à alimenter tout ce qui touche à l’agentique. Il s’agit donc d’une facturation à l’utilisation, avec un poids plus ou moins important selon les tâches confiées à Copilot et le modèle utilisé. Dans tous les cas, les usages sont paramétrables par l’équipe d’administration.

Allez, on recommence tout

Sans doute lassée des quolibets, Microsoft a choisi de rassembler toutes ses applications Copilot en une seule, à l’exception de GitHub Copilot. L’éditeur ambitionne désormais de répondre à toutes les demandes depuis une interface unique, avec plusieurs onglets et un choix de modèle piloté selon les besoins.

Comme on pouvait le craindre, l’explosion de l’intelligence artificielle générative n’a pas été maitrisée par tout le monde. Chez Microsoft, les fonctions dopées à l’IA ont envahi tous les produits, au point de provoquer une saturation rapide, ainsi que des hausses de prix, notamment dans Microsoft 365. Au point que l’éditeur fait maintenant machine arrière. À travers son initiative K2 pour Windows 11, ces fonctions sont en recul, tantôt supprimées tantôt désactivées par défaut.

L’un des facteurs qui a mené Microsoft « à sa perte » semble être la multiplication des applications. Le nom « Copilot » est presque devenu un sujet de moquerie, tant les applications se sont multipliées, là où Google n’a par exemple qu’un Gemini, dont les fonctions plongent dans d’autres produits. Le public s’est également habitué à ChatGPT et Claude, avec leur interface unique.

Outre les travaux actuels dans Windows et les applications de l’éditeur, le repositionnement de Copilot se révèle par d’autres émanations. La presse américaine note par exemple que l’étiquette Copilot+ disparait peu à peu des produits qui pouvaient y prétendre. Les caractéristiques techniques minimales sont toujours là, mais l’appellation semble avoir fait son temps, comme l’a confirmé un responsable de Microsoft à Windows Central. Les produits Surface récemment lancés n’ont d’ailleurs pas l’étiquette. On pourrait également relever les nouvelles possibilités de réaffectation dans Windows 11 pour la touche Copilot sur les claviers équipés.

Et voilà que Microsoft annonce désormais une refonte complète de son application centrale Copilot, avec l’idée d’en faire désormais une « super app ».

Tout au même endroit

Le changement le plus important est le même que chez OpenAI ou Anthropic : avoir tout au même endroit. Microsoft restructure donc son application en trois parties.

Home devient le nouveau point d’entrée, en réunissant Chat et Cowork. Dans cette partie, on trouve aussi Office. Pas des visionneuses, mais bien la suite bureautique au grand complet, tout du moins Word, Excel et PowerPoint. Vient ensuite Code, pour lancer des projets de développement comme on le ferait avec le Code de ChatGPT ou celui de Claude. À la différence que Microsoft met l’accent sur le choix du modèle. La dernière partie est Autopilot, qui permet de créer de gérer un agent persistant pour continuer de travailler de manière autonome sur les tâches confiées par l’utilisateur. Pour les personnes qui avaient suivi la conférence Build en juin dernier, Autopilot est simplement le nom officiel du projet Scout.

L’application a l’ambition de servir tous les besoins ou presque. Home est clairement orientée vers le travail quotidien, tandis que Code vise plus spécifiquement les non-développeurs, avec la promesse vendue de pouvoir réaliser rapidement les projets qu’ils pourraient avoir en tête. Microsoft précise que rien ne change pour les développeurs : GitHub Copilot est toujours là (il sert également de fondation à Code). Pour l’éditeur, les avantages de cette approche sont évidents : une personne peut décrire une application, un tableau de bord ou n’importe quelle forme d’automatisation, le résultat tirant partie des données liées au compte.

Dans le cadre d’une utilisation en entreprise, l’ensemble doit rester dans un contexte professionnel via Microsoft IQ. Microsoft joue bien sûr la carte de l’écosystème : Fabric IQ apporte du contexte à partir des données présentes dans Copilot (dont les modèles sémantiques de Power BI), un ancrage est prévu dans les données et flux de Dynamics 365 et Power Platform, etc.

Même si Microsoft possède ses propres modèles (et s’en sert notamment pour son infrastructure de recherche de failles Perception), l’éditeur semble vouloir devenir surtout le pourvoyeur d’une solution « pratique », où l’on peut tout faire au même endroit. Dans un tweet publié ce 25 septembre, Satya Nadella indique ainsi : « Nous construisons Copilot comme un nouveau système d’exploitation pour le travail qui englobe chaque modèle, chaque format, et chaque tâche ».

Une tarification en deux parties

Côté tarification, l’entreprise adopte une approche double, dans laquelle l’IA du quotidien reste à un prix fixe par utilisateur, tandis que l’IA agentique fonctionne sur des crédits Copilot. La licence fixe est simplement la licence Microsoft 365 Copilot actuelle, qui couvre Word, Excel, PowerPoint, Outlook et Teams pour 30 dollars par utilisateur et par mois. Elle fonctionne par défaut sur un mode « Auto » censé choisir le modèle le plus adapté selon la requête. GPT-5.6 et Sonnet 5 sont présents, mais pas encore Astra ni le récent Opus 5.5.

Si cette licence est un prérequis, les crédits Copilot servent à alimenter tout ce qui touche à l’agentique. Il s’agit donc d’une facturation à l’utilisation, avec un poids plus ou moins important selon les tâches confiées à Copilot et le modèle utilisé. Dans tous les cas, les usages sont paramétrables par l’équipe d’administration.

Commandement décentralisé

Thales vient de présenter sa solution HexaForce, un système de commandement et de contrôle avec IA pour les forces armées. Il est développé en parallèle du projet souverain Arcadia, nous affirme Thales. HexaForce et Arcadia visent la même cible, Maven de l’Américain Palantir, et semblent puiser leurs inspirations dans la même source, Artemis.IA.

Dans son annonce, Thales met en avant trois forces principales de son produit. D’abord, une architecture ouverte et interopérable, décentralisée et multi-domaine. Ensuite, une adaptation aux conflits de haute intensité, quand les besoins de commandement dépassent les 100 000 combattants. Enfin, une disponibilité avant la fin de l’année.

Si cette présentation fait parler d’elle, c’est qu’elle concrétise une concurrence directe face à Palantir et son produit Maven, avec un accent clair mis sur la souveraineté.

Une structure décentralisée

HexaForce se veut avant tout une plateforme distribuée et donc présentée comme particulièrement résiliente. Le produit « intervient sur l’ensemble des espaces de confrontation : terre, air, mer, cyber, champ électromagnétique, espace et champ informationnel », indique Thales. Son rôle est d’être la clé de voûte de l’organisation militaire au sens large, la solution devant orchestrer « l’ensemble des systèmes présents dans les forces armées et les coalitions pour accélérer la prise de décision et fournir un avantage à tous les niveaux opérationnels ».

Plus précisément, HexaForce est présenté comme un système C4I, pour « Command, Control, Communications, Computers and Intelligence ». Selon Thales, il repose sur « plus de vingt ans d’expérience opérationnelle au sein des forces françaises et de l’OTAN ».

Les espaces de discussion intégrés aux sites web pour poser des questions à un bot sont pénibles, mais ils se limitent à du texte. Google, jamais en panne d’une idée pour emmerdifier le web, propose de franchir une nouvelle étape : les bots IA animés à qui on peut parler et qui voient tout.

Le lancement le 15 septembre de Gemini 3.8 Live a donné des idées à Google. Ce modèle IA spécialisé dans les interactions vocales peut désormais s’incarner dans des bots animés, baptisés Live Avatar. Cette « présence visuelle en temps réel » crée une « expérience qui écoute, voit et parle avec une persona visuelle dynamique », selon le moteur de recherche.

Personnages animés façon cartoon ou représentations photoréalistes d’humains synthétiques, les exemples donnés par l’entreprise frayent généreusement dans l’uncanny valley. Ces avatars bénéficient pourtant d’une « synchronisation labiale précise, d’expressions naturelles et d’une alternance fluide des prises de parole » mais rien à faire, il y a quelque chose qui ne va pas. Ils comprennent la parole, mais ils peuvent aussi voir ce qui se passe dans l’environnement de l’utilisateur.

Ces personnages ne se contentent pas de faire la causette. Les avatars peuvent exécuter des tâches en arrière-plan sans interrompre la conversation en cours, et collecter des données pour répondre correctement à une requête. Dans une démonstration, l’un d’eux procède ainsi à l’enregistrement d’un client dans un hôtel tout en continuant à échanger avec lui. Il est même possible de les interrompre, ils ne s’offusqueront pas.

L’idée de parler à ces avatars fait presque froid dans le dos, mais il va falloir s’y habituer. À en croire Google, on pourrait les retrouver au guichet de services clients en ligne, de réceptions virtuelles d’hôtels ou comme guides interactifs. Et ce, partout dans le monde : les Live Avatars parlent 97 langues.

Google propose cette nouveauté aux entreprises et aux organisations (via Gemini Enterprise). Elles pourront piocher dans une bibliothèque d’avatars tout faits, ou personnaliser leur propre personnage. La production vidéo et audio générée par cette fonction est marquée par SynthID.

Les espaces de discussion intégrés aux sites web pour poser des questions à un bot sont pénibles, mais ils se limitent à du texte. Google, jamais en panne d’une idée pour emmerdifier le web, propose de franchir une nouvelle étape : les bots IA animés à qui on peut parler et qui voient tout.

Le lancement le 15 septembre de Gemini 3.8 Live a donné des idées à Google. Ce modèle IA spécialisé dans les interactions vocales peut désormais s’incarner dans des bots animés, baptisés Live Avatar. Cette « présence visuelle en temps réel » crée une « expérience qui écoute, voit et parle avec une persona visuelle dynamique », selon le moteur de recherche.

Personnages animés façon cartoon ou représentations photoréalistes d’humains synthétiques, les exemples donnés par l’entreprise frayent généreusement dans l’uncanny valley. Ces avatars bénéficient pourtant d’une « synchronisation labiale précise, d’expressions naturelles et d’une alternance fluide des prises de parole » mais rien à faire, il y a quelque chose qui ne va pas. Ils comprennent la parole, mais ils peuvent aussi voir ce qui se passe dans l’environnement de l’utilisateur.

Ces personnages ne se contentent pas de faire la causette. Les avatars peuvent exécuter des tâches en arrière-plan sans interrompre la conversation en cours, et collecter des données pour répondre correctement à une requête. Dans une démonstration, l’un d’eux procède ainsi à l’enregistrement d’un client dans un hôtel tout en continuant à échanger avec lui. Il est même possible de les interrompre, ils ne s’offusqueront pas.

L’idée de parler à ces avatars fait presque froid dans le dos, mais il va falloir s’y habituer. À en croire Google, on pourrait les retrouver au guichet de services clients en ligne, de réceptions virtuelles d’hôtels ou comme guides interactifs. Et ce, partout dans le monde : les Live Avatars parlent 97 langues.

Google propose cette nouveauté aux entreprises et aux organisations (via Gemini Enterprise). Elles pourront piocher dans une bibliothèque d’avatars tout faits, ou personnaliser leur propre personnage. La production vidéo et audio générée par cette fonction est marquée par SynthID.

Les chiens aboient, que fait la caravane ?

Mistral AI intègre désormais le modèle d’origine chinoise GLM 5.3 à son assistant dédié au code, et annonce le proposer par défaut dans la version Web de ce dernier. La décision fait réagir de nombreux commentateurs, qui s’interrogent sur la stratégie à long terme de l’entreprise. La discussion qui en découle prend un tour très politique.

Mistral AI persiste et signe. L’entreprise, qui proposait déjà à ses clients d’utiliser le modèle à poids ouvert d’origine chinoise GLM 5.2, a annoncé le 21 septembre dernier une intégration renforcée de la version suivante, GLM 5.3, distribuée à partir de ses propres infrastructures.

« GLM 5.3, hébergé sur Mistral, est maintenant dans Vibe Code, et l’option par défaut dans l’application Web. Fenêtre de contexte [de 1 million de tokens] et limites généreuses incluses », se réjouit Mistral sur X.

GLM 5.3 moins cher que Mistral Medium 3.5

En réponse à des questions d’internautes, Mistral explique que GLM 5.3 a vocation à devenir le modèle par défaut pour Vibe Code, que ce soit via l’extension VS Code, le client en ligne de commande ou la version Web. « Le mode Work de la version Web va lui aussi passer à GLM 5.3 », précise encore l’entreprise.

Jusqu’ici, Mistral proposait bien les modèles GLM de Z.ai, hébergés par ses soins, comme une alternative à ses propres outils, mais ce sont les modèles généralistes maison, principalement Mistral Medium 3.5 et Mistral Large 3, qui servaient par défaut les requêtes.

En mode API (facturation à l’usage), GLM 5.3 se paie le luxe d’être plus compétitif que les modèles maison. Hors option de type priorité ou inférence régionale garantie, Mistral le facture ainsi 1,4 dollar le million de tokens en entrée, 0,14 dollar pour l’écriture en cache et 4,4 dollars en sortie. En face, Mistral Medium 3.5 est affiché à 1,5 dollar en entrée, 0,15 dollar l’écriture en cache et surtout 7,5 dollars en sortie.

Mistral AI aurait-elle décidé de saborder ses propres modèles ? Sur X, c’est la conclusion à laquelle sautent un certain nombre de commentateurs, qui voient dans cette annonce une forme de renoncement à l’ambition de proposer des modèles frontière développés en propre, et la confirmation d’une bascule stratégique.

Pour ces derniers, Mistral avouerait tacitement ne plus être le champion européen de l’IA tant vanté par les médias et les politiques, mais un simple revendeur d’inférence, doublé d’un intégrateur à la façon d’une entreprise de services numériques. « Mistral est finito et condamné à devenir un Capgemini de l’IA Européenne, c’est triste », résume un anonyme sur X.

Mistral défend l’idée d’une souveraineté via les infrastructures

Si l’annonce liée à GLM 5.3 relance une salve de critiques, la position de Mistral sur le sujet n’est pas nouvelle. L’entreprise parisienne défend en effet de longue date l’idée selon laquelle la souveraineté en matière d’IA n’est pas liée à l’origine du modèle, mais plutôt au contrôle du déploiement de ce dernier et des infrastructures associées. Et c’est justement parce que Mistral a elle-même développé des modèles ouverts de pointe que l’entreprise s’estime bien placée pour mener cette démarche, qui motive ses lourds investissements en infrastructures, notamment en France et en Suède.

Mistral a une nouvelle fois soutenu cette vision dans un billet de blog publié au cœur de l’été, quand elle a commencé à héberger et distribuer GLM 5.2. « Ce modèle ouvert, ainsi que les modèles ouverts futurs, fonctionneront sur la même infrastructure, les mêmes contrôles régionaux et les mêmes engagements de service que les modèles Mistral, permettant ainsi aux clients d’élargir leur choix de modèles sans fragmenter l’emplacement d’exécution de leur IA », écrivait alors l’entreprise.

Cette orientation se justifie donc, selon Mistral, par la nécessité qu’ont ou qu’auront les entreprises de recourir non pas à un unique modèle bon à tout faire, mais à une combinaison de modèles plus spécialisés, comme ceux qu’elle développe en matière d’OCR (reconnaissance de caractère et extraction de documents), de transcription, ou de modération.

Mistral assumait alors son virage vers une stratégie dite de neocloud, c’est-à-dire de mise à disposition de capacités d’inférence. Elle en faisait même l’un des moteurs de son développement, en expliquant que c’était grâce aux engagements d’achats pluriannuels de ses clients qu’elle pourrait former, avec eux, une « coalition pour garantir une capacité de calcul européenne en IA à long terme », avec un objectif fixé à un équivalent de 1 GW de puissance de calcul à horizon 2030.

Les utilisateurs de lunettes Meta pourront refuser de partager des extraits vidéo enregistrés par leurs montures pour entraîner l’IA de l’entreprise. Les images ne seront plus, non plus, susceptibles d’être utilisées par des sous-traitants pour les annoter. L’affaire avait fait grand bruit début mars, quand une enquête avait levé un coin du voile sur l’exploitation des données des lunettes par des data workers kényans.

Les petites mains tombaient parfois sur des images et des discussions intimes, embarrassantes ou confidentielles des utilisateurs de ces appareils. Meta explique dans les conditions d’utilisation de son assistant IA que « dans certains cas », l’entreprise peut examiner les interactions avec les IA, « y compris le contenu de vos conversations avec les IA ou des messages adressés aux IA, de façon automatisée ou manuelle (par un examinateur humain) ».

• Lunettes connectées : des scènes d’intimité envoyées aux sous-traitants kényans de Meta

Alors que les lunettes connectées de Meta ont gagné le surnom peu glorieux de « pervert glasses », le géant des réseaux sociaux fait donc un geste. Il permettra de refuser l’exploitation des « données visuelles » pour l’entraînement de ses modèles d’intelligence artificielle, a-t-il indiqué à Engadget. Les images ne seront pas non plus montrées à des sous-traitants.

« Si vous avez refusé que vos données soient utilisées et que vous demandez à vos lunettes de traduire un menu, nous utiliserons vos données visuelles pour répondre à votre demande, puis elles seront supprimées », assure Meta. « Elles ne sont pas utilisées pour l’entraînement de l’IA et personne ne les examine dans le but d’améliorer le produit. »

Cette fonction, désactivée par défaut, donnera au moins une possibilité à l’utilisateur de refuser que ses vidéos puissent être vues par des étrangers. La mise en œuvre de l’option reste une inconnue : s’il s’agit d’un réglage au libellé incompréhensible planqué en bout de liste tout au fond d’un sous-sous-menu, ça ne servira pas à grand chose.

Il y a deux semaines, la CNIL du land de Hambourg, en Allemagne, avait estimé que les lunettes Meta posaient de sérieux problèmes de respect de la vie privée en Europe. En France, le parquet de Paris a ouvert une enquête suite à des plaintes pour harcèlement sexuel lié à l’utilisation de ces appareils.

Meta a présenté cette semaine de nouveaux modèles sans caméra, uniquement audio. S’il sera évidemment impossible de filmer quoi que ce soit avec ces lunettes, elles ne résolvent pas la question de l’exploitation des interactions audio avec Meta AI – l’opt-out annoncé ne concerne en effet que les images.

Les utilisateurs de lunettes Meta pourront refuser de partager des extraits vidéo enregistrés par leurs montures pour entraîner l’IA de l’entreprise. Les images ne seront plus, non plus, susceptibles d’être utilisées par des sous-traitants pour les annoter. L’affaire avait fait grand bruit début mars, quand une enquête avait levé un coin du voile sur l’exploitation des données des lunettes par des data workers kényans.

Les petites mains tombaient parfois sur des images et des discussions intimes, embarrassantes ou confidentielles des utilisateurs de ces appareils. Meta explique dans les conditions d’utilisation de son assistant IA que « dans certains cas », l’entreprise peut examiner les interactions avec les IA, « y compris le contenu de vos conversations avec les IA ou des messages adressés aux IA, de façon automatisée ou manuelle (par un examinateur humain) ».

• Lunettes connectées : des scènes d’intimité envoyées aux sous-traitants kényans de Meta

Alors que les lunettes connectées de Meta ont gagné le surnom peu glorieux de « pervert glasses », le géant des réseaux sociaux fait donc un geste. Il permettra de refuser l’exploitation des « données visuelles » pour l’entraînement de ses modèles d’intelligence artificielle, a-t-il indiqué à Engadget. Les images ne seront pas non plus montrées à des sous-traitants.

« Si vous avez refusé que vos données soient utilisées et que vous demandez à vos lunettes de traduire un menu, nous utiliserons vos données visuelles pour répondre à votre demande, puis elles seront supprimées », assure Meta. « Elles ne sont pas utilisées pour l’entraînement de l’IA et personne ne les examine dans le but d’améliorer le produit. »

Cette fonction, désactivée par défaut, donnera au moins une possibilité à l’utilisateur de refuser que ses vidéos puissent être vues par des étrangers. La mise en œuvre de l’option reste une inconnue : s’il s’agit d’un réglage au libellé incompréhensible planqué en bout de liste tout au fond d’un sous-sous-menu, ça ne servira pas à grand chose.

Il y a deux semaines, la CNIL du land de Hambourg, en Allemagne, avait estimé que les lunettes Meta posaient de sérieux problèmes de respect de la vie privée en Europe. En France, le parquet de Paris a ouvert une enquête suite à des plaintes pour harcèlement sexuel lié à l’utilisation de ces appareils.

Meta a présenté cette semaine de nouveaux modèles sans caméra, uniquement audio. S’il sera évidemment impossible de filmer quoi que ce soit avec ces lunettes, elles ne résolvent pas la question de l’exploitation des interactions audio avec Meta AI – l’opt-out annoncé ne concerne en effet que les images.

Encore et toujours le turc automate

L’agent IA de Meta qui propose aux internautes de faire leurs emplettes et de prendre leur rendez-vous à leur place est grandement inspiré d’OpenClaw, avoue l’un des responsables de l’entreprise. Mais la fonction d’appels ajoutée le 17 septembre s’appuie aussi sur un call center où de vrais humains passent des coups de fil à la place de l’IA.

L’IA coûte cher, les agents ne vont pas assez vite ? Pas de problème pour Meta, qui a essayé de rattraper son retard sur la concurrence en lançant Muse, son agent IA, capable de prendre en charge toutes sortes d’actions pour le compte de l’utilisateur. Histoire de ne pas perdre trop de temps en R&D, le géant des réseaux sociaux s’est grandement inspiré d’OpenClaw.

Un agent très très proche d’OpenClaw

C’est ce qu’a avoué Nat Friedman, responsable produit chez Meta Superintelligence Labs (MSL) dans un post sur X. « En tant que produit, il s’inspire très fortement d’OpenClaw » explique-t-il, tout en assurant que l’agent de Meta a été créé « from scratch ». « Je pense que beaucoup de gens s’en sont inspirés. Notre objectif avec Muse était de créer quelque chose de similaire à OpenClaw, que nous pourrions rendre sûr, sécurisé et facile à utiliser, et qui puisse s’adapter à des milliards d’utilisateurs », ajoute-t-il.

Nat Friedman répondait à un message affirmant que « Muse, c’est LITTÉRALEMENT OpenClaw pour les gens normaux ». Ce message était accompagné d’une capture d’écran montrant une réponse de Muse comparant des noms de fichiers de configuration entre les différents systèmes. Cette inspiration n’est pas fortuite : il se trouve en effet que Meta avait tenté d’acquérir OpenClaw avant qu’OpenAI ramasse la mise.

Meta est pressé et ne s’embarrasse pas trop des éventuels obstacles sur sa route : il a ainsi délogé manu militari le groupe de musique Muse de ses réseaux sociaux (Instagram, Facebook, et même X) pour y greffer ceux de son agent. Et Muse a été repéré par la patrouille en train de faire les courses sur Amazon sans que ce dernier soit prévenu.

Une nouvelle fonctionnalité… backupée par un call center

Ce même empressement pourrait aussi expliquer pourquoi Meta a voulu attribuer à Muse des actions qu’il ne peut réaliser seul, sans l’aide d’un humain. Dans l’histoire de l’IA, beaucoup d’entreprises ont été accusées de cacher du travail humain derrière un storytelling d’automatisation des tâches, Waymo faisant par exemple débloquer ses taxis par des personnes travaillant aux Philippines.

Meta rejoint ainsi cette longue liste après avoir lancé en test une fonction « pour les appels sortants vers des entreprises américaines ». Alexandr Wang, directeur de l’IA chez Meta, s’enorgueillait le 17 septembre dernier : « Nous étendons notre version bêta de Muse aux appels téléphoniques ! ».

Mais selon des informations de 404 Media, lors de la présentation de cette fonctionnalité aux employés de Meta, la direction leur a expliqué avoir « ajouté une couche d’agents humains pour garantir la bonne exécution des appels ».

D’après le message interne obtenu par nos confrères, « Muse ne se contente pas de composer un numéro. Il appelle une entreprise en votre nom, gère la conversation, traite votre demande et vous en rend compte à l’aide d’une transcription et d’un résumé ». « De plus, il ne fonctionne plus seul. Muse est désormais capable de transférer les demandes à un agent humain qualifié, qui passe l’appel et s’en charge », est-il ajouté.

Face à des employés circonspects concernant la mauvaise presse que cela pouvait attirer ainsi que par les problèmes de confidentialité potentiels, la direction de Meta leur a assuré que les sous-traitants avaient suivi « de nombreuses formations afin de garantir la sécurité et la protection de toutes vos données ».

« Les tests internes, également appelés “dogfooding”, sont au cœur du processus de développement des produits. Bien que les réactions des employés aient été extrêmement positives, l’objectif principal est de recueillir des retours afin de pouvoir mettre en place des mesures de sécurité et de protection de la vie privée, et d’améliorer les fonctionnalités avant leur lancement public », a répondu Meta au site web. « Nous travaillons avec les commerçants pour continuer à améliorer cette fonctionnalité d’appel potentielle, et nous ne la déploierons que lorsqu’elle sera prête et accompagnée des mentions d’information appropriées ».

Encore et toujours le turc automate

L’agent IA de Meta qui propose aux internautes de faire leurs emplettes et de prendre leur rendez-vous à leur place est grandement inspiré d’OpenClaw, avoue l’un des responsables de l’entreprise. Mais la fonction d’appels ajoutée le 17 septembre s’appuie aussi sur un call center où de vrais humains passent des coups de fil à la place de l’IA.

L’IA coûte cher, les agents ne vont pas assez vite ? Pas de problème pour Meta, qui a essayé de rattraper son retard sur la concurrence en lançant Muse, son agent IA, capable de prendre en charge toutes sortes d’actions pour le compte de l’utilisateur. Histoire de ne pas perdre trop de temps en R&D, le géant des réseaux sociaux s’est grandement inspiré d’OpenClaw.

Un agent très très proche d’OpenClaw

C’est ce qu’a avoué Nat Friedman, responsable produit chez Meta Superintelligence Labs (MSL) dans un post sur X. « En tant que produit, il s’inspire très fortement d’OpenClaw » explique-t-il, tout en assurant que l’agent de Meta a été créé « from scratch ». « Je pense que beaucoup de gens s’en sont inspirés. Notre objectif avec Muse était de créer quelque chose de similaire à OpenClaw, que nous pourrions rendre sûr, sécurisé et facile à utiliser, et qui puisse s’adapter à des milliards d’utilisateurs », ajoute-t-il.

Nat Friedman répondait à un message affirmant que « Muse, c’est LITTÉRALEMENT OpenClaw pour les gens normaux ». Ce message était accompagné d’une capture d’écran montrant une réponse de Muse comparant des noms de fichiers de configuration entre les différents systèmes. Cette inspiration n’est pas fortuite : il se trouve en effet que Meta avait tenté d’acquérir OpenClaw avant qu’OpenAI ramasse la mise.

Meta est pressé et ne s’embarrasse pas trop des éventuels obstacles sur sa route : il a ainsi délogé manu militari le groupe de musique Muse de ses réseaux sociaux (Instagram, Facebook, et même X) pour y greffer ceux de son agent. Et Muse a été repéré par la patrouille en train de faire les courses sur Amazon sans que ce dernier soit prévenu.

Une nouvelle fonctionnalité… backupée par un call center

Ce même empressement pourrait aussi expliquer pourquoi Meta a voulu attribuer à Muse des actions qu’il ne peut réaliser seul, sans l’aide d’un humain. Dans l’histoire de l’IA, beaucoup d’entreprises ont été accusées de cacher du travail humain derrière un storytelling d’automatisation des tâches, Waymo faisant par exemple débloquer ses taxis par des personnes travaillant aux Philippines.

Meta rejoint ainsi cette longue liste après avoir lancé en test une fonction « pour les appels sortants vers des entreprises américaines ». Alexandr Wang, directeur de l’IA chez Meta, s’enorgueillait le 17 septembre dernier : « Nous étendons notre version bêta de Muse aux appels téléphoniques ! ».

Mais selon des informations de 404 Media, lors de la présentation de cette fonctionnalité aux employés de Meta, la direction leur a expliqué avoir « ajouté une couche d’agents humains pour garantir la bonne exécution des appels ».

D’après le message interne obtenu par nos confrères, « Muse ne se contente pas de composer un numéro. Il appelle une entreprise en votre nom, gère la conversation, traite votre demande et vous en rend compte à l’aide d’une transcription et d’un résumé ». « De plus, il ne fonctionne plus seul. Muse est désormais capable de transférer les demandes à un agent humain qualifié, qui passe l’appel et s’en charge », est-il ajouté.

Face à des employés circonspects concernant la mauvaise presse que cela pouvait attirer ainsi que par les problèmes de confidentialité potentiels, la direction de Meta leur a assuré que les sous-traitants avaient suivi « de nombreuses formations afin de garantir la sécurité et la protection de toutes vos données ».

« Les tests internes, également appelés “dogfooding”, sont au cœur du processus de développement des produits. Bien que les réactions des employés aient été extrêmement positives, l’objectif principal est de recueillir des retours afin de pouvoir mettre en place des mesures de sécurité et de protection de la vie privée, et d’améliorer les fonctionnalités avant leur lancement public », a répondu Meta au site web. « Nous travaillons avec les commerçants pour continuer à améliorer cette fonctionnalité d’appel potentielle, et nous ne la déploierons que lorsqu’elle sera prête et accompagnée des mentions d’information appropriées ».