Déluge en perspective

En mai 2026, Microsoft avait indiqué brièvement que ses équipes d’ingénieurs utilisaient de plus en plus les LLM pour chercher les failles de sécurité. Cette fois, l’entreprise détaille sa façon de faire, en insistant sur l’importance que représentent désormais les grands modèles dans la sécurité de ses produits, Windows en tête.

Le « Patch Tuesday » est le nom que l’on donne au deuxième mardi de chaque mois, date retenue par Microsoft pour effectuer un lâcher de correctifs. Or, celui de juin a marqué une rupture : avec quasiment 200 failles colmatées au compteur, il établissait un nouveau record. Dans un billet en mai, la firme avait indiqué que ses ingénieurs utilisaient les LLM et le faisaient de plus en plus. On pouvait donc supposer que même si le Patch Tuesday de juin était un record, le rythme n’allait pas ralentir.

L’éditeur a justement publié un long billet de blog pour expliquer comment l’IA générative faisait désormais partie intégrante de ses processus.

De l’IA à presque tous les étages

Microsoft explique avoir fait évoluer ses systèmes d’ingénierie et de validation pour réduire le délai entre la découverte d’une vulnérabilité et la protection des clients, en priorisant les zones à plus fort risque. Concrètement, l’IA est intégrée plus tôt dans le cycle de développement, l’évaluation passant toujours par l’expertise humaine, de même que l’arbitrage sur les risques et la garantie que les correctifs respectent le niveau de qualité attendu, affirme l’entreprise.

Faut-il donc s’attendre à une déferlante chaque mois ? Il n’y a bien sûr aucune raison que l’IA utilisée pour débusquer autant de problèmes en mai et juin soit délaissée par la suite. Microsoft prévient ainsi que les clients verront un volume plus élevé de mises à jour de sécurité dans chaque publication. L’éditeur précise rapidement que ce changement est la preuve que les équipes de défense s’améliorent dans l’identification et le traitement des problèmes, pas un signe de dégradation de la sécurité de Windows.

Trois apps dans un grand shaker

OpenAI profite de la sortie du purgatoire de GPT-5.6 pour lancer une nouvelle offensive afin d’installer ChatGPT au cœur de tous les usages – aussi bien pour le grand public que pour les professionnels. Les annonces du labo sont un rien désordonnées, alors essayons d’y voir clair.

GPT-5.6 est finalement disponible, après la levée des restrictions imposées par le gouvernement américain sur le nouveau modèle. OpenAI ne s’est pas contentée de cette nouvelle : l’entreprise en a profité pour se rapprocher de son rêve de « super app ».

Atlas écrasé par le poids de ChatGPT

Jusqu’à présent, l’offre logicielle d’OpenAI se partageait entre trois apps : ChatGPT, Codex et le navigateur Atlas. Un catalogue de logiciels qui va se réduire à l’app ChatGPT intégrant Codex… à moins que ça ne soit l’inverse : c’est en fait l’application Codex qui avale l’app ChatGPT, mais qui est renommée ChatGPT. Les utilisateurs ont toutefois la possibilité de conserver l’icône de Codex, et même l’interface habituelle, puisque le logiciel comprend deux vues, une pour Codex, l’autre pour ChatGPT Work (tout le monde suit ?).

Enfin, OpenAI conserve la précédente app ChatGPT, rebaptisée ChatGPT Classic ! Les utilisateurs Mac voudront peut-être la garder au chaud, car elle est native et respecte donc les canons esthétiques et fonctionnels de macOS. Codex/ChatGPT/Atlas est de son côté un fourre-tout sous Electron.

Atlas aura connu une très courte carrière. Lancé en octobre 2025, le navigateur web va baisser le rideau. Les utilisateurs devront passer par l’application ChatGPT, dans laquelle ils retrouveront les mêmes fonctionnalités (on y reviendra).

Cette nouvelle version de l’app ChatGPT intègre un agent Work, capable de prendre en charge des tâches lourdes : feuilles de calcul, présentations, documents, sites web… Il peut également se brancher à d’autres applications pour chercher des informations (Slack, Gmail, Google Drive, Teams, Salesforce, etc.).

OpenAI donne l’exemple de la transformation d’une étude client en brief pour une campagne marketing qui servira à la création de supports de vente adaptés à différents marchés. ChatGPT Work est censé conserver le contexte à chaque étape, grâce à GPT-5.6.

OpenAI pousse aussi les tâches planifiées : rappels, résumés récurrents, surveillance de changements, rapports réguliers. La limite officielle est d’une exécution par heure au maximum, avec des plafonds selon les formules : 3 tâches actives pour Go, 5 pour Plus, 15 pour Pro, Business et Enterprise.

ChatGPT dans Codex, ou l’inverse

Cet agent est d’ores et déjà disponible sur le web et dans l’app mobile pour les abonnés Pro, Enterprise et Edu. Il est aussi proposé dans les apps ChatGPT pour macOS et Windows à tous les utilisateurs, y compris gratuits.

La version de bureau a ceci d’intéressant qu’elle peut utiliser les fichiers stockés sur les machines. L’application intègre aussi un navigateur web – c’est pourquoi elle peut remplacer Atlas. ChatGPT inaugure en parallèle une fonction (en bêta) de génération de sites web, ce qui permet de partager rapidement un projet ou un prototype.

Dans la version web de ChatGPT, l’extension Chrome du chatbot permettra de l’utiliser depuis une barre latérale. De quoi conserver une partie des usages imaginés pour Atlas, mais sans maintenir un navigateur autonome.

Pour le reste, les modèles GPT-5.4 ont tiré leur révérence le 26 juin, y compris pour les GPTs personnalisés. Tout le monde bascule vers GPT-5.5. La version Instant Mini devient le modèle de secours quand un utilisateur atteint certaines limites de GPT-5.5 Instant ou Auto (il n’apparait pas dans le sélecteur de modèles).

Trois apps dans un grand shaker

OpenAI profite de la sortie du purgatoire de GPT-5.6 pour lancer une nouvelle offensive afin d’installer ChatGPT au cœur de tous les usages – aussi bien pour le grand public que pour les professionnels. Les annonces du labo sont un rien désordonnées, alors essayons d’y voir clair.

GPT-5.6 est finalement disponible, après la levée des restrictions imposées par le gouvernement américain sur le nouveau modèle. OpenAI ne s’est pas contentée de cette nouvelle : l’entreprise en a profité pour se rapprocher de son rêve de « super app ».

Atlas écrasé par le poids de ChatGPT

Jusqu’à présent, l’offre logicielle d’OpenAI se partageait entre trois apps : ChatGPT, Codex et le navigateur Atlas. Un catalogue de logiciels qui va se réduire à l’app ChatGPT intégrant Codex… à moins que ça ne soit l’inverse : c’est en fait l’application Codex qui avale l’app ChatGPT, mais qui est renommée ChatGPT. Les utilisateurs ont toutefois la possibilité de conserver l’icône de Codex, et même l’interface habituelle, puisque le logiciel comprend deux vues, une pour Codex, l’autre pour ChatGPT Work (tout le monde suit ?).

Enfin, OpenAI conserve la précédente app ChatGPT, rebaptisée ChatGPT Classic ! Les utilisateurs Mac voudront peut-être la garder au chaud, car elle est native et respecte donc les canons esthétiques et fonctionnels de macOS. Codex/ChatGPT/Atlas est de son côté un fourre-tout sous Electron.

Atlas aura connu une très courte carrière. Lancé en octobre 2025, le navigateur web va baisser le rideau. Les utilisateurs devront passer par l’application ChatGPT, dans laquelle ils retrouveront les mêmes fonctionnalités (on y reviendra).

Cette nouvelle version de l’app ChatGPT intègre un agent Work, capable de prendre en charge des tâches lourdes : feuilles de calcul, présentations, documents, sites web… Il peut également se brancher à d’autres applications pour chercher des informations (Slack, Gmail, Google Drive, Teams, Salesforce, etc.).

OpenAI donne l’exemple de la transformation d’une étude client en brief pour une campagne marketing qui servira à la création de supports de vente adaptés à différents marchés. ChatGPT Work est censé conserver le contexte à chaque étape, grâce à GPT-5.6.

OpenAI pousse aussi les tâches planifiées : rappels, résumés récurrents, surveillance de changements, rapports réguliers. La limite officielle est d’une exécution par heure au maximum, avec des plafonds selon les formules : 3 tâches actives pour Go, 5 pour Plus, 15 pour Pro, Business et Enterprise.

ChatGPT dans Codex, ou l’inverse

Cet agent est d’ores et déjà disponible sur le web et dans l’app mobile pour les abonnés Pro, Enterprise et Edu. Il est aussi proposé dans les apps ChatGPT pour macOS et Windows à tous les utilisateurs, y compris gratuits.

La version de bureau a ceci d’intéressant qu’elle peut utiliser les fichiers stockés sur les machines. L’application intègre aussi un navigateur web – c’est pourquoi elle peut remplacer Atlas. ChatGPT inaugure en parallèle une fonction (en bêta) de génération de sites web, ce qui permet de partager rapidement un projet ou un prototype.

Dans la version web de ChatGPT, l’extension Chrome du chatbot permettra de l’utiliser depuis une barre latérale. De quoi conserver une partie des usages imaginés pour Atlas, mais sans maintenir un navigateur autonome.

Pour le reste, les modèles GPT-5.4 ont tiré leur révérence le 26 juin, y compris pour les GPTs personnalisés. Tout le monde bascule vers GPT-5.5. La version Instant Mini devient le modèle de secours quand un utilisateur atteint certaines limites de GPT-5.5 Instant ou Auto (il n’apparait pas dans le sélecteur de modèles).

Une muse pour travailler

Après les premiers pas de sa première version « grand public » début avril, Muse Spark s’ouvre aux développeurs tiers. Le nouveau modèle IA de Meta est désormais proposé dans une mouture 1.1 qui ne se présente pas comme le champion des benchmarks, mais sous l’angle du rapport performances/prix.

Dire que Meta mise sur sa famille de modèles IA Muse est un doux euphémisme. L’entreprise a besoin de se recaler dans le peloton de fournisseurs de LLM, après la déception que furent ses anciens modèles Llama. C’est ce qui a motivé les investissements fous de Meta dans le secteur, aussi bien au niveau des infrastructures que de la chasse aux talents. Mark Zuckerberg a dépensé sans compter pour créer le Meta Superintelligence Labs, avec sa tête Alexandr Wang.

L’API en tête de gondole

Le premier résultat de ces travaux est tombé début avril, avec Muse Spark. Puis cette semaine, avec le lancement de Muse Image et la présentation de Muse Video. Il manquait une brique importante : une API permettant aux développeurs d’utiliser les capacités du modèle. Une interface existait bien, mais uniquement en aperçu privé.

À la faveur de Muse Spark 1.1, Meta se lance enfin dans le grand bain face à des poids lourds comme Opus 4.8 ou GPT-5.5, avec une API en préversion publique qui ouvre la possibilité aux développeurs de tester des prompts et de prototyper des intégrations. Cette nouvelle version du modèle est présentée par l’entreprise comme pensée pour les tâches agentiques. Autrement dit, l’utilisation d’outils, la navigation sur ordinateur, le codage, le raisonnement à partir d’images, de documents et de vidéos.

Meta insiste sur une fenêtre de contexte d’un million de tokens et sur sa capacité de Muse Spark à conserver le fil dans de longues sessions : « [le modèle] mémorise les actions, retrouve des informations issues de travaux bien antérieurs et synthétise le tout de façon à conserver les étapes critiques nécessaires pour la suite ».

Les benchmarks fournis par le groupe montrent que le modèle brille effectivement sur les tâches d’agent, avec une domination nette sur les benchs dédiés face à Gemini 3.1 Pro high, Opus 4.8 max et GPT-5.5 xhigh. En revanche, sur les benchs codage et multimodal, Muse Spark 1.1 laisse sa place aux cadors Opus et GPT. La première version du modèle est en tout cas loin derrière son grand frère, dans tous les cas.

Promo sur les tokens

À l’instar de SpaceXAI et de son nouveau Grok 4.5, Meta ne vend pas le modèle IA le plus puissant ni le plus ambitieux du moment. En revanche, il se rattrape sur la grille tarifaire de l’API : 1,25 dollar pour un million de tokens en entrée, 4,25 dollars pour un million de tokens en sortie, et seulement 0,15 dollar pour l’entrée mise en cache. C’est encore moins moins cher que Grok 4.5 avec 2 dollars le million de tokens en entrée et 6 dollars en sortie. Et bien loin des 5/25 dollars d’Opus 4.8.

Sur le plan de la sécurité, Meta affirme que Muse Spark 1.1 reste dans les « marges sûres » sur les grandes catégories de risques pour les modèles avancés, qu’il s’agisse de cybersécurité, des usages chimiques ou biologiques, ou encore la perte de contrôle. Le modèle serait également plus robuste face aux jailbreaks, aux injections de prompt et aux attaques visant les consignes développeur. Meta revendique au passage moins d’hallucinations et une tendance réduite à aller dans le sens de l’utilisateur à tout prix.

En cherchant non pas le modèle le plus puissant, mais celui au meilleur rapport qualité/prix, Meta joue la carte du pragmatisme. Muse Spark 1.1 doit surtout être assez solide pour les usages agentiques, suffisamment polyvalent pour les développeurs, et assez bon marché pour être utilisé souvent. Il s’agit de pousser des coudes pour se faire une place face à Opus et GPT dans les entreprises et chez les développeurs.

• Chez Meta, l’IA coûte cher et les agents ne vont pas assez vite

Une muse pour travailler

Après les premiers pas de sa première version « grand public » début avril, Muse Spark s’ouvre aux développeurs tiers. Le nouveau modèle IA de Meta est désormais proposé dans une mouture 1.1 qui ne se présente pas comme le champion des benchmarks, mais sous l’angle du rapport performances/prix.

Dire que Meta mise sur sa famille de modèles IA Muse est un doux euphémisme. L’entreprise a besoin de se recaler dans le peloton de fournisseurs de LLM, après la déception que furent ses anciens modèles Llama. C’est ce qui a motivé les investissements fous de Meta dans le secteur, aussi bien au niveau des infrastructures que de la chasse aux talents. Mark Zuckerberg a dépensé sans compter pour créer le Meta Superintelligence Labs, avec sa tête Alexandr Wang.

L’API en tête de gondole

Le premier résultat de ces travaux est tombé début avril, avec Muse Spark. Puis cette semaine, avec le lancement de Muse Image et la présentation de Muse Video. Il manquait une brique importante : une API permettant aux développeurs d’utiliser les capacités du modèle. Une interface existait bien, mais uniquement en aperçu privé.

À la faveur de Muse Spark 1.1, Meta se lance enfin dans le grand bain face à des poids lourds comme Opus 4.8 ou GPT-5.5, avec une API en préversion publique qui ouvre la possibilité aux développeurs de tester des prompts et de prototyper des intégrations. Cette nouvelle version du modèle est présentée par l’entreprise comme pensée pour les tâches agentiques. Autrement dit, l’utilisation d’outils, la navigation sur ordinateur, le codage, le raisonnement à partir d’images, de documents et de vidéos.

Meta insiste sur une fenêtre de contexte d’un million de tokens et sur sa capacité de Muse Spark à conserver le fil dans de longues sessions : « [le modèle] mémorise les actions, retrouve des informations issues de travaux bien antérieurs et synthétise le tout de façon à conserver les étapes critiques nécessaires pour la suite ».

Les benchmarks fournis par le groupe montrent que le modèle brille effectivement sur les tâches d’agent, avec une domination nette sur les benchs dédiés face à Gemini 3.1 Pro high, Opus 4.8 max et GPT-5.5 xhigh. En revanche, sur les benchs codage et multimodal, Muse Spark 1.1 laisse sa place aux cadors Opus et GPT. La première version du modèle est en tout cas loin derrière son grand frère, dans tous les cas.

Promo sur les tokens

À l’instar de SpaceXAI et de son nouveau Grok 4.5, Meta ne vend pas le modèle IA le plus puissant ni le plus ambitieux du moment. En revanche, il se rattrape sur la grille tarifaire de l’API : 1,25 dollar pour un million de tokens en entrée, 4,25 dollars pour un million de tokens en sortie, et seulement 0,15 dollar pour l’entrée mise en cache. C’est encore moins moins cher que Grok 4.5 avec 2 dollars le million de tokens en entrée et 6 dollars en sortie. Et bien loin des 5/25 dollars d’Opus 4.8.

Sur le plan de la sécurité, Meta affirme que Muse Spark 1.1 reste dans les « marges sûres » sur les grandes catégories de risques pour les modèles avancés, qu’il s’agisse de cybersécurité, des usages chimiques ou biologiques, ou encore la perte de contrôle. Le modèle serait également plus robuste face aux jailbreaks, aux injections de prompt et aux attaques visant les consignes développeur. Meta revendique au passage moins d’hallucinations et une tendance réduite à aller dans le sens de l’utilisateur à tout prix.

En cherchant non pas le modèle le plus puissant, mais celui au meilleur rapport qualité/prix, Meta joue la carte du pragmatisme. Muse Spark 1.1 doit surtout être assez solide pour les usages agentiques, suffisamment polyvalent pour les développeurs, et assez bon marché pour être utilisé souvent. Il s’agit de pousser des coudes pour se faire une place face à Opus et GPT dans les entreprises et chez les développeurs.

• Chez Meta, l’IA coûte cher et les agents ne vont pas assez vite

Google, une des plus grandes régies pub du monde, permet aux annonceurs de créer leurs propres réclames en utilisant des outils d’IA générative. Autant que ça serve à quelque chose après tout. Mais les progrès de l’intelligence artificielle font qu’il est devenu impossible de distinguer le vrai du faux.

Le géant du web interdit les publicités trompeuses et mensongères, mais un annonceur peut toujours recourir à l’IA pour créer des contenus lourdement modifiés et faire passer des lanternes pour des vessies. Pour l’internaute, il est très compliqué de s’y retrouver.

Google veut renforcer la transparence de l’affichage publicitaire dans son service de recherche en ligne, dans Discover et YouTube. Le panneau « Mes préférences publicitaires » va intégrer une nouvelle catégorie d’information, « Comment cette app est faite ». Il indiquera si le bandeau a été créé ou édité avec de l’IA.

Pour accéder à ce panneau, il suffit de toucher les trois petits points sous la pub, ou encore son icône d’info. Quand un annonceur utilise les outils d’IA de Google, la mention y sera automatiquement ajoutée. Et si ce sont des outils tiers qui ont servi à la création de la pub pour une diffusion sur les espaces de Google, il leur sera possible de préciser si de l’IA a été utilisée. « Selon les exigences locales, une étiquette pourra aussi apparaître directement sur la publicité, soit automatiquement, soit lorsque l’annonceur utilise cette option », ajoute l’entreprise.

Ce n’est pas une nouveauté : depuis 2023, Google impose de signaler la présence de contenus IA ou altérés numériquement dans les publicités électorales. L’obligation est désormais généralisée.

• 16 % des électeurs ont demandé à l’IA pour qui voter aux municipales

Du côté de Meta, un dispositif comparable a été mis en place. Les annonceurs politiques doivent ainsi signaler les contenus audio, vidéo ou les images générés ou modifiés par IA, qui héritent alors d’une étiquette « Infos IA ». Pour les autres publicités, le groupe précise si les visuels ont été créés ou fortement retouchés avec de l’IA, qu’ils proviennent d’outils maison ou tiers.

La fiche d’assistance, mise à jour il y a 5 semaines, précise que ces outils sont en cours de déploiement, par conséquent « toutes les publicités utilisant les fonctions créatives d’IA générative de Meta ne comporteront pas forcément la mention « Infos IA » ».

Google, une des plus grandes régies pub du monde, permet aux annonceurs de créer leurs propres réclames en utilisant des outils d’IA générative. Autant que ça serve à quelque chose après tout. Mais les progrès de l’intelligence artificielle font qu’il est devenu impossible de distinguer le vrai du faux.

Le géant du web interdit les publicités trompeuses et mensongères, mais un annonceur peut toujours recourir à l’IA pour créer des contenus lourdement modifiés et faire passer des lanternes pour des vessies. Pour l’internaute, il est très compliqué de s’y retrouver.

Google veut renforcer la transparence de l’affichage publicitaire dans son service de recherche en ligne, dans Discover et YouTube. Le panneau « Mes préférences publicitaires » va intégrer une nouvelle catégorie d’information, « Comment cette app est faite ». Il indiquera si le bandeau a été créé ou édité avec de l’IA.

Pour accéder à ce panneau, il suffit de toucher les trois petits points sous la pub, ou encore son icône d’info. Quand un annonceur utilise les outils d’IA de Google, la mention y sera automatiquement ajoutée. Et si ce sont des outils tiers qui ont servi à la création de la pub pour une diffusion sur les espaces de Google, il leur sera possible de préciser si de l’IA a été utilisée. « Selon les exigences locales, une étiquette pourra aussi apparaître directement sur la publicité, soit automatiquement, soit lorsque l’annonceur utilise cette option », ajoute l’entreprise.

Ce n’est pas une nouveauté : depuis 2023, Google impose de signaler la présence de contenus IA ou altérés numériquement dans les publicités électorales. L’obligation est désormais généralisée.

• 16 % des électeurs ont demandé à l’IA pour qui voter aux municipales

Du côté de Meta, un dispositif comparable a été mis en place. Les annonceurs politiques doivent ainsi signaler les contenus audio, vidéo ou les images générés ou modifiés par IA, qui héritent alors d’une étiquette « Infos IA ». Pour les autres publicités, le groupe précise si les visuels ont été créés ou fortement retouchés avec de l’IA, qu’ils proviennent d’outils maison ou tiers.

La fiche d’assistance, mise à jour il y a 5 semaines, précise que ces outils sont en cours de déploiement, par conséquent « toutes les publicités utilisant les fonctions créatives d’IA générative de Meta ne comporteront pas forcément la mention « Infos IA » ».