Souriez, vous êtes suivi

Le patron de Flock ne veut pas freiner le progrès pour des considérations de vie privée. Face aux critiques sur son réseau de surveillance vidéo, Garrett Langley évoque les bénéfices pour la sécurité et rappelle à ses détracteurs qu’ils pourraient, eux aussi, devenir victimes d’un crime.

On peut bien sacrifier un peu de vie privée en échange d’une baisse de la criminalité. C’est en substance le message de Garrett Langley, fondateur et directeur général de Flock, l’entreprise qui fabrique et opère les caméras du même nom.

Elle est devenue la marque la plus détestée aux États-Unis, où le réseau de 130 000 caméras collecte les plaques, mais aussi la marque, le modèle et les signes distinctifs des véhicules qui passent devant ses objectifs. Ce qui alimente en retour des bases de données de surveillance de tous les automobilistes.

• États-Unis : les caméras Flock, détestées depuis tous les bords politiques

« Si nous voulons vivre dans une société où les personnes qui commettent un crime ont davantage de chance de devoir répondre de leurs actes, nous ne devrions pas freiner le progrès », a-t-il déclaré durant une table ronde à Disrupt 2026, un événement organisé par TechCrunch. Le déploiement de la surveillance deviendrait donc synonyme de progrès ; la contestation se transformerait en obstacle à une société plus sûre.

Il a invité les opposants à Flock et son réseau vidéo à s’imaginer victimes d’un crime : « Nous avons évidemment commis notre lot d’erreurs, et certaines personnes désapprouvent ce que nous faisons, mais cela en vaut la peine, parce qu’un jour, elles pourraient elles-mêmes être victimes d’un crime », affirme-t-il.

Un compromis et des garde-fous à géométrie variable

Cet appel à la peur ne répond pas aux objections sur les conditions d’accès aux données – des policiers en auraient un usage plutôt libéral – ou sur les moyens d’empêcher leur détournement. Ces critiques seraient « le prix à payer » lorsqu’on bâtit une entreprise ayant un tel impact : « je pense que cela en vaut la peine, parce que des millions et des millions de personnes vivent mieux aujourd’hui grâce à Flock. » Les bénéfices revendiqués pour le plus grand nombre suffiraient à relativiser les abus reconnus par le dirigeant.

Ce message n’est pas nouveau chez Garrett Langley. Déjà fin août, il laissait entendre qu’il fallait accepter un compromis sur la vie privée, au bénéfice de la sécurité. Sur Fox News, le dirigeant avait expliqué que « quand les gens ne parlent que de l’un de ces deux enjeux, la vie privée ou la sécurité, ils se trompent de priorité. Ce que nous devons privilégier en tant que pays, c’est le compromis ».

Devant la controverse provoquée par ses caméras, l’entreprise a annoncé en août plusieurs mesures. À compter du 1ᵉʳ janvier, les forces de l’ordre souhaitant exploiter des données Flock devront utiliser un outil d’examen conçu pour signaler une activité anormale. Une fois celle-ci détectée par le système, l’accès de l’utilisateur sera bloqué en attendant le résultat de l’audit.

La durée de stockage des données va être ramenée à 7 jours au lieu de 30 jours. Les services de police devront saisir un code issu de leur système de gestion des dossiers avant de pouvoir lancer une recherche.

Les clients auront également la possibilité de limiter les catégories d’infractions pour lesquelles des services extérieurs pourront effectuer des recherches. Une ville A pourra refuser à une ville B de faire une recherche liée à l’application des lois sur l’immigration, par exemple.

Souriez, vous êtes suivi

Le patron de Flock ne veut pas freiner le progrès pour des considérations de vie privée. Face aux critiques sur son réseau de surveillance vidéo, Garrett Langley évoque les bénéfices pour la sécurité et rappelle à ses détracteurs qu’ils pourraient, eux aussi, devenir victimes d’un crime.

On peut bien sacrifier un peu de vie privée en échange d’une baisse de la criminalité. C’est en substance le message de Garrett Langley, fondateur et directeur général de Flock, l’entreprise qui fabrique et opère les caméras du même nom.

Elle est devenue la marque la plus détestée aux États-Unis, où le réseau de 130 000 caméras collecte les plaques, mais aussi la marque, le modèle et les signes distinctifs des véhicules qui passent devant ses objectifs. Ce qui alimente en retour des bases de données de surveillance de tous les automobilistes.

• États-Unis : les caméras Flock, détestées depuis tous les bords politiques

« Si nous voulons vivre dans une société où les personnes qui commettent un crime ont davantage de chance de devoir répondre de leurs actes, nous ne devrions pas freiner le progrès », a-t-il déclaré durant une table ronde à Disrupt 2026, un événement organisé par TechCrunch. Le déploiement de la surveillance deviendrait donc synonyme de progrès ; la contestation se transformerait en obstacle à une société plus sûre.

Il a invité les opposants à Flock et son réseau vidéo à s’imaginer victimes d’un crime : « Nous avons évidemment commis notre lot d’erreurs, et certaines personnes désapprouvent ce que nous faisons, mais cela en vaut la peine, parce qu’un jour, elles pourraient elles-mêmes être victimes d’un crime », affirme-t-il.

Un compromis et des garde-fous à géométrie variable

Cet appel à la peur ne répond pas aux objections sur les conditions d’accès aux données – des policiers en auraient un usage plutôt libéral – ou sur les moyens d’empêcher leur détournement. Ces critiques seraient « le prix à payer » lorsqu’on bâtit une entreprise ayant un tel impact : « je pense que cela en vaut la peine, parce que des millions et des millions de personnes vivent mieux aujourd’hui grâce à Flock. » Les bénéfices revendiqués pour le plus grand nombre suffiraient à relativiser les abus reconnus par le dirigeant.

Ce message n’est pas nouveau chez Garrett Langley. Déjà fin août, il laissait entendre qu’il fallait accepter un compromis sur la vie privée, au bénéfice de la sécurité. Sur Fox News, le dirigeant avait expliqué que « quand les gens ne parlent que de l’un de ces deux enjeux, la vie privée ou la sécurité, ils se trompent de priorité. Ce que nous devons privilégier en tant que pays, c’est le compromis ».

Devant la controverse provoquée par ses caméras, l’entreprise a annoncé en août plusieurs mesures. À compter du 1ᵉʳ janvier, les forces de l’ordre souhaitant exploiter des données Flock devront utiliser un outil d’examen conçu pour signaler une activité anormale. Une fois celle-ci détectée par le système, l’accès de l’utilisateur sera bloqué en attendant le résultat de l’audit.

La durée de stockage des données va être ramenée à 7 jours au lieu de 30 jours. Les services de police devront saisir un code issu de leur système de gestion des dossiers avant de pouvoir lancer une recherche.

Les clients auront également la possibilité de limiter les catégories d’infractions pour lesquelles des services extérieurs pourront effectuer des recherches. Une ville A pourra refuser à une ville B de faire une recherche liée à l’application des lois sur l’immigration, par exemple.

Poids ouverts pour le poids lourd

Avec Muse Spark Open, Meta revient à ses premières amours, c’est à dire les modèles IA à poids ouverts. Et pour faire tourner ce poids lourd en local, l’entreprise s’est trouvé un partenaire inattendu : Apple.

Avec son ancienne famille de modèles Llama, Meta pensait avoir trouvé la botte secrète face aux LLM propriétaires d’OpenAI, d’Anthropic ou de Google : des modèles à poids ouverts, autrement dit qu’il est possible de télécharger et d’exploiter en local (sous certaines conditions). Patatras : la version 4 des modèles Llama livrée en avril 2025 a été entachée par des accusations de manipulation de benchmarks.

Derrière les modèles chinois

Piqué au vif, Mark Zuckerberg a décidé de tout remettre à plat et de créer de toutes pièces un nouveau labo dont les membres ont été débauchés à prix d’or partout dans la Silicon Valley et au-delà. Les premiers résultats sont apparus un an plus tard avec Muse Spark, un modèle… fermé.

L’idée des poids ouverts n’était cependant pas perdue. Alors que le débat autour des modèles ouverts battait son plein cet été, Meta livrait Muse Glimmer, un modèle déjà conséquent de 30 milliards de paramètres assorti d’une licence open source permissive (Apache 2.0). L’entreprise en rajoute une couche avec Muse Spark Open, « le modèle à poids ouverts américain le plus capable ».

Muse Spark Open est un modèle multimodal de 816 milliards de paramètres (42 milliards actifs pour chaque token utilisé selon une architecture Mixture of Experts) avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, autrement dit la quantité d’informations qu’il peut prendre en compte durant une interaction. C’est désormais courant pour les modèles frontières, y compris Muse Wonder. Spark Open accepte du texte, des images, de la vidéo et de l’audio en entrée, mais il ne génère que du texte.

Meta présente Spark Open comme « conçu pour la programmation et les tâches agentiques », avec une prédilection pour « les travaux de longue haleine, le développement logiciel complexe et le raisonnement en plusieurs étapes. » Face à des modèles à poids ouverts concurrents, il figure en tête dans deux des trois benchmarks sur les tâches agentiques (JobBench et MCP-Atlas). Sur GDPval-AA v2 en revanche, il est dépassé par trois modèles chinois et Mistral Large 4.

En matière de programmation, Spark Open n’occupe aucune première place du podium : il est derrière quatre rivaux sur Terminal-Bench 2.1, et il se trouve dans la moyenne sur DeepSWE. Le modèle affiche de bons résultats sur les tests de connaissances et de raisonnement, et il se montre solide sur le multimodal. En tout, sur onze benchs, Meta décroche six premières places. Il manque également au tableau ses comparaisons avec les modèles fermés d’OpenAI et d’Anthropic.

Deux Mac Studio pour un modèle poids lourd

Le modèle donnera la pleine mesure de son talent sur le Mac Studio avec puce M5 Ultra, et même deux. Meta et Apple ont en effet travaillé ensemble pour que Spark Open exploite à plein le GPU intégré au silicium Apple, sa mémoire unifiée et la bande passante de la puce (jusqu’à 1,2 To/s).

Connecter deux Mac Studio dotés de 512 Go de mémoire permet de répartir le modèle entre les deux machines, qui disposent ainsi d’un téraoctet de mémoire au total : les 816 milliards de paramètres , stockés dans une version quantifiée en 4 bits, restent ainsi disponibles en mémoire (même si 42 milliards sont réellement mobilisés pour chaque token traité).

On parle d’une configuration qui devrait aisément dépasser les 30 000 euros pour deux Mac Studio M5 Ultra, Apple n’ayant pas encore annoncé le prix de l’option mémoire de 512 Go… Et Meta a indiqué qu’on pouvait même monter à quatre Mac Studio. Le tout est réalisable grâce à MLX, un framework d’Apple qui répartit l’exécution de modèles à poids ouverts entre plusieurs Mac reliés en Thunderbolt 5.

La haine recuite entre les deux entreprises est oubliée : l’IA rapproche donc même les pires ennemis ! « On est ravis que papa et maman s’entendent à nouveau », s’est amusé Alexandr Wang, le patron de l’IA chez Meta, auprès d’Axios. Les deux entreprises ont bûché pendant plusieurs mois pour cette annonce, mais cela ne les empêchera pas de conserver leur rivalité sur d’autres terrains. « Quand il est pertinent de collaborer et de nouer des partenariats, nous voulons pouvoir le faire », ajoute le dirigeant.

Les poids de Muse Spark Open sont disponibles sur Hugging Face. La licence Muse Model n’est pas aussi permissive que celle de Glimmer, même s’il est autorisé de modifier le modèle, de le distiller, de le redistribuer et même d’en vendre des copies sous réserve de respecter la licence et d’afficher une attribution. Certains usages militaires, la création de logiciels malveillants et le contournement des restrictions ou mesures de sécurité sont prohibés. Meta ne revendique aucun droit de propriété sur les sorties du modèle.

Poids ouverts pour le poids lourd

Avec Muse Spark Open, Meta revient à ses premières amours, c’est à dire les modèles IA à poids ouverts. Et pour faire tourner ce poids lourd en local, l’entreprise s’est trouvé un partenaire inattendu : Apple.

Avec son ancienne famille de modèles Llama, Meta pensait avoir trouvé la botte secrète face aux LLM propriétaires d’OpenAI, d’Anthropic ou de Google : des modèles à poids ouverts, autrement dit qu’il est possible de télécharger et d’exploiter en local (sous certaines conditions). Patatras : la version 4 des modèles Llama livrée en avril 2025 a été entachée par des accusations de manipulation de benchmarks.

Derrière les modèles chinois

Piqué au vif, Mark Zuckerberg a décidé de tout remettre à plat et de créer de toutes pièces un nouveau labo dont les membres ont été débauchés à prix d’or partout dans la Silicon Valley et au-delà. Les premiers résultats sont apparus un an plus tard avec Muse Spark, un modèle… fermé.

L’idée des poids ouverts n’était cependant pas perdue. Alors que le débat autour des modèles ouverts battait son plein cet été, Meta livrait Muse Glimmer, un modèle déjà conséquent de 30 milliards de paramètres assorti d’une licence open source permissive (Apache 2.0). L’entreprise en rajoute une couche avec Muse Spark Open, « le modèle à poids ouverts américain le plus capable ».

Muse Spark Open est un modèle multimodal de 816 milliards de paramètres (42 milliards actifs pour chaque token utilisé selon une architecture Mixture of Experts) avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, autrement dit la quantité d’informations qu’il peut prendre en compte durant une interaction. C’est désormais courant pour les modèles frontières, y compris Muse Wonder. Spark Open accepte du texte, des images, de la vidéo et de l’audio en entrée, mais il ne génère que du texte.

Meta présente Spark Open comme « conçu pour la programmation et les tâches agentiques », avec une prédilection pour « les travaux de longue haleine, le développement logiciel complexe et le raisonnement en plusieurs étapes. » Face à des modèles à poids ouverts concurrents, il figure en tête dans deux des trois benchmarks sur les tâches agentiques (JobBench et MCP-Atlas). Sur GDPval-AA v2 en revanche, il est dépassé par trois modèles chinois et Mistral Large 4.

En matière de programmation, Spark Open n’occupe aucune première place du podium : il est derrière quatre rivaux sur Terminal-Bench 2.1, et il se trouve dans la moyenne sur DeepSWE. Le modèle affiche de bons résultats sur les tests de connaissances et de raisonnement, et il se montre solide sur le multimodal. En tout, sur onze benchs, Meta décroche six premières places. Il manque également au tableau ses comparaisons avec les modèles fermés d’OpenAI et d’Anthropic.

Deux Mac Studio pour un modèle poids lourd

Le modèle donnera la pleine mesure de son talent sur le Mac Studio avec puce M5 Ultra, et même deux. Meta et Apple ont en effet travaillé ensemble pour que Spark Open exploite à plein le GPU intégré au silicium Apple, sa mémoire unifiée et la bande passante de la puce (jusqu’à 1,2 To/s).

Connecter deux Mac Studio dotés de 512 Go de mémoire permet de répartir le modèle entre les deux machines, qui disposent ainsi d’un téraoctet de mémoire au total : les 816 milliards de paramètres , stockés dans une version quantifiée en 4 bits, restent ainsi disponibles en mémoire (même si 42 milliards sont réellement mobilisés pour chaque token traité).

On parle d’une configuration qui devrait aisément dépasser les 30 000 euros pour deux Mac Studio M5 Ultra, Apple n’ayant pas encore annoncé le prix de l’option mémoire de 512 Go… Et Meta a indiqué qu’on pouvait même monter à quatre Mac Studio. Le tout est réalisable grâce à MLX, un framework d’Apple qui répartit l’exécution de modèles à poids ouverts entre plusieurs Mac reliés en Thunderbolt 5.

La haine recuite entre les deux entreprises est oubliée : l’IA rapproche donc même les pires ennemis ! « On est ravis que papa et maman s’entendent à nouveau », s’est amusé Alexandr Wang, le patron de l’IA chez Meta, auprès d’Axios. Les deux entreprises ont bûché pendant plusieurs mois pour cette annonce, mais cela ne les empêchera pas de conserver leur rivalité sur d’autres terrains. « Quand il est pertinent de collaborer et de nouer des partenariats, nous voulons pouvoir le faire », ajoute le dirigeant.

Les poids de Muse Spark Open sont disponibles sur Hugging Face. La licence Muse Model n’est pas aussi permissive que celle de Glimmer, même s’il est autorisé de modifier le modèle, de le distiller, de le redistribuer et même d’en vendre des copies sous réserve de respecter la licence et d’afficher une attribution. Certains usages militaires, la création de logiciels malveillants et le contournement des restrictions ou mesures de sécurité sont prohibés. Meta ne revendique aucun droit de propriété sur les sorties du modèle.