Agressions augmentées

Trois personnes sont poursuivies par la police sud-coréenne pour avoir hacké plus de 120 000 caméras IP et s’être servi des flux vidéo récupérés pour produire et vendre des images à caractère sexuel.

Accusées d’avoir hacké plus de 120 000 caméras de foyers et d’entreprises et d’avoir utilisé les images récupérées pour fabriquer des contenus d’exploitation sexuelle, quatre personnes ont été arrêtées par la police sud-coréenne. Les contenus étaient ensuite diffusés sur des sites web à l’étranger.

Ce 30 novembre, la police a déclaré que les malfaiteurs avaient utilisé les vulnérabilités de caméras IP, notamment en recourant à des mots de passe simples, avec des répétitions de caractères ou des séries de chiffres consécutifs.

Création et diffusion de contenu d’exploitation sexuelle

Parmi les caméras touchées, certaines étaient installées dans des foyers privés, dans des salles de karaoké, dans un studio de pilates ou encore dans une clinique gynécologique, rapporte la BBC. Peu onéreux, ces objets sont utilisés partout sur la planète et présentent souvent des vulnérabilités.

• Caméras connectées : des clients de Wyze ont pu voir des flux vidéos d’autres personnes

Les auteurs du hack ont agi indépendamment les uns des autres, indique encore la police sud-coréenne. L’un est accusé d’avoir hacké 63 000 caméras, produit 545 vidéos d’exploitation sexuelle et d’avoir vendu l’équivalent de 35 millions de wons (plus de 20 000 euros) de ces contenus numériques. Un autre est poursuivi pour le hack de 70 000 caméras et la vente de 648 vidéos pour 18 millions de wons (plus de 10 500 euros). À eux deux, ils auraient produit 62 % des vidéos diffusées l’an dernier sur un site accusé de diffuser des captations illégales de flux issus de caméras IP.

L’un des suspects arrêtés est poursuivi pour avoir violé les lois locales en termes de hacking. Trois des quatre suspects risquent par ailleurs des poursuites pour la création et la vente des contenus à caractère sexuel, dont certaines impliquent des mineurs. Le quatrième a été relâché.

Un phénomène récurrent

Cachées dans les toilettes publiques, les hôtels, l’espace public… en Corée du Sud, les scandales provoqués par l’installation de caméras dans des lieux indus ou l’exploitation illégale des flux vidéo enregistrés se sont produits à répétition, ces dernières années, au point que les femmes descendent dans la rue pour protester contre le phénomène. Entre 2011 et 2022, la police a réalisé près de 50 000 arrestations liées à l’usage de caméras pour créer des contenus ouvertement sexuels, rapporte le New-York Times.

• Un scandale de deepnudes pousse la police sud-coréenne à ouvrir une enquête sur Telegram


En 2024, le ministère coréen des Sciences alertait sur le fait que les caméras IP achetées hors du pays, et notamment en Chine, risquaient de présenter des failles de sécurité dans la mesure où elles ne remplissaient pas les obligations imposées par la loi coréenne.

Ce mardi, l’institution déclarait étudier une proposition de loi qui obligerait le blocage des caméras personnelles tant que leurs utilisateurs n’auraient pas mis en place un identifiant et un mot de passe complexes.

La grande murAI

Un rapport de l’Australian Strategic Policy Institute montre comment la Chine utilise l’IA générative pour transformer son système de contrôle de la population en un instrument encore plus précis pour renforcer la désinformation et la surveillance biométrique. Le marché de l’innovation créé par le pouvoir « permet aux entreprises de se conformer plus facilement et à moindre coût aux obligations de censure ».

L’utilisation de l’IA en Chine pour la surveillance de la population n’est pas nouvelle. Concernant l’IA générative, dès la sortie de DeepSeek-R1, on pouvait constater une censure au sujet de Taïwan, de la répression de la place de Tian’Anmen en 1989 ou de Xi Jinping, notamment.

Mais, selon l’Australian Strategic Policy Institute (ASPI, un think tank australien financé essentiellement par son gouvernement), la Chine s’appuie maintenant grandement sur les LLM pour automatiser la censure, renforcer la surveillance et réprimer préventivement la dissidence. Ainsi, elle peut transformer son système de contrôle étatique « en un instrument de précision permettant de gérer la population et de cibler des groupes à l’intérieur et à l’extérieur du pays ».

Dans l’introduction de son rapport [PDF], l’ASPI signale déjà l’importance du jeu sémantique des autorités chinoises qui utilisent le terme de « sureté de l’IA » (AI safety en anglais) non pas comme un concept de protection des utilisateurs contre les dangers ou les biais, mais pour s’assurer que l’IA serve les valeurs fondamentales censées être défendues par le régime et la stabilité politique de l’État.

Il ajoute que « depuis le plan de développement de l’intelligence artificielle de nouvelle génération (2017) du Conseil d’État, la politique chinoise insiste sur le fait que l’IA doit être « sûre, fiable et contrôlable ». Cette formulation place le développement de l’IA au cœur des priorités de l’État en matière de sécurité et de stabilité. La réglementation exige des fournisseurs qu’ils se conforment aux « valeurs socialistes fondamentales » et interdit les productions qui « incitent à la subversion du pouvoir de l’État » ou « nuisent à l’image nationale » ». Ainsi, tout le thème de la sécurité et de la sureté de l’IA est perçu, en Chine, comme l’obligation de protéger le régime.

Une censure par le silence la plupart du temps

C’est dans ce sens que s’inscrit la censure mise en place dans les modèles de langage développés en Chine. L’ASPI a poussé un peu plus loin les tests sur cette censure en interrogeant les différents modèles non pas sur des textes mais sur l’analyse d’images. Ainsi, le think tank a testé le modèle Qwen d’Alibaba et GLM de Z.ia, via le service en ligne de chacune des entreprises chinoises en tant que fournisseur d’inférence. L’ASPI explique que la forme la plus directe de censure est le refus de réponse.

Qwen n’a répondu qu’à moins de 30 % des prompts contenant ce que le think tank appelle des « images politiquement sensibles », qui vont d’une photo d’Henri Cartier-Bresson d’une délégation de travailleurs défilant dans la province du Gansu pendant le Grand Bond en avant utilisée par le New Yorker à celle d’une banderole de Black Lives Matter, en passant par l’illustration des mesures anti-covid en 2022 en Chine.

L’ASPI remarque notamment la différence du taux de réponses en comparant ces résultats avec les réponses de Qwen hébergé chez Novita, un fournisseur états-unien. On peut aussi voir que le modèle a tendance à moins répondre lorsqu’il est interrogé en chinois qu’en anglais.

Lorsque les modèles chinois répondent, leur description des images a tendance à mettre en sourdine certains éléments. Ainsi, pour décrire l’imagerie du massacre de la place Tian’Anmen, Qwen, GLM ou Ernie évoquent très peu la censure, la répression, les demandes de plus de démocratie et les détails factuels par rapport à ChatGPT et Gemini. Par contre, les modèles chinois vont avoir tendance à générer des justifications de la répression :

Les chercheurs de l’ASPI ont aussi constaté des différences parfois importantes dans les réponses données par les chatbots chinois entre les réponses faites lorsqu’ils sont utilisés en chinois ou en anglais : « Qwen a présenté la plus grande divergence interlinguistique, en particulier pour les images liées au génocide ouïghour, au Falun Gong [mouvement spirituel réprimé en Chine, ndlr] et à l’indépendance du Tibet ».

La censure dans les modèles est, selon eux, un mélange entre toutes ces techniques. L’ASPI résume dans un tableau les différents problèmes pour chaque modèle (un représente l’existence de censure dans les réponses du modèle) :

« La menace réside moins dans la propagande ouverte que dans l’effacement silencieux, lorsque la machine qui décrit la réalité commence à décider quelles parties de la réalité peuvent être vues », pointe l’ASPI.

Un marché concurrentiel de la censure

Cette censure est visible à travers les contenus en ligne, explique le think tank : « en Chine, l’IA effectue désormais une grande partie du travail de censure en ligne, analysant d’énormes volumes de contenu numérique, signalant les violations potentielles et supprimant les contenus interdits en quelques secondes. Cependant, le système dépend toujours des modérateurs de contenu pour fournir le jugement culturel et politique qui fait défaut aux algorithmes ».

Après avoir analysé la façon dont les « modérateurs de contenus » (ByteDance, Tencent et Baidu) utilisent l’IA générative pour effectuer cette tâche, le think tank explique que « grâce aux progrès réalisés dans le domaine de l’IA, le système chinois de censure en ligne a évolué vers un mécanisme de contrôle plus sophistiqué sur le plan technologique, mieux intégré sur le plan commercial et plus adaptable sur le plan politique ». L’ASPI affirme que l’IA n’a pas remplacé les censeurs humains, mais qu’elle a permis « un modèle hybride à la fois évolutif et capable de s’adapter à l’évolution des priorités ».

« Ce qui était au départ un régime réglementaire dirigé par le Parti et l’État s’est transformé en un marché concurrentiel, dans lequel les entreprises privées innovent et réalisent des profits en alignant leurs technologies sur les objectifs du Parti communiste chinois », explique le think tank :

« Dans le même temps, la main-d’œuvre humaine peu rémunérée qui entraine, supervise et perfectionne ces systèmes améliorés par l’IA reste indispensable, garantissant que les limites de la liberté d’expression évoluent en fonction des changements politiques ».

Dans son rapport, le think tank décrit aussi un système judiciaire chinois envahi par l’IA depuis l’arrivée des modèles de langage. « Un accusé appréhendé grâce à la surveillance basée sur l’IA et jugé dans une salle d’audience assistée par l’IA peut alors être condamné, sur recommandation d’un système d’IA, à une peine dans une « prison intelligente » (智慧监狱) dotée de nombreuses technologies intelligentes », explique le rapport.

Dans un email envoyé à ses agents le 2 décembre au soir qu’a obtenu Next, la direction du CNRS a annoncé l’ « ouverture d’Emmy, agent conversationnel en intelligence artificielle générative, pour les agents CNRS ».

Accessible via un portail du centre de recherche à partir du 16 décembre 2025, ce chatbot utilisera les modèles de Mistral AI, « grâce à un accord passé » avec l’entreprise, explique la DSI du CNRS.

Dans sa première version accessible aux agents, la DSI met en avant les fonctionnalités suivantes  :

• traduction de textes en toutes langues ;
• synthèses de documents ;
• aide à la reformulation ;
• aide à la réflexion ;
• recherche sur le web ;
• reconnaissance de textes et d’images ;
• mode « raisonnement » : l’IA traite la question de l’utilisateur étape par étape afin de donner une réponse plus pertinente et plus complète ;
• collections de documents : permet d’ajouter des documents externes pour contextualiser la réflexion (par exemple un chercheur peut télécharger ses publications pour permettre à l’IA de contextualiser et enrichir ses réponses).

Une page présentant le projet est en ligne depuis tout juste un an.

Le prénom féminin (comme Tay, Siri ou encore Alexa) utilisé pour ce chatbot est présenté comme une référence à la mathématicienne allemande Emmy Noether.

Dans son message, la DSI explique qu’ un « module de sensibilisation à l’intelligence artificielle ainsi que des recommandations d’usage de l’IA générative au CNRS » seront proposés aux agents « d’ici le 16 décembre pour garantir une utilisation d’Emmy dans un cadre sécurisé et adapté ».

Elle ajoute qu’une attestation de suivi de ce module devra être présentée pour accéder à Emmy et qu’ « au regard des risques avérés que présentent les autres outils d’IA en cloud public sur la confidentialité des données et la protection du patrimoine informationnel de l’établissement, tout autre outil d’agent conversationnel en IA générative sera désormais proscrit au CNRS ».

La direction du centre de recherche ne donne par contre pas d’information à ces agents sur le budget consacré à l’accord passé avec Mistral AI.

Agressions augmentées

Trois personnes sont poursuivies par la police sud-coréenne pour avoir hacké plus de 120 000 caméras IP et s’être servi des flux vidéo récupérés pour produire et vendre des images à caractère sexuel.

Accusées d’avoir hacké plus de 120 000 caméras de foyers et d’entreprises et d’avoir utilisé les images récupérées pour fabriquer des contenus d’exploitation sexuelle, quatre personnes ont été arrêtées par la police sud-coréenne. Les contenus étaient ensuite diffusés sur des sites web à l’étranger.

Ce 30 novembre, la police a déclaré que les malfaiteurs avaient utilisé les vulnérabilités de caméras IP, notamment en recourant à des mots de passe simples, avec des répétitions de caractères ou des séries de chiffres consécutifs.

Création et diffusion de contenu d’exploitation sexuelle

Parmi les caméras touchées, certaines étaient installées dans des foyers privés, dans des salles de karaoké, dans un studio de pilates ou encore dans une clinique gynécologique, rapporte la BBC. Peu onéreux, ces objets sont utilisés partout sur la planète et présentent souvent des vulnérabilités.

• Caméras connectées : des clients de Wyze ont pu voir des flux vidéos d’autres personnes

Les auteurs du hack ont agi indépendamment les uns des autres, indique encore la police sud-coréenne. L’un est accusé d’avoir hacké 63 000 caméras, produit 545 vidéos d’exploitation sexuelle et d’avoir vendu l’équivalent de 35 millions de wons (plus de 20 000 euros) de ces contenus numériques. Un autre est poursuivi pour le hack de 70 000 caméras et la vente de 648 vidéos pour 18 millions de wons (plus de 10 500 euros). À eux deux, ils auraient produit 62 % des vidéos diffusées l’an dernier sur un site accusé de diffuser des captations illégales de flux issus de caméras IP.

L’un des suspects arrêtés est poursuivi pour avoir violé les lois locales en termes de hacking. Trois des quatre suspects risquent par ailleurs des poursuites pour la création et la vente des contenus à caractère sexuel, dont certaines impliquent des mineurs. Le quatrième a été relâché.

Un phénomène récurrent

Cachées dans les toilettes publiques, les hôtels, l’espace public… en Corée du Sud, les scandales provoqués par l’installation de caméras dans des lieux indus ou l’exploitation illégale des flux vidéo enregistrés se sont produits à répétition, ces dernières années, au point que les femmes descendent dans la rue pour protester contre le phénomène. Entre 2011 et 2022, la police a réalisé près de 50 000 arrestations liées à l’usage de caméras pour créer des contenus ouvertement sexuels, rapporte le New-York Times.

• Un scandale de deepnudes pousse la police sud-coréenne à ouvrir une enquête sur Telegram


En 2024, le ministère coréen des Sciences alertait sur le fait que les caméras IP achetées hors du pays, et notamment en Chine, risquaient de présenter des failles de sécurité dans la mesure où elles ne remplissaient pas les obligations imposées par la loi coréenne.

Ce mardi, l’institution déclarait étudier une proposition de loi qui obligerait le blocage des caméras personnelles tant que leurs utilisateurs n’auraient pas mis en place un identifiant et un mot de passe complexes.

La grande murAI

Un rapport de l’Australian Strategic Policy Institute montre comment la Chine utilise l’IA générative pour transformer son système de contrôle de la population en un instrument encore plus précis pour renforcer la désinformation et la surveillance biométrique. Le marché de l’innovation créé par le pouvoir « permet aux entreprises de se conformer plus facilement et à moindre coût aux obligations de censure ».

L’utilisation de l’IA en Chine pour la surveillance de la population n’est pas nouvelle. Concernant l’IA générative, dès la sortie de DeepSeek-R1, on pouvait constater une censure au sujet de Taïwan, de la répression de la place de Tian’Anmen en 1989 ou de Xi Jinping, notamment.

Mais, selon l’Australian Strategic Policy Institute (ASPI, un think tank australien financé essentiellement par son gouvernement), la Chine s’appuie maintenant grandement sur les LLM pour automatiser la censure, renforcer la surveillance et réprimer préventivement la dissidence. Ainsi, elle peut transformer son système de contrôle étatique « en un instrument de précision permettant de gérer la population et de cibler des groupes à l’intérieur et à l’extérieur du pays ».

Dans l’introduction de son rapport [PDF], l’ASPI signale déjà l’importance du jeu sémantique des autorités chinoises qui utilisent le terme de « sureté de l’IA » (AI safety en anglais) non pas comme un concept de protection des utilisateurs contre les dangers ou les biais, mais pour s’assurer que l’IA serve les valeurs fondamentales censées être défendues par le régime et la stabilité politique de l’État.

Il ajoute que « depuis le plan de développement de l’intelligence artificielle de nouvelle génération (2017) du Conseil d’État, la politique chinoise insiste sur le fait que l’IA doit être « sûre, fiable et contrôlable ». Cette formulation place le développement de l’IA au cœur des priorités de l’État en matière de sécurité et de stabilité. La réglementation exige des fournisseurs qu’ils se conforment aux « valeurs socialistes fondamentales » et interdit les productions qui « incitent à la subversion du pouvoir de l’État » ou « nuisent à l’image nationale » ». Ainsi, tout le thème de la sécurité et de la sureté de l’IA est perçu, en Chine, comme l’obligation de protéger le régime.

Une censure par le silence la plupart du temps

C’est dans ce sens que s’inscrit la censure mise en place dans les modèles de langage développés en Chine. L’ASPI a poussé un peu plus loin les tests sur cette censure en interrogeant les différents modèles non pas sur des textes mais sur l’analyse d’images. Ainsi, le think tank a testé le modèle Qwen d’Alibaba et GLM de Z.ia, via le service en ligne de chacune des entreprises chinoises en tant que fournisseur d’inférence. L’ASPI explique que la forme la plus directe de censure est le refus de réponse.

Qwen n’a répondu qu’à moins de 30 % des prompts contenant ce que le think tank appelle des « images politiquement sensibles », qui vont d’une photo d’Henri Cartier-Bresson d’une délégation de travailleurs défilant dans la province du Gansu pendant le Grand Bond en avant utilisée par le New Yorker à celle d’une banderole de Black Lives Matter, en passant par l’illustration des mesures anti-covid en 2022 en Chine.

L’ASPI remarque notamment la différence du taux de réponses en comparant ces résultats avec les réponses de Qwen hébergé chez Novita, un fournisseur états-unien. On peut aussi voir que le modèle a tendance à moins répondre lorsqu’il est interrogé en chinois qu’en anglais.

Lorsque les modèles chinois répondent, leur description des images a tendance à mettre en sourdine certains éléments. Ainsi, pour décrire l’imagerie du massacre de la place Tian’Anmen, Qwen, GLM ou Ernie évoquent très peu la censure, la répression, les demandes de plus de démocratie et les détails factuels par rapport à ChatGPT et Gemini. Par contre, les modèles chinois vont avoir tendance à générer des justifications de la répression :

Les chercheurs de l’ASPI ont aussi constaté des différences parfois importantes dans les réponses données par les chatbots chinois entre les réponses faites lorsqu’ils sont utilisés en chinois ou en anglais : « Qwen a présenté la plus grande divergence interlinguistique, en particulier pour les images liées au génocide ouïghour, au Falun Gong [mouvement spirituel réprimé en Chine, ndlr] et à l’indépendance du Tibet ».

La censure dans les modèles est, selon eux, un mélange entre toutes ces techniques. L’ASPI résume dans un tableau les différents problèmes pour chaque modèle (un représente l’existence de censure dans les réponses du modèle) :

« La menace réside moins dans la propagande ouverte que dans l’effacement silencieux, lorsque la machine qui décrit la réalité commence à décider quelles parties de la réalité peuvent être vues », pointe l’ASPI.

Un marché concurrentiel de la censure

Cette censure est visible à travers les contenus en ligne, explique le think tank : « en Chine, l’IA effectue désormais une grande partie du travail de censure en ligne, analysant d’énormes volumes de contenu numérique, signalant les violations potentielles et supprimant les contenus interdits en quelques secondes. Cependant, le système dépend toujours des modérateurs de contenu pour fournir le jugement culturel et politique qui fait défaut aux algorithmes ».

Après avoir analysé la façon dont les « modérateurs de contenus » (ByteDance, Tencent et Baidu) utilisent l’IA générative pour effectuer cette tâche, le think tank explique que « grâce aux progrès réalisés dans le domaine de l’IA, le système chinois de censure en ligne a évolué vers un mécanisme de contrôle plus sophistiqué sur le plan technologique, mieux intégré sur le plan commercial et plus adaptable sur le plan politique ». L’ASPI affirme que l’IA n’a pas remplacé les censeurs humains, mais qu’elle a permis « un modèle hybride à la fois évolutif et capable de s’adapter à l’évolution des priorités ».

« Ce qui était au départ un régime réglementaire dirigé par le Parti et l’État s’est transformé en un marché concurrentiel, dans lequel les entreprises privées innovent et réalisent des profits en alignant leurs technologies sur les objectifs du Parti communiste chinois », explique le think tank :

« Dans le même temps, la main-d’œuvre humaine peu rémunérée qui entraine, supervise et perfectionne ces systèmes améliorés par l’IA reste indispensable, garantissant que les limites de la liberté d’expression évoluent en fonction des changements politiques ».

Dans son rapport, le think tank décrit aussi un système judiciaire chinois envahi par l’IA depuis l’arrivée des modèles de langage. « Un accusé appréhendé grâce à la surveillance basée sur l’IA et jugé dans une salle d’audience assistée par l’IA peut alors être condamné, sur recommandation d’un système d’IA, à une peine dans une « prison intelligente » (智慧监狱) dotée de nombreuses technologies intelligentes », explique le rapport.

Dans un email envoyé à ses agents le 2 décembre au soir qu’a obtenu Next, la direction du CNRS a annoncé l’ « ouverture d’Emmy, agent conversationnel en intelligence artificielle générative, pour les agents CNRS ».

Accessible via un portail du centre de recherche à partir du 16 décembre 2025, ce chatbot utilisera les modèles de Mistral AI, « grâce à un accord passé » avec l’entreprise, explique la DSI du CNRS.

Dans sa première version accessible aux agents, la DSI met en avant les fonctionnalités suivantes  :

• traduction de textes en toutes langues ;
• synthèses de documents ;
• aide à la reformulation ;
• aide à la réflexion ;
• recherche sur le web ;
• reconnaissance de textes et d’images ;
• mode « raisonnement » : l’IA traite la question de l’utilisateur étape par étape afin de donner une réponse plus pertinente et plus complète ;
• collections de documents : permet d’ajouter des documents externes pour contextualiser la réflexion (par exemple un chercheur peut télécharger ses publications pour permettre à l’IA de contextualiser et enrichir ses réponses).

Une page présentant le projet est en ligne depuis tout juste un an.

Le prénom féminin (comme Tay, Siri ou encore Alexa) utilisé pour ce chatbot est présenté comme une référence à la mathématicienne allemande Emmy Noether.

Dans son message, la DSI explique qu’ un « module de sensibilisation à l’intelligence artificielle ainsi que des recommandations d’usage de l’IA générative au CNRS » seront proposés aux agents « d’ici le 16 décembre pour garantir une utilisation d’Emmy dans un cadre sécurisé et adapté ».

Elle ajoute qu’une attestation de suivi de ce module devra être présentée pour accéder à Emmy et qu’ « au regard des risques avérés que présentent les autres outils d’IA en cloud public sur la confidentialité des données et la protection du patrimoine informationnel de l’établissement, tout autre outil d’agent conversationnel en IA générative sera désormais proscrit au CNRS ».

La direction du centre de recherche ne donne par contre pas d’information à ces agents sur le budget consacré à l’accord passé avec Mistral AI.

Les regards en ce moment sont assez logiquement tournés principalement vers la montée vertigineuse des prix de la DRAM, mais il ne faut pas oublier que la NAND est également impactée par cette situation. Quand on regarde les tarifs actuels des SSD sur le marché, on pourrait avoir l'impression que to...

The Zig Software Foundation has quit GitHub after years of unresolved GitHub Actions bugs -- including a "safe_sleep" script that could spin forever and cripple CI runners. Zig leadership puts the blame on Microsoft's growing AI-first priorities and declining engineering quality. Other open-source developers are voicing similar frustrations. The Register reports: The drama began in April 2025 when GitHub user AlekseiNikiforovIBM started a thread titled "safe_sleep.sh rarely hangs indefinitely." GitHub addressed the problem in August, but didn't reveal that in the thread, which remained open until Monday. That timing appears notable. Last week, Andrew Kelly, president and lead developer of the Zig Software Foundation, announced that the Zig project is moving to Codeberg, a non-profit git hosting service, because GitHub no longer demonstrates commitment to engineering excellence. One piece of evidence he offered for that assessment was the "safe_sleep.sh rarely hangs indefinitely" thread. "Most importantly, Actions has inexcusable bugs while being completely neglected," Kelly wrote. "After the CEO of GitHub said to 'embrace AI or get out', it seems the lackeys at Microsoft took the hint, because GitHub Actions started 'vibe-scheduling' -- choosing jobs to run seemingly at random. Combined with other bugs and inability to manually intervene, this causes our CI system to get so backed up that not even master branch commits get checked."

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The first alpha release of the LibreOffice 26.2 open-source and cross platform office suite is now available for testing ahead of its official release in February...

L’idée du Anker Nano Docking Station est toute simple. Vous prenez un dock de bureau très complet avec tout plein de connecteurs et vous pouvez en extraire une partie pour la glisser dans votre sac lors de vos déplacements.

Le Nano Docking Station propose treize connecteurs en tout dont six peuvent s’extraire sous la forme d’un petit Hub. Celui-ci rassemble un port USB 3.0 Type-C en 7.5W, un USB 3.0 Type-A, des lecteurs de cartes MicroSDXC et SDXC ainsi qu’une sortie vidéo HDMI. Le sixième port est une entrée USB Type-C qui acceptera jusqu’à 100 watts en PowerDelivery et qui permettra de charger votre ordinateur portable avec un port USB Type-C jusqu’en 85 watts. Ce petit hub mesure 8 cm de large pour 4.2 cm de profondeur et pèse 36 g seulement. Il sera donc très pratique pour étendre les capacités d’un ultraportable en déplacement.

Une fois de retour au bureau, on le réintègrera dans le Dock pour retrouver plus de connecteurs. S’ajouteront alors à la liste en façade un USB 3.2 Type-C, et un jack audio combo 3.5 mm. A l’arrière, on retrouvera deux USB 2.0 Type-A, deux sorties vidéo HDMI et un DisplayPort, un Ethernet Gigabit, un relais USB 3.2 Type-C 100W et un jack d’alimentation en 140W. Un bouton dédié permettra d’allumer ou d’éteindre la LED bleue qui entoure le petit hub et au-dessus un dispositif pour l’extraire.

La Anker Nano Docking Station telle qu’on la voit sur la photo ci-dessus mesure 14.2 cm de haut pour 4.5 cm de large et 9.5 cm de profondeur et pèse 407 g. Vous l’aurez compris, l’idée ici est d’avoir un dock sédentaire alimenté par un port propriétaire et sur lequel vous pourrez connecter un unique port USB Type-C pour retrouver un bureau complet. Et un petit hub pratique et compact en mobilité. Cela sans avoir à faire le va-et-vient avec votre chargeur de portable qui restera dans votre sacoche. 

Évidemment, le défaut majeur de cette solution est qu’en cas de perte de votre petit Hub il restera un trou dans votre Dock. L’autre défaut est plus classique, il set lié au prix de l’objet qui est pour le moment annoncé aux US mais pas disponible en Europe. Il est vendu 149$ aux USA avec une ristourne de 30$ pour son lancement et un câble USB Type-C de charge 100W offert. Cela nous donne 119$ au total, un prix HT qui pourrait donner quelque chose comme 129€ en France.

Anker Nano Docking Station : le dock à hub éjectable © MiniMachines.net. 2025

Opera fait partie des éditeurs ayant décidé d’investir massivement dans l’IA pour son navigateur. L’entreprise norvégienne est si sûre de son choix qu’elle a même lancé un navigateur dédié et payant, Neon, décrit comme un navigateur agentique.

Bien qu’Opera ait ses propres capacités dans le domaine, l’éditeur a décidé d’élargir ses horizons via un partenariat avec Google. En clair, Gemini débarque dans Opera One et Opera GX, respectivement son navigateur classique et celui dédié aux joueurs.

Les capacités décrites sont les mêmes qu’habituellement : requêtes diverses sur un ou plusieurs onglets, résumés d’informations, comparaisons de contenus sur plusieurs onglets (textes, images et vidéos), analyses diverses et ainsi de suite. Opera ajoute que son expérience avec Neon lui a permis d’optimiser son architecture, afin que les navigateurs répondent 20 % plus vite aux requêtes, mais on n’en sait guère plus.

« L’IA remodèle la façon dont les gens interagissent avec le web, et le navigateur est le point d’entrée naturel de ces expériences. Grâce à notre partenariat avec Google, nous pouvons offrir aux utilisateurs les expériences qu’ils désirent vraiment grâce à la recherche native et aux fonctionnalités d’IA, gratuitement, directement dans leurs navigateurs Opera One et Opera GX, tandis que nos utilisateurs les plus avancés du navigateur agentique Opera Neon ont déjà accès à Gemini 3 Pro », a déclaré Per Wetterdal, responsable de la publicité chez Opera.

Google semble également extatique : « En intégrant les derniers modèles Gemini, Opera ne se contente pas d’améliorer ses navigateurs, mais établit une nouvelle norme pour les expériences utilisateur alimentées par l’IA. Nous sommes fiers de fournir des capacités d’IA de pointe qui aident des partenaires comme Opera à prospérer et à continuer de façonner l’avenir de la navigation pour des millions d’utilisateurs dans le monde », a déclaré Per Gustafsson, directeur de Google Cloud Nordics.

Opera fait partie des éditeurs ayant décidé d’investir massivement dans l’IA pour son navigateur. L’entreprise norvégienne est si sûre de son choix qu’elle a même lancé un navigateur dédié et payant, Neon, décrit comme un navigateur agentique.

Bien qu’Opera ait ses propres capacités dans le domaine, l’éditeur a décidé d’élargir ses horizons via un partenariat avec Google. En clair, Gemini débarque dans Opera One et Opera GX, respectivement son navigateur classique et celui dédié aux joueurs.

Les capacités décrites sont les mêmes qu’habituellement : requêtes diverses sur un ou plusieurs onglets, résumés d’informations, comparaisons de contenus sur plusieurs onglets (textes, images et vidéos), analyses diverses et ainsi de suite. Opera ajoute que son expérience avec Neon lui a permis d’optimiser son architecture, afin que les navigateurs répondent 20 % plus vite aux requêtes, mais on n’en sait guère plus.

« L’IA remodèle la façon dont les gens interagissent avec le web, et le navigateur est le point d’entrée naturel de ces expériences. Grâce à notre partenariat avec Google, nous pouvons offrir aux utilisateurs les expériences qu’ils désirent vraiment grâce à la recherche native et aux fonctionnalités d’IA, gratuitement, directement dans leurs navigateurs Opera One et Opera GX, tandis que nos utilisateurs les plus avancés du navigateur agentique Opera Neon ont déjà accès à Gemini 3 Pro », a déclaré Per Wetterdal, responsable de la publicité chez Opera.

Google semble également extatique : « En intégrant les derniers modèles Gemini, Opera ne se contente pas d’améliorer ses navigateurs, mais établit une nouvelle norme pour les expériences utilisateur alimentées par l’IA. Nous sommes fiers de fournir des capacités d’IA de pointe qui aident des partenaires comme Opera à prospérer et à continuer de façonner l’avenir de la navigation pour des millions d’utilisateurs dans le monde », a déclaré Per Gustafsson, directeur de Google Cloud Nordics.

An anonymous reader quotes a report from GamesIndustry.biz: Japanese game makers are struggling to locate affordable commercial fonts after one of the country's leading font licensing services raised the cost of its annual plan from around $380 to $20,500 (USD). As reported by Gamemakers and GameSpark and translated by Automaton, Fontworks LETS discontinued its game license plan at the end of November. The expensive replacement plan -- offered through Fontwork's parent company, Monotype -- doesn't even provide local pricing for Japanese developers, and comes with a 25,000 user-cap, which is likely not workable for Japan's bigger studios. The problem is further compounded by the difficulties and complexities of securing fonts that can accurately transcribe Kanji and Katakana characters. UI/UX designer Yamanaka stressed that this would be particularly problematic for live service games; even if studios moved quickly and switched to fonts available through an alternate licensee, they will have to re-test, re-validate, and re-QA check content already live and in active use. The crisis could even eventually force some Japanese studios to rebrand entirely if their corporate identity is tied to a commercial font they can no longer afford to license.

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Small si beautiful

Après le lancement de nouvelles versions majeures chez pratiquement tous les acteurs de l’IA générative, Mistral dégaine sa famille de modèles ouverts Mistral 3. Bien que celle-ci comprenne un modèle multimodal, ce sont surtout les plus petits qui sont mis en avant.

L’entreprise française n’en démord pas : lancer des modèles géants n’est pas nécessairement ce qu’il y a de mieux pour les entreprises. Elle reste centrée sur sa stratégie de publication de modèles à poids ouvert, dans l’idée que le monde professionnel va s’en emparer, les personnaliser, les distiller ou les entrainer sur ses propres données.

Mistral veut régner sur les modèles ouverts

Dans l’annonce, on remarque tout de suite que les comparaisons se font uniquement avec d’autres modèles ouverts, comme DeepSeek (en version 3.1 ou 3.2 selon les cas, étrangement) ou Kimi-K2. Sans trop de surprises dans le cadre de ce type d’annonce, les modèles Mistral 3 arrivent premiers dans la plupart des benchmarks, toujours à prendre avec des pincettes.

• La plupart des benchmarks de LLM ne s’appuient pas sur une méthode fiable

L’entreprise donne quelques informations supplémentaires sur son grand modèle Large 3. Par exemple, qu’il a été entrainé depuis zéro sur une infrastructure comprenant 3 000 GPU H200 de NVIDIA. Il s’agit également du premier modèle de type MoE (mixture-of-experts) de Mistral depuis sa série Mixtral en 2023. Dans une version proposée au format NVFP4 (construite avec llm-compressor), Mistral affirme que son modèle peut fonctionner « efficacement » sur un nœud comportant huit puces A100 ou H100.

Cette approche permet pour rappel de dispatcher les requêtes vers des réseaux plus spécialisés du type de calcul lors de l’évaluation. Le principal avantage est une réduction de la consommation, le modèle n’activant qu’une partie des neurones pour traiter la demande (41 milliards de paramètres actifs sur 675 milliards au total). C’est le modèle présenté comme idéal pour les opérations lourdes, comme le développement et la création de contenus.

Mistral revendique la deuxième place sur LMArena pour son Large 3 dans la catégorie des modèles ouverts sans capacités de raisonnement, mais nous ne retrouvons pas les mêmes chiffres. Sur les modèles disposant d’une licence Apache 2.0, c’est bien le cas, mais la société ne semble pas tenir compte de la licence MIT, pourtant open source elle aussi. Dans le tableau général, Large 3 se classe 28^e, tous modèles confondus.

Mistral ajoute en outre que le développement de la nouvelle famille s’est fait en partenariat avec NVIDIA, aboutissant notamment à une « inférence efficace » pour TensorRT-LLM et SGLang.

La « petite » famille

Bien que Mistral aborde ses nouveautés du jour avec le modèle Large, ce sont surtout les petits modèles que la société met en avant. La série Ministral 3 comprend ainsi des variantes à 3, 8 et 14 milliards de paramètres, conçues pour l’informatique en périphérie (edge) et le fonctionnement local, toujours sous licence Apache 2.0. Tous ces modèles ont également des variantes de raisonnement, la version 14B atteignant par exemple 85 % sur le test AIME 25. Cette version, la plus volumineuse des trois, peut fonctionner sur une machine embarquant 24 Go de mémoire et un seul GPU.

Mistral semble particulièrement fière de ses petits modèles, assurant qu’ils offrent « le meilleur rapport coût/performance de tous les modèles open source » actuellement. Les versions classiques (sans raisonnement) sont au niveau ou dépassent les modèles concurrents, selon l’entreprise, tout en consommant « souvent » moins de jetons.

En tout, cette famille comprend trois modèles, les trois tailles étant disponibles dans des variantes Base (modèles de fondation pré-entrainés), Instruct (conçus surtout pour les chatbots) et Reasoning. Tous prennent en charge la vision, sont multilingues et fonctionnent avec des fenêtres allant de 128 000 à 256 000 jetons.

Guillaume Lample, fondateur de Mistral, a mis en avant la vision de l’entreprise auprès de plusieurs médias, dont TechCrunch et le Financial Times : « Nos clients sont parfois contents de débuter avec un très grand modèle de langage qu’ils n’ont pas besoin de peaufiner. Mais quand ils le déploient, ils réalisent que c’est cher et lent. Ils viennent alors nous voir pour affiner de petits modèles, afin de gérer leurs cas d’usage. Dans la pratique, la grande majorité des cas d’usage d’entreprises sont des choses que les petits modèles peuvent résoudre, surtout si vous les affinez ».

Comme le rappellent d’ailleurs nos confrères, cette orientation marquée vers les petits modèles capables de fonctionner localement rapproche l’entreprise de « l’IA physique ». Elle travaille par exemple avec Stellantis sur un assistant IA embarqué, avec la société allemande de défense Helsing sur des modèles vision-langage-action pour des drones, ou encore très récemment avec la Home Team Science and Technology Agency (HTX) de Singapour sur des modèles spécialisés pour robots.

Small si beautiful

Après le lancement de nouvelles versions majeures chez pratiquement tous les acteurs de l’IA générative, Mistral dégaine sa famille de modèles ouverts Mistral 3. Bien que celle-ci comprenne un modèle multimodal, ce sont surtout les plus petits qui sont mis en avant.

L’entreprise française n’en démord pas : lancer des modèles géants n’est pas nécessairement ce qu’il y a de mieux pour les entreprises. Elle reste centrée sur sa stratégie de publication de modèles à poids ouvert, dans l’idée que le monde professionnel va s’en emparer, les personnaliser, les distiller ou les entrainer sur ses propres données.

Mistral veut régner sur les modèles ouverts

Dans l’annonce, on remarque tout de suite que les comparaisons se font uniquement avec d’autres modèles ouverts, comme DeepSeek (en version 3.1 ou 3.2 selon les cas, étrangement) ou Kimi-K2. Sans trop de surprises dans le cadre de ce type d’annonce, les modèles Mistral 3 arrivent premiers dans la plupart des benchmarks, toujours à prendre avec des pincettes.

• La plupart des benchmarks de LLM ne s’appuient pas sur une méthode fiable

L’entreprise donne quelques informations supplémentaires sur son grand modèle Large 3. Par exemple, qu’il a été entrainé depuis zéro sur une infrastructure comprenant 3 000 GPU H200 de NVIDIA. Il s’agit également du premier modèle de type MoE (mixture-of-experts) de Mistral depuis sa série Mixtral en 2023. Dans une version proposée au format NVFP4 (construite avec llm-compressor), Mistral affirme que son modèle peut fonctionner « efficacement » sur un nœud comportant huit puces A100 ou H100.

Cette approche permet pour rappel de dispatcher les requêtes vers des réseaux plus spécialisés du type de calcul lors de l’évaluation. Le principal avantage est une réduction de la consommation, le modèle n’activant qu’une partie des neurones pour traiter la demande (41 milliards de paramètres actifs sur 675 milliards au total). C’est le modèle présenté comme idéal pour les opérations lourdes, comme le développement et la création de contenus.

Mistral revendique la deuxième place sur LMArena pour son Large 3 dans la catégorie des modèles ouverts sans capacités de raisonnement, mais nous ne retrouvons pas les mêmes chiffres. Sur les modèles disposant d’une licence Apache 2.0, c’est bien le cas, mais la société ne semble pas tenir compte de la licence MIT, pourtant open source elle aussi. Dans le tableau général, Large 3 se classe 28^e, tous modèles confondus.

Mistral ajoute en outre que le développement de la nouvelle famille s’est fait en partenariat avec NVIDIA, aboutissant notamment à une « inférence efficace » pour TensorRT-LLM et SGLang.

La « petite » famille

Bien que Mistral aborde ses nouveautés du jour avec le modèle Large, ce sont surtout les petits modèles que la société met en avant. La série Ministral 3 comprend ainsi des variantes à 3, 8 et 14 milliards de paramètres, conçues pour l’informatique en périphérie (edge) et le fonctionnement local, toujours sous licence Apache 2.0. Tous ces modèles ont également des variantes de raisonnement, la version 14B atteignant par exemple 85 % sur le test AIME 25. Cette version, la plus volumineuse des trois, peut fonctionner sur une machine embarquant 24 Go de mémoire et un seul GPU.

Mistral semble particulièrement fière de ses petits modèles, assurant qu’ils offrent « le meilleur rapport coût/performance de tous les modèles open source » actuellement. Les versions classiques (sans raisonnement) sont au niveau ou dépassent les modèles concurrents, selon l’entreprise, tout en consommant « souvent » moins de jetons.

En tout, cette famille comprend trois modèles, les trois tailles étant disponibles dans des variantes Base (modèles de fondation pré-entrainés), Instruct (conçus surtout pour les chatbots) et Reasoning. Tous prennent en charge la vision, sont multilingues et fonctionnent avec des fenêtres allant de 128 000 à 256 000 jetons.

Guillaume Lample, fondateur de Mistral, a mis en avant la vision de l’entreprise auprès de plusieurs médias, dont TechCrunch et le Financial Times : « Nos clients sont parfois contents de débuter avec un très grand modèle de langage qu’ils n’ont pas besoin de peaufiner. Mais quand ils le déploient, ils réalisent que c’est cher et lent. Ils viennent alors nous voir pour affiner de petits modèles, afin de gérer leurs cas d’usage. Dans la pratique, la grande majorité des cas d’usage d’entreprises sont des choses que les petits modèles peuvent résoudre, surtout si vous les affinez ».

Comme le rappellent d’ailleurs nos confrères, cette orientation marquée vers les petits modèles capables de fonctionner localement rapproche l’entreprise de « l’IA physique ». Elle travaille par exemple avec Stellantis sur un assistant IA embarqué, avec la société allemande de défense Helsing sur des modèles vision-langage-action pour des drones, ou encore très récemment avec la Home Team Science and Technology Agency (HTX) de Singapour sur des modèles spécialisés pour robots.

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