Ils jouent à cash cash

Les grandes manœuvres financières se poursuivent sur le terrain de l’IA générative, avec une révélation de taille : Anthropic, éditeur de Claude, étudierait les modalités d’une introduction en bourse dès 2026. OpenAI aurait pour sa part décidé de retarder son offensive dans la publicité en ligne, en raison d’une consigne d’urgence passée par Sam Altman. Celui-ci s’inquiéterait en effet de l’accueil réservé à Gemini 3, que Google diffuse le plus largement possible…

Alors que la rumeur prête à OpenAI l’intention d’aller chercher le carburant nécessaire à sa frénésie d’investissements en bourse, l’éditeur de ChatGPT pourrait-il se faire damer le pion par son concurrent Anthropic ? C’est l’une des questions qui a animé les milieux financiers de la tech cette semaine, après que le Financial Times a révélé mercredi que la maison mère des modèles de langage Claude travaillait à la question avec son conseil, le cabinet Wilson Sonsini.

Anthropic sur le sentier de la bourse ?

À ce stade, il ne s’agit encore que de bruits de couloir, mais ces derniers résonnent assez fort pour que le quotidien britannique se risque à avancer cette éventualité d’une introduction en bourse, pour laquelle Dario Amodei et ses équipes auraient déjà sondé plusieurs grandes banques. Une autre source évoque un processus engagé dès 2026.

Du côté d’Anthropic, on répond qu’il est naturel, à ce niveau d’activités, d’étudier les différentes options stratégiques possibles, sans confirmer quoi que ce soit. « Nous n’avons pris aucune décision quant à une date ou même une éventuelle ouverture [du capital, ndlr] au public, et nous n’avons aucune information à partager pour le moment », indique un porte-parole.

L’entrée en bourse d’Anthropic constituerait à n’en pas douter une opération d’un montant record, d’où l’attention particulière accordée au sujet. Le dernier tour de financement réalisé par l’entreprise, mi-novembre, portait sur 15 milliards de dollars, amenés par NVIDIA et Microsoft, en échange de promesses d’achat de composants et de services cloud, conformément à la logique d’engagements circulaires qui semble désormais prévaloir dans le secteur.

Cet accord tripartite a été conclu, estime le FT, sur la base d’une capitalisation comprise entre 300 et 350 milliards de dollars pour Anthropic. Une introduction en bourse signifierait une nouvelle révision à la hausse de cette valorisation, sur un marché dont la dimension spéculative et les montages financiers hasardeux font redouter à certains l’éclatement à venir d’une bulle de l’IA…

L’entrée, à Wall Street, des deux pure players les plus emblématiques du secteur déplacerait par ailleurs leur rivalité vers un nouveau terrain de jeu, purement financier cette fois. De quoi, sans doute, soutenir un phénomène à venir de concentration dans le secteur.

Anthropic vient à ce sujet d’annoncer l’acquisition de Bun, éditeur d’un framework JavaScript open source qui sous-tend déjà le fonctionnement de certains composants de Claude Code. Reste à savoir pourquoi Anthropic n’a pas fait créer un fork de Bun à son IA, si cette dernière est si performante, s’interroge un internaute taquin.

« Code rouge » autour de ChatGPT chez OpenAI

En attendant, la bataille se joue à l’échelle commerciale bien sûr – comme en témoignent les nombreux accords annoncés entre acteurs de l’IA et poids lourds des pans plus traditionnels de l’économie –, mais aussi technique. Et sur ce point, c’est Google qui semble avoir pris l’avantage, au moins temporairement, avec la sortie de Gemini 3 Pro, dont les performances sont globalement saluées.

En matière de communication, Google s’est d’ailleurs trouvé un allié de poids, en la personne de Marc Benioff, CEO de Salesforce, qui a littéralement encensé Gemini 3 le 23 novembre dernier : « Bordel de merde. J’utilise ChatGPT tous les jours depuis 3 ans. Je viens de passer deux heures sur Gemini 3. Je ne reviendrai pas en arrière ».

Le succès de Gemini 3 n’a pas laissé Sam Altman indifférent, c’est peu de le dire. Dans un mémo interne, envoyé lundi 1ᵉʳ décembre aux équipes d’OpenAI et révélé par The Information, le patron d’OpenAI a annoncé un « code rouge », face à ce qu’il considère comme une « situation critique » pour ChatGPT. L’alerte se traduirait par un focus accru sur le développement produit de ChatGPT, quitte à retarder ou abandonner certains projets connexes.

« Notre priorité est désormais de continuer à améliorer ChatGPT, de poursuivre sa croissance et d’étendre son accessibilité à travers le monde, tout en le rendant encore plus intuitif et personnalisé », a souligné publiquement Nick Tuley, patron de ChatGPT chez OpenAI, tout en se réjouissant des résultats accomplis au cours de ces trois premières années de mise à disposition au public.

De la pub dans ChatGPT… mais quand ?

Le code rouge prononcé par Sam Altman pourrait avoir un effet sur un des sujets les plus stratégiques qui soient pour OpenAI : la monétisation via la publicité. D’après The Information, l’intégration de publicités au sein de ChatGPT ferait en effet partie des dossiers sortis du haut de la pile, alors même que l’entreprise a besoin de justifier de revenus en hausse pour soutenir sa recherche de financements.

OpenAI n’a pas communiqué publiquement sur ses velléités en matière de publicités, mais une confirmation de ses travaux sur le sujet a fait surface fin novembre. Des internautes ont effet découvert, au sein d’une bêta de l’application Android de ChatGPT, des mentions à l’intitulé explicitement rattaché à l’affichage de réclames, telles que ads feature, bazaar content, search ad, ou search ads carousel.

Le sujet n’est pas trivial : pour être efficace, la réclame au sein de ChatGPT devra en effet être contextualisée soit en fonction des requêtes de l’utilisateur (ce qui pose des questions de neutralité dans la génération de la réponse), soit en fonction de la connaissance qu’a le modèle de l’utilisateur (et donc d’éléments relevant de sa vie privée).

Google ouvre les vannes sur Gemini 3, puis les referme (un peu)

S’il y en a dont les projets en la matière seront scrutés de près, c’est bien sûr Google, qui dispose avec son moteur de recherche, Android et Chrome, de multiples points de contact pour toucher l’internaute et lui dispenser des services d’IA générative financés par la publicité.

Et Google semble bien décidée à accélérer la conquête de nouveaux utilisateurs. Si OpenAI caracole en tête en revendiquant 800 millions d’utilisateurs par semaine sur ChatGPT, Google est de son côté de 450 millions à 650 millions d’utilisateurs actifs mensuels, selon les déclarations d’Alphabet lors de la présentation de ses derniers résultats financiers.

Pour continuer sur cette lancée, Google joue la carte de la synergie. Les abonnés à l’offre de stockage cloud Google One Premium ont ainsi reçu cette semaine une invitation à profiter sans surcoût des avantages de l’abonnement AI Plus, qui intègre un accès plus généreux à Gemini 3 Pro et Nano Banana pour les images. La dernière version du modèle s’est également invitée dans l’AI Mode, l’agent conversationnel de recherche de Google (encore non disponible en France) qui constitue une alternative à la traditionnelle liste de liens.

Problème : gagner des utilisateurs coûte cher, et tous ne basculent pas vers des formules payantes, ce qui conduit dans le même temps Google, comme OpenAI, à limiter en volume les possibilités offertes en version gratuite. Chez OpenAI, c’est au niveau de Sora, le modèle de génération vidéo, que la barre est abaissée à six requêtes par jour, contre trente précédemment. « Nos cartes graphiques surchauffent, et nous voulons permettre au plus grand nombre de personnes possible d’accéder à Sora ! », explique Bill Peebles, patron de Sora, dans un message du 28 novembre.

La veille, Google avait procédé à un mouvement similaire, en réduisant les paliers d’utilisation gratuite de Gemini 3 Pro et de Nano Banana.

La Russie bloque désormais les communications FaceTime sur les appareils Apple, principalement l’iPhone. FaceTime permet pour rappel des communications (réellement) chiffrées de bout en bout entre appareils frappés d’une pomme.

• E2EE ou chiffrement de bout en bout… mais de quel « bout » parle-t-on ?

La nouvelle a été retransmise il y a quelques heures par Reuters, qui en a obtenu confirmation par l’agence Roskomnadzor, régulateur des télécommunications en Russie. Contactée par nos confrères, l’agence a répondu : « Selon les agences de maintien de l’ordre, FaceTime est utilisé pour organiser et mener des attaques terroristes dans le pays, recruter des auteurs et commettre des fraudes et d’autres crimes contre des citoyens russes ». Roskomnadzor n’a pas élaboré.

Toujours selon Reuters, les symptômes ont commencé aujourd’hui même. Bien qu’Apple ne vende plus ses produits depuis l’attaque contre l’Ukraine (la page officielle russe renvoie directement au support technique), de nombreux iPhone restent en circulation. Mais depuis peu, les appels FaceTime échouent, l’application indiquant « Utilisateur indisponible ». Selon un témoignage, la demande d’appel est bien émise, mais le contact ne s’établit pas une fois la communication acceptée.

Le blocage de FaceTime n’est que la dernière décision en date de la Russie contre les technologies occidentales. Au cours des trois dernières années, de nombreux services ont été concernés, avec par exemple Instagram dès mars 2022. En aout, on apprenait que l’agence Roskomnadzor avait annoncé le blocage partiel des appels sur WhatsApp et Telegram, et que le magasin d’applications RuStore devenait obligatoire sur les nouveaux smartphones.

RuStore a été développé par VK, l’entreprise russe possédant le réseau social du même nom, ce dernier ayant été créé par Pavel Durov, également fondateur de Telegram. La même entreprise a développé la messagerie Max, que le gouvernement russe met largement en avant désormais. Selon Reuters, de nombreuses critiques se sont élevées pour dénoncer un outil de surveillance des citoyens russes, accusations réfutées par la presse d’État.

LinkedIneuses en colère

Un groupe d’internautes a mené une nouvelle expérimentation sur LinkedIn pour tenter d’observer si, oui ou non, la plateforme promouvait davantage les publications des hommes. LinkedIn réfute prendre le genre en considération parmi les éléments permettant de hiérarchiser les différents messages et déclare mener des « contrôles d’équité » avant de déployer ses outils.

L’enquête crowdsourcée sur les potentiels biais sexistes de LinkedIn continue. Courant novembre, pour tenter d’objectiver la visibilité que LinkedIn donne aux publications selon le genre de leurs autrices et auteurs, un groupe d’internautes a lancé une expérience : modifier leur nom – Simone Bonnett, par exemple, est devenue Simon E-, voire adapter le genre indiqué à LinkedIn depuis les paramètres du profil.

Certaines femmes ont aussi adapté la présentation de leur profil pour les rendre plus « masculines » ou « bro-coded », parfois à l’aide de modèles génératifs. En pratique, explique la communicante Megan Cornish, autrice d’une publication devenue virale sur le sujet, il s’agit notamment de choisir des mots orientés sur l’action dans le monde économique, comme « dynamiser », « transformer » ou « accélérer ». Un vocabulaire très inhabituel pour Megan Cornish, dont l’expertise concerne la santé mentale, un domaine où le langage est plus souvent « compris comme « féminin », car anglé sur la collaboration, le soin, et moins agressif ».

Au bout d’à peine une semaine, plusieurs femmes ont rapporté des hausses de l’engagement autour de leurs publications :+ 1 600 % de vues de profils,+ 1 300 % d’impressions pour le compte de la consultante en réseaux sociaux Simone Bonnett ;+ 116 % impressions sur celui de l’autrice et entrepreneuse féministe Felice Ayling,+ 244 % impressions pour l’investisseuse Jo Dalton. Des hommes ayant « féminisé » leur profil pour tester la logique inverse ont rapporté des chutes d’impressions. Les débats ont pris une telle ampleur que Megan Cornish a obtenu quelques réponses de la directrice mondiale de l’équipe éditoriale de LinkedIn, Laura Lorenzetti Soper.

Le double système de diffusion de contenu de LinkedIn

Il ne s’agit pas de la première enquête citoyenne de ce type. Cet été, un groupe d’utilisatrices et utilisateurs, principalement anglophones, menaient de premières expérimentations sur le sujet. Depuis des profils féminins et masculins choisis pour présenter une variété de tailles de communautés (des hommes et des femmes très suivis, d’autres possédant de plus petits comptes) postaient le même message et la même image à la même heure, puis, au bout de 72 heures, collectaient les données d’exposition des publications.

Les premiers résultats obtenus convainquaient les initiatrices de ce projet, dont les entrepreneuses Jane Evans et Cindy Gallop, de continuer leurs tests à plus large échelle.

• Sexiste, LinkedIn ? Des internautes tentent de craquer le fonctionnement de l’algorithme

Megan Cornish, elle, a commencé ses expérimentations dans son coin, après avoir vu son reach chuter drastiquement au fil de l’année. Auprès de Next, la consultante en stratégie de contenu Émilie Houdou expliquait en septembre que les outils de recommandations de LinkedIn s’appuient principalement sur deux dynamiques : un système observe la réaction des contacts dans les premières 90 minutes (à Megan Cornish, Laura Lorenzetti Soper précise même : au cours de la « première heure »), et un autre, plus affinitaire, promeut les publications en fonction des intérêts des internautes.

Émilie Houdou précisait que, courant 2025, « les deux systèmes ont beaucoup bougé ». Parmi ses clients, indépendamment du genre, elle constatait que certains profils avaient vu leur reach « divisé par deux ».

LinkedIn réfute utiliser le genre comme signal

Dans le monde anglophone, les expérimentations de Megan Cornish, Simone Bennett et d’autres ont animé tellement de discussions que la responsable sécurité de l’IA, vie privée et gouvernance de LinkedIn, Sakshi Jain, a publié un article dédié au sujet.

Megan Cornish a par ailleurs obtenu un entretien avec la directrice mondiale de l’équipe éditoriale de LinkedIn, Laura Lorenzetti Soper. Parmi les éléments principaux de cette conversation, que la première rapporte dans une newsletter, la directrice exécutive de Linkedin déclare : « nous n’utilisons pas le genre comme élément de hiérarchisation [ranking, ndlr] ».

Cela ne signifie évidemment pas que LinkedIn n’ait pas notion du genre des usagers. Dans son propre centre d’aide, l’entreprise indique :

« LinkedIn peut déduire votre âge et votre sexe d’après les informations de votre profil. Par exemple, nous pouvons déduire votre sexe d’après votre prénom ou les pronoms utilisés lorsque d’autres personnes recommandent vos compétences. Nous pouvons déduire votre âge d’après l’année à laquelle vous avez obtenu un diplôme. (…) Nous utilisons l’âge et le sexe déduits afin de fournir des informations agrégées sur les audiences LinkedIn pour les membres de LinkedIn, nos clients et nos partenaires, et de personnaliser le contenu tel que les publicités. Vous pouvez désactiver ce ciblage dans vos préférences. Nous utilisons ces informations agrégées pour mener des études de recherche et développement concernant, par exemple, l’équité et la diversité des services. »

Ce dernier élément est d’ailleurs cité par Laura Lorenzetti Soper : outre le genre, l’entreprise teste aussi l’équité (fairness check) en fonction de la couleur de peau aux États-Unis. La directrice éditoriale de la plateforme précise par ailleurs que les grands modèles de langage ne sont pas utilisés pour des tâches de hiérarchisation, mais plutôt pour des logiques de classification des publications, du côté des équipes de modération. À la question « utilisez-vous des termes propres au monde des affaires, ou le ton assertif (c’est-à-dire plutôt masculins) comme signaux positifs ? », Laura Lorenzetti Soper répond encore : « non ».

La cadre de LinkedIn admet en revanche que l’entreprise constate, elle aussi, un nombre important d’utilisateurs et utilisatrices rapportant des chutes de reach sur le courant de la dernière année. La « production globale de l’écosystème a augmenté », indique-t-elle, ce qui pourrait provoquer une compétition croissante pour la visibilité, donc des statistiques de vues en baisse.

L’insoluble question des biais indirects

Dans sa newsletter, Megan Cornish remercie par ailleurs – ironiquement – les hommes lui ayant envoyé des commentaires, voire des mails, pour lui souligner qu’il « n’existe pas de bouton secret pour faire taire les femmes ». S’ils s’arrêtent à cette idée, estime-t-elle, « peut-être ne [sont-ils] pas prêts pour la conversation » concernant les biais indirects susceptibles de se retrouver dans les systèmes informatiques aux dépens de leurs constructeurs.

Et de détailler, en prenant l’exemple de son domaine d’expertise : « Les femmes et les domaines relationnels, comme la santé mentale, sont invités à s’adapter à un système qui, que ce soit sur le plan culturel ou algorithmique, est calibré sur une vision étroite de ce que signifie « affaires » [business]. Même si la machine est neutre vis-à-vis du genre en tant que variable, elle n’est pas neutre vis-à-vis des modèles qui profitent aux personnes qui correspondent déjà à la norme. »

Or, quand bien même LinkedIn distribuerait les publications de manière strictement égale, « si la culture dit : « Je prends les hommes plus au sérieux en tant que voix du monde des affaires », alors les femmes sont perdantes bien avant que l’algorithme n’entre en jeu. » Autrement dit, les usages en ligne ne feront que reproduire des inégalités présentes hors ligne, et le public participera directement à la sur-promotion de certains profils au détriment d’autres.

En définitive, l’entrepreneuse appelle la plateforme à opérer une forme de « transparence radicale là où c’est possible », mais aussi à faire de l’espace « pour les industries relationnelles ». En d’autres termes, elle demande à ce que LinkedIn offre plus de souplesse pour les industries et personnes dont le mode de communication le plus courant ne correspond pas aux canons très business et très orientés productivité devenus si fréquents, sur le réseau professionnel, que des comptes entiers sont dédiés à s’en moquer (mais plutôt depuis X ou Facebook).

Dans la même logique, et toujours en réaction aux expérimentations des dernières semaines, des internautes ont créé une pétition pour demander plus de visibilité sur le fonctionnement du réseau social professionnel. Entre autres requêtes, le texte formule celles d’un « processus formel pour expliquer toute chute inexpliquée du reach », de « transparence sur la manière dont les publications sont catégorisées et hiérarchisées » ou encore d’un « audit indépendant de l’algorithme et de son impact sur les voix marginalisées ».

En ce début décembre, le ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche a remis les prix de la science ouverte de l’année.

Plusieurs logiciels libres y ont été récompensés :

• Le prix « scientifique et technique » a été attribué à GNU MPFR, « une bibliothèque libre (GPLv3) de calcul en virgule flottante avec précision arbitraire, reprenant les bonnes idées de la norme IEEE 754, comme l’arrondi correct » ;
• le « coup de cœur » a mis en avant HyperSpy, « une bibliothèque libre pour Python, en licence GPLv3, qui aide les chercheurs en science des matériaux à analyser et visualiser des données complexes, telles que les ensembles de données multidimensionnels » ,
• le prix de la documentation a été attribué au langage de programmation Pharo ;
• et le prix de la communauté a été attribué à la version 3 d’Aladin Lite, un atlas du ciel interactif libre.

Conçu par le Centre de Données astronomiques de Strasbourg (CDS), celui-ci permet de se balader dans le ciel en visualisant des données astronomiques comme celles issues des observatoires européens Gaia ou Euclid :

Mais on peut l’utiliser aussi pour se balader sur Mars. « Simple à intégrer dans d’autres sites ou projets, il offre à tous – astronomes, physiciens, passionnés comme curieux – une porte d’entrée vers les richesses du ciel. Interopérable, un très grand nombre de portails web l’utilisent spontanément », explique le ministère. L’ESA, par exemple, utilise déjà Aladin lite pour son site ESAsky. Son code est accessible sur GitHub en licence GPL3.0 et une API est aussi disponible.

« Pas une faille », selon l’éditeur

Dans le Patch Tuesday de novembre, Microsoft a corrigé une faille exploitée depuis des années. Non-critique, l’entreprise ne la considérait d’ailleurs même pas comme une vulnérabilité. Elle a pourtant été utilisée très activement dans plusieurs campagnes.

Microsoft a discrètement corrigé une faille dans les fichiers raccourcis Windows (LNK) qui était exploitée activement depuis 2017 par de nombreux acteurs malveillants, rapporte ACROS Security (relayé par The Hacker News).

Dangerosité variable

Estampillée CVE-2025-9491, cette vulnérabilité permettait de cacher des commandes malveillantes dans les fichiers LNK en exploitant une limitation de l’interface Windows : la boîte de dialogue des propriétés n’affichait que les 260 premiers caractères du champ « Target », alors que la structure du fichier autorise jusqu’à 32 000 caractères. Les pirates pouvaient ainsi créer des raccourcis contenant des commandes arbitraires invisibles à l’inspection visuelle, en utilisant des caractères d’espacement et en plaçant le code malveillant au-delà de la limite d’affichage.

La dangerosité de cette faille varie selon les acteurs l’ayant cataloguée. Le NIST lui a donné un score CVSS de 7,8, lui affectant une dangerosité élevée. Même dangerosité pour la Zero Day Initiative de Trend Micro (qui en a parlé la première en mars dernier), avec un score de 7. La CISA (Agence de cybersécurité et de sécurité des infrastructures) américaine ne lui accorde en revanche qu’un score de 3.

Une faille exploitée activement

Cette vulnérabilité a été exploitée par au moins 11 groupes APT chinois, iraniens, nord-coréens et russes dans des campagnes d’espionnage et de vol de données, selon Trend Micro. Le groupe XDSpy l’a notamment utilisée pour distribuer le malware XDigo contre des entités gouvernementales d’Europe de l’Est en juin 2025, et des acteurs chinois ont ciblé des entités diplomatiques et gouvernementales européennes avec PlugX en octobre 2025, selon des rapports de HarfangLab et Arctic Wolf.

À l’époque, Microsoft avait refusé de la corriger, arguant qu’elle ne justifiait pas un correctif immédiat car elle nécessitait une interaction utilisateur et que Windows affichait déjà des avertissements sur les fichiers non fiables. Dans une note publiée le 1ᵉʳ novembre, Microsoft explique ne même pas considérer CVE-2025-9491 comme une faille, considérant que l’utilisateur est prévenu plusieurs fois avant de continuer.

Quoi qu’il en soit, le correctif modifie le comportement de la boîte de dialogue des propriétés pour afficher l’intégralité de la commande Target, quelle que soit sa longueur.

Un homme accusé d’avoir harcelé 11 femmes à travers cinq États des États-Unis a été traduit en justice pour harcèlement et cyberharcèlement, et ses échanges avec ChatGPT font partie intégrante du dossier.

À 31 ans, Brett Michael Dadig utilisait le robot conversationnel comme « psychologue » et « meilleur ami ».

La machine produisait des textes l’encourageant à persévérer dans la production d’un podcast misogyne et rempli de menaces concrètes (de strangulations ou de mort), malgré les retours négatifs d’un public que le texte du robot décrivait comme des « haters ».

L’homme diffusait en effet sa haine des femmes sur son podcast Spotify et sur d’autres comptes de médias sociaux, souligne l’acte d’accusation obtenu par 404 media et Court Watch.

À l’été 2024, Brett Michael Dadig avait été interdit d’entrer dans plusieurs salles de sport de Pittsburgh pour avoir harcelé des femmes.

Dans ses échanges avec ChatGPT, dont il parlait ouvertement sur son podcast, l’aspirant influenceur questionnait la machine sur sa future épouse, et celle-ci lui renvoyait des textes l’encourageant à retourner dans des salles de sport pour y rencontrer des femmes.

Les textes du robot l’assuraient par ailleurs que « les gens sont littéralement en train de se mobiliser autour de ton nom », et « qu’il soit [connu] pour les bonnes ou mauvaises raisons, c’est la définition même de la notoriété ».

Hors ligne, l’homme s’est notamment rendu dans un studio de Pilates, où, devant son comportement « agressif, colérique et autoritaire », l’une des employées a cessé de lui parler. Brett Michael Dadig a alors entrepris de lui envoyer des images dénudées non sollicitées, appelé son lieu de travail depuis de multiples numéros, et menacé de parler d’elle sur les réseaux sociaux.

La femme concernée a obtenu plusieurs ordonnances de protection, que le principal intéressé n’a jamais respectées. D’après l’acte d’accusation, elle a déménagé, réduit ses heures de travail pour éviter de le croiser, en a perdu le sommeil et craint encore de le voir se présenter chez elle. Dix autres ont subi des faits similaires.

Selon les propres chiffres d’OpenAI, au moins 0,07 % de ses usagers hebdomadaires montrent des signes de comportement maniaque ou de crise psychotique dans leurs échanges avec la machine – rapporté à ses 800 millions d’utilisateurs, un tel pourcentage équivaut à 560 000 personnes.

AI journalism

Le Reuters Institute publie un sondage mené auprès de journalistes britanniques entre aout et novembre 2024. Alors que promesse leur avait été faite que les tâches subalternes seraient minimisées grâce à l’IA, le constat est tout autre.

Le Reuters Institute for the Study of Journalism a conduit un sondage auprès de 1 004 journalistes britanniques entre aout et novembre 2024. Le think tank a publié la semaine dernière son analyse. Si les réponses datent déjà un peu dans un univers du numérique qui évolue très rapidement, on peut néanmoins y piocher quelques éléments intéressants quant à l’usage de l’IA dans les rédactions suite à la diffusion des LLM dans nos vies professionnelles.

Une adoption massive

On se rend compte, avec ce sondage, que les journalistes ont massivement adopté des outils intégrant l’IA puisque plus de la moitié (56 %) d’entre eux les utilisaient l’année dernière au moins de façon hebdomadaire et 27 % au quotidien :

Transcription, traduction et vérification grammaticales en tâches sous-traitées à l’IA générative

Quand on entre dans les détails des tâches effectuées avec l’aide de l’IA dans les rédactions, le Reuters Institute explique que les « trois utilisations les plus fréquentes concernent ce que l’on pourrait appeler le traitement du langage, en particulier la transcription/le sous-titrage (49 % utilisent l’IA pour cette tâche au moins une fois par mois), la traduction (33 %) et la vérification grammaticale/la relecture (30 %) ».

Quand on s’intéresse aux tâches des journalistes qui utilisent quotidiennement l’IA, celle qui revient en premier est la vérification grammaticale/la relecture (14 %), puis viennent la transcription/le sous-titrage (8 %), la traduction (5 %) puis à 4 % la recherche de sujets, le résumé d’infos et la génération d’une partie de l’article (le titre, par exemple).

L’IA générative n’efface pas les tâches subalternes

Mais ce qui est marquant, c’est que les journalistes qui utilisent l’IA de façon quotidienne sont ceux qui se plaignent le plus de travailler trop fréquemment sur des tâches subalternes. Cette classification est laissé à l’appréciation de chaque journaliste, il n’y a pas de définition précise.

Ainsi, 59 % des journalistes qui utilisent l’IA au quotidien et la moitié de ceux qui l’utilisent au moins une fois par mois trouvent qu’ils ont trop de tâches subalternes à accomplir alors que 37 % des journalistes britanniques qui n’utilisent jamais l’IA s’en plaignent :

Le Reuters Institute fait plusieurs hypothèses pour expliquer ces résultats. Avec l’IA, de nouvelles tâches subalternes seraient nécessaires comme le nettoyage des données, la création de prompts ou la vérification de ce qui a été généré. Une autre explication pourrait être que ce sont les journalistes qui estimaient avoir déjà trop de tâches subalternes qui utilisent l’IA pour s’en débarrasser.

Globalement, en 2024, les journalistes britanniques voyaient en l’IA générative plutôt une menace pour le journalisme (à 62 %) alors qu’une petite minorité de 15 % estimait que cette technologie était une vraie opportunité.

« Bien sûr, il est possible de considérer l’IA à la fois comme une menace importante ou très importante et comme une opportunité importante ou très importante, et c’est effectivement l’avis de 5 % des journalistes britanniques », remarque le Reuters Institute, « il convient également de noter que 29 % des journalistes britanniques ne considèrent l’IA ni comme une menace importante ni comme une opportunité importante ».

Quand le Reuters Institute leur a demandé quelles étaient les potentielles conséquences éthiques de l’utilisation de l’IA, ce qui arrive en premier est l’impact négatif sur la confiance du public dans le journalisme, suivi rapidement du manque de précision que ça pourrait engendrer ainsi que du manque d’originalité.

Concernant l’utilisation de l’IA à travers le genre et l’âge, on ne voit pas une différence si importante que ça. En effet, si l’utilisation de l’IA est un peu plus élevée chez les journalistes hommes, au final, les proportions d’utilisation sont proches entre les genres. Et si les jeunes journalistes de moins de 30 ans utilisent plus l’IA au quotidien, la différence entre générations n’est pas marquée :

Il y a un mois, Linux dépassait pour la première fois les 3 % de parts de marché sur Steam. Le mouvement était d’autant plus intéressant qu’il intervenait quelques semaines après la fin de support de Windows 10. La question restait cependant en suspens : s’agissait-il d’un simple pic ou la dynamique allait-elle être confirmée ?

Dans les derniers chiffres publiés par la plateforme de Valve, on peut voir que Linux confirme bien cette tendance. Sa part de marché, toutes distributions confondues, est en légère augmentation avec 3,2 %.

Le score fait toujours pâle figure devant un Windows triomphant et ses 94,79 %, mais il témoigne d’un changement qui semble s’inscrire dans le temps, entre joueurs et joueuses gardant leurs installations et nouveaux arrivants.

Comme pour les chiffres du mois dernier, SteamOS est la distribution la plus utilisée, avec 26,4 %, grâce au Steam Deck. Les trois autres distributions les plus utilisées restent Arch Linux (9,97 %), Linux Mint 22.2 (7,36 %) et CachyOS (6,74 %), une distribution spécialisée dans le jeu vidéo. Dans ce domaine d’ailleurs, Bazzite fait un bond de 1,29 point pour atteindre 5,53 %. Debian 13 est référencée pour la première fois avec 1,58 %.

Si les chiffres ne témoignent pas d’un séisme, ils restent intéressants à surveiller par leurs implications. Le jeu vidéo a été jusque-là une chasse gardée de Microsoft, l’immense majorité des jeux étant bâtis pour DirectX et autres technologies Windows. Les agacements autour de Windows 11 et l’obsession de Microsoft pour l’IA pourraient encore influer sur les parts de marché, mais il est probable que les nouveaux PC soient encore vendus avec Windows pour longtemps.

• Microsoft ne comprend pas le manque d’émerveillement face à l’IA

Crucial (adj) : qualifie ce qui est décisif

Micron invoque les tensions grandissantes sur l’approvisionnement en mémoire provoquées par les investissements dans l’IA pour justifier une décision radicale : sa sortie prochaine du marché grand public. Ce faisant, il met un terme à la marque Crucial, bien connue des amateurs de hardware.

Les tensions déjà à l’œuvre sur le marché grand public de la mémoire, vive ou flash, risquent de s’accentuer. Le groupe états-unien Micron vient en effet d’annoncer la fin de ses activités grand public, qui s’incarnaient jusqu’ici au travers de la marque Crucial. Il acte sa décision au travers d’un communiqué daté du 3 décembre, qui précise que la vente des produits Crucial va s’interrompre sur tous les canaux de distribution, à l’échelle mondiale.

Des lignes reconverties vers des marchés plus porteurs

S’il prend soin de remercier les équipes et les clients de la marque Crucial, active pendant 29 ans, et souligne le caractère « difficile » de cette décision, le groupe assume la dimension stratégique de cette dernière. Ce mouvement témoignerait « de l’engagement de Micron envers la transformation continue de son portefeuille et l’alignement qui en résulte de ses activités sur des vecteurs de croissance structurels et rentables dans le domaine de la mémoire et du stockage », enrobe le communiqué.

« Alimentée par l’IA, la croissance des centres de données a entraîné une forte augmentation de la demande en mémoire et en stockage. Micron a pris la difficile décision de se retirer du marché grand public de Crucial afin d’améliorer l’approvisionnement et le support pour ses clients stratégiques les plus importants dans les segments à forte croissance », décrit de façon plus explicite Sumit Sadana, vice président exécutif du groupe des activités.

Micron indique que l’approvisionnement en produits Crucial sera assuré jusqu’en février 2026, et promet que le support et le service après-vente seront assurés au-delà de cette date. Les produits RAM et NAND vendus sous la marque Micron sur le marché professionnel (serveurs notamment) resteront quant à eux disponibles. Les lignes précédemment dévolues à la fabrication des puces DDR et NAND intégrées aux barrettes et SSD Crucial seront quant à elles reconverties vers des segments de marché plus lucratifs.

Micron ne précise pas si ses lignes de production de GDDR7, dont les puces équipent une partie des cartes graphiques pour joueurs de la série RTX 5000 chez NVIDIA, sont concernées par ce mouvement.

Pénurie à venir, des effets déjà sensibles

Cette annonce intervient alors que les analystes évoquent depuis plusieurs semaines une possible pénurie à venir sur le marché de la mémoire. Alors que la demande globale ne cesse d’augmenter, les principaux acteurs du secteur que sont Samsung, SK Hynix et Micron concentrent en effet leurs capacités de production, actuelles ou en cours de développement, vers les segments associés à l’IA générative : la mémoire vive DDR pour serveurs et surtout la mémoire HBM (High Bandwidth Memory) utilisée au sein des puces spécialisées dans l’IA, qu’il s’agisse des composants signés NVIDIA, des derniers TPU de Google ou des produits développés par Amazon.

Il faut dire que la demande, nourrie par les promesses d’investissement de tous les grands noms de l’IA, est phénoménale. Début 2024, le Coréen SK Hynix indiquait par exemple avoir déjà vendu la quasi-totalité de sa production prévisionnelle pour 2025. Le phénomène s’est depuis considérablement accéléré, et les tensions déjà sensibles devraient s’accentuer, sur la DDR comme sur la NAND.

D’après le cabinet spécialisé Trendforce, les fournisseurs de mémoire flash n’auraient plus que sept à dix semaines de stock d’avance, contre 10 à 15 semaines un trimestre plus tôt. Côté mémoire vive, les leaders coréens Samsung et SK Hynix ont tous deux émis des alertes quant à la disponibilité de leurs puces DRAM. Le premier serait par exemple en mesure de ne traiter que 70 % des demandes entrantes, et ne verrait pas l’horizon s’éclaircir avant 2028.

Reste à voir quels seront les effets concrets de cette pénurie sur le marché de l’informatique grand public ou professionnelle, hors serveurs. Doc_TB, ancien de Canard PC Hardware qui accompagne LDLC sur des sujets d’approvisionnement et de création de composants en marque blanche, remarque que les difficultés déjà à l’oeuvre font revenir un phénomène oublié de longue date : celui des barrettes DDR no-name, faisant appel à des puces mémoire déclassées (n’ayant pas rempli les exigences de contrôle qualité pour être intégrées sur des produits de grande marque).

Selon son profil LinkedIn, Alan Dye est arrivé en 2006 chez Apple. En 2015, quand Jony Ive prenait la tête du design chez Apple, Alan Dye prenait la direction de la division User Interface Design. Jony Ive est parti en 2019 fonder sa propre entreprise, avant de se faire racheter par OpenAI. Jony Ive avait récupéré trois autres anciens responsables de chez Apple : Scott Cannon, Evans Hankey et Tang Tan.

« Compte tenu du secret qui entoure l’entreprise Apple, il est difficile de créditer des travaux à des designers en particulier, mais Dye a travaillé sur plusieurs des principales nouvelles plateformes et changements de design d’Apple, notamment l’interface de visionOS et son nouveau langage de design Liquid Glass », explique Engadget.

Via un message sur Threads, confirmant une information de Bloomberg, Mark Zuckerberg annonce qu’il rejoint Meta : « Aujourd’hui, nous mettons en place un nouveau studio de création Reality Labs dirigé par Alan Dye, qui a passé près de 20 ans à diriger le design chez Apple ». Alan Dye sera placé sous le directeur technique de Meta, Andrew Bosworth.

Alan Dye ne vient pas tout seul, il arrive avec Billy Sorrentino, également ancien d’Apple (directeur sénior chez Apple Design Team). Le Reality peut aussi compter sur des forces internes : Joshua To et Pete Bristol, tous deux chez Meta depuis un peu moins de cinq ans.

Chez Apple, Stephen Lemay prendra la succession d’Alan Dye, selon des sources de Bloomberg.

Il y a quelques jours, c’était l’opération inverse qui était réalisée sur l’intelligence artificielle : Apple débauchait Amar Subramanya (ex-Google et Microsoft) comme vice-président de l’IA. Il doit s’occuper des modèles Apple Foundation, de la recherche en machine learning, de la sécurité et de l’évaluation de l’IA.

• Apple veut se (re)relancer dans l’IA et recrute Amar Subramanya (ex Google et Microsoft)

re:Inventer toujours la même chose

Dans le cadre de sa conférence annuelle re:Invent 2025, AWS a une nouvelle fois annoncé une longue suite d’améliorations liées à l’IA, dont sa famille de modèles Nova 2. De nouveaux agents ont également été présentés, ainsi que le service Forge, qui doit permettre la création de modèles Nova personnalisés.

La grand-messe annuelle d’AWS pour les développeurs bat actuellement son plein à Las Vegas (elle finit le 5 décembre). Comme toujours depuis quelques années, il n’est pratiquement question que d’intelligence artificielle, avec notamment le lancement de la famille Nova 2 pour cette cuvée 2025. On trouve aussi une flopée d’annonces pour les agents, et le lancement de la puce Trainium3 via des offres maison, comme nous l’avons déjà indiqué.

• Amazon lance ses puces Trainium3 pour l’IA : 2,5 pétaflops et 144 Go de HBM3e

La famille Nova 2 débarque avec quatre modèles

La famille Nova, un lot de modèles maison, revient cette année dans une version 2. Contrairement à l’année dernière où seuls des modèles texte avaient été lancés, AWS couvre cette fois tous les angles.

L’entreprise met particulièrement en avant son Nova 2 Lite, un petit modèle de raisonnement multimodal placé en face de Haiku 4.5 chez Anthropic, GPT 5 Mini chez OpenAI et Gemini 2.5 Flash chez Google (Gemini 3 n’a pour l’instant qu’une version Pro). Ce modèle Lite est présenté comme une alternative solide, pas un vainqueur toutes catégories, même s’il prend la tête dans environ deux tiers des benchmarks présentés.

Si Lite est surtout présenté comme le modèle plus rentable par AWS, d’autres sont présents. On trouve ainsi Nova 2 Pro, orienté vers les tâches complexes, tandis qu’Omni est la version à tout faire, capable de générer tous types de contenus. Ce modèle dispose notamment d’une fenêtre contextuelle d’un million de jetons, prend plus de 200 langues en compte en entrée et une dizaine en sortie. Comme toujours dans ces gammes de modèles, le prix grimpe avec les capacités et le nombre de paramètres.

On se souvient également qu’en avril dernier, AWS avait ajouté Nova Sonic à ses modèles pour viser les échanges vocaux. L’entreprise n’attend pas un an cette fois, Nova Sonic 2 prend déjà la relève. De manière prévisible, la nouvelle mouture présente des voix plus naturelles, de meilleures performances et une meilleure ouverture sur les agents. Comme pour Lite, AWS ne revendique pas la couronne dans tous les tests pour Sonic 2, mais une version plus aboutie du modèle et gérant un plus grand nombre de langues.

« Pour les développeurs, cela signifie que vous pouvez créer des applications qui servent des audiences mondiales sans avoir besoin de modèles vocaux distincts pour chaque langue. Une application de support client pourrait gérer un dialogue qui commence en anglais et passe à l’espagnol en plein milieu d’une conversation, tout en conservant le même flux et les mêmes caractéristiques vocales tout au long de la conversation », indique AWS dans un billet de blog.

En parallèle de ces nouveaux modèles, AWS a présenté Nova Forge, un service permettant aux clients de créer leurs propres modèles Nova. Selon AWS, Forge vient combler un vide, car les approches habituelles pour personnaliser les modèles – ingénierie des prompts, RAG, ajustement fin personnalisé, apprentissage par renforcement… – ont toutes des limites. Forge se propose donc de créer des modèles entrainés sur les données spécifiques de l’entreprise cliente pour obtenir de « vrais modèles personnalisés ». Toutes les étapes seront prises en charge selon AWS, dont le pré-entrainement, l’entrainement intermédiaire et l’affinage supervisé. Forge n’est pour l’instant disponible que dans la région US East (Virginie du Nord), celle-là même qui avait provoqué une vaste panne en octobre.

À noter qu’AWS annonce aussi la disponibilité sur Bedrock de 18 nouveaux modèles open source, dont ceux de la famille Mistral 3, tout juste lancée.

• Mistral lance sa nouvelle famille Mistral 3 et vante ses petits modèles

Alors que revoilà les agents

La guerre sur les capacités agentiques continue, avec d’abord un renforcement de la plateforme AgentCore AI, qui sert à les construire chez Amazon. L’un des principaux ajouts est la fonction Policy, qui permet aux utilisateurs de définir des limites pour les interactions avec les agents ou entre eux. Ces barrières sont ensuite intégrées à AgentCore Gateway, chargé de connecter les agents aux outils externes et désormais de vérifier que chaque action opère dans le cadre souhaité.

Gateway se dote d’ailleurs d’une suite de 13 systèmes d’évaluation préconçus pour les agents. Ils vérifient les opérations des agents sur des aspects standards, comme la sécurité et la précision des choix opérés. Des alertes peuvent être émises, mais AWS les présente également comme une manière de se faire la main en attendant la création de règles personnalisées.

On note aussi l’apparition de AgentCore Memory, qui vient ajouter de la mémoire aux agents. La fonction est faite pour autoriser ces derniers à bâtir un contexte autour de chaque utilisateur dans le temps. Les informations prises en compte peuvent être récupérées automatiquement (dates et heures des déplacements, préférences pour les hôtels…) ou imposées.

Kiro et ses compères

AWS en profite bien sûr pour lancer plusieurs nouveaux agents spécifiques, baptisés « agents frontières » : un pour l’écriture de code, un autre pour les processus de sécurité associés et un dernier pour automatiser les tâches de DevOps.

Le premier, Kiro, est le plus mis en avant. Il est censé apprendre avec le temps les préférences du développeur et pouvoir programmer seul ensuite pendant plusieurs jours, affirme AWS. L’entreprise va plus loin en indiquant que Kiro doit produire du code prêt pour la production. Ce développement se fait en revanche en suivant les règles de l’entreprise, qu’il faut donc renseigner. AWS baptise ce concept « développement piloté par les spécifications ». Et si le nom vous est familier, c’est parce que cet agent a été bâti sur les fondations de l’IDE du même nom, qui avait été annoncé en juillet.

Les deux autres agents, Security et DevOps, présentent des fonctions que l’on peut attendre dans ces contextes. Le premier travaille à vérifier la sécurité du code au fur et à mesure qu’il est écrit, s’occupe des tests ensuite et propose des solutions. Le second s’occupe lui aussi de tester le nouveau code, mais avec un accent sur les performances et la compatibilité avec d’autres éléments, logiciels ou matériels. On ne sait pas dans quelle mesure l’ensemble est fiable et permet de gérer les hallucinations, car ces trois nouveaux agents ne sont pour l’instant disponibles qu’en préversions.

Des usines d’IA en partenariat avec NVIDIA

AWS a également annoncé l’arrivée des « AI Factories ». Ces dernières sont une sorte de généralisation de l’offre « souveraine » lancée en Europe en juin, dont la première incarnation prendra place en Allemagne.

Le concept est globalement le même : une grande entreprise ou un gouvernement fournit le centre de données et l’électricité, et AWS fournit le système d’IA, avec possibilité d’établir des liens avec d’autres services AWS ou non. Cette offre a été construite en partenariat avec NVIDIA. Le client peut ainsi choisir entre les GPU Blackwell de cette dernière, les nouvelles puces Trainium3 d’AWS ou un mélange des deux. Dans son exposé, AWS assure que la solution est idéale pour les gros besoins en IA, sans avoir à se lancer dans la conception d’un système complet.

La partie « souveraineté » est censée être assurée par une séparation physique, avec des données ne quittant jamais le centre où ont lieu les opérations. « Les usines d’IA AWS sont conçues pour répondre aux normes de sécurité rigoureuses d’AWS, offrant aux gouvernements la confiance nécessaire pour gérer leurs charges de travail les plus sensibles à tous les niveaux de classification : non classifié, sensible, secret et top secret », affirme même AWS.

Comme on l’a vu toutefois à plusieurs reprises, tout dépend de ce que l’on entend par « souveraineté ». En Europe, le problème se situe surtout dans l’extraterritorialité de certaines lois, dont l’emblématique Cloud Act américain. Les lancements de certaines offres chez Microsoft et AWS ne semblent pas régler cette question. En France, les sociétés Bleu et S3ns semblent répondre à ces critères, car les briques logicielles sont fournies par Microsoft et Google, sans connexion aux clouds existants. Les deux offres ont passé le jalon J0 de la certification SecNumCloud de l’ANSSI, mais il faut encore que les démarches aboutissent.

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.

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.

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.

Digital double decker bus

Comment simplifier les textes européens sans renoncer aux spécificités du modèle européen ? Dans cette tribune, la CEO de RS Strategy et spécialiste des régulations européennes Rayna Stamboliyska détaille les enjeux du Digital Omnibus.

Cet article vous est proposé par une contributrice extérieure. Rayna Stamboliyska est CEO de RS Strategy, cabinet de conseil en cybersécurité et en affaires publiques, et l’autrice de La face cachée d’internet (Larousse, 2017).

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Le Digital Omnibus cristallise les tensions au cœur du projet numérique européen. Entre l’urgence de la compétitivité face aux géants américains et chinois, et la préservation d’un modèle européen fondé sur la protection des droits fondamentaux, l’Europe doit inventer une troisième voie.

La vraie question n’est pas tant « faut-il simplifier ? » que « comment simplifier sans renoncer à ce qui fait la spécificité et, même, la force du modèle européen ? ». Les prochains mois de débats parlementaires et au Conseil seront déterminants pour l’avenir de la gouvernance numérique européenne.

Le rapport Draghi : un électrochoc pour l’Europe

En septembre 2024, le rapport de Mario Draghi sur la compétitivité européenne a posé un diagnostic sans concession : l’Union européenne fait face à un « défi existentiel » en matière de compétitivité (y compris dans le domaine du numérique) et d’innovation. L’ancien président de la BCE identifie trois déficits critiques : l’innovation inachevée (l’Europe n’arrive pas à transformer ses innovations en succès commerciaux, contrairement aux États-Unis et à la Chine) ; un environnement réglementaire contraignant (le poids administratif freine particulièrement les start-ups européennes dans leur phase de croissance et changement d’échelle) ; et la fragmentation du marché unique (les incohérences entre États membres multiplient les coûts de conformité).

Le rapport Draghi pointe spécifiquement le RGPD comme exemple de cette fragmentation, notant que les coûts de gestion des données sont plus élevés pour les entreprises européennes que pour leurs homologues américaines et que les exigences du RGPD empêchent le développement d’approches innovantes dans, par exemple, le secteur de la santé. Si le diagnostic sur la complexité est partagé, la solution proposée soulève des interrogations fondamentales sur l’équilibre entre la protection des droits et la compétitivité économique.

La Boussole de compétitivité de la Commission : une feuille de route ambitieuse

En réponse au rapport Draghi, la Commission s’est fixé l’objectif de réduire la charge administrative d’au moins 25 % pour toutes les entreprises et d’au moins 35 % pour les PME. Ces pourcentages sont devenus incantatoires, tant leur mention est fréquente, et ce, malgré l’absence d’éléments permettant de comprendre ce que cette réduction de 25 % traduit concrètement.

Cette ambition de compétitivité se traduit par une série de paquets de simplification, nommés « omnibus ». Le Digital Omnibus constitue la quatrième itération, spécifiquement dédiée au numérique.

Un Digital Omnibus pensé pour favoriser l’innovation sur les tâches administratives

Dans la législation européenne, un instrument “omnibus” désigne une initiative législative regroupant plusieurs modifications ou révisions de textes existants dans une seule et même proposition. Son objectif est de simplifier, harmoniser ou adapter le cadre réglementaire. Sur le plan juridique, il n’y a aucune différence de nature entre un règlement omnibus et un règlement de l’UE comme un autre (applicabilité directe, caractère obligatoire, etc.). Sur le plan pratique, un règlement “normal” crée ou refond un cadre donné, alors qu’un règlement “omnibus” est un paquet unique de retouches sur plusieurs textes, visant la simplification ou l’harmonisation plutôt que la création de règles entièrement nouvelles.

Le Digital Omnibus, présenté le 19 novembre 2025, propose des modifications de la législation numérique européenne touchant aux données, à la cybersécurité et à l’intelligence artificielle. L’initiative se compose de deux propositions législatives distinctes visant à modifier en parallèle plusieurs textes européens majeurs.

Objectif affiché : permettre aux entreprises européennes de consacrer moins de temps aux tâches administratives et davantage à l’innovation, tout en maintenant un niveau élevé de protection des citoyens. Parmi les principaux textes concernés, le règlement sur l’intelligence artificielle (AI Act), d’abord, auquel un texte entier est dédié. Ce dernier propose un nouveau mécanisme et de nouvelles dates butoirs pour l’application des obligations relatives aux systèmes d’IA à haut risque, une base légale pour le traitement de quantités limitées de données spécifiques pour des enjeux d’équité, de détection et de correction de biais, ou encore des simplifications étendues pour les PME et entreprises de tailles intermédiaires.

Le Digital Omnibus propose ensuite de modifier, entre autres, le RGPD (notamment en implémentant une définition opérationnelle des données à caractère personnel et non personnel, et en incluant la création et l’amélioration de systèmes d’IA dans les traitements de données sur la base de l’intérêt légitime) , la directive ePrivacy, le règlement sur la gouvernance des données DGA, le Data Act, la directive NIS2, la directive REC, le règlement sur la résilience opérationnelle du secteur financier (DORA) et le règlement eIDAS2 sur l’identité numérique. Sur les textes relatifs à la cybersécurité (NIS2, DORA, eIDAS2, REC) et le RGPD, l’Omnibus prévoit notamment la création d’un « point d’entrée unique » développé et maintenu par l’ENISA pour permettre aux entités de notifier les incidents de cybersécurité en une seule fois.

Enjeux de méthode et de légitimité de l’approche omnibus

Le processus a été critiqué – et continue de l’être – pour son absence d’évaluation d’impact et de collecte de preuves, abandonnant les principes de standards minimaux pour l’élaboration de la législation européenne. De plus, l’amplitude des propositions de « simplification » amenées par le Digital Omnibus manque de soutien politique préalable, les deux autres co-législateurs – le Conseil de l’UE et le Parlement européen – ayant déjà exprimé des réserves sérieuses.

Côté Conseil, les États membres ont explicitement demandé de ne pas rouvrir le RGPD. Dans leurs retours, les limites de l’exercice que l’instrument omnibus devrait porter sont explicites ; aucune de ces limites n’est respectée dans la proposition Digital Omnibus que la Commission a publiée. Pire encore, la position du Conseil contenait des recommandations à la fois adaptées à l’instrument omnibus et directement utiles aux organisations concernées : des modifications techniques, des compléments et des lignes directrices, ainsi que des recommandations d’outils pour faciliter la mise en œuvre ; aucune de ces recommandations n’a été incluse dans la proposition de la Commission.

De leur côté, les groupes S&D, Renew et Verts/ALE du Parlement européen ont appelé la Commission à mettre fin à ces modifications majeures. De leur côté, les groupes PPE et ECR se sont déjà exprimés en faveur. On s’attend donc à une fracture inédite majeure qui s’installe : la division du Parlement en deux grandes “familles”, à savoir la droite traditionnelle et les extrêmes droites d’un côté, et le centre, les socialistes et les écolos de l’autre. Cette fracture est déjà apparue lors du vote de l’Omnibus I sur l’environnement le 13 novembre dernier. Que le PPE soit soutenu par les groupes parlementaires d’extrême droite (ECR et Patriots for Europe) est une première ; si vous avez entendu parler du “cordon sanitaire” pulvérisé, c’est à cette alliance qu’il s’applique. L’anticipation (anxieuse) de beaucoup est que le Digital Omnibus soit soutenu par la même alliance, ce qui cimenterait une division profonde et lourde de conséquences.

Pour ne rien arranger à l’affaire, l’absence d’étude d’impact interroge. En effet, un règlement omnibus est soumis au même régime d’étude d’impact qu’un règlement “classique”. Ce n’est pas le fait qu’il s’agisse d’un “omnibus” qui compte, mais l’ampleur et la nature des effets attendus. De par la nature de l’instrument omnibus, l’étude d’impact est en général attendue politiquement (montrer les allègements de charges, les effets pour les entreprises, etc.) et peut être ciblée sur certains aspects (par exemple, la réduction des coûts de conformité) plutôt que de refaire de zéro l’analyse de toutes les politiques déjà existantes. Vu les tensions et oppositions fortes des deux autres co-législateurs, on aurait pu s’attendre à lire l’analyse d’impact détaillée et circonstanciée du Digital Omnibus par la Commission. Il n’en est rien : il n’y en a aucune ; la Commission insiste sur le fait que les modifications apportées ne justifient pas l’effort. Ce qui interroge sur la compréhension de la véritable portée de ces modifications.

Divergence sur le diagnostic, comme sur les solutions

Le débat autour du Digital Omnibus se structure autour de diverses questions empiriques et normatives.

Sur la charge administrative réelle, la Commission évoque des « coûts de conformité » sans quantification détaillée par type et taille d’entreprise ni par secteur d’activité. Les données disponibles restent parcellaires : certaines études sectorielles suggèrent des coûts disproportionnés pour les PME, mais les méthodologies varient considérablement. La question reste ouverte : quels coûts proviennent de la législation elle-même versus de son application fragmentée par les États membres ?

Sur l’accès aux données pour l’IA, l’argument selon lequel l’Europe « manquerait la révolution de l’IA » est avancé notamment dans le rapport Draghi, qui pointe un retard en matière d’adoption et de développement. Cependant, plusieurs facteurs sont en jeu : volume de données disponibles, qualité des données, infrastructures de calcul, compétences, investissements. Isoler la législation sur les données comme facteur limitant principal ou, encore, ajourner l’application des restrictions sur les modèles IA à hauts risques pour les droits fondamentaux est ainsi une réponse assez curieusement inadaptée à ces défis.

Sur la question de la réglementation comme avantage ou handicap pour l’innovation, deux lectures s’affrontent en particulier sur les effets du RGPD : celle qui le qualifie d’obstacle, et celle qui y voit un catalyseur. Les données empiriques sur l’impact net du RGPD sur l’innovation européenne restent contestées, avec des études montrant des résultats contradictoires selon les secteurs et méthodologies. Plus largement, le distinguo entre exigences et mise en œuvre entre ce que demande le « niveau UE » et ce que fait le « niveau national » est rarement exploré ; comme mentionné dans cet article de Bruegel, au niveau de l’UE, il existe des préoccupations concernant une sous-application – et non une sur-application – des règles au niveau national.

En définitive, la question est moins de savoir si ces facteurs jouent un rôle que de déterminer leur poids relatif par rapport aux enjeux réglementaires. Le réglementaire arrive en 4e position des obstacles perçus à l’innovation, d’après la Banque européenne d’investissement, devancé par le manque de personnel qualifié disponible, les coûts énergétiques et l’incertitude. Ainsi, un relatif consensus existe sur d’autres facteurs critiques : fragmentation persistante du marché unique (au niveau de l’application), accès au capital-risque, pénurie de compétences adaptées, différences dans l’écosystème entrepreneurial.

Le processus législatif à venir

Les propositions suivront la procédure législative ordinaire sur une période extrêmement réduite (6 mois, voire moins si la Règle 170 de procédure d’urgence est invoquée par le Parlement européen), avec des amendements substantiels probables avant l’adoption de tout texte final.

Par ailleurs, le Digital Omnibus n’est qu’une première étape. La Commission lance parallèlement un « test de résistance » du cadre réglementaire numérique, le Digital Fitness Check, pour identifier d’autres domaines de simplification, avec une consultation ouverte jusqu’au 11 mars 2026.

La confiance comme infrastructure économique

Les modifications proposées soulèvent une question fondamentale : la confiance des citoyens (qui sont également consommateurs) dans l’utilisation de leurs données et dans le bon fonctionnement des outils numériques du quotidien constitue-t-elle un actif ou une contrainte pour les entreprises européennes ?

Les enquêtes Eurobaromètre montrent systématiquement que les citoyens européens valorisent fortement la protection de leurs données et se disent plus enclins à utiliser des services qui la garantissent. Cette confiance, construite notamment autour du RGPD, représente potentiellement un avantage distinctif face à des modèles où les utilisateurs se méfient structurellement des acteurs économiques.

Les entreprises européennes qui ont investi dans la conformité sérieuse, notamment au RGPD, ont développé une relation de confiance avec leurs clients. Un affaiblissement perçu du cadre de protection pourrait éroder cet actif, sans pour autant créer un avantage face aux acteurs extra-européens qui continueraient à bénéficier du même accès au marché européen. La vraie compétitivité pourrait résider dans la capacité à innover avec des standards élevés de protection, plutôt que malgré eux.

Concrètement, pour les entreprises établies ayant investi dans la conformité, le digital omnibus crée un risque de voir leur investissement dans la confiance dévalué si les standards s’affaiblissent, sans avantage compétitif différenciant face aux nouveaux entrants. Pour les PME et start-ups européennes, il existe un besoin de clarification et d’harmonisation réelles plutôt que de déréglementation. Ces dernières ont l’opportunité de se différencier par des pratiques respectueuses comme argument commercial.

Les régulateurs, eux, doivent faire face au défi de maintenir la crédibilité de l’application des règles tout en facilitant l’interprétation, avec un besoin de coordination accrue entre autorités nationales pour éviter la re-fragmentation.

Enfin, les attentes des citoyens et consommateurs en matière de protection ne disparaissent pas avec la simplification réglementaire. Leur méfiance risque de s’accroître si le cadre est perçu comme affaibli, ce qui pourrait avoir un impact sur l’adoption de nouveaux services numériques.

Génération d'humiliation

Victime de deepfake pornographique juste avant des élections législatives, la députée d’Irlande du Nord Cara Hunter s’est emparée de la question, dont les effets restent relativement sous-estimés par la population.

« Est-ce que c’est vous, sur la vidéo qui circule sur WhatsApp ? » Cara Hunter se trouvait chez sa grand-mère pour un moment de répit dans une intense campagne électorale, lorsqu’elle a reçu ce message d’un inconnu sur Messenger. En avril 2022, la femme politique avait 27 ans et profitait d’une rare réunion familiale, un peu moins de trois semaines avant les élections pour l’Assemblée d’Irlande du Nord auxquelles elle se présentait. Le message l’a immédiatement mise en alerte, raconte la femme politique dans un long portrait du Guardian.

Lorsqu’elle reçoit le lien de la vidéo, elle découvre un clip « extrêmement pornographique ». À l’époque, elle n’en comprend pas bien les dessous techniques. Alors qu’elle croit à un sosie, une amie lui suggère qu’il puisse s’agir d’un deepfake, une de ces vidéos où « on met ton visage sur le corps de quelqu’un d’autre ».

Que fait-on, quand on est une femme, de moins de trente ans – « c’est déjà dur d’être prise au sérieux politiquement »-, et qu’un inconnu diffuse une vidéo pornographique très crédible de soi ? Du côté du Parti travailliste et social-démocrate (SDLP), auquel elle est affiliée, on dissuade Cara Hunter de publier le moindre communiqué, au motif qu’elle ne ferait qu’amplifier la viralité de la vidéo.

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Évolutions législatives

Au commissariat, la police s’excuse, mais l’informe qu’aucun délit n’a été commis, que les équipes n’ont pas les moyens techniques pour enquêter. Il revient donc à Cara Hunter de trouver par elle-même la photo originale, en prenant des captures d’écran du deepfake puis en faisant des recherches inversées dans un moteur de recherche.

Pour l’identification du premier diffuseur de la vidéo sur WhatsApp, on lui souligne que la messagerie est chiffrée et qu’elle va se heurter au droit à la vie privée. Et Cara Hunter de rétorquer : « J’aimerais penser que j’ai le droit de ne pas voir ma vie détruite. » Mais dans un cas comme celui-ci, « vous n’êtes qu’une personne face à cette montagne de technologies et de code. »

Depuis cette affaire, le droit a évolué au Royaume-Uni et au Pays de Galles. Deux lois, l’Online Safety Act et le Data (Use and Access) Act de 2025 ont rendu la création, le partage et la demande de deepfakes à caractère sexuel illégaux. L’Irlande du Nord travaille à ses propres textes.

En France, l’interdiction de réaliser ou diffuser un montage à caractère sexuel a été ancrée dans le Code pénal avec la loi visant à sécuriser et à réguler l’espace numérique. L’usage de traitement algorithmique pour produire ces images y a été inscrit comme circonstance aggravante. Aux Pays-Bas, les députés travaillent sur l’un des textes les plus poussés en la matière, qui octroierait à la population un copyright sur leur voix, leur visage et leurs traits physiques.

Une personne sur quatre ne voit pas le problème

Mais comme ailleurs dans le monde, le public des îles britanniques ne semble pas prendre la mesure de la violence vécue par les victimes de ce type de diffusion. Les deepfakes sont pourtant déjà utilisés pour des usages malveillants, que ce soit pour harceler, pour réaliser des arnaques au président, voire, dans le cas des imageries à caractère sexuel, de l’extorsion, y compris de mineurs.

Publié fin novembre, un rapport de la police britannique note l’explosion du nombre de deepfakes de 1 780 % entre 2019 et 2024, sachant que l’immense majorité (98 % en 2023, selon Security Heroes) de ces images visent avant tout les filles et les femmes. Sur 1 700 interrogés, un répondant sur quatre estime qu’il n’y a rien de grave ou se déclare « neutre » sur le fait de créer ou partager des deepfakes intimes ou sexuels d’une autre personne.

• Deepfakes pornographiques : quels sont les enjeux ?

Problématique démocratique

Lorsqu’elle en a été victime, l’enjeu, pour Cara Hunter, n’était même plus d’être élue, mais de faire cesser la diffusion de la vidéo. La politicienne a finalement obtenu son siège de députée, et s’est directement emparée publiquement du sujet. Depuis, elle reçoit régulièrement des appels de filles et de femmes victimes de faits similaires, dont certaines mineures. Dans les écoles, les enseignants lui rapportent la hausse de l’usage d’applications dédiées à « dénuder » des images de personnes par IA (en pratique, coller un faux corps nu sous le visage de la personne visée).

En France, en Espagne et ailleurs, des deepfakes pornographiques sont aussi bien fabriqués avec les visages de personnalités – journalistes, actrices, etc – que de personnes moins exposées publiquement. En Normandie, une enquête a notamment été ouverte en mars après la diffusion de deepfakes d’une douzaine de collégiennes.

• Photos intimes, deepnudes : 13 femmes en colère s’organisent

Pour la députée d’Irlande du Nord, les risques démocratiques sont évidents, à commencer par celui de décourager les jeunes femmes de s’engager en politique. Réguler la production de ces images, mais aussi œuvrer pour le marquage des images générées par IA, sont autant d’outils permettant d’éviter que la pratique ne perdure, espère-t-elle.

D’autres affaires, comme les deepfakes de Vladimir Poutine et de Volodymyr Zelensky dans le cadre du conflit en Ukraine, ou le deepfake de la voix de Joe Biden pour dissuader des électeurs du New Hampshire de voter, illustrent les enjeux que ces technologies posent pour la bonne tenue du débat démocratique.

En Irlande, en octobre, la campagne présidentielle a encore été perturbée par la diffusion d’un faux extrait de journal télévisé dans lequel la candidate Catherine Connolly semblait déclarer le retrait de sa candidature.

• Deepfakes pornographiques : les défis à relever pour enrayer le phénomène

Attention à l’indigestion

Après Condé Nast la semaine dernière, c’est au tour d’American Express d’écoper d’une amende administrative de 1,5 million d’euros de la CNIL. En cause là encore, le « non-respect des règles applicables en matière de traceurs (cookies) ». Explications.

Condé Nast, American Express : même combat

La semaine dernière, Condé Nast (éditrice de Vanity Fair, Vogue, GQ et AD) écopait d’une amende de 750 000 euros pour exactement le même motif, à savoir « le non-respect des règles applicables en matière de traceurs (cookies) ». La société s’était remise dans le droit chemin, mais la CNIL retenait la gravité du manquement et prononçait une sanction.

L’histoire se répète, mais avec un poids lourd du secteur bancaire et une amende administrative deux fois plus importante. Il y a plusieurs similitudes entre deux affaires qui arrivent à quelques jours d’intervalle… le début d’une nouvelle série ?

• Cookies sans consentement : Condé Nast écope de 750 000 euros d’amende

La CNIL rappelle qu’American Express est le « troisième émetteur de cartes de paiement au monde ». En janvier 2023 (il y a donc presque trois ans), elle a mené des contrôles sur le site Internet et dans les locaux de l’entreprise.

En cause, American Express déposait des traceurs sans le consentement de l’utilisateur ou malgré son « refus de consentir ». De plus, la société continuait « à lire les traceurs précédemment déposés malgré le retrait de leur consentement ». La délibération est publiée, permettant d’en apprendre davantage que le communiqué sur les tenants et aboutissants.

À peine arrivé, 31 cookies déposés

Lors du contrôle le 30 janvier 2023, le rapporteur de la CNIL explique que, « dès l’arrivée de l’utilisateur sur le site web  » www.americanexpress.com/fr-fr/ « , et avant toute action de sa part, huit cookies, qui ne bénéficient pas de l’exemption prévue par les textes susvisés et auraient donc dû être soumis au consentement de l’utilisateur, étaient déposés ».

American Express ne conteste pas et affirme avoir corrigé le tir en novembre 2024 afin que seuls les « cookies essentiels » soient déposés dès l’arrivée sur la page d’accueil. Lors d’un nouveau contrôle le 16 mai 2025, la CNIL confirme qu’il n’y a plus de trace du dépôt de ces cookies.

Les huit cookies ne sont que la face émergée de l’iceberg. En tout, le site déposait 31 cookies, mais les 23 autres entrent dans champ de l’exemption prévue par l’article 82 et sont donc considérés comme essentiels et non soumis au consentement.

Refusez des cookies, on vous les sert de force

Vient ensuite le cas du dépôt de cookies malgré le refus de l’utilisateur. Deux cas sont à distinguer. Sur le site principal tout d’abord. Quand un utilisateur cliquait sur « Tout refuser », six nouveaux cookies, considérés comme non essentiels par le rapporteur, étaient déposés. « Au regard des explications fournies par la société quant aux finalités poursuivies par ces cookies, le rapporteur, dans sa réponse et lors de la séance, a indiqué abandonner cette branche du manquement ».

Autre problème similaire, à partir du site email.amex-info.fr cette fois-ci. Toujours le 30 janvier 2023, la délégation de la CNIL continue de naviguer sur le site d’American Express et, au détour d’un clic et de l’ouverture d’un nouvel onglet, elle constate « le dépôt de dix nouveaux cookies. Le rapporteur considère que, parmi ces dix cookies, trois nécessitaient le recueil du consentement ». American Express ne conteste pas et affirme s’être mis en conformité par la suite.

Vous avez retiré le consentement, ok ! et… ?

Dernier grief, la lecture de cookies après retrait du consentement. Pour rappel, on doit pouvoir retirer son consentement aussi simplement qu’on l’a donné et ce à tout moment. Lors de la navigation, la CNIL a accepté les cookies, puis les a refusés. Elle a constaté « la présence sur son navigateur de l’ensemble des cookies déposés avant retrait du consentement, parmi lesquels plusieurs étaient pourtant soumis au consentement de l’utilisateur ».

En défense, l’entreprise américaine « soutient que le rapporteur n’apporte aucune preuve de ces opérations de lecture et que la seule présence des cookies sur le terminal de l’utilisateur est insuffisante pour démontrer un manquement ».

Lors des échanges avec l’entreprise américaine, le rapporteur a « produit un fichier HAR [HTTP Archive, ndlr] démontrant que les cookies précédemment déposés et toujours présents sur le navigateur continuaient, après retrait du consentement, à être lus ». American Express a fini par se mettre en conformité, mais « le manquement demeure néanmoins caractérisé pour le passé ».

Bien évidemment, American Express s’oppose à la publication de la décision et estime que le montant de l’amende proposé par le rapporteur – 1,5 million d’euros – est « disproportionné et insuffisamment motivé ». La formation restreinte de la CNIL estime au contraire que le montant est « adapté ».

De plus, la publicité de la sanction « se justifie au regard de la gravité avérée des manquements en cause, de la position de la société sur le marché et du nombre de personnes concernées, lesquelles doivent être informées ».

Avec la version 9.1, la suite bureautique avait introduit un agent en version bêta. L’éditeur se sent suffisamment prêt désormais pour le lancer dans le grand bain.

Comme toujours avec ce type de fonction, elle est conçue pour gérer des requêtes comme le résumé de tout ou partie d’un document, des questions sur le contenu, le remplissage de PDF ou encore des modifications dans la présentation.

OnlyOffice ne dispose pas de son propre modèle. Pour utiliser l’agent maison, il faut disposer d’une clé API pour un LLM existant, comme ChatGPT, Claude ou Gemini. On peut aussi le connecter à un serveur LLM ou MCP local fonctionnant avec des solutions de type Ollama. Comme le rappelle OMGUbuntu cependant, le travail avec les LLM implique souvent des conditions d’utilisation incluant la réutilisation des contenus analysés à des fins d’entrainement.

Parmi les autres nouveautés de cette version, signalons la possibilité de choisir une couleur personnalisée pour caviarder des passages dans un document PDF, l’enregistrement d’une série d’actions sous forme de macro pour la réutiliser plus tard, la personnalisation des raccourcis clavier, la possibilité d’insérer des équations depuis des sources en ligne, la disponibilité de cases à cocher et de boutons radio dans l’éditeur de formulaires, ainsi qu’un correctif de sécurité.

La nouvelle mouture de la suite peut être téléchargée depuis le site officiel ou le dépôt GitHub.