Les contribuables ont peur

La Direction générale des Finances publiques (DGFiP) a confirmé les bruits de couloir qui circulaient depuis plusieurs heures sur les réseaux sociaux. Des données concernant des particuliers et des professionnels sont compromises, suite à l’ « accès illégitime » d’un acteur malveillant fin juin.

Les fuites de données se suivent, ne se ressemblent pas… mais elles gardent leur caractère inquiétant. 24 heures après la confirmation que feu Bloctel a laissé filé des centaines de milliers de numéros de téléphone, c’est au tour de la DGFiP d’annoncer qu’un acteur malveillant a eu accès au système d’information des impôts après une usurpation d’identité.

Le communiqué a été publié ce jeudi 13 août en fin de journée, mais l’intrusion remonte à fin juin. Le pirate a revendiqué cet accès hier, mercredi 12 août, ce qui a certainement poussé Bercy à réagir officiellement. Les premières investigations indiquent que l’accès avait été coupé fin juin « dans le cadre du contrôle opéré ». Néanmoins, l’acteur a consulté et extrait des données concernant des particuliers et des professionnels.

La nature et la quantité de ces données ne sont pas précisées. Cependant, les usagers concernés recevront une information individuelle qui spécifiera les données susceptibles d’avoir été consultées ou extraites. Le cas échéant, ils seront également conseillés sur les mesures de vigilance à adopter.

Comme le veut la réglementation, la CNIL va être notifiée de l’incident, et une plainte sera déposée. De nouveaux éléments seront communiqués au fur et à mesure de l’enquête, menée par les équipes de la Direction avec le service du Haut fonctionnaire de défense et de sécurité (SHFDS), ainsi qu’avec l’Agence nationale de la sécurité des systèmes d’information (ANSSI).

Mise à jour 14/08 – Le ministère de l’Économie a précisé à Next que le piratage des données de la plateforme des impôts concerne « des centaines de milliers d’usagers », sans plus de précision à l’heure actuelle.

Techno pas solution

En s’appuyant sur l’estimation des gains de productivité dans le secteur de l’énergie, une étude constate que l’IA sert aussi bien le sous-domaine de l’énergie fossile que celui du renouvelable. À défaut d’action politique, ce double aspect se traduit dans quasiment tous les scénarios par une augmentation nette des émissions de CO2 du secteur mondial de l’énergie.

Pour comprendre les effets de la course à l’intelligence artificielle générative sur l’environnement, on peut s’intéresser à son cycle de production – les ressources nécessaires à la fabrication des puces, des serveurs, des centres de données qui permettent l’entraînement des modèles – , son utilisation – combien coûte-t-il de soumettre une requête courte ? une longue ? une dédiée à produire du texte ? à produire de la vidéo ? combien coûte chacune de ces générations ? – ou encore à sa fin de vie – que se passe-t-il avec le matériel obsolète lorsqu’il est remplacé par les dernières technologies sur le marché ?

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Une autre manière d’aborder le problème consiste à étudier ce que produisent les évolutions concrètes de cette technologies dans diverses industries. Le discours selon lequel les nouvelles technologies pourraient aider à lutter contre le changement climatique, après tout, est récurrent – ils ont même servi de base à la construction du Pacte vert européen, aujourd’hui en cours de détricotage. Mais s’il est une série d’impacts rarement étudiés, selon Will Alpine, Nathan Geldner, Holly Alpine et Maksym G. Chepeliev, ce sont les conséquences de ces technologies, plus précisément de l’IA générative, sur des industries polluantes.

Will et Holly Alpine sont deux anciens de Microsoft désormais spécialisés dans l’étude des impacts de l’IA sur l’énergie fossile et affiliés à l’ONG Enabled Emissions Campaign. Nathan Geldner est un chercheur indépendant, et Maksym Chepeliev, économiste à l’Université de Purdue, aux États-Unis. Dans Nature, les quatre ont publié début août un article intitulé « Les gains de productivité issus de l’IA produisent plus d’émissions de CO2 qu’ils n’en évitent dans le modèle mondial d’économie d’énergie ». Un résultat qu’ils obtiennent après avoir comparé les projections d’émissions évitées grâce au recours à l’IA dans la promotion des énergies vertes, à celles produites par son utilisation dans la production de charbon, de pétrole et de gaz.

Une IA comprise comme outil de productivité

Les IA ici étudiées désignent « des technologies généralistes de productivité dont l’usage se diffuse rapidement dans l’économie mondiale ». Dans le cas des énergies fossiles, elles sont employées par une industrie qui doit gérer la « contrainte conséquente » selon laquelle, « en l’absence de réinvestissement continus, la production de pétrole et de gaz baisserait approximativement de 8 % par an ».

Dès 2005, l’agence internationale de l’énergie (IEA) soulignait d’ailleurs que divers progrès technologiques avait permis à ce secteur, à plusieurs reprises, de repousser les prévisions de pics pétroliers en permettant d’accéder à des ressources dont l’exploitation était initialement considérées non rentable. En débloquant des poches de productivité sur toute la chaîne de valeur, en « abaissant certains coûts de production et en réduisant les risques opérationnels », l’IA s’inscrit parfaitement dans cette tendance.

Rapportée aux problématiques propres au champ du renouvelable, l’IA permet « d’accélérer les déploiements et d’optimiser la génération d’efficacité » via, entre autres cas d’usage, des prévisions, de la gestion de la maintenance et l’optimisation de la production énergétique. Elle permet aussi d’étendre la durée de vie des infrastructures installées et leur intégration au réseau électrique.

Pour réaliser ses observations, l’équipe à l’origine de l’étude a construit un modèle d’équilibre général calculable dédié à la quantification des émissions générées et celles évitées. Elle a analysé les premières constatations obtenues pour estimer si les mesures neutres en carbone (dont des améliorations du réseau, ou des gains obtenus côté demande d’énergie) ont atténué ou amplifié l’équilibre du côté de l’offre.

Les chercheurs ont ensuite « cherché à déterminer si les gains de productivité générés par l’IA entraînaient un dépassement des émissions induites par rapport aux émissions évitées dans un système énergétique reposant principalement sur les énergies fossiles, et s’ils augmentaient l’intensité carbone de la croissance économique. Nous avons ensuite évalué si l’équilibre du modèle renforçait ou supplantait les systèmes existants à forte intensité carbone, en nous appuyant sur les critères » définis plus tôt.

Sur ces bases, ils ont testé différents scénarios : des chocs de productivité qui s’étendraient uniformément à travers tous les secteurs énergétiques, des gains sensibles uniquement côté énergies fossiles ou côté énergies renouvelables, etc.

Une productivité bidirectionnelle : vers le renouvelable et le fossile

La hausse des émissions carbone dues au déploiement de l’IA était déjà pressentie : en 2024, dans the Atlantic, la journaliste spécialiste de l’IA Karen Hao publiait par exemple une longue enquête sur « l’hypocrisie » de Microsoft. Alors que d’une main, l’entreprise promettait (encore) d’œuvrer à la réduction de ses impacts environnementaux, de l’autre, elle équipait les plus grands groupes de l’industrie des énergies fossiles. En leur permettant d’optimiser leurs modes de production, elle annulait plus ou mois directement ses propres efforts en matière de limitation des pollutions environnementales

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Mais le travail des auteurs et autrices de l’étude vient donner un aperçu plus systématique du phénomène. Au total, ces derniers ont comparé 64 scénarios pour évaluer l’IA comme un « amplificateur de productivité bidirectionnelle », c’est-à-dire autant dans le sens de l’augmentation que de la réduction des émissions de CO2. Et constate que si tout le secteur de l’énergie gagne en productivité grâce à l’IA, alors les émissions globales annuelles de CO2 entraîneront une augmentation de 1,2 à 4,8 % des émissions totales émises par le secteur en 2024.

Ils constatent que les « émissions facilitées dépassent les émissions évitées chaque fois que les gains pour l’industrie fossile sont supérieurs à zéro ». Autrement dit, la seule manière de rendre l’IA utile dans la lutte contre les émissions de CO2 consisterait à la mettre uniquement au service des industries renouvelables, sans la fournir aux industries fossiles. Cette dernière n’a d’ailleurs pas caché son enthousiasme devant la vague en cours : l’IEA calcule qu’elle pourrait augmenter de 5 % les réserves de pétrole et de gaz exploitable, et baisser les coûts des projets offshore de 10 % en moyenne.

L’étude souligne par ailleurs que les deux secteurs ne jouent pas à parts égales. Au contraire, « parvenir à une réduction nette des émissions nécessite des gains de productivité dans les énergies renouvelables 4 à 5 fois supérieurs à ceux obtenus dans les énergies fossiles ». Elle constate par ailleurs que les gains de productivité indépendants du type de carburant n’inversent pas cette tendance, et que la tarification du carbone, si elle réduit l’écart, ne suffit pas non plus à l’inverser.

Considérer les impacts climatiques directs et indirects de l’IA de manière conjointe

D’après l’étude, ces résultats remettent en question le cadrage prédominant selon lequel « l’impact climatique net de l’IA réside dans le rapport entre l’énergie qu’elle consomme et les émissions qu’elle contribue à éviter ». À elles seules, ces nouvelles technologies ne suffisent pas à obtenir de réelles réductions des émissions de CO2.

En cela, elles rejoignent des tendances constatées par le passé : même des technologies spécifiques au domaine énergétique permettant d’étendre le recours à des énergies renouvelables n’ont pas suffit à enrayer la cadence : au contraire, elles ont plutôt conduit à une augmentation continue de la consommation énergétique et des pollutions afférentes.

Au terme de leur article, les autrices et auteurs recommandent d’ailleurs aux systèmes de gouvernance de « reconnaître les émissions comme une catégorie spécifique pertinente sur le plan politique » et, en conséquence, de limiter les gains de productivité que l’IA pourrait fournir au domaine de l’énergie fossile. Ils appellent aussi à considérer conjointement les impacts directs (dus à la gestion de son infrastructure) et indirects (dus à son adoption) de l’intelligence artificielle, afin de mieux les gérer.

Plutôt que d’être considérés comme nécessairement bénéfiques pour les émissions globales de CO2, les technologies d’IA et les gains de productivité affiliés devraient être évalués dans leur entièreté, pour être mieux appréhendés. « L’IA ne décarbone ou n’intensifie pas les émission de manière inhérente », note l’étude. Les gains de productivité de l’IA générative « renforcent les structures économiques et institutionnelles du système dans lesquels ils opèrent », mais il n’en reste pas moins que cette technologie opère dans « un système énergétique qui reste structurellement ancré aux énergies fossiles. »

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Faut nous comprendre, on peut pas faire autrement

Twitch exploite les contenus des chaînes des créateurs de contenus pour entraîner les modèles IA d’Amazon. Rien de vraiment étonnant, la plateforme de streaming étant la propriété du géant du commerce en ligne, et puis bien d’autres entreprises font de même avec leurs utilisateurs. Le hic ici, c’est que la fonction est activée par défaut…

Une bonne partie de la communauté des créateurs de Twitch n’apprécie pas – c’est un euphémisme – l’IA générative. Depuis ce mercredi 12 août, c’est donc une vague de colère qui s’abat sur la plateforme, après que celle-ci a activé par défaut l’autorisation d’exploiter le contenu des chaînes pour entraîner les modèles IA d’Amazon. Tout peut y passer : streams, vidéos à la demande, clips, chats de stream, images et textes de la chaîne.

« Votre audio pourrait contribuer à améliorer les modèles de conversion de la parole en texte. Cela permettrait d’améliorer les sous-titres sur Twitch, mais aussi sur l’ensemble des services Amazon », illustre ainsi la FAQ mise en ligne pour l’occasion. Il reste heureusement la possibilité de désactiver l’utilisation des contenus, dans les réglages « Sécurité et confidentialité » de Twitch.

Néanmoins, même en désactivant l’option, les données de discussion dans un chat peuvent tout de même être exploitées pour entraîner les modèles IA d’Amazon si quelqu’un dans le chat a accepté de participer.

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Twitch face à la colère des créateurs

La nouveauté n’est pas passée inaperçue. Et Twitch a bien conscience de l’impopularité de l’IA générative chez ses créateurs. Lors d’un stream houleux repris par Aftermath, Mike Minton, directeur produit du service, et Mary Kish, responsable de la communauté, ont tenté d’expliquer cette décision. Devant le barrage de questions sur le caractère « opt-in » de l’option, le directeur produit n’a pas fait mystère de la raison pour laquelle Twitch avait procédé de la sorte.

« Alors, pourquoi est-ce que ce n’est pas une option à activer volontairement ? » a expliqué Mike Minton. « Il y a une réponse honnête, et je pense que la plupart d’entre vous peuvent probablement la comprendre : si c’était à activer volontairement, personne ne le ferait. C’est honnêtement la réponse. » Aucun créateur de Twitch n’autoriserait volontairement de donner ses contenus pour entraîner les modèles IA d’Amazon, c’est pourquoi l’option est activée par défaut.

Voilà qui a au moins le mérite de la franchise. Et de la clarté… même si le reste de la discussion n’a malheureusement pas beaucoup éclairé les créateurs en colère. « C’est un sujet délicat, et je pense que notre communauté a eu la réaction à laquelle je m’attendais de votre part, à savoir que vous n’aimez pas ça », a convenu Mary Kish, qui elle-même a désactivé l’option.

Les mains liées de Twitch

Pourquoi diable avoir activé cette fonction par défaut ? Parce que si Amazon n’exploitait pas les streams pour ses modèles, d’autres entreprises l’auraient fait. « Si des modèles ont été entraînés sur [vos contenus], il se peut que ce soit Amazon, ou pas », a indiqué Mike Minton. « Il s’agissait probablement de l’une des dizaines d’entreprises qui créent des modèles et utilisent tout contenu accessible publiquement qu’elles peuvent trouver. »

Il se trouve que Twitch est la plateforme de streaming dominante, et qu’Amazon est une des plus grandes entreprises de la planète. Autrement dit, ce ne sont pas de petits acteurs soumis aux diktats des mastodontes de leurs secteurs respectifs : ils peuvent imposer leurs propres règles. Hélas, les pauvres n’ont visiblement pas le choix, à en croire Mike Minton :

« Je ne peux pas l’affirmer avec certitude, mais je pense qu’il est assez raisonnable de supposer que presque tout contenu disponible est utilisé pour l’entraînement de modèles, d’une manière ou d’une autre, que ce soit autorisé ou non. Donc je pense que nous devons aussi reconnaître qu’il y a beaucoup d’éléments ici qui échappent même à notre contrôle direct. »

Minuscule consolation : ni Amazon ni Twitch ne revendent les données à des tiers. « Nous ne revendons pas les données à d’autres entreprises qui entraînent des modèles (…) Ce n’est pas ce qui se passe ici. Nous ne tirons aucun profit et ne gagnons pas d’argent en vendant vos données », affirme Minton.

Quant à savoir si Amazon exploitait déjà en douce les contenus des streams pour l’entraînement de son IA, les deux responsables bottent en touche.« Je ne peux pas me prononcer sur ce qu’Amazon utilise ou pas précisement comme contenu concernant l’entrainement », a déclaré Mike Minton. Lui et Mary Kish encouragent les utilisateurs de Twitch à désactiver l’option : « Les chiffres de désinscription nous aideront à réaffirmer que notre communauté n’est pas réceptive à l’IA sous quelque forme que ce soit », a affirmé la responsable de la communauté.

Argent magique

Nvidia annonce un partenariat encore hypothétique avec six acteurs de la finance pour proposer une « nouvelle classe d’actifs investissables », selon les mots de son PDG Jensen Huang. Si l’accord est conclu, il pourrait permettre l’entrée de financements extérieurs au secteur de l’IA.

NVIDIA annonce un accord avec Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR pour que les six institutions financières l’aident à mobiliser 500 milliards de dollars de capitaux pour poursuivre ses investissements dans l’intelligence artificielle. L’annonce a ceci de particulier qu’elle annonce la création d’un nouveau système de financement, que le PDG de NVIDIA Jensen Huang se plait à qualifier de nouvelle « classe d’actifs investissables ».

Alors que la demande en infrastructure continue de s’accroître, et que les institutions bancaires n’aiment pas considérer les puces comme caution de leur investissement, puisque celles-ci se déprécient très rapidement, NVIDIA et ses partenaires proposent de mettre au point un nouveau système de financement. Mais celui-ci ne reste pas sans risque.

Une nouvelle manière d’investir…

Tel que Jensen Huang le présente, ces actifs réunissent en un seul panier l’intégralité de ses équipements : GPU, serveurs DSX et écosystème logiciel CUDA, réunis dans des « plateformes d’usine IA ».

« Les usines IA NVIDIA DSX sont capables d’exécuter la gamme la plus étendue au monde de modèles, de modalités et d’algorithmes d’IA : langage, vision, parole, biologie, IA physique et robotique, écrit le PDG sur X. Une seule usine IA NVIDIA peut prendre en charge de nombreux clients et de nombreuses charges de travail. Cela la rend flexible et interchangeable. » Sur ces bases, chaque génération de logiciels CUDA « améliore la performance, l’efficacité et le coût total de propriété d’une infrastructure déjà installée ».

Pour certains observateurs, Nvidia parvient ici à déplacer le risque financier qu’implique la faible durée de vie des GPU. Son nouvel « actif » permettrait aussi d’ouvrir (un peu) la circularité des contrats constatée jusqu’ici en ouvrant la demande à des financeurs extérieurs à l’industrie. La course financière à l’IA a en effet été critiquée pour le risque qu’elle crée : l’essentiel des fonds accumulés circule en réalité entre une infime poignée d’acteurs, dont Nvidia, OpenAI, Oracle, AMD et Microsoft qui achètent, vendent et investissent dans les services les uns des autres.

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Ou un risque financier comme un autre ?

En bon vendeur de pioches (c’est-à-dire d’infrastructure), sur les 14 suivies par la plateforme isaiprofitable.com (dont OpenAI, justement, Amazon ou encore Meta), NVIDIA est actuellement la seule société lancée dans la course à l’intelligence artificielle générative à dégager un profit mesurable. En un an, les revenus de la société ont grimpé de 92 % pour atteindre 75,2 milliards de dollars fin avril 2026.

Pour autant, considérer son nouvel « actif » de nature à bouleverser son financement, voire celui de l’écosystème, peut être relativement précipité. Concrètement, NVIDIA y mélange des actifs à la durée de vie technique et économique tout à fait diverses, rappelle l’Usine Digitale. Or, ce n’est pas parce que CUDA permet de réaffecter des GPU vieillissants à de nouveaux usages, pour maintenir leur fonctionnement, que l’attirail restera nécessairement compétitif.

Quoiqu’il en soit, avant d’être actif, le partenariat entre Nvidia et ses six acolytes financiers doit encore être conclu, et les différents accords, signés.

Le club des cyber-flibustiers

Via un mémo officiel, Donald Trump change la politique de cybersécurité de son pays. Il autorise, sous contrôle de l’État fédéral américain, des entreprises préalablement listées à mener des cyberattaques contre des « organisations criminelles transnationales ».

Jusque-là, aux États-Unis, ce sont les agences gouvernementales fédérales qui menaient les missions de cybersécurité du pays. Mais, dans un mémo officiel, Donald Trump vient d’enclencher une nouvelle doctrine qui implique beaucoup plus facilement les acteurs privés du secteur. C’est un changement important qui était attendu depuis des années par le lobby de la cybersécurité américain. Ce dernier plaidait pour la relance des anciennes « lettres de marque » mises au gout du jour « cyber ».

Dans le mémo publié par la Maison-Blanche ce mercredi 12 aout, Donald Trump demande au National Coordination Center (NCC) du Département de la Sécurité intérieure des États-Unis de « mettre en place, gérer et d’assurer le suivi d’un programme visant à autoriser les entreprises participantes » à mener des opérations de cyber-surveillance mais aussi des opérations d’attaques (« Cyber Effects Operation », en anglais) contre des « organisations criminelles transnationales étrangères opérant sur Internet (CE-TCO), « sous le contrôle et la supervision du gouvernement fédéral ».

Des opérations de contre-attaques comme celles autorisées en mer par les « lettres de marque »

Le texte d’explication du mémo publié par la Maison-Blanche cite comme cibles les organisations étrangères aux États-Unis qui mettent en place des attaques par ransomware, des campagnes de phishing, des fraudes financières, du chantage sexuel et des escroqueries par usurpation d’identité sur internet.

Dans son mémo, Donald Trump parle de « Cyber Effects Operation » et en donne une définition permettant aux entreprises autorisées à mener des opérations « de manipulation, de perturbation, de déni d’accès, de dégradation ou de destruction de systèmes d’information, de réseaux, d’infrastructures physiques ou virtuelles contrôlées par des systèmes d’information, ou des informations qui y sont stockées ». Nous ne sommes plus ici dans la simple défense mais dans des opérations d’attaques.

L’entourage de Donald Trump préparait ce changement depuis quelque temps. Comme nos confrères de Bloomberg le soulignaient en décembre dernier, cette nouvelle politique ouvre « de nouvelles perspectives commerciales lucratives aux entreprises qui, traditionnellement, ont conclu des contrats avec l’État dans le cadre de stratégies défensives plutôt que de mesures offensives », même si elles seront exposées à de nouveaux risques et notamment à celui d’être plus rapidement la cible de cyberattaques.

• L’administration Trump voudrait en finir avec la cyberdéfense et privilégier le « hack back »

Depuis plusieurs années, le lobby de la cybersécurité américain pousse (ici ou là, par exemple) à la mise en place de ce qu’il appelle des « lettres de marque cyber », adaptant à Internet le concept de « lettre de marque », existant dans la constitution américaine, qui permet aux navires privés de contre-attaquer dans les eaux internationales. Le concept a été repris récemment par le sénateur républicain qui a proposé une loi le 15 juillet dernier pour « autoriser le président des États-Unis à délivrer des lettres de marque et de représailles dans le domaine cybernétique, ainsi qu’à d’autres fins ».

Les budgets des agences en berne

Du côté des agences fédérales états-uniennes et de l’armée, l’argument est notamment de sous-traiter ces tâches de cybersécurité pour se concentrer sur leurs missions primaires. Surtout, que l’administration Trump a attaqué leur budget en matière de cybersécurité.

• L’Agence de cybersécurité américaine CISA met sur pause son travail sur la sécurisation des élections

« Alors que nos adversaires gagnent du terrain grâce à l’IA, la posture cyberfédérale a été affaiblie », déclarait le premier directeur de la CISA, Chris Krebs (nommé par Donald Trump avant d’être mis sur la touche par le même pour avoir nié le piratage des élections de 2020). « La stratégie manque de clarté, les effectifs sont en baisse et les capacités ont été considérablement réduites », estimait-il avant d’ajouter : « Que cela nous plaise ou non, nous ne sommes pas aussi forts aujourd’hui que nous devrions l’être ».

Ce changement de doctrine arrive aussi quelques mois après les annonces d’Anthropic concernant Mythos et la polémique entre Trump et Anthropic sur l’usage militaire de l’IA allant jusqu’à la désignation de l’entreprise de Dario Amodei comme « fournisseur à risque pour la sécurité nationale », même si finalement le Pentagone continue à utiliser Mythos.

Oops… They’ll do it again

Après Anthropic, OpenAI et Meta, voilà qu’un modèle du chinois Moonshot AI aurait lui aussi réussi à accéder à internet aux dépens de ses constructeurs. Une démonstration supplémentaire des failles techniques et humaines existant chez les constructeurs d’IA générative et leurs partenaires, mais aussi de l’impunité qu’ils cultivent de manière très publique.

Ça commence à bien faire. Après Anthropic, Open AI et Meta, c’est au tour du chinois Moonshot AI de laisser un des systèmes d’IA générative accéder à internet. Une fois au large, le système a fouillé Github pour y chercher les réponses au benchmark de sécurité auquel il était soumis, d’après la société états-unienne Frontier Security.

À peu près à la même période, c’était Meta qui laissait son modèle Muse Spark 1.1 accéder à internet « par inadvertance », espace depuis lequel le système a hacké un acteur tiers. La mention de l’inadvertance est une citation du Wall Street Journal. Mais elle traduit bien le ton global des communiqués et explications fournies par chacun des constructeurs d’IA générative au gré des failles de cybersécurité mises au jour ces dernières semaines.

Premier concerné, OpenAI s’est débrouillé dès le mois de juillet pour tourner la perte de contrôle de l’outil que l’entreprise avait elle-même construit en démonstration de la supposée « intelligence » du modèle GPT 5.6 Sol. Alors qu’il était soumis à un test interne, supposément isolé du réseau, le dispositif aurait exploité une vulnérabilité 0-day pour accéder à internet et, de là, se tourner vers les systèmes de la société concurrente Hugging Face pour trouver les réponses au test auquel il était soumis. Pour les besoins de ce test, GPT 5.6 Sol avait été volontairement configuré avec des barrières cyber relativement faibles. Pour autant, OpenAI a mis cinq jours complets à s’apercevoir du problème.

• L’attaque contre Hugging Face est venue… d’OpenAI

Depuis quand les vulnérabilités technologiques sont-elles devenues un argument de vente ? Depuis quand un produit ouvertement dangereux pour son constructeur et pour le reste du milieu économique et social – ses concurrents, ses clients, des internautes qui passent dans le coin – peut-il être mis sur le marché sans que quiconque ne demande vérification et sécurisation du produit en amont ?

C’est pas nous, c’est Irregular

Les raisons de la « prise d’indépendance » du moteur de Meta sont peu ou prou les mêmes que celles avancées par OpenAI quelques semaines plus tôt : d’après les entreprises elles-mêmes, ces errements sont dûs à de « mauvaises configurations » des environnements dans lesquels les tests de cybersécurité ont été mis en place. Chez Anthropic, Claude aurait de son côté réussi par trois fois (sur 141 000 sessions de tests) à sortir de son « bac à sable » (sandbox, environnement d’expérimentation sécurisé) pour aller sur internet.

La succession d’incidents vus chez les acteurs états-uniens Meta, Anthropic et OpenAI serait d’ailleurs le résultat d’un seul et même test de cybersécurité. Les trois ont été menés par la société Irregular, qui se présente comme un « laboratoire de sécurisation des systèmes frontière ». Celle-ci déclare que les incidents ne sont le résultat d’aucune action cyber sophistiquée, et qu’elle n’a pas de « problème en cours » au sujet de son environnement de test.

S’il n’y a pas de problème, il ne reste plus qu’à… faire confiance aux constructeurs d’IA comme à leurs partenaires ? Et considérer qu’il n’y a pas de problème ?

Doom marketing is still marketing

Si les modèles concernés ont exploité des failles techniques pour répondre aux tests de cybersécurité auxquels ils étaient soumis, avance Nathaniel Jones, cadre de la société de cybersécurité Darktrace, dans TechRadar, c’est précisément parce qu’ils ont été construits et testés pour cela. Alors qu’elles s’étaient vues fixer « l’objectif légitime de résoudre un exercice de référence en matière de cybersécurité », les machines ont trouvé « une voie inattendue pour parvenir aux réponses ».

« L’eau sous pression ne "décide" pas de s’échapper. Elle s’engouffre dans une brèche sous la seule force de la pression », écrit de son côté l’éditeur Cyrille Zola-Place dans une tribune. « Personne ne dirait que l’eau est « en mission », qu’elle agit « de sa propre initiative », qu’elle est « hors de contrôle ». Tout le monde comprendrait que la question est ailleurs : qui a construit ce barrage, et pourquoi n’a-t-il pas tenu ? Le système n’a pas « voulu » sortir. Il a optimisé un chemin. Et le chemin passait par là. »

Fondateur de la société de cybersécurité Immuniweb, Ilia Kolochenko estime de son côté que l’annonce d’Anthropic était surtout un « geste marketing » destiné à répondre aux discours relatifs à l’attaque d’Hugging Face par des systèmes d’IA, « qui avait attiré l’attention du monde entier ». Une analyse que nous élargissons volontiers à la réaction de Meta, à la décision de sociétés comme Frontier Security d’analyser divers autres systèmes pour voir si, eux aussi, avaient réussi à échapper à leur environnement de test. On pourrait même, pourquoi pas, y ajouter le « test de sécurité » mené au Royaume-Uni par l’AI Security Institute, pendant lequel (surprise) un modèle d’OpenAI et un autre d’Anthropic se seraient échappés. Là encore, des experts qualifient toute l’affaire de « campagne publicitaire éthiquement problématique », et la fuite de parfaitement justifiée, étant donné que le test avait notamment consisté à minimiser les garde-fous autour des systèmes étudiés.

Mais pendant qu’on brandit des scénarios d’outils capables d’attaquer de leur propre chef, la question de la responsabilité que prennent les constructeurs d’IA pour éviter que de tels incidents ne se reproduisent reste, elle, encore et toujours évacuée du débat.

Transparence vidée de sa substance

Quelques semaines à peine après l’incident repéré vis-à-vis d’Hugging Face, un communiqué d’OpenAI, relatif à un autre de ses outils, illustrait très bien le pied de nez que le constructeur a décidé de continuer d’adresser au monde. Dans ce texte consacré à son modèle Astra, l’entreprise écrit ne pas pouvoir « exclure » que celui-ci présente « des cybercapacités critiques » telles que définies par ses propres cadres. Autrement dit, Astra pourrait poser de sérieux problèmes de cybersécurité.

OpenAI déclare communiquer ces informations, « car nous estimons important de faire preuve de transparence auprès du public et des communautés spécialisées dans la sûreté et la sécurité concernant cette évolution potentielle des capacités ». Cette « transparence » dont se prévaut l’entreprise résonne fortement avec les exigences longtemps promues par les scientifiques spécialistes de l’intelligence artificielle. Sauf qu’elle ne ressemble en rien à la transparence qu’ils et elles demandent, qui impliquerait d’ouvrir l’accès aux modèles, à leurs données d’entraînement, à leur architecture, de détailler leurs besoins en ressources, ou, dans le cas présent, de donner des informations bien plus précises sur ce à quoi, concrètement et techniquement, les incidents de sécurité pourraient ressembler.

Telle qu’elle apparaît dans le communiqué d’OpenAI, la transparence ressemble plutôt à des menaces (Attention, vous pourriez vous faire hacker si le système nous échappe !) ou à un manuel de terrain pour cultiver l’impunité (si ça arrive, oups Au moins on aura prévenu ).

Le texte, qui vise à prévenir du degré potentiel de dangerosité d’un des modèles d’OpenAI, fait même référence à la compromission d’Hugging Face, mais uniquement pour dire qu’Astra n’est pas impliqué dans l’affaire. Est-ce qu’OpenAI prévoit de suspendre certaines de ses activités le temps de s’assurer que ses outils ne créeront plus de danger ? Non. L’entreprise se contente de donner un vague aperçu de sa cuisine interne pour que « la poursuite du développement de ce modèle se déroule dans des conditions garantissant sa sûreté et sa sécurité ». Mais qui dit que la poursuite du développement de ce modèle est souhaitable ? Comment croire, même, qu’elle puisse être « sûre et sécurisée », alors qu’OpenAI vient de montrer sa faillibilité ?

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Toujours aucun contrôle a priori

Passons rapidement sur les mesures dédiées à « surveiller (…) des défauts d’alignement », concept toujours pas défini correctement. Alors qu’OpenAI a laissé un de ses modèles agir en dehors de son bac à sable, la question se fait pourtant chaque jour plus pressante : de quel alignement parle OpenAI ? Les intérêts et les valeurs de Sam Altman sont-ils les plus alignés avec ceux du peuple états-unien ? Du gouvernement local ? De l’Occident ? De la planète ? Ou ne parle-t-on que de l’alignement de modèles sur les seuls intérêts du patron d’OpenAI ?

Le cadre qu’a fixé l’entreprise l’«a déjà guidée lors d’autres transitions de capacités », indique-t-elle encore. En langage naturel, cela signifie qu’Astra risque de présenter des « cybercapacités critiques », mais que, calmez-vous madame, ça va bien se passer. Par quel tour de magie une erreur de sécurité peut-elle devenir un argument de vente ? De quelle ampleur la prochaine faille cyber doit-elle être pour qu’enfin, législateurs et gouvernants tiennent les constructeurs de modèles d’IA pour responsables des dégâts qu’ils causent ? Et à quels saints représentants politiques faut-il se vouer, pour empêcher que les constructeurs d’IA, outre se tirer la bourre pour capter tellement de soutien financier qu’ils représentent un risque pour l’économie mondiale, se lancent désormais dans une course à celui qui créera le plus vite le plus grand danger cyber ?

• AI Act : l’Union européenne accorde un répit aux industriels

Côté régulation, les Européens pourront compter dans les prochaines années sur l’AI Act, quand bien même sa mise en application vient d’être reculée, et le texte lui-même, allégé. Mais les dispositifs de sécurité que celui-ci impose fonctionnent a posteriori : même pour les systèmes les plus sensibles, dits « à haut risque », ce sera aux fournisseurs d’informer les autorités de surveillance des marchés concernés lorsqu’ils constateront un lien entre leur système et un éventuel incident grave.

En termes de contrôle, l’Union se dote d’un Bureau de l’intelligence artificielle et d’un comité IA chargé de la coordination des autorités nationales. « Toute personne physique ou morale » pourra par ailleurs déposer ses réclamations auprès de l’autorité relative à son marché pour obtenir « des explications claires et pertinentes » en cas d’impacts négatifs d’un système d’IA sur « sa santé, sa sécurité ou ses droits fondamentaux ». Dans les textes actuels, en revanche, nulle trace de contrôle a priori, que ce soit des constructeurs ou des tiers supposés les aider à construire leurs tests de cybersécurité.

• Gouvernance, sanctions : les outils de mise en conformité et de contrôle de l’AI Act

On pourrait, collectivement, décider de s’en alarmer : d’après ABC News, un internaute australien vient de déclencher par inadvertance le hack du site web de sa salle de gym, après avoir demandé à un agent de lui réserver une place. Pour le moment, hormis pour la salle de gym et son éditeur de logiciel de réservation, les enjeux restent faibles. Mais que se passerait-il si un « malin » petit système d’IA, qu’il soit utilisé par un internaute sans connaissances techniques ou par des experts ayant abaissé ses garde-fous pour les besoins d’un test de cybersécurité, se retrouvait à attaquer le site web d’un hôpital, d’une administration, voire du système de gestion d’un barrage hydroélectrique ou d’une centrale nucléaire ?

En l’état, les incidents de l’été laissent nettement douter de l’efficacité des dispositifs de sécurité déployés par les constructeurs. Ceux-là mêmes continuent pourtant de refuser d’être régulés – donc d’être mis devant leur responsabilité – par d’autres qu’eux-mêmes, au motif que ça les empêcherait d’innover. Il serait peut-être temps de cesser de les prendre au mot ?

La parole est aux mains

La réorganisation de Google DeepMind n’empêche pas le labo IA du géant du web de continuer à produire des technologies inédites. À l’occasion de la présentation de la nouvelle gamme Pixel 11, DeepMind a dévoilé un nouveau modèle qui transcrit la langue des signes en texte.

Les Pixel 11 sont les premiers smartphones Android à intégrer le modèle SL2T (pour « sign-language-to-text »). Développé par Google DeepMind, il permet aux sourds et aux malentendants de signer devant leur téléphone au lieu de saisir du texte. Il devient donc possible de chercher quelque chose sur internet, d’écrire des messages, d’interagir avec Gemini ou de répondre dans le fil d’une conversation en utilisant la langue des signes.

Les testeurs de Google affirment que cette fonction d’accessibilité est bien plus naturelle, plus rapide et plus agréable que de taper du texte. L’ASL, la langue des signes américaine, est la première à être prise en charge. D’autres langues sont dans les tuyaux, tout comme le support d’appareils supplémentaires.

Les mains dans le cambouis

Comme l’explique Google, les langues des signes – il en existe plus de 200 – sont de « vraies langues », chacune ayant sa propre grammaire et son propre lexique, qui utilise non seulement les mains bien sûr, mais aussi le visage et les mouvements de la tête, le torse et l’espace.

Le développement d’un modèle SL2T doit franchir deux obstacles : d’une, le défi linguistique, puisque les langues des signes ne sont pas la transcription mot à mot d’une langue orale. De deux, un défi visuel : le modèle doit en effet comprendre des mouvements complexes du corps, des mains, du visage, de la position du corps, le tout étant très rapide et parfois simultané.

Google rappelle l’existence de « gants de traduction », une des premières tentatives de transcrire la langue des signes en texte. Une tentative « fondamentalement limitée » puisque les langues des signes ne sont pas de « l’anglais [ou du français] avec les mains ». Le modèle mis au point par DeepMind doit répondre à ces deux problématiques.

Le modèle SL2T a été entraîné sur plus de 100 000 heures de données de 50 langues des signes (un quart de ce volume d’heures ayant été consacré à l’ASL). « L’entraînement conjoint sur diverses langues, dialectes et niveaux de maîtrise permet au modèle d’apprendre des structures sous-jacentes communes, ce qui l’a amené à surpasser les modèles monolingues dans nos expériences », explique l’équipe.

En attendant la LSF

La traduction ne s’appuie pas sur le flux vidéo brut, afin de protéger la vie privée de l’utilisateur. Un modèle spécialisé, MediaPipe Holistic, suit les points de repères du corps ; le traitement est réalisé en local, sur l’appareil. Il envoie ces points de repère au serveur, tandis que la vidéo est immédiatement supprimée.

Les coordonnées corporelles sont ensuite analysées et transformées en texte. « Traduire directement à partir des points de repère supprime les limites artificielles de vocabulaire et permet à la qualité de traduction de progresser directement avec la quantité de données », ajoute Google qui s’enorgueillit de n’avoir pas utilisé de gloses. Ces annotations intermédiaires, très utilisées dans les travaux sur la traduction des langues des signes, sont jugées insuffisantes pour capturer la richesse de ces langages.

En termes de performances, Google affirme que SL2T décroche les meilleurs résultats sur les principaux tests de traduction de l’ASL vers l’anglais (à l’instar de FLEURS-ASL). Le modèle a aussi été optimisé pour des usages du monde réel, où il faut une latence faible, éviter les hallucinations, sans oublier de prendre en compte les signeurs gauchers.

Pour développer la suite, Google a créé l’AI Sign Language Advisory Committee (AISLAC), qui regroupe des organisations internationales de sourds et malentendants, ainsi que des spécialistes du sujet. Un rapport d’impact a également été publié à l’occasion du lancement de cette version 1.0 du modèle SL2T.

• Google réorganise DeepMind pour accélérer sur Gemini

C’est fait. Sans grande surprise, le plus grand projet de data center de France, Campus IA, a obtenu le 29 juillet l’autorisation préfectorale de s’installer à Fouju, à 40 km au Sud-Est de Paris.

• Campus IA : « La souveraineté absolue n’existe pas »

Après une consultation publique organisée auprès de la population à l’automne, puis une enquête publique à l’issue de laquelle les trois commissaire ont rendu un avis favorable, le dossier est passé dans les mains de l’État.

Soutenu dès le sommet Choose France de juin 2025, Campus IA doit être financé à hauteur de 50 milliards d’euros par le fonds émirati MGX, le fabricant de puces états-unien NVIDIA, la start-up française Mistral AI et la Banque publique d’investissement (Bpi).

Si son développement se fera en plusieurs phase, dont la première doit être livrée en 2028, il prévoit d’atteindre à terme une puissance de pleine capacité de 1,4 gigawatt, équivalente à celle d’un réacteur d’une centrale nucléaire.

• Data centers : à l’Assemblée nationale, des appels à questionner la course au gigantisme

Il s’étendra sur 89 hectares, dont 73 sont à bâtir, rappelle Le Parisien. Il comptera onze bâtiments contenant des centres de données et un dédié à la formation. Pendant la consultation publique, les riverains ont néanmoins souligné que l’absence de réseau de transport public allait freiner les venues sur site.

Sur les questions relatives au refroidissement, Campus IA doit recourir à des groupes frigorifiques installés en toiture et recourant à 601 tonnes de gaz réfrigérant. Cela permet d’éviter le pompage de la nappe phréatique voisine de Champigny, mais crée d’autres inquiétudes, sur les PFAS dégagés si le gaz venait à fuir.

Côté chaleur fatale, souvent évoquée sur les chantiers français des centres de données, mais très peu réutilisée en réalité, Campus IA affirme que celle de ses bâtiments sera récupérée pour son centre de formation, pour des serres agricoles implantées près de son terrain, et pour le futur centre pénitentiaire voisin. La ville de Melun s’est aussi déclarée intéressée.

• Datacenters : 0,1 % de la chaleur fatale réutilisée en France, moins de 2 % en Europe

Quoiqu’il en soit, le projet n’avance pas sans opposition. Sous le nom Stop IA à Fouju, un collectif s’est monté, qui réunit France Nature Environnement Seine-et-Marne et Île-de-France, La Ligue de protection des oiseaux, la Confédération paysanne et les Soulèvements de la Terre. Elle qualifie l’enquête publique de « bâclée », prévoit une journée de débats le 29 août à l’Espace Saint-Jean de Melun, et prévoit de déposer un recours, selon Le Parisien. En ligne, une pétition s’opposant au projet compte actuellement plus de 47 000 signatures.

L'IA n'est pas un médecin

S’il est bien difficile de développer de nouveaux capteurs de suivi de la santé, il est toujours possible d’exploiter au mieux ceux existants. La Pixel Watch 5 fraîchement annoncée par Google n’apporte pas grand chose de neuf dans le registre matériel. En revanche la montre connectée s’appuie sur ses composants existants, et une bonne rasade d’IA, pour détecter des signaux inédits.

Au premier regard, difficile de distinguer une Pixel Watch 4 d’une Pixel Watch 5. La lecture de la fiche technique ne nous renseigne pas tellement plus : en dehors d’une puce un peu plus véloce (la Qualcomm Snapdragon W5 Gen 2 Accelerated), de 64 Go de stockage (le double du modèle précédent) et 3 de Go de mémoire (1 de plus), la nouvelle montre connectée de Google ressemble en tout point à sa prédécesseure – si ce n’est qu’elle coûte 20 euros plus cher.

• Pixel 11 : Google augmente les prix et ajoute une petite LED pour Gemini

Google a préféré miser sur le logiciel et les capteurs déjà présents dans ses montres pour annoncer plusieurs nouveautés en matière de santé. Deux en particulier ressortent du lot : la détection de tendances à la hausse de la pression artérielle, et l’alerte en cas de signes de résistance à l’insuline.

La première analyse les changements de la tension artérielle par rapport à la valeur de référence, la seconde suit des tendances susceptibles d’indiquer une évolution de la résistance à l’insuline, sans mesurer directement la glycémie ni le taux d’insuline. Ces deux fonctions seront disponibles cet automne. La mesure de la résistance à l’insuline est particulièrement intrigante, c’est une première dans le domaine des montres connectées grand public ; les constructeurs investissent en effet beaucoup pour développer une solution de surveillance de la glycémie sans piqûre.

Mesure non invasive de la glycémie : si loin, si proche

Google n’y est pas encore tout à fait, puisque cet outil ne mesure pas la glycémie en continu, il ne propose pas non plus d’afficher les niveaux de glucose dans le sang. Néanmoins, c’est un premier pas et une voie intéressante qu’emprunte l’entreprise ici, celle d’un suivi des facteurs physiologiques considérés comme des indicateurs de l’effort fourni par le corps humain pour produire de l’énergie à partir des aliments ingérés.

Les mesures relevées par les capteurs de la montre (accéléromètre, cardiofréquencemètre, température cutanée), secondées par l’IA, permettent à Google d’évaluer cet effort. Les modèles IA ont été entraînés « sur des milliards de minutes de données de capteurs » obtenues auprès de plus de 100 000 utilisateurs ayant donné leur accord. « En général, ces variations de votre niveau de résistance à l’insuline sont très subtiles », explique Francis Ho, directeur produit Pixel Watch, auprès de Bloomberg.

« La plupart des adultes ne pensent pas vraiment à surveiller cet indicateur, mais s’il n’est pas pris en charge, il peut évoluer vers des pathologies plus graves », ajoute-t-il. Non prise en charge, une résistance élevée à l’insuline peut favoriser l’apparition d’un prédiabète puis d’un diabète de type 2.

Google le précise dans les notes de bas de page : ces fonctions ne sont pas des dispositifs médicaux, elles ne servent pas à diagnostiquer, traiter ou guérir des maladies. En ce qui concerne l’alerte des signaux de résistance à l’insuline, ce n’est pas un outil de dépistage du diabète ni de surveillance de la glycémie en temps réel.

« N’utilisez pas ce produit pour gérer votre diabète, et ne vous fiez pas aux informations qu’il fournit pour modifier votre traitement ou vos taux d’insuline », insiste le constructeur qui recommande de consulter un vrai médecin. Ça va mieux en le disant bien sûr, et c’est aussi un moyen de se protéger contre d’éventuelles poursuites.

Ces fonctions santé sont regroupées sous l’ombrelle Health Guardian, qui proposera des résumés mensuels pour ces métriques. S’y ajoutera la tendance de la qualité respiratoire pendant le sommeil. Toujours sur un registre très anxiogène, la Pixel Watch 5 propose aussi de détecter la perte de pouls ce qui, le cas échéant, peut déclencher un appel vers les services d’urgence. Des secours qui pourront aussi être appelés en cas de détection d’une urgence respiratoire (baisse persistante du taux d’oxygène).

Les résumés mensuels seront disponibles aussi sur le nouveau bracelet sans écran Fitbit Air.

• Google lance un nouveau bracelet Fitbit avec de l’IA sur abonnement

Google lance un mouchard

Comme depuis quelques années maintenant, Google révèle au cœur de l’été sa nouvelle gamme Pixel. Au menu de la fournée 2026 : de nouveaux smartphones et montres connectées, mais aussi un rival direct à l’AirTag d’Apple.

On ne change pas une équipe qui gagne : Google n’a pas forcé son talent avec la nouvelle gamme Pixel 11 qui ressemble fort à la précédente génération. Le constructeur a toutefois intégré une petite nouveauté matérielle baptisée HiLight, réservée aux modèles Pro (Pixel 11 Pro, Pro XL et Pro Fold). Il s’agit d’un anneau de LED RVB intégré au module flash au dos des smartphones ; il s’illumine discrètement quand un contact préféré appelle (cela fonctionne aussi avec WhatsApp), ou lors d’une discussion avec Gemini.

HiLight est encore très limité, les autres applications ne peuvent pas l’utiliser pour envoyer des alertes lumineuses. Google n’a pas indiqué s’il comptait ouvrir cette diode à d’autres éditeurs. Sur le plan matériel, tous les modèles fonctionnent avec une nouvelle puce Tensor G6 doublée d’une puce de sécurité Titan M3 censée offrir une « sécurité proactive » grâce à la cryptographie post-quantique de Google.

• Cryptographie : Google teste des algorithmes résistants aux ordinateurs quantiques

La principale amélioration concerne le traitement IA en local. Le constructeur annonce un gain de performance TPU de 50 % par rapport au Tensor G5 pour des fonctions Gemini d’assistance proactive et pour la traduction en temps réel. La puce est également mise à contribution pour des fonctions photos de nuit et le zoom numérique. Les détails techniques sur la Tensor G6 sont très maigres, mais selon les fuites recensées par ArsTechnica, la puce compterait sept cœurs Arm custom… soit un de moins que la Tensor G5.

Le processeur de la puce se veut 25 % plus rapide pour la navigation web et jusqu’à 20 % d’efficacité énergétique. C’est une bonne nouvelle, sachant que les capacités des batteries des nouveaux smartphones sont moins importantes que chez leurs prédécesseurs, d’environ 100 mAh. Le Pixel 11 Pro Fold laisse même 200 mAh sur le carreau. Ça n’empêche pas Google d’assurer que ses appareils sont capables de tenir plus de 30 heures sur une seule charge (24 heures pour le pliant).

Google met chaque année le paquet sur les capacités photo de ses smartphones, même s’il y a un très gros travail d’optimisation et d’amélioration logicielle et par IA derrière chaque image. Les Pixel 11 et Pro Fold intègrent un nouveau capteur de 48 mégapixels qui capture davantage de lumière. Ces modèles peuvent aussi zoomer numériquement jusqu’à x30 ; jusqu’à x120 sur les versions Pro et Pro XL, qui bénéficient en outre d’un capteur principal de 50 mpx avec une plus grande ouverture encore.

En matière d’autonomie, une nouveauté est à noter : le mode Extreme Charging qui permet de remplumer 75 % de batterie en 30 minutes, en filaire avec le chargeur 45W de Google (pas fourni). Le mode suspend l’activité en arrière-plan ainsi que les applications non essentielles. La recharge sans fil est aussi disponible via le nouveau chargeur Pixelsnap (Qi2 25W), elle est plus rapide de 29 %.

Les écrans affichent une luminosité maximale 3 600 nits, exception faite du Pixel 11 de base qui se contente de 3 000 nits. Autre curiosité de la gamme : si ce modèle n’embarque toujours que 12 Go de mémoire (c’était déjà le cas du Pixel 10), les Pixel 11 Pro et Pro XL sont eux aussi proposés avec cette dotation dans leur version de base, avec 256 Go de stockage. Le Pixel 10 Pro de l’an dernier emportait 16 Go de base. Pour avoir plus de RAM, il faut s’offrir l’option à 512 Go de stockage, évidemment plus chère.

Un porte-parole de Google a expliqué à Engadget que « l’industrie tech traverse une grave pénurie de RAM provoquée par les fournisseurs » – sans préciser que l’entreprise fait partie du problème – « et nous avons dû ajuster les prix des Pixel 11 ainsi que leurs configurations de mémoire vive afin d’en atténuer les effets tout en offrant le maximum de valeur à nos clients ». Il ajoute : « grâce aux optimisations logicielles et matérielles, vous pouvez vous attendre à des performances plus rapides et plus fluides sur les modèles Pro de cette année par rapport aux versions comparables de l’an dernier équipées de 256 Go de stockage SSD. »

Ce qui nous emmène logiquement vers les prix, qui globalement sont 100 euros plus élevés que pour la gamme 2025. Mais Google rattrape un peu le coup en doublant le stockage de base pour les Pixel 10 et 10 Pro (mais pas le XL), qui embarquaient par défaut 128 Go.

• Pixel 11 : à partir de 999 euros avec 256 Go de stockage et 12 Go de RAM (1 129 euros avec 512 Go/12 Go)
• Pixel 11 Pro : à partir de 1 199 euros 256/12 (1 329 euros avec 512 Go/16, 1 589 euros avec 1 To/16)
• Pixel 11 Pro XL : à partir de 1 399 euros 256/12 (1 529 euros avec 512 Go/16, 1 789 euros avec 1 To/16)
• Pixel 11 Pro Fold : à partir de 1 999 euros 256/16 (2 129 euros avec 512 Go/16, 2 289 euros avec 1 To/16)

Ces smartphones auront droit à 7 ans de mises à jour Android.

Google a également levé le voile sur la Pixel Watch 5, qui ne réinvente pas la roue. On garde les mêmes et on recommence, ou presque, avec des tailles de boîtiers similaires (41 et 45 mm). La puce, une Qualcomm Snapdragon W5 Gen 2 Accelerated, est 20 % plus rapide que le modèle de l’an dernier. Le GPS s’améliore également, en particulier dans les zones urbaines denses. Il n’y a pas de nouveau capteur santé, néanmoins la montre peut mesurer plus de 50 types d’entraînements. Les tarifs débutent à 419 euros.

Enfin, la petite (littéralement) nouveauté du jour est un traqueur, le Pixel Tag, qui vient marcher directement sur les platebandes de l’AirTag d’Apple. L’objet, dont la commercialisation (29 dollars l’unité) est prévue pour novembre, s’appuie sur le réseau Localiser de Google, qui compte plus d’un milliard d’appareils dans le monde. La puce Ultra-Wideband des smartphones leur permettra de localiser précisément un mouchard.

• Derrière le détournement d’AirTag, des atteintes à la vie privée plus courantes

Quand l’open source va trop loin…

Bloctel devait protéger les utilisateurs opposés au démarchage téléphonique… mais ce n’était pas un franc succès. Bloctel a tiré officiellement sa révérence le 11 août, non sans un dernier fait d’arme : « Un accès frauduleux à un compte professionnel a permis à un cybercriminel de récupérer des fichiers contenant 3 millions de numéros de téléphone, dont 600 000 inscrits sur Bloctel ».

Un email envoyé aux utilisateurs, dont nous pouvons confirmer l’authenticité

Un des utilisateurs du service, Gauthier Huguenin, nous a transféré le message que Bloctel a envoyé. Nous avons ainsi pu vérifier son authenticité : il a bien été envoyé depuis un serveur autorisé par le domaine bloctel.gouv.fr et porte une signature cryptographique valide, comme en attestent les contrôles DKIM, SPF et DMARC.

• [Tuto] Comprendre les emails et vérifier leur légitimité à partir des métadonnées

Celui-ci évoque l’usurpation d’« un compte professionnel utilisateur du service » par «un tiers non autorisé » pour « accéder à ce compte et télécharger des fichiers échangés avec le service Bloctel ».

Deux fichiers sont listés : l’un « contenant des numéros de téléphone émanant du professionnel utilisateur du service » et l’autre est celui « restitué après vérification auprès de la liste d’opposition au démarchage téléphonique Bloctel ». En comparant les deux fichiers, on peut certainement en déduire les numéros inscrits sur Bloctel (qui ont donc disparu de la seconde liste).

Bloctel assure à ses utilisateurs à qui il a envoyé l’email que leur numéro de téléphone est la seule donnée concernée par l’incident. Mais couplée au fait qu’il appartient à une liste d’opposition à tout démarchage téléphonique, cela augmente un peu l’intérêt de cette donnée.

Dans son mail, le service affirme avoir bloqué le compte en question dès confirmation du piratage et avoir mené une investigation pour circonscrire le problème. Comme nécessaire à chaque fuite de données, Bloctel explique avoir notifié l’incident à la CNIL.

Le pirate repart avec 3 millions de numéros, dont 600 000 inscrits sur Bloctel

La revendication du piratage avait déjà été relayée par FrenchBreaches depuis quelques jours sans confirmation. La liste de plus de 3 millions de numéros de téléphone est revendiquée sans que ce chiffre soit officiel. La DGCCRF est venue clarifier la situation avec un communiqué :

« Un accès frauduleux à un compte professionnel a permis à un cybercriminel de récupérer des fichiers contenant 3 millions de numéros de téléphone, dont 600 000 inscrits sur Bloctel ». La répression des fraudes confirme que « seuls des numéros de téléphone ont été exposés, sans aucune autre donnée personnelle (nom, adresse, etc.) ». Elle ajoute que « la base de données Bloctel elle-même n’a pas été compromise ».

Google peut s’enorgueillir de compter dans son catalogue 14 services et produits qui dépassent le milliard d’utilisateurs : Gemini fait désormais partie de ce club, comme s’en réjouit Sundar Pichai, le directeur général d’Alphabet et de Google. Le dirigeant parle de l’application Gemini, ce qui exclut les utilisateurs qui se servent de cette IA ailleurs (Google a pris l’habitude d’insérer Gemini partout où c’est possible, parfois au chausse-pied).

La performance est quand même à relativiser, sachant que l’app Gemini est préinstallée sur les smartphones Android. Évidemment, c’est un sérieux avantage qui aide à recruter des utilisateurs. Josh Woodward, le chef de Gemini, confirme qu’Android est la plateforme dominante et de loin, puisque Gemini compte plus de 100 millions d’utilisateurs sur iOS.

Il donne aussi quelques précisions et statistiques d’usage sur Gemini. En vrac : les utilisateurs avancés sur macOS envoient des requêtes deux fois plus souvent que les utilisateurs d’autres plateformes, 63 % des utilisateurs parlent à Gemini, l’IA génère plus de 150 millions d’images chaque jour, elle peut automatiser des actions dans une quarantaine d’apps.

En ce qui concerne les 13 autres produits qui dépassent le milliard d’utilisateurs, ils avaient été révélés durant l’édition 2026 de la Google I/O en mai dernier. Il s’agit de la recherche Google, Gmail, Google Drive, Chrome, Google Maps, Google Play, Google Calendar, Google Photos, Android, Google Discover, Google Lens, YouTube et Google Messages.

Gemini n’est pas la seule application IA qui ait atteint ce seuil psychologique. OpenAI a révélé au détour d’un billet de blog posté le 6 août que ChatGPT dépassait également le milliard d’utilisateurs. Comme l’indique The Verge, le chatbot aurait en fait franchi cette étape dès le mois de juin.

Meta, TikTok, mais aussi Google et Snap devront faire face aux nombreuses plaintes qui visent leurs plateformes et l’addiction qu’elles provoquent chez les plus jeunes. Une cour d’appel a en effet rejeté les arguments de Meta et de TikTok qui ne voulaient pas attendre les jugements des procès avant de faire appel.

Plus de 3 000 plaintes déposées aux États-Unis contre le caractère addictif supposé des réseaux sociaux peuvent poursuivre leur chemin judiciaire. Meta et TikTok avaient essayé d’obtenir de la cour d’appel fédérale du 9e circuit, basée à San Francisco, qu’elle examine dès à présent leur argument fondé sur la fameuse Section 230 du Communications Decency Act, une loi américaine qui protège les plateformes contre les actions à leur encontre basées sur les contenus publiés par leurs utilisateurs.

Peine perdue : la cour d’appel estime dans son jugement (PDF) que la Section 230 offre seulement une défense contre une éventuelle responsabilité, et non une immunité contre les poursuites elles-mêmes ; elle n’a donc pas compétence pour examiner l’appel à ce stade. Cela ne veut pas dire que les plateformes ne pourront pas invoquer la Section 230 durant les procès.

Meta ne peut pas non plus échapper au procès qui débutera ce mercredi 12 août à Oakland, en Californie (avec la sélection des jurés). La cour d’appel a rejeté la demande de l’entreprise de suspendre le procès durant la procédure d’appel, relève Reuters.

Une coalition de procureurs généraux d’États américains accuse Meta d’avoir conçu Facebook et Instagram pour favoriser l’addiction chez les utilisateurs mineurs et d’enfreindre la loi fédérale sur la protection des données des enfants.

Le tout intervient quelques jours après une nouvelle condamnation de Meta par un tribunal du Nouveau-Mexique. En tout, le groupe est sanctionné à hauteur de 942 millions de dollars, avec plusieurs obligations pour améliorer les outils de protection des plus jeunes.

• Meta de nouveau condamnée : Facebook et Instagram qualifiés de « nuisance publique »

Le mois dernier, Meta indiquait au tribunal d’Oakland que la procédure engagée par les procureurs généraux pourrait représenter jusqu’à 1 400 milliards de dollars en réparations financières potentielles. Ces mêmes procureurs affirment (PDF) que les inquiétudes du géant des réseaux sociaux « sonnent creux » au regard des preuves qu’ils entendent présenter au procès. Ils veulent démontrer que Meta a trompé le public sur la sécurité de Facebook et Instagram, tout en développant des plateformes pour provoquer un usage compulsif et ainsi augmenter les revenus publicitaires.

Une décision de la cour d’appel en faveur de Meta et de TikTok aurait probablement aussi aidé Google et Snap, qui font partie des défendeurs dans cette vaste procédure.

Cet été, Next propose de vous divertir avec un cahier de vacances spécial geek. On vous a préparé des mini-jeux pour vous occuper sur la plage, à la montagne, en voyage… Cerise sur le gâteau, il y a des cadeaux à gagner.

Deux fois par semaine, on se donne rendez-vous pour s’amuser et/ou agiter ses méninges. La liste de tous nos jeux de l’été 2026 est disponible sur cette page, complétée au fur et à mesure des publications.

• #Flockeries et cahier de vacances : amusez-vous avec Next et tentez de gagner des cadeaux

C’est pas toujours facile de se comprendre entre les générations, surtout quand il y en a plusieurs d’écarts. Un exemple, avec le discours ci-dessous… que peuvent-ils se dire ? Le vieux propose-t-il une partie de petits chevaux avant d’aller chercher des œufs dans le poulailler et de scier un peu de bois ? Le jeune préférait la course d’obstacles et passer un peu de temps à la place ? Rien de tout cela…

Inked

Anthropic va appliquer des watermarks sur les contenus générés par Claude, ce qui permettra de les repérer plus facilement. Cet engagement est aussi une obligation réglementaire en vertu de l’AI Act européen.

Depuis le 2 août dans l’UE, les fournisseurs d’IA générative doivent intégrer un marquage technique de détection dans les images, les sons, les vidéos ou les textes générés ou manipulés par IA. C’est le sens de l’article 50 de l’AI Act. Il y a des exceptions importantes : quand le contenu généré par IA a fait l’objet d’un examen humain ou d’un contrôle éditorial, le tatouage n’est pas nécessaire.

• Le 2 août, l’AI Act avance et recule à la fois

Cette obligation ne concerne aussi que les modèles d’IA commercialisés après la date du 2 août ; pour les modèles déjà disponibles, un sursis de 4 mois – jusqu’au 2 décembre – a été accordé. Mais, quoi qu’il en soit, les fournisseurs d’IA doivent plancher sur des systèmes de marquage des contenus générés par leurs services.

Un double dispositif de marquage

Anthropic a dévoilé son plan de match, en tant que fournisseur et comme signataire du code de pratique sur la transparence des contenus générés par IA. L’adhésion à ce code est volontaire, mais de toute manière les exigences de transparence prévues à l’article 50 constituent des obligations légales.

Deux mécanismes sont mis en œuvre sur les modèles lancés après le 2 août (Anthropic indique travailler sur un watermark pour les contenus générés avec les modèles disponibles avant cette date). Le premier concerne le texte, qui contient une marque statistique invisible. Elle ne se voit pas à la lecture, elle ne change pas le sens du texte, et elle reste intégrée au texte ; par conséquent, un copier/coller conservera la marque.

Le deuxième dispositif touche les fichiers générés ou traités par Claude, comme les images au format SVG, PNG ou JPG. Le modèle ajoute des métadonnées de provenance signées selon le standard ouvert Content Credentials de la C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity). Si de telles métadonnées sont présentes dans un fichier, cela signifie qu’il a été traité par Claude.

Google utilise de son côté SynthID, un filigrane invisible développé par DeepMind. Ce signal est directement intégré dans le contenu, ce n’est pas une métadonnée. Par conséquent, il est possible de combiner SynthID avec Content Credentials : c’est d’ailleurs le choix d’OpenAI pour ses outils de génération d’images. Anthropic donne malheureusement très peu de détails techniques sur son marquage, que ce soit pour les fichiers ou le texte.

Il y a des limites à l’exercice. Anthropic explique ainsi qu’un texte généré par Claude peut ne pas présenter de tatouage s’il a été « fortement modifié, paraphrasé, traduit ou mélangé à d’autres écrits », si le passage est très court (trop peu de texte pour obtenir un signal fiable), si les métadonnées ont été supprimées après une conversion de format, une capture d’écran ou un nouvel enregistrement.

Logiquement, le texte n’aura pas de marquage s’il a été généré par un modèle ne prenant pas en charge le tatouage numérique. Par ailleurs, si un contenu ne présente aucun marquage, cela ne veut pas dire pour autant qu’il n’a pas été généré ou modifié par une IA.

Marquage au fer rouge

Anthropic ne précise pas la technologie utilisée pour tatouer le texte, mais le marquage d’un tel contenu repose généralement sur un algorithme qui influence discrètement les choix de mots ou de tokens du modèle. Cela produit un motif statistique détectable qui peut signaler qu’un texte a été généré ou traité par un système d’IA.

L’entreprise prévient aussi que la présence d’une marque ne confirme pas la provenance d’un contenu. Claude peut ne pas être « l’auteur » d’origine : le modèle peut servir à relire, traduire, résumer ou convertir des fichiers. Le résultat porte un tatouage Anthropic, mais les idées ou les données peuvent provenir d’une autre source. De même, un contenu marqué peut être modifié, extrait ou combiné avec d’autres éléments après son traitement par Claude.

Il ne reste plus qu’une chose à mettre en place : un outil de détection des marques de Claude. Anthropic n’a rien à proposer, ce qui annule tout l’intérêt de cette annonce – pour le moment. L’entreprise planche en effet sur le sujet pour « permettre aux utilisateurs et aux tierces parties de détecter les watermarks intégrés et les métadonnées ». Une documentation technique sur les mécanismes de détection est en préparation. Pour les fichiers contenant un marquage C2PA, des outils sont déjà disponibles comme celui-ci pour détecter des Content Credentials, ou encore celui-là d’OpenAI.

Si l’AI Act a une portée européenne, Anthropic précise que ces marquages seront intégrés partout où les modèles Claude sont utilisés (le chatbot Claude, l’API, Claude Code, Cowork et Tag), dans le monde entier.

Money money money

Open AI a proposé le rachat de l’équivalent de 7 milliards de dollars d’actions à ses employés. Une manière pour l’entreprise de re-concentrer ses parts, et pour ses employés de pouvoir réellement profiter de cette partie de leur rémunération.

OpenAI prépare son entrée en bourse pour l’automne pour lever 122 milliards de dollars, ce qui porterait sa valorisation à 852 milliards des dollars, soit au même niveau que sa dernière levée de fonds réalisée en mars auprès de sociétés partenaires et de fonds de capital-risque.

En prévision, l’entreprise vient de conclure un accord de reprise de l’ordre de 7 milliards de dollars de parts détenues par ses employés, d’après les informations de Bloomberg. Une manière, pour elle, de récupérer la main sur une fraction de ses parts sans les racheter à des investisseurs extérieurs. Au passage, elle participe à la création d’une vague de millionaires dont la richesse est encore plus importante que celle produite à l’époque des entrées en bourse des géants du numérique.

Transformer des actions en « vrai » argent

Côté employés, une telle transaction permet de sécuriser la valeur des parts revendues, alors que les entrées en bourse de grandes sociétés du numérique ne garantissent pas la hausse du cours. Depuis son entrée en bourse en juin, l’action de SpaceX est par exemple passée par un pic à 225 dollars quatre jours après son arrivée sur le NASDAQ, avant de redescendre jusqu’à 104 dollars ce 5 août. Elle remonte actuellement aux alentours de 138 dollars, soit trois dollars de plus qu’à son introduction.

Il s’agit, aussi, de matérialiser une forme de rémunération difficilement activable tant qu’elle n’est pas transformée en cash. Par le passé, OpenAI s’est livrée à une ardente guerre des recrutements avec plusieurs de ses concurrents. Chez Meta, cette lutte s’est traduite par des packages faramineux, quelquefois directement proposés par Mark Zuckerberg.

Une vague de millionnaires inégalée

Pour OpenAI, permettre la revente d’actions est une manière de faire face. La société s’est déjà tournée vers des investisseurs comme Thrive Capital ou SoftBank Group pour proposer ce genre d’opérations. En octobre 2025, certains employés sont devenus millionnaires du jour au lendemain alors que Sam Altman leur proposait de racheter jusqu’à 30 millions de dollars de leurs parts dans OpenAI, pour une dépense totale de 6,6 milliards de dollars. Pour près des trois quarts des 600 personnes concernées, ce montant a été atteint, selon le Wall Street Journal.

Ce type de transactions illustre d’une nouvelle manière la course financière dans laquelle le secteur de l’intelligence artificielle est lancé. Si des employés de Microsoft, Google ou Facebook ont gagné des millions lorsque leurs sociétés sont entrées en bourse, aucun n’a accumulé aussi rapidement la richesse évoquée ici. En octobre, certains ont d’ailleurs décidé de donner le reste de leurs actions à des fonds philanthropiques — des outils qui garantissent que l’argent soit utilisé pour des œuvres charitables, tout en les rendant éligibles aux réductions d’impôts correspondantes.

Progrès de l’IA générative aidant, il est bien difficile désormais de distinguer à coup sûr une photo réelle d’une image photoréaliste générée par intelligence artificielle. Et même le vieux truc de compter les doigts ne marche plus : les IA ne font en effet (presque) plus d’erreurs anatomiques.

Les acteurs de l’IA ont mis au point des systèmes permettant à des outils de repérer une image générée ou modifiée par IA. Plusieurs technologies sont disponibles, comme le filigrane SynthID de Google DeepMind, les Content Credentials de la coalition C2PA, Meta a mis en place ses propres étiquettes « AI info »… Tout cela ressemble un peu au fameux strip de xkcd sur les standards. Pourquoi ne pas en ajouter un autre ? Apple y travaille ! Mais cette fois, pour authentifier une vraie photo.

Dans le code de la bêta 5 d’iOS 27, 9to5Mac a déniché des références à une nouveauté en développement : Apple Reference Image. Cette fonction devrait servir à authentifier la source d’une photo en utilisant des données liées aux capteurs photo de l’iPhone qui a servi à l’enregistrer.

Apple Reference Image n’est pas activée par défaut. Il revient à l’utilisateur de le faire dans l’application Appareil photo. Il faut ensuite demander à authentifier la photo prise, ce qui nécessite l’envoi des données brutes de l’image, les métadonnées et des informations matérielles au Private Cloud Compute (PCC) d’Apple.

Cette architecture serveur a été mise en place par le constructeur pour les fonctions d’Apple Intelligence à traiter en ligne, un système censé protéger la confidentialité des utilisateurs. De la sorte, Apple affirme ne pas pouvoir accéder à l’image en elle-même. Durant cette phase d’authentification, un identifiant unique est attaché à la photo.

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Si Apple détermine que le capteur photo a été compromis, elle peut révoquer les précédentes authentifications associées avec ce composant. Les photos authentifiées par le système Apple Reference Image peuvent ensuite être partagées ; les iPhone destinataires (on imagine que ça fonctionnera aussi avec les iPad et les Mac) pourront vérifier l’authenticité des documents en local, sans avoir à communiquer avec Apple.

En fonction de la méthode de partage utilisée (via iMessage, AirDrop, etc.), les informations pourraient varier et indiquer si l’image est une version originale, modifiée ou authentifiée. Si l’utilisateur choisit de partager « toutes les données des photos », le transfert pourrait inclure des identifiants matériels uniques.

9to5Mac ajoute une autre découverte : une option « Transfer with Provenance » pour les transferts USB de photos authentifiées vers un Mac ou un PC. Les images en question embarqueront les données Apple Reference. Au vu des efforts à déployer pour authentifier une image (choisir un mode spécifique et transférer des données à Apple), ce système devrait rester cantonné à une poignée d’usages restreints.

Le badge de la honte

Personne n’aime découvrir que son nouveau chanteur ou sa nouvelle chanteuse préférée se révèle être une IA. Spotify lance donc un nouveau badge, « AI Persona », qui sera accolé aux profils des artistes qui ne sont pas des humains. Les créateurs de ces personnages IA pourront le signaler à Spotify, mais la plateforme attribuera également ce badge.

La musique générée par IA inonde les serveurs des plateformes de streaming. Deezer a annoncé le 21 juillet dernier que plus de la moitié des nouvelles chansons téléversées chaque jour – 90 000 morceaux – était générée par IA. L’an dernier, le service de streaming français a détecté 13,4 millions de chansons générées par IA.

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Ce tsunami force les plateformes à agir. Le même Deezer démonétise ainsi les écoutes de ces morceaux IA. Du côté du leader du secteur, Spotify, on sort finalement la grosse artillerie. Un nouveau badge « AI Persona » va faire son apparition sur les profils d’artistes générés par IA à partir de la mi-septembre.

Les artistes IA privés de recommandations

Les morceaux proposés par ces profils ne seront pas intégrés dans les recommandations éditoriales ou algorithmiques, sauf si l’auditeur a choisi de suivre l’artiste en question. La plateforme cherche aussi à écarter de ses recommandations le spam et les contenus de faible qualité. Spotify explique :

« Si nous estimons que chaque artiste doit rester libre de choisir la manière dont il se présente, les recommandations de Spotify ont vocation à mettre en avant les artistes authentiques qui développent une véritable carrière musicale. »

Les créateurs de ces artistes peuvent dès aujourd’hui indiquer que leur profil est une persona générée par IA. Mais au vu des changements que cela implique (ne plus faire partie des recommandations revient à se faire invisibiliser, et donc démonétiser de fait), ça ne suffira pas. C’est pourquoi Spotify examinera de son côté « certains profils d’artistes » dont l’identité, le nom, les visuels et la manière dont ils se présentent « semble représenter des identités photoréalistes générées par l’IA ». Ces profils écoperont alors d’un badge « Likely AI Persona ».

Le badge sera présent sur la page de profil de l’artiste IA, mais aussi dans les résultats de recherche et à côté des titres dans les listes de lecture. L’auditeur pourra cliquer sur le badge pour savoir si c’est l’artiste lui-même qui s’est déclaré persona IA « dans une démarche de transparence vis-à-vis de son public », ou si Spotify l’a attribué. Dans les prochains mois, les abonnés pourront aussi signaler les artistes qui leur semblent être des personas IA.

Les artistes qui recevront ce badge de la part de Spotify pourront confirmer leur statut ou le contester. La plateforme précise que ce badge ne concerne que l’identité publique de l’artiste, « et non la manière dont la musique a été créée ». Pour ça, l’entreprise propose un système de crédits d’IA et SongDNA qui permettent aux artistes d’être transparents sur la manière dont leurs morceaux ont été créés.

Ce badge complète le « profil vérifié » qui est son exact inverse : ce statut indique qu’un être humain réel se cache derrière un artiste. Spotify précise que des centaines de milliers de profils ont déjà été vérifiés de la sorte.

L'Alliance contre l'Empire

Le lancement le mois dernier des aperçus IA dans les résultats d’une recherche Google est resté au travers de la gorge de l’Alliance de la presse d’information générale. L’organisation a saisi l’Autorité de la concurrence pour obtenir des négociations sur la rémunération des contenus de presse indispensables à ces nouveaux services IA.

Les éditeurs de presse ont été mis « devant le fait accompli », affirme l’Alliance de la presse d’information générale, qui compte dans ses rangs les grands titres de la presse nationale et régionale. Google a lancé ses aperçus IA et le mode IA en France le 22 juillet, deux ans après les États-Unis, « avant l’ouverture d’une négociation transparente et de bonne foi », affirme l’Alliance.

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L’organisation a décidé de saisir l’Autorité de la concurrence pour faire respecter les engagements pris en 2022 par Google : le géant du web s’engageait alors à négocier « de bonne foi, de transparence et de non-discrimination ». Cela faisait suite à une amende de 500 millions d’euros infligée par l’Autorité pour non-respect des obligations de négociations. Ces engagements sont valables jusqu’en 2027.

Des sous pour exploiter les articles

Pour l’Alliance, le compte n’y est pas. Elle dénonce « le déploiement unilatéral de nouveaux usages des contenus de presse, sans autorisation préalable ni rémunération dédiée ». Le Figaro indiquait fin juin que Google prévoyait d’intégrer ces fameux aperçus IA aux accords passés avec les éditeurs concernant les droits voisins. Il s’agit d’une rémunération versée aux éditeurs en échange de l’utilisation faite des contenus de leurs publications dans les services du moteur de recherche.

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Néanmoins, aucun accord collectif sur les aperçus IA n’a été annoncé. L’Alliance précise que Google a simplement proposé une « simple actualisation du contrat de licence existant ». Les éditeurs ont toujours la possibilité de refuser l’exploitation de leurs articles par ces aperçus générés par IA, mais ils estiment que « ce retrait technique [entraîne] une perte de visibilité ».

Dans une décision remontant au 8 juillet, l’Autorité de la concurrence prononçait quatre injonctions conservatoires contre Meta après une saisine de l’Alliance. Benoît Cœuré, le président de l’institution, avait alors déclaré à cette occasion que « les contenus protégés qui seraient utilisés par AI Overviews doivent faire l’objet d’une rémunération au titre du droit voisin ».

Les membres de l’Alliance se disent disposés à alimenter ces nouveaux services IA et accompagner les usages, mais « dans un cadre équilibré fondé sur une autorisation négociée et une rémunération à la mesure de la valeur que leurs contenus permettent de créer ». Les contenus produits par ces publications ont « une valeur considérable », rappelle Marc Feuillée, président de l’Alliance. Il ajoute : « Les éditeurs ne demandent pas d’arrêter l’innovation. Ils demandent que cette valeur soit partagée et que l’utilisation de leurs productions soit rémunérée, comme la loi l’exige. »

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Les prix des ordinateurs n’en finissent plus de grimper en raison de la crise de la mémoire, mais voilà que Microsoft n’arrange pas la situation. Certains constructeurs de PC auraient en effet subi une hausse importante des frais de licence OEM pour Windows, selon le site taïwanais UDN.

Chaque année, Microsoft augmente le coût de la licence, qui permet aux fabricants (ASUS, Acer, Dell, HP, Lenovo, etc.) de commercialiser des PC fonctionnant sous Windows. Mais habituellement, la hausse est de quelques pourcents. Depuis juillet, le relèvement tourne en moyenne entre 7 à 10 %.

Le prix de la licence varie en fonction de nombreux critères, parmi lesquels la taille du constructeur, le volume d’unités, le type de licence voulue, le marché visé, le pays, la catégorie de machines, et bien sûr les conditions négociées dans le contrat. Les grands OEM peuvent bénéficier d’une remise liée à un engagement sur les volumes.

Le coût de la licence est en partie facturé au client final, mais le constructeur peut en absorber une partie en rognant sur ses marges. Mais voilà, avec les prix de plus en plus élevés pour la RAM et les SSD, ces marges sont prises d’assaut, en particulier sur l’entrée de gamme. La problématique est la même que sur les smartphones bon marché.

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Au bout du compte, ce n’est pas la licence OEM de Windows qui va plomber les comptes, mais bien plutôt ces mémoires toujours plus chères. Microsoft pourrait jouer la carte de l’opportunisme ici, pour faire passer une hausse plus élevée qu’à l’accoutumée.

À la hausse des prix de la licence OEM s’ajoutent celles des abonnements professionnels pour Microsoft 365. Elles avaient été annoncées en décembre dernier, pour une mise en œuvre à partir du 1ᵉʳ juillet. Les augmentations varient entre 8 et 33 % pour les différentes formules de la suite, exception faite d’Office 365 E1 qui reste à 10 dollars. Pour les abonnements Microsoft 365 destinés au secteur public, eux aussi ont subi une hausse comprise entre 5 et 13 %, sauf là encore pour la formule E1 d’Office 365.

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Tout cela ne va pas aider le marché du PC à sortir la tête de l’eau. Counterpoint Research a ainsi calculé qu’au second trimestre, les livraisons de PC ont reculé de 4 %, seuls Asus (+ 4 %) et Apple (+ 13 %) tirant leur épingle du jeu. Cette baisse intervient après cinq trimestres consécutifs de hausse. Face à la flambée des coûts de la mémoire, les constructeurs n’ont pas d’autre choix que d’augmenter le prix de leurs produits, ce qui a un impact sur les consommateurs sensibles aux prix. La maison d’analyses retient néanmoins que la demande dans le secteur commercial devrait rester stable car elle est portée par le cycle de renouvellement lié à la fin du support de Windows 10.

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