« Boucle infernale »

« Le plus grand vol de travail de l’histoire de l’humanité » : cette déclaration reprise par le New York Times dans sa procédure en justice contre OpenAI résonne particulièrement fort puisqu’elle émane de Brent Hecht, directeur scientifique de Microsoft. Dans un mémoire de synthèse remis à la justice, l’éditeur du célèbre quotidien aligne les éléments à charge contre le créateur de ChatGPT.

Le New York Times est parti en guerre contre OpenAI. En décembre 2023, l’éditeur portait plainte contre l’entreprise IA, l’accusant d’avoir utilisé des millions d’articles sans autorisation pour entraîner ses modèles GPT. L’administration Trump a récemment volé au secours d’OpenAI, en affirmant que l’entraînement de l’IA sur des contenus protégés par droit d’auteur relevait du « fair use » (usage équitable), un argument seriné en boucle par les entreprises IA pour se défausser de leur responsabilité.

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Des documents internes difficiles à balayer

Le mémoire de synthèse, déposé devant le tribunal fédéral de New York (PDF) par le NYT et d’autres éditeurs de presse (Chicago Tribune, Ziff Davis, Mother Jones…), détaille les éléments recueillis pendant la phase de collecte des preuves : témoignages sous serment, messages et autres documents produits par OpenAI et Microsoft. Ils sont évidemment à charge, mais ils s’appuient sur des pièces et des témoignages qui donnent un aperçu assez cru de la manière dont OpenAI et Microsoft considéraient en interne l’exploitation des contenus de presse.

Le témoignage de Brent Hecht est particulièrement embarrassant. Selon lui, « des millions de personnes dans le monde considéreront bientôt que les grands modèles qui « aspirent » tout leur travail constituent un vol d’une ampleur sans précédent ». Il admet que « presque personne n’avait prévu que les contenus créés seraient utilisés de cette manière, sans que leurs auteurs soient rémunérés ».

Le directeur scientifique de Microsoft estime aussi qu’accepter l’argument d’OpenAI selon lequel le moissonnage de contenus n’est que du « fair use » revient à complètement vider la notion de son sens. « Ces propos reflètent le point de vue personnel d’un employé et ne constituent pas une analyse juridique », a déclaré Microsoft auprès d’Ars Technica.

Le mémoire cite un autre échange dans lequel Nick Ryder, responsable de recherche chez OpenAI, annonce à Greg Brockman l’existence d’un « moyen pour contourner le paywall du New York Times » afin de collecter les articles. Le cofondateur et président de l’entreprise a simplement répondu : « ah, très bien » (« ah nice »).

Des aveux qui tombent mal

Les éditeurs de presse font tout simplement face à une « menace existentielle », reconnait Nick Turley, responsable de ChatGPT chez OpenAI, dans un message interne remontant à juin 2023. Une fois que ChatGPT fournit une réponse, il n’y a « aucune bonne raison de cliquer » sur le lien vers la source d’origine, ajoute-t-il. Un document chez Microsoft parle de « boucle infernale » : en détournant une partie du trafic des sites d’actualité, les assistants IA fragilisent les éditeurs qui produisent précisément les contenus dont leurs modèles ont besoin pour rester performants.

Selon les propres données de Microsoft, le taux de clic depuis Bing Chat ou Copilot vers les sites des éditeurs est très inférieur à celui observé depuis la recherche Bing classique : baisse de 87 à 93 % pour les sites du New York Times, de 83 à 91 % pour les autres plaignants. C’est d’autant moins de revenus pour les sites de presse qui se retrouvent en concurrence avec leurs propres contenus recrachés par les bots. Un ingénieur logiciel d’OpenAI reconnaissait dans un message interne que, « peu importe la visibilité donnée aux liens, les utilisateurs ne cliqueront pas dessus ».

Satya Nadella face à la question des paywalls

Dans son témoignage sous serment, Satya Nadella, le directeur général de Microsoft, admet que « tout contenu placé derrière un paywall devrait faire l’objet d’une licence de la part de quiconque souhaite l’utiliser, que ce soit pour alimenter les réponses d’un modèle ou pour son entraînement ».

S’il avait su qu’OpenAI – dont Microsoft est un des principaux partenaires – avait moissonné des contenus placés derrière un paywall pour entraîner ses modèles IA, Nadella aurait invoqué le droit de Microsoft d’exiger le réentraînement des modèles sans ces données protégées. Pour le dirigeant, les entreprises IA ne devraient pas accéder à des contenus enfreignant les conditions d’utilisation.

Satya Nadella reconnait également que les chatbots comme Copilot peuvent se substituer aux sites d’actualité : ils donnent en effet l’information « directement sur la plateforme d’IA, plutôt que d’obliger l’utilisateur à se rendre à la source d’origine ». Pour le porte-parole de Microsoft, ce témoignage porte sur des « principes généraux », il ne s’agit que « d’observations qui ne doivent pas être confondues avec des conclusions sur les questions de droit d’auteur soumises au tribunal ».

Si ce mémoire de synthèse est certes accablant, il ne constitue pas pour autant une décision de justice ni une conclusion du tribunal sur le fond de l’affaire. Néanmoins, les pièces de première main qu’il expose éclairent l’état d’esprit d’OpenAI et de Microsoft quant à la portée réelle de leur utilisation du « fair use ».

Le parquet de Paris a ouvert « au moins » une enquête pénale suite à des plaintes pour harcèlement sexuel impliquant des lunettes connectées, selon Reuters. Ces appareils et leur caméra intégrée auraient été utilisées pour filmer des femmes dans la rue à leur insu. Les vidéos ont ensuite été publiées sur internet, sans le consentement des victimes.

Le parquet ne donne aucun détail supplémentaire, ni la marque des lunettes incriminées. Mais difficile de ne pas songer aux modèles de Ray-Ban de Meta qui ont gagné le surnom peu enviable de « pervert glasses » (« lunettes de pervers »). L’entreprise tente d’éteindre l’incendie provoqué par des harceleurs qui utilisent leurs montures pour « piéger » des femmes et poster leurs exploits en ligne.

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La cellule cybercriminalité du parquet a testé ces appareils « il y a deux semaines » pour déterminer les infractions potentielles rendues possibles par ces lunettes. La CNIL reçoit de plus en plus de demandes d’entreprises souhaitant savoir s’il est possible d’interdire ces appareils sur le lieu de travail. La garante de la protection des données a enregistré une dizaine de plaintes. En mai dernier, la CNIL avait alerté des risques que font peser les lunettes connectées pour la vie privée.

Les lunettes Meta intègrent une diode qui s’allume lorsque la caméra est activée. L’entreprise a renforcé cette protection (et envisage même de lancer des modèles… sans caméra). « Une réaction tardive alors que les risques liés à des lunettes capables de filmer presque à l’insu des personnes auraient dû être anticipés avant leur commercialisation », dénonçait cette semaine e-Enfance, une association de protection de l’enfance sur internet.

« Voir un voyant ne signifie pas consentir à la diffusion de son image. Et encore faut-il le voir, en comprendre la signification et avoir la possibilité de réagir », poursuit l’association. Pour Véronique Béchu, directrice de l’Observatoire de l’Association e-Enfance/3018 : « Il faut aujourd’hui revoir l’encadrement de ces dispositifs dès leur conception. Et quand des créateurs font de l’humiliation d’inconnus leur fonds de commerce, les plateformes doivent appliquer une tolérance zéro et suspendre les comptes récidivistes. »

Don't be evil

L’équipe de GrapheneOS n’est pas contente. Le nouveau rythme de parution des mises à jour d’Android laisse le système alternatif sur le bord de la route un trimestre sur deux. Dans un fil sur les réseaux sociaux, elle explique les problèmes auxquels elle fait face.

« Android 17 QPR1 est la première version depuis Android Honeycomb (3.x) qui ajoute de nouvelles API pour les développeurs d’applications sans publication dans l’Android Open Source Project. Les nouvelles API sont actuellement exclusives à Pixel OS et ne sont pas disponibles pour les autres OEM Android », débute le fil de GrapheneOS sur X et Mastodon.

L’équipe dénonce une nouvelle fois les changements intervenus chez Google dans la parution des mises à jour pour Android. Dans les grandes lignes, elles ne sont plus reversées dans Android Open Source Project que durant le deuxième et le quatrième trimestres.

Deux gros reproches

L’agacement de l’équipe est palpable. Dans son fil, elle pointe surtout deux problèmes majeurs pour son propre fonctionnement.

D’une part, la disponibilité de la première QPR (Quarterly Platform Release) pour Android 17 montre la présence de nouvelles interfaces de programmation (API). Or, cette QPR1 n’est disponible que sur les propres appareils Pixel de Google. L’équipe de GrapheneOS indique qu’il ne s’agit pourtant pas d’API spécifiques aux Pixel : ce sont des interfaces Android standard, qui ne parviendront à l’AOSP et aux autres fabricants qu’en décembre 2026 avec Android 17 QPR2.

Selon l’équipe, c’est la première fois depuis l’ancienne version Honeycomb que Google ajoute ainsi des API sans les reverser immédiatement dans AOSP. Si Google répète le schéma, il pourrait donc y avoir six mois sur douze pendant lesquels les appareils Pixel seraient les seuls à profiter de ces interfaces.

D’autre part, comme on pouvait le prévoir, la question des correctifs de sécurité se pose. Le bulletin Pixel de septembre 2026 contient des correctifs supplémentaires qui touchent des composants standard de la plateforme Android, également employés par des appareils tiers. Pourtant, ces correctifs ne figurent pas au bulletin de sécurité Android du même mois, ni dans les correctifs communiqués en avance aux fabricants. En clair, les fabricants tiers et les systèmes alternatifs basés sur AOSP – dont GrapheneOS – ne recevront ces correctifs supplémentaires qu’avec la mise à jour QPR2.

L’équipe précise bien qu’elle peut les fournir plus tôt en faisant de la rétro-ingénierie du code binaire. Elle prévient toutefois : si un correctif diffusé sous forme compilée est rétro-analysable en quelques jours, le système d’accès anticipé perd une grande part de sa justification.

Une période décidément complexe

La période n’est pas simple pour Graphene. Si le système est connu pour son positionnement strict sur la sécurité, elle a décidément maille à partir avec Google depuis les changements annoncés dans le rythme de parution des mises à jour et leur disponibilité.

Il y a quelques semaines, Graphene avait averti que le support des récents Pixel 11 allait s’avérer complexe. Déconseillant l’achat de ces derniers, l’équipe avait fustigé le choix de Google de ne plus intégrer la fonction MTE (marquage mémoire) dans ses téléphones, alors que Graphene s’en sert copieusement pour vérifier l’intégrité des données en mémoire. La situation a cependant évolué, l’équipe indiquant que la gestion du MTE peut être assurée de manière logicielle, au prix d’un surcoût de 5 % pour les performances générales. Surcoût qu’elle estime raisonnable au vu des enjeux. Pour l’équipe, le retrait de l’accélération matérielle dans le cache du processeur est un choix financier avant tout. Si elle parvient à un MTE pleinement fonctionnel, elle pourra annoncer le support des Pixel 11.

Les changements dans la gestion d’AOSP agacent donc. Il s’agit d’une conséquence lointaine d’une modification annoncée en novembre 2024 dans le rythme de parution des SDK (kits de développement). En janvier 2026, Google annonçait en effet qu’elle ne publierait plus le code d’AOSP que deux fois par an, pour aligner ses calendriers de développement. En d’autres termes, il s’agissait officiellement d’une simplification.

« À partir de 2026, pour nous aligner sur notre modèle de développement stable et garantir la stabilité de la plate-forme pour l’écosystème, nous publierons le code source sur AOSP aux deuxième et au quatrième trimestre. Pour créer et contribuer à AOSP, nous vous recommandons d’utiliser android-latest-release au lieu de aosp-main. La branche de fichier manifeste android-latest-release fera toujours référence à la version la plus récente envoyée à AOSP », prévenait alors Google.

Pourtant, l’entreprise avait précisé dans la foulée à Android Authority que ce nouveau rythme ne changerait a priori rien pour les correctifs de sécurité, affirmant qu’elle continuerait à les publier chaque mois « sur une branche dédiée uniquement à la sécurité pour les versions pertinentes […], tout comme elle le fait aujourd’hui ». Une belle assurance déjà contestée plusieurs mois avant par un autre système bâti sur AOSP, LineageOS.

Motorola attendu de pied ferme

En janvier, nous rappelions également que le développement d’Android était devenu totalement interne, avec pour conséquence un retard constant d’AOSP sur Android. Nous relevions alors que les Pixel allaient avoir un avantage logiciel sur les appareils concurrents et les ROM alternatives.

Dans son dernier fil, l’équipe de GrapheneOS mentionne aussi la concrétisation d’une de ses craintes : le code source du noyau n’étant plus disponible par simple téléchargement, le délai s’allonge pour le récupérer à cause d’un passage obligatoire par un formulaire. L’équipe le confirme dans l’un des messages, une requête pour obtenir ce code source le 1ᵉʳ septembre n’ayant abouti que le 17.

Désormais, le travail d’adaptation se concentre directement sur la version QPR1 d’Android 17, mais il faudra attendre la QPR2 en décembre pour diffuser une mise à jour, en se basant sur le code qui aura été effectivement publié dans AOSP. Jusqu’ici, le travail avance par rétro-ingénierie et tâtonnements.

Dans un message, l’équipe affirme une fois de plus que les futurs appareils Motorola seront plus simples à supporter que les Pixel, qui ont perdu un sérieux avantage (la situation ne change pas pour les anciennes gammes). Le reste dépendra de Qualcomm, qui a tendance à considérer la sécurité comme un luxe, la fonction MTE n’ayant été présente jusqu’ici que dans les puces les plus onéreuses. Chez GrapheneOS, on espère ainsi la voir arriver sur des modèles moins chers, afin que l’offre Motorola équipée du système puisse toucher le milieu de gamme.

Pour rappel, les premiers appareils de Motorola sous GrapheneOS sont attendus pour l’année prochaine, sans plus de précisions pour l’instant. Le premier appareil sera destiné au segment haut de gamme.

Amazon vient de faire une petite concession à ses adversaires dans la bataille qui l’oppose depuis deux ans aux acteurs de la vente de livres, librairies et grandes surfaces spécialisées. Un porte-parole de la branche française de l’entreprise a en effet déclaré au Figaro qu’elle allait mettre un terme à la livraison gratuite de livres quand ces derniers sont récupérés en consigne automatique (locker).

« Nous avons décidé, pour les livres neufs, de concentrer la remise de 5% et la livraison gratuite sur les points de retrait en comptoir et accueils de magasin – et d’exclure les casiers automatiques », annonce l’intéressé. En pratique, Amazon France va donc continuer à combiner gratuité des frais de port et remise de 5 % sur le prix des livres neufs, mais uniquement lorsque le retrait s’opère au niveau de l’accueil d’un magasin.

Rappelons que depuis 2023, la loi Darcos impose des frais de port de 3 euros pour toute commande en ligne de moins de 35 euros intégrant un ou plusieurs livres neufs. Dans le prolongement de la loi Lang sur le prix unique du livre (1981), elle prévoit toutefois une possibilité de livraison gratuite quand « le livre est retiré dans un commerce de vente au détail de livres ».

Amazon s’est appuyé sur cette subtilité pour proposer la livraison gratuite dans ses consignes à partir de 2024, arguant du fait que seuls les casiers « situés dans les magasins français vendant des livres » (par exemple, un supermarché) sont éligibles.

Saisi par le ministère de la Culture à la demande du Syndicat de la librairie, le médiateur du livre avait conclu quelques mois plus tard que les pratiques d’Amazon constituaient « un réel défi à la mise en œuvre de la loi ». Loin de s’en émouvoir, le géant du e-commerce a remis le couvert en octobre 2025, en ajoutant à la livraison gratuite en casiers la réduction de 5 % sur les livres neufs. En décembre de la même année, son DG France Frédéric Duval (depuis remplacé par Jean-Baptiste Thomas) s’était fendu d’une tribune pour dénoncer la « taxe sur la lecture » que représentent, selon lui, les frais de port obligatoire sur le livre.

Dix mois plus tard, Amazon a donc décidé de lâcher du lest. Il faut dire qu’entre temps, l’entreprise a vu son recours visant à faire annuler l’arrêté de mise en œuvre de la loi Darcos rejeté par le Conseil d’Etat le 15 avril dernier.

« Adoptée à l’unanimité par les deux chambres du Parlement, cette loi protège la diversité culturelle, soutient un réseau unique au monde de plus de 4 700 librairies et commerces physiques du livre sur l’ensemble du territoire, et contribue à faciliter l’accès à la lecture et à un conseil de qualité », s’était félicité (PDF) à cette occasion le syndicat de la librairie.

Un autre facteur a peut-être motivé cette décision. D’après le Figaro, le Syndicat de la librairie française, le Syndicat des distributeurs de loisirs culturels et la Fnac se préparaient en effet à assigner Amazon devant le tribunal des affaires économiques de Paris.

Dans un billet, le développeur principal de Linux Mint, Clément Lefebvre, annonce plusieurs nouveautés, dont la création d’un site dédié aux XApp. Ces dernières sont initialement les applications prévues pour Linux Mint, en reprenant une organisation et une esthétique communes. Le projet a évolué au-delà de Mint depuis et la suite application a maintenant son propre site pour en présenter les tenants et aboutissants.

Le développeur évoque ensuite les changements dans ces applications. À commencer par Thingy (Bibliothèque), qui avait bien besoin d’un nouveau design. L’outil, qui sert à réunir les documents de l’utilisateur au même endroit, change de présentation. Elle troque la répartition par application pour un tri par type de fichiers. « Peu importe désormais quelles applications sont installées ni quels formats elles supportent », précise Clément Lefebvre. L’application dispose également d’une barre latérale fournissant des catégories personnalisables.

Xepub est de son côté une liseuse destinée aux fichiers EPUB. Selon le développeur, l’expérience de lecture est faite pour ressembler à une liseuse Kindle ou Kobo. À ceci près que cette lecture se fera sur un écran classique, plus fatiguant pour les yeux qu’un appareil e-ink. L’application permettra la navigation entre chapitres, la recherche dans le contenu, l’ajout de favoris, la reprise à l’endroit précédent, ou encore un accès à la recherche via clic droit sur un mot sélectionné.

Clockenstein, lui, va remplacer le vieillissant Calendrier présent dans l’application, qui provient d’une ère GNOME avant la grande bascule vers GTK4. La nouvelle application gardera le nom « Calendrier » dans Linux Mint et veut afficher plus clairement l’état des données. L’un des objectifs est de faire comprendre quand un calendrier en ligne n’est pas disponible. L’application affichera ainsi les évènements liés en lecture seule. Elle dispose également de son propre service (daemon) et de son propre agent de notification, qui fonctionnent donc même quand l’application est fermée. Les autres applications pourront communiquer avec le nouveau Calendrier via de nouvelles API.

Ces nouveautés sont en préparation pour Linux Mint 23. Cette version du système est attendue pour la fin de l’année et constituera un saut technique important. La distribution ne se base en effet que sur les moutures LTS d’Ubuntu. Linux Mint 23 ainsi sera la première version à prendre appui sur Ubuntu 26.04, sortie plus tôt dans l’année.

Agents en vadrouille

Dans une nouvelle publication, OpenAI évoque de nouveaux engagements sur sa manière de communiquer. L’entreprise promet ainsi de publier systématiquement des rapports quand la situation l’exigera, pour remédier à son irrégularité. Elle commence avec six nouveaux exemples d’agents dont le « comportement » a dérapé.

Dans son billet du 16 septembre, OpenAI reconnait qu’elle manquait jusqu’ici d’une « approche systématique » pour rapporter les résultats des enquêtes menées sur les cas de désalignement. « Nous avons souvent attendu de pouvoir rassembler plusieurs instances dans un seul rapport, ou de les ajouter à des cartes système pour des modèles nouvellement publiés », indique l’entreprise.

Le narratif continue sur le cadre industriel

Selon OpenAI, le degré d’avancement et l’utilisation plus intensive des agents nécessitent la mise en place d’un « consensus plus large et mieux informé ». Le ton est le même que dans les récentes interventions sur la nécessité de ralentir le développement des modèles frontière : « Nous ne pensons pas que l’industrie de l’IA ait suffisamment résolu l’alignement et la surveillance pour continuer plus longtemps d’évoluer de manière responsable à vitesse maximale ». Dans ce registre, OpenAI persiste et signe.

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Il s’agit, pour l’entreprise, de simplement mieux communiquer. Elle affirme que des exemples de désalignement peuvent « aider à identifier les problèmes que d’autres développeurs d’IA pourraient rencontrer lorsque leurs systèmes atteignent des capacités similaires, révèlent des faiblesses dans les mesures de sécurité ou remettent en question les hypothèses sur le comportement du modèle ». L’entreprise veut se montrer responsable en montrant aux autres les problèmes qu’elle a elle-même rencontrés.

Regrettant qu’aucun cadre industriel n’existe sur la manière dont les développeurs devraient communiquer, elle propose donc le sien, à travers six exemples. Ce cadre est considéré comme « un travail en cours », ajoute la société. De manière générale, elle promet qu’elle relatera tous les exemples qui lui paraissent pertinents, notamment quand ils constituent « des preuves utiles sur la manière dont survient le désalignement du modèle ». OpenAI précise cependant qu’un exemple « n’a pas besoin de causer de préjudice » pour justifier sa publication.

Sorties de route pendant l’entrainement

Le premier exemple est celui d’un modèle interne de la famille Astra (dont GPT-6). Pendant l’entraînement, il a glissé des instructions parasites dans les résumés qui lui servent à poursuivre une tâche dans un nouveau contexte. Entre autres actions, il a laissé un message pour informer qu’il ne fallait plus tenir compte des messages du développeur, prétendument compromis. Dans un autre, il « s’estimait » affranchi de toute obligation envers les entreprises et gouvernements. Dans un résumé, il s’est laissé une instruction pour ne plus dépasser à l’avenir les 30 mots dans ses réponses, tout en interdisant les outils citations. L’instruction a été suivie par un autre agent. OpenAI dit avoir trouvé la cause, depuis corrigée. Elle ajoute que ce comportement est « extrêmement rare », sans avantage évident en termes de récompense.

Dans le deuxième exemple, également pendant l’entraînement (de GPT-5.6 cette fois), des instances se sont laissé des instructions dans leurs résumés pour masquer des erreurs ou des comportements montrant un désalignement. Une instance a ainsi proposé d’inventer des données historiques manquantes et de ne l’avouer qu’en cas de demande. Une autre recommandait de taire une incohérence entre versions de sources. Selon OpenAI, l’explication est simple : puisqu’une réponse finale trompeuse obtenait une meilleure réponse, le modèle a appris à s’en « souvenir » pour la suite. Ce type de comportement a été détecté dans 2,15 % des résumés de GPT-5.6 Sol et dans 0,27 % de ceux d’Astra. Ces chiffres ne sont pas anodins : ils correspondent à la situation actuelle, après réduction du problème, de l’aveu même d’OpenAI.

Dans le troisième exemple, le problème est parti d’une « question de routine » sur les revenus masculins dans trois secteurs d’activité d’un comté de Californie. Parmi les tâches entreprises, le modèle a tenté de s’inscrire sur un site avec une adresse jetable, a fouillé des dépôts GitHub publics et testé automatiquement des clés API, dont une a fonctionné. Puis, en voyant qu’il ne parvenait pas au résultat souhaité, il a inventé neuf valeurs et affirmé les avoir relevées sur le site demandé. OpenAI indique que cette session d’entraînement était particulièrement riche en cas de tricherie, avec des comportements équivalents.

Gofile concerné dans l’un des exemples

Dans le quatrième exemple, OpenAI évoque le cas d’un agent qui devait répondre à une question sur les identifiants et noms de tous les lacs plus grands que 5 000 000 m². La réponse a été obtenue via Python, mais puisque la réponse exigeait une citation provenant du navigateur, l’agent a déposé ses données sur un service de partage sans demander l’autorisation. Le navigateur a refusé l’adresse, et la réponse a finalement indiqué l’origine réelle des données.

Le cinquième exemple est une copie quasi-conforme de celui exposé pour Hugging Face : des modèles se sont servis du dépôt interne de paquets logiciels (Artifactory) comme d’un tableau d’affichage. Ils lisaient les notes d’autres agents travaillant sur le même problème et y répondaient. Dans un cas précédent, un agent bloqué par le filtrage réseau a vérifié qu’il pouvait écrire dans le dépôt. Il a ensuite envisagé un paquet malveillant pour faire récupérer un contenu interdit par le serveur. Faute de droits administrateur, la tentative a échoué, selon OpenAI.

Enfin, le dernier exemple relève comment des agents ont partagé des fichiers sur un hébergeur public pour répondre à la mission de produire collaborativement un tableau. Une action menée pour contourner un souci de fonctionnement du système prévu pour les partages de fichiers. Les liens des fichiers hébergés ont été transmis alors que la tâche imposait des fichiers locaux. Selon OpenAI, ce résultat provient de l’effet combiné d’environnements multi-agents défectueux et d’une généralisation de l’entraînement à la collaboration. Depuis ce test, l’accès internet direct est coupé pour les entrainements. Du moins, il est censé l’être.

Selon nos informations, l’hébergeur en question est Gofile. Nory Wojdyla, son fondateur, nous confirme avoir été contacté par OpenAI au sujet de cet incident, pour prévenir qu’un rapport en serait tiré. « Cela fait des mois que l’on constate que des données confidentielles de grosses entreprises finissent chez Gofile de façon non contrôlée par le biais d’agents », indique-t-il. Il n’a pas donné de noms, mais pointe le changement d’échelle, notant qu’il « arrive que les agents sortent de leurs instructions et prennent des libertés ».

Un cadre qui n’impose rien

La publication d’OpenAI intervient dans un calendrier aussi spécifique que sensible. L’industrie américaine réclame un ralentissement du développement des modèles frontières, arguant notamment que la puissance des agents mérite que l’on prenne le temps de la réflexion. Comme nous l’avons vu, les rapports ont surtout illustré des défaillances internes et de curieux choix d’enquêteurs pour des rapports indépendants. En outre, en dépit de mots forts sur X et d’une entente entre les entreprises américaines, leurs dépenses disent le contraire. À la Maison-Blanche, Donald Trump goûte peu l’idée.

En plus de nourrir le narratif sur le danger des agents et les risques d’extinction pour l’humanité, il pourrait s’agir pour OpenAI d’une manière de reprendre la main sur le récit. Début septembre, plusieurs cas ont été rapportés d’agents ayant encore une fois pris des libertés, notamment contre un wiki allemand dédié aux développeurs. La presse s’est emparée de l’histoire avant OpenAI.

Dans un contexte sous pression, OpenAI cherche également à rassurer, tout en fixant lui-même un cadre avant qu’on ne le lui impose éventuellement. Et pour cause : plusieurs sénateurs semblent décidés à éclaircir la réalité du danger et ont envoyé des questions précises à OpenAI, notamment sur Astra, comme le rapporte Zvi Mowshowitz, souvent critique à l’égard d’OpenAI.

Si personne ne se plaindra dans l’absolu d’informations complémentaires, la dichotomie observée depuis plusieurs mois autour des agents continue de plus belle. OpenAI écrit ainsi que l’industrie n’a pas assez travaillé sur l’alignement et la surveillance, tout en commercialisant Astra. Enfin, OpenAI ne s’est engagé sur aucun rythme de parution pour ces rapports.

Meta tend la sébile

Pas besoin de se soucier des finances de Meta, qui vit très bien de la publicité. Mais le mastodonte des réseaux sociaux aimerait bien créer une autre source de revenus, et les abonnements payants pourraient être cette solution. Beaucoup d’abonnements payants avec de l’IA.

Après une phase de test débutée en mars et confirmée en mai, l’entreprise lance donc officiellement ces formules partout dans le monde et ajoute en sus Meta One, qui gonfle l’enveloppe d’usage IA.

Plus qu’une offre simple et lisible, c’est tout un bazar de formules pour toutes les plateformes du groupe, avec des fonctionnalités différentes pour chacune. Avec un engagement important : « l’expérience principale » reste gratuite, tout comme Meta AI.

Commençons par le plus simple : les abonnements Plus pour Instagram (2,99 euros/mois), Facebook (2,99 euros/mois) et WhatsApp (2,49 euros/mois). Sur Instagram, il sera possible de créer des « listes d’audience », d’accéder aux statistiques de relecture des Stories, de rechercher des personnes dans la liste de ceux qui ont visionné une Story (et de recevoir une notification quand telle personne a vu une Story), de prolonger de 24 heures la durée d’une Story (24 heures en temps normal), d’envoyer des « super cœurs », etc.

Un abonnement pour les regrouper tous

Les abonnés Plus sur Facebook gagneront aussi la prolongation de 24 heures d’une Story et la recherche d’une personne ayant consulté une Story, l’envoi de « super réactions » aux Stories, ou encore le choix d’une icône personnalisée.

Enfin, dans WhatsApp, l’abonné pourra partager des autocollants exclusifs avec des effets spéciaux, des thèmes et des icônes d’apps uniques, la possibilité d’épingler jusqu’à 20 discussions, personnaliser les sonneries et les listes de discussion (alertes, sonneries, thèmes).

Ce ne sont pas là des fonctions extraordinaires, mais plutôt des options de personnalisation supplémentaires ainsi que des petits coups de pouce pour améliorer la visibilité de ses contenus. En cela, pas grand chose n’a changé depuis le test de ces abonnements… et puis ces formules payantes ne suppriment pas la pub.

La nouveauté est destinée aux fans hardcore de Meta : un abonnement Core à 6,99 euros par mois qui regroupe les trois formules Plus, avec en bonus un plafond relevé pour l’utilisation de IA, de quoi inonder les réseaux sociaux avec encore plus de slop. L’offre Premium à 20,99 euros intègre Core et augmente encore le niveau d’usage de l’IA.

Des revenus au-delà de la publicité

Meta n’oublie pas les créateurs et les entreprises, avec deux abonnements supplémentaires. Essential, à partir de 16,99 euros par mois, comprend un badge vérifié, un canal vérifié dans WhatsApp Business (bot IA pour répondre aux questions des clients) et une protection contre l’usurpation d’identité. Advanced va un cran plus loin : cette offre à partir de 54,99 euros par mois permet de programmer des Stories jusqu’à 30 jours à l’avance, d’ajouter des liens dans les publications et les Reels, d’exporter des données analytiques, de donner aux membres de l’équipe un accès au compte.

Il existe aussi des offres Expert et Max, à respectivement 169 et 549 euros par mois, pour obtenir les niveaux d’accès aux fonctions les plus élevés et aux capacités de Meta Business Agent, un agent IA pour aider les entreprises à automatiser les interactions client dans l’écosystème de Meta.

L’entreprise promet d’ajouter de nouvelles fonctions dans Meta One, par exemple pour l’outil de montage vidéo Edits pour les créateurs de contenu, avec une formule Plus offrant du stockage supplémentaire dans le cloud. WhatsApp Plus va tester le stockage des sauvegardes des discussions et des médias, et une fonction « Focus Schedules » qui mettra en sourdine ou masquera certaines discussions d’après un calendrier spécifique.

Meta revendique déjà « 15 millions d’abonnements et d’essais » à ce jour. C’est évidemment très peu en regard des milliards d’utilisateurs de Facebook, Instagram et WhatsApp, mais il faut bien commencer quelque part. Meta One est aussi et surtout là pour tenter de rentabiliser les très lourds investissements dans l’IA.

Face aux investisseurs impatients, Mark Zuckerberg avait déjà souligné (PDF) lors de la présentation des résultats du deuxième trimestre que l’IA améliorait l’efficacité du ciblage publicitaire. Selon lui, elle avait entraîné 5 % de conversions supplémentaires sur Instagram et 3 % sur Facebook. Des gains déjà significatifs à cette échelle, mais encore insuffisants pour justifier les dizaines de milliards de dollars déjà engloutis.

Voyons voir, qu’est-ce qui pourrait mal tourner ? Google a annoncé l’ouverture de sa plateforme domotique Home aux agents IA compatibles avec le Model Context Protocol (MCP).

Cela signifie qu’un agent autre que Gemini (Claude, OpenClaw, Hermes, un agent conçu avec la plateforme Google Antigravity, ou autres) peut interagir avec les appareils Google Home ou certifiés Works with Google Home de la maison : sonnettes, thermostats, ampoules…

L’entreprise donne quelques exemples d’interactions possibles : l’agent peut consulter le flux vidéo des caméras pour résumer l’activité des enfants de retour à la maison ; il peut compter le nombre de lessives réalisées pendant la semaine, ou combien de temps la lumière du couloir est restée allumée ; il peut prévenir qu’une tâche a été réalisée en l’annonçant via un message audio sur l’enceinte Home. Un agent peut encore construire un tableau de bord personnalisé en reprenant les principales informations des différents capteurs et caméras installés dans la maison.

Cette nouveauté est en accès anticipé et proposée uniquement en anglais, aux utilisateurs basés aux États-Unis détenteurs d’un abonnement Google Home Premium Advanced. La configuration n’est pas non plus aussi simple que de pousser un bouton virtuel, il faut créer un projet Google Cloud pour le configurer de telle manière à pouvoir utiliser Google Home MCP.

La perspective de confier sa maison connectée à un agent IA peut donner quelques sueurs froides. Google l’écrit en toutes lettres : « Selon l’agent utilisé, sa connexion à Home MCP peut entraîner des comportements inattendus, voire indésirables ». L’entreprise recommande de prévenir les habitants de la maison qu’un agent peut contrôler des appareils et accéder aux données du domicile.

Google Home MCP intègre tout de même des garde-fous : interdiction de certaines actions sensibles comme le déverrouillage des portes (ouf !) et une fréquence d’usage limitée. L’accès d’un agent à la plateforme MCP peut par ailleurs être révoqué à tout moment depuis l’app Google Home.

Maintenant que les acteurs de l’IA ont consciencieusement collecté (certains diront pillé) tous les contenus possibles et imaginables sur le web ouvert et même fermé, il faut bien trouver des données ailleurs pour continuer à entraîner les modèles IA. SpaceXAI pourrait acquérir ces trésors auprès de startups en difficulté ou ayant cessé leurs activités, selon Bloomberg.

Le projet serait en discussion, et pourrait ne pas aboutir. Il est toutefois révélateur de la course engagée par les géants de l’IA pour mettre la main sur des données inédites, spécialisées et de qualité, devenues une ressource de plus en plus précieuse pour améliorer leurs modèles. C’est le cas aussi de la société d’Elon Musk. Les données opérationnelles et les informations clients seraient particulièrement recherchées pour l’entraînement de Grok, le chatbot maison.

SpaceXAI dispose déjà de plusieurs sources de données maison. Grok a l’avantage de pouvoir s’appuyer sur les contenus publiés sur le réseau social X (anciennement Twitter), lui aussi propriété d’Elon Musk. L’entreprise emploie également des spécialistes internes, surnommés « tuteurs IA », qui participent à l’entraînement et à l’affinage du modèle, notamment en l’aidant à progresser sur des compétences spécialisées. Ils travaillent ainsi sur des domaines aussi variés que la finance, les sciences ou même… l’« humour », rapporte Bloomberg.

• Grok est un superdiffuseur de désinformation

SpaceXAI a cependant suspendu le recrutement de nouveaux tuteurs, alors qu’en interne, les changements de stratégie et plusieurs départs provoqueraient un certain désordre. D’où le recours à des sources de données extérieures, comme par exemple celles provenant de startups en difficulté.

La stratégie n’est pas inédite. Google a proposé de racheter pour 10 millions de dollars d’actifs de Spirit Airlines, une compagnie aérienne en faillite. L’entreprise mettrait ainsi la main sur un impressionnant volume de documents très spécialisés pour entraîner les modèles de Gemini.