Le club des cinq

Apple renouvelle entièrement les modèles IA qui propulsent les fonctions Apple Intelligence. Et admet (presque) que la précédente génération n’était pas vraiment à la hauteur.

Sous le capot d’Apple Intelligence se trouve une famille de grands modèles de langage. Avec iOS 27 et les autres systèmes d’exploitation en « 27 », le constructeur inaugure la 3e génération de ses LLM, baptisés Apple Foundation Models (AFM), dont la particularité est de reposer sur les modèles Gemini de Google. Pas de surprise ici, l’accord entre Apple et Google avait été confirmé au mois de janvier.

Un Apple Intelligence, cinq moteurs

À l’occasion de la WWDC, Apple a présenté les nouvelles capacités de sa plateforme d’IA et de Siri, et aussi levé une petite partie du voile sur les modèles AFM 3. Comme chez les autres acteurs IA quand il s’agit de présenter de nouveaux modèles, Apple n’est pas avare en superlatifs et en promesses de performances. Mais derrière cette communication bien huilée se cache un aveu plus discret : les premiers modèles Apple Intelligence n’étaient manifestement pas au niveau attendu… ce que le retard du nouveau Siri et les critiques entourant Apple Intelligence ont largement mis en lumière.

Avant toute chose, jetons un œil aux forces en présence. Cette nouvelle fournée d’Apple Intelligence s’appuie sur cinq modèles : deux sont exécutés directement sur l’appareil, les trois autres sont hébergés dans le cloud. AFM 3 Core (3 milliards de paramètres) et AFM 3 Core Advanced sont les modèles locaux. Ce dernier compte 20 milliards de paramètres, mais n’en active qu’1 à 4 milliards en fonction des requêtes.

Cette méthode astucieuse exploite des travaux de recherche internes portant sur la sélection dynamique des paramètres d’un modèle. Au lieu de charger l’intégralité du modèle en mémoire vive, l’appareil active uniquement les portions jugées utiles pour la requête en cours. Les autres paramètres restent stockés dans la mémoire flash de l’appareil, ce qui permet à Apple d’utiliser un modèle beaucoup plus volumineux que ce que la RAM seule autoriserait.

Cette puissance de frappe ouvre de nouveaux horizons à Siri AI : les voix sont plus expressives et il est possible de les personnaliser, la dictée vocale se veut plus précise. Pour en profiter, il faut cependant posséder un appareil doté de 12 Go de mémoire, ce qui qualifie l’iPhone Air, l’iPhone 17 Pro (mais pas l’iPhone 17, limité à 8 Go), un Mac M3 ou iPad M4 suffisamment doté en mémoire.

Les trois autres modèles sont hébergés sur des serveurs : AFM 3 Cloud « optimisé pour la vitesse, l’efficacité et les performances », ADM 3 Cloud pour la génération d’images et les outils d’édition photo avancés, et AFM 3 Cloud Pro qui prend en charge les requêtes les plus exigeantes comme les outils agentiques et le raisonnement complexe.

Les deux premiers tournent sur des serveurs équipés de puces Apple. AFM 3 Cloud Pro a ceci de spécifique qu’il fonctionne sur des serveurs dotés de GPU NVIDIA hébergés dans Google Cloud. Il a donc fallu étendre Private Cloud Compute, l’architecture de protection des données personnelles d’Apple, à cette configuration. Cette dépendance à deux des principaux acteurs du secteur de l’IA est d’ailleurs inhabituelle pour une entreprise qui n’aime rien tant que maîtriser la chaîne technologique de bout en bout.

Des benchmarks et un aveu caché

Apple donne également quelques détails sur les performances de ses modèles. Dans ce domaine, chaque acteur fait sa petite sauce dans son coin mais en général, les nouveaux modèles utilisent des benchmarks plus ou moins standardisés (SWE-bench, MMLU, Humanity’s Last Exam…) ce qui autorise les comparaisons.

Contrairement à son rapport technique publié l’an dernier, dans lequel Apple comparait ses modèles à GPT-4o, Gemma ou Qwen sur plusieurs benchmarks reconnus du secteur, la présentation d’AFM 3 se concentre presque exclusivement sur des évaluations internes et des comparaisons avec la génération précédente. La méthode est tout à fait légitime, mais elle rend impossibles les comparaisons avec les modèles concurrents.

C’est d’autant plus vrai qu’Apple ne compare AFM 3 qu’à la génération précédente de ses propres modèles (2025). Ce qui donne des résultats pour le moins flatteurs : pour les capacités générales en texte en local, AFM 3 Core est ainsi préféré dans 45,6 % des cas, contre 23,3 % pour son prédécesseur. En matière de compréhension d’images, AFM 3 Core a été préféré à son prédécesseur dans plus de 61 % des cas où les testeurs ont marqué une préférence.

Sur serveur, pour les capacités texte, AFM 3 Cloud obtient 64,7 % de préférences contre 8,7 % « seulement » (c’est Apple qui le dit) pour l’ancien modèle. Les performances en compréhension d’images progressent fortement, tout comme la dictée et les voix de synthèse. Le constructeur californien ne dira jamais explicitement que ses premiers modèles étaient insuffisants. Mais l’insistance sur les « avancées significatives » et le « bond générationnel » d’AFM 3 montre assez clairement que la première vague d’Apple Intelligence était en retrait, en tout cas insuffisamment performante pour soutenir la vision d’ensemble de l’entreprise.

Le club des cinq

Apple renouvelle entièrement les modèles IA qui propulsent les fonctions Apple Intelligence. Et admet (presque) que la précédente génération n’était pas vraiment à la hauteur.

Sous le capot d’Apple Intelligence se trouve une famille de grands modèles de langage. Avec iOS 27 et les autres systèmes d’exploitation en « 27 », le constructeur inaugure la 3e génération de ses LLM, baptisés Apple Foundation Models (AFM), dont la particularité est de reposer sur les modèles Gemini de Google. Pas de surprise ici, l’accord entre Apple et Google avait été confirmé au mois de janvier.

Un Apple Intelligence, cinq moteurs

À l’occasion de la WWDC, Apple a présenté les nouvelles capacités de sa plateforme d’IA et de Siri, et aussi levé une petite partie du voile sur les modèles AFM 3. Comme chez les autres acteurs IA quand il s’agit de présenter de nouveaux modèles, Apple n’est pas avare en superlatifs et en promesses de performances. Mais derrière cette communication bien huilée se cache un aveu plus discret : les premiers modèles Apple Intelligence n’étaient manifestement pas au niveau attendu… ce que le retard du nouveau Siri et les critiques entourant Apple Intelligence ont largement mis en lumière.

Avant toute chose, jetons un œil aux forces en présence. Cette nouvelle fournée d’Apple Intelligence s’appuie sur cinq modèles : deux sont exécutés directement sur l’appareil, les trois autres sont hébergés dans le cloud. AFM 3 Core (3 milliards de paramètres) et AFM 3 Core Advanced sont les modèles locaux. Ce dernier compte 20 milliards de paramètres, mais n’en active qu’1 à 4 milliards en fonction des requêtes.

Cette méthode astucieuse exploite des travaux de recherche internes portant sur la sélection dynamique des paramètres d’un modèle. Au lieu de charger l’intégralité du modèle en mémoire vive, l’appareil active uniquement les portions jugées utiles pour la requête en cours. Les autres paramètres restent stockés dans la mémoire flash de l’appareil, ce qui permet à Apple d’utiliser un modèle beaucoup plus volumineux que ce que la RAM seule autoriserait.

Cette puissance de frappe ouvre de nouveaux horizons à Siri AI : les voix sont plus expressives et il est possible de les personnaliser, la dictée vocale se veut plus précise. Pour en profiter, il faut cependant posséder un appareil doté de 12 Go de mémoire, ce qui qualifie l’iPhone Air, l’iPhone 17 Pro (mais pas l’iPhone 17, limité à 8 Go), un Mac M3 ou iPad M4 suffisamment doté en mémoire.

Les trois autres modèles sont hébergés sur des serveurs : AFM 3 Cloud « optimisé pour la vitesse, l’efficacité et les performances », ADM 3 Cloud pour la génération d’images et les outils d’édition photo avancés, et AFM 3 Cloud Pro qui prend en charge les requêtes les plus exigeantes comme les outils agentiques et le raisonnement complexe.

Les deux premiers tournent sur des serveurs équipés de puces Apple. AFM 3 Cloud Pro a ceci de spécifique qu’il fonctionne sur des serveurs dotés de GPU NVIDIA hébergés dans Google Cloud. Il a donc fallu étendre Private Cloud Compute, l’architecture de protection des données personnelles d’Apple, à cette configuration. Cette dépendance à deux des principaux acteurs du secteur de l’IA est d’ailleurs inhabituelle pour une entreprise qui n’aime rien tant que maîtriser la chaîne technologique de bout en bout.

Des benchmarks et un aveu caché

Apple donne également quelques détails sur les performances de ses modèles. Dans ce domaine, chaque acteur fait sa petite sauce dans son coin mais en général, les nouveaux modèles utilisent des benchmarks plus ou moins standardisés (SWE-bench, MMLU, Humanity’s Last Exam…) ce qui autorise les comparaisons.

Contrairement à son rapport technique publié l’an dernier, dans lequel Apple comparait ses modèles à GPT-4o, Gemma ou Qwen sur plusieurs benchmarks reconnus du secteur, la présentation d’AFM 3 se concentre presque exclusivement sur des évaluations internes et des comparaisons avec la génération précédente. La méthode est tout à fait légitime, mais elle rend impossibles les comparaisons avec les modèles concurrents.

C’est d’autant plus vrai qu’Apple ne compare AFM 3 qu’à la génération précédente de ses propres modèles (2025). Ce qui donne des résultats pour le moins flatteurs : pour les capacités générales en texte en local, AFM 3 Core est ainsi préféré dans 45,6 % des cas, contre 23,3 % pour son prédécesseur. En matière de compréhension d’images, AFM 3 Core a été préféré à son prédécesseur dans plus de 61 % des cas où les testeurs ont marqué une préférence.

Sur serveur, pour les capacités texte, AFM 3 Cloud obtient 64,7 % de préférences contre 8,7 % « seulement » (c’est Apple qui le dit) pour l’ancien modèle. Les performances en compréhension d’images progressent fortement, tout comme la dictée et les voix de synthèse. Le constructeur californien ne dira jamais explicitement que ses premiers modèles étaient insuffisants. Mais l’insistance sur les « avancées significatives » et le « bond générationnel » d’AFM 3 montre assez clairement que la première vague d’Apple Intelligence était en retrait, en tout cas insuffisamment performante pour soutenir la vision d’ensemble de l’entreprise.

Microsoft s’est empressé d’ajouter Claude Fable 5 à l’arsenal de GitHub Copilot et de Foundry, la plateforme destinée au développement et à la gestion d’apps IA. Mais les employés de l’éditeur n’y ont pas accès dans les versions internes du Copilot de GitHub. D’après The Verge, l’entreprise aurait un petit souci avec la politique de rétention des données d’Anthropic.

Le labo IA conserve en effet les requêtes et les contenus générés pendant 30 jours afin de satisfaire aux exigences de sécurité liées à l’utilisation du modèle « de classe Mythos ». Fable repose sur la même base que Mythos, mais est bardé de restrictions : si la question porte sur la cybersécurité, la biologie, la chimie ou la distillation de modèles IA, elle est « déclassée » et traitée par Opus 4.8.

• Claude Fable 5 : un petit goût de Mythos pour le grand public

Ces 30 jours de rétention permettent à Anthropic d’analyser les informations pour détecter les éventuels usages malveillants du modèle. En cas de suspicion, l’entreprise peut même les conserver pour une durée de deux ans. Les données qui ne posent aucun problème sont supprimées passé le délai standard.

Ce changement n’en est pas un pour les utilisateurs qui passent par le site web ou les applications mobiles de Claude, puisque la rétention des données est déjà effective pour ces abonnés. En revanche, c’est une nouveauté pour les organisations utilisant la console Claude, ou qui accèdent à Claude via Bedrock, Google Cloud Agent ou encore Foundry avec le mode Zero Data Retention (ZDR).

Ce mode proposé par Anthropic à certains clients professionnels ne conserve pas les requêtes envoyées au modèle ni les réponses générées. Ça n’est donc plus le cas avec Fable. L’équipe juridique de Microsoft évalue ces changements ; le souci majeur concerne les données des utilisateurs et les informations confidentielles. Aucun délai n’a été annoncé.

Le cas Microsoft pourrait donc se répéter chez d’autres entreprises.

Microsoft s’est empressé d’ajouter Claude Fable 5 à l’arsenal de GitHub Copilot et de Foundry, la plateforme destinée au développement et à la gestion d’apps IA. Mais les employés de l’éditeur n’y ont pas accès dans les versions internes du Copilot de GitHub. D’après The Verge, l’entreprise aurait un petit souci avec la politique de rétention des données d’Anthropic.

Le labo IA conserve en effet les requêtes et les contenus générés pendant 30 jours afin de satisfaire aux exigences de sécurité liées à l’utilisation du modèle « de classe Mythos ». Fable repose sur la même base que Mythos, mais est bardé de restrictions : si la question porte sur la cybersécurité, la biologie, la chimie ou la distillation de modèles IA, elle est « déclassée » et traitée par Opus 4.8.

• Claude Fable 5 : un petit goût de Mythos pour le grand public

Ces 30 jours de rétention permettent à Anthropic d’analyser les informations pour détecter les éventuels usages malveillants du modèle. En cas de suspicion, l’entreprise peut même les conserver pour une durée de deux ans. Les données qui ne posent aucun problème sont supprimées passé le délai standard.

Ce changement n’en est pas un pour les utilisateurs qui passent par le site web ou les applications mobiles de Claude, puisque la rétention des données est déjà effective pour ces abonnés. En revanche, c’est une nouveauté pour les organisations utilisant la console Claude, ou qui accèdent à Claude via Bedrock, Google Cloud Agent ou encore Foundry avec le mode Zero Data Retention (ZDR).

Ce mode proposé par Anthropic à certains clients professionnels ne conserve pas les requêtes envoyées au modèle ni les réponses générées. Ça n’est donc plus le cas avec Fable. L’équipe juridique de Microsoft évalue ces changements ; le souci majeur concerne les données des utilisateurs et les informations confidentielles. Aucun délai n’a été annoncé.

Le cas Microsoft pourrait donc se répéter chez d’autres entreprises.

Révélées début juin, les failles de l’assistance IA générative de Meta ont finalement permis à des personnes malveillantes de récupérer l’accès à quelque 34 000 comptes Instagram, affirme le New York Times sur la base de documents internes.

L’incroyable légèreté de Meta a permis à des pirates de s’emparer de 34 000 comptes Instagram, parmi lesquels ceux de la Maison Blanche sous administration Obama, d’un responsable militaire américain, ou encore d’entreprises de premier plan. La faille a été corrigée depuis, mais le robot reste en place.

Le robot d’assistance de Meta chargé de la gestion des comptes Instagram avait l’IA qui flanche. Mis en route au mois de mars, il pouvait réaliser des opérations critiques, comme le changement de l’email associé à un compte, ou encore la réinitialisation du mot de passe. Les pirates, armés d’un VPN (pour apparaitre dans le même pays que leur victime) et d’une bonne tchatche, ont poussé le bot à lancer la procédure de récupération de compte.

• L’assistant IA de Meta permettait de voler des comptes Instagram

Grâce à cette méthode d’injection de prompts, ils ont pu prendre possession de milliers de comptes : environ 34 000, selon des chiffres internes consultés par le New York Times. 20 000 d’entre eux ont été compromis, donnant aux hackers un accès aux adresses email associées, aux numéros de téléphone, aux dates de naissance et à d’autres données personnelles. Plus de 3 500 comptes piratés ont subi un détournement de leur nom d’utilisateur.

Une vulnérabilité corrigée mais non expliquée

Meta explique ne pas être en mesure de déterminer les informations consultées ou dérobées, ce qui n’est pas rassurant. La vulnérabilité a été bouchée. Un porte parole indique que « certaines de nos vérifications internes côté serveur n’ont pas fonctionné dans ce cas précis, mais cela n’était pas dû à l’agent d’IA lui-même », tente-t-il de rassurer. L’entreprise affirme également que ses agents dédiés au service client ont permis d’augmenter de 30 % le nombre de comptes récupérés après un piratage aux États-Unis et au Canada l’an dernier.

L’incident n’en reste pas moins très problématique pour Meta, qui dépense des dizaines de milliards de dollars dans les infrastructures IA, et injecte cette technologie partout où c’est possible, parfois en dépit du bon sens. Hasard malheureux du calendrier, le groupe a présenté la semaine dernière un nouveau service permettant aux organisations et aux entreprises d’utiliser des chatbots IA pour gérer les prises de rendez-vous pour les clients et compléter des transactions.

Il n’est pour autant pas question de remiser au placard cet agent dédié au SAV d’Instagram. Malgré ces piratages, les documents internes indiquent que Meta maintient tous les produits en service, se contentant de suspendre une « expérimentation en cours » (le système d’oubli de mot de passe).

Révélées début juin, les failles de l’assistance IA générative de Meta ont finalement permis à des personnes malveillantes de récupérer l’accès à quelque 34 000 comptes Instagram, affirme le New York Times sur la base de documents internes.

L’incroyable légèreté de Meta a permis à des pirates de s’emparer de 34 000 comptes Instagram, parmi lesquels ceux de la Maison Blanche sous administration Obama, d’un responsable militaire américain, ou encore d’entreprises de premier plan. La faille a été corrigée depuis, mais le robot reste en place.

Le robot d’assistance de Meta chargé de la gestion des comptes Instagram avait l’IA qui flanche. Mis en route au mois de mars, il pouvait réaliser des opérations critiques, comme le changement de l’email associé à un compte, ou encore la réinitialisation du mot de passe. Les pirates, armés d’un VPN (pour apparaitre dans le même pays que leur victime) et d’une bonne tchatche, ont poussé le bot à lancer la procédure de récupération de compte.

• L’assistant IA de Meta permettait de voler des comptes Instagram

Grâce à cette méthode d’injection de prompts, ils ont pu prendre possession de milliers de comptes : environ 34 000, selon des chiffres internes consultés par le New York Times. 20 000 d’entre eux ont été compromis, donnant aux hackers un accès aux adresses email associées, aux numéros de téléphone, aux dates de naissance et à d’autres données personnelles. Plus de 3 500 comptes piratés ont subi un détournement de leur nom d’utilisateur.

Une vulnérabilité corrigée mais non expliquée

Meta explique ne pas être en mesure de déterminer les informations consultées ou dérobées, ce qui n’est pas rassurant. La vulnérabilité a été bouchée. Un porte parole indique que « certaines de nos vérifications internes côté serveur n’ont pas fonctionné dans ce cas précis, mais cela n’était pas dû à l’agent d’IA lui-même », tente-t-il de rassurer. L’entreprise affirme également que ses agents dédiés au service client ont permis d’augmenter de 30 % le nombre de comptes récupérés après un piratage aux États-Unis et au Canada l’an dernier.

L’incident n’en reste pas moins très problématique pour Meta, qui dépense des dizaines de milliards de dollars dans les infrastructures IA, et injecte cette technologie partout où c’est possible, parfois en dépit du bon sens. Hasard malheureux du calendrier, le groupe a présenté la semaine dernière un nouveau service permettant aux organisations et aux entreprises d’utiliser des chatbots IA pour gérer les prises de rendez-vous pour les clients et compléter des transactions.

Il n’est pour autant pas question de remiser au placard cet agent dédié au SAV d’Instagram. Malgré ces piratages, les documents internes indiquent que Meta maintient tous les produits en service, se contentant de suspendre une « expérimentation en cours » (le système d’oubli de mot de passe).

Google revoit le prix de sa formule AI Plus et surprise, au lieu de monter comme c’est devenu l’habitude pour les services en ligne, le tarif baisse. Il passe de 7,99 à 4,99 euros par mois soit une baisse de quasiment 38 %. Le moteur de recherche double aussi le stockage compris avec cet abonnement, qui passe de 200 à 400 Go à partager entre Drive, Photos et Gmail. La version 2 To change de nom (elle devient « AI Plus » au lieu de Premium), mais toujours à 9,99 euros.

Une offre plutôt généreuse donc, mais Google ajoute de nouvelles limites d’utilisation dans l’app Gemini, selon « la complexité des requêtes, des fonctionnalités utilisées et de la longueur des discussions », explique l’entreprise dans un courriel consulté par Next. Les limites sont actualisées toutes les cinq heures, jusqu’à l’atteinte du plafond hebdomadaire. Les abonnés AI Plus bénéficient de limites « deux fois plus élevées » que les utilisateurs non membres.

Google modifie également les plafonds dans d’autres logiciels et services IA, comme Flow (génération d’images et de vidéos) et Antigravity, la plateforme agentique. Le forfait AI Plus n’inclut plus 200 crédits mensuels, néanmoins « votre expérience ne devrait pas changer avec le nouveau modèle d’utilisation ».

L’offre Google AI Plus a été lancée en septembre 2025, d’abord en Indonésie, elle a été étendue depuis à la quasi-totalité du globe. Comparable à ChatGPT Go (mais désormais trois euros moins chère), cette formule complète l’abonnement AI Pro à 21,99 euros par mois ; celle-ci contient désormais 5 To de stockage en ligne, au lieu de 2. Pour les utilisateurs les plus gourmands, Google AI Ultra est facturé à partir de 99,99 euros (20 To).

Google revoit le prix de sa formule AI Plus et surprise, au lieu de monter comme c’est devenu l’habitude pour les services en ligne, le tarif baisse. Il passe de 7,99 à 4,99 euros par mois soit une baisse de quasiment 38 %. Le moteur de recherche double aussi le stockage compris avec cet abonnement, qui passe de 200 à 400 Go à partager entre Drive, Photos et Gmail. La version 2 To change de nom (elle devient « AI Plus » au lieu de Premium), mais toujours à 9,99 euros.

Une offre plutôt généreuse donc, mais Google ajoute de nouvelles limites d’utilisation dans l’app Gemini, selon « la complexité des requêtes, des fonctionnalités utilisées et de la longueur des discussions », explique l’entreprise dans un courriel consulté par Next. Les limites sont actualisées toutes les cinq heures, jusqu’à l’atteinte du plafond hebdomadaire. Les abonnés AI Plus bénéficient de limites « deux fois plus élevées » que les utilisateurs non membres.

Google modifie également les plafonds dans d’autres logiciels et services IA, comme Flow (génération d’images et de vidéos) et Antigravity, la plateforme agentique. Le forfait AI Plus n’inclut plus 200 crédits mensuels, néanmoins « votre expérience ne devrait pas changer avec le nouveau modèle d’utilisation ».

L’offre Google AI Plus a été lancée en septembre 2025, d’abord en Indonésie, elle a été étendue depuis à la quasi-totalité du globe. Comparable à ChatGPT Go (mais désormais trois euros moins chère), cette formule complète l’abonnement AI Pro à 21,99 euros par mois ; celle-ci contient désormais 5 To de stockage en ligne, au lieu de 2. Pour les utilisateurs les plus gourmands, Google AI Ultra est facturé à partir de 99,99 euros (20 To).

Il bat Pokémon tout seul !

Comment faire mousser une introduction en Bourse quand on est un labo IA ? Lancer son modèle de langage le plus ambitieux, pardi ! Anthropic, qui s’y connait en buzz et en marketing de la peur, a dévoilé son premier LLM « de classe Mythos » à destination du grand public, Claude Fable 5.

Après Haiku, Sonnet et Opus, Anthropic lance Fable, premier modèle grand public « de classe Mythos ». Il lui emprunte les mêmes fondations, mais avec des garde-fous pour éviter que le modèle ne facilite des attaques informatiques. L’aperçu de Mythos présenté début avril n’est distribué qu’à des partenaires de confiance via le projet Glasswing.

Anthropic entrouvre les portes de Mythos au grand public

Claude Fable 5 se veut puissant, et les benchmarks fournis par Anthropic racontent tous la même histoire : le modèle domine quasiment dans tous les tests. Le plus spectaculaire est clairement le développement logiciel agentique. Sur SWE-Bench Pro, le modèle met plus de 20 points dans la vue à GPT-5.5, qui n’est pourtant pas manchot dans ce domaine.

La startup cherche surtout à montrer que Fable est meilleur pour travailler longtemps de manière autonome. Les benchs sont tous orientés vers le développement logiciel, l’utilisation d’outils, le raisonnement à partir de documents, ou du travail de recherche. Et surtout, avec le test Cybersecurity, le modèle fait plus du double de son concurrent direct chez OpenAI. Et pour cause, il repose sur les bases d’un LLM spécialisé dans le domaine.

Sur un plan plus léger mais tout de même significatif, Fable 5 a battu Pokémon Rouge Feu en un peu plus de 50 heures, uniquement en analysant des captures d’écran du jeu de Nintendo, sans carte ni aide de navigation (le titre sert lui aussi de benchmark pour les éditeurs d’IA). De précédents modèles de Claude parvenaient eux aussi à la fin du jeu, mais de manière très laborieuse, et avec des outils supplémentaires pour s’en sortir dans leur exploration de Kanto.

Toute cette puissance ne saurait être mise entre de mauvaises mains. Fidèle à une communication qui en rajoute sur la dangerosité de Mythos, Anthropic en fait des caisses sur les restrictions de Fable 5. L’entreprise a truffé le modèle de « classifieurs » qui analysent les requêtes. Si le système estime que la question touche à des sujets sensibles, comme la cybersécurité, la biologie, la chimie ou la distillation de modèles IA, la question sera automatiquement traitée par Opus 4.8. L’utilisateur sera informé du tour de passe-passe.

Dans ses tests, Anthropic affirme que le passage d’un modèle à l’autre concerne moins de 5 % des sessions. Néanmoins, la société reconnaît que ces garde-fous sont volontairement « conservateurs », ils pourront parfois bloquer des requêtes légitimes. La sécurité a été privilégiée au détriment du confort d’utilisation, du moins dans un premier temps.

Fable 5 a aussi été torturé par des équipes spécialisées dans le jailbreak : plus de 1 000 heures y ont été consacrées sans qu’aucun moyen de contournement systématique ne soit trouvé. On ne pariera pas contre les chercheurs, et la prudence recommande d’attendre quelques semaines : la communauté du jailbreak ne manque pas de créativité pour obtenir ce qu’elle veut d’un LLM.

Enfin, Fable et les modèles de classe Mythos vont conserver les requêtes pendant 30 jours pour détecter les attaques, les tentatives de contournement et les usages malveillants. Ces données ne seront pas utilisées pour l’entraînement des modèles promet Anthropic, et elles seront supprimées après cette période, dans la plupart des cas.

Fable 5 aime les tokens

La question du prix est évidemment centrale, ce d’autant que les nouveaux modèles d’Anthropic adorent brûler des jetons. L’utilisation de Fable 5 revient à 10 dollars par million de tokens en entrée, et 50 dollars par million de tokens en sortie.

L’entreprise divise ainsi par deux le prix de Fable par rapport à l’aperçu de Mythos. Cela n’en fait pas un modèle bon marché pour autant : son tarif est en effet deux fois plus élevé que celui d’Opus 4.8, et identique à celui d’Opus 4.8 Fast, une version aux stéroïdes offrant des temps de réponse plus courts.

En parallèle, Anthropic lance aussi Mythos 5, frère jumeau de Fable 5, sans certaines restrictions : il ne délègue pas à Opus 4.8 les requêtes les plus sensibles. C’est la raison pour laquelle il ne sera proposé qu’aux membres du projet Glasswing, qui s’ouvrira bientôt à des chercheurs en biologie triés sur le volet. Mythos 5 remplacera l’aperçu actuel de Mythos.

Fable 5 est disponible immédiatement via l’API Claude, ainsi que pour les abonnés Pro, Max, Team et Enterprise. Attention cependant, l’inclusion dans les abonnements est temporaire : passé le 22 juin, le LLM ne sera plus proposé sans surcoût. Pour en profiter, il faudra acheter des crédits.

Il bat Pokémon tout seul !

Comment faire mousser une introduction en Bourse quand on est un labo IA ? Lancer son modèle de langage le plus ambitieux, pardi ! Anthropic, qui s’y connait en buzz et en marketing de la peur, a dévoilé son premier LLM « de classe Mythos » à destination du grand public, Claude Fable 5.

Après Haiku, Sonnet et Opus, Anthropic lance Fable, premier modèle grand public « de classe Mythos ». Il lui emprunte les mêmes fondations, mais avec des garde-fous pour éviter que le modèle ne facilite des attaques informatiques. L’aperçu de Mythos présenté début avril n’est distribué qu’à des partenaires de confiance via le projet Glasswing.

Anthropic entrouvre les portes de Mythos au grand public

Claude Fable 5 se veut puissant, et les benchmarks fournis par Anthropic racontent tous la même histoire : le modèle domine quasiment dans tous les tests. Le plus spectaculaire est clairement le développement logiciel agentique. Sur SWE-Bench Pro, le modèle met plus de 20 points dans la vue à GPT-5.5, qui n’est pourtant pas manchot dans ce domaine.

La startup cherche surtout à montrer que Fable est meilleur pour travailler longtemps de manière autonome. Les benchs sont tous orientés vers le développement logiciel, l’utilisation d’outils, le raisonnement à partir de documents, ou du travail de recherche. Et surtout, avec le test Cybersecurity, le modèle fait plus du double de son concurrent direct chez OpenAI. Et pour cause, il repose sur les bases d’un LLM spécialisé dans le domaine.

Sur un plan plus léger mais tout de même significatif, Fable 5 a battu Pokémon Rouge Feu en un peu plus de 50 heures, uniquement en analysant des captures d’écran du jeu de Nintendo, sans carte ni aide de navigation (le titre sert lui aussi de benchmark pour les éditeurs d’IA). De précédents modèles de Claude parvenaient eux aussi à la fin du jeu, mais de manière très laborieuse, et avec des outils supplémentaires pour s’en sortir dans leur exploration de Kanto.

Toute cette puissance ne saurait être mise entre de mauvaises mains. Fidèle à une communication qui en rajoute sur la dangerosité de Mythos, Anthropic en fait des caisses sur les restrictions de Fable 5. L’entreprise a truffé le modèle de « classifieurs » qui analysent les requêtes. Si le système estime que la question touche à des sujets sensibles, comme la cybersécurité, la biologie, la chimie ou la distillation de modèles IA, la question sera automatiquement traitée par Opus 4.8. L’utilisateur sera informé du tour de passe-passe.

Dans ses tests, Anthropic affirme que le passage d’un modèle à l’autre concerne moins de 5 % des sessions. Néanmoins, la société reconnaît que ces garde-fous sont volontairement « conservateurs », ils pourront parfois bloquer des requêtes légitimes. La sécurité a été privilégiée au détriment du confort d’utilisation, du moins dans un premier temps.

Fable 5 a aussi été torturé par des équipes spécialisées dans le jailbreak : plus de 1 000 heures y ont été consacrées sans qu’aucun moyen de contournement systématique ne soit trouvé. On ne pariera pas contre les chercheurs, et la prudence recommande d’attendre quelques semaines : la communauté du jailbreak ne manque pas de créativité pour obtenir ce qu’elle veut d’un LLM.

Enfin, Fable et les modèles de classe Mythos vont conserver les requêtes pendant 30 jours pour détecter les attaques, les tentatives de contournement et les usages malveillants. Ces données ne seront pas utilisées pour l’entraînement des modèles promet Anthropic, et elles seront supprimées après cette période, dans la plupart des cas.

Fable 5 aime les tokens

La question du prix est évidemment centrale, ce d’autant que les nouveaux modèles d’Anthropic adorent brûler des jetons. L’utilisation de Fable 5 revient à 10 dollars par million de tokens en entrée, et 50 dollars par million de tokens en sortie.

L’entreprise divise ainsi par deux le prix de Fable par rapport à l’aperçu de Mythos. Cela n’en fait pas un modèle bon marché pour autant : son tarif est en effet deux fois plus élevé que celui d’Opus 4.8, et identique à celui d’Opus 4.8 Fast, une version aux stéroïdes offrant des temps de réponse plus courts.

En parallèle, Anthropic lance aussi Mythos 5, frère jumeau de Fable 5, sans certaines restrictions : il ne délègue pas à Opus 4.8 les requêtes les plus sensibles. C’est la raison pour laquelle il ne sera proposé qu’aux membres du projet Glasswing, qui s’ouvrira bientôt à des chercheurs en biologie triés sur le volet. Mythos 5 remplacera l’aperçu actuel de Mythos.

Fable 5 est disponible immédiatement via l’API Claude, ainsi que pour les abonnés Pro, Max, Team et Enterprise. Attention cependant, l’inclusion dans les abonnements est temporaire : passé le 22 juin, le LLM ne sera plus proposé sans surcoût. Pour en profiter, il faudra acheter des crédits.

Siri, take two

Pour présenter les nouveautés Apple Intelligence et Siri, Apple a rejoué la partition de la WWDC 2024. Deux ans après des débuts laborieux, le constructeur promet enfin de livrer l’assistant intelligent qu’il avait alors promis.

On efface tout, et on recommence. Il y a deux ans, Apple avait présenté sa « vision » de l’intelligence artificielle « pour le reste du monde ». Comprendre : une IA qui sert au quotidien pour faciliter la vie des utilisateurs, loin des discours exaltés des grands acteurs de l’IA. Malheureusement, les premiers pas d’Apple Intelligence n’ont guère été encourageants, sans compter la crise ouverte autour de Siri.

Siri AI arrive… mais pas pour tout le monde

En dehors des optimisations plutôt bienvenues pour ses systèmes d’exploitation en « 27 », Apple a donc levé le voile sur une batterie de nouveautés liées à sa plateforme d’IA… qui ressemblent furieusement à celles de 2024. Mais cette fois, grâce aux modèles de langage de Google, ça va aller beaucoup mieux… surtout du côté de Siri, où les promesses devraient finalement être tenues, du moins le constructeur l’espère.

Apple n’a cette fois pas joué au plus malin. Les démonstrations vues durant la keynote n’ont pas été coupées au montage : les temps de réflexion de Siri ont semblé bien réels, et plutôt longs. Bien sûr, il faudra voir sur pièce, ce qui ne risque pas d’arriver tout de suite ; les développeurs pourront tester immédiatement « Siri AI » (c’est le nouveau nom de l’assistant) via la première bêta d’iOS 27, iPadOS 27, macOS 27 et visionOS 27. Mais c’est sur liste d’attente.

Les utilisateurs attendront « plus tard dans l’année » de mettre les mains sur Siri AI, qui leur sera proposé en bêta. Est-ce à dire que le nouvel assistant ne sera pas disponible dès l’automne, en même temps que les versions finales des OS ? Par ailleurs, seul l’anglais sera pris en compte. D’autres langues suivront.

Pire encore, les utilisateurs européens d’iOS et d’iPadOS seront privés de Siri AI, le temps que le constructeur accorde ses violons avec l’Union européenne. « Apple œuvre sans relâche pour trouver une voie permettant de préserver la vie privée et la sécurité de ses utilisateurs », précise l’entreprise qui s’est même fendue d’un communiqué contre le DMA fourré à la rage froide. macOS 27 Golden Gate et watchOS 27 ne sont pas concernés par le règlement sur les marchés numériques.

Siri AI nécessite aussi une certaine puissance. Apple annonce une compatibilité à partir de l’iPhone 15 Pro et de l’iPhone 16e ; il faudra au minimum un iPad mini (A17 Pro), un iPad Air ou un iPad Pro M1 ; un Mac avec puce M1 ou plus ; une Apple Watch Series 10, une Ultra 2 ou une Apple Watch SE (3e génération).

Les mêmes promesses qu’en 2024

Ceci étant dit, à quoi ressemble ce nouveau Siri ? Apple le présente comme « plus utile, plus compétent et plus intelligent ». Il gagne en capacités conversationnelles, il peut aussi répondre à des questions relatives au contenu affiché à l’écran et piocher dans les données de l’utilisateur (photos, emails, messages…) pour comprendre le « contexte personnel ». Il sait enfin fureter sur le web pour répondre de la manière la plus pertinente possible.

Les exemples donnés par Apple sont convaincants, sur le papier. On peut ainsi demander à Siri les détails d’un concert à venir, obtenir des informations à son sujet (où acheter des tickets ?), créer un rappel pour l’ouverture de la billetterie, puis finalement écouter la nouvelle chanson du groupe. Tout cela dans une fenêtre qui se déroule depuis la Dynamic Island de l’iPhone. Et il est possible d’en discuter avec l’assistant.

L’« intelligence visuelle » est une des rares fonctions d’Apple Intelligence qui a su trouver son public rapidement : avec un iPhone compatible, des informations peuvent être obtenues à partir d’une photo (ChatGPT peut également être autorisé à scruter l’image). Apple l’étend franchement dans l’app Appareil photo avec un nouveau mode Siri qui sait par exemple afficher des infos nutritionnelles sur un plat ou diviser une addition entre amis avec Apple Cash (toujours pas dispo en France hélas).

Sur iPad et sur Mac, Siri AI vit maintenant dans Spotlight, il fait même partie des menus contextuels des systèmes (control + clic sur un fichier, une photo…). L’assistant est également présent sur Apple Watch, CarPlay et les AirPods. Une application dédiée à Siri complète le dispositif, afin de remettre la main sur une conversation passée, ou pour en entamer une nouvelle. L’intelligence visuelle fait son apparition sur ces deux plateformes : sur Mac, en passant par un raccourci clavier permettant d’entourer un objet ; sur iPad, via une capture d’écran.

Les outils d’aide à l’écriture sont toujours bien en place, ils s’améliorent en intégrant Siri qui peut rédiger un brouillon de texte au complet. Mieux encore (ou peut-être pas ?), l’assistant « comprend » le style d’écriture employé en fonction des correspondants : plus professionnel avec le boss, plus cool avec les amis. Les textes générés par Siri peuvent s’y adapter – ne pas oublier de relire, quand même.

Le constructeur a truffé ses apps de fonctions étiquetées « Apple Intelligence ». Impossible de toutes les énumérer ici, mais relevons :

• Spatial Reframing, qui va recomposer une photo en exploitant les données de profondeur et en générant les contenus manquants ;
• l’organisation des onglets par rubriques pertinentes et une fonction de création d’extension web dans Safari ;
• le changement automatique de mots par passe par lot, en cas de mots de passe faibles ou compromis ;
• la construction d’une automatisation dans l’app Raccourcis via une requête texte ;
• la recherche d’un événement dans une vidéo enregistrée par l’app Maison…

Pour bénéficier de ces fonctionnalités Apple Intelligence, les configurations minimales sont l’iPhone 15 Pro et l’iPhone 16, l’iPad mini (A17 Pro), iPad M1, MacBook Neo (A18 Pro), ou une Apple Watch Series 10, Ultra 2 ou SE (3e génération) pour peu que ces modèles de montres soient connectés à un iPhone compatible Apple Intelligence.

Il faudra cependant posséder une configuration musclée pour bénéficier du modèle IA embarqué le plus avancé, autrement dit un appareil équipé de 12 Go de mémoire. Cela comprend les iPhone 17 Pro ou iPhone Air (mais pas l’iPhone 17 qui se contente de 8 Go), un iPad avec puce M4 ou un Mac avec une puce M3 avec au moins cette enveloppe de mémoire, ou un Vision Pro M5. Les bienheureux propriétaires de ces terminaux auront droit à une voix plus expressive de Siri AI, la personnalisation et le débit de cette même voix, ainsi qu’une plus grande précision de la dictée partout dans le système.

Apple précise qu’il faudra posséder un abonnement iCloud+ payant pour obtenir un accès accru à certaines fonctions, comme la génération d’images dans l’app Image Playground.

Gemini sous le capot d’Apple Intelligence

Toutes ces nouveautés (et ces fonctions promises il y a deux ans) sont le résultat d’un travail de fond sur les Foundation Models d’Apple, dont l’architecture repose sur les modèles Gemini. Certaines fonctions tournent en local, d’autres sur des serveurs avec le système Private Cloud Compute. Ce dernier remonte à 2024 et au lancement d’Apple Intelligence (Google s’en est d’ailleurs inspiré pour son propre Private AI Compute).

• Apple détaille la sécurité de son architecture IA et veut séduire les chercheurs

L’idée générale est de protéger les données des utilisateurs qui transitent par ces serveurs ; elles ne sont « jamais stockées ni communiquées » à Apple ou à quiconque. Durant un « tech talk » inédit après la keynote, Craig Federighi, le grand manitou du logiciel chez le constructeur californien, a affirmé qu’Apple Intelligence n’utilise ni Google Assistant, ni l’app Gemini, ni la recherche Google. La collaboration avec Google porte uniquement sur certains modèles d’IA utilisés par Apple, intégrés dans son propre système et exécutés sur son infrastructure.

Un composant central, le System Orchestrator, analyse les requêtes et décide quelles ressources utiliser : applications, données personnelles indexées par Spotlight, contexte affiché à l’écran, etc. De nombreuses tâches sont traitées directement sur l’appareil, grâce à des modèles locaux (compréhension vocale, synthèse de la voix, analyse d’images et de texte). Les demandes plus complexes sont envoyées vers le nuage du Private Cloud Compute.

Les nouveaux modèles Apple Foundation Models (AFM) de troisième génération sont le fruit d’un partenariat avec Google. Les modèles AFM Core, Core Advanced, Cloud et Cloud Image sont des modèles Apple entraînés avec des données propriétaires et affinés à partir des modèles Gemini les plus avancés. Le modèle le plus puissant, AFM Cloud Pro, affiche selon Apple un niveau de qualité comparable aux modèles Gemini les plus avancés. Des GPU NVIDIA hébergés dans le cloud de Google sont utilisés pour l’inférence d’AFM Cloud Pro.

Enfin, quand une requête nécessite des informations d’actualité ou des connaissances générales, Apple s’appuie sur son propre service World Knowledge Service, pas sur la recherche Google.

Est-ce que c’est la bonne cette fois pour Siri et Apple Intelligence ? Impossible à dire pour l’instant, et puis les utilisateurs européens vont devoir prendre leur mal en patience. C’est cependant la dernière chance pour Apple de revenir dans le peloton de tête dans la course à l’IA avec son architecture maison.

Siri, take two

Pour présenter les nouveautés Apple Intelligence et Siri, Apple a rejoué la partition de la WWDC 2024. Deux ans après des débuts laborieux, le constructeur promet enfin de livrer l’assistant intelligent qu’il avait alors promis.

On efface tout, et on recommence. Il y a deux ans, Apple avait présenté sa « vision » de l’intelligence artificielle « pour le reste du monde ». Comprendre : une IA qui sert au quotidien pour faciliter la vie des utilisateurs, loin des discours exaltés des grands acteurs de l’IA. Malheureusement, les premiers pas d’Apple Intelligence n’ont guère été encourageants, sans compter la crise ouverte autour de Siri.

Siri AI arrive… mais pas pour tout le monde

En dehors des optimisations plutôt bienvenues pour ses systèmes d’exploitation en « 27 », Apple a donc levé le voile sur une batterie de nouveautés liées à sa plateforme d’IA… qui ressemblent furieusement à celles de 2024. Mais cette fois, grâce aux modèles de langage de Google, ça va aller beaucoup mieux… surtout du côté de Siri, où les promesses devraient finalement être tenues, du moins le constructeur l’espère.

Apple n’a cette fois pas joué au plus malin. Les démonstrations vues durant la keynote n’ont pas été coupées au montage : les temps de réflexion de Siri ont semblé bien réels, et plutôt longs. Bien sûr, il faudra voir sur pièce, ce qui ne risque pas d’arriver tout de suite ; les développeurs pourront tester immédiatement « Siri AI » (c’est le nouveau nom de l’assistant) via la première bêta d’iOS 27, iPadOS 27, macOS 27 et visionOS 27. Mais c’est sur liste d’attente.

Les utilisateurs attendront « plus tard dans l’année » de mettre les mains sur Siri AI, qui leur sera proposé en bêta. Est-ce à dire que le nouvel assistant ne sera pas disponible dès l’automne, en même temps que les versions finales des OS ? Par ailleurs, seul l’anglais sera pris en compte. D’autres langues suivront.

Pire encore, les utilisateurs européens d’iOS et d’iPadOS seront privés de Siri AI, le temps que le constructeur accorde ses violons avec l’Union européenne. « Apple œuvre sans relâche pour trouver une voie permettant de préserver la vie privée et la sécurité de ses utilisateurs », précise l’entreprise qui s’est même fendue d’un communiqué contre le DMA fourré à la rage froide. macOS 27 Golden Gate et watchOS 27 ne sont pas concernés par le règlement sur les marchés numériques.

Siri AI nécessite aussi une certaine puissance. Apple annonce une compatibilité à partir de l’iPhone 15 Pro et de l’iPhone 16e ; il faudra au minimum un iPad mini (A17 Pro), un iPad Air ou un iPad Pro M1 ; un Mac avec puce M1 ou plus ; une Apple Watch Series 10, une Ultra 2 ou une Apple Watch SE (3e génération).

Les mêmes promesses qu’en 2024

Ceci étant dit, à quoi ressemble ce nouveau Siri ? Apple le présente comme « plus utile, plus compétent et plus intelligent ». Il gagne en capacités conversationnelles, il peut aussi répondre à des questions relatives au contenu affiché à l’écran et piocher dans les données de l’utilisateur (photos, emails, messages…) pour comprendre le « contexte personnel ». Il sait enfin fureter sur le web pour répondre de la manière la plus pertinente possible.

Les exemples donnés par Apple sont convaincants, sur le papier. On peut ainsi demander à Siri les détails d’un concert à venir, obtenir des informations à son sujet (où acheter des tickets ?), créer un rappel pour l’ouverture de la billetterie, puis finalement écouter la nouvelle chanson du groupe. Tout cela dans une fenêtre qui se déroule depuis la Dynamic Island de l’iPhone. Et il est possible d’en discuter avec l’assistant.

L’« intelligence visuelle » est une des rares fonctions d’Apple Intelligence qui a su trouver son public rapidement : avec un iPhone compatible, des informations peuvent être obtenues à partir d’une photo (ChatGPT peut également être autorisé à scruter l’image). Apple l’étend franchement dans l’app Appareil photo avec un nouveau mode Siri qui sait par exemple afficher des infos nutritionnelles sur un plat ou diviser une addition entre amis avec Apple Cash (toujours pas dispo en France hélas).

Sur iPad et sur Mac, Siri AI vit maintenant dans Spotlight, il fait même partie des menus contextuels des systèmes (control + clic sur un fichier, une photo…). L’assistant est également présent sur Apple Watch, CarPlay et les AirPods. Une application dédiée à Siri complète le dispositif, afin de remettre la main sur une conversation passée, ou pour en entamer une nouvelle. L’intelligence visuelle fait son apparition sur ces deux plateformes : sur Mac, en passant par un raccourci clavier permettant d’entourer un objet ; sur iPad, via une capture d’écran.

Les outils d’aide à l’écriture sont toujours bien en place, ils s’améliorent en intégrant Siri qui peut rédiger un brouillon de texte au complet. Mieux encore (ou peut-être pas ?), l’assistant « comprend » le style d’écriture employé en fonction des correspondants : plus professionnel avec le boss, plus cool avec les amis. Les textes générés par Siri peuvent s’y adapter – ne pas oublier de relire, quand même.

Le constructeur a truffé ses apps de fonctions étiquetées « Apple Intelligence ». Impossible de toutes les énumérer ici, mais relevons :

• Spatial Reframing, qui va recomposer une photo en exploitant les données de profondeur et en générant les contenus manquants ;
• l’organisation des onglets par rubriques pertinentes et une fonction de création d’extension web dans Safari ;
• le changement automatique de mots par passe par lot, en cas de mots de passe faibles ou compromis ;
• la construction d’une automatisation dans l’app Raccourcis via une requête texte ;
• la recherche d’un événement dans une vidéo enregistrée par l’app Maison…

Pour bénéficier de ces fonctionnalités Apple Intelligence, les configurations minimales sont l’iPhone 15 Pro et l’iPhone 16, l’iPad mini (A17 Pro), iPad M1, MacBook Neo (A18 Pro), ou une Apple Watch Series 10, Ultra 2 ou SE (3e génération) pour peu que ces modèles de montres soient connectés à un iPhone compatible Apple Intelligence.

Il faudra cependant posséder une configuration musclée pour bénéficier du modèle IA embarqué le plus avancé, autrement dit un appareil équipé de 12 Go de mémoire. Cela comprend les iPhone 17 Pro ou iPhone Air (mais pas l’iPhone 17 qui se contente de 8 Go), un iPad avec puce M4 ou un Mac avec une puce M3 avec au moins cette enveloppe de mémoire, ou un Vision Pro M5. Les bienheureux propriétaires de ces terminaux auront droit à une voix plus expressive de Siri AI, la personnalisation et le débit de cette même voix, ainsi qu’une plus grande précision de la dictée partout dans le système.

Apple précise qu’il faudra posséder un abonnement iCloud+ payant pour obtenir un accès accru à certaines fonctions, comme la génération d’images dans l’app Image Playground.

Gemini sous le capot d’Apple Intelligence

Toutes ces nouveautés (et ces fonctions promises il y a deux ans) sont le résultat d’un travail de fond sur les Foundation Models d’Apple, dont l’architecture repose sur les modèles Gemini. Certaines fonctions tournent en local, d’autres sur des serveurs avec le système Private Cloud Compute. Ce dernier remonte à 2024 et au lancement d’Apple Intelligence (Google s’en est d’ailleurs inspiré pour son propre Private AI Compute).

• Apple détaille la sécurité de son architecture IA et veut séduire les chercheurs

L’idée générale est de protéger les données des utilisateurs qui transitent par ces serveurs ; elles ne sont « jamais stockées ni communiquées » à Apple ou à quiconque. Durant un « tech talk » inédit après la keynote, Craig Federighi, le grand manitou du logiciel chez le constructeur californien, a affirmé qu’Apple Intelligence n’utilise ni Google Assistant, ni l’app Gemini, ni la recherche Google. La collaboration avec Google porte uniquement sur certains modèles d’IA utilisés par Apple, intégrés dans son propre système et exécutés sur son infrastructure.

Un composant central, le System Orchestrator, analyse les requêtes et décide quelles ressources utiliser : applications, données personnelles indexées par Spotlight, contexte affiché à l’écran, etc. De nombreuses tâches sont traitées directement sur l’appareil, grâce à des modèles locaux (compréhension vocale, synthèse de la voix, analyse d’images et de texte). Les demandes plus complexes sont envoyées vers le nuage du Private Cloud Compute.

Les nouveaux modèles Apple Foundation Models (AFM) de troisième génération sont le fruit d’un partenariat avec Google. Les modèles AFM Core, Core Advanced, Cloud et Cloud Image sont des modèles Apple entraînés avec des données propriétaires et affinés à partir des modèles Gemini les plus avancés. Le modèle le plus puissant, AFM Cloud Pro, affiche selon Apple un niveau de qualité comparable aux modèles Gemini les plus avancés. Des GPU NVIDIA hébergés dans le cloud de Google sont utilisés pour l’inférence d’AFM Cloud Pro.

Enfin, quand une requête nécessite des informations d’actualité ou des connaissances générales, Apple s’appuie sur son propre service World Knowledge Service, pas sur la recherche Google.

Est-ce que c’est la bonne cette fois pour Siri et Apple Intelligence ? Impossible à dire pour l’instant, et puis les utilisateurs européens vont devoir prendre leur mal en patience. C’est cependant la dernière chance pour Apple de revenir dans le peloton de tête dans la course à l’IA avec son architecture maison.

En avril dernier, Canonical a fait part de ses ambitions concernant l’intelligence artificielle dans Ubuntu. Comme signalé notamment par XDA Developers, cette annonce a provoqué des inquiétudes. Jon Seager, vice-président de l’ingénierie chez Canonical, a détaillé la position de l’entreprise fin mai lors du dernier Ubuntu Summit.

La thématique centrale est la compatibilité de l’open source en général avec l’intelligence artificielle, en particulier les modèles. Pour Seager, connaitre les poids est une chose, mais c’est peu en comparaison du niveau de transparence auquel le monde du libre est habitué. L’accent de Canonical est donc mis à la fois sur le type de fonctions que l’IA pourrait amener ou faciliter dans le système, autant que sur la licence qui accompagne le modèle retenu.

Mais quelles fonctions ? Bien que Canonical emploie les éléments de langage courants du secteur, évoquant par exemple l’idée de faire d’Ubuntu un « système agentique », les prétentions de l’éditeur semblent pour l’instant modestes et axées sur l’accessibilité.

Jon Seager a expliqué en effet que le premier cas identifié d’utilisation concrète était la reconnaissance vocale pour interagir avec les champs texte, rapporte OMGUbuntu. Cet apport est prévu pour Ubuntu 26.10, comme toujours si les tests donnent satisfaction dans les temps. L’ingénieur doute que cette méthode puisse être appliquée à l’intégralité des champs, mais la fonction devrait pouvoir s’appliquer à une majorité d’entre eux, avec les bénéfices qu’on imagine en matière d’accessibilité.

La volonté de Canonical semble être de poser les bases pour faciliter l’utilisation des agents dans son système, tout en ajoutant des cas d’usage au compte-gouttes. Cette reconnaissance vocale sera assurée par un LLM local, selon l’éditeur, mais aucune précision n’a été donnée. Le responsable a donné deux autres exemples de fonctions « implicites » : l’amélioration de l’autofocus pour la webcam et de la qualité du son pour le microphone, là encore en local.

Autre point important, ces fonctions seront basées sur un paquet Snap qu’il suffira de supprimer si on ne souhaite pas cette fonction. Canonical n’aborde pas ce point, mais il serait intéressant que l’installeur d’Ubuntu pose la question, car un modèle local consomme souvent plusieurs Go et peut donc alourdir l’empreinte de stockage. Un panneau avec des cases à cocher pour chaque service de type IA serait bienvenu.

En avril dernier, Canonical a fait part de ses ambitions concernant l’intelligence artificielle dans Ubuntu. Comme signalé notamment par XDA Developers, cette annonce a provoqué des inquiétudes. Jon Seager, vice-président de l’ingénierie chez Canonical, a détaillé la position de l’entreprise fin mai lors du dernier Ubuntu Summit.

La thématique centrale est la compatibilité de l’open source en général avec l’intelligence artificielle, en particulier les modèles. Pour Seager, connaitre les poids est une chose, mais c’est peu en comparaison du niveau de transparence auquel le monde du libre est habitué. L’accent de Canonical est donc mis à la fois sur le type de fonctions que l’IA pourrait amener ou faciliter dans le système, autant que sur la licence qui accompagne le modèle retenu.

Mais quelles fonctions ? Bien que Canonical emploie les éléments de langage courants du secteur, évoquant par exemple l’idée de faire d’Ubuntu un « système agentique », les prétentions de l’éditeur semblent pour l’instant modestes et axées sur l’accessibilité.

Jon Seager a expliqué en effet que le premier cas identifié d’utilisation concrète était la reconnaissance vocale pour interagir avec les champs texte, rapporte OMGUbuntu. Cet apport est prévu pour Ubuntu 26.10, comme toujours si les tests donnent satisfaction dans les temps. L’ingénieur doute que cette méthode puisse être appliquée à l’intégralité des champs, mais la fonction devrait pouvoir s’appliquer à une majorité d’entre eux, avec les bénéfices qu’on imagine en matière d’accessibilité.

La volonté de Canonical semble être de poser les bases pour faciliter l’utilisation des agents dans son système, tout en ajoutant des cas d’usage au compte-gouttes. Cette reconnaissance vocale sera assurée par un LLM local, selon l’éditeur, mais aucune précision n’a été donnée. Le responsable a donné deux autres exemples de fonctions « implicites » : l’amélioration de l’autofocus pour la webcam et de la qualité du son pour le microphone, là encore en local.

Autre point important, ces fonctions seront basées sur un paquet Snap qu’il suffira de supprimer si on ne souhaite pas cette fonction. Canonical n’aborde pas ce point, mais il serait intéressant que l’installeur d’Ubuntu pose la question, car un modèle local consomme souvent plusieurs Go et peut donc alourdir l’empreinte de stockage. Un panneau avec des cases à cocher pour chaque service de type IA serait bienvenu.

Le gouvernement américain voudrait sa part du gâteau du boom de l’IA générative. L’administration Trump envisagerait d’investir au capital des principales entreprises du secteur. Sam Altman milite depuis longtemps pour une telle initiative.

L’administration Trump n’hésite pas à investir directement dans les entreprises américaines. On l’a ainsi vu acquérir 9,9 % du capital d’Intel. Et demain, elle pourrait s’octroyer une part au capital des principaux labos IA. C’est du moins l’idée qui flotte à Washington, selon le Wall Street Journal.

Donald Trump, interrogé à bord d’Air Force One sur le sujet, n’a pas caché son intérêt sur le sujet. « Il existe des idées selon lesquelles des parts pourraient être attribuées au public américain, de sorte que les Américains deviennent en quelque sorte partenaires de ces entreprises (…) C’est quelque chose de très intéressant, car cela reviendrait presque à créer un partenariat avec le public américain. Nous allons examiner cette possibilité. »

Trump a ajouté : « L’idée est que le peuple américain puisse bénéficier du succès de l’IA (…) C’est quelque chose qui le rendrait riche », promet-il. En échange de ce soutien public, le gouvernement américain profiterait de la valorisation future de ces entreprises. Anthropic et OpenAI sont dans les starting-blocks, avec des IPO record en vue. Les dividendes pourraient ensuite être redistribués à la population, via un fonds souverain ou tout autre mécanisme.

Sam Altman pousse cette idée depuis des années, avant même le lancement de ChatGPT. Le fondateur et patron d’OpenAI cherche manifestement à obtenir le soutien le plus large possible pour ces investissements : il a rencontré le sénateur Bernie Sanders ce mercredi, qui sur l’échiquier politique américain se trouve à l’exact opposé de l’administration actuelle. Mais sur cette question, les extrêmes pourraient se retrouver. Bernie Sanders travaille ainsi sur une mesure radicale : transférer 50 % du capital des principales entreprises d’IA vers un fonds public.

En avril, OpenAI avait effectivement proposé la création d’un fonds public qui investirait dans les entreprises d’IA et surtout, qui distribuerait les gains directement aux citoyens américains. Un dispositif parmi d’autres, dans un catalogue de mesures très politiques visant à faire accepter l’IA par le grand public.

• Aux États-Unis, les forces de l’ordre alertent contre un « extrémisme anti-technologie »

Au vu de l’opposition actuelle de nombreux Américains — 71 % d’entre eux sont opposés à l’installation de datacenters IA — et aux menaces réelles ou supposées que cette technologie fait peser sur l’emploi, la création d’un mécanisme compensatoire n’est pas une idée complètement farfelue. Officiellement, rien n’a encore été décidé. Il faut aussi prendre en compte l’hypothèse impossible à écarter d’un éclatement de la bulle IA : ces investissements publics pourraient dès lors perdre énormément de leur valeur.

Mais sans parler de prise de participation, le gouvernement fédéral actuel a fait du soutien à l’IA un pilier de sa politique industrielle et économique, en dérégulant à tout va et en favorisant la construction de centres de données.

Donald Trump a signé ce mercredi 2 juin un décret présidentiel, certes édulcoré, pour contrôler d’un peu plus près les modèles IA avancés, via un processus d’évaluation volontaire. OpenAI a d’ailleurs confirmé sa participation.

Le gouvernement américain voudrait sa part du gâteau du boom de l’IA générative. L’administration Trump envisagerait d’investir au capital des principales entreprises du secteur. Sam Altman milite depuis longtemps pour une telle initiative.

L’administration Trump n’hésite pas à investir directement dans les entreprises américaines. On l’a ainsi vu acquérir 9,9 % du capital d’Intel. Et demain, elle pourrait s’octroyer une part au capital des principaux labos IA. C’est du moins l’idée qui flotte à Washington, selon le Wall Street Journal.

Donald Trump, interrogé à bord d’Air Force One sur le sujet, n’a pas caché son intérêt sur le sujet. « Il existe des idées selon lesquelles des parts pourraient être attribuées au public américain, de sorte que les Américains deviennent en quelque sorte partenaires de ces entreprises (…) C’est quelque chose de très intéressant, car cela reviendrait presque à créer un partenariat avec le public américain. Nous allons examiner cette possibilité. »

Trump a ajouté : « L’idée est que le peuple américain puisse bénéficier du succès de l’IA (…) C’est quelque chose qui le rendrait riche », promet-il. En échange de ce soutien public, le gouvernement américain profiterait de la valorisation future de ces entreprises. Anthropic et OpenAI sont dans les starting-blocks, avec des IPO record en vue. Les dividendes pourraient ensuite être redistribués à la population, via un fonds souverain ou tout autre mécanisme.

Sam Altman pousse cette idée depuis des années, avant même le lancement de ChatGPT. Le fondateur et patron d’OpenAI cherche manifestement à obtenir le soutien le plus large possible pour ces investissements : il a rencontré le sénateur Bernie Sanders ce mercredi, qui sur l’échiquier politique américain se trouve à l’exact opposé de l’administration actuelle. Mais sur cette question, les extrêmes pourraient se retrouver. Bernie Sanders travaille ainsi sur une mesure radicale : transférer 50 % du capital des principales entreprises d’IA vers un fonds public.

En avril, OpenAI avait effectivement proposé la création d’un fonds public qui investirait dans les entreprises d’IA et surtout, qui distribuerait les gains directement aux citoyens américains. Un dispositif parmi d’autres, dans un catalogue de mesures très politiques visant à faire accepter l’IA par le grand public.

• Aux États-Unis, les forces de l’ordre alertent contre un « extrémisme anti-technologie »

Au vu de l’opposition actuelle de nombreux Américains — 71 % d’entre eux sont opposés à l’installation de datacenters IA — et aux menaces réelles ou supposées que cette technologie fait peser sur l’emploi, la création d’un mécanisme compensatoire n’est pas une idée complètement farfelue. Officiellement, rien n’a encore été décidé. Il faut aussi prendre en compte l’hypothèse impossible à écarter d’un éclatement de la bulle IA : ces investissements publics pourraient dès lors perdre énormément de leur valeur.

Mais sans parler de prise de participation, le gouvernement fédéral actuel a fait du soutien à l’IA un pilier de sa politique industrielle et économique, en dérégulant à tout va et en favorisant la construction de centres de données.

Donald Trump a signé ce mercredi 2 juin un décret présidentiel, certes édulcoré, pour contrôler d’un peu plus près les modèles IA avancés, via un processus d’évaluation volontaire. OpenAI a d’ailleurs confirmé sa participation.

La liste des résultats d’une recherche en ligne sur Google a-t-elle vécu ? Le moteur de recherche teste actuellement un réglage pour afficher ses résultats directement dans le mode IA de Chrome. Il s’agit uniquement d’une expérimentation pour le moment, mais… qui sait ?

Depuis 28 ans maintenant, les résultats de recherche Google accompagnent des milliards d’internautes dans la jungle du web. L’IA pourrait-elle bouleverser ces habitudes ? C’est déjà un peu le cas, pour ceux qui ont troqué Google pour un moteur de recherche IA comme Perplexity ou ChatGPT. Le géant du web n’a pas l’intention de regarder passer les trains, en fourrant de l’IA absolument dans tous les coins de son principal service (au point de favoriser les moteurs alternatifs qui revendiquent leur absence d’IA).

Bien sûr, on connait les AI Overviews — enfin, à part en France où ces résumés ne sont pas disponibles —, qui s’affichent en haut des résultats d’une recherche. Et qui souvent privent les sites web de précieux clics. Depuis l’an dernier, un AI Mode a rejoint les fonctions d’intelligence artificielle accessibles directement depuis la recherche Google. Il s’agit ni plus ni moins qu’un bot conversationnel propulsé par les mêmes modèles que Gemini.

À l’heure actuelle, saisir une requête dans la barre de recherche lance par défaut le moteur traditionnel, celui qui liste les résultats sous forme de liens web, éventuellement avec un descriptif. Le site Windows Report est tombé sur un nouveau flag dans la dernière version Canary (alpha) de Chrome, qui permet de changer ce comportement : on peut décider d’activer par défaut l’affichage des résultats dans le mode IA de Google. Il est toujours possible d’obtenir les résultats « classiques », mais il faut cliquer sur le bouton « All ».

Ce réglage, que l’on peut trouver en naviguant dans chrome://flags (recherchez ensuite « Fulfill Searchbox Queries in AI Mode »), n’est là qu’à des fins d’« exploration » pour le moment. « Il n’est actuellement pas prévu de déployer cela en production », explique le développeur Google qui a implémenté le flag. Néanmoins, le travail est abouti : les raccourcis clavier ctrl-clic, MAJ-clic et clic molette sont pris en charge, ils ouvrent de nouveaux onglets ou en arrière-plan comme actuellement dans la recherche classique.

Un tel niveau de finition laisse penser que Google ne se contente pas de tester une simple idée. Quant à la note laissée par l’auteur du flag, elle indique seulement qu’aucun déploiement n’est prévu à ce stade, ce qui n’exclut pas une arrivée ultérieure auprès du grand public.

La liste des résultats d’une recherche en ligne sur Google a-t-elle vécu ? Le moteur de recherche teste actuellement un réglage pour afficher ses résultats directement dans le mode IA de Chrome. Il s’agit uniquement d’une expérimentation pour le moment, mais… qui sait ?

Depuis 28 ans maintenant, les résultats de recherche Google accompagnent des milliards d’internautes dans la jungle du web. L’IA pourrait-elle bouleverser ces habitudes ? C’est déjà un peu le cas, pour ceux qui ont troqué Google pour un moteur de recherche IA comme Perplexity ou ChatGPT. Le géant du web n’a pas l’intention de regarder passer les trains, en fourrant de l’IA absolument dans tous les coins de son principal service (au point de favoriser les moteurs alternatifs qui revendiquent leur absence d’IA).

Bien sûr, on connait les AI Overviews — enfin, à part en France où ces résumés ne sont pas disponibles —, qui s’affichent en haut des résultats d’une recherche. Et qui souvent privent les sites web de précieux clics. Depuis l’an dernier, un AI Mode a rejoint les fonctions d’intelligence artificielle accessibles directement depuis la recherche Google. Il s’agit ni plus ni moins qu’un bot conversationnel propulsé par les mêmes modèles que Gemini.

À l’heure actuelle, saisir une requête dans la barre de recherche lance par défaut le moteur traditionnel, celui qui liste les résultats sous forme de liens web, éventuellement avec un descriptif. Le site Windows Report est tombé sur un nouveau flag dans la dernière version Canary (alpha) de Chrome, qui permet de changer ce comportement : on peut décider d’activer par défaut l’affichage des résultats dans le mode IA de Google. Il est toujours possible d’obtenir les résultats « classiques », mais il faut cliquer sur le bouton « All ».

Ce réglage, que l’on peut trouver en naviguant dans chrome://flags (recherchez ensuite « Fulfill Searchbox Queries in AI Mode »), n’est là qu’à des fins d’« exploration » pour le moment. « Il n’est actuellement pas prévu de déployer cela en production », explique le développeur Google qui a implémenté le flag. Néanmoins, le travail est abouti : les raccourcis clavier ctrl-clic, MAJ-clic et clic molette sont pris en charge, ils ouvrent de nouveaux onglets ou en arrière-plan comme actuellement dans la recherche classique.

Un tel niveau de finition laisse penser que Google ne se contente pas de tester une simple idée. Quant à la note laissée par l’auteur du flag, elle indique seulement qu’aucun déploiement n’est prévu à ce stade, ce qui n’exclut pas une arrivée ultérieure auprès du grand public.

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Alors qu’elle prépare une entrée en bourse, l’entreprise de Dario Amodei regonfle les discours catastrophistes sur l’IA générative pour sa communication juste après avoir gonflé ses muscles grâce à Mythos.

« Perte de contrôle », évocation du traité sur les armes nucléaires et proposition d’un moratoire sur le développement de l’IA générative, Anthropic y va fort dans sa communication. Celle-ci porte un discours ambivalent et survient alors que l’entreprise prépare une entrée en bourse.

Dans un texte publié sur son site web et signé notamment par Marina Favaro, responsable du pôle R&D, l’entreprise met en avant les avancées de ses outils de génération de code pour soutenir la peur d’une IA générative qui pourrait bientôt être autonome dans la gestion de son amélioration.

L’affichage du danger de l’ « auto-amélioration récursive »

L’entreprise appuie sa communication sur son utilisation de plus en plus importante du code généré par son propre outil pour l’améliorer. « En mai 2026, Claude est l’auteur de plus de 80 % du code que nous intégrons dans la base de code d’Anthropic », argumente ainsi l’entreprise, utilisant au passage l’anthropomorphisme pour attribuer à son outil le statut d’auteur. Elle oublie aussi que, même si Lawrence Lessig affirmait que « le code fait loi » et que son code est grandement généré par Claude, le choix de mettre telle ou telle fonction en place reste bien actuellement dans les mains de ses dirigeants.

Mais qu’importe, selon l’entreprise qui a récemment lancé son projet d’entrée en Bourse de façon officielle : cela pourrait amener d’ici peu, « si l’on pousse le raisonnement assez loin et si l’on dispose de ressources informatiques suffisantes », à l’auto-amélioration récursive de ce genre de système.

Un discours catastrophiste toujours présent

Et, tout en brossant deux autres scénarios possibles, l’entreprise met en avant celui où « les systèmes d’IA deviennent eux-mêmes capables de s’améliorer de manière entièrement récursive et commencent à créer leurs propres successeurs », quitte à retrouver les accents catastrophistes des myriades d’appels à stopper la course à l’IA qui existent depuis 2015. Pour l’éviter, elle évoque un moratoire sur la R&D de ce genre de système.

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Ainsi, pour insister sur l’importance de sa proposition, Anthropic n’hésite pas à évoquer le traité sur les forces nucléaires à portée intermédiaire signé par Mikhaïl Gorbatchev et Ronald Reagan en 1987. Elle dramatise encore plus en affirmant que « ces régimes ont mis des décennies à mettre en place à la fois les infrastructures et la confiance » et que « nous n’avons pas autant de temps devant nous ».

L’utilisation de cette rhétorique catastrophiste par les entreprises de la tech n’est pas nouvelle. Comme nous le relations au sujet de l’agitation des peurs sur les problèmes d’alignement, Emile Torres et Timnit Gebru expliquaient déjà en 2024 que les discours sur la sécurité de l’IA permettent aux entreprises d’attirer des ressources vers la construction de leurs systèmes et de détourner l’attention. Anthropic n’est pas en reste sur le sujet et s’affiche depuis longtemps comme l’entreprise qui parie sur la sécurité de l’IA comme « stratégie gagnante ».

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« Dindons de la farce »

Le chercheur Irénée Régnauld souligne l’utilisation de cette rhétorique alors que l’entreprise prépare son entrée en bourse : « Anthropic agite le drapeau des risques avec la « Pause » comme horizon moral juste avant la plus vaste IPO du monde ». Et il ajoute : « les « Pausistes » vont-ils se rendre compte qu’ils sont les dindons de la farce ? ».

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Il remarque au passage le paradoxe entre ce nouvel affichage de l’entreprise et son abandon en interne en février dernier d’un pan important de sa politique de sécurité. En effet, le Time expliquait que l’entreprise avait décidé de la revoir en profondeur, renonçant aux limites qui lui interdisaient catégoriquement d’entrainer des modèles au-delà d’un certain niveau si les mesures de sécurité appropriées n’étaient pas déjà en place.

Cette annonce intervient aussi alors qu’Anthropic a utilisé cette stratégie marketing de la peur pour promouvoir Mythos, son IA dédiée à la cybersécurité.

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Alors qu’elle prépare une entrée en bourse, l’entreprise de Dario Amodei regonfle les discours catastrophistes sur l’IA générative pour sa communication juste après avoir gonflé ses muscles grâce à Mythos.

« Perte de contrôle », évocation du traité sur les armes nucléaires et proposition d’un moratoire sur le développement de l’IA générative, Anthropic y va fort dans sa communication. Celle-ci porte un discours ambivalent et survient alors que l’entreprise prépare une entrée en bourse.

Dans un texte publié sur son site web et signé notamment par Marina Favaro, responsable du pôle R&D, l’entreprise met en avant les avancées de ses outils de génération de code pour soutenir la peur d’une IA générative qui pourrait bientôt être autonome dans la gestion de son amélioration.

L’affichage du danger de l’ « auto-amélioration récursive »

L’entreprise appuie sa communication sur son utilisation de plus en plus importante du code généré par son propre outil pour l’améliorer. « En mai 2026, Claude est l’auteur de plus de 80 % du code que nous intégrons dans la base de code d’Anthropic », argumente ainsi l’entreprise, utilisant au passage l’anthropomorphisme pour attribuer à son outil le statut d’auteur. Elle oublie aussi que, même si Lawrence Lessig affirmait que « le code fait loi » et que son code est grandement généré par Claude, le choix de mettre telle ou telle fonction en place reste bien actuellement dans les mains de ses dirigeants.

Mais qu’importe, selon l’entreprise qui a récemment lancé son projet d’entrée en Bourse de façon officielle : cela pourrait amener d’ici peu, « si l’on pousse le raisonnement assez loin et si l’on dispose de ressources informatiques suffisantes », à l’auto-amélioration récursive de ce genre de système.

Un discours catastrophiste toujours présent

Et, tout en brossant deux autres scénarios possibles, l’entreprise met en avant celui où « les systèmes d’IA deviennent eux-mêmes capables de s’améliorer de manière entièrement récursive et commencent à créer leurs propres successeurs », quitte à retrouver les accents catastrophistes des myriades d’appels à stopper la course à l’IA qui existent depuis 2015. Pour l’éviter, elle évoque un moratoire sur la R&D de ce genre de système.

• Des centaines de personnalités appellent de nouveau à stopper la course à l’IA

Ainsi, pour insister sur l’importance de sa proposition, Anthropic n’hésite pas à évoquer le traité sur les forces nucléaires à portée intermédiaire signé par Mikhaïl Gorbatchev et Ronald Reagan en 1987. Elle dramatise encore plus en affirmant que « ces régimes ont mis des décennies à mettre en place à la fois les infrastructures et la confiance » et que « nous n’avons pas autant de temps devant nous ».

L’utilisation de cette rhétorique catastrophiste par les entreprises de la tech n’est pas nouvelle. Comme nous le relations au sujet de l’agitation des peurs sur les problèmes d’alignement, Emile Torres et Timnit Gebru expliquaient déjà en 2024 que les discours sur la sécurité de l’IA permettent aux entreprises d’attirer des ressources vers la construction de leurs systèmes et de détourner l’attention. Anthropic n’est pas en reste sur le sujet et s’affiche depuis longtemps comme l’entreprise qui parie sur la sécurité de l’IA comme « stratégie gagnante ».

• Transhumanisme, long-termisme… comment les courants « TESCREAL » influent sur le développement de l’IA

« Dindons de la farce »

Le chercheur Irénée Régnauld souligne l’utilisation de cette rhétorique alors que l’entreprise prépare son entrée en bourse : « Anthropic agite le drapeau des risques avec la « Pause » comme horizon moral juste avant la plus vaste IPO du monde ». Et il ajoute : « les « Pausistes » vont-ils se rendre compte qu’ils sont les dindons de la farce ? ».

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Il remarque au passage le paradoxe entre ce nouvel affichage de l’entreprise et son abandon en interne en février dernier d’un pan important de sa politique de sécurité. En effet, le Time expliquait que l’entreprise avait décidé de la revoir en profondeur, renonçant aux limites qui lui interdisaient catégoriquement d’entrainer des modèles au-delà d’un certain niveau si les mesures de sécurité appropriées n’étaient pas déjà en place.

Cette annonce intervient aussi alors qu’Anthropic a utilisé cette stratégie marketing de la peur pour promouvoir Mythos, son IA dédiée à la cybersécurité.