En mai 2026, Microsoft avait indiqué brièvement que ses équipes d’ingénieurs utilisaient de plus en plus les LLM pour chercher les failles de sécurité. Cette fois, l’entreprise détaille sa façon de faire, en insistant sur l’importance que représentent désormais les grands modèles dans la sécurité de ses produits, Windows en tête.
Le « Patch Tuesday » est le nom que l’on donne au deuxième mardi de chaque mois, date retenue par Microsoft pour effectuer un lâcher de correctifs. Or, celui de juin a marqué une rupture : avec quasiment 200 failles colmatées au compteur, il établissait un nouveau record. Dans un billet en mai, la firme avait indiqué que ses ingénieurs utilisaient les LLM et le faisaient de plus en plus. On pouvait donc supposer que même si le Patch Tuesday de juin était un record, le rythme n’allait pas ralentir.
L’éditeur a justement publié un long billet de blog pour expliquer comment l’IA générative faisait désormais partie intégrante de ses processus.
De l’IA à presque tous les étages
Microsoft explique avoir fait évoluer ses systèmes d’ingénierie et de validation pour réduire le délai entre la découverte d’une vulnérabilité et la protection des clients, en priorisant les zones à plus fort risque. Concrètement, l’IA est intégrée plus tôt dans le cycle de développement, l’évaluation passant toujours par l’expertise humaine, de même que l’arbitrage sur les risques et la garantie que les correctifs respectent le niveau de qualité attendu, affirme l’entreprise.
Faut-il donc s’attendre à une déferlante chaque mois ? Il n’y a bien sûr aucune raison que l’IA utilisée pour débusquer autant de problèmes en mai et juin soit délaissée par la suite. Microsoft prévient ainsi que les clients verront un volume plus élevé de mises à jour de sécurité dans chaque publication. L’éditeur précise rapidement que ce changement est la preuve que les équipes de défense s’améliorent dans l’identification et le traitement des problèmes, pas un signe de dégradation de la sécurité de Windows.
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OpenAI profite de la sortie du purgatoire de GPT-5.6 pour lancer une nouvelle offensive afin d’installer ChatGPT au cœur de tous les usages – aussi bien pour le grand public que pour les professionnels. Les annonces du labo sont un rien désordonnées, alors essayons d’y voir clair.
GPT-5.6 est finalement disponible, après la levée des restrictions imposées par le gouvernement américain sur le nouveau modèle. OpenAI ne s’est pas contentée de cette nouvelle : l’entreprise en a profité pour se rapprocher de son rêve de « super app ».
Atlas écrasé par le poids de ChatGPT
Jusqu’à présent, l’offre logicielle d’OpenAI se partageait entre trois apps : ChatGPT, Codex et le navigateur Atlas. Un catalogue de logiciels qui va se réduire à l’app ChatGPT intégrant Codex… à moins que ça ne soit l’inverse : c’est en fait l’application Codex qui avale l’app ChatGPT, mais qui est renommée ChatGPT. Les utilisateurs ont toutefois la possibilité de conserver l’icône de Codex, et même l’interface habituelle, puisque le logiciel comprend deux vues, une pour Codex, l’autre pour ChatGPT Work (tout le monde suit ?).
Enfin, OpenAI conserve la précédente app ChatGPT, rebaptisée ChatGPT Classic ! Les utilisateurs Mac voudront peut-être la garder au chaud, car elle est native et respecte donc les canons esthétiques et fonctionnels de macOS. Codex/ChatGPT/Atlas est de son côté un fourre-tout sous Electron.
Atlas aura connu une très courte carrière. Lancé en octobre 2025, le navigateur web va baisser le rideau. Les utilisateurs devront passer par l’application ChatGPT, dans laquelle ils retrouveront les mêmes fonctionnalités (on y reviendra).
Cette nouvelle version de l’app ChatGPT intègre un agent Work, capable de prendre en charge des tâches lourdes : feuilles de calcul, présentations, documents, sites web… Il peut également se brancher à d’autres applications pour chercher des informations (Slack, Gmail, Google Drive, Teams, Salesforce, etc.).
OpenAI donne l’exemple de la transformation d’une étude client en brief pour une campagne marketing qui servira à la création de supports de vente adaptés à différents marchés. ChatGPT Work est censé conserver le contexte à chaque étape, grâce à GPT-5.6.
OpenAI pousse aussi les tâches planifiées : rappels, résumés récurrents, surveillance de changements, rapports réguliers. La limite officielle est d’une exécution par heure au maximum, avec des plafonds selon les formules : 3 tâches actives pour Go, 5 pour Plus, 15 pour Pro, Business et Enterprise.
ChatGPT dans Codex, ou l’inverse
Cet agent est d’ores et déjà disponible sur le web et dans l’app mobile pour les abonnés Pro, Enterprise et Edu. Il est aussi proposé dans les apps ChatGPT pour macOS et Windows à tous les utilisateurs, y compris gratuits.
La version de bureau a ceci d’intéressant qu’elle peut utiliser les fichiers stockés sur les machines. L’application intègre aussi un navigateur web – c’est pourquoi elle peut remplacer Atlas. ChatGPT inaugure en parallèle une fonction (en bêta) de génération de sites web, ce qui permet de partager rapidement un projet ou un prototype.
Dans la version web de ChatGPT, l’extension Chrome du chatbot permettra de l’utiliser depuis une barre latérale. De quoi conserver une partie des usages imaginés pour Atlas, mais sans maintenir un navigateur autonome.
Pour le reste, les modèles GPT-5.4 ont tiré leur révérence le 26 juin, y compris pour les GPTs personnalisés. Tout le monde bascule vers GPT-5.5. La version Instant Mini devient le modèle de secours quand un utilisateur atteint certaines limites de GPT-5.5 Instant ou Auto (il n’apparait pas dans le sélecteur de modèles).
OpenAI profite de la sortie du purgatoire de GPT-5.6 pour lancer une nouvelle offensive afin d’installer ChatGPT au cœur de tous les usages – aussi bien pour le grand public que pour les professionnels. Les annonces du labo sont un rien désordonnées, alors essayons d’y voir clair.
GPT-5.6 est finalement disponible, après la levée des restrictions imposées par le gouvernement américain sur le nouveau modèle. OpenAI ne s’est pas contentée de cette nouvelle : l’entreprise en a profité pour se rapprocher de son rêve de « super app ».
Atlas écrasé par le poids de ChatGPT
Jusqu’à présent, l’offre logicielle d’OpenAI se partageait entre trois apps : ChatGPT, Codex et le navigateur Atlas. Un catalogue de logiciels qui va se réduire à l’app ChatGPT intégrant Codex… à moins que ça ne soit l’inverse : c’est en fait l’application Codex qui avale l’app ChatGPT, mais qui est renommée ChatGPT. Les utilisateurs ont toutefois la possibilité de conserver l’icône de Codex, et même l’interface habituelle, puisque le logiciel comprend deux vues, une pour Codex, l’autre pour ChatGPT Work (tout le monde suit ?).
Enfin, OpenAI conserve la précédente app ChatGPT, rebaptisée ChatGPT Classic ! Les utilisateurs Mac voudront peut-être la garder au chaud, car elle est native et respecte donc les canons esthétiques et fonctionnels de macOS. Codex/ChatGPT/Atlas est de son côté un fourre-tout sous Electron.
Atlas aura connu une très courte carrière. Lancé en octobre 2025, le navigateur web va baisser le rideau. Les utilisateurs devront passer par l’application ChatGPT, dans laquelle ils retrouveront les mêmes fonctionnalités (on y reviendra).
Cette nouvelle version de l’app ChatGPT intègre un agent Work, capable de prendre en charge des tâches lourdes : feuilles de calcul, présentations, documents, sites web… Il peut également se brancher à d’autres applications pour chercher des informations (Slack, Gmail, Google Drive, Teams, Salesforce, etc.).
OpenAI donne l’exemple de la transformation d’une étude client en brief pour une campagne marketing qui servira à la création de supports de vente adaptés à différents marchés. ChatGPT Work est censé conserver le contexte à chaque étape, grâce à GPT-5.6.
OpenAI pousse aussi les tâches planifiées : rappels, résumés récurrents, surveillance de changements, rapports réguliers. La limite officielle est d’une exécution par heure au maximum, avec des plafonds selon les formules : 3 tâches actives pour Go, 5 pour Plus, 15 pour Pro, Business et Enterprise.
ChatGPT dans Codex, ou l’inverse
Cet agent est d’ores et déjà disponible sur le web et dans l’app mobile pour les abonnés Pro, Enterprise et Edu. Il est aussi proposé dans les apps ChatGPT pour macOS et Windows à tous les utilisateurs, y compris gratuits.
La version de bureau a ceci d’intéressant qu’elle peut utiliser les fichiers stockés sur les machines. L’application intègre aussi un navigateur web – c’est pourquoi elle peut remplacer Atlas. ChatGPT inaugure en parallèle une fonction (en bêta) de génération de sites web, ce qui permet de partager rapidement un projet ou un prototype.
Dans la version web de ChatGPT, l’extension Chrome du chatbot permettra de l’utiliser depuis une barre latérale. De quoi conserver une partie des usages imaginés pour Atlas, mais sans maintenir un navigateur autonome.
Pour le reste, les modèles GPT-5.4 ont tiré leur révérence le 26 juin, y compris pour les GPTs personnalisés. Tout le monde bascule vers GPT-5.5. La version Instant Mini devient le modèle de secours quand un utilisateur atteint certaines limites de GPT-5.5 Instant ou Auto (il n’apparait pas dans le sélecteur de modèles).
Après les premiers pas de sa première version « grand public » début avril, Muse Spark s’ouvre aux développeurs tiers. Le nouveau modèle IA de Meta est désormais proposé dans une mouture 1.1 qui ne se présente pas comme le champion des benchmarks, mais sous l’angle du rapport performances/prix.
Dire que Meta mise sur sa famille de modèles IA Muse est un doux euphémisme. L’entreprise a besoin de se recaler dans le peloton de fournisseurs de LLM, après la déception que furent ses anciens modèles Llama. C’est ce qui a motivé les investissements fous de Meta dans le secteur, aussi bien au niveau des infrastructures que de la chasse aux talents. Mark Zuckerberg a dépensé sans compter pour créer le Meta Superintelligence Labs, avec sa tête Alexandr Wang.
L’API en tête de gondole
Le premier résultat de ces travaux est tombé début avril, avec Muse Spark. Puis cette semaine, avec le lancement de Muse Image et la présentation de Muse Video. Il manquait une brique importante : une API permettant aux développeurs d’utiliser les capacités du modèle. Une interface existait bien, mais uniquement en aperçu privé.
À la faveur de Muse Spark 1.1, Meta se lance enfin dans le grand bain face à des poids lourds comme Opus 4.8 ou GPT-5.5, avec une API en préversion publique qui ouvre la possibilité aux développeurs de tester des prompts et de prototyper des intégrations. Cette nouvelle version du modèle est présentée par l’entreprise comme pensée pour les tâches agentiques. Autrement dit, l’utilisation d’outils, la navigation sur ordinateur, le codage, le raisonnement à partir d’images, de documents et de vidéos.
Meta insiste sur une fenêtre de contexte d’un million de tokens et sur sa capacité de Muse Spark à conserver le fil dans de longues sessions : « [le modèle] mémorise les actions, retrouve des informations issues de travaux bien antérieurs et synthétise le tout de façon à conserver les étapes critiques nécessaires pour la suite ».
Image : Meta
Les benchmarks fournis par le groupe montrent que le modèle brille effectivement sur les tâches d’agent, avec une domination nette sur les benchs dédiés face à Gemini 3.1 Pro high, Opus 4.8 max et GPT-5.5 xhigh. En revanche, sur les benchs codage et multimodal, Muse Spark 1.1 laisse sa place aux cadors Opus et GPT. La première version du modèle est en tout cas loin derrière son grand frère, dans tous les cas.
Prière de croire Meta sur parole.
Promo sur les tokens
À l’instar de SpaceXAI et de son nouveau Grok 4.5, Meta ne vend pas le modèle IA le plus puissant ni le plus ambitieux du moment. En revanche, il se rattrape sur la grille tarifaire de l’API : 1,25 dollar pour un million de tokens en entrée, 4,25 dollars pour un million de tokens en sortie, et seulement 0,15 dollar pour l’entrée mise en cache. C’est encore moins moins cher que Grok 4.5 avec 2 dollars le million de tokens en entrée et 6 dollars en sortie. Et bien loin des 5/25 dollars d’Opus 4.8.
Sur le plan de la sécurité, Meta affirme que Muse Spark 1.1 reste dans les « marges sûres » sur les grandes catégories de risques pour les modèles avancés, qu’il s’agisse de cybersécurité, des usages chimiques ou biologiques, ou encore la perte de contrôle. Le modèle serait également plus robuste face aux jailbreaks, aux injections de prompt et aux attaques visant les consignes développeur. Meta revendique au passage moins d’hallucinations et une tendance réduite à aller dans le sens de l’utilisateur à tout prix.
En cherchant non pas le modèle le plus puissant, mais celui au meilleur rapport qualité/prix, Meta joue la carte du pragmatisme. Muse Spark 1.1 doit surtout être assez solide pour les usages agentiques, suffisamment polyvalent pour les développeurs, et assez bon marché pour être utilisé souvent. Il s’agit de pousser des coudes pour se faire une place face à Opus et GPT dans les entreprises et chez les développeurs.
Après les premiers pas de sa première version « grand public » début avril, Muse Spark s’ouvre aux développeurs tiers. Le nouveau modèle IA de Meta est désormais proposé dans une mouture 1.1 qui ne se présente pas comme le champion des benchmarks, mais sous l’angle du rapport performances/prix.
Dire que Meta mise sur sa famille de modèles IA Muse est un doux euphémisme. L’entreprise a besoin de se recaler dans le peloton de fournisseurs de LLM, après la déception que furent ses anciens modèles Llama. C’est ce qui a motivé les investissements fous de Meta dans le secteur, aussi bien au niveau des infrastructures que de la chasse aux talents. Mark Zuckerberg a dépensé sans compter pour créer le Meta Superintelligence Labs, avec sa tête Alexandr Wang.
L’API en tête de gondole
Le premier résultat de ces travaux est tombé début avril, avec Muse Spark. Puis cette semaine, avec le lancement de Muse Image et la présentation de Muse Video. Il manquait une brique importante : une API permettant aux développeurs d’utiliser les capacités du modèle. Une interface existait bien, mais uniquement en aperçu privé.
À la faveur de Muse Spark 1.1, Meta se lance enfin dans le grand bain face à des poids lourds comme Opus 4.8 ou GPT-5.5, avec une API en préversion publique qui ouvre la possibilité aux développeurs de tester des prompts et de prototyper des intégrations. Cette nouvelle version du modèle est présentée par l’entreprise comme pensée pour les tâches agentiques. Autrement dit, l’utilisation d’outils, la navigation sur ordinateur, le codage, le raisonnement à partir d’images, de documents et de vidéos.
Meta insiste sur une fenêtre de contexte d’un million de tokens et sur sa capacité de Muse Spark à conserver le fil dans de longues sessions : « [le modèle] mémorise les actions, retrouve des informations issues de travaux bien antérieurs et synthétise le tout de façon à conserver les étapes critiques nécessaires pour la suite ».
Image : Meta
Les benchmarks fournis par le groupe montrent que le modèle brille effectivement sur les tâches d’agent, avec une domination nette sur les benchs dédiés face à Gemini 3.1 Pro high, Opus 4.8 max et GPT-5.5 xhigh. En revanche, sur les benchs codage et multimodal, Muse Spark 1.1 laisse sa place aux cadors Opus et GPT. La première version du modèle est en tout cas loin derrière son grand frère, dans tous les cas.
Prière de croire Meta sur parole.
Promo sur les tokens
À l’instar de SpaceXAI et de son nouveau Grok 4.5, Meta ne vend pas le modèle IA le plus puissant ni le plus ambitieux du moment. En revanche, il se rattrape sur la grille tarifaire de l’API : 1,25 dollar pour un million de tokens en entrée, 4,25 dollars pour un million de tokens en sortie, et seulement 0,15 dollar pour l’entrée mise en cache. C’est encore moins moins cher que Grok 4.5 avec 2 dollars le million de tokens en entrée et 6 dollars en sortie. Et bien loin des 5/25 dollars d’Opus 4.8.
Sur le plan de la sécurité, Meta affirme que Muse Spark 1.1 reste dans les « marges sûres » sur les grandes catégories de risques pour les modèles avancés, qu’il s’agisse de cybersécurité, des usages chimiques ou biologiques, ou encore la perte de contrôle. Le modèle serait également plus robuste face aux jailbreaks, aux injections de prompt et aux attaques visant les consignes développeur. Meta revendique au passage moins d’hallucinations et une tendance réduite à aller dans le sens de l’utilisateur à tout prix.
En cherchant non pas le modèle le plus puissant, mais celui au meilleur rapport qualité/prix, Meta joue la carte du pragmatisme. Muse Spark 1.1 doit surtout être assez solide pour les usages agentiques, suffisamment polyvalent pour les développeurs, et assez bon marché pour être utilisé souvent. Il s’agit de pousser des coudes pour se faire une place face à Opus et GPT dans les entreprises et chez les développeurs.
Google, une des plus grandes régies pub du monde, permet aux annonceurs de créer leurs propres réclames en utilisant des outils d’IA générative. Autant que ça serve à quelque chose après tout. Mais les progrès de l’intelligence artificielle font qu’il est devenu impossible de distinguer le vrai du faux.
Le géant du web interdit les publicités trompeuses et mensongères, mais un annonceur peut toujours recourir à l’IA pour créer des contenus lourdement modifiés et faire passer des lanternes pour des vessies. Pour l’internaute, il est très compliqué de s’y retrouver.
Google veut renforcer la transparence de l’affichage publicitaire dans son service de recherche en ligne, dans Discover et YouTube. Le panneau « Mes préférences publicitaires » va intégrer une nouvelle catégorie d’information, « Comment cette app est faite ». Il indiquera si le bandeau a été créé ou édité avec de l’IA.
Pour accéder à ce panneau, il suffit de toucher les trois petits points sous la pub, ou encore son icône d’info. Quand un annonceur utilise les outils d’IA de Google, la mention y sera automatiquement ajoutée. Et si ce sont des outils tiers qui ont servi à la création de la pub pour une diffusion sur les espaces de Google, il leur sera possible de préciser si de l’IA a été utilisée. « Selon les exigences locales, une étiquette pourra aussi apparaître directement sur la publicité, soit automatiquement, soit lorsque l’annonceur utilise cette option », ajoute l’entreprise.
Ce n’est pas une nouveauté : depuis 2023, Google impose de signaler la présence de contenus IA ou altérés numériquement dans les publicités électorales. L’obligation est désormais généralisée.
Du côté de Meta, un dispositif comparable a été mis en place. Les annonceurs politiques doivent ainsi signaler les contenus audio, vidéo ou les images générés ou modifiés par IA, qui héritent alors d’une étiquette « Infos IA ». Pour les autres publicités, le groupe précise si les visuels ont été créés ou fortement retouchés avec de l’IA, qu’ils proviennent d’outils maison ou tiers.
La fiche d’assistance, mise à jour il y a 5 semaines, précise que ces outils sont en cours de déploiement, par conséquent « toutes les publicités utilisant les fonctions créatives d’IA générative de Meta ne comporteront pas forcément la mention « Infos IA » ».
Google, une des plus grandes régies pub du monde, permet aux annonceurs de créer leurs propres réclames en utilisant des outils d’IA générative. Autant que ça serve à quelque chose après tout. Mais les progrès de l’intelligence artificielle font qu’il est devenu impossible de distinguer le vrai du faux.
Le géant du web interdit les publicités trompeuses et mensongères, mais un annonceur peut toujours recourir à l’IA pour créer des contenus lourdement modifiés et faire passer des lanternes pour des vessies. Pour l’internaute, il est très compliqué de s’y retrouver.
Google veut renforcer la transparence de l’affichage publicitaire dans son service de recherche en ligne, dans Discover et YouTube. Le panneau « Mes préférences publicitaires » va intégrer une nouvelle catégorie d’information, « Comment cette app est faite ». Il indiquera si le bandeau a été créé ou édité avec de l’IA.
Pour accéder à ce panneau, il suffit de toucher les trois petits points sous la pub, ou encore son icône d’info. Quand un annonceur utilise les outils d’IA de Google, la mention y sera automatiquement ajoutée. Et si ce sont des outils tiers qui ont servi à la création de la pub pour une diffusion sur les espaces de Google, il leur sera possible de préciser si de l’IA a été utilisée. « Selon les exigences locales, une étiquette pourra aussi apparaître directement sur la publicité, soit automatiquement, soit lorsque l’annonceur utilise cette option », ajoute l’entreprise.
Ce n’est pas une nouveauté : depuis 2023, Google impose de signaler la présence de contenus IA ou altérés numériquement dans les publicités électorales. L’obligation est désormais généralisée.
Du côté de Meta, un dispositif comparable a été mis en place. Les annonceurs politiques doivent ainsi signaler les contenus audio, vidéo ou les images générés ou modifiés par IA, qui héritent alors d’une étiquette « Infos IA ». Pour les autres publicités, le groupe précise si les visuels ont été créés ou fortement retouchés avec de l’IA, qu’ils proviennent d’outils maison ou tiers.
La fiche d’assistance, mise à jour il y a 5 semaines, précise que ces outils sont en cours de déploiement, par conséquent « toutes les publicités utilisant les fonctions créatives d’IA générative de Meta ne comporteront pas forcément la mention « Infos IA » ».
SpaceXAI lance Grok 4.5, un modèle qui ne domine pas franchement les benchmarks mais qui attaque ses rivaux là où ça fait mal : la facture des tokens. OpenAI, de son côté, a dévoilé de nouveaux modèles vocaux.
Les modèles Grok sont restés dans l’ombre des géants Claude et GPT, mais xAI (qu’il faut maintenant appeler SpaceXAI), entend bien se faire un nom auprès des développeurs et des entreprises avec Grok 4.5. Ce modèle n’est pas un champion absolu des benchmarks, même si ses performances ne sont pas si éloignées des cadors du secteur. C’est surtout au niveau des prix que cette nouvelle mouture se détache nettement du lot.
Grok 4.5 écrase les prix
Sur les performances tout d’abord, Grok 4.5 est présenté comme le meilleur modèle jamais développé par SpaceXAI pour le code. Les benchs fournis par l’entreprise affichent des résultats nuancés : il se défend bien sur certains tests, moins avec d’autres. Sur DeepSWE 1.1, Grok 4.5 est à 53 %, derrière Fable max, GPT-5.5 xhigh et Opus 4.8. Avec 83,3 % sur Terminal Bench 2.1, il fait quasiment jeu égal avec GPT-5.5 (83,4 %) et Fable (84,3 %). Il est devant le modèle d’OpenAI sur SWE Bench Pro (64,7 % contre 58,6 %), mais il traine derrière Opus 4.8 et Fable max (80,4 %).
Captures d’écran.
Autrement dit, Grok 4.5 ne met pas une claque définitive aux rivaux. Ses faiblesses, il les compense par les prix. À 2 dollars le million de tokens en entrée et 6 dollars en sortie, Grok 4.5 est nettement moins onéreux que les modèles concurrents cités par SpaceXAI. L’entreprise estime en effet que son modèle consomme beaucoup moins de tokens sur SWE Bench Pro : 15 854 tokens de sortie en moyenne, contre 67 020 pour Opus 4.8, soit 4,2 fois moins.
Pour donner un ordre d’idée, Opus 4.8 coûte 5 dollars par million de tokens en entrée, et 25 dollars par million en sortie. C’est 5 dollars/30 dollars pour GPT-5.6, et 10 dollars/50 dollars pour Fable 5. Le groupe d’Elon Musk emprunte une stratégie typique des modèles chinois de type DeepSeek : casser le coût d’usage pour convaincre le cœur de cible (développeurs et entreprises) de changer de crémerie.
Évidemment, il faudra vérifier sur pièces les capacités annoncées par SpaceXAI, ainsi que la stabilité et l’efficacité réelle du modèle en production. Grok 4.5 est disponible dès à présent dans Grok Build, Cursor (propriété de SpaceXAI), et la console xAI. Des plugins sont aussi proposés pour Word, PowerPoint et Excel. Attention : les utilisateurs européens devront prendre leur mal en patience, le modèle ne sera disponible que mi-juillet sur le Vieux continent.
ChatGPT Voice donne de la voix
OpenAI n’est pas resté les bras ballants. Le labo attend toujours le feu vert de l’administration Trump pour libérer GPT-5.6 ; selon Axios, les restrictions ont été levées : le modèle et ses trois variantes Sol, Terra et Luna ne devraient donc pas tarder.
En attendant, OpenAI a lancé GPT-Live, une nouvelle génération de modèles vocaux qui vont tenter de rendre le mode vocal de ChatGPT moins robotique. Ils peuvent parler et écouter en même temps, et donner l’impression de suivre la discussion en la relançant par des onomatopées. Quand ChatGPT Voice a besoin de piocher une information sur internet ou de raisonner plus longuement, il délègue en temps réel la tâche au modèle le plus performant du moment (GPT-5.5, ici), puis génère une réponse vocale.
En dehors d’une amélioration de la fluidité des conversations, OpenAI promet aussi des voix remastérisées, ainsi que l’affichage de cartes visuelles pendant l’échange (météo, résultats sportifs…). Un écueil toutefois à relever : GPT-Live n’a pas encore les fonctions multimodales du précédent mode vocal. Le partage d’écran avec l’assistant vocal, ainsi que la possibilité de lui poser des questions en ouvrant la caméra du smartphone ne sont pas disponibles, mais ça viendra. C’est la raison pour laquelle le précédent mode vocal reste une option.
Des garde-fous ont été mis en place pour intervenir pendant que le modèle parle. Une demande potentiellement dangereuse peut orienter le modèle vers une réponse plus sûre, ou afficher des messages ou des ressources spécifiques. Il peut même mettre un terme à la conversation dans les cas les plus critiques. Les discussions autour de l’automutilation suggèrent des lignes d’écoute de crise « validées par des experts ».
Le nouveau modèle vocal intègre des protections en plus pour les utilisateurs ados ; il est censé adopter un comportement adapté à l’âge du capitaine pour réduire les réponses inappropriées. Les parents peuvent aussi autoriser ou interdire l’utilisation de ChatGPT Voice.
Deux versions sont disponibles : GPT‑Live‑1 (le modèle vocal par défaut des abonnés Go, Plus et Pro) et GPT‑Live‑1 mini (pour les comptes gratuits), accessibles dès aujourd’hui aux utilisateurs de ChatGPT. OpenAI compte également les intégrer dans son API.
SpaceXAI lance Grok 4.5, un modèle qui ne domine pas franchement les benchmarks mais qui attaque ses rivaux là où ça fait mal : la facture des tokens. OpenAI, de son côté, a dévoilé de nouveaux modèles vocaux.
Les modèles Grok sont restés dans l’ombre des géants Claude et GPT, mais xAI (qu’il faut maintenant appeler SpaceXAI), entend bien se faire un nom auprès des développeurs et des entreprises avec Grok 4.5. Ce modèle n’est pas un champion absolu des benchmarks, même si ses performances ne sont pas si éloignées des cadors du secteur. C’est surtout au niveau des prix que cette nouvelle mouture se détache nettement du lot.
Grok 4.5 écrase les prix
Sur les performances tout d’abord, Grok 4.5 est présenté comme le meilleur modèle jamais développé par SpaceXAI pour le code. Les benchs fournis par l’entreprise affichent des résultats nuancés : il se défend bien sur certains tests, moins avec d’autres. Sur DeepSWE 1.1, Grok 4.5 est à 53 %, derrière Fable max, GPT-5.5 xhigh et Opus 4.8. Avec 83,3 % sur Terminal Bench 2.1, il fait quasiment jeu égal avec GPT-5.5 (83,4 %) et Fable (84,3 %). Il est devant le modèle d’OpenAI sur SWE Bench Pro (64,7 % contre 58,6 %), mais il traine derrière Opus 4.8 et Fable max (80,4 %).
Captures d’écran.
Autrement dit, Grok 4.5 ne met pas une claque définitive aux rivaux. Ses faiblesses, il les compense par les prix. À 2 dollars le million de tokens en entrée et 6 dollars en sortie, Grok 4.5 est nettement moins onéreux que les modèles concurrents cités par SpaceXAI. L’entreprise estime en effet que son modèle consomme beaucoup moins de tokens sur SWE Bench Pro : 15 854 tokens de sortie en moyenne, contre 67 020 pour Opus 4.8, soit 4,2 fois moins.
Pour donner un ordre d’idée, Opus 4.8 coûte 5 dollars par million de tokens en entrée, et 25 dollars par million en sortie. C’est 5 dollars/30 dollars pour GPT-5.6, et 10 dollars/50 dollars pour Fable 5. Le groupe d’Elon Musk emprunte une stratégie typique des modèles chinois de type DeepSeek : casser le coût d’usage pour convaincre le cœur de cible (développeurs et entreprises) de changer de crémerie.
Évidemment, il faudra vérifier sur pièces les capacités annoncées par SpaceXAI, ainsi que la stabilité et l’efficacité réelle du modèle en production. Grok 4.5 est disponible dès à présent dans Grok Build, Cursor (propriété de SpaceXAI), et la console xAI. Des plugins sont aussi proposés pour Word, PowerPoint et Excel. Attention : les utilisateurs européens devront prendre leur mal en patience, le modèle ne sera disponible que mi-juillet sur le Vieux continent.
ChatGPT Voice donne de la voix
OpenAI n’est pas resté les bras ballants. Le labo attend toujours le feu vert de l’administration Trump pour libérer GPT-5.6 ; selon Axios, les restrictions ont été levées : le modèle et ses trois variantes Sol, Terra et Luna ne devraient donc pas tarder.
En attendant, OpenAI a lancé GPT-Live, une nouvelle génération de modèles vocaux qui vont tenter de rendre le mode vocal de ChatGPT moins robotique. Ils peuvent parler et écouter en même temps, et donner l’impression de suivre la discussion en la relançant par des onomatopées. Quand ChatGPT Voice a besoin de piocher une information sur internet ou de raisonner plus longuement, il délègue en temps réel la tâche au modèle le plus performant du moment (GPT-5.5, ici), puis génère une réponse vocale.
En dehors d’une amélioration de la fluidité des conversations, OpenAI promet aussi des voix remastérisées, ainsi que l’affichage de cartes visuelles pendant l’échange (météo, résultats sportifs…). Un écueil toutefois à relever : GPT-Live n’a pas encore les fonctions multimodales du précédent mode vocal. Le partage d’écran avec l’assistant vocal, ainsi que la possibilité de lui poser des questions en ouvrant la caméra du smartphone ne sont pas disponibles, mais ça viendra. C’est la raison pour laquelle le précédent mode vocal reste une option.
Des garde-fous ont été mis en place pour intervenir pendant que le modèle parle. Une demande potentiellement dangereuse peut orienter le modèle vers une réponse plus sûre, ou afficher des messages ou des ressources spécifiques. Il peut même mettre un terme à la conversation dans les cas les plus critiques. Les discussions autour de l’automutilation suggèrent des lignes d’écoute de crise « validées par des experts ».
Le nouveau modèle vocal intègre des protections en plus pour les utilisateurs ados ; il est censé adopter un comportement adapté à l’âge du capitaine pour réduire les réponses inappropriées. Les parents peuvent aussi autoriser ou interdire l’utilisation de ChatGPT Voice.
Deux versions sont disponibles : GPT‑Live‑1 (le modèle vocal par défaut des abonnés Go, Plus et Pro) et GPT‑Live‑1 mini (pour les comptes gratuits), accessibles dès aujourd’hui aux utilisateurs de ChatGPT. OpenAI compte également les intégrer dans son API.
Apple ne propose pas pour le moment d’abonnement unique pour pouvoir utiliser l’ensemble des fonctions d’Apple Intelligence. Bon nombre d’entre elles sont gratuites, mais d’autres ne sont accessibles qu’à travers des formules payantes. C’est le cas des fonctionnalités IA Creator Studio des logiciels créatifs et bureautiques du constructeur. D’autres nécessiteront un abonnement iCloud+, et encore il faudra bien choisir le pallier.
Avec la future fournée « 27 » des systèmes d’exploitation d’Apple, il faudra ainsi débourser 9,99 euros par mois (le forfait le plus cher) pour accéder aux fonctions IA de l’application Maison. Le constructeur l’a révélé en toute discrétion, au fin fond des notes de version la bêta 3 de macOS 27 Golden Gate, comme l’a repéré Macworld. Puisque ces fonctionnalités sont transversales, les utilisateurs d’iPhone et d’iPad devront également y souscrire pour en profiter.
Apple Intelligence permet à l’application domotique de générer une description de ce qui s’est passé dans une série de vidéos et d’afficher une « notification liée ». Quand un événement est capté par plusieurs caméras, Maison saura regrouper les flux en une seule séquence continue qui s’accompagnera d’une description en langage naturel. Les différentes notifications qui auraient pu être livrées pour chacun de ces instants seront fusionnées en une seule alerte, afin de réduire le volume.
Cela peut être, par exemple, « Untel est arrivé à la maison », derrière lequel se cacherait une série de micro-événements : ouverture de la porte du garage, entrée d’une voiture, puis fermeture du garage. Apple Intelligence permet également à l’utilisateur de retrouver un extrait vidéo en fonction d’un moment précis (l’arrivée d’un paquet, par exemple).
iCloud+ était déjà nécessaire pour le stockage des enregistrements de caméra, qui sont chiffrés de bout en bout. La fonction « Vidéo sécurisée HomeKit » exige le même forfait à 9,99 euros pour ajouter un nombre illimité de caméras, mais le pallier à 0,99 euro est suffisant pour une seule caméra. iCloud+ ne se limite pas à cette fonctionnalité bien sûr, on y trouve aussi un relais privé, l’option « Masquer mon adresse e-mail », le domaine de messagerie personnalisé, et un volume de stockage en ligne (de 50 Go à 2 To).
La rumeur veut qu’Apple ait l’intention de se lancer sur le marché des caméras et des sonnettes connectées. Peut-être qu’à cette occasion, un abonnement dédié pour la domotique IA sera proposé.
Apple ne propose pas pour le moment d’abonnement unique pour pouvoir utiliser l’ensemble des fonctions d’Apple Intelligence. Bon nombre d’entre elles sont gratuites, mais d’autres ne sont accessibles qu’à travers des formules payantes. C’est le cas des fonctionnalités IA Creator Studio des logiciels créatifs et bureautiques du constructeur. D’autres nécessiteront un abonnement iCloud+, et encore il faudra bien choisir le pallier.
Avec la future fournée « 27 » des systèmes d’exploitation d’Apple, il faudra ainsi débourser 9,99 euros par mois (le forfait le plus cher) pour accéder aux fonctions IA de l’application Maison. Le constructeur l’a révélé en toute discrétion, au fin fond des notes de version la bêta 3 de macOS 27 Golden Gate, comme l’a repéré Macworld. Puisque ces fonctionnalités sont transversales, les utilisateurs d’iPhone et d’iPad devront également y souscrire pour en profiter.
Apple Intelligence permet à l’application domotique de générer une description de ce qui s’est passé dans une série de vidéos et d’afficher une « notification liée ». Quand un événement est capté par plusieurs caméras, Maison saura regrouper les flux en une seule séquence continue qui s’accompagnera d’une description en langage naturel. Les différentes notifications qui auraient pu être livrées pour chacun de ces instants seront fusionnées en une seule alerte, afin de réduire le volume.
Cela peut être, par exemple, « Untel est arrivé à la maison », derrière lequel se cacherait une série de micro-événements : ouverture de la porte du garage, entrée d’une voiture, puis fermeture du garage. Apple Intelligence permet également à l’utilisateur de retrouver un extrait vidéo en fonction d’un moment précis (l’arrivée d’un paquet, par exemple).
iCloud+ était déjà nécessaire pour le stockage des enregistrements de caméra, qui sont chiffrés de bout en bout. La fonction « Vidéo sécurisée HomeKit » exige le même forfait à 9,99 euros pour ajouter un nombre illimité de caméras, mais le pallier à 0,99 euro est suffisant pour une seule caméra. iCloud+ ne se limite pas à cette fonctionnalité bien sûr, on y trouve aussi un relais privé, l’option « Masquer mon adresse e-mail », le domaine de messagerie personnalisé, et un volume de stockage en ligne (de 50 Go à 2 To).
La rumeur veut qu’Apple ait l’intention de se lancer sur le marché des caméras et des sonnettes connectées. Peut-être qu’à cette occasion, un abonnement dédié pour la domotique IA sera proposé.
« Certaines décisions doivent rester à jamais humaines — en particulier quand il s’agit de prendre une vie humaine », a affirmé António Guterres. Le secrétaire général de l’ONU a pris position sur cette question brûlante, à l’heure où les armées du monde entier accélèrent l’intégration de l’IA dans leurs opérations militaires.
Les « robots tueurs » qui se donnent le droit de vie ou de mort sur les champs de bataille sont « moralement répugnants », a déclaré sans ambages António Guterres durant le discours inaugural du premier Dialogue mondial sur la gouvernance de l’IA à Genève, repris par le Wall Street Journal. Il évoquait ces « machines qui sélectionnent et attaquent leur cible, jusqu’à ôter une vie, sans contrôle ni jugement humains ».
Le secrétaire général de l’ONU milite pour une interdiction des armes autonomes létales, qui soit inscrite dans le droit international. Il prend de fait une position bien tranchée dans le débat sur la place de l’IA au sein des forces militaires.
Le Pentagone s’appuie de plus en plus sur cette technologie dans ses opérations ; les modèles d’Anthropic, utilisés depuis deux ans, ont ainsi servi pour la capture du président du Venezuela, Nicolas Maduro, et durant la guerre menée par les États-Unis contre l’Iran. Les relations se sont ensuite fortement dégradées entre le département de la Défense et l’entreprise, dont les conditions d’utilisation interdisent de « développer ou concevoir des armes ».
Dario Amodei, le CEO d’Anthropic, avait expliqué que l’entreprise n’avait jamais soulevé d’objections à l’égard d’opérations militaires, mais a rappelé que l’IA pouvait nuire aux valeurs démocratiques en facilitant la surveillance de masse aux États-Unis, ou encore le développement d’armes autonomes.
Le DoD a depuis désigné Anthropic comme « fournisseur à risque », et changé de crémerie IA. L’affaire est toujours entre les mains de la justice, mais de l’eau a coulé sous les ponts depuis et le lancement de Mythos a rebattu les cartes au sein de l’administration Trump.
Les armées d’autres pays s’y intéressent également. Un rapport d’information de l’Assemblée nationale publié début 2025 rapportait déjà que les drones de combat « reposent de plus en plus sur l’intelligence artificielle et offrent de nouvelles stratégies opérationnelles ».
L’IA est aussi utilisée dans les processus d’aide à la décision militaire. Un outil qui « s’introduit désormais dans des sphères hautement stratégiques et décisionnelles », rappelait Bernard Benhamou, secrétaire général de l’Institut de la souveraineté numérique.
Le discours d’António Guterres ne tombe pas par hasard. Le mois dernier, Donald Trump signait un mémorandum sur la sécurité nationale appelant à accélérer l’utilisation de l’IA « dans les domaines du renseignement et de la conduite de la guerre, conformément aux valeurs américaines » et « de manière responsable ».
Le secrétaire générale de l’ONU rejoint d’autres critiques de l’IA militaire, à commencer par celle du pape Léon XIV et de son encyclique Magnifica Humanitas. La décision de tuer ne doit jamais avoir pour « critères suprêmes » la rapidité et l’efficacité, affirme la bulle. « L’IA ne soustrait pas le conflit à son inhumanité intrinsèque : elle ne peut que le rendre plus rapide et impersonnel, en abaissant le seuil du recours à la violence et en transformant la défense en prévision opérationnelle, les victimes étant réduites à de simples données », indique le texte qui appelle à « désarmer l’IA ».
Ces appels seront-ils entendus ? L’opacité avec laquelle l’administration Trump régule les modèles IA les plus ambitieux, alors que la Chine trace sa propre route, laisse planer le doute sur un accord au niveau mondial.
« Certaines décisions doivent rester à jamais humaines — en particulier quand il s’agit de prendre une vie humaine », a affirmé António Guterres. Le secrétaire général de l’ONU a pris position sur cette question brûlante, à l’heure où les armées du monde entier accélèrent l’intégration de l’IA dans leurs opérations militaires.
Les « robots tueurs » qui se donnent le droit de vie ou de mort sur les champs de bataille sont « moralement répugnants », a déclaré sans ambages António Guterres durant le discours inaugural du premier Dialogue mondial sur la gouvernance de l’IA à Genève, repris par le Wall Street Journal. Il évoquait ces « machines qui sélectionnent et attaquent leur cible, jusqu’à ôter une vie, sans contrôle ni jugement humains ».
Le secrétaire général de l’ONU milite pour une interdiction des armes autonomes létales, qui soit inscrite dans le droit international. Il prend de fait une position bien tranchée dans le débat sur la place de l’IA au sein des forces militaires.
Le Pentagone s’appuie de plus en plus sur cette technologie dans ses opérations ; les modèles d’Anthropic, utilisés depuis deux ans, ont ainsi servi pour la capture du président du Venezuela, Nicolas Maduro, et durant la guerre menée par les États-Unis contre l’Iran. Les relations se sont ensuite fortement dégradées entre le département de la Défense et l’entreprise, dont les conditions d’utilisation interdisent de « développer ou concevoir des armes ».
Dario Amodei, le CEO d’Anthropic, avait expliqué que l’entreprise n’avait jamais soulevé d’objections à l’égard d’opérations militaires, mais a rappelé que l’IA pouvait nuire aux valeurs démocratiques en facilitant la surveillance de masse aux États-Unis, ou encore le développement d’armes autonomes.
Le DoD a depuis désigné Anthropic comme « fournisseur à risque », et changé de crémerie IA. L’affaire est toujours entre les mains de la justice, mais de l’eau a coulé sous les ponts depuis et le lancement de Mythos a rebattu les cartes au sein de l’administration Trump.
Les armées d’autres pays s’y intéressent également. Un rapport d’information de l’Assemblée nationale publié début 2025 rapportait déjà que les drones de combat « reposent de plus en plus sur l’intelligence artificielle et offrent de nouvelles stratégies opérationnelles ».
L’IA est aussi utilisée dans les processus d’aide à la décision militaire. Un outil qui « s’introduit désormais dans des sphères hautement stratégiques et décisionnelles », rappelait Bernard Benhamou, secrétaire général de l’Institut de la souveraineté numérique.
Le discours d’António Guterres ne tombe pas par hasard. Le mois dernier, Donald Trump signait un mémorandum sur la sécurité nationale appelant à accélérer l’utilisation de l’IA « dans les domaines du renseignement et de la conduite de la guerre, conformément aux valeurs américaines » et « de manière responsable ».
Le secrétaire générale de l’ONU rejoint d’autres critiques de l’IA militaire, à commencer par celle du pape Léon XIV et de son encyclique Magnifica Humanitas. La décision de tuer ne doit jamais avoir pour « critères suprêmes » la rapidité et l’efficacité, affirme la bulle. « L’IA ne soustrait pas le conflit à son inhumanité intrinsèque : elle ne peut que le rendre plus rapide et impersonnel, en abaissant le seuil du recours à la violence et en transformant la défense en prévision opérationnelle, les victimes étant réduites à de simples données », indique le texte qui appelle à « désarmer l’IA ».
Ces appels seront-ils entendus ? L’opacité avec laquelle l’administration Trump régule les modèles IA les plus ambitieux, alors que la Chine trace sa propre route, laisse planer le doute sur un accord au niveau mondial.
Microsoft cherche à réduire sa facture de tokens d’Anthropic et d’OpenAI. Le géant logiciel a commencé à remplacer les modèles Claude et GPT de certains de ses produits par ses propres modèles MAI. Un exercice à des fins de réduction de coûts, mais aussi une volonté de montrer que ses modèles maison peuvent tenir tête aux cadors du secteur.
Microsoft a lancé début juin une nouvelle série de modèles IA maison, baptisés MAI (Microsoft AI). Une famille qui compte 7 modèles en tout, la vedette du lot étant MAI-Thinking-1, un modèle de raisonnement de taille intermédiaire avec 35 milliards de paramètres actifs et une fenêtre de contexte de 256 000 tokens (environ 600 pages).
Ces nouveaux modèles commencent à remplacer ceux d’OpenAI et d’Anthropic dans plusieurs de ses logiciels (comme Excel et Outlook). Des dizaines de milliers de requêtes dans ces deux applications seraient désormais traités par MAI chaque semaine, croit savoir Bloomberg. C’est beaucoup dit comme ça, mais ce volume ne représente encore qu’une toute petite partie de l’usage IA dans ces applications très populaires.
Tokens trop chers
Microsoft cherche à réduire progressivement la facture à régler aux deux entreprises IA. Le mastodonte de Redmond utilise des quantités massives de tokens dans ses logiciels et pour son assistant à tout faire Copilot. Pour le moment, Microsoft bénéficie de prix réduits grâce à son partenariat avec OpenAI. Néanmoins, cet arrangement va finir par s’éteindre en raison des changements dans la gouvernance du labo.
Mustafa Suleyman, le patron de l’IA chez Microsoft, admettait en juin dernier que son objectif était de réduire et « d’éliminer » les coûts induits par l’utilisation des modèles tiers. « Nous versons beaucoup d’argent à Anthropic », indiquait-il. Pour les utilisateurs et clients d’Office, les prix des abonnements ne changeront pas, ils paieront les mêmes montants pour une IA dont les performances risquent cependant de différer.
Les benchmarks fournis par l’éditeur indique que Thinking-1 est solide dans les évaluations mathématiques et scientifiques. Il est en revanche nettement en retrait sur tout ce qui est codage agentique, à l’exception de SWE-Bench Pro où le modèle n’est pas très loin d’Opus 4.6. C’était d’ailleurs un argument avancé par Microsoft, qui annonçait aussi des capacités supérieures à GPT-5.5 pour un coût dix fois inférieur.
Une solution pourrait consister à faire de MAI les modèles par défaut pour les fonctions IA des logiciels de Microsoft. Les modèles d’OpenAI et d’Anthropic seraient disponibles via des options payantes supplémentaires. On n’en est pas encore là.
Les modèles MAI sont disponibles dans GitHub Copilot. Ils motoriseront aussi l’outil de transcription de Teams, et seront utilisés dans d’autres logiciels maison dans les prochains mois.
Microsoft cherche à réduire sa facture de tokens d’Anthropic et d’OpenAI. Le géant logiciel a commencé à remplacer les modèles Claude et GPT de certains de ses produits par ses propres modèles MAI. Un exercice à des fins de réduction de coûts, mais aussi une volonté de montrer que ses modèles maison peuvent tenir tête aux cadors du secteur.
Microsoft a lancé début juin une nouvelle série de modèles IA maison, baptisés MAI (Microsoft AI). Une famille qui compte 7 modèles en tout, la vedette du lot étant MAI-Thinking-1, un modèle de raisonnement de taille intermédiaire avec 35 milliards de paramètres actifs et une fenêtre de contexte de 256 000 tokens (environ 600 pages).
Ces nouveaux modèles commencent à remplacer ceux d’OpenAI et d’Anthropic dans plusieurs de ses logiciels (comme Excel et Outlook). Des dizaines de milliers de requêtes dans ces deux applications seraient désormais traités par MAI chaque semaine, croit savoir Bloomberg. C’est beaucoup dit comme ça, mais ce volume ne représente encore qu’une toute petite partie de l’usage IA dans ces applications très populaires.
Tokens trop chers
Microsoft cherche à réduire progressivement la facture à régler aux deux entreprises IA. Le mastodonte de Redmond utilise des quantités massives de tokens dans ses logiciels et pour son assistant à tout faire Copilot. Pour le moment, Microsoft bénéficie de prix réduits grâce à son partenariat avec OpenAI. Néanmoins, cet arrangement va finir par s’éteindre en raison des changements dans la gouvernance du labo.
Mustafa Suleyman, le patron de l’IA chez Microsoft, admettait en juin dernier que son objectif était de réduire et « d’éliminer » les coûts induits par l’utilisation des modèles tiers. « Nous versons beaucoup d’argent à Anthropic », indiquait-il. Pour les utilisateurs et clients d’Office, les prix des abonnements ne changeront pas, ils paieront les mêmes montants pour une IA dont les performances risquent cependant de différer.
Les benchmarks fournis par l’éditeur indique que Thinking-1 est solide dans les évaluations mathématiques et scientifiques. Il est en revanche nettement en retrait sur tout ce qui est codage agentique, à l’exception de SWE-Bench Pro où le modèle n’est pas très loin d’Opus 4.6. C’était d’ailleurs un argument avancé par Microsoft, qui annonçait aussi des capacités supérieures à GPT-5.5 pour un coût dix fois inférieur.
Une solution pourrait consister à faire de MAI les modèles par défaut pour les fonctions IA des logiciels de Microsoft. Les modèles d’OpenAI et d’Anthropic seraient disponibles via des options payantes supplémentaires. On n’en est pas encore là.
Les modèles MAI sont disponibles dans GitHub Copilot. Ils motoriseront aussi l’outil de transcription de Teams, et seront utilisés dans d’autres logiciels maison dans les prochains mois.
Meta étend petit à petit ses modèles IA. Après Muse Spark pour l’assistant maison, voici désormais Muse Image qui, comme son nom l’indique, permet de générer des visuels. Instagram et WhatsApp sont les deux premières applications qui y auront droit, Facebook, Messenger et les annonceurs suivront dans un deuxième temps.
Les milliards de dollars engloutis pour bâtir le Meta Superintelligence Labs ont été bien investis : ils permettent désormais de générer de l’AI slop sur les réseaux sociaux de Meta ! Blague à part, le modèle Muse Image peut créer un visuel à partir d’une requête texte, mais aussi d’une photo existante. Des outils d’édition sont disponibles pour ajouter ou effacer des éléments, achevant de corrompre complètement la réalité.
Image générée par Muse Image.
Pour donner des idées, Muse Image suggère une sélection de modifications possibles, des plus simples (coloriser une photo vintage) à des propositions plus farfelues (transformer les individus en pâte à modeler). Le business n’étant jamais très éloigné, le modèle sait également meubler virtuellement une pièce avec des objets et des produits vendus sur internet.
Le modèle est également à l’œuvre dans les outils de création de Stories : 30 nouveaux effets IA sont ainsi proposés dans Instagram. Il est possible aussi de générer des images directement dans une discussion dans WhatsApp, via Meta AI.
Et puisque Meta reste Meta, une fonction un peu glauque permet d’intégrer un autre utilisateur d’Instagram dans une image. Il suffit de taguer la personne dans la requête ; Muse Image va ensuite partir d’une photo publique de l’utilisateur pour le reproduire. Voilà qui ouvre la porte à pas mal de dérives (photos truquées, deepfakes…).
Rappelons qu’il existe des réglages de confidentialité pour interdire la réutilisation des contenus publics de son compte dans ces images IA, ainsi que dans les reels, les vidéos, les stickers et autres fonctions.
Muse Image va s’étendre à l’international, mais pour le moment le modèle est limité aux États-Unis. Ses fonctions sont gratuites « pour les créations de tous les jours », mais ceux qui ont de plus gros besoins devront s’abonner à une des formules payantes du groupe.
Sur un plan plus technique, Muse Image fonctionne comme un agent, explique Meta. Le modèle peut rechercher en ligne pour dénicher des références visuelles et « ancrer les images dans des informations factuelles », le tout en temps réel. Il travaille également avec Muse Spark, avec qui il partage des outils, et peut planifier des tâches.
Les résultats seraient également plus probants si le modèle bénéficie d’un large temps de calcul. Le raisonnement se révèle dans ce cas meilleur, indique Meta, il peut utiliser davantage d’outils pour retravailler ses propositions.
L’entreprise souligne que la manière d’utiliser le budget de calcul compte beaucoup. La génération de plusieurs images pour ne conserver que la meilleure améliore certes les résultats, mais ce processus atteint vite ses limites. La solution : à budget égal, il est plus efficace de laisser Muse Image raisonner, chercher des références ou écrire du code pour corriger les détails.
Selon les benchmarks fournis par l’entreprise, Muse Image se place très haut dans les classements Arena AI réalisés le 5 juillet, même si les modèles GPT Image d’OpenAI demeurent au-dessus. Les modèles de Google, Microsoft, Recraft/Reve ou xAI sont souvent très proches les uns des autres, ce qui permet à Meta de revendiquer une place dans le peloton de tête.
Un modèle vidéo et un filigrane incompatible avec les standards
On n’est pas au bout de nos peines, car Meta a également levé le voile sur Muse Video, le modèle de génération vidéo « le plus avancé » jamais développé par le groupe. Meta promet un suivi de la requête à la lettre, une édition précise, une composition avec plusieurs références, le tout pour un modèle qui s’appuie sur Instagram pour le « contexte social ». Muse Video sera bientôt proposé aux créateurs et dans Meta AI.
Le benchmark Text-to-Video Arena montre que le modèle se défend honorablement face aux rivaux ; il finit à la troisième place, derrière Gemini Omni Flash (Google) et Seedance 2.0 (Bytedance). Comme dans le cas de Muse Image, ces classements Elo sont un indicateur de préférence humaine dans un cadre de test donné, pas une mesure absolue de qualité.
Enfin, Meta a présenté son système de filigrane invisible, Content Seal. Les visuels générés par Muse Image conserveront cette signature, même s’ils sont recadrés, compressés, redimensionnés, ou si une capture d’écran en est faite. Le filigrane Content Seal, qui va s’étendre à Muse Video, n’est malheureusement pas compatible avec les deux autres méthodes du marché que sont SynthID et C2PA Content Credentials. Un outil d’identification est disponible à cette adresse.
Meta étend petit à petit ses modèles IA. Après Muse Spark pour l’assistant maison, voici désormais Muse Image qui, comme son nom l’indique, permet de générer des visuels. Instagram et WhatsApp sont les deux premières applications qui y auront droit, Facebook, Messenger et les annonceurs suivront dans un deuxième temps.
Les milliards de dollars engloutis pour bâtir le Meta Superintelligence Labs ont été bien investis : ils permettent désormais de générer de l’AI slop sur les réseaux sociaux de Meta ! Blague à part, le modèle Muse Image peut créer un visuel à partir d’une requête texte, mais aussi d’une photo existante. Des outils d’édition sont disponibles pour ajouter ou effacer des éléments, achevant de corrompre complètement la réalité.
Image générée par Muse Image.
Pour donner des idées, Muse Image suggère une sélection de modifications possibles, des plus simples (coloriser une photo vintage) à des propositions plus farfelues (transformer les individus en pâte à modeler). Le business n’étant jamais très éloigné, le modèle sait également meubler virtuellement une pièce avec des objets et des produits vendus sur internet.
Le modèle est également à l’œuvre dans les outils de création de Stories : 30 nouveaux effets IA sont ainsi proposés dans Instagram. Il est possible aussi de générer des images directement dans une discussion dans WhatsApp, via Meta AI.
Et puisque Meta reste Meta, une fonction un peu glauque permet d’intégrer un autre utilisateur d’Instagram dans une image. Il suffit de taguer la personne dans la requête ; Muse Image va ensuite partir d’une photo publique de l’utilisateur pour le reproduire. Voilà qui ouvre la porte à pas mal de dérives (photos truquées, deepfakes…).
Rappelons qu’il existe des réglages de confidentialité pour interdire la réutilisation des contenus publics de son compte dans ces images IA, ainsi que dans les reels, les vidéos, les stickers et autres fonctions.
Muse Image va s’étendre à l’international, mais pour le moment le modèle est limité aux États-Unis. Ses fonctions sont gratuites « pour les créations de tous les jours », mais ceux qui ont de plus gros besoins devront s’abonner à une des formules payantes du groupe.
Sur un plan plus technique, Muse Image fonctionne comme un agent, explique Meta. Le modèle peut rechercher en ligne pour dénicher des références visuelles et « ancrer les images dans des informations factuelles », le tout en temps réel. Il travaille également avec Muse Spark, avec qui il partage des outils, et peut planifier des tâches.
Les résultats seraient également plus probants si le modèle bénéficie d’un large temps de calcul. Le raisonnement se révèle dans ce cas meilleur, indique Meta, il peut utiliser davantage d’outils pour retravailler ses propositions.
L’entreprise souligne que la manière d’utiliser le budget de calcul compte beaucoup. La génération de plusieurs images pour ne conserver que la meilleure améliore certes les résultats, mais ce processus atteint vite ses limites. La solution : à budget égal, il est plus efficace de laisser Muse Image raisonner, chercher des références ou écrire du code pour corriger les détails.
Selon les benchmarks fournis par l’entreprise, Muse Image se place très haut dans les classements Arena AI réalisés le 5 juillet, même si les modèles GPT Image d’OpenAI demeurent au-dessus. Les modèles de Google, Microsoft, Recraft/Reve ou xAI sont souvent très proches les uns des autres, ce qui permet à Meta de revendiquer une place dans le peloton de tête.
Un modèle vidéo et un filigrane incompatible avec les standards
On n’est pas au bout de nos peines, car Meta a également levé le voile sur Muse Video, le modèle de génération vidéo « le plus avancé » jamais développé par le groupe. Meta promet un suivi de la requête à la lettre, une édition précise, une composition avec plusieurs références, le tout pour un modèle qui s’appuie sur Instagram pour le « contexte social ». Muse Video sera bientôt proposé aux créateurs et dans Meta AI.
Le benchmark Text-to-Video Arena montre que le modèle se défend honorablement face aux rivaux ; il finit à la troisième place, derrière Gemini Omni Flash (Google) et Seedance 2.0 (Bytedance). Comme dans le cas de Muse Image, ces classements Elo sont un indicateur de préférence humaine dans un cadre de test donné, pas une mesure absolue de qualité.
Enfin, Meta a présenté son système de filigrane invisible, Content Seal. Les visuels générés par Muse Image conserveront cette signature, même s’ils sont recadrés, compressés, redimensionnés, ou si une capture d’écran en est faite. Le filigrane Content Seal, qui va s’étendre à Muse Video, n’est malheureusement pas compatible avec les deux autres méthodes du marché que sont SynthID et C2PA Content Credentials. Un outil d’identification est disponible à cette adresse.
Alibaba interdit à ses employés d’utiliser Claude Code au bureau. Le géant chinois du commerce et des services en ligne leur demande de se servir de l’outil de programmation maison. Le tout dans une ambiance glaciale entre les deux entreprises.
Malgré les restrictions imposées par Anthropic aux utilisateurs et aux organisations basés en Chine, Claude Code est tout aussi populaire là-bas que partout ailleurs. Ça n’est plus du goût d’Alibaba, qui exigera de ses salariés l’usage de Qoder, la plateforme de code interne, à partir du 10 juillet. Une décision qui serait motivée selon Reuters par des risques de surveillance.
Les yeux indiscrets de Claude
L’interdiction intervient quelques jours après la découverte de fonctions dans Claude Code qui permettraient d’identifier les utilisateurs chinois – et donc… de leur en interdire l’accès. Les services de Claude (l’API et Claude.ai en particulier) ne sont effectivement pas censés être utilisables en Chine. Ce qui n’empêche pas les développeurs du pays d’y accéder tout de même, en utilisant toutes sortes de méthodes de contournement.
Depuis la fin juin, une rumeur court selon laquelle l’outil de programmation d’Anthropic contiendrait un spyware pour surveiller tous ceux qui s’en servent en Chine. Il s’agirait en fait d’un mécanisme qui coderait dans les requêtes envoyées par les utilisateurs des informations capables de les localiser (fuseau horaire, route empruntée pour diriger le prompt, configurations proxy).
Plus précisément, avec la version 2.1.91 du 2 avril, Claude Code aurait commencé à enregistrer ces données sur deux listes cachées : une d’entre elles mentionnerait des réseaux d’entreprises chinoises et de labos IA, dont Alibaba, Baidu ou encore ByteDance.
Anthropic aurait publié un correctif le 1er juillet. Ce dispositif serait donc resté actif pendant environ trois mois. Porte dérobée ? Outil d’espionnage ? Filtre antifraude ? Un peu de tout ça à la fois ? Impossible à dire, Anthropic n’ayant pas communiqué officiellement sur le sujet.
Malgré des contournements difficiles à contrôler, les efforts d’Anthropic pour repérer et bloquer l’accès à Claude Code depuis la Chine se poursuivent, comme le relève le Financial Times. Certains utilisateurs passent ainsi par des filiales étrangères, notamment via Azure de Microsoft, qui vendent des accès API à des entreprises chinoises ayant des entités à Singapour. Microsoft assure qu’Anthropic surveille l’usage du service et fait appliquer ses conditions, avec son soutien.
L’entreprise cible aussi les services dits de « transfert », qui relaient les requêtes d’utilisateurs basés en Chine via des comptes Claude enregistrés à l’étranger. Mais les grands labos chinois les évitent généralement, par crainte que ces intermédiaires stockent ou revendent les prompts – ce qui permettrait à des concurrents d’analyser leur manière d’exploiter les modèles avancés.
Maudite distillation
En février dernier, Anthropic pointait du doigt DeepSeek, Moonshot et MiniMax, trois labos chinois coupables de distillation de Claude. Rebelote fin juin, avec cette fois Alibaba en ligne de mire.
« Des opérateurs liés à Alibaba et à Alibaba Qwen, le laboratoire d’IA d’Alibaba [auraient généré] plus de 28,8 millions d’échanges avec Claude via près de 25 000 comptes frauduleux », se plaignait Anthropic devant des élus américains. La distillation, une pratique d’entraînement légitime, ne l’est plus quand elle permet à des rivaux d’acquérir des capacités « en une fraction du temps et à un coût bien inférieur », dénonçait le labo américain.
Si l’interdiction d’Alibaba est mise en œuvre le 10 juillet, ce serait le premier grand groupe chinois à restreindre formellement l’utilisation de Claude Code en raison de ce mécanisme, plutôt que pour des histoires de coût ou de concurrence.
Pékin interdit aux entreprises du pays d’utiliser des modèles IA étrangers hébergés dans des datacenters installés en dehors de Chine. Une restriction qui n’empêche toutefois pas d’exploiter ces mêmes modèles pour de la R&D interne. La frontière est parfois floue.
Alibaba interdit à ses employés d’utiliser Claude Code au bureau. Le géant chinois du commerce et des services en ligne leur demande de se servir de l’outil de programmation maison. Le tout dans une ambiance glaciale entre les deux entreprises.
Malgré les restrictions imposées par Anthropic aux utilisateurs et aux organisations basés en Chine, Claude Code est tout aussi populaire là-bas que partout ailleurs. Ça n’est plus du goût d’Alibaba, qui exigera de ses salariés l’usage de Qoder, la plateforme de code interne, à partir du 10 juillet. Une décision qui serait motivée selon Reuters par des risques de surveillance.
Les yeux indiscrets de Claude
L’interdiction intervient quelques jours après la découverte de fonctions dans Claude Code qui permettraient d’identifier les utilisateurs chinois – et donc… de leur en interdire l’accès. Les services de Claude (l’API et Claude.ai en particulier) ne sont effectivement pas censés être utilisables en Chine. Ce qui n’empêche pas les développeurs du pays d’y accéder tout de même, en utilisant toutes sortes de méthodes de contournement.
Depuis la fin juin, une rumeur court selon laquelle l’outil de programmation d’Anthropic contiendrait un spyware pour surveiller tous ceux qui s’en servent en Chine. Il s’agirait en fait d’un mécanisme qui coderait dans les requêtes envoyées par les utilisateurs des informations capables de les localiser (fuseau horaire, route empruntée pour diriger le prompt, configurations proxy).
Plus précisément, avec la version 2.1.91 du 2 avril, Claude Code aurait commencé à enregistrer ces données sur deux listes cachées : une d’entre elles mentionnerait des réseaux d’entreprises chinoises et de labos IA, dont Alibaba, Baidu ou encore ByteDance.
Anthropic aurait publié un correctif le 1er juillet. Ce dispositif serait donc resté actif pendant environ trois mois. Porte dérobée ? Outil d’espionnage ? Filtre antifraude ? Un peu de tout ça à la fois ? Impossible à dire, Anthropic n’ayant pas communiqué officiellement sur le sujet.
Malgré des contournements difficiles à contrôler, les efforts d’Anthropic pour repérer et bloquer l’accès à Claude Code depuis la Chine se poursuivent, comme le relève le Financial Times. Certains utilisateurs passent ainsi par des filiales étrangères, notamment via Azure de Microsoft, qui vendent des accès API à des entreprises chinoises ayant des entités à Singapour. Microsoft assure qu’Anthropic surveille l’usage du service et fait appliquer ses conditions, avec son soutien.
L’entreprise cible aussi les services dits de « transfert », qui relaient les requêtes d’utilisateurs basés en Chine via des comptes Claude enregistrés à l’étranger. Mais les grands labos chinois les évitent généralement, par crainte que ces intermédiaires stockent ou revendent les prompts – ce qui permettrait à des concurrents d’analyser leur manière d’exploiter les modèles avancés.
Maudite distillation
En février dernier, Anthropic pointait du doigt DeepSeek, Moonshot et MiniMax, trois labos chinois coupables de distillation de Claude. Rebelote fin juin, avec cette fois Alibaba en ligne de mire.
« Des opérateurs liés à Alibaba et à Alibaba Qwen, le laboratoire d’IA d’Alibaba [auraient généré] plus de 28,8 millions d’échanges avec Claude via près de 25 000 comptes frauduleux », se plaignait Anthropic devant des élus américains. La distillation, une pratique d’entraînement légitime, ne l’est plus quand elle permet à des rivaux d’acquérir des capacités « en une fraction du temps et à un coût bien inférieur », dénonçait le labo américain.
Si l’interdiction d’Alibaba est mise en œuvre le 10 juillet, ce serait le premier grand groupe chinois à restreindre formellement l’utilisation de Claude Code en raison de ce mécanisme, plutôt que pour des histoires de coût ou de concurrence.
Pékin interdit aux entreprises du pays d’utiliser des modèles IA étrangers hébergés dans des datacenters installés en dehors de Chine. Une restriction qui n’empêche toutefois pas d’exploiter ces mêmes modèles pour de la R&D interne. La frontière est parfois floue.
Depuis son retour, Fable 5 est la cible de critiques virulentes sur ses performances. Le modèle ne semble pas présenter les mêmes capacités qu’avant son blocage, suite à la directive de la Maison-Blanche. Même Mythos 5 semble perdre de sa superbe.
Rappelons rapidement quelques éléments chronologiques. Le 9 juin 2026, Anthropic lance Claude Fable 5, une version de Mythos 5 disposant de garde-fous et présenté alors comme le modèle le plus « capables » de l’histoire de l’entreprise. Trois jours plus tard, une directive de contrôle des exportations, signée par la Maison-Blanche et juridiquement contraignante, force Anthropic à suspendre l’accès aux deux modèles pour tout ressortissant étranger, y compris ses propres employés non-américains. Le décret conduit l’entreprise à un arrêt mondial pour tous les clients, Anthropic ayant jugé impossible de filtrer les utilisateurs par nationalité en temps réel.
Le déclencheur invoqué était un rapport de chercheurs d’Amazon selon lequel Fable 5 aurait pu être manipulé (jailbreaké) pour livrer des informations exploitables dans des cyberattaques. En toile de fond, des soupçons qu’un groupe lié à la Chine ait pu accéder à Mythos, ce qui faisait craindre une rétro-ingénierie ou une distillation par un adversaire étranger.
Fin juin, le Department of Commerce lève ces contrôles. L’accès à Fable 5 est restauré le 1ᵉʳ juillet sur Claude Platform, Claude.ai, Claude Code et Claude Cowork. Mythos 5, lui, reste réservé aux partenaires vérifiés du programme Glasswing, comme on l’a vu avec Mozilla.
Au-delà du temps perdu par Anthropic (environ trois semaines), le retour de Fable 5 ne s’est pas fait sous les cotillons. Ses performances, selon les cas d’utilisation, semblent en fort retrait. Pendant ce temps, l’utilisation des modèles chinois grimpe rapidement.
Kaboum !
Dans la plupart des résultats obtenus avant le retrait de Fable 5, de nombreux sites ont relevé les excellentes performances du modèle, notant souvent un saut générationnel significatif. Parmi les notes obtenues : 80,3 % sur SWE-Bench Pro (contre 69,2 % pour Opus 4.8), 64,5 % sur Humanity’s Last Exam avec outils (contre 57,9 % pour Opus 4.8 et 52,2 % pour GPT-5.5), et ainsi de suite pour tous les benchmarks majeurs (FrontierCode Diamond, OSWorld-Verified, GDPval-AA, Terminal-Bench 2.1), comme relevé notamment par Datacamp.
Pour Every, le résultat était encore plus tranché : Fable 5 était tout simplement « le meilleur modèle de programmation ». La société en tenait pour preuve le score de 91/100 obtenu sur leur propre benchmark « Senior Engineer », contre 63 pour Opus 4.8 et 62 pour GPT-5.5. Même son de cloche chez BenchLM.
C’est là que le tableau se complique singulièrement depuis le 1ᵉʳ juillet. Le retour de Fable 5 s’est accompagné d’un nouveau classificateur de cybersécurité, et selon des données publiées le 2 juillet par la plateforme de test BridgeMind, les scores de débogage TypeScript de Fable 5 se sont effondrés de 70 %, comme relevé par Tech Times.
Pourquoi une telle chute ? A priori, pas parce que le modèle en lui-même est devenu moins performant. La faute semble bien incomber au nouveau classificateur, qui redirige une part des requêtes liées à la programmation vers Opus 4.8, sans que les utilisateurs en soient toujours informés.
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