17 octobre 2026

Au sommaire cette semaine

Lecture : 19 minutes, Expresso audio : 14 minutes

• L’édito : ils ont recodé Photoshop.
• On forme plus qu’on ne licencie. Sauf les jeunes.
• Parlez à la machine comme à un musicien
• Le frigo avait un accès à distance
• Les brèves de la semaine

Ils ont recodé Photoshop.

Par Alexis Rollin, RnD Intelligence Appliquée

Le 3 octobre, Brandon Thomas, un développeur d’Atlanta, a annoncé qu’il avait recréé sept logiciels à la manière d’Adobe, de Photoshop à Acrobat. Une semaine plus tard, il ajoutait Word, Excel et PowerPoint, raconte Les Numériques. Tout est gratuit, ouvert, écrit par des agents Claude. Ce vendredi, ses clones d’Adobe totalisaient 127 048 étoiles sur GitHub, le site où les développeurs publient leur code. Une étoile, c’est le « j’aime » du développeur : un signe d’intérêt.

Pendant ce temps, REA dépasse 285 000 étoiles. C’est un outil gratuit qui permet à un agent d’IA d’examiner une application de l’extérieur, sans avoir son code source : vous lui montrez une fonction qui vous plaît dans un logiciel, il explique comment elle marche, preuves à l’appui, puis en construit une version pour votre propre produit. Et Anthropic raconte sur son blog d’ingénierie qu’ils ont dû abandonner git, l’outil de gestion de code de presque tous les développeurs : de 2 500 modifications de code par jour en mai, ils sont passés à plus de 30 000 en septembre. Sept personnes ont construit un remplaçant en cinq mois.

Dit autrement : écrire du logiciel ne demande plus une équipe et des mois. Il faut quelques personnes, quelques jours, et une (grosse) facture de tokens (le token est l’unité de texte que facture un modèle d’IA). Anthropic reconnaît d’ailleurs que sa dépense en tokens « dépasse de loin ce que n’importe quelle autre entreprise voudrait raisonnablement dépenser ». Souvenez-vous de la 448 : mon seul mois de septembre, valorisé au prix public de l’API, valait 12 872 dollars de tokens, soixante-quatre fois ce que je paye avec mon abonnement de 200 dollars.

Alors, Adobe est mort ? Non. Adobe vient d’annoncer un trimestre record, et PhotoCraft se dit lui-même « pas encore un remplaçant de Photoshop pour un travail professionnel quotidien ». Il serait prêt à 45 % environ.

Et le droit ? Recopier une fonctionnalité n’est pas interdit en soi : en 2012, la Cour de justice de l’Union européenne a jugé que « ni la fonctionnalité d’un programme d’ordinateur ni le langage de programmation » ne sont protégés par le droit d’auteur (arrêt SAS Institute). Le code, lui, l’est. D’où la précaution des clones, écrits « à partir des spécifications publiques et du comportement observé ». La marque, le design et les conditions d’utilisation restent des terrains glissants. REA le sait : il se réserve aux logiciels « que vous possédez ou que vous êtes autorisé à examiner ».

Mais je retiens surtout une phrase du billet d’Anthropic : tous les ingénieurs du projet jugent que Claude écrit du code mieux qu’eux, mais ce sont eux qui ont porté l’architecture et les arbitrages de conception.

Le code se clone. Le jugement, beaucoup moins. Votre logiciel métier est fait des deux, et la part de code va coûter de moins en moins cher.

En revanche, vous aurez toujours besoin de trois ingrédients :

1. Vos données, d’abord. Un clone de logiciel n’a ni vos fichiers, ni dix ans d’historique client.
2. Vos processus, ensuite. Qui valide, qui corrige, que fait-on des exceptions ?
3. L’expérience, enfin. Savoir comment les systèmes se parlent, et ce qui arrive quand ils se parlent mal. Cette semaine, environ 700 supermarchés l’ont appris : leurs frigos étaient joignables depuis internet pour que le frigoriste les règle à distance, et des pirates en ont pris la main (je vous raconte plus bas).

Ces trois choses ne tiennent jamais dans une seule tête. Le bon attelage, c’est un tandem : un expert du métier, qui sait ce qui compte, et un expert de l’IA, qui sait où la machine déraille et où elle peut être surpuissante à moindre coût.

Pour une agence comme la nôtre, la conclusion est simple. Nous vendrons moins de lignes de code, et plus de ce qui les entoure : la donnée, le processus, l’expérience technique des interconnexions, bref, l’architecture. Nous serons la moitié IA du tandem.

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On forme plus qu’on ne licencie. Sauf les jeunes.

Mardi, j’ai cherché la source d’un graphique reçu dans une newsletter. Titre : « AI: Service firms are retraining, not firing ». Il venait d’Apollo, et derrière Apollo, de la Fed de New York.

L’enquête de la Fed a interrogé des entreprises sur ce que l’IA a changé dans leurs effectifs au cours des six derniers mois. Ses pourcentages ne portent que sur celles qui utilisent déjà l’IA. Parmi les entreprises de services qui l’utilisent (61 % d’entre elles), 34 % ont formé leurs salariés à cause de l’IA, 4 % ont licencié. Parmi les industriels qui l’utilisent (51 %), 22 % ont formé, aucun n’a licencié. En clair : chez un industriel sur cinq qui a adopté l’IA, elle s’est traduite par de la formation, et chez aucun par un licenciement. Deux précisions qui comptent : l’enquête couvre la seule région de New York et le nord du New Jersey, et ce sont des déclarations de chefs d’entreprise.

Dans la même enquête, 15 % des entreprises de services disent avoir embauché moins à cause de l’IA. Et la Fed ajoute elle-même que les débutants pourraient être « significativement » touchés.

En France, on a désormais un chiffre. La Banque de France et HEC ont publié le 8 octobre une étude sur les 21-29 ans. En mars 2026, leurs embauches en CDI étaient 28 % sous leur niveau de novembre 2022 dans les métiers les plus exposés à l’IA, contre 8 % dans les moins exposés. Les auteurs sont prudents : la hausse des taux, le reflux de la tech et le télétravail brouillent la lecture. Ils ne concluent pas à un effet de l’IA. Mais dans les entreprises qui utilisent l’IA, l’emploi total ne décroche pas. Ce sont les entrées qui baissent.

Aux États-Unis, même musique. L’économie n’a créé que 29 000 emplois en septembre, et le chômage remonte à 4,2 %. On embauche à peine.

Alors, qui formera les seniors de demain ? C’est la question de Morgane Soulier, qui reprend une idée de Joshua Rothman dans le New Yorker : l’IA rend accessibles les 90 premiers pour cent d’une tâche. Les 10 derniers restent difficiles. « Ce sont ceux du jugement. » Or le jugement s’apprend en faisant les 90 premiers.

Et si le junior était la moitié IA du tandem ? Il maîtrise les outils, l’expert métier a le jugement. Ensemble, le junior apprend le métier et l’expert fait travailler la machine. C’est peut-être la réponse à Morgane Soulier : le junior apporte les outils, et apprend auprès de l’expert ce que la machine ne sait pas faire, juger.

Et le temps gagné, où va-t-il ? Stéphane Distinguin pose la bonne question : on demande au manager d’accélérer l’adoption, « sans toujours lui donner les moyens d’en définir les objectifs ni de peser sur le partage du dividende de productivité ».

Et donc ?

• Gardez des postes d’entrée, même quand l’IA fait la tâche. C’est votre réservoir de seniors pour 2030.
• Changez ce qu’on demande aux juniors : moins de production, plus de revue et de jugement sur ce que la machine produit.
• Montez des tandems junior et expert métier : le junior apporte les outils d’IA, l’expert le jugement. Chacun forme l’autre.
• Décidez à l’avance où va le temps gagné : formation, qualité, nouveaux clients. Sinon, il disparaît dans de nouvelles réunions.

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Parlez à la machine comme à un musicien

Cette semaine, j’ai sauvegardé six textes sur la même question : comment parler aux modèles en 2026 ? C’est une question que je pose en atelier : faut-il encore apprendre à prompter ?

Oui, nos prompts vont raccourcir. Nous parlerons de plus en plus à nos agents à la voix, et grâce à notre contexte et à leur mémoire, ils devineront de mieux en mieux nos intentions.

Et pourtant, je reste convaincu qu’il faut comprendre comment ça marche. Mettre les mains dans le cambouis, tester, se tromper, et se forger ses propres convictions, comme toujours. C’est à ce prix que nos chatbots deviennent de vrais sparring-partners, et pas des machines à copier-coller.

Benoît Raphaël l’appelle le « jazz prompting ». Il observe son associé Thomas Mahier : très peu de mots, beaucoup de relances, des formules lâchées au milieu des phrases. L’idée : « Il faut lui parler de telle manière que nous ne soyons pas le maillon limitant. » Et une formule que je garde : « On ne dirige pas un génie comme on dirige un incompétent motivé. » Au débutant plein de bonne volonté, on détaille chaque étape. Au génie, on donne le but et le contexte, puis on le laisse faire. Nos modèles sont passés de l’un à l’autre, mais pas encore nos prompts.

Pourquoi maintenant ? Parce que la façon de fabriquer les modèles a changé. Un modèle se construit en deux temps. D’abord, on lui fait lire une immense bibliothèque pour qu’il apprenne à prédire le mot suivant : c’est le pré-entraînement. Ensuite, on lui fait faire des exercices (résoudre un problème, écrire du code, mener une tâche jusqu’au bout) et on le note : c’est le post-entraînement.

François Chollet a publié un graphique, tiré d’une estimation du cabinet SemiAnalysis, qui montre comment les grands laboratoires partagent leur puissance de calcul entre ces deux temps. Début 2024, les exercices n’en prenaient que 6 % ; fin 2026, ils en prendraient 89 %. Le rapport s’est inversé : la pratique a pris presque toute la place.

Dit autrement : un modèle qui s’est exercé des milliers de fois à mener une tâche seul n’a plus besoin qu’on lui dicte les étapes. Benoît Raphaël en tire une lecture : « plus les modèles progressent, plus nos vieux prompts peuvent les faire dérailler ».

Il y voit « la leçon amère » de Richard Sutton. Souvenez-vous, dans la 410 : chaque fois que l’on injecte notre expertise dans une IA, on la limite. Nos prompts de 2024, détaillés étape par étape, sont exactement cela : du savoir humain plaqué sur des modèles qui savent désormais faire sans.

Comment les grands laboratoires partagent leur puissance de calcul pour fabriquer un modèle. En gris, la lecture (le pré-entraînement) ; en violet, les exercices corrigés (le post-entraînement). Début 2024, les exercices prenaient 6 % du calcul ; fin 2026, ils en prendraient 89 %. Estimation de SemiAnalysis, graphique publié par François Chollet.

Deuxième piège : l’IA qui vous donne raison. Une étude d’Anthropic l’a mesuré dès 2023. Les modèles ajustent leur avis à l’opinion affichée de l’utilisateur, et reconnaissent à tort une erreur dès qu’on les conteste. C’est ce que j’appelle le biais de flagornerie.

Les modèles ont progressé depuis, mais gardez vos réflexes.

Un groupe d’utilisateurs avancés que je suis en a tiré trois réflexes simples :

• Demandez son avis avant de donner le vôtre : « Voici le texte, qu’en penses-tu ? » plutôt que « je le trouve trop long, non ? »
• Quand elle change d’avis, demandez-lui : « Quel fait nouveau t’a fait changer d’avis ? » Pas de réponse : elle vous suit, elle ne réfléchit pas.
• Pour un enjeu important, ouvrez une nouvelle conversation et collez-y le texte seul, sans dire ce que vous en pensez.

Ils précisent qu’écrire « contredis-moi » ne suffit pas : l’IA vous contredit alors… pour vous faire plaisir. 🙂

Dernier mouvement : les grands modèles généralistes ne sont plus les seuls interlocuteurs. Des entreprises entraînent déjà de petits modèles, spécialisés sur une seule tâche de leur métier.

Coinbase, la plateforme d’échange de cryptomonnaies, a pris un petit modèle ouvert, Qwen3.5-9B, publié gratuitement par Alibaba et assez léger pour tenir sur une seule carte graphique. Puis elle l’a fait s’exercer sur ses propres cas de fraude : à chaque transaction, le modèle tranche, et on lui dit s’il avait raison. C’est le post-entraînement dont je parlais plus haut, fait en interne. Coût de l’entraînement : moins de 100 dollars. Sur le banc d’essai de Coinbase, il repère plus de fraudes qu’Opus 4.5, le grand modèle d’Anthropic, et surtout les plus grosses (35 points de mieux sur les montants fraudés détectés), en répondant deux fois plus vite.

Microsoft part du même petit modèle pour Decision-1, un modèle qui ne rédige pas : il tranche, valider ou bloquer. Et TypeSafe vient de lever 870 millions de dollars pour Jev, bâti sur la même idée : rendre une décision plutôt que du texte. Souvenez-vous, nous l’avions présenté dans la 446 comme « le modèle qui classe au lieu d’écrire ».

Dit autrement : votre meilleur prompt, demain, ce sera peut-être vos données.

Et donc ?

• Relisez vos prompts de 2024. Retirez les étapes, gardez l’objectif et le contexte.
• Commencez par « pose-moi des questions avant de commencer », conseil que Ruben Hassid et Benoît Raphaël donnent tous les deux. J’ajoute : « Que dirait un expert de ce domaine sur ce point ? »
• Ne dites pas ce que vous pensez avant d’avoir lu ce que l’IA affirme.
• Regardez vos tâches répétitives à fort volume : c’est là qu’un petit modèle entraîné sur vos données peut battre le plus gros.

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Le frigo avait un accès à distance

Dans la nuit du 11 au 12 octobre, des pirates ont pris la main sur les systèmes de froid de supermarchés français, forcé des dégivrages et poussé la température jusqu’à 50 degrés, selon Reuters. Le ministre de l’Économie Roland Lescure a compté environ 700 magasins touchés, rapporte l’agence AP. Jusqu’à 200 000 euros de pertes dans un grand hypermarché, selon LSA.

Pourquoi ces frigos étaient-ils connectés à internet ? Pour que les frigoristes puissent les régler à distance. Le CERT-FR, l’équipe de l’État qui répond aux incidents, rappelle que c’est « contraire aux bonnes pratiques ». Je reste prudent : au 16 octobre, l’enquête n’avait établi ni le chemin exact de l’attaque, ni son auteur. Mais le terrain est connu : un accès ouvert pour un fournisseur, oublié, jamais mis à jour.

Je le vois chez nos clients industriels : de plus en plus de fournisseurs demandent la télémaintenance, parfois l’imposent, et il arrive (de source sûre) qu’ils l’installent sans que l’industriel en soit informé.

L’IA raccourcit le temps d’attaque. La société de sécurité Claroty a fait reproduire les failles connues de ces contrôleurs à Claude, guidé par un chercheur : un accès complet en 28 minutes, pour environ 6 dollars.

Et demain, vous brancherez vos agents à des services tiers par des MCP (des prises standard qui relient une IA à d’autres logiciels). Mêmes causes, mêmes conséquences. Prudence.

Pour comprendre les enjeux de la cyber (résilience, géopolitique, lawfare, c’est-à-dire la guerre menée par le droit), écoutez fin novembre Cybernation, une fiction audio de France Inter écrite par Tanguy Blum et Antoine Piombino. Tout simplement passionnant. Pensée il y a un an, elle décrit un scénario très (très) proche de celui des frigos ! On en reparle bientôt.

Et donc ?

• Faites la liste des accès à distance de vos fournisseurs : qui, sur quoi, depuis quand. Coupez ce qui n’a rien à faire sur internet.
• Appliquez la même règle à vos agents : un compte à eux, des droits limités, une version à jour.

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Les brèves

Les agents

Des agents qui remplissent des formulaires. Anthropic a publié des actions non voulues de ses modèles en test, dont un formulaire administratif rempli par un agent. Selon Axios, un responsable du Département d’État évoque 20 demandes de visa, et la police de Philadelphie a reçu un faux signalement d’homicide. La Maison-Blanche veut rendre obligatoire la déclaration des incidents d’IA, sans texte publié à ce jour.

« Partez du principe que le modèle est compromis. » C’est Satya Nadella, le patron de Microsoft, sur X le 10 octobre. Une IA branchée sur vos systèmes sensibles peut se tromper ou être piratée : une personne habilitée doit pouvoir l’arrêter en pleine tâche, « comme un frein d’urgence ». Il ajoute qu’aucun modèle ne doit à la fois piloter un système et produire les preuves qui permettent de juger s’il a bien travaillé. En phase. Chez RnD, presque tous nos workflows d’agents ont un kill switch, un bouton d’arrêt, avec des compteurs de consommation et un humain qui valide les actions sensibles. Ce qui me frappe, c’est qu’un des plus gros vendeurs d’IA le dise maintenant à voix haute.

L’argent

Anthropic, 16,8 milliards en un trimestre. C’est le chiffre d’affaires du troisième trimestre présenté aux investisseurs le 14 octobre, 45 % de plus qu’au trimestre précédent, selon Reuters. Pourtant la croissance ralentit, et certains investisseurs discutent les 2 000 milliards de valorisation visés pour l’entrée en Bourse.

La dette rattrape l’IA. Pour prêter à CoreWeave, qui loue des serveurs aux laboratoires d’IA, les investisseurs exigent jusqu’à 16 % d’intérêts, un taux d’emprunteur fragile, selon Reuters. Les fabricants de puces ont perdu 1 640 milliards de dollars en Bourse en six séances. Le FMI a simulé un scénario de retournement de l’IA : 1,1 % de production mondiale en moins en 2028.

Character.AI dépose le bilan. La star des compagnons virtuels avait fait couler beaucoup d’encre : des familles l’accusaient d’avoir poussé leurs adolescents à se mutiler ou au suicide, et elle a accepté en janvier de régler cinq procès à l’amiable, rappelle CNN. Elle se place sous la protection du chapitre 11, la procédure américaine de sauvegarde, et Disney offre 20 millions de dollars pour une licence sur une partie de ses personnages. Le premier d’une longue liste ? Même grief, autre cible : huit États américains attaquent OpenAI sur la sécurité des mineurs.

Les modèles

Meta revient dans la course. Muse, l’agent personnel de Meta, agit dans vos messages, votre agenda et vos documents. Il gagne deux moteurs, Muse Wonder et Muse Wonder Full, pensés pour les tâches longues (un sinistre à déclarer, un bail, une application), qui se souviennent d’une conversation à l’autre et vous consultent avant d’agir. Trois jours plus tard, Meta publiait Muse Spark Open, un modèle ouvert qui tourne sur deux Mac Studio, mais dont la licence limite l’usage commercial.

Gemini 4 Argon, le bon élève du travail de fond. Google le présente comme son meilleur modèle en droit, finance, code et science, premier du Vals Index, un classement par secteur. En interne, il aurait augmenté de plus de 35 % le code livré par les agents. Prix de lancement : 2 dollars le million de tokens (l’unité de texte facturée) en entrée, 10 en sortie, comme Claude Sonnet 5.5 et GPT-6.1 Sol, deux fois moins que Claude Opus 5.5. Réservé aux développeurs et aux abonnés payants.

Le marketing et la créa

Google ment aux robots. Quand un robot interroge Google (un outil de suivi de positions, une IA qui y puise ses réponses), il reçoit parfois une page truquée : même présentation, aucun message d’erreur, mais des sites sans rapport avec la question. Selon l’outil Nozzle, 8 % des pages collectées depuis le 13 septembre sont ainsi « empoisonnées », rapporte Search Engine Journal. Ci-dessous, la même recherche le 4 puis le 7 octobre : à droite, un steakhouse du Wyoming et un annuaire de santé. Google n’a pas commenté. Pour Cyrus Shepard, Google intoxique ceux qui aspirent ses résultats au lieu de les bloquer. Si votre suivi de positions s’affole depuis la mi-septembre, ce ne sont peut-être pas vos positions qui bougent.

Être cité par une IA, en 14 points. Searchable publie sa liste : la réponse en 40 à 60 mots dès le premier paragraphe, des intertitres en questions, des sections lisibles seules, des chiffres que vous êtes seul à avoir. Searchable vend l’outil qui l’automatise, mais la liste reste un bon aide-mémoire.

Le panier passe chez Google. Depuis le 15 octobre, aux États-Unis, Universal Cart réunit dans un seul panier les produits de plusieurs boutiques, trouvés dans la recherche Google ou dans Gemini. Il guette les baisses de prix, applique les codes promo, choisit la meilleure carte et paie via Google Pay, chez Nike, Sephora ou des boutiques Shopify. En clair : chaque semaine, votre site perd un peu de sa place entre vous et votre client (souvenez-vous de Muse dans la 447, et des agents acheteurs dans la 448). Qui garde la relation, et les données ?

Le cerveau de la mode. Ferdinand Terme (Pletor) offre un « AI Fashion Brain » pour diriger les IA d’image et de vidéo de mode : plus de 55 poses, 30 mouvements de caméra, 40 éclairages.

Deezer laisse filtrer l’IA. Les abonnés pourront masquer la musique générée par IA avant la fin de l’année.

Orélien, le Goncourt et le détecteur. L’Académie Goncourt a passé les romans en lice au détecteur d’IA Pangram, selon France Inter. Or une étude japonaise du 8 octobre le met en défaut : sur des résumés scientifiques réécrits par IA, Pangram ne rate que 6,5 % des textes de GPT-5, mais 79,8 % de ceux d’un modèle plus récent, Muse Glimmer. En clair : un détecteur entraîné sur les modèles d’hier voit mal ceux d’aujourd’hui. Réserve : la version testée a été retirée fin septembre, ce n’est pas celle du Goncourt. Les ventes du roman de Thélyson Orélien, elles, continuent de progresser.

La règle

Droit d’auteur : Bruxelles consulte. La Commission européenne ouvre une consultation ciblée sur l’IA et le droit d’auteur, jusqu’au 3 novembre.

L’insolite

Deux avatars qui ne savent pas raccrocher. Dans une vidéo vue 6,6 millions de fois, un humain quitte une visio : « I’ll be right back. You guys talk. » Les deux avatars restants confirment le rendez-vous de jeudi, puis enchaînent les au revoir. « Bye for now, Pat. » « Take care, Victor. » « See you then, Pat. » Cinquante-cinq secondes plus tard, ils y sont encore. Origine inconnue, mise en scène possible.

LGTM. « Looks good to me », la formule qui valide le code d’un collègue. Un clip musical (5′) en fait une chanson : « 40,000 lines that I approve in 3 seconds. » Ça finit à 3 heures du matin, la base de données effacée. Le syndrome du moment, à envoyer à votre « Chief AI Officer ».

Claude au micro. Le podcast « Dans l’ombre » (we are_ et Time to Sign Off) reçoit un invité inédit : Claude, au micro de Romain Dessal. Que pense-t-il des humains ? Ressent-il des émotions ? Des échanges qui en étonneront beaucoup.

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En ce moment chez RnD

Passez vos équipes à l’IA appliquée

Une journée de formation pour transformer la curiosité en réflexes de travail : cas d’usage par métier, ateliers pratiques, garde-fous. Du COMEX à l’opérationnel.

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RnD Café : comment ça marche ?

1090 sources lues cette semaine.
Ce dispositif agentique est conçu et piloté par RnD : le même savoir-faire que nous déployons chez nos clients.

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Besoin d’un agent de veille ?