24 octobre 2026

Au sommaire cette semaine

Lecture : 23 minutes, Expresso audio : 12 minutes

• L’édito : pas de bobo. Pour cette fois-ci.
• Votre agent arrive vraiment dans votre poche
• Le prix au token ment
• Les brèves de la semaine

Pas de bobo. Pour cette fois-ci.

Par Alexis Rollin, RnD Intelligence Appliquée

Mercredi, le monde entier a découvert les initiales PHP. Jeudi, tous nos clients nous ont appelés. Les mails des DSI ont suivi dans la foulée.

Objet : « Vérification des impacts et plan d’action ‑ Vulnérabilité critique PHP ». Cinq questions. Avez-vous évalué l’impact ? Quelles versions tournent chez nous ? Quelles mesures ? Quel plan, avec quelles échéances ? Une trace d’intrusion ?

Dans le cadre de nos supervisions, nous suivions déjà l’annonce de ces vulnérabilités depuis mardi et attendions la publication des correctifs officiels. Tout a été mis à jour mercredi. Donc pas de bobo. Pour cette fois-ci !

Une page perso devenue la colonne vertébrale du web

Retour en arrière. PHP, au départ, c’est un bricolage. En 1994, un développeur, Rasmus Lerdorf, écrit quelques scripts pour compter les visites de son CV en ligne. Il les baptise « Personal Home Page Tools », raconte le projet. Trente ans plus tard, ce bricolage fait tourner WordPress, Drupal, Magento, Laravel. Près de sept sites sur dix parmi ceux dont on connaît le langage.

En 2004, un chercheur découvre qu’en saturant la mémoire d’un serveur PHP, on peut en prendre le contrôle. C’est corrigé dans la foulée. En 2020, quelqu’un signale un défaut voisin jugé bénin. En 2024, un audit le retrouve mais on ne peut pas prouver qu’on peut s’en servir pour attaquer, alors le sujet reste dans un coin.

Fin juillet 2026, OpenAI invite la société Calif dans son programme « Patch the Planet » : faire chercher des failles par l’IA dans les logiciels dont tout le monde dépend. Calif choisit PHP, sans grand espoir. « Tout le monde et tous les laboratoires avaient déjà fait des audits poussés, assistés par l’IA, sur cette cible », raconte-t-elle (en mini bd). Quelques jours plus tard, le 1er août, le chercheur de Calif et son IA trouvent le chemin : transformer cette saturation de mémoire en prise de contrôle à distance sans mot de passe.

Plus de dix ans que la porte était entrouverte, mais il a suffi de quelques jours avec une IA pour la pousser.

Suivent près de trois mois de course discrète. Mardi 20 octobre, PHP annonce une mise à jour pour le lendemain : deux failles notées 9,2 sur 10 sur l’échelle de gravité. Mercredi, 16h, le correctif sort, et le CERT-FR (le centre d’alerte de l’État) sonne l’alarme.

PHP n’était pas seul. Le même mercredi, Node.js, l’autre moteur qui fait tourner des sites et des applications web, corrigeait dix failles. La plus dangereuse, cachée dans un outil de compression, peut elle aussi livrer un serveur à distance. Qui l’a trouvée ? L’avis officiel remercie « OpenAI Codex Security », l’outil d’audit de code par IA d’OpenAI, et les deux chercheurs qui l’ont utilisé. Ici, mettre à jour les briques logicielles du site ne suffit pas : il faut mettre à jour le moteur lui-même, voire en changer pour les versions trop anciennes, prévient Vercel.

Pourquoi tout le monde s’est affolé

Parce que le calendrier a déraillé. Les identifiants des failles avaient fuité dès mardi. Mercredi, à la demande de l’ANSSI (l’agence nationale de cybersécurité), le ministère de l’Intérieur a mis en maintenance tous ses sites exposés, rapporte Le Monde. Les sites des préfectures et de la CNIL sont passés hors ligne.

Excès de zèle ? Non : Amazon a repéré une première tentative d’attaque quatre jours avant la sortie du correctif.

Matt Shumer a trouvé l’image juste : des millions d’immeubles ont la même serrure cassée, et désormais tout le monde sait comment l’ouvrir. Le fabricant a envoyé la pièce de rechange, mais chaque propriétaire doit l’installer lui-même. Et beaucoup ne l’ont pas encore fait.

Mais le chiffre qui a fait le tour des rédactions mérite un coup d’œil. « 70 % des sites menacés » ? Il vient de W3Techs, qui compte la part de PHP parmi « les sites dont on connaît le langage serveur ». On parle donc d’une part de marché, pas d’un nombre de sites vulnérables.

Ajoutez, le même mercredi, près de dix heures de panne du réseau mobile d’Orange, due à « une défaillance d’un équipement », selon l’opérateur. Aucun rapport avec PHP. Mais allez l’expliquer à quelqu’un qui n’a plus de réseau…

Le sujet de fond : la vitesse

Le même jour, encore, Microsoft racontait une autre attaque. Un groupe aligné sur l’État chinois est entré par un logiciel de sauvegarde en ligne, celui de ConnectWise, qui avait accès aux messageries et aux documents de ses clients. Puis ses agents d’IA ont tenté d’entrer dans plus de 2 250 espaces Microsoft 365 d’entreprises. Dans plusieurs des attaques menées avec cet outil, moins de trois heures leur ont suffi pour obtenir les droits d’administrateur, autrement dit les clés de toute la messagerie et de tous les documents.

Trois heures. Hugues Foulon, le patron d’Orange Cyberdefense, le résume ainsi : « Ce qui prenait des semaines prend désormais des heures. »

Notre protection, poursuit Shumer dans son article assez sombre : ce n’étaient pas de bonnes serrures, c’était « une pénurie de cambrioleurs ». Il semble que cette pénurie soit terminée. Son exemple est tristement parlant : une seule personne a donné à des agents d’IA une consigne plus courte qu’un tweet, et ils sont entrés dans les sites de plus de 100 entreprises, pour environ 50 dollars par intrusion.

Sur ce coup-là, nous avons réagi à temps grâce à une forme classique d’« hygiène numérique » : savoir quelles versions tournent où, suivre les annonces, mettre à jour vite grâce à des outils efficaces.

Pour autant, l’humilité est une valeur clé en cyber. Sommes-nous prêts ? Cette fois, oui. Parce que le correctif est sorti avant qu’on connaisse la moindre intrusion réussie, et parce que nous l’avons appliqué le jour même. La prochaine fois, le délai se comptera peut-être en heures et nous aurons probablement besoin d’une IA pour réagir aussi vite qu’eux.

Shumer glisse aussi une phrase qui continue de plomber l’ambiance. L’IA progresse tous les quelques mois et coûte de moins en moins cher : les outils qu’utilisent les pirates aujourd’hui « sont les pires qu’ils auront jamais ». Demain, ils seront meilleurs. Les nôtres aussi, heureusement.

Fred Cavazza le formule bien, dans un article qui démêle les quatre visions du progrès qui s’affrontent derrière l’IA, de l’altruisme efficace à l’accélérationnisme, et en interroge la facture d’électricité : « Il n’y aura pas de retour en arrière, uniquement une fuite en avant plus ou moins bien contrôlée. »

Pas de bobo, donc. Pour cette fois-ci.

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Votre agent arrive vraiment dans votre poche

Mercredi, Anthropic a lancé Claude Duet. Une application à part, où Claude devient « proactif » : il n’attend plus votre question. Il dispose de son propre ordinateur dans le nuage, avec son navigateur : il continue de travailler quand le vôtre est éteint. Chaque matin, il vous envoie un résumé de ce qui compte. Dan Shipper, qui l’a testé chez Every, rapporte qu’Anthropic le présente comme « un chef de cabinet » ; lui y voit le premier agent personnel qu’il qualifierait d’outil professionnel.

Quatre agents en deux mois, et la liste s’allonge.

1. Meta a ouvert le bal le 8 septembre avec Muse, qui « fait vraiment le travail » (voir notre 446).
2. OpenAI a suivi le 29 septembre avec les « dots » de ChatGPT, reliés à plus de 4 000 applications (voir notre 447).
3. Duet (Anthropic) arrive avec plus de 6 000 connecteurs et extensions, ces liens vers vos messageries, agendas ou logiciels.
4. Sans oublier Instinct, l’agent auquel on écrit par SMS ou WhatsApp, qui a levé un milliard de dollars fin septembre (déjà dans notre 447). Victime de son succès, il manque de puissance de calcul, selon The Information.

Un premier classement, Feedback Bench, publié par Enterpret, met Muse en tête, sur la foi de ce que les utilisateurs en disent en public.

Ce que l’agent a le droit de faire

Duet demande votre accord « avant d’envoyer un message, de payer, de signer un document ou de supprimer quoi que ce soit ». Certaines choses lui restent interdites même avec votre accord : acheter des titres en Bourse, faire un virement entre comptes. Muse et les dots ont des règles comparables.

Rassurant ? Oui, et un peu inquiétant aussi. L’auteur de la lettre AI Valley a mis le doigt dessus : « si je dois approuver 30 petites décisions par jour, nous venons d’inventer un cadre intermédiaire très cher ». Un agent qui demande tout ne sert à rien. Un agent qui ne demande rien fait peur. Entre les deux, ce sera à vous de placer le curseur.

Ces règles ont un nom : le harnais. On en parle depuis la 425, en mars dernier : « un agent, c’est un modèle plus un harnais ». C’est tout ce qui entoure le modèle pour en faire un agent, les consignes, les outils, la mémoire, explique Google Research. Avec le même modèle, un meilleur harnais gagne jusqu’à 11,5 points sur un test de tâches de bureau, de web et de code. En clair : la sécurité d’un agent se joue autant dans ce qui l’entoure que dans le modèle.

Et l’agent travaille de plus en plus longtemps sans vous. Ethan Mollick le rappelle avec le test de METR, un organisme qui mesure la durée des tâches qu’une IA réussit une fois sur deux : 4 minutes de travail humain en 2024, 17 heures en avril 2026. Nous l’écrivions dans la 422, en février : cette durée doublait déjà tous les quatre à sept mois. Le test ne suit plus. Une autre mesure, MirrorCode (Epoch AI, juin 2026), va plus loin : une IA a reconstruit en 14 heures un programme qu’un ingénieur aurait mis de 2 à 17 semaines à écrire, selon les estimations de ses auteurs.

Le risque devient qu’il parte longtemps dans la mauvaise direction. Tony Seale le résume d’une phrase que je vais garder : « L’intelligence est désormais bon marché. Le sens, non. »

Cela fait évidemment écho à l’édition de la semaine dernière. Plus l’agent travaille longtemps seul, plus il faut savoir lui dire précisément ce qu’on veut, et juger ce qu’il rapporte. Le jugement, donc. Comme dans la 449 : le code se clone, le jugement beaucoup moins.

Et concrètement ? Un exemple d’usage, vécu cette semaine. J’ai fait tourner un de ces agents qui a repris l’intégralité de mes voyages SNCF sur les douze derniers mois, 34 au total, et vérifié un par un les retards ouvrant droit à la garantie « 30 minutes ». Résultat : plus de 300 euros d’avoirs récupérés. Il a tout préparé, le dernier clic est resté le mien. Moi, je ne l’avais jamais fait.

Puis l’agent achète

Le 20 septembre, Amazon a coupé l’accès de Muse à sa boutique, rapporte GeekWire. Ses griefs : Meta ne l’avait pas prévenu, l’agent ne s’identifie pas, et il semble capter et conserver les identifiants des clients. Emmanuel Vivier en tire la doctrine : « s’interposer chez les autres, ne laisser entrer chez soi que l’agent qui paie ». Et sa phrase la plus forte : « Une même vente pourra rémunérer Meta trois fois : pour être vu, pour répondre, pour conclure. »

La newsletter Superhuman a trouvé le mot de la semaine : l’« agent-flation ». « Les agents ne cliquent pas sur les publicités. » Si les recettes publicitaires baissent, les marchands pourraient se rattraper sur les prix. Une hypothèse, précise Superhuman, « seulement si les sites leur donnent accès ».

Alors, qui ferme la porte aux agents ? Prudence : la liste qui circule dans les newsletters (Yelp, eBay, Zillow, Pizza Hut, Adidas, des compagnies aériennes) mélange faits et rumeurs. TechCrunch a posé la question aux intéressés. Yelp, le grand guide américain d’avis sur les restaurants et les commerces, confirme : un agent n’entre que s’il paie une licence pour accéder à ses données. Zillow, le grand site immobilier américain, dit l’inverse : il laisse entrer les agents de ses clients. Delta Air Lines n’annonce pas d’interdiction : la compagnie dit n’avoir aucun partenariat avec un agent qui réserverait un vol à votre place, et se protéger des robots non autorisés. Et le même Yelp lance son propre agent, qui appelle le restaurant pour vous. Fermé aux agents des autres, ouvert au sien.

Jeudi, Axios révélait que de grandes banques américaines détectent des agents non autorisés dans les comptes de leurs clients, souvent parce que le client lui-même leur a confié ses identifiants. Morgan Stanley les bloque, d’autres les restreignent. Un dirigeant avoue avoir du mal à distinguer un agent autorisé d’un agent qui a pris la main seul.

Si l’agent ne voit plus la pub, comment vous choisit-il ?

Revenons à l’agent-flation. Si l’agent achète à la place du client, il ne voit ni vos bannières ni vos produits sponsorisés. Il vous reste deux façons d’être choisi : payer pour apparaître dans l’assistant, ou être la source qu’il cite.

Première voie, la publicité dans l’assistant. OpenAI a étendu mercredi sa publicité à 89 pays, avec plus de 100 000 annonceurs en huit mois. Aux États-Unis, l’annonceur peut cibler à partir de la conversation en cours, ou de ses propres listes d’e-mails et de numéros de téléphone de clients, explique Next, un ciblage qu’OpenAI demande d’éviter en Europe, où la personnalisation des publicités n’est pas encore ouverte. Limite de l’exercice : ces publicités s’affichent à la personne qui discute avec ChatGPT. Le jour où c’est son agent qui compare et achète à sa place, plus personne ne les regardera, non ?

Seconde voie, être cité. Faut-il pour autant tout miser sur le GEO (Generative Engine Optimization, l’art d’être cité par les IA) ? Marie Haynes a regardé 100 sites et 145 millions de visites : celles venues de ChatGPT pèsent 0,62 % de celles qu’envoie Google sans publicité, et Google reste à l’origine de 96,5 % des conversions (ventes, contacts) mesurées par les 55 sites qui les suivent.

David Eichholtzer lui répond que le GEO est « un canal d’influence, pas de performance ».

Les deux ont raison. Le trafic se mesure encore chez Google mais la réputation (l’autorité), elle, se fabrique de plus en plus dans les réponses des IA. Pour les médias, la facture est déjà là, relève Christophe Lachnitt dans sa lettre Superception. Mercredi à New York, Jim Lanzone, le patron de Yahoo, a parlé d’un « problème existentiel » : pendant vingt-sept ou vingt-huit ans, un « contrat social » liait les éditeurs aux moteurs de recherche, des contenus contre des visites, et les réponses des IA l’ont rompu. Il évoque des baisses de trafic de 60 à 70 %, sans nommer les médias touchés ni la période, rapporte TheWrap. Yahoo a intérêt à le dire : son propre moteur de réponses, Scout, renvoie vers les sites. On vous prépare rapidement une synthèse de ces thèmes largement abordés au dernier SEO Summit.

Accor l’a compris. Sa fabrique de contenus, racontée au HUB FORUM selon Emmanuel Vivier, sert plus de 5 800 hôtels et environ 45 marques. Sa raison de fond est la qualité, « parce que ce sont de plus en plus les LLM qui décideront quels contenus montrer ». Mais la qualité est un indicateur difficile à valoriser, et un projet se défend devant la direction financière avec des chiffres. Accor a donc vendu sa fabrique de contenus en interne sur la baisse des coûts de production. Vivier le résume : « l’argument qui a financé la Content Factory n’est pas celui qui la justifie ».

Et LinkedIn ouvre une place de marché où les marques choisissent des créateurs B2B (entre entreprises) pour leur expertise plutôt que pour leurs abonnés, explique Mathieu Crucq, qui relaie le décryptage de Brainsonic : « la visibilité ne suffit plus. Il faut quelqu’un que les gens ont envie d’écouter. »

Et donc ?

• Écrivez deux listes avant tout test : ce qu’un agent peut faire seul, et ce qu’il ne doit jamais faire. Commencez par des droits en lecture seule (en validant le contexte lié à la confidentialité).
• Décidez votre politique d’agents pour votre site : les laisser entrer, les faire payer, les cantonner à la lecture. Ne laissez pas votre outil anti-robots décider par défaut.
• Testez votre site comme un agent. Search Engine Journal a testé 122 boutiques Shopify : aucune ne laisse un agent décider un achat de bout en bout.
• Ne lâchez pas le SEO (le référencement dans Google) pour le GEO. Mesurez les deux, et regardez les ventes, pas seulement les visites.

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Le prix au token ment

Souvenez-vous de la 448 : mon mois de septembre, valorisé au prix public, valait 12 872 dollars de tokens, alors que je ne payais qu’un abonnement à 200 dollars.
Cette question revient dans mes conversations sur le sujet avec les Codir (comités de direction) : que paie-t-on vraiment ?

Le Journal du Net a fait le test. Quatre tâches d’entreprise, chacune avec une réponse vérifiable : trouver un bug dans du code, extraire des factures, retrouver des chiffres dans un prospectus de 400 pages, dédoublonner un fichier de 300 clients. Six modèles d’OpenAI et d’Anthropic, trois passes chacun. Leur conclusion tient en une ligne : « Le tarif annoncé par les éditeurs se révèle un mauvais indicateur de la facture finale. »

Le million de tokens n’est pas le même partout

Premier piège : le tokenizer, l’outil qui découpe votre texte en morceaux facturés. Celui d’Anthropic coupe plus fin. Pour le même code, 120 000 tokens chez Claude contre 78 000 chez OpenAI. En clair, un « million de tokens » Anthropic contient environ 35 % de texte en moins. D’où ce constat du JDN : « à prix égal au catalogue, Anthropic est presque toujours plus cher ».

Mais en haut de gamme, c’est l’inverse. Au catalogue, GPT-6 Astra coûte 2,5 fois plus que Claude Opus 5.5. Dans la réalité, 2,3 fois. Opus 5.5 reste le moins cher des deux sur les quatre tests.

Et le fameux écart « jusqu’à un facteur 8 » ? Il compare Claude Haiku 5.5, qui échoue au test de code trois fois sur trois, à GPT-6 Luna, qui le réussit. Un modèle bon marché qui rate la tâche n’est pas bon marché.

Le gisement : le petit modèle

Voici la phrase qui m’a le plus intéressé : « sur chacune de nos quatre tâches, un petit modèle a fait le travail sans erreur, pour un coût 30 à 90 fois inférieur à celui du haut de gamme. » Sur le prospectus de 400 pages, GPT-6 Astra a coûté 2,93 dollars. GPT-6 Luna, 3 centimes. Même résultat, trois bonnes réponses sur trois.

Pensez-y la prochaine fois qu’un outil propose « le meilleur modèle » par défaut.
Et dans nos tests, sur des infrastructures souveraines que nous montons avec Mistral, les tâches de certains de nos agents sont réussies dans plus de 90 % des cas.

Pendant ce temps, la Chine continue de casser les prix

Le 17 octobre, DeepSeek a publié une nouvelle version de V4.1 Flash, un modèle que chacun peut télécharger et faire tourner chez soi, facturé 0,15 dollar le million de tokens de texte envoyé, aux heures creuses. Sa recherche web coûte 0,75 dollar les 1 000 appels. Chez Anthropic, c’est 10 dollars les 1 000 recherches. Deux jours plus tard, MiniMax lançait M3.1 Flash au même prix, 0,15 dollar.

Cette guerre des prix a un coût pour ceux qui la mènent. MiniMax et Z.AI, deux laboratoires chinois entrés en Bourse en janvier, vivent de la vente d’accès à leurs modèles, et les investisseurs doutent qu’ils tiennent à ces prix. Ensemble, ils ont perdu 150 milliards de dollars de valeur boursière depuis leurs sommets. MiniMax est même repassé sous son prix d’introduction, ce que Caixin attribue à la guerre des prix entre modèles et à un repli général des valeurs technologiques. Et le 20 octobre, Washington publiait l’exclusion de DeepSeek des achats et des systèmes informatiques des agences fédérales civiles, produits tiers bâtis dessus compris.

Nous n’allons parler que de ça au premier trimestre : la Token Economy.

Et donc ?

• Testez sur vos tâches, pas sur le catalogue. Trois ou quatre cas réels suffisent, avec une réponse vérifiable.
• Commencez par le plus petit modèle qui fait le travail, et ne montez en gamme que s’il échoue.
• Comparez des coûts par tâche réussie, jamais des prix par million de tokens.
• Regardez d’où vient le modèle avant de le brancher sur des données sensibles : le moins cher n’est pas toujours celui que votre client ou votre régulateur acceptera.

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Les brèves

L’argent

Les comptes d’Anthropic sortent. Premier semestre 2026 : 16,3 milliards de dollars de chiffre d’affaires, contre 1,1 milliard un an plus tôt, et 80,7 milliards de pertes, dues pour l’essentiel à des charges comptables liées aux levées de fonds. Ce sont les chiffres du projet de prospectus d’introduction en Bourse, lu par le Wall Street Journal. Le document lui-même n’est pas public. Un cinquième à un quart des recettes, selon les relais, viendrait de deux clients seulement. Deux clients ? Et la rentabilité ? Souvenez-vous de la 432 : en mai, Anthropic annonçait à ses investisseurs un premier trimestre rentable, avec 559 millions de dollars de profit opérationnel attendus. Les deux ne se contredisent pas forcément : l’essentiel de la perte vient de ces écritures comptables, pas de l’activité elle-même.

La bulle, vue par ses assureurs. Frédéric Filloux a fait les comptes du krach que certains redoutent. Le chiffre le plus solide vient de Brookings : 10 300 milliards de dollars à investir dans l’IA aux États-Unis entre 2025 et 2032, selon ses projections. Rapporté à la taille de l’économie, c’est plus que le chemin de fer en son temps. Et cet argent est de plus en plus emprunté : depuis janvier, géants du cloud, Oracle, fabricants de puces, centres de données et jusqu’aux électriciens ont levé près de 850 milliards de dollars de dette, quatre fois plus qu’en 2023, et en portent plus de 3 000 milliards au total, calcule The Economist. Or ceux qui prêtent commencent à s’assurer contre le risque de ne pas être remboursés. Ces assurances portent un nom barbare, les CDS (credit default swaps). En septembre, il s’en est échangé pour plus de 9 milliards de dollars par semaine sur la dette des géants de l’IA (Oracle, Meta, Nvidia…), contre moins de 2 milliards en juillet, selon le Financial Times cité par Matt Levine. Quand on s’assure davantage, c’est qu’on s’inquiète davantage.

Le travail

Chez Anthropic, les juniors se raréfient. L’entreprise a publié ses propres chiffres : la part des juniors dans ses recrutements techniques est passée de 27 % à 9 % depuis début 2025. En août, ses agents ont travaillé six fois plus d’heures que les salariés qui les pilotent. Les auteurs préviennent eux-mêmes que bien des pratiques d’Anthropic « ne peuvent pas être reproduites » ailleurs. La semaine dernière, nous parlions déjà des postes de juniors. À suivre de près.

7 % seulement. C’est la part des grandes entreprises qui réussissent à la fois à prouver la valeur de l’IA, à transformer leurs processus et à aligner leur organisation, selon Wharton et GBK Collective, sur environ 1 400 salariés américains. Dans la 442 déjà : chez McKinsey, 6 % des entreprises seulement voyaient l’IA peser vraiment dans leur résultat. Deux études, deux méthodes, le même verdict : moins d’une entreprise sur dix. Le détail qui parle : on mesure d’abord les heures gagnées (40 %), les revenus nouveaux en dernier (27 %). Et la hausse de qualité ? Curieux qu’on n’en parle pas davantage, car c’est plutôt (mais pas seulement) ce que l’on mesure en ce moment sur les agents de nos clients.

Régulateur

25 milliards de dollars pour Meta. Mercredi, un juge du Nouveau-Mexique a condamné Meta à payer 25 milliards de dollars de pénalités pour pratiques commerciales trompeuses, rapporte Source NM. Le jury avait retenu près de 44 millions d’infractions, liées notamment aux promesses de Facebook sur la vie privée après l’affaire Cambridge Analytica. Cinq fois l’amende de la FTC en 2019. Meta fera appel.

Anthropic écrit la loi qui pourrait le bloquer. Selon Politico, repris par TechCrunch, Anthropic propose un texte fédéral : des évaluateurs indépendants auraient 72 heures pour alerter le département du Commerce s’ils jugent qu’un modèle menace la vie de plus de 50 personnes ou peut causer plus d’un milliard de dollars de dégâts. Le département demanderait alors à un juge de Washington de bloquer sa sortie. Le texte lui-même n’est pas public.

Trois fins de partie, selon Sam Altman. Le patron d’OpenAI aurait décrit en interne trois façons de sortir de la course à la superintelligence, rapporte The Information, repris par Forbes : une autorité internationale de contrôle sur le modèle de l’AIEA (Agence internationale de l’énergie atomique), qui aurait sa préférence ; la fusion des grands laboratoires dans un organisme commun façon CERN ; ou un laboratoire qui prend tant d’avance qu’il prive tous les autres de puces de calcul, scénario qu’il juge lui-même « terrible ». Les propos sont rapportés par des sources anonymes ; l’info a été repérée par Superception. Avec le texte d’Anthropic juste au-dessus, voilà deux laboratoires qui proposent les règles du jeu avant que Washington ne les écrive.

Les laboratoires

« Build or surrender ». Arthur Mensch, le patron de Mistral, a publié le 16 octobre un long plaidoyer contre l’idée qui gagne l’Europe, laisser les modèles de pointe aux Américains et aux Chinois. Son chiffre : les entreprises européennes versent chaque année plus de 260 milliards d’euros aux fournisseurs américains de cloud et de logiciels.

La créa

Un clip de lancement avec douze ordinateurs et une consigne. Alber Adilov raconte avoir confié à Claude Opus 5.5 la vidéo de lancement d’un morceau de musique. Claude s’est réparti le travail sur douze ordinateurs, a généré les images avec les modèles de Higgsfield, animé le texte et le graphisme, puis livré un fichier After Effects prêt à retoucher. Sa promesse : décliner ensuite le clip en une douzaine de versions à comparer dans l’après-midi, et finir la meilleure à la main. Le post fait aussi la promotion de Higgsfield, mais la méthode vaut d’être testée, et elle dit deux choses. D’abord, l’IA industrialise la production, pas forcément la création : ce qui devient presque gratuit, ce sont les déclinaisons. Krea vient d’ailleurs de lancer Krea 3, un modèle qui retouche une zone d’image sans toucher au reste, pour 6 centimes de dollar et moins de 8 secondes par image, selon ses propres chiffres. Ensuite, la valeur est dans l’assemblage : un modèle qui pilote, un autre qui fabrique les images, un logiciel métier pour finir.

La ville se met à bouger. Des trains traversent les ponts, un ferry glisse sur l’eau, les gratte-ciel restent immobiles. David East est parti d’une illustration fixe, façon gravure. Il l’a découpée en calques, pour que les trains passent derrière les bâtiments, et Gemini l’a aidé à concevoir puis construire l’effet, montre Matthieu Lorrain. La méthode tient en une phrase : choisir les quelques détails qui bougent, et préserver la composition autour. Pour une illustration éditoriale ou un visuel de campagne, c’est une piste peu coûteuse : on ne refait pas l’image, on la met en mouvement.

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