Il n’y a pas que Siri AI dans la vie, y compris sur les appareils d’Apple. Des mécanismes sont présents dans iOS 27 et macOS Golden Gate pour remplacer l’IA maison par une autre.

Un fouineur, pdfu, a trouvé comment remplacer Siri AI par un autre modèle au sein d’iOS 27 et macOS Golden Gate. Un de ces mécanismes, Model Delegation, permet par exemple à Claude d’apparaitre comme une extension de Siri, de la même manière que ChatGPT peut prendre la main sur l’assistant maison.

Une fois l’extension Claude activée, le chatbot d’Anthropic apparait dans le menu « Ask… » de macOS. Si la requête nécessite un accès à une application du système (par exemple pour la création d’un rappel), Claude transmet l’information à Siri qui s’occupera de la tâche. Quand Siri ne sait pas générer de réponse satisfaisante, comme la création d’un fichier CSV, il peut basculer vers Claude qui se charge du boulot.

L’intégration peut aller encore plus loin. pdfu a ainsi découvert qu’il est possible de complètement remplacer le modèle distant de Siri par un autre, en l’occurrence GPT-5.6 Terra. Ce qui revient à faire traiter des requêtes non pas par le modèle IA présent sur les serveurs d’Apple, mais par celui d’OpenAI. Siri reste l’interface visible (animations, voix, réponses à l’écran), mais le cerveau est GPT-5.6.

À l’heure actuelle, ce mécanisme est privé, ce qui veut dire qu’il n’est pas destiné aux utilisateurs lambda. On ne le verra pas à l’œuvre dans les versions finales des systèmes d’exploitation livrés ce lundi 14 septembre. Néanmoins, ces dispositifs sont en place et manifestement prêts à servir au cas où.

MacRumors, qui relaie la trouvaille, évoque l’hypothèse d’une obligation réglementaire voulue par la Commission européenne dans le cadre des exigences d’interopérabilité du DMA. Avec ce bémol toutefois que Siri AI ne sera pas livré sur l’iPhone ou l’iPad dans l’Union européenne ; en revanche, le nouvel assistant sera bien disponible sur macOS, uniquement en anglais dans un premier temps. Le support du français est prévu pour octobre.

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Fabricant de pioches finance acheteurs de pioches

En un an, le portefeuille d’investissement de NVIDIA a été multiplié par 14. En deux ans, par 45. L’essentiel des 99 milliards de dollars investis l’est dans des sociétés de la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle, alimentant les alertes sur le risque d’explosion d’une bulle financière.

Le portefeuille d’investissements de NVIDIA croit vite, extrêmement vite. Ce trimestre, l’entreprise a affiché 99 milliards de dollars de prises de participations dans diverses sociétés. L’immense majorité d’entre elles sont des entreprises numériques, très souvent clientes du constructeur de puces.

Le chiffre a de quoi faire rouler des yeux : en juillet 2025, la société détenait un portefeuille d’investissement de 7 milliards de dollars. Un an plus tôt, rappelle CNBC, il s’élevait à 2,2 milliards de dollars. Cette accélération phénoménale de sa politique d’investissement fait du constructeur de puces l’un des nouveaux piliers de l’investissement dans les sociétés numériques. Elle en fait aussi un acteur plus central que jamais de l’industrie de l’intelligence artificielle.

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Des laboratoires, du néocloud, du hardware dédié à l’IA

Dans quoi investit NVIDIA, au juste ? Essentiellement dans la kyrielle de sociétés qui constituent la chaîne de valeur en aval de la fabrication de ses puces dédiées à l’IA. Au total, 48 milliards d’actions concernent des produits cotés en bourse, 48 milliards sont investis dans des sociétés privées et 3 milliards de dollars sont comptabilisés selon la méthode de mise en équivalence.

Côté participations publiques, NVIDIA détenait 30 milliards de dollars dans Intel fin juin 2026, 21 milliards de dollars dans Space X et des participations de 2 à 5 milliards de dollars dans CoreWeave (cloud dédié à l’IA), Coherent (laser), Synopsys (logiciels pour fabricants de semi-conducteurs et autres équipementiers électroniques) et Nokia. La partie privée est moins évidente. Mais il est clair que Nebius, un concurrent de CoreWeave, qui achète des puces puis loue leurs capacités de calcul, a aussi profité des largesses de NVIDIA. C’est aussi le cas d’autres sociétés spécialisées dans la photonique et l’optique, comme Lumentum et Marvell. Et le laboratoire d’IA Thinking Machine Lab est actuellement en discussion avec NVIDIA et d’autres pour lever 6 milliards de dollars — dont 2,5 milliards pourraient être versés par le constructeur de puces.

En plus de ces positions, NVIDIA vient d’annoncer l’achat de Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars, ou encore 105 milliards de dollars de soutien au crédit pour qu’OpenAI puisse construire un centre de données dans l’état de l’Ohio.

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La centralité de l’entreprise alimente les alertes

Auprès des investisseurs, la directrice financière de NVIDIA Colette Kress indique que les entreprises d’IA génératives ont des demandes de calcul si élevées qu’elles dépassent leurs bilans, et les empêchent d’emprunter. À ce titre, NVIDIA serait un acteur nécessaire pour faciliter l’innovation des laboratoires d’IA, en leur offrant les facilités de crédit qui leur permettent de continuer de « manœuvrer ce volant d’inertie ».

En dehors de l’entreprise, en revanche, la décision est décrite comme une manière de donner à des start-ups à peine sorties du nid la capacité d’acheter les GPU vendus par le constructeur qui les soutient financièrement. D’autres soulignent que le capital-risque, certes, aide certaines entreprises à innover, mais que dans ce cas précis, il fournit aussi à NVIDIA l’influence nécessaire pour s’assurer que toute évolution de l’industrie aille bien dans le sens des intérêts… de NVIDIA.

Connu pour avoir parié au bon moment sur la crise des subprimes aux États-Unis, Michael Burry critique NVIDIA pour sa propension à financer et investir dans ses propres clients. Le milliardaire investisseur Mark Cuban qualifie quant à lui le niveau de dépendance de l’industrie de l’IA aux financements de NVIDIA de « vraiment flippant ».

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NVIDIA a annoncé un chiffre d’affaires de 96,2 milliards de dollars pour son deuxième trimestre, pour un résultat net de 59,7 milliards de dollars. Son portefeuille d’actions s’élève donc à un peu plus que le chiffre d’affaires réalisé en un trimestre. D’autres acteurs de l’industrie investissent plus encore : Amazon détient un portefeuille de plus de 100 milliards de dollars, tandis que celui d’Alphabet s’élevait à 232 milliards fin juin. La différence la plus flagrante, relève The Next Web, tient dans la vitesse de constitution de ce panel d’investissements : chez Alphabet, il a été constitué en plus de vingt ans, tandis que chez NVIDIA, l’essentiel des positions ont été prises au fil des deux dernières années.

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Dans la soirée de ce jeudi 3 septembre, quatre des principaux fournisseurs de services d’IA générative étaient inaccessibles.

Anthropic a d’abord signalé un problème sur Claude Sonnet 5 puis un nombre d’erreurs anormal sur Claude Mythos 5.1, Claude Fable 5.1, et Claude Opus 5. De son côté, OpenAI a relevé une hausse du nombre d’erreurs sur ChatGPT et Codex. Le statut de Grok indiquait hier soir aussi des problèmes. Et les utilisateurs de Gemini ont signalé des problèmes d’accès via le site Downdetector.

Cette panne simultanée de services d’entreprises indépendantes peut paraitre étonnante. Mais, dans la soirée (vers 21h38 heure française), SpaceXAI a publié un tweet pour s’excuser : « Nous sommes désolés pour les problèmes que vous avez pu rencontrer avec Grok à la suite d’une panne survenue ce matin dans notre centre de données de Memphis. Nous tenons également à présenter nos excuses à nos partenaires informatiques concernés ». L’entreprise d’Elon Musk ajoutait que « tous les systèmes ont désormais été rétablis et fonctionnent normalement ». « Et nous prenons des mesures correctives pour veiller à ce que cela ne se reproduise plus » a précisé sobrement Elon Musk.

Rappelons que xAI (maintenant SpaceXAI) a ouvert en septembre 2024 au sud de Memphis un énorme datacenter nommé Colossus. L’entreprise d’Elon Musk en loue maintenant des parties à la plupart des acteurs du secteur, comme Anthropic.

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L'AGI a une drôle de tête

Avec GPT-6 Astra, OpenAI ressort le grand mot : AGI. Le nouveau modèle affiche des résultats spectaculaires sur un benchmark indépendant, mais il reste très cher, personne ou presque ne peut s’en servir, et il n’est certainement pas la preuve que l’intelligence artificielle générale est arrivée.

GPT-6 Astra fait entrer OpenAI dans l’ère de l’AGI, l’intelligence artificielle générale. C’est le message qu’a voulu faire passer Greg Brockman, le président de l’entreprise, qui a fait la tournée des popotes pour propager la bonne parole. On attendra d’en savoir plus, et surtout les tests indépendants, pour déterminer si Astra répond réellement aux critères pour le moins flous de l’AGI.

Ce modèle, aussi annoncé comme « un saut générationnel en matière de capacités », rien de moins, se limite pour le moment à la poignée d’organisations qui participent au programme Daybreak. OpenAI promet cependant que GPT-6 sera déployé « dans les prochains jours » auprès des abonnés Plus, Pro, Business et Entreprise, ainsi que via l’API et AWS.

Attention toutefois au coût, en particulier pour la tarification à l’usage avec l’API. GPT-6 Astra revient en effet au même prix que Fable 5.1 : 10 dollars par million de tokens en entrée, 50 dollars en sortie. La hausse est vertigineuse (+ 150 % en entrée comme en sortie) par rapport à GPT-5.6 Sol. Mais « j’ai l’impression que nous avons franchi un changement qualitatif », a déclaré Greg Brockman. Ça se paie.

OpenAI a tout de même souligné que grâce à sa grosse tête bien faite, Astra utilise « nettement moins de tokens au total par tâche », mais on ignore encore concrètement dans quelle mesure cette efficacité se traduira par des coûts plus bas. En tout cas, sur les benchs réalisés par OpenAI, Astra présente plutôt bien :

Le 1er septembre, OpenAI avait fait un point d’étape sur Astra et ses capacités en matière de cybersécurité. Le modèle n’est pas impliqué dans l’attaque d’Hugging Face, néanmoins l’entreprise en a profité pour intégrer les enseignements de cette fuite d’agents. « Nous estimons que les protections d’Astra réduisent suffisamment le risque de préjudices graves pour permettre sa sortie conformément à notre cadre de préparation ». Ouf.

Loin de l’AGI selon ARC-AGI-3

Un benchmark indépendant apporte un peu de nuance au message forcément marketing et flatteur de Greg Brockman. Astra est en effet passé au tamis d’ARC-AGI-3, un benchmark publié par l’ARC Prize Foundation, une organisation à but non lucratif cofondée par François Chollet, créateur de Keras, la bibliothèque open source pour créer et entraîner des réseaux de neurones, très utilisée.

ARC-AGI-3 ne dit pas qu’Astra est une AGI ; les auteurs indiquent clairement que saturer le bench ne constitue pas une preuve d’AGI. « Même si nous pensons qu’Astra représente un progrès significatif vers la généralisation, nous n’affirmons pas qu’il s’agit d’une AGI », écrivent-ils. Ceci étant dit, les résultats de GPT-6 n’en restent pas moins impressionnants : 62,7 % avec le harnais standard (le cadre de test commun et minimal utilisé pour évaluer tous les modèles de la même façon), et jusqu’à 99,9 % avec un harnais adapté aux spécificités du fournisseur.

En mode Max, pour les niveaux résolus, Astra se montre bien plus efficace que les humains avec le harnais standard. Il utilise en effet moins d’actions que le médian humain dans 96 % des niveaux terminés, avec 51,7 % d’actions en moins par niveau en moyenne. Spectaculaire… tout comme le coût ! Jusqu’à 26 098 dollars pour le score standard à 62,7 %, et 18 817 dollars pour le 99,9 % avec le harnais « provider adapter ».

À titre de comparaison, les participants humains du test étaient rémunérés 115 dollars par session de 90 minutes, plus 5 dollars par jeu terminé, soit environ 12,78 dollars par jeu tenté avant bonus. La comparaison reste cependant imparfaite : côté humain, on rémunère surtout du temps de participation ; côté IA, on mesure une facture d’inférence.

La performance d’Astra demande donc à être nuancée (tout comme les déclarations enflammées du président d’OpenAI). Ce d’autant que les humains peuvent résoudre 100 % des environnements du benchmark, là où GPT-6 n’atteint pas 63 %. Le modèle peut se montrer plus efficace que le médian humain lorsqu’il comprend un niveau, mais il ne les comprend pas tous. Et puis ARC-AGI-3 reste très balisé, avec des mécaniques et des objectifs bien définis ne reflétant évidemment pas le monde réel. Il est cependant indéniable, au vu des résultats, que le modèle fait de gros progrès sur l’agentique.

La main légère sur l'IA

Les États-Unis et l’industrie de l’IA tiennent leur victoire diplomatique tout autant que symbolique : les membres du G20 ont accepté à l’unanimité d’adopter un ensemble de principes, non contraignants, pour une approche allégée de la gouvernance de l’intelligence artificielle.

C’est une victoire pour la Silicon Valley, mais aussi pour l’administration Trump après l’accord obtenu à l’issue du sommet sur la technologie et l’innovation organisé par les États-Unis en Caroline du Nord. Les membres du G20 ont approuvé un ensemble de principes, dont une des principales composantes est d’éviter les législations trop lourdes contre les technologies émergentes – comprendre : l’intelligence artificielle générative.

Ne pas alourdir les réglementations IA

Le texte en question, couché sur le papier par le ministère américain du Commerce, ne ressemble pas aux habituels coups de menton d’une administration qui a pris l’habitude de brutaliser ses partenaires. Il est certes très orienté « pro-IA », notamment dans sa volonté de ne pas soumettre l’IA à un régime réglementaire spécifique, mais plutôt de s’en remettre autant que possible aux cadres juridiques sectoriels déjà existants.

Il est aussi question de « soutenir l’adoption des technologies émergentes par nos populations », ce qui est une gageure à l’heure actuelle : la construction des datacenters indispensables pour mouliner l’IA ne fait pas du tout l’unanimité aux États-Unis – en pleine campagne électorale pour les mid-terms – et ailleurs dans le monde.

« Cette technologie en est à ses débuts, et le conseil que je donnerais serait de réglementer les préjudices pratiques et réels, plutôt que les préjudices théoriques et hypothétiques », a plaidé Jensen Huang, directeur général de NVIDIA. « Chaque entreprise doit prendre sur elle de développer cette technologie de manière sûre », a-t-il encore déclaré, ce qui est un peu fort de café après les tribulations des agents IA d’OpenAI contre Hugging Face, les autres attaques du même tonneau, et le discours de la peur qui fait bien les affaires d’Anthropic.

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Tout va très bien, madame la marquise

Les risques sur les infrastructures et autres dangers que font peser les IA ont été minimisés par les principaux responsables de l’industrie IA ayant participé à ce sommet. Ces menaces ne justifient pas des réglementations strictes qui limiteraient l’accès à cette technologie, selon eux. « Dire “nous n’aurons pas d’IA dans notre pays” serait une idée à peu près aussi mauvaise que de dire “nous n’aurons pas d’électricité dans notre pays” il y a plus de cent ans », a ainsi indiqué Sam Altman, le patron d’OpenAI.

Elon Musk a lui aussi affirmé qu’une réglementation la plus légère possible était essentielle pour favoriser l’innovation. Fidèle à ses habitudes, le patron de SpaceXAI a sorti de son chapeau des chiffres au doigt mouillé, en estimant que l’IA pouvait accélérer la croissance de l’économie mondiale de 20 à 30 %. Sans surprise, il a également critiqué la position européenne sur le dossier.

Henna Virkkunen, vice-présidente de la Commission européenne chargée de la souveraineté technologique, a de son côté convenu que l’IA créait de nouvelles opportunités et que l’UE souhaitait dynamiser l’innovation. Elle a toutefois ajouté que les nouvelles menaces liées à l’IA exigeaient, dans le même temps, une coordination étroite entre les gouvernements. « Il n’est pas facile de parvenir à un accord entre autant de pays différents » sur un sujet comme l’IA, a-t-elle rappelé.

Ce texte sur l’IA n’est ni un traité, ni une réglementation, ni un accord juridique. La Maison-Blanche parle de « principes partagés » et d’une « déclaration de consensus », mais ces principes ne sont pas contraignants.

La ville de New York met en place un moratoire d’un an sur l’utilisation de l’IA générative par les élèves de ses établissements scolaires. Celui-ci entre en vigueur pour l’année scolaire 2026 - 2027 pour les classes allant de la maternelle (2-K) à la quatrième (aux États-Unis, le huitième grade).

Cette décision touchera environ 600 000 élèves dans le district scolaire (l’équivalent d’une académie en France) le plus important des États-Unis, selon CNN.

« Les enfants ont besoin d’enseignants et de liens humains pour apprendre et s’épanouir. Ils doivent acquérir des compétences aux côtés de leurs camarades, nouer des relations avec leurs enseignants et se confronter seuls à des problèmes complexes », a affirmé Zohran Mamdani lors d’une conférence de presse à ce sujet. « Le secteur des technologies veut nous faire croire que l’éducation préscolaire basée sur l’intelligence artificielle est non seulement inévitable, mais aussi nécessaire. Nous ne partageons pas ce point de vue », a-t-il ajouté.

Rappelons qu’en France un cadre d’usage de l’IA générative existe. S’il est critiqué par certains, une chose y est claire : pas d’utilisation pédagogique de l’IA à l’école avant la quatrième.

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« Kimi K3 GGUF, je suis ton père ! »

Hugging Face déborde de modèles d’IA générative. Mais il est facile de se perdre dans les méandres de tous les modèles ouverts. La CNIL propose un outil permettant de s’y retrouver.

Si on veut utiliser un modèle d’IA générative pour un projet, le premier réflexe peut être d’aller sur Hugging Face. Mais là, difficile de s’y retrouver dans les 2 millions de modèles publiés et de savoir quels sont les dérivés des principaux connus. En effet, souvent l’idée n’est pas d’utiliser le modèle d’origine mais de trouver celui qui a été le plus adapté (par inférence, par exemple) à l’utilisation qu’on veut en faire.

Le LINC (Laboratoire d’innnovation numérique de la CNIL) a créé un outil qui permet de s’y retrouver. Appelé Genmod ou « Généalogie des modèles », il a été présenté l’année dernière par les chercheurs de l’autorité de protection des données, mais son interface était jusque-là assez récalcitrante. Un effort a été fait depuis et une nouvelle version est maintenant utilisable.

Inspecter la descendance d’un modèle

On peut, par exemple, aller inspecter la descendance du modèle Kimi K3 de Moonshot AI.

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Petite précision, le moteur de recherche de l’outil est encore difficile à utiliser. Pour chercher Kimi K3, mieux vaut d’abord taper le nom du dépôt de l’entreprise éditrice moonshotai/ puis taper les premières lettres du modèle. On peut ainsi trouver moonshotai/Kimi-K3 et afficher les « modèles importants » de sa descendance (de la même façon, pour qwen3.8, il faut taper qwen/qwen3 pour se voir proposer le modèle) :

En cliquant sur « Voir l’arbre généalogique », on obtient la liste de tous les modèles qui en découlent avec des précisions sur la méthode qui a permis la dérivation.

On peut ainsi observer que le modèle « unsloth/Kimi-K3-GGUF » est un dérivé de Kimi-K3. L’outil précise qu’il a été spécialisé pour de l’ « Image-Text-to-Text » en utilisant la quantisation (comme le précise l’outil, cette méthode réduit la précision des poids du modèle source « afin de diminuer son empreinte en mémoire »). On peut voir qu’à son tour ce modèle a été dérivé pour en donner d’autres.

On peut aussi faire une « recherche experte » qui permet de sélectionner les critères qui nous intéressent :

Retrouver les différentes utilisations d’un jeu de données

L’outil permet aussi de faire la généalogie de l’utilisation des jeux de données. En effet, les chercheurs de la CNIL ont créé Genmod avant tout pour la traçabilité. On peut donc retrouver tous les modèles qui utilisent le jeu de données The Cauldron, par exemple (de la même façon, mieux vaut connaître d’abord le nom du dépôt racine, ici « HuggingFaceM4/ »).

Dans leur article de présentation de l’outil, les chercheurs du LINC posaient en exemple cette question : « Dans le cas où les données à caractère personnelle d’un individu seraient mémorisées par un modèle, comment est-il possible d’identifier les modèles par lesquels ces données seraient également susceptibles d’être mémorisées ? ». L’idée est de pouvoir retrouver les modèles susceptibles de régurgiter les mêmes données sur lesquelles ils ont été entraînés. Rappelons que les modèles d’IA générative sont aussi soumis au RGPD.

Cela peut aussi être utile, par exemple, dans le cas d’accusations de régurgitations de contenus sous copyright, comme il est question dans le procès entre le New York Times et OpenAI.

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Troisième sortie en seulement six semaines pour Google : la firme de Mountain View vient en effet de déployer la version 3.8 de son modèle Gemini Flash, la famille censée offrir le meilleur rapport entre rapidité et coût de traitement des requêtes. Cette nouvelle mouture succède aux versions 3.6 et 3.7, mises en ligne à trois semaines d’intervalle.

Gemini 3.8 Flash est présenté comme le meilleur workhorse model de Google, c’est-à-dire un modèle dédié à des tâches utilitaires. Et d’après les benchmarks publiés par l’entreprise, il tiendrait la route face à des modèles dits frontière. Elle revendique ainsi un score de 73,7 % sur le test DeepSWE, qui mesure les performances en développement logiciel avancé, contre 74 % pour Opus 5 chez Anthropic et 72,7 % chez OpenAI avec GPT-5.6 Sol.

En développement agentique (missions de code autonomes dans le terminal), Gemini 3.8 Flash se paierait même le luxe de dépasser d’un cheveu Opus 5. Google revendique également des performances en hausse sur les tâches liées à la finance, au monde du droit, à l’interprétation de documents complexes (principalement scientifiques) ou à la recherche en biologie.

Sur les tâches complexes impliquant du raisonnement ou une subdivision, Google prévient toutefois que le gain de performances promis avec Gemini 3.8 Flash se fait au prix d’une consommation plus élevée de tokens :

« Ces gains de performance découlent d’un choix de conception fondamental : Flash 3.8 travaille davantage. Sur les tâches complexes, il fait preuve d’une plus grande rigueur, en exécutant des étapes de raisonnement supplémentaires et en appelant les outils de manière itérative. Le modèle peut parfois utiliser plus de jetons pour optimiser les performances, notamment lorsque le niveau d’effort est élevé. »

Gemini 3.8 Flash est dès à présent disponible au travers des canaux courants d’IA chez Google, en API ou au travers de l’application Gemini pour les souscripteurs d’un forfait Google AI Pro ou Ultra. Pour ces derniers, c’est également lui qui sous-tend les Aperçus IA intégrés par le moteur à ses résultats de recherche.

Google affiche une tarification agressive pour le lancement, avec 0,75 dollar par million de tokens en entrée et 3,75 dollars par million de tokens en sortie. Ce prix n’est cependant valable que jusqu’au 31 décembre, date à laquelle la facturation se fera sur une base fixée à 1,50 / 7,50 dollars par million de tokens.

Google déploie dans le même temps la variante Cyber de son nouveau modèle, dotée de capacités spécifiques au monde de la cybersécurité. L’accès à ce dernier est cependant réservé aux organisations et entreprises enregistrées dans le programme Fairwind.

Le copyright face à la raison d’État

OpenAI peut compter sur un allié de poids face au New York Times. Le gouvernement américain vole en effet au secours de l’entreprise d’IA, dans le litige sur les droits d’auteur qui l’oppose à l’éditeur du fameux quotidien.

Le ministère de la Justice (DoJ) vient de déclarer à la cour fédérale du district de Manhattan que les États-Unis ont un intérêt national dans l’affaire, car l’issue du procès pourrait affecter le développement de l’IA dans le pays. En décembre 2023, le NYT accusait OpenAI et Microsoft d’avoir utilisé sans autorisation des millions de ses articles pour entraîner leurs modèles IA, enfreignant par là-même le droit d’auteur sur ses publications et ses archives.

La plainte vise à « tenir [OpenAI et Microsoft] responsables des milliards de dollars de dommages statutaires et réels qu’ils doivent pour la copie et l’utilisation illégales des œuvres de grande valeur du Times ». Le processus judiciaire suit depuis son cours, avec donc ce mémoire déposé par le DoJ (PDF).

Le fair use comme ligne de défense

L’argument central du gouvernement américain est que l’entraînement des modèles IA sur des textes protégés par droit d’auteur devrait relever du « fair use » (usage équitable), une notion propre au droit américain qui autorise certains usages d’œuvres protégées sans autorisation préalable. L’usage est jugé équitable au regard de plusieurs critères : son objectif, son caractère transformateur, la quantité utilisée et son effet sur le marché de l’œuvre originale.

C’est donc une exception aux droits d’auteur derrière laquelle se cachent les grands acteurs de l’IA pour justifier ce que d’aucuns qualifient de pillage généralisé des œuvres de l’esprit. Les éditeurs de presse et de sites web, les auteurs et maintenant les maisons de disques multiplient les plaintes à ce sujet ; Anthropic va d’ailleurs verser 1,5 milliard de dollars pour solder l’affaire des livres piratés pour entraîner Claude.

Dans son mémoire, le DoJ ne dit pas que tous les contenus générées par l’IA sont légaux. Une distinction est faite entre l’entraînement – la copie des œuvres pour apprendre des structures linguistiques – et les sorties. Si un modèle recrache des passages entiers d’une œuvre protégée, il admet qu’une question juridique se pose.

Enjeux stratégiques

Le ministère estime en revanche qu’une décision défavorable au fair use serait de nature à freiner la concurrence sur le marché des LLM, car « seules les plus grandes entreprises technologiques pourraient disposer des capitaux nécessaires pour payer des licences ». Des licences qui iraient majoritairement dans les poches des médias traditionnels qui disposent d’un énorme volume d’archives (et de l’assise financière pour porter plainte).

Surtout, un coup de frein sur l’IA aurait un impact sur les capacités de sécurité nationale des États-Unis. Dans le cadre des opérations militaires américaines, cette technologie sert en effet à l’analyse d’informations de renseignement, à l’amélioration des systèmes d’armement (drones et navires robotisés), ou encore à la formulation de recommandations sur le champ de bataille (par exemple sur les cibles à viser par des frappes de missiles).

Le DoJ affirme que « des règles de droit qui rendraient beaucoup plus difficile le développement d’une industrie de l’IA robuste aux États-Unis menaceraient donc la sécurité nationale et donneraient un avantage concurrentiel aux adversaires étrangers qui ne seraient pas soumis aux mêmes contraintes. »

Un mémoire n’est évidemment pas une décision de justice. Cette intervention pourrait cependant peser sur le jugement du tribunal.

Après un hiatus de quasiment deux mois, Anthropic relance la machine aux modèles IA avec les versions 5.1 de Claude Fable et Mythos. Il s’agit du même modèle, mais Mythos 5.1 abaisse ses garde-fous en matière de cybersécurité et en sciences de la vie ; il n’est distribué qu’aux individus et organisations dûment autorisés.

Fable 5.1 est de son côté disponible depuis hier pour tous sur toutes les plateformes (Claude API, AWS, Google Cloud, Azure). Un de ses principaux arguments de vente est le prix. Certes, la grille tarifaire est similaire à celle de Fable 5, autrement dit 10 dollars pour un million de tokens en entrée et 50 dollars en sortie. Mais Anthropic met surtout en avant la lecture du cache plus performante qui permet de réduire les coûts de 25 % sur les charges de travail typiques.

Sur les tâches de codage complexe qui nécessitent un long travail agentique, les économies peuvent atteindre 45 % par rapport à Fable 5. Globalement, lorsque l’usage est facturé au token – ce qui est le cas avec l’API –, la lecture du cache coûte désormais 75 % de moins (soit 0,25 dollar par million de tokens).

En termes de performances, devinez quoi, Fable 5.1 « établit une nouvelle référence pour le code, le travail intellectuel et les tâches de résolution de problème de longue durée », affirme Anthropic. Et quand le modèle est branché sur un effort faible ou moyen, il obtient des résultats « similaires ou supérieurs » à ceux de son prédécesseur direct, pour moins cher.

Le site Artificial Analysis, une plateforme indépendante de benchmarks IA, le confirme : sur l’index principal, Fable 5.1 prend la première place devant Opus 5 et Fable 5. En revanche, le modèle affiche le coût moyen par tâche le plus élevé, et de loin (3,69 dollars) face à Opus 5 (2,34 dollars) et GPT-5.6 Sol (0,95 dollar). Enfin, Fable 5.1 intègre la fonction de filigrane pour le texte et les images, tel qu’exigé par l’AI Act européen.

Won't somebody please think of the artists!

Après la colère des joueurs puis les fuites, vient le temps du lancement officiel : le DLSS 5 de NVIDIA fera ses premiers pas le 4 septembre. Les joueurs de NBA 2K27 seront les premiers servis, pour peu qu’ils possèdent un PC équipé d’une carte graphique RTX 5000 (ou qu’ils jouent dans le nuage avec GeForce Now). Tous les développeurs sont invités à monter dans ce train, qui a bien failli dérailler dès son annonce au mois de mars.

C’est l’artiste qui impulse la vision, et il n’est pas question de la remplacer par de l’IA slop. C’est le message martelé par NVIDIA pour présenter, une seconde fois, le DLSS 5 et sa nouveauté phare, le rendu neuronal guidé par la 3D (3D-Guided Neural Rendering). Constatant qu’obtenir un niveau de rendu photoréaliste digne de Hollywood était hors de portée dans les jeux vidéo, l’entreprise prend donc l’approche de l’IA générative.

Bien sûr, l’IA a toujours été au cœur de la technologie d’upscale de NVIDIA depuis le lancement du Deep Learning Super Sampling en 2018. Elle se contentait jusqu’à présent – si on peut dire – de reconstruire des données déjà présentes dans une scène pour produire des images en plus haute résolution, des images supplémentaires ou un meilleur rendu ray tracing. Le DLSS 5 va beaucoup plus loin : il veut « transformer la fidélité visuelle » en utilisant l’IA générative pour « révéler des éclairages et des détails de matériaux » impossibles à obtenir actuellement, en raison des contraintes techniques de calcul en temps réel.

Pas le ChatGPT du rendu graphique

NVIDIA parle d’IA générative, mais pas question pour autant de comparer le rendu neuronal à ChatGPT. Le DLSS 5 ne génère pas de scènes à partir d’un prompt textuel : il s’appuie sur les images rendues par le moteur du jeu en temps réel, avec leur géométrie, textures et éclairage « conçus par les artistes ». La technologie n’intervient pas en amont de la génération de l’image, c’est « l’ultime étape de rendu du pipeline graphique » – et non pas un remplacement du pipeline.

« [Le DLSS 5] enrichit les scènes avec des éclairages et des matériaux plus réalistes, tout en garantissant que l’image du moteur détermine ce qui doit rester inchangé, et que l’artiste décide de ce qui peut évoluer. »

Cette obsession de l’artiste revient en boucle, pour une très bonne raison : en mars, l’annonce du DLSS 5 a provoqué un tsunami de critiques dirigé vers NVIDIA. Jensen Huang, le patron de l’entreprise, avait remis une pièce dans la machine en affirmant que les joueurs qui critiquaient la technologie avaient « complètement tort ». Il a tenté de se rattraper un peu plus tard en disant comprendre les inquiétudes, et affirmé que lui non plus n’aimait pas l’IA slop.

Les premières démonstrations du DLSS 5 ne plaidaient pas en sa faveur. Les personnages passés à la moulinette du rendu neuronal semblaient en effet sortis d’autres jeux. Pire encore, beaucoup soupçonnaient NVIDIA de patouiller avec la géométrie des visages en ignorant complètement la direction et l’intention artistiques.

• GeForce RTX : avec DLSS 5 et son rendu photoréaliste, l’IA de NVIDIA va-t-elle trop loin ?

L’art et ce qu’il en reste

L’heure est donc venue de l’explication de texte, pour calmer les inquiétudes légitimes des joueurs, et possiblement, celles des studios qui verraient d’un mauvais œil NVIDIA uniformiser le rendu graphique des jeux. Il s’agit donc, en premier lieu, de « préserver l’intention artistique ».

Le DLSS 5 analyse ce qui se trouve dans l’image (objets, matériaux, sources de lumière) pour « enrichir » la scène. NVIDIA promet une peau plus naturelle, une lumière plus crédible dans les cheveux et le feuillage, et des ombres de contact plus marquées. Mais le tout reste, insiste l’entreprise, ancré dans l’image originale produite par le moteur et « conçue par les artistes » — on y revient.

Les développeurs gardent le contrôle de ce que le DLSS 5 peut faire aux images de leurs jeux. Plusieurs modèles et paramètres sont à leur disposition pour moduler l’intensité structurelle et les effets du rendu neuronal en fonction des scènes. Il est même possible d’exclure du traitement neuronal une partie de l’image, par exemple le visage d’un personnage, avec un système de masque.

Deuxième priorité : le modèle IA de NVIDIA ne saurait être comparé à celui d’un modèle de génération de vidéos par IA, où chaque séquence présente des variations et des différences dans le rendu des personnages et des décors. Le DLSS 5 repose sur un principe intangible : « une image en entrée, une image en sortie ». Cela doit garantir, selon l’entreprise, la stabilité de chaque image générée en évitant les artefacts classiques des vidéos IA (scintillements, effets de flottement, dérives temporelles).

Enfin, la dernière priorité est que tout cela se réalise en temps réel à partir d’un seul GPU (les démonstrations initiales tournaient sur des PC équipés de deux RTX 5090…). Des optimisations supplémentaires sont dans les tuyaux.

Et maintenant, jouez

En termes de performances, NVIDIA donne des exemples plutôt flatteurs mais sur des PC très bien équipés (64 Go de mémoire et Ryzen 7 9800X3D). Il sera beaucoup plus intéressant, et probablement plus révélateur, de mesurer les FPS sur des machines grand public. La version du DLSS 5 récupérée par des moddeurs donne un framerate réduit de 40 à 50 %.

• Avant son lancement officiel, DLSS 5 apparaît dans la nature

Lors de la première présentation polémique de la technologie, NVIDIA avait mis en avant le support de plusieurs éditeurs et studios de développement, parmi lesquels Capcom, Ubisoft, Bethesda ou encore Warner. Il ne fait guère de doute qu’ils seront au rendez-vous du DLSS 5 le moment venu, mais leur silence sur le sujet est évocateur.

L’IA générative est très mal vue par de nombreux joueurs, et personne ne veut être accusé de produire de l’IA slop, ce qui peut plomber la carrière commerciale d’un jeu. Même si dans les faits, elle est de plus en plus intégrée dans les pipelines de développement. Quant au DLSS 5, s’il semble donner des résultats intéressants dans les jeux où le photoréalisme prime (comme c’est le cas dans NBA 2K27), les joueurs auront de toute manière la possibilité de le désactiver.

• L’IA générative ne créera pas le prochain GTA toute seule

Instagram a entendu la grogne des utilisateurs qui n’aiment pas découvrir que la personne derrière un profil avait en fait été générée par une IA. De nouvelles mesures vont être mises en place pour mieux les informer.

Instagram a beau être un des plus gros tuyaux déversoirs d’IA slop au monde, trop c’est parfois trop. Le réseau social de Meta a décidé de serrer la vis aux profils générés par IA qui ne jouent pas franc jeu en « omettant » de se présenter de la sorte. « Les utilisateurs veulent savoir quand un profil met en avant une personne générée par IA », affirme Instagram.

C’est pourquoi l’étiquette « Créateur IA », expérimentée depuis le mois de mai, va être remplacée par un label, plus clair, « Profil généré par IA » (« AI-generated profile »). Le tag sera visible sur la page de profil et dans ses informations détaillées, ainsi que sous le nom de la créature synthétique apparaissant dans ses posts. Les créateurs qui utilisent l’IA générative pour produire des images, des vidéos ou du texte – mais pas le persona de leur profil – n’ont pas à demander l’étiquette.

Les profils qui présentent une personne générée par IA et qui ne sont pas étiquetés sont fermement invités à activer l’option pour obtenir le label. Les créateurs qui se plieront volontairement à la règle ne verront aucune différence de visibilité pour leurs contenus. Ceux qui rechigneront à s’identifier comme profil généré par IA pourraient ne plus apparaitre dans les recommandations en cas de détection par les systèmes d’Instagram. Il sera toujours possible de faire appel d’une décision de restriction de visibilité.

La publicité dans ChatGPT n’est pas près de s’arrêter. Les annonces représentent déjà un petit business sympathique pour OpenAI : 1 milliard de dollars en revenus annualisés, d’après les projections d’OpenAI, alors que la réclame a été introduite aux États-Unis au mois de février, et qu’elle est en phase de lancement en France et ailleurs en Europe.

Le chiffre est certes symbolique, mais il est aussi important alors qu’OpenAI est en pleine préparation de son introduction en Bourse (IPO). L’entreprise veut démontrer que ses revenus reposent sur des sources diversifiées : après les abonnements payants, les offres aux entreprises et l’API basée sur l’usage, il y a aussi la publicité désormais qualifiée de « pilier », même si sa présence sur ChatGPT ne remonte même pas à 200 jours.

« Ensemble, ces offres donnent aux particuliers, aux développeurs et aux entreprises le choix dans la manière d’accéder aux produits OpenAI, y compris avec une formule gratuite financée par la publicité qui contribue à maintenir ChatGPT accessible à plus d’un milliard d’utilisateurs actifs hebdomadaires », explique OpenAI. La publicité est susceptible d’apparaitre dans les conversations avec la version gratuite de ChatGPT ainsi qu’avec celles de ChatGPT Go, l’abonnement à 8 euros par mois.

Les réclames apparaissent sous la forme de bandeaux, elles sont étiquetées et séparées de la conversation. La publicité « n’influence pas les réponses fournies par ChatGPT », assure OpenAI qui promet également que les annonceurs n’ont pas accès aux conversations privées. Malgré tout, l’entreprise « continue d’apprendre et de s’améliorer ». Un message qui semble destiné davantage aux annonceurs qu’aux utilisateurs.

OpenAI a ouvert plus grand le modèle publicitaire de ChatGPT Ads au mois de mai pour faire en sorte que les petites et moyennes entreprises puissent faire la promo de leurs produits et services. « De nouveaux formats, objectifs, options d’achat et outils de mesure » sont dans les tuyaux et envahiront l’inventaire de ChatGPT dans plus de 40 pays.

• OpenAI va ouvrir la publicité dans ChatGPT en France et en Europe

Démocratie

La communauté Debian devait voter sur la place que les grands modèles de langage (LLM) pouvaient tenir dans le développement de la distribution Linux. Parmi les axes proposés, elle a choisi un quasi-statu quo. La décision divise, ayant notamment provoqué le départ d’au moins un des développeurs.

Fin juillet, nous indiquions que la communauté Debian allait être amenée à se prononcer sur la place des LLM dans le développement de la distribution. Plusieurs propositions étaient mises en avant, de la plus radicale à la plus modérée. À l’époque où nous avions écrit ces lignes, on pouvait en lire quatre, mais la communauté a finalement dû voter parmi huit propositions.

• Proposition A : interdiction pure et simple des LLM dans les contributions au projet
• Proposition B : usage autorisé, mais avec un encadrement strict, avec garanties de licence et responsabilité totale des contributions
• Proposition C : rejet des LLM autant que possible, affichage obligatoire des usages et interdiction des LLM pour les communications entre contributeurs
• Proposition D : la plus pragmatique, avec acceptation des contributions par l’IA et responsabilité complète, en revanche pas d’IA distante pour les données sensibles
• Proposition E : le statu quo, chacun étant responsable de ses contributions, peu importe l’outil
• Proposition F : utilisation découragée des LLM quand c’est possible et mise en avant du travail humain, responsabilité complète des contributions, mais liberté pour les mainteneurs de refuser les contributions IA
• Proposition G : usage contrôlé des LLM pour les tâches périphériques (réflexion, analyse, recherche, critique de code…), mais interdiction dans les contributions
• Proposition H : l’impact environnemental des LLM est jugé rédhibitoire, leur utilisation doit être découragée autant que possible

Le choix de la communauté

Les participants se sont prononcés pour l’option E. De toutes celles mises en avant, la E est la plus consensuelle, car elle ne change presque rien à la situation qui existait avant.

Officiellement, la proposition E s’intitule « Usage responsable de l’IA générative ». On peut y lire notamment que Debian « n’encourage pas ni n’interdit l’utilisation d’outils d’IA générative dans le développement, la maintenance ou la documentation des logiciels, l’empaquetage, la documentation et les autres médias publiés dans le projet Debian ». Le texte reconnait que ces outils peuvent largement améliorer la productivité des contributeurs « s’ils sont utilisés de manière responsable ». Cela permettrait aux personnes de se libérer du temps pour des tâches plus intensives, notamment celles réclamant un jugement, une expertise ou une critique.

Techniquement, l’usage de l’IA ne change pas les exigences habituelles de qualité, d’exactitude et de maintenabilité. Toute personne soumettant un code, qu’il soit tout ou partiellement rédigé par une IA générative, est responsable de ce qu’elle propose. Elle doit être en mesure de comprendre, relire et tester ce code, dans l’idée de pouvoir expliquer ce qu’il fait avec précision. Tout envoi aveugle d’un contenu généré par IA est jugé incompatible avec les pratiques de Debian.

Dans la proposition, on peut lire qu’il est explicitement demandé aux personnes participantes de ne jamais envoyer d’informations personnelles à des services d’IA externes. Il peut aussi bien s’agir de données personnelles habituelles que de clés cryptographiques, communications privées, identifiants ou encore bugs de sécurité sous embargo.

Enfin, pour les opérations automatisées à grande échelle, comme la génération de nombreux rapports de bugs ou la modification en masse des paquets, un processus spécifique devra être mis en place.

« Les Contributeurs qui entendent effectuer des actions impactant tout le projet comme la soumission massive de bogues ou la soumission massive de correctifs, des modifications de code à grande échelle ou d’autres changements ou requêtes automatisés concernant de nombreux paquets ou de nombreux contributeurs, doivent d’abord lancer une discussion et rechercher un consensus à l’aide des canaux du projet avant d’agir. De tels projets automatisés doivent être validés par un humain qui demeure responsable de son comportement et du résultat », indique ainsi la proposition E.

En somme, Debian continue « de compter sur le jugement et la responsabilité de ses contributeurs individuels ». Point important : la mention de l’utilisation de l’IA dans un projet est recommandée, mais pas obligatoire.

Division et colère

La communauté a parlé. La proposition E ne change fondamentalement rien : chacun peut faire ce qu’il veut, tant que les pratiques habituelles de Debian sont respectées. La distribution s’appuie depuis longtemps sur la responsabilité individuelle et la relecture par les pairs. Pas question donc de changer de philosophie. Cependant, lorsque l’on parle de Debian, il n’est pas question d’une entité unique et mystique, mais bien d’un ensemble de personnes contribuant au projet. La consécration de ce quasi-statu quo n’est donc pas anodine.

Si la communauté a parlé, elle est également divisée, aussi bien chez les contributeurs que les utilisateurs. Sur X par exemple, la publication de la nouvelle sur le compte It’s FOSS montre des réactions très diverses, certains comprenant la position, mais la plupart affichent de la méfiance, voire de la déception. Même constant dans les commentaires de Phoronix.

Parmi les réactions négatives, l’une d’entre elles ressort particulièrement : celle d’Antoine le Gonidec, contributeur de longue date au projet Debian. Sur les huit propositions, il était parrain des options A, C, G et H. En somme, toutes celles cherchant à interdire ou limiter l’usage des IA. Face à la victoire de la proposition E, Antoine le Gonidec n’a pas caché sa colère. Sur la liste officielle de diffusion Debian, le développeur a pris une décision radicale :

« Je ne peux pas soutenir la décision actuelle de Debian concernant l’utilisation des LLM, et je ne suis plus prêt à être considéré comme faisant partie de Debian selon ces nouvelles règles. Prétendre avoir une « position neutre » face au fascisme n’est pas de la neutralité, c’est une collaboration active »

Il se retire donc du projet, expliquant que les LLM s’appuient en grande partie sur des entreprises « soutenues par des fascistes ». De toutes les propositions, la E était « la plus pro-LLM de toutes les options ». Il dit ne plus être intéressé par quoi que ce soit provenant de Debian, déclarant avec acidité qu’il peut être remplacé « par n’importe quelle IA agentique ». « Je pense n’avoir jamais autant été déçu par une communauté en qui j’avais confiance », affirme-t-il.

L’importance de Debian

Si ce vote était attendu, c’est que Debian est l’une des distributions Linux les plus importantes. En plus du système lui-même, connu pour sa fiabilité et sa rigueur, Debian sert de base à de nombreuses distributions, dont la plus connue est Ubuntu, celle-ci servant à son tour de socle à d’autres comme Linux Mint.

Comme l’indique It’s FOSS, plusieurs projets ont choisi des approches beaucoup plus radicales. OpenJDK par exemple, édité par Oracle, refuse toute contribution générée par IA. Même chose pour le compilateur GCC. D’autres ont choisi une approche plus souple, en particulier le noyau Linux. Au sujet des LLM, Linus Torvalds a adopté une approche pragmatique, estimant que l’aide procurée par l’IA ne peut plus être empêchée, mais que certaines situations sont problématiques, notamment l’automatisation des rapports des bugs (qu’il a fustigée).

• Linus Torvalds s’agace encore sur l’IA, cette fois pour la défendre

Le filtre qui fâche

Très critiqué lors de sa présentation au printemps, le DLSS 5 commence à apparaître dans les jeux avant même son lancement officiel. Une bibliothèque NVIDIA repérée dans NBA 2K27 a déjà permis à des moddeurs de tester le rendu neuronal avec des résultats encore très expérimentaux.

C’est peu dire que DLSS 5 n’a pas été très bien accueilli par les joueurs. NVIDIA s’est pris les pieds dans le tapis en dévoilant, en mars dernier, la nouvelle version de sa technologie d’upscale graphique Deep Learning Super Sampling. La promesse était de « transformer la réalité visuelle dans les jeux » en la faisant basculer dans le photoréalisme. Les exemples partagés à l’époque par l’entreprise ont surtout donné l’impression qu’il s’agissait d’un « filtre de beauté » d’IA générative emmenant les graphismes des jeux et des personnages loin de l’intention initiale des développeurs.

Jensen Huang, le directeur général de NVIDIA, était monté au créneau pour défendre le DLSS 5, d’abord en affirmant que les joueurs avaient tort, puis en essayant de se les mettre dans la poche en assurant qu’il n’aimait pas l’« AI slop ». Sans rien changer au développement de la technologie, qui doit être lancée cet automne.

• DLSS 5 : Jensen Huang « comprend » la polémique, mais persiste et signe

Les jeux se préparent à la déferlante DLSS 5

À l’heure actuelle, aucun jeu n’est officiellement compatible, mais les éditeurs préparent la prise en charge du DLSS 5. C’est le cas d’EA : NBA 2K27, en accès anticipé sur PC depuis le 26 août, cache une DLL baptisée nvngx_dlssnr.dll. Un fichier qui est vraisemblablement une bibliothèque NVIDIA pour accéder à une fonction DLSS Neural Rendering.

Découverte par le développeur Renan Maniero puis décortiquée par la communauté de spécialistes des mods RenoDX, il s’agirait très probablement d’une version préliminaire du composant logiciel nécessaire à l’activation du DLSS 5, comme l’explique Tom’s Hardware. Des moddeurs sont déjà parvenus à l’injecter dans les jeux Control, Cyberpunk 2077 avec des résultats visibles sur le rendu des personnages : ombres, peaux et cheveux.

Les artistes ont-ils toujours la main ?

La bibliothèque comprend sept curseurs pour contrôler des paramètres comme le style, l’intensité, le ton et le niveau de préservation des détails. DLSS 5 ne se contente pas de reconstruire des images, de générer des frames ou d’améliorer l’anti-aliasing comme c’est le cas des versions précédentes ; il réinterprète les caractéristiques de certains aspects des personnages et de la scène.

DLSS 5 tourne uniquement sur les GPU Blackwell (les GeForce RTX 50xx), ce qui n’est pas une surprise : NVIDIA réserve cette technologie pour cette génération, comme l’entreprise l’avait annoncé durant la présentation en mars. Elle a un coût pour les performances du PC : l’activer revient en effet à faire chuter le framerate de moitié environ, selon les premières mesures.

Il faut garder à l’esprit qu’il s’agit de benchs non officiels réalisés à partir d’une version préliminaire. Quand NVIDIA a dévoilé DLSS 5, les démos tournaient sur des machines équipées de… deux RTX 5090. Depuis, la technologie a été optimisée pour être capable de fonctionner avec un seul GPU.

Au SIGGRAPH, le rendez-vous annuel des professionnels de l’image de synthèse et du rendu graphique, NVIDIA avait donné de plus amples détails sur le DLSS 5 : comment l’image rendue par le jeu « ancre » le modèle, et comment NVIDIA essaie de préserver l’intention artistique.

C’est un enjeu de taille, car durant toute la polémique l’entreprise n’a eu de cesse de rappeler que le DLSS 5 respecte l’intention des artistes. « Tout cela est fait pour les créateurs, afin qu’ils puissent créer quelque chose de plus beau mais toujours dans le style qu’ils souhaitent », expliquait Jensen Huang. « Je pense qu’ils ont eu l’impression que les jeux allaient sortir tels quels, comme ils le font d’habitude, puis qu’on allait les post-traiter. Ce n’est pas ce que le DLSS est censé faire. »

Ça l'affiche mal

Pour annoncer des fêtes de village, des promotions ou le prochain concours de pétanque, les affiches IA se multiplient partout en France. Au point, cet été, d’avoir suscité des débats sur leur bien-fondé.

Celles et ceux qui ont pu partir en vacances s’en sont rendus compte en quittant leur environnement quotidien. Où qu’ils aillent, en France et ailleurs, des images lisses, parfois teintées d’un jaune caractéristique, envahissaient les menus, les espaces d’affichage de supermarchés, les panneaux d’annonces pour des brocantes, des fêtes de village, des marchés.

Que ce soit sur les réseaux sociaux ou dans les médias régionaux ou nationaux, l’évolution est claire : les affiches, cartes postales et autres images générées par IA se multiplient partout dans le pays, et tout le monde ne s’en réjouit pas.

Une technologie « pratique » pour les petites structures

Le débat a grossi, ces derniers mois, pour se répercuter d’un média régional à un autre. Dans la Manche, la propriétaire d’une friperie associative se réjouit de pouvoir utiliser l’IA générative pour produire de « jolies affiches colorées » : auparavant, sa structure se contentait d’une publication moins visuelle sur les réseaux sociaux.

En Champagne, plusieurs communes ont recouru à l’IA pour annoncer leurs événements estivaux, des fêtes du 14 juillet aux concours de pétanque. Auprès de l’Union, la secrétaire du comité des fêtes d’Igny-Comblizy estime que « c’est efficace », même si elle « n’obtient jamais le bon résultat du premier coup » : non seulement l’IA lui permet de générer des affiches, mais aussi de corriger les images de mauvaise qualité qu’on peut lui envoyer pour illustrer un concert, ou encore de préparer rapidement un visuel lorsque le sujet arrive sur la table sans avoir été prévu auparavant.

Certains, comme le président du comité d’Avenay-Val-d’Or, demandent même à la machine (le plus souvent, ChatGPT) d’ajouter « une touche plus vintage », lorsque cela correspond à l’idée de l’événement organisé. D’autres y recourent aussi pour véhiculer des messages problématiques : menée par le Rassemblement national, la mairie d’Agde a affiché un moment une image générée par IA et contenant des propos racistes, avant que la polémique pousse à les retirer.

Dans le Limousin, en Alsace, dans le Var ou le Puy-de-Dôme, dans des fêtes de village comme de grandes enseignes de supermarchés ou de plus petits commerces, l’IA générative est partout. Et son adoption large a rendu les similarités entre affiches (ou cartes postales, ou menus de restaurants, ou autres éléments visuels) d’autant plus évidentes.

À Avignon, certains lieux accueillant le off du festival de théâtre se sont eux aussi tournés vers l’IA générative pour annoncer certains des 1 700 spectacles joués. L’astuce a été suffisamment fréquente pour qu’un festivalier en forme écrive sur nombre d’entre elles la phrase « Artist ? No AI » au feutre noir, rapporte Libération. Les débats, cela dit, sont loin d’être simples : outre servir à produire des images à faible coût, l’IA est aussi utilisée dans diverses autres activités artistiques ou organisationnelles, y compris directement dans la création des pièces.

Un résultat de faible qualité

Sur les réseaux sociaux, néanmoins, un agacement monte, à coups de montages qui illustrent les similarités entre chaque production. Sur Facebook, des groupes doctement titrés « Affiches en IA claquées » ou « Affiches IA de merde » ont été créés – ils restent néanmoins bien moins animés que leurs concurrents dédiés à échanger des conseils pour bien prompter.

Des graphistes, designers, dessinateurs et autres artistes visuels se tournent aussi vers les réseaux sociaux pour regretter la vaste uniformisation visuelle qui semble avoir saisi la France cet été : le recours à Stable Diffusion, Midjourney ou d’autres pour générer l’annonce de la prochaine fête du hareng, c’est aussi une commande en moins pour ceux dont la production de ces supports de communication est le métier.

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Des spécialistes soulignent par ailleurs un problème récurrent dans les productions obtenues : les machines ne sachant pas sélectionner les informations les plus pertinentes, le rendu est surchargé d’éléments. Si, à première vue, le résultat peut sembler satisfaisant, il ne permet pas de faire savoir l’essentiel de la manière la plus efficace.

Autre enjeu, qui fera peut-être, à terme, évoluer le recours à ces outils : en lissant affiches et publicités, le large recours à l’IA produit aussi une uniformisation des enseignes, des lieux et des marques. Pour qui souhaiterait se démarquer de son voisin, le prompt reste donc à revoir.

Données, données, données

Anthropic annonce que Cowork peut maintenant utiliser la mémoire de son chatbot. Les deux outils peuvent, par défaut, y enregistrer des informations automatiquement et les réutiliser.

« À partir d’aujourd’hui, la mémoire utilisée dans le chat est la même que celle de Claude Cowork. Désormais, quel que soit l’endroit où vous travaillez avec Claude, il part de ce qu’il sait déjà de vous », annonce d’emblée Anthropic dans un billet de blog publié ce mardi 25 aout.

Anthropic fusionne les mémoires de son chatbot et de son outil d’automatisation de tâches, Cowork : ce que vous faites dans l’un des outils peut être utilisé par l’autre pour adapter ses réponses. Mais cela ne concerne pas seulement les prochaines actions et discussions des utilisateurs de Claude.

« Cowork dispose désormais d’une mémoire, et il s’agit de celle que vous utilisez dans le chat, ce qui vous évite d’avoir à tout réexpliquer et vous permet de reprendre plus facilement là où vous vous étiez arrêté. Lorsque Cowork exécute une tâche dans le cloud, les informations dont Claude se souvient à partir de vos discussions y sont disponibles, et inversement », explique l’entreprise. Cela veut dire que toutes les actions et discussions passées peuvent être utilisées par l’un ou l’autre des outils.

L’entreprise donne un exemple de ce que pourra faire Cowork avec l’accès à vos conversations dans son chat : « Demandez à Cowork de rédiger un compte-rendu à l’intention de votre responsable : l’outil sait déjà de qui il s’agit et connaît ses préférences en matière de rédaction. Discutez de l’ordre du jour dans le chat pour une conférence que vous organisez ; lorsque Cowork établit le budget et le document logistique, il connaît déjà le nombre de participants, la ville et les intervenants ».

Ainsi, Anthropic rejoint Microsoft et OpenAI dans la course à la construction d’un outil qui récupèrera le plus de données possibles sur ce que nous faisons sur nos ordinateurs. Si Microsoft essaye d’imposer sa fonction Recall dans Windows depuis quelque temps, OpenAI a lancé plus récemment son « Computer History » qui agit comme un super keylogger pour récupérer le plus de données.

Néanmoins, l’entreprise de Dario Amodei semble y aller plus doucement, peut-être en imaginant que les grenouilles ne s’enfuient pas si on augmente progressivement la température de l’eau. Ainsi Anthropic assure à ses utilisateurs qu’ils peuvent désactiver la mémorisation.

Une mémorisation au fil de l’eau par défaut, sauf sur les sujets jugés « sensibles » par Anthropic

Mais celle-ci, si elle est activée comme c’est le cas par défaut, se fait maintenant au fil de l’eau. « Claude enregistre désormais les sujets dans sa mémoire au fur et à mesure de la conversation, au lieu de résumer les échanges une fois ceux-ci terminés », explique Anthropic. La mémorisation se fait sans que l’utilisateur tape « souviens-toi de ça » dans le chat.

L’entreprise ajoute que, « par défaut, Claude ne conserve pas d’informations relatives à des sujets personnels ou sensibles, tels que votre santé, votre origine ethnique, vos convictions religieuses, vos opinions politiques, votre identité de genre et d’autres domaines similaires ». Sur ces sujets-là, l’utilisateur doit activer lui-même la mémorisation s’il veut que les outils d’Anthropic les gardent dans leur mémoire collective :

Précisons qu’Anthropic ne donne pas beaucoup de granularité : l’option ne permet que d’activer ou non le fait d’inclure les sujets considérés comme « sensibles » par l’entreprise elle-même.

Anthropic fournit aussi un accès aux données enregistrées par son outil avec lequel il est possible de les lire mais aussi de les modifier ou de les supprimer : « Les fichiers sont courts, et une correction porte ses fruits partout : il suffit de corriger l’ancien nom de votre entreprise dans un seul fichier pour que toutes les conversations ultérieures l’indiquent correctement », affirme Anthropic.

Remarquons qu’Anthropic ne prévoit pas (pour l’instant ?) la fusion de cette mémoire avec celle utilisée par Claude Code.

OpenAI a supprimé un certain nombre de comptes ChatGPT connectés à une opération russe de désinformation. Ces derniers généraient des messages sur les réseaux sociaux pour faire la promotion de l’IBI (International Burke Institute), une soi-disant « communauté d’experts » basée en Israël.

Ces messages, postés en anglais et en allemand sur X (anciennement Twitter), Telegram, Substack, Facebook et LinkedIn, sont générés de telle manière à masquer les indices linguistiques qui pourraient mettre les lecteurs attentifs sur la piste russe. OpenAI interdisant l’accès de ses modèles à la Russie, les attaquants utilisent des VPN.

• OpenAI a banni des comptes chinois cherchant à surveiller les réseaux sociaux

La plupart des messages font donc la promotion de l’IBI, associée à un site enregistré en février 2025. Les articles lisibles sur ce site ne sont pas générés par ChatGPT, mais beaucoup sont copiés à partir de véritables travaux universitaires, parfois avec de fausses attributions d’auteurs.

Le site du vrai/faux think tank affirme réunir en son sein plusieurs experts de renommée mondiale, dont Noam Chomsky et Francis Fukuyama. OpenAI relève toutefois que sur 36 articles associés à des experts publiés sur le site de l’IBI entre septembre 2025 et le mois de mai, 34 avaient été copiés depuis d’autres sources. Certains étaient d’anciens papiers, d’autres étaient mal attribués.

Une des « réalisations » les plus notables de l’IBI est un « indice de souveraineté » qui fait l’éloge de la Russie et dénigre les pays occidentaux. Par exemple, la « note » de la France est peu amène pour Emmanuel Macron ; après ses deux mandats, « la France a été ouverte comme un coffre-fort rempli d’un capital historique, et elle est désormais vendue par morceaux ». Outre l’Hexagone, l’Allemagne et l’Union européenne en prennent pour leur grade, certainement en raison de leur opposition à la Russie et sa guerre en Ukraine.

« C’est la première fois que nous déjouons une opération d’influence liée à la Russie qui a déployé des efforts aussi considérables », affirme OpenAI. Malgré tout, l’impact de cette campagne semble limité : les publications sur les réseaux sociaux n’ont généré qu’un faible nombre de vues, les comptes liés à l’IBI comptant de leur côté peu d’abonnés. Exception faite des chaînes Telegram avec 10 000 à 20 000 abonnés pour chaque.

Ce qui est digne d’intérêt, c’est surtout l’infrastructure de cette campagne, dans laquelle ChatGPT n’a finalement joué qu’un petit rôle (produire des messages pour les réseaux sociaux). Mais cet usage de l’IA, même mineur, peut aider à dérouler la pelote d’une opération plus importante.

• Désinformation politique : Open AI publie son plan d’action

Apple Music va étiqueter les morceaux générés par IA d’ici la fin de l’année. Le service de streaming a prévenu ses partenaires de la filière via un courriel obtenu par Billboard. Les chansons signalées comme « largement générées à l’aide de l’IA » par les maisons de disques et les distributeurs auront droit à un tag « Made With AI ».

En mars, la plateforme d’Apple avait dévoilé son système de signalement « AI Transparency Tags », par lequel les fournisseurs de musique doivent indiquer quand et où l’IA a été utilisée de manière « significative » – dans la création des visuels par exemple, ou encore le clip vidéo, la composition ou la chanson. « Tout contenu provenant principalement d’un service d’IA générative », précise le courriel.

Ces informations, qui permettront à Apple Music d’identifier les contenus concernés, devront obligatoirement être fournies par les distributeurs. Et si certains ne jouent pas le jeu ? Olivier Schusser, le directeur du service, expliquait à Billboard en avril qu’Apple avait développé une technologie qui permet de « savoir précisément quel type de musique nous est envoyé, quel modèle d’IA a été utilisé ».

Apple pourrait donc aisément mettre la main au collet des titres IA. Mais le responsable estimait que la responsabilité devait être portée par les fournisseurs de contenus. « Toutes les maisons de disques dans le monde nous livrent des contenus utilisant l’IA, même si elles n’en ont pas forcément conscience. Elles doivent elles aussi développer des outils pour comprendre l’ampleur de cette utilisation », déclarait-il.

La musique générée par IA ne représente que 0,5 % des écoutes sur Apple Music, a indiqué Olivier Schusser. En revanche, plus d’un tiers des chansons téléversées sur les serveurs de la plateforme est généré par IA. Apple Music rejoint ainsi Deezer, Tidal et Spotify dans le signalement des morceaux IA.

• Deezer : les chansons générées par IA, « un problème pour toute la filière musicale »