Les lieux où la technologie d'OpenAI pourrait se manifester en Iran

Meta traque les moindres gestes de ses employés pour nourrir son IA : ils ont dit stop

Meta a dû reculer face à la fronde interne provoquée par son programme MCI (Model Capability Initiative), un dispositif de surveillance des employés lancé en avril 2026 et destiné à entraîner ses intelligences artificielles. Selon une note interne relayée par The Information et des publications consultées par Reuters, l'entreprise a annoncé plusieurs ajustements : renforcement des protections de la vie privée, possibilité pour certains salariés de demander une exemption, et introduction d'une fonction permettant de suspendre le suivi pendant 30 minutes. Concrètement, MCI enregistre les mouvements de souris, les clics, la navigation dans les menus et surveille plus de 200 applications et sites web sur les ordinateurs des employés américains. L'objectif déclaré est de développer des agents IA capables d'exécuter de manière autonome des tâches informatiques du quotidien. Mais des analyses internes ont révélé que la collecte allait bien au-delà : modifications de code, cycles de mise en veille, historiques de navigation, contenus copiés-collés dans le presse-papiers, et même des échanges par e-mail ou Google Chat impliquant des collègues situés hors des États-Unis. Meta a par ailleurs reconnu que certaines de ces données avaient été stockées sous une forme moins sécurisée que prévu, et que le logiciel provoquait des pics de consommation internet pouvant épuiser un forfait mensuel en quelques jours. L'ampleur de la révolte illustre les limites d'une approche qui traite les salariés comme source de données d'entraînement sans leur consentement éclairé. Le porte-parole Dave Arnold a insisté sur le fait que MCI cible les interactions avec les ordinateurs et non le contenu affiché, mais les journaux techniques examinés en interne contredisent partiellement cette affirmation. Pour les employés concernés, les enjeux sont doubles : une atteinte directe à la vie privée sur leurs outils de travail, et un précédent qui pourrait normaliser une surveillance de masse au sein des grandes entreprises tech. Pour le secteur plus largement, cette résistance pose une question de fond : jusqu'où les entreprises peuvent-elles mobiliser leurs propres effectifs comme matière première pour l'IA sans déclencher une opposition organisée ? Meta n'est pas seule à chercher des données comportementales réalistes pour entraîner des agents IA capables de piloter des interfaces graphiques. Microsoft, Google et Anthropic travaillent tous sur des systèmes similaires. La différence, c'est que Meta a choisi de collecter ces données directement sur les machines de ses propres employés, court-circuitant le recours à des datasets publics ou à des utilisateurs volontaires. Cette stratégie révèle une pression croissante sur les labos d'IA pour produire des agents "computer use" compétitifs, dans un calendrier serré. Les concessions annoncées par Meta ressemblent davantage à un ajustement tactique qu'à une remise en cause du programme : MCI continue de fonctionner, et la collecte de comportements humains réels demeure au coeur de la course aux agents autonomes.

Les joueurs de Pokémon Go ont contribué sans le savoir à des technologies de drones militaires

Dix ans après le pic mondial de la fièvre Pokémon Go, il apparaît que les millions de joueurs qui sillonnaient leurs quartiers smartphone à la main ont alimenté, à leur insu, une base de données colossale aujourd'hui exploitée pour entraîner des systèmes d'intelligence artificielle à vocation militaire. La société Niantic Spatial, créée en mai 2025 après que Niantic a cédé ses jeux sous licence, dont Pokémon Go, à l'éditeur Scopely soutenu par des capitaux saoudiens, utilise des milliards d'images réelles capturées par ces joueurs pour développer des technologies de navigation destinées aux robots de livraison et, potentiellement, aux drones militaires. Avant cette séparation, Niantic avait publiquement annoncé son intention de combiner les scans issus de Pokémon Go avec ceux de son application Scaniverse pour construire un "large geospatial model", soit un modèle tridimensionnel du monde physique entraîné sur des images géolocalisées de lieux réels. Ce que les joueurs percevaient comme un simple mécanisme de jeu, scanner des statues, des fontaines ou des monuments pour débloquer des points d'intérêt, a constitué en réalité une collecte massive de données spatiales à l'échelle planétaire. Niantic Spatial précise que les scans ont servi à entraîner ses modèles de fondation, sans être copiés ni directement accessibles dans le produit final, mais la destination de ces modèles soulève des questions sérieuses : des technologies de navigation autonome développées à partir de données communautaires pourraient se retrouver embarquées dans des systèmes de défense. Cette révélation illustre une tension croissante autour du consentement dans l'économie des données. Des applications grand public, souvent gratuites et ludiques, collectent des informations sur le monde physique que leurs utilisateurs ne s'attendent pas à voir réutilisées à des fins industrielles ou militaires. Niantic n'est pas un cas isolé: l'industrie entière cherche à monétiser les données accumulées pendant des années d'usage massif. La question du droit des utilisateurs à contrôler la destination de leurs contributions, même lorsqu'elles portent sur des espaces publics, n'a toujours pas de réponse claire dans la régulation existante.

💬 Le génie de Niantic, c'est d'avoir fait scanner le monde réel par des millions de gens en échange d'une balade avec leur smartphone. Personne ne lisait les CGU, c'est évident, mais que ces scans atterrissent dans des systèmes de navigation pour drones militaires, ça fait quand même un écart qu'on n'avait pas anticipé. Et là le RGPD est muet.

OpenAI lance son programme de primes pour les failles de sécurité

OpenAI lance un programme de bug bounty dédié à la sécurité de l'IA, ciblant spécifiquement les abus et risques liés à ses modèles. Ce programme récompense les chercheurs qui identifient des vulnérabilités comme les injections de prompts, l'exfiltration de données et les failles dans les agents autonomes. C'est une reconnaissance explicite que les systèmes d'IA agentic — capables d'agir de façon autonome — introduisent une nouvelle catégorie de risques de sécurité. En mobilisant la communauté des chercheurs en sécurité, OpenAI cherche à détecter des failles que ses équipes internes pourraient manquer, avant qu'elles ne soient exploitées malicieusement. OpenAI rejoint ainsi d'autres géants tech qui s'appuient sur le bug bounty pour renforcer leur sécurité, mais c'est l'un des premiers programmes explicitement centré sur les risques propres aux modèles de langage plutôt que sur l'infrastructure classique.

Meta transforme ses salariés en « rats de laboratoire » pour son futur agent IA

Meta surveille les habitudes informatiques de ses employés pour entraîner son futur agent IA. Selon des notes internes révélées par Reuters, l'entreprise a déployé un logiciel de suivi intégré à certains outils professionnels internes, capable d'enregistrer les mouvements de souris, les clics, les frappes clavier et de capturer régulièrement des captures d'écran. Ces données sont collectées sur des applications internes et des sites web professionnels, avec pour objectif de documenter précisément comment les humains interagissent avec leur machine au quotidien. Un porte-parole de Meta confirme que ces informations servent à améliorer la capacité des agents IA à réaliser des tâches concrètes : naviguer dans des menus, cliquer sur des boutons, reproduire des séquences d'actions basiques mais essentielles. L'entreprise assure également que ces données ne seront pas utilisées pour évaluer la performance individuelle des salariés. L'enjeu est considérable pour le développement des agents IA dits "computer use", capables d'opérer directement sur un ordinateur comme le ferait un humain. Les textes, images et vidéos disponibles sur internet sont déjà massivement exploités pour entraîner les grands modèles de langage, mais les données d'interaction réelle avec une interface restent rares et difficiles à obtenir à grande échelle. Des entreprises concurrentes ont recours à des environnements simulés pour générer ce type de données comportementales, une approche coûteuse et imparfaite. En mobilisant directement ses propres employés, Meta accède à des flux de comportements authentiques, dans des contextes de travail réels, ce qui représente un avantage compétitif significatif pour entraîner des agents performants sur des tâches professionnelles. Cette initiative s'inscrit dans un contexte de pression croissante chez Meta autour de l'IA. L'entreprise, qui a massivement investi dans le développement de ses modèles Llama et de ses agents conversationnels, cherche à combler son retard sur des acteurs comme OpenAI ou Google dans le domaine des agents autonomes. En parallèle, Reuters rapporte que Meta envisage de fixer des objectifs d'usage de l'IA à certains de ses personnels, et réfléchirait à une réduction potentielle de ses effectifs mondiaux pouvant atteindre 10 %. La collecte de données sur les employés soulève néanmoins des questions éthiques sur le consentement et la surveillance au travail, même si Meta la présente comme une contribution collective au progrès technologique interne. La frontière entre outil d'entraînement et surveillance professionnelle reste floue, et cette démarche pourrait alimenter les débats réglementaires sur les droits des travailleurs à l'ère de l'IA.