Muse Image sous le feu des critiques : Meta fait machine arrière dans Instagram

Muse Image est techniquement impressionnant, mais l'utilisation par Meta de photos Instagram soulève des questions

Meta's Superintelligence Labs a dévoilé Muse Image, son premier modèle de génération d'images, positionné comme une réponse directe à GPT Image 2 d'OpenAI. Comme son concurrent, l'outil fonctionne selon une logique d'agent plutôt que de simple générateur statique : il peut exécuter du code et effectuer des recherches web pour affiner et corriger ses propres résultats avant de livrer l'image finale. Parmi ses fonctionnalités, une option de mention par arobase permet aux utilisateurs de générer des images représentant d'autres personnes en s'appuyant sur leurs photos publiques Instagram, sans que ces personnes aient donné leur consentement explicite. Le système fonctionne selon un modèle d'opt-out plutôt que d'opt-in. Cette approche soulève d'importantes questions juridiques et éthiques. En Europe, un mécanisme reposant sur le retrait plutôt que sur l'accord préalable des personnes concernées entre potentiellement en conflit avec le RGPD, qui exige un consentement explicite pour l'utilisation de données personnelles comme des photos. L'AI Act européen, dont les dispositions se déploient progressivement, pourrait également s'appliquer à ce type d'usage impliquant l'image de tiers sans autorisation. Pour les utilisateurs d'Instagram, cela signifie que leurs photos publiques pourraient servir de base à des générations d'images sans qu'ils en soient informés ni qu'ils aient donné leur accord. Ce lancement illustre la course technologique intense entre Meta et OpenAI sur la génération d'images assistée par IA, où les capacités techniques progressent plus vite que les cadres réglementaires censés les encadrer. Meta devra probablement adapter son approche du consentement en Europe, où les autorités de protection des données surveillent de près les pratiques des grandes plateformes en matière d'exploitation des contenus utilisateurs à des fins d'entraînement ou de génération par IA.

💬 Muse Image techniquement, c'est costaud, Meta rattrape OpenAI plus vite que prévu. Mais le coup de l'opt-out sur les photos Instagram, c'est le genre de détail qui va coûter cher en Europe. Retiens ça : dès qu'un géant américain lance une feature IA avec opt-out par défaut sur des données perso, le RGPD arrive en embuscade, pas en option.

Vous vous faites avoir : ces influenceurs Instagram n’existent pas (ce sont des IA)

Sur Instagram et d'autres plateformes, une pratique discrète mais en pleine expansion bouleverse les codes du marketing d'influence : des marques font appel à des influenceurs entièrement générés par intelligence artificielle pour promouvoir leurs produits, sans en informer clairement les internautes. Ces personnages virtuels, visages hyperréalistes, voix synthétisées, mises en scène soignées, publient des vidéos qui imitent les témoignages spontanés de vrais consommateurs. Clarissa Mansbridge, ancienne agente de célébrités et fondatrice du projet Mia Metaverse, confirme que la demande explose : son activité consiste à créer des avatars numériques sur commande pour des campagnes marketing. Une marque de cosmétiques peut ainsi obtenir en quelques heures une vidéo montrant une jeune femme appliquant une crème solaire en bord de piscine, puis la diffuser comme s'il s'agissait de contenu organique. Selon elle, une part significative du contenu de certaines grandes marques serait déjà produite par IA, mais des accords de confidentialité empêchent les prestataires de citer leurs clients. L'application Maket est l'une des rares entreprises à reconnaître publiquement avoir recouru à ces avatars numériques, en précisant toutefois qu'il s'agit avant tout d'une phase d'expérimentation créative. Le problème central est celui de la tromperie implicite. Ces personnages virtuels reproduisent avec précision les émotions, les anecdotes personnelles et les recommandations enthousiastes qui donnent aux contenus d'influence leur pouvoir de persuasion, sans que le spectateur ait les moyens de détecter l'artifice. L'association de consommateurs britannique Which? l'a mesuré concrètement : 70 % des participants à son étude n'ont pas réussi à distinguer toutes les vidéos authentiques des vidéos générées par IA. Pour les consommateurs, cela signifie qu'une recommandation en apparence sincère peut n'être que le produit d'un outil génératif commandité par l'annonceur lui-même, sans aucune expérience réelle du produit. Cette pratique s'inscrit dans une logique économique implacable. Produire une campagne classique mobilise photographes, modèles, équipes créatives et parfois des déplacements coûteux. Les outils génératifs actuels permettent de créer du contenu en quelques heures pour une fraction du coût, avec une présence illimitée et sans les contraintes liées aux personnalités humaines. Les marques y voient aussi une façon de tester des concepts créatifs à faible risque avant d'investir dans des campagnes plus importantes. Mais l'absence de réglementation claire sur le sujet laisse un vide juridique que les annonceurs exploitent : tant que la mention "contenu généré par IA" n'est pas obligatoire, la transparence reste à la discrétion des entreprises. Face à la montée en réalisme de ces outils, les régulateurs européens et américains commencent à s'intéresser à la question, mais sans cadre contraignant à ce jour, le phénomène devrait continuer à s'amplifier.

💬 L'enjeu, c'est pas le réalisme des avatars, c'est que rien n'oblige les marques à dire que c'est de l'IA. Tant que cette mention n'est pas obligatoire par la loi, le marché va s'en emparer massivement: c'est dix fois moins cher, sans contrat à renégocier ni caprice de célébrité. Les régulateurs s'y intéressent, bon, mais d'ici qu'un cadre contraignant existe, les consommateurs vont avaler des années de fausses recommandations.

Oups, Meta cache du code de reconnaissance faciale dans son appli IA

Wired a découvert du code caché dans l'application d'intelligence artificielle de Meta, faisant référence à une fonctionnalité de reconnaissance faciale baptisée « NameTag », jamais annoncée publiquement. Selon l'analyse d'un chercheur en sécurité, cette fonction permettrait à des lunettes connectées d'identifier des visages et de notifier l'utilisateur lorsqu'une personne déjà enregistrée est détectée dans son champ de vision. Le code est présent mais inactif : aucune donnée biométrique n'est transmise aux serveurs de Meta. Des éléments d'interface auraient néanmoins déjà existé dans des versions antérieures de l'application, dont un menu intitulé « Connexions » invitant à « se souvenir des personnes rencontrées ». Le New York Times, qui avait évoqué ce projet dès février 2026, cite des sources internes confirmant le nom NameTag, et rapporte qu'une note interne envisageait même un lancement calculé pour coïncider avec un moment politique jugé propice à des critiques moins virulentes. L'enjeu est considérable : intégrer la reconnaissance faciale à des lunettes portables grand public, les Ray-Ban ou Oakley de Meta, transformerait radicalement ce que signifie croiser quelqu'un dans la rue. Un simple regard suffirait à identifier une personne à son insu, sans qu'elle ait consenti à figurer dans une quelconque base de données. Pour les utilisateurs, cela ouvrirait des usages inédits, de la mémorisation de contacts professionnels à la surveillance discrète. Pour la société, le risque est celui d'une identification de masse banalisée, portée non plus par des caméras fixes mais par des millions de paires de lunettes connectées circulant dans l'espace public. Les régulateurs européens et américains, déjà attentifs aux pratiques biométriques de Meta, auraient immédiatement matière à intervenir. Meta entretient depuis des années une relation ambivalente avec la reconnaissance faciale. L'entreprise l'avait déployée sur Facebook, puis abandonnée en 2021 sous la pression de critiques liées à la vie privée, avant de la réintroduire en 2024 sur Instagram et Facebook pour détecter les usages frauduleux dans les publicités. Cette trajectoire illustre une stratégie d'avancée prudente, testant les limites de l'acceptable avant chaque déploiement. Ryan Daniels, porte-parole de Meta, a minimisé la découverte, qualifiant NameTag de simple piste d'exploration sans produit finalisé ni base de données centralisée en préparation. Reste que la présence de ce code dans une application déjà distribuée au public dépasse le stade du simple brainstorming interne, et ravive un débat que Meta pensait peut-être avoir clos en 2021.

💬 Le code est là, il est inactif, et Meta nous dit de pas s'inquiéter. C'est exactement ce qu'ils ont dit en 2021 avant de couper Facebook Face Recognition sous la pression, et exactement ce qu'ils ont fait sur Instagram en 2024 quand personne regardait. La reconnaissance faciale sur des lunettes portées en rue, c'est pas du tout le même registre qu'un filtre photo : c'est l'identification silencieuse de n'importe qui, à l'insu de n'importe qui, et les régulateurs européens ont enfin des textes (RGPD, AI Act) pour mettre des dents là-dedans.

Meta formerait des agents IA en surveillant les souris et claviers de ses employés

Meta va commencer à collecter les mouvements de souris, clics et frappes clavier de ses employés américains pour entraîner ses futurs agents d'intelligence artificielle. L'initiative, baptisée Model Capability Initiative, a été annoncée en interne via des mémos publiés par l'équipe Meta Superintelligence Labs et révélée par Reuters. Le logiciel de suivi fonctionnera sur des applications et sites web professionnels spécifiques, et prendra également des captures d'écran périodiques pour fournir du contexte aux données d'entraînement. Selon le mémo interne, "c'est là où tous les employés de Meta peuvent aider nos modèles à s'améliorer simplement en faisant leur travail quotidien." Cette approche vise à produire des données d'entraînement de haute qualité pour les agents IA, c'est-à-dire des systèmes capables d'accomplir des tâches complexes de manière autonome sur un ordinateur. Reproduire fidèlement les comportements humains réels dans des environnements de travail concrets est un défi majeur pour ce type d'IA, et les données synthétiques ou publiques ne suffisent plus. En utilisant le travail quotidien de milliers d'employés comme source de données, Meta espère accélérer le développement d'agents capables de naviguer dans des interfaces réelles. Cette initiative s'inscrit dans une course effrénée entre les grandes entreprises technologiques pour développer des agents IA performants, un marché que Microsoft, Google et OpenAI ciblent également activement. La question de la surveillance des employés à des fins commerciales soulève néanmoins des questions éthiques et juridiques, notamment en matière de consentement et de vie privée au travail. Il reste à voir si Meta étendra ce programme à ses employés hors des États-Unis, où les réglementations comme le RGPD européen imposent des contraintes bien plus strictes.