Société

L'IA devient un motif de rupture dans les rencontres amoureuses

À San Francisco, l'intelligence artificielle est en train de devenir un critère d'élimination sur les applications de rencontre. Irene, analyste de 25 ans installée dans la ville depuis l'an dernier, a téléchargé Hinge pour faire des rencontres, découvrir son nouveau lieu de vie et se rapprocher de personnes partageant ses centres d'intérêt. En faisant défiler les profils, elle a remarqué une tendance. Dans la rubrique « On s'entendra bien si… », certains utilisateurs répondent simplement « Fuck AI ». Selon elle, ceux qui affichent cette position travaillent le plus souvent dans les arts, les soins infirmiers ou le graphisme. En quelques minutes de navigation, elle a pu montrer un second profil où la même mention apparaissait. Ce phénomène montre que le rapport à l'IA ne relève plus seulement du débat technologique ou professionnel. Il s'invite dans les choix les plus intimes et sert désormais de filtre de compatibilité, au même titre que les opinions politiques, les habitudes de vie ou le désir d'enfants. Pour les utilisateurs, afficher son rejet de l'IA revient à signaler une identité et des valeurs, et à écarter d'emblée ceux qui ne les partagent pas. Cette évolution s'inscrit dans un contexte de forte tension autour de l'IA générative, en particulier chez les professions créatives et de service qui s'estiment menacées ou dévalorisées. Qu'elle se manifeste à San Francisco, épicentre du secteur, donne à ce clivage une résonance particulière.

💬 Afficher « Fuck AI » dans sa bio Hinge, c'est devenu un filtre de compatibilité au même titre que la politique ou l'envie d'enfants. Selon Le Fil IA, l'IA n'est plus seulement un sujet techno : c'est un marqueur d'identité, et il trace une ligne entre ceux qui en vivent et ceux qui s'en sentent menacés. Bon, un ou deux profils repérés à San Francisco, ça ne fait pas une tendance mondiale. Mais si tu bosses dans le secteur, prépare-toi à ce que ton job devienne un sujet de swipe, pas seulement de dîner en famille.

Google déréférence 9 des plus gros sites d’infos générés par IA qui polluent Discover

Google a déréférencé dans la nuit du 3 au 4 novembre neuf sites d'information générés par IA de Discover, son algorithme de recommandation de contenus. Selon Next, ce type de « pénalité manuelle » est décidé aux États-Unis, d'où des disparitions constatées surtout pendant la nuit en France. Le tableau de bord 1492.vision, qui analyse les contenus mis en avant par Discover, a signalé neuf domaines français significatifs sortis du flux, pesant à eux neuf environ 2 % des articles servis en France. Huit d'entre eux figuraient régulièrement dans son Top 10 des sites d'infos GenAI. Il s'agit de trois sites du groupe Reworld Media (pleine-vie.fr, modesettravaux.fr, mariefrance.fr), de cinq sites du groupe SICESI, sous-traitant d'Ouest-France et de 20 Minutes (trucmania.ouest-france.fr, pause-maison.ouest-france.fr, maison.20minutes.fr, journaldesseniors.20minutes.fr, sciencepost.fr), ainsi que de lenergeek.com, du groupe Pool Presse (ex-Economie Matin). Le courriel envoyé par Google à l'un des éditeurs, obtenu par 1492.vision, évoque des « problèmes de spam majeurs », une « utilisation abusive de contenus à grande échelle » et des techniques de dissimulation (cloaking), ainsi que des manquements « répétés ou flagrants » aux règles anti-spam. Les éditeurs doivent refondre leurs contenus en profondeur avant de demander un réexamen. L'enjeu est considérable, car Discover constitue la principale source de trafic des sites d'information. Perdre cette visibilité menace directement le modèle économique de ces sites, qui reposent sur la publication à la chaîne de contenus synthétiques monétisés par la publicité. L'affaire touche aussi des acteurs établis de la presse française : des articles générés par IA étaient hébergés sous les marques Ouest-France et 20 Minutes, ce qui interroge la responsabilité des grands titres lorsqu'ils confient des sous-domaines à des prestataires. Pour les lecteurs, la sanction pourrait réduire la part de contenus approximatifs ou inexacts dans leur flux de recommandations, même si neuf sites ne représentent qu'une fraction d'un phénomène bien plus vaste. Cette décision fait suite à trois modifications discrètes apportées début octobre par Google à ses règles de curation. Elles pénalisent les profils d'auteurs fictifs, imposent de « vérifier manuellement l'exactitude des contenus générés par l'IA avant de les publier » et privilégient le travail humain par rapport aux pages produites automatiquement. Next documente ces sites depuis plus d'un an et demi et en a recensé environ 20 000 dont les articles semblent majoritairement générés par IA. Le média a développé une extension gratuite pour les navigateurs Chromium et Firefox, y compris sur mobile, qui alerte l'utilisateur lorsqu'il visite l'un d'eux. Google n'avait pas répondu aux questions de Next du 30 octobre sur la conformité de ces sites à ses nouvelles règles. La suite dépendra de la fermeté de l'application de ces règles, de la capacité des éditeurs à obtenir un réexamen, et de la possibilité que d'autres sites, bien plus nombreux, subissent le même sort.

💬 Selon Le Fil IA, la vraie nouveauté n'est pas la sanction de neuf sites, c'est que Google fait payer le sous-traitant à la marque : quand Ouest-France ou 20 Minutes prêtent un sous-domaine, ils héritent du risque spam. Bon, 2 % des articles servis en France, ça reste une goutte face aux 20 000 sites repérés par Next. Mais pour les éditeurs qui ont externalisé leur trafic Discover à des fabriques de contenu, c'est fini, et la facture de la "pénalité manuelle" risque d'être salée. Reste à voir si Google tient cette ligne au-delà de cette première vague.

Les Big Tech’ sacrifient leurs employés humains pour investir dans les infrastructures IA

Les entreprises technologiques américaines ont supprimé plus de 230 000 postes en dix mois de 2026, soit davantage que sur toute l'année 2025. Le tracker skillssyncer.com recense 567 plans de licenciements touchant 232 946 personnes, soit environ 756 suppressions d'emplois par jour. Pour 2025, il comptait 338 plans et 205 773 personnes concernées, soit 564 par jour. Parmi les plus gros mouvements figurent Microsoft, avec un plan de 60 000 départs volontaires qui vise un salarié sur quatre, Oracle (près de 30 000 postes, 18 % de ses effectifs), Amazon (19 800), Dell (16 000) et Block (4 000). Meta prépare aussi un plan de départs touchant un tiers de ses effectifs en France. Selon Le Figaro, dont les témoignages sont repris ici, beaucoup de ces salariés n'ont pas été remplacés par une IA. Leurs postes ont été sacrifiés pour libérer des budgets. Cette lecture contredit le récit dominant d'une IA qui « prend » les emplois. Jay Sujay Bagi, docteur du MIT licencié dans la Silicon Valley, se décrit comme un « dommage collatéral » : l'IA a absorbé ses budgets de recherche sans automatiser son travail. Basem Istanbouli, remercié par Google en janvier 2025, résume le mécanisme : les entreprises dépensent des milliards chaque année pour rester dans la course, et l'argent se trouve d'abord dans la masse salariale. Ce constat touche jusqu'aux scientifiques et ingénieurs qui développent ces technologies. Les licenciés s'organisent d'ailleurs, notamment dans un groupe Discord de 1 700 membres baptisé (un)PTO, où ils partagent offres d'emploi et conseils, et se retrouvent pour des randonnées dans les collines de Berkeley. Cette vague s'explique par l'ampleur des investissements dans les centres de données et la puissance de calcul. Diego Ferri, associé IA chez EY, parle d'un arbitrage devenu central : financer des dépenses massives tout en gardant la discipline sur les coûts. La trésorerie de Google, Meta et Amazon ne suffit plus. Ces groupes ont commencé à s'endetter et à lever des capitaux sur les marchés, sans parvenir à réunir les centaines de milliards de dollars nécessaires. Mark Zuckerberg a lui-même reconnu avoir réduit les effectifs pour financer ces investissements. Les grandes entreprises du secteur sont aussi en première ligne parce qu'elles sont les premières à intégrer l'IA dans leurs propres processus. Stéphane Roder, associé chez Waveston, qualifie le plan de départs volontaires de Microsoft de décision très calculée, qui allège une partie des dépenses de l'entreprise. Wall Street commence par ailleurs à examiner de près la rentabilité de ces paris, ce qui laisse penser que la pression sur les coûts, et donc sur l'emploi, pourrait se poursuivre.

💬 Ce n'est pas l'IA qui prend les postes, c'est la facture de ses datacenters qui les efface. Selon Le Fil IA, les licenciements de la Big Tech ne mesurent pas ce que l'IA sait automatiser, mais ce que les groupes sont prêts à sacrifier pour payer leur course au calcul. Microsoft qui vise un salarié sur quatre, c'est du flan de parler de "transformation". Bon, côté Meta en France, on va vite voir si le discours tient quand la ligne de coût devient locale.

Submergé par l’« IA slop », itch.io supprime des téraoctets de jeux et vous permet enfin de les bloquer

La plateforme de jeux indépendants itch.io a annoncé avoir supprimé plusieurs téraoctets de contenus, en application de ses conditions d'utilisation, pour contrer l'afflux de jeux générés par intelligence artificielle qui saturent son catalogue. Cette purge, décrite comme drastique, vise des titres produits en masse avec des outils d'IA générative, souvent désignés par le terme « IA slop » pour qualifier ces créations bâclées, répétitives et de faible qualité. La plateforme introduit parallèlement une fonction très attendue par une partie de sa communauté : la possibilité pour les utilisateurs de bloquer ces jeux et de ne plus les voir apparaître dans leurs recherches ou leurs recommandations. Pour les développeurs indépendants, qui constituent le cœur de l'écosystème d'itch.io, l'enjeu est concret. Un catalogue envahi par des milliers de titres générés automatiquement noie les créateurs sincères, fausse la découverte et dégrade la confiance des joueurs. Donner aux utilisateurs un outil de filtrage leur redonne le contrôle sur ce qu'ils consultent, sans imposer une interdiction totale de l'IA. Cette approche nuancée reconnaît que l'usage d'outils d'IA peut être légitime, tout en séparant le travail artisanal des productions industrialisées. Elle pèse aussi sur les coûts de stockage et de modération, que le volume de ces contenus fait exploser. Cette décision s'inscrit dans un débat plus large sur la place de l'IA générative dans la création de jeux vidéo. Les grandes plateformes de distribution, comme Steam, ont déjà dû encadrer ces contenus en imposant des déclarations d'usage de l'IA, tandis que les communautés de joueurs et de développeurs indépendants se montrent souvent hostiles à ces pratiques. Itch.io, réputée pour son ouverture et sa faible barrière à l'entrée, se trouve particulièrement exposée à ce type d'abus. La suite dépendra de l'efficacité des filtres et de la capacité de la plateforme à détecter ces publications, alors que les outils de génération progressent rapidement.

💬 Quand une plateforme doit offrir un bouton « ne plus voir ça » plutôt qu'une interdiction, c'est que la modération a perdu la course contre le volume. Selon moi, le vrai sujet n'est pas l'IA mais le coût marginal de publication qui tombe à zéro : sur un catalogue ouvert comme itch.io, la découverte devient un filtre à construire, plus une vitrine. Le choix de ne pas bannir l'IA en bloc est le bon, bon, sur le papier. Reste à voir si la détection tient quand les générateurs auront appris à ne plus ressembler à du slop.

Élections de mi-mandat 2026 : toute l'actualité

Les élections de mi-mandat américaines se tiennent le 3 novembre 2026. Elles décideront de l'étendue du pouvoir de Donald Trump pour ses deux dernières années à la Maison-Blanche. Si l'accessibilité financière domine la campagne, plusieurs sujets liés à la tech pèsent aussi sur le débat: les data centers et la crainte que les électeurs paient la facture d'une énergie plus chère, la sécurité de l'IA, et l'expansion rapide des outils de surveillance de Flock. En Californie, la taxation de la fortune des milliardaires a déclenché des dépenses massives. Selon des informations de presse, des milliardaires de la tech ont versé plus de 340 millions de dollars contre cette taxe. Elon Musk a donné plus de 276 millions de dollars aux efforts républicains. Meta a conclu un accord pour que Mark Zuckerberg ne quitte pas la Californie si la mesure passait, et d'autres entreprises ont recours à des structures d'actions créatives dans le même but. Le ministère de la Justice a annoncé l'envoi de 1 000 observateurs dans les bureaux de vote de tous les États. Le résultat du scrutin conditionnera la manière dont le prochain Congrès traitera la régulation de l'IA et le rejet croissant des data centers. Il déterminera aussi quels dirigeants du secteur seront convoqués pour témoigner à Washington. Le mécontentement est net: les électeurs texans, par exemple, disent détester ces centres de données, et la colère à leur égard transcende les clivages partisans. Les démocrates estiment qu'un durcissement envers l'IA peut leur donner un avantage électoral, et ils laissent entrevoir une offensive contre l'accord conclu avec Ticketmaster s'ils reprennent le pouvoir. En Californie, la Proposition 45 pourrait contenir une faille favorable aux data centers. Côté républicain, des élus ont adopté un discours hostile aux Indiens qui, selon des observateurs, leur coûte des voix. La sécurité des données électorales inquiète aussi les spécialistes, qui évoquent un cauchemar potentiel. Cette campagne prolonge un cycle où les entreprises technologiques s'installent, comme à chaque scrutin, dans des cellules de crise politiques et déploient des sommes considérables pour peser sur le résultat. Le secteur est pris entre son besoin d'infrastructures énergivores, la défiance d'une opinion qui voit l'IA et la surveillance de plus près, et des tensions fiscales qui menacent de pousser ses fortunes hors de Californie. L'administration Trump, de son côté, multiplie les initiatives visibles, comme un programme de primes de 25 millions de dollars contre la fraude et un versement de 10 000 dollars à Nick Shirley. L'issue du 3 novembre servira aussi de test pour 2028: elle dira si l'opposition à l'IA et aux data centers devient un thème électoral durable, et si l'argent de la tech suffit à infléchir une élection.

USA : des « objecteurs de conscience » obtiennent le droit de ne pas travailler avec l’IA

Aux États-Unis, deux salariés ont récemment obtenu le droit de ne pas utiliser l'intelligence artificielle générative dans leur travail, en invoquant leurs convictions. Erin Maus, ingénieure en informatique de 34 ans installée en Caroline du Nord, a décroché de son employeur, une grande entreprise de technologies et de divertissement qu'elle juge progressiste, une dérogation pour raisons religieuses. Business Insider a rapporté l'affaire en juin et parlé de « ce qui s'apparente à un miracle ». Elle se réclame de l'universalisme unitarien, une religion libérale, inclusive et progressiste, et nourrissait des objections environnementales et éthiques envers l'IA. Pour préparer sa demande, elle a consulté un avocat spécialisé en droit du travail et le pasteur de sa paroisse. Elle affirme écrire et relire son code à la main, et avoir terminé une tâche aussi vite qu'un collègue assisté par l'IA. David Durman, qui travaille à l'université du Kentucky, s'en est inspiré pour obtenir la même dispense, mais au nom de ses convictions « humanistes » et non d'une religion. Il a été soutenu par l'Association humaniste américaine (AHA), qui lui a conseillé d'invoquer ses « convictions sincères en tant qu'humaniste ». Ces deux cas ouvrent une brèche : le droit à la liberté de conscience au travail pourrait servir à refuser l'IA, alors que de nombreuses entreprises en encouragent ou en imposent l'usage. Comme le souligne TechCrunch, il n'est pas nécessaire de croire en un dieu pour bénéficier d'une dérogation religieuse. Une philosophie de vie sincère, structurée et non théiste peut suffire. Ashley Herd, ancienne avocate de McKinsey, estime que les employeurs risquent de se retrouver devant les tribunaux s'ils licencient simplement les salariés qui demandent une telle exemption. Les directions des ressources humaines pourraient donc devoir traiter ces demandes comme des demandes d'aménagement pour motif de foi. Cela ferait boule de neige, d'autant que la démarche est reproductible. David Durman estime que l'IA générative et les grands modèles de langage vont à l'encontre du bien-être humain, car ils menacent notre capacité à penser et raisonner par nous-mêmes. Ces demandes s'inscrivent dans un débat moral plus large sur l'IA. En mai, le pape Léon XIV a publié une encyclique qui met en garde contre les atteintes à la dignité humaine et les suppressions d'emplois en l'absence d'encadrement. Il y dénonce l'exploitation de « millions d'êtres humains » pour l'étiquetage des données, la modération des contenus et l'entraînement des modèles, et appelle à « briser les chaînes de nouvelles formes d'esclavage ». Il réclame aussi des mesures vérifiables de protection de l'emploi, de reconversion et de participation des travailleurs. Face à la « course aux armements » technologique, il fait de l'éthique de l'IA un impératif. Les suites dépendront de la réponse des employeurs et, sans doute, des tribunaux, si des refus venaient à être contestés.

Les résultats de l’IA générative démotivent les jeunes mathématiciens

Trois jeunes chercheuses du département de mathématiques du MIT, Anna Brandenberger, Hannah Mularczyk et Dora Woodruff, ont sondé leurs pairs pour savoir comment ils vivent l'irruption de l'IA générative dans la recherche en mathématiques. Leur enquête, mise en ligne sur la plateforme de prépublication arXiv fin octobre, repose sur 268 réponses de doctorants et de postdocs répartis dans une soixantaine d'universités, principalement aux États-Unis, mais aussi au Canada, en Inde, aux Pays-Bas, en Allemagne, en Angleterre et en France. Parmi eux, 165 travaillent en mathématiques fondamentales. Le résultat le plus frappant tient en un chiffre : plus des trois quarts des répondants se disent d'un peu à très démotivés à l'idée de poursuivre dans la recherche, alors même qu'ils utilisent massivement ces outils. La plupart des réponses ont été recueillies avant qu'OpenAI ne publie, début octobre, 722 prépublications de mathématiques générées par IA. Ce malaise éclaire un angle mort du débat public. Les prises de position sur l'IA et les mathématiques viennent surtout de figures établies : 25 lauréats de la médaille Fields, le prix le plus prestigieux de la discipline, ont notamment signé un texte collectif sur le sujet, et les laboratoires d'IA multiplient les annonces. Or, comme le soulignent les autrices, ce sont les chercheurs en début de carrière qui ont le plus à gagner ou à perdre, car leur avenir professionnel dépend de leur capacité à produire des résultats originaux. Si des machines produisent des théorèmes en série, la valeur de leur travail, la formation des futurs mathématiciens et l'attractivité des carrières académiques peuvent être remises en cause. La démotivation observée pourrait donc peser sur le recrutement et sur la transmission du métier. Cette enquête s'inscrit dans une séquence où OpenAI et Anthropic ont affiché des « découvertes » scientifiques obtenues par leurs modèles, en laissant à la communauté le soin d'en vérifier la validité. OpenAI a déjà dû rectifier le tir par le passé après avoir présenté des avancées dont elle n'était pas certaine. Cette méthode fait peser sur les chercheurs, souvent les plus jeunes, un travail de relecture et de validation considérable, sans reconnaissance équivalente. Les autrices précisent que la publication massive d'octobre a sans doute déjà modifié le rapport des jeunes mathématiciens à l'IA, ce qui rend leurs données précieuses comme point de comparaison. La suite dépendra de la manière dont les revues, les universités et les laboratoires définiront la place des contributions automatisées, et de la capacité de la communauté à préserver un rôle valorisant pour les humains.

💬 Quand les labos balancent 722 prépublications générées par IA, ils ne font pas avancer les maths, ils déplacent le coût : la relecture retombe sur les jeunes chercheurs, sans le moindre crédit à la clé. Le vrai sujet n'est pas de savoir si l'IA prouve des théorèmes, c'est qui valide, et qui est payé en reconnaissance pour ça. Bon, un doctorant qui utilise l'outil tous les jours et qui se demande pourquoi il continue, ça en dit long. Reste à voir si les revues et les universités inventent un rôle valorisant pour les humains, parce que pour l'instant, c'est du flan.

The Download : comment contrôler les agents IA et les tests de loyauté de la « Super Intelligence

Le 3 novembre 2026, la newsletter The Download du MIT Technology Review a mis en avant deux sujets liés à l'intelligence artificielle. Le premier concerne la « théorie des jeux inversée », une approche destinée à garder sous contrôle des modèles d'IA puissants. Là où la théorie des jeux prédit le comportement d'acteurs rationnels face à des règles données, sa version inversée conçoit les règles pour obtenir le comportement souhaité. L'exemple classique est celui du partage d'un gâteau : si une personne coupe et que l'autre choisit sa part en premier, la première a intérêt à faire des parts égales. Le second sujet porte sur le décret signé fin septembre par Donald Trump, dont l'unique directive impose aux agences gouvernementales de rebaptiser l'intelligence artificielle « Super Intelligence ». Un mois plus tard, le nouveau terme apparaît progressivement sur les sites et documents officiels, mais certains grands noms de la tech continuent d'employer « IA ». Les enjeux dépassent le simple vocabulaire. Pour les chercheurs, la théorie des jeux inversée pourrait aligner plus étroitement les agents d'IA sur les règles et consignes qu'on leur donne, en rendant la loyauté avantageuse plutôt qu'imposée. De sérieuses questions demeurent toutefois sur le fonctionnement de ces mécanismes en conditions réelles. Du côté politique, la crainte est que le terme « Super Intelligence » devienne un test de loyauté : ceux qui l'adoptent afficheraient leur allégeance à l'administration, tandis que ceux qui s'en abstiennent s'exposeraient à des attaques. Cela place les entreprises technologiques dans une position délicate, entre leur communication habituelle et leurs relations avec Washington. Ces sujets s'inscrivent dans une actualité chargée. Les élections de mi-mandat américaines, organisées le jour même, doivent mesurer l'influence de l'IA sur la politique : des candidats parient que la régulation du secteur convaincra les électeurs, dans un pays divisé sur la question, et les investisseurs tech surveillent le scrutin avec inquiétude. Sur le plan industriel, Nvidia exigerait de ses clients de centres de données que la majorité de leurs ventes soit réalisée hors de Chine, après des pressions de Washington. Google affirme par ailleurs qu'un partenaire Android a infecté 1,3 million d'appareils, notamment des boîtiers TV. Enfin, les géants du numérique multiplient les méga-centrales à gaz pour alimenter leurs centres de données, au risque de remettre en cause des années d'engagements climatiques. Pendant ce temps, en Chine, les jetons d'IA sont devenus une nouvelle catégorie phare du Singles' Day, le plus grand festival de shopping du pays.

💬 Renommer l'IA par décret, c'est un test de loyauté déguisé en vocabulaire, et les boîtes tech vont devoir choisir entre leur com et leur ligne directe avec Washington. Le sujet de fond est ailleurs : la théorie des jeux inversée, où on dessine les règles pour que la loyauté de l'agent devienne son intérêt (le coup du gâteau, celui qui coupe prend la dernière part). C'est élégant sur le papier. Reste à voir si ça tient en prod, face à un modèle qui cherche les failles plus vite que nous.

Alexandre Ruiz, auteur de La Couche IA : Le coût caché de l'IA n'est pas toujours celui du modèle

Alexandre Ruiz, architecte des systèmes d'entreprise et auteur de l'ouvrage La Couche IA, défend l'idée que le coût réel de l'intelligence artificielle en entreprise ne se résume pas à celui du modèle. Selon lui, les organisations suivent de près le prix des licences et la consommation de tokens, des indicateurs simples à lire et à comparer. Elles négligent en revanche une question plus décisive : combien coûte un processus assisté par IA pris dans son ensemble, de la première requête de l'utilisateur jusqu'au résultat métier attendu ? L'enjeu est très concret pour les directions et les responsables financiers. Un outil qui fait gagner du temps à chaque tâche peut donner l'impression d'une productivité en hausse, alors que la facture organisationnelle, elle, augmente ailleurs. Vérification des réponses, reprises manuelles, intégration aux systèmes existants, formation des équipes ou gouvernance des usages sont autant de postes qui échappent à la facturation du fournisseur. Sans vision complète, les gains affichés peuvent masquer un coût global supérieur aux économies réalisées, et fausser les décisions d'investissement. Ce raisonnement s'inscrit dans le mouvement actuel de généralisation de l'IA générative, où beaucoup d'entreprises passent des expérimentations aux déploiements à grande échelle. Le prix des tokens, souvent présenté comme la mesure principale, devient alors un indicateur partiel. L'approche défendue par Alexandre Ruiz invite à raisonner au niveau du processus métier plutôt que de l'outil, en mesurant ce qu'il coûte et ce qu'il rapporte de bout en bout. Elle rejoint les préoccupations croissantes de pilotage financier des projets d'IA.

Voici qui se range derrière le test de loyauté « Super Intelligence » de Trump

Fin septembre, le président Donald Trump a signé un décret dont l'unique directive ordonne aux agences fédérales de remplacer le terme « intelligence artificielle » par « Super Intelligence », abrégé « SI ». Ce nom l'a emporté sur d'autres candidats, dont « Extreme Intelligence » et « Supreme Intelligence », soumis par le président lors d'un sondage sur X quelques semaines plus tôt. Un mois après, l'application reste inégale. Le mot apparaît dans des appels d'offres, comme celui de l'agence d'immigration ICE, qui cherche des entreprises capables de bâtir une surveillance « propulsée par la SI » dans ses centres de détention. Il a aussi été substitué sans bruit sur la plupart des sites gouvernementaux, et celui des National Institutes of Health affiche une bannière prévenant que les deux termes coexisteront pendant la transition. Mais des ratés se multiplient : le Pentagone a lancé le lendemain du décret son projet Meridian sur l'avenir de la guerre avec l'ancien vocabulaire, la Federal Trade Commission a écrit « superintelligence » en un mot, et le ministère de la Santé n'a pas changé ses communiqués. Le secrétaire à la Défense Pete Hegseth a lui-même dit « AI » en interview le 3 octobre. Le 27 octobre, Trump a reproché au Wall Street Journal de ne pas employer « Super Intelligence », nom que « tout le monde utilise ou utilisera bientôt », et laissé entendre qu'une nouvelle règle pourrait bannir « artificial intelligence » des documents officiels. L'enjeu dépasse la sémantique administrative. Comme pour les renommages précédents, le choix d'un mot devient un test de loyauté : employer le nouveau terme signale l'allégeance à l'administration, tandis que s'y refuser expose à des représailles. L'Associated Press en avait fait l'expérience, écartée de certains événements de la Maison Blanche pour avoir refusé « Gulf of America ». La différence tient à l'échelle. Peu d'Américains s'interrogent sur le nom d'un lac entre New York et le Canada, alors que deux tiers d'entre eux disent utiliser l'IA plusieurs fois par semaine. Médias, entreprises technologiques, chercheurs et universités se retrouvent ainsi contraints de choisir leur vocabulaire dans un débat public où la technologie occupe une place centrale. Ce renommage s'inscrit dans une pratique devenue courante : Golfe d'Amérique, Lac Amérique, département de la Guerre, ou la bataille en cours autour du nom du Kennedy Center. Le décret justifie le changement en affirmant que les systèmes actuels « amplifient l'ingéniosité humaine » plutôt que de simplement « imiter » l'intelligence. L'expression « AI » devrait toutefois persister, vu le nombre de bureaux, programmes et initiatives qui l'ont intégrée, comme le Chief Digital and Artificial Intelligence Office du Pentagone, et le texte exclut d'ailleurs les réglementations et documents déjà publiés. Reste à savoir si la règle annoncée sera édictée et si elle poussera les acteurs privés à s'aligner, alors que les élections de mi-mandat approchent et que le sujet reste politiquement chargé.

💬 Renommer l'IA par décret, c'est surtout un test de loyauté déguisé en politique tech : selon Le Fil IA, quand un mot devient un signal d'allégeance, ce sont les entreprises et les médias qui paient la facture de la conformité. Le Pentagone, la FTC, Hegseth lui-même qui dit « AI » en interview... trois semaines après le décret, l'administration n'arrive déjà pas à s'appliquer sa propre règle. Mais l'enjeu est ailleurs. Avec deux tiers des Américains qui utilisent l'IA chaque semaine, tu ne peux pas ignorer le mot, et ça rend le « Gulf of America » du secteur bien plus coûteux à refuser.

Améliorer la qualité des analyses dans l'analytique à base d'agents

Les agents d'analyse pilotés par l'IA commencent à tenir leurs promesses, mais lentement. Selon un rapport publié par Insights, la branche de contenu sur mesure de MIT Technology Review, 48 % des enseignements générés par ces agents dans les entreprises interrogées débouchent sur des actions qui améliorent réellement l'activité, contre 37 % un an plus tôt. Plus de la moitié de leurs productions restent donc sans effet utile. Un petit groupe d'organisations, baptisées « insight leaders », se distingue nettement : chez elles, plus de 70 % des enseignements des agents conduisent à des actions bénéfiques, et elles jugent aussi la qualité de ces résultats plus favorablement que la moyenne. L'écart est surtout marqué pour les enseignements prescriptifs, ceux qui recommandent une action, alors que la plupart des répondants saluent la qualité des enseignements descriptifs, qui se bornent à décrire une situation. Ces chiffres comptent parce que l'IA agentique promet d'aller plus loin que l'IA générative, qui a déjà ouvert l'analyse de données à l'ensemble des collaborateurs : elle vise à automatiser des chaînes de travail entières et à agir sur la base de ses propres conclusions. Or un enseignement défaillant ne se contente pas de priver l'entreprise du retour sur investissement espéré, il peut déclencher une action erronée et provoquer des dommages financiers ou de réputation. Le problème est aggravé par la surabondance : dans 52 % des organisations interrogées, les agents produisent trop d'enseignements pour qu'ils soient correctement évalués et exploités. Seules 24 % parviennent à tous les examiner, et la plupart procèdent au cas par cas, avec un processus qui mobilise encore beaucoup de ressources humaines. Le rapport identifie aussi les causes de cette médiocrité. Pour 55 % des dirigeants interrogés, le principal facteur est le manque de contexte métier, tandis que 45 % pointent des données fragmentées ou inaccessibles. Les « insight leaders » déclarent moins souvent que leurs agents peinent à accéder à ce contexte. Pour y remédier, les entreprises placent en tête de leurs priorités le renforcement de la gouvernance de l'IA et des données (60 %), puis l'ajout d'une couche sémantique à leur architecture de données (45 %). Cette couche, qui traduit les données brutes en concepts métier compréhensibles par les agents, est jugée indispensable à la performance par les experts consultés. Le document précise avoir été conçu par des humains, avec un recours éventuel à l'IA limité aux processus de production sous supervision humaine. Il rappelle enfin que la valeur de l'analyse agentique dépendra moins de la quantité d'enseignements produits que de leur fiabilité et de la capacité des organisations à les trier.

💬 Moins d'une analyse d'agent sur deux débouche sur une action utile (48 %), et le vrai goulot n'est plus la génération mais le tri : quand tes agents sortent plus d'enseignements que personne ne peut relire, tu n'as pas automatisé l'analyse, tu as déplacé le travail vers la vérification. Les « insight leaders » à 70 % ne sont pas plus malins sur les modèles, ils ont juste nourri leurs agents avec du contexte métier et une couche sémantique propre. Bon, sur le papier ça se règle avec de la gouvernance de données, enfin presque, parce que c'est le chantier que personne n'a envie de financer.

6 000 nouvelles pages de jeux par jour : itch.io croule sous les jeux IA

Le nombre de pages de jeux créées chaque jour sur itch.io a doublé en deux mois, a annoncé la plateforme le 1er novembre 2026, pour atteindre environ 6 000 nouvelles pages quotidiennes. Cette hausse spectaculaire n'a toutefois pas été accompagnée d'une progression comparable des téléchargements ni des achats, ce qui signifie que l'offre augmente bien plus vite que la demande. Selon le constat avancé, une part importante de ces nouvelles fiches correspond à des jeux produits avec l'aide de l'intelligence artificielle, souvent en grande quantité et avec peu d'effort de conception. Pour les développeurs indépendants, qui constituent le cœur de la communauté d'itch.io, cette inflation de contenus est un problème concret. Chaque jeu supplémentaire dilue la visibilité des autres dans les listes, les recommandations et les résultats de recherche, au point que des projets soignés risquent de passer inaperçus parmi une masse de titres générés automatiquement. Les joueurs, eux, doivent trier davantage pour trouver des œuvres de qualité, ce qui dégrade l'expérience de découverte qui faisait la force de la plateforme. Le risque est aussi économique : si les revenus ne croissent pas avec le nombre de jeux, ils se répartissent entre davantage de créateurs, au détriment des plus modestes. Ce phénomène s'inscrit dans une tendance plus large où l'IA générative abaisse fortement le coût de production de contenus, de la musique aux images en passant désormais aux jeux vidéo. Les plateformes ouvertes, qui reposent sur une publication simple et peu filtrée, sont les premières exposées, comme l'ont déjà montré d'autres boutiques en ligne et services de partage confrontés à des vagues de contenus de faible qualité. Itch.io, réputée pour sa liberté éditoriale, devra arbitrer entre cette ouverture et la nécessité de renforcer la modération, l'étiquetage des contenus générés par IA ou les outils de mise en avant, afin de préserver la valeur de son catalogue.

Le Download : l'arrivée du web à base d'agents et la quête de routes plus sûres

Dans son édition du jour, la newsletter The Download du MIT Technology Review met en avant deux dossiers de fond. Le premier porte sur l'avènement du « web agentique ». En 2001, une dizaine d'années après avoir inventé le World Wide Web, Tim Berners-Lee décrivait un internet navigué par des agents logiciels autonomes, chargés de répondre à nos besoins sans que nous passions par les navigateurs et les moteurs de recherche. L'idée paraissait alors irréaliste. Vingt-cinq ans plus tard, des agents d'IA trient les boîtes mail, font les courses et accèdent même aux comptes bancaires. Le second dossier, signé Sara Kiley Watson, traite de l'élimination des morts sur la route. Les accidents tuent plus d'un million de personnes par an dans le monde et sont la première cause de décès chez les enfants et les jeunes adultes. Des mesures peu coûteuses et éprouvées existent, comme les jardinières pour resserrer les carrefours ou la baisse des limitations de vitesse. Certaines villes avancent en investissant dans les transports publics, en élargissant les trottoirs et en utilisant des caméras pour repérer les zones dangereuses à réaménager. L'actualité technologique du jour est dominée par la finance et la sécurité informatique. Une chute des valeurs technologiques de 1 000 milliards de dollars a ravivé les craintes d'une bulle de l'IA. Les factures d'IA élevées et des résultats décevants ont inquiété les investisseurs, et le Nasdaq 100 a connu vendredi sa pire séance depuis juin. OpenAI aurait par ailleurs réduit de 10 milliards de dollars son objectif de levée de fonds. Apple a dans le même temps dépassé Nvidia au rang de première capitalisation mondiale, les investisseurs récompensant sa retenue en matière de dépenses d'IA. Côté cybersécurité, des pirates ont frappé les applications d'alerte d'urgence de l'Ukraine et de la Russie. Les habitants de Kyiv ont reçu un avertissement de « danger nucléaire », tandis que l'application russe annonçait le lancement d'ogives nucléaires. L'Ukraine accuse Moscou, qui n'a pas encore désigné de responsable. Des réfrigérateurs de supermarchés en Belgique, en Suède et au Luxembourg ont aussi surchauffé lors d'une nouvelle vague de cyberattaques, et des panneaux publicitaires numériques de plusieurs pays ont été détournés pour afficher du contenu pornographique. Ces événements s'inscrivent dans un contexte de forte tension autour de l'IA et des infrastructures numériques. Binance a vu ses utilisateurs retirer 3,6 milliards de dollars à la réouverture de la plateforme dimanche, après le plus grand piratage de l'histoire des cryptomonnaies. La plateforme affirme avoir couvert 6 des 6,3 milliards de dollars volés, mais sa réponse a entamé l'image « décentralisée » du secteur. Aux États-Unis, les centres de données font de la facture d'électricité un sujet sensible des élections de mi-mandat. Les usages de l'IA progressent aussi dans la recherche : un agent a choisi une thérapie génique et piloté lui-même l'aiguille pour l'injecter dans le cerveau d'une souris vivante, ce qui nourrit les appels à un suivi en temps réel de ces agents. Parmi les autres nouvelles figurent les premières barres de chocolat issues de cacao cultivé en laboratoire, face à la pénurie de cacao, et une cartographie 3D de l'espace interstellaire révélant des instabilités qui pourraient expliquer l'inefficacité de la formation des étoiles.

💬 Selon Le Fil IA, le web agentique n'est plus un pari de visionnaire mais un problème de sécurité : dès qu'un agent a la main sur ta boîte mail et ton compte en banque, la surface d'attaque, c'est lui. Berners-Lee l'avait rêvé en 2001, sauf qu'il n'imaginait sans doute pas des frigos de supermarché piratés en Belgique et des fausses alertes nucléaires sur les téléphones. Bon, sur le papier, déléguer tes courses à une IA est séduisant. Mais tant qu'on n'a pas de vraie traçabilité de ce que font ces agents, je garde mes accès bancaires pour moi.

Stack Overflow assume son positionnement B2B pour agents IA et entreprise

Stack Overflow est passé sous la barre symbolique des 1 000 nouvelles questions mensuelles pour la première fois depuis sa création en 2008. Selon les données officielles de la plateforme, seules 969 questions ont été posées en septembre 2026. Octobre affiche un léger regain, avec 1 052 questions. Le 29 octobre, Philippe Beaudette, responsable des communautés chez Stack Overflow, a publié un billet intitulé « Les rumeurs concernant la mort de Stack Overflow sont largement exagérées », en référence à Mark Twain. Il y écrit que les prédictions de disparition confondent un changement dans la façon d'accéder au savoir avec la disparition du savoir lui-même, et de l'entreprise qui le porte. Il s'appuie sur l'enquête 2026 auprès des développeurs : 64 % des répondants disent consulter moins souvent le site pour les questions simples, mais beaucoup affirment y poser des questions plus complexes et y vérifier les réponses générées par l'IA. Cette évolution change la nature même de la plateforme. Stack Overflow n'est plus le réflexe quotidien des développeurs, qui interrogent désormais des assistants d'IA générative pour les problèmes courants. Elle revendique un rôle plus étroit : un lieu où l'on remet en question des idées reçues, compare des approches et valide des solutions. Le message s'adresse aussi aux entreprises et aux agents IA, pour qui la plateforme veut devenir une base de connaissances fiable plutôt qu'un simple forum d'entraide grand public. Pour les contributeurs, l'enjeu est moins clair. Sur Hacker News, la baisse de fréquentation a suscité des commentaires désabusés. Les utilisateurs pointent des questions de plus en plus « scolaires », une modération jugée défaillante et un système de votes qui ne récompense plus les nouvelles contributions. Un internaute relève que plus de 90 % des votes positifs vont à de très vieilles questions, alors que sur Reddit seul le commentaire de publications récentes fait gagner du karma. Le repli de l'activité s'inscrit dans une trajectoire visible depuis janvier 2023 : l'essor des modèles de langage appliqués au code évolue en sens inverse de la fréquentation du site. L'entreprise a reconnu cet impact. Au printemps 2025, elle évoquait déjà publiquement la nécessité d'accélérer son repositionnement de marque. Elle affichait l'ambition de devenir un point de jonction entre communauté, connaissance et développement personnel pour les professionnels du code. Le billet de Philippe Beaudette réaffirme cette ligne. Reste à savoir si un volume de questions aussi réduit suffira à entretenir la qualité de la base de connaissances. C'est elle qui fait la valeur du site pour les entreprises et les agents IA qu'il cible désormais.

💬 Sous les 1 000 questions par mois, Stack Overflow n'est plus un forum, c'est une archive qu'on consulte. Selon Le Fil IA, quand une communauté arrête d'alimenter sa propre base, son pivot vers « la connaissance fiable pour agents IA » repose sur un stock qui vieillit, pas sur un flux. Le billet de Beaudette dit « on a changé de métier » avec une citation de Mark Twain pour faire passer la pilule. Bon, sur le papier, vérifier les réponses des IA, ça tient. Reste à voir si ça tient en prod, quand 90 % des votes vont à des questions vieilles de dix ans.

IA : l’amende honorable de Proton a bien du mal à passer

Proton, l'entreprise suisse connue pour sa messagerie chiffrée, traverse une crise de confiance après deux articles de 404 Media. Le 26 octobre, le média américain a révélé un e-mail interne annonçant aux employés qu'ils seraient « réinterrogés » en entretien sur la façon dont l'IA avait transformé leur travail, avec l'idée sous-jacente que leur poste était menacé s'ils l'utilisaient trop peu. Le 29 octobre, un second article décrivait un climat interne tendu, où le PDG Andy Yen se montrait très agressif, voire insultant, envers les développeurs. Un échange Slack a particulièrement choqué. Un développeur y demandait du temps pour effectuer des tests de pénétration sur du nouveau code, et Andy Yen lui a répondu en dénonçant une « mentalité de loser ». Le 30 octobre au soir, 404 Media a indiqué que les réentretiens n'auraient finalement pas lieu. Andy Yen l'a confirmé en réunion interne, estimant que le débat avait atteint son but : faire de l'IA un sujet actif et pousser les développeurs à se former. Dans la nuit du 30 au 31 octobre, le compte officiel de Proton a publié un long message sur X et LinkedIn. Ce message répond aux inquiétudes qui ont circulé sur Reddit et X, notamment celle d'une production de code assistée par IA qui sacrifierait la sécurité. Proton assure que son usage de l'IA ne se fera jamais au détriment de la sécurité et que des couches supplémentaires de révision ont été ajoutées l'an dernier face à des IA hostiles qui scrutent son code open source à la recherche de failles. Elle dément aussi installer des logiciels de surveillance sur les postes des développeurs, expliquant la rumeur par un malentendu sur les outils MDM de gestion de parcs d'appareils. L'enjeu dépasse le climat social. Pour un fournisseur dont les clients confient des données sensibles, la crédibilité de la sécurité est l'argument central, et le soupçon que la vitesse prime sur les tests la fragilise directement. Proton promet donc d'« ouvrir le capot ». Elle veut publier des informations sur ses outils d'IA internes et en ouvrir le code, y compris des versions plus avancées de Lumo, son chatbot maison conçu pour utiliser l'IA sans envoyer de données aux grands groupes américains, qui n'ont jamais été disponibles hors de l'entreprise. Elle annonce aussi qu'elle détaillera ses processus de révision de code et de sécurité, ainsi que ses règles sur les usages de l'IA autorisés ou interdits. Les utilisateurs pourraient ainsi juger non seulement le code final, mais aussi la manière dont il a été produit. Ces engagements s'inscrivent dans la pression généralisée des directions pour accélérer l'adoption de l'IA, au risque de tensions avec les équipes techniques. Reste à savoir s'ils seront tenus. L'article note par ailleurs que ce mea culpa pose plusieurs problèmes, à commencer par sa diffusion limitée à deux réseaux sociaux, X et LinkedIn.

Garder les portes du savoir

Une récente séance de défilement sur les réseaux sociaux a poussé l'éditeur d'IEEE Spectrum à s'interroger sur la confiance : environ la moitié de son fil était saturée de contenus générés par IA, que les utilisateurs avertis repèrent et dénoncent, au grand embarras de ceux qui les relaient sans le savoir. Six ans après l'époque de GPT-3, où le mot « hallucination » est entré dans le vocabulaire pour désigner les réponses plausibles mais fausses des chatbots, l'auteur constate qu'il ne peut toujours pas se fier aux réponses de Claude ou de Gemini, même s'ils lui rendent service. La maxime reste « faire confiance, mais vérifier ». Appliquée à l'échelle de la littérature scientifique, elle donne la mesure du défi des éditeurs. Dans « I Used AI to Fake a Scientific Paper », le rédacteur indépendant et docteur en mathématiques appliquées Benjamin Skuse a tenté de faire passer des articles générés par IA à travers les défenses de l'IEEE. Pour l'une de ses expériences, il a simplement lancé « exécuter l'expérience » puis « écrire l'article », sans retoucher quoi que ce soit avant de soumettre le texte. Le résultat est instructif. Selon Eliza Strickland, rédactrice en charge des dossiers et de l'IA, Skuse a été surpris de la facilité avec laquelle on obtient un papier à peu près plausible et à peu près scientifique. Les relectures humaines de l'IEEE, combinées aux programmes de contrôle de l'intégrité de la recherche, tiennent pour l'instant le rythme face aux personnes qui utilisent des outils gratuits, dans un jeu du chat et de la souris. Mais les modèles de langage les plus avancés ne commettent plus les erreurs grossières des versions gratuites. Les éditeurs se retrouvent ainsi dans une course aux armements entre des contenus de plus en plus crédibles et des systèmes de détection censés les repérer, ce qui menace l'intégrité du corpus scientifique et la confiance placée dans les institutions qui le gardent. Les éditeurs scientifiques ne sont pas les seuls à tenter de contenir cette marée. Wikipédia, dépositaire mondial du savoir produit par des humains, mène le même combat avec moins de monde et moins d'outils. Pour la rubrique « Five Questions » du mois, Strickland a interrogé Ellia Lebleu, membre fondatrice du WikiProject AI Cleanup, une initiative bénévole qui détecte et supprime les contenus générés par IA sur la plateforme. L'encyclopédie veut conserver sa réputation de référentiel d'informations humaines, mais, résume Strickland, personne ne sait combien de temps elle y parviendra. Si l'on ne peut plus présumer que le dossier scientifique est fiable ni que les faits élémentaires sont exacts, la compréhension collective du réel se dilue dans l'incertitude, un terrain favorable aux manipulateurs qui prospèrent sans réalité partagée. Il se pourrait même, dans un monde où l'IA fait la science et rédige les articles, que la confiance humaine devienne secondaire : Strickland évoque des IA qui écriraient pour d'autres IA, laissant les humains hors de la boucle.

💬 Sur le papier, la détection tient encore : les relectures humaines et les outils d'intégrité rattrapent les papiers bâclés des modèles gratuits. Mais Skuse a obtenu un article plausible avec deux consignes, « exécuter l'expérience » puis « écrire l'article », et ça change tout. Selon Le Fil IA, le vrai problème de la science n'est plus le faux papier grossier, c'est que fabriquer du crédible ne coûte plus rien alors que le vérifier coûte toujours des heures de travail humain. Cette course-là, les éditeurs la perdent à l'usure, enfin presque, tant que des bénévoles comme ceux de Wikipédia font le tri à la main.

« Un véritable changement de paradigme » : comment l’agence IA des armées planche sur cette technologie de rupture

Numerama a interrogé Alain Droniou, sous-directeur technique de l'Agence ministérielle pour l'intelligence artificielle de défense (Amiad), pour faire le point sur les chantiers d'IA des armées françaises. L'agence a été lancée au printemps 2024. Elle est chargée de piloter ce sujet au sein du ministère. Plusieurs projets sont en cours. Arcadia est un système de commandement et de contrôle. Un partenariat a été noué avec la société française Mistral. Une unité robotique, baptisée Pendragon, travaille elle aussi sur ces technologies. Alain Droniou décrit ces évolutions comme « un véritable changement de paradigme ». Cette multiplication des initiatives montre que l'IA devient un enjeu central de la défense, bien au-delà de l'expérimentation. Pour les militaires, elle promet d'accélérer la prise de décision, d'analyser plus vite de grandes masses d'informations et de mieux coordonner des moyens de plus en plus nombreux, y compris robotisés. Le choix de travailler avec Mistral pose aussi la question de la souveraineté technologique. Il s'agit de ne pas dépendre exclusivement d'acteurs étrangers pour des outils qui touchent à la sécurité nationale. Cette dynamique s'inscrit dans l'accélération du rythme des opérations observée avec la guerre en Ukraine. Drones, guerre électronique et exploitation rapide des données y ont montré que l'avantage tient désormais autant à la vitesse d'adaptation qu'au matériel. La création de l'Amiad vise à structurer les efforts, à éviter la dispersion des projets et à faire entrer plus vite les innovations civiles dans les forces. Reste à voir comment ces systèmes seront encadrés, évalués et intégrés aux chaînes de commandement existantes.

💬 Selon Le Fil IA, un ministère qui crée une agence dédiée à l'IA ne fait plus de l'expérimentation, il construit une doctrine, et celle qui gagne sera celle qui adapte ses outils le plus vite, pas celle qui a le plus de matériel. Le partenariat avec Mistral, c'est le point qui compte : pour des systèmes de commandement, dépendre d'un fournisseur américain serait intenable. Bon, « changement de paradigme », on a l'habitude du vocabulaire. Le vrai test, c'est de savoir qui évalue ces systèmes et comment ils s'intègrent dans des chaînes de commandement qui n'ont pas été pensées pour eux.

Le prévôt de Dartmouth nous mettait en garde contre la triche par IA, mais son propre usage de l'IA lui a coûté son poste

Le 9 août 2026, Santiago Schnell, recteur académique (provost) de Dartmouth College, publiait dans le Washington Post une tribune intitulée « Universities are fighting AI cheating. But there's a deeper problem » (Les universités luttent contre la triche par IA, mais le problème est plus profond). Cette semaine, il a démissionné après qu'un comité consultatif a conclu qu'il n'avait pas déclaré un usage important de l'IA dans un article scientifique et dans cette tribune, alors que les éditeurs exigeaient une telle mention. Le rapport du comité évoque une « coopération insuffisante » de sa part. Schnell a remis son ordinateur portable de Dartmouth, mais pas les journaux de ses comptes personnels de modèles de langage liés aux textes en cause, et il a refusé de rencontrer les enquêteurs. Le comité a toutefois pu consulter le compte Claude entreprise qu'il utilisait via l'université. Celui-ci le montre en train de réviser ses articles, de chercher et corriger des bogues dans du code, et de modifier ou générer des figures. Il soumettait notamment ses textes à Claude pour obtenir des retours de relecture. L'affaire est embarrassante pour l'établissement. Un dirigeant chargé de la politique académique, qui venait de publier un texte sur l'intégrité à l'ère de l'IA, a lui-même manqué aux règles de transparence imposées aux chercheurs et aux étudiants. Elle illustre aussi un point concret : les journaux d'utilisation des comptes institutionnels peuvent servir de preuve, alors que les comptes personnels restent opaques. Pour les chercheurs, elle rappelle que les consignes des éditeurs sur la divulgation de l'IA ont des conséquences réelles, y compris pour les plus hauts responsables. Cette démission s'inscrit dans un débat plus large. Les universités cherchent à encadrer l'usage de l'IA générative, entre détection de la triche et définition de ce qui doit être déclaré. Les éditeurs scientifiques et les médias ont instauré des règles de divulgation, mais leur application repose en grande partie sur la bonne foi des auteurs. L'affaire Schnell montre ce qui se passe quand cette confiance est mise en doute.

💬 Selon Le Fil IA, une règle de divulgation de l'IA qui repose sur la bonne foi ne vaut que par les traces qu'on peut aller chercher. Ici, le compte Claude fourni par l'université a tout balancé, alors que les comptes perso sont restés fermés. Le plus ironique, c'est qu'il n'a rien fait d'exotique (relire, débugger, retoucher des figures), le vrai problème, c'est d'avoir refusé de le dire alors qu'il écrivait sur l'intégrité. Reste à voir si les universités vont généraliser l'audit des comptes institutionnels, parce que là, ça ne punit que ceux qui jouent le jeu de l'outil officiel.

Data centers : la souveraineté européenne grâce à des travailleurs immigrés surexploités

Une enquête de cinq mois menée par Investigate Europe avec des médias partenaires dans neuf pays, dont Le Monde, révèle une multiplication des pratiques dangereuses sur les chantiers de data centers européens ces deux dernières années. Elle recense trois accidents mortels ainsi que de nombreux cas d'électrocution, de brûlures et de blessures graves. Les entreprises de la tech et leurs sous-traitants de la construction, principalement irlandais, y importent des méthodes managériales américaines, souvent hostiles aux syndicats et peu respectueuses des normes locales. Les travailleurs concernés viennent notamment d'Europe de l'Est, en particulier de Roumanie, et maîtrisent mal l'anglais, ce qui complique la transmission des consignes de sécurité. Certains sont contraints à des heures supplémentaires qui favorisent les erreurs, d'autres ne sont pas déclarés et n'ont donc pas accès à la protection sociale à laquelle ils ont droit. Sur un chantier de centre de données pour Microsoft en Suède, un ouvrier roumain est tombé gravement malade, puis une tuberculose active a été diagnostiquée après plusieurs passages à l'hôpital. Il logeait dans une unité modulaire où 14 hommes partageaient une seule salle de bains, sans chauffage, avec une ventilation en panne et un trou dans le sol, condamné par des planches, par lequel des rats s'introduisaient depuis des mois. Ces révélations montrent que le coût humain de la course à l'intelligence artificielle ne se limite pas aux « travailleurs du clic » sous-payés dans des pays pauvres pour entraîner les modèles de langage. Elles touchent aussi des ouvriers du bâtiment, au cœur même de l'Europe, qui bâtissent les infrastructures censées garantir la souveraineté numérique du continent. Pour ces salariés, les conséquences sont directes : risques d'accident mortel, absence de couverture sociale, logements insalubres et difficulté à faire valoir leurs droits faute de maîtrise de la langue de travail. Le recours en cascade aux sous-traitants dilue les responsabilités et facilite l'embauche de main-d'œuvre étrangère vulnérable, ce qui complique les contrôles des autorités. Pour les géants de la tech, dont les noms figurent en bout de chaîne, le risque est aussi réputationnel, au moment où ils présentent ces investissements comme un moteur de développement économique européen. Le phénomène s'inscrit dans la ruée mondiale vers les capacités de calcul, qui accélère les calendriers de construction et pousse les donneurs d'ordre à privilégier la vitesse. James McCabe, représentant régional d'Unite the Union, syndicat irlandais et britannique de plus de 1,2 million de salariés, affirme observer une tendance similaire sur des sites partout en Europe. Selon lui, partout où son organisation a rencontré des sous-traitants irlandais travaillant pour des géants de la tech, elle a constaté un accès limité des syndicats, des difficultés à obtenir des informations et de graves préoccupations liées à des infractions au droit du travail et à l'exploitation des travailleurs. L'enquête alimente le débat sur la régulation de l'industrie de l'IA, après les appels de travailleurs du clic au Parlement européen et les critiques de chercheurs comme Antonio Casilli, qui décrit l'IA comme l'une des industries extractives de notre époque. Reste à savoir si les autorités nationales et européennes renforceront les inspections et la responsabilité des donneurs d'ordre le long de la chaîne de sous-traitance.

💬 Selon Le Fil IA, la « souveraineté numérique » européenne repose sur la même chaîne de sous-traitance opaque que le reste de l'industrie, avec des ouvriers qu'on loge à quatorze autour d'une salle de bains. Les travailleurs du clic, on savait. Là, ce sont des maçons et des électriciens roumains, au milieu de l'UE, qui paient la vitesse. Bon, une enquête dans neuf pays, c'est du solide, mais reste à voir si les inspections du travail suivront, ou si Microsoft et consorts se contenteront de pointer trois sous-traitants plus bas.

Chez Proton, le rouleau compresseur de l’IA écrase tout

Selon un article de 404 Media publié le 29 octobre, l'ambiance est devenue très tendue chez Proton, l'entreprise suisse connue pour ses services respectueux de la vie privée (messagerie, VPN, stockage) fondés sur le chiffrement de bout en bout. Le média américain affirme avoir échangé avec huit employés actuels et un ancien, et consulté des conversations Slack, des enregistrements de réunions et un manifeste sur l'IA rédigé par le directeur technique, Bart Butler. Il en ressort une obligation d'utiliser l'IA autant que possible, Claude étant largement cité. La direction envisagerait même de ne plus embaucher d'ingénieurs dès l'an prochain, mais plutôt des chefs de produit s'appuyant sur l'IA. Un logiciel installé sur les postes mesurerait la part de code produite par des modèles de langage : selon Bart Butler, 90 % du code écrit en novembre l'aurait été par IA, en grande partie par Claude d'après plusieurs salariés. Ce virage inquiète les équipes pour l'intégrité du code, un point sensible pour une société dont la promesse repose sur la manière dont le chiffrement est implémenté. Lorsqu'un employé a demandé quelques jours pour analyser le code généré et mener des tests de pénétration, le PDG Andy Yen a répondu sur Slack que c'étaient des « conneries » et une « attitude de perdant », que rapidité et sécurité étaient « bien sûr » compatibles et qu'il fallait cesser de « réfléchir à comment être plus lent ». Il a aussi ouvert une adresse e-mail pour signaler tout obstacle à l'adoption de l'IA. Un e-mail adressé à tous les salariés annonce par ailleurs des « réentretiens » du 4 au 11 novembre, où chacun sera évalué sur son usage de l'IA par une personne extérieure à son équipe. Il prévient que la capacité à s'aligner sur ces vues déterminera l'avenir du salarié dans l'entreprise, « ou s'il en a un ». Pour Proton, le risque d'image est sérieux, car les utilisateurs lui confient des données sensibles précisément parce qu'ils lui font confiance. Le changement de ton d'Andy Yen est net. En août, dans une interview à Wired, il expliquait que Proton s'était lancée dans l'IA à contrecœur, la technologie impliquant une forme de surveillance, et disait préférer un monde sans IA. Son modèle maison, Lumo, était présenté comme une façon de faire de l'IA générative en préservant la vie privée. Dès la fin du même mois, il tenait en interne un discours très différent : « Le train arrive, montez à bord ou soyez écrasés. Ne soyez pas l'opérateur professionnel de fax à l'ère d'internet. » Il prédisait que d'ici la fin de l'année, la plupart des développeurs cesseraient de programmer pour rédiger des spécifications de tests que l'IA coderait et exécuterait, afin de valider un code que les humains ne pourraient plus vérifier. Ce serait selon lui la dernière année d'embauche d'ingénieurs. Cette trajectoire reflète une pression plus large dans le secteur technologique, où de nombreux dirigeants imposent l'IA à leurs équipes au nom de la productivité, au risque d'entrer en contradiction avec leur positionnement historique.

💬 Selon Le Fil IA, une boîte qui vend la confiance dans son code ne peut pas décider que la vérification est « une attitude de perdant » : ce jour-là, la promesse de confidentialité devient un pari sur la qualité de ce que Claude écrit. Qu'une IA produise 90 % du code, soit, c'est même plausible. Mais refuser quelques jours de pentest sur du code que plus personne ne relit, pour un service de chiffrement, c'est du flan côté logique. Reste à voir si ça tient en prod, et surtout si les utilisateurs de Proton auront encore envie de le vérifier.

Des avocats « sceptiques » illustrent les difficultés de jeunesse des agents d'IA

Chez White & Case, l'un des grands cabinets d'avocats mondiaux avec plus de 2 000 juristes, le déploiement du dernier assistant juridique de la start-up Legora est volontairement freiné. Isabel Parker, directrice de l'innovation du cabinet, a expliqué lors du WTF Summit, un rassemblement de femmes dirigeantes de la tech et de la finance, qu'il fallait « retenir » ce lancement parce que les avocats hésitent à adopter les agents d'IA, capables d'enchaîner plusieurs actions pour le compte de l'utilisateur, contrairement aux simples chatbots. Selon elle, les avocats sont « sceptiques, manquent de temps, détestent le risque » et jugent leur expertise très « artisanale ». Pourtant, 90 % des effectifs utilisent déjà les produits de Legora à des degrés divers, avec des gains pouvant atteindre 80 % du temps sur certaines tâches. Legora, valorisée environ 9 milliards de dollars, vient de franchir 200 millions de dollars de revenus annuels récurrents, soit plus de 16 millions par mois. Cet épisode illustre le décalage entre l'enthousiasme des éditeurs et la réalité de l'adoption en entreprise, en particulier chez les professionnels qui ne sont pas ingénieurs logiciels. Jillian Burnett, vice-présidente de l'engagement chez Legora, reconnaît que sa société « n'a pas assez mesuré » la fatigue des avocats, déjà sommés de suivre formations et nouveaux outils alors que leur temps facturable est précieux. Legora envoie donc ses équipes travailler auprès des juristes pour montrer en quoi les produits sont « hyper-pertinents » pour leur quotidien. L'enjeu dépasse l'ergonomie : dans un métier où les documents doivent être exempts d'erreurs, la confiance se construit progressivement, et un déploiement trop rapide risque de braquer les utilisateurs. Le véritable moteur du changement, selon Parker, n'est pas interne mais externe : les clients. Ils demandent régulièrement aux cabinets comment ils utilisent les nouvelles technologies pour accélérer le travail et leur en faire bénéficier. Comme les équipes juridiques internes de ces clients emploient souvent les mêmes outils, « il n'y a nulle part où se cacher ». Cette pression commerciale vient à bout de la lassitude face au changement. Le cabinet envisage toutefois de « sacrifier une part d'efficacité » pour ses jeunes avocats, afin qu'ils apprennent à travailler manuellement avant d'utiliser des agents comme Agent Pro de Legora. Parker file la métaphore aéronautique : la plupart des avions volent en pilote automatique, mais celui qui est dans le cockpit doit savoir piloter. Ce constat rejoint celui d'Anthropic, qui souligne dans son dossier d'introduction en Bourse que l'usage professionnel de l'IA en est encore à ses débuts.

💬 Chez White & Case, 90 % des juristes utilisent déjà Legora, et pourtant le cabinet freine le lancement de l'agent. Le goulot, ce n'est plus la techno, c'est la confiance de métiers où une erreur coûte cher. Selon Le Fil IA, les agents d'IA ne se déploieront pas à la vitesse des éditeurs mais à celle de la peur du risque de leurs utilisateurs, et c'est le client qui force la main, pas l'innovation. Le plus malin reste l'idée de faire piloter les juniors à la main avant de leur donner l'autopilote. Reste à voir qui saura encore piloter dans cinq ans.

L'appétit des consommateurs pour l'IA personnelle devient grand public

Qualcomm Technologies a commandité un rapport sur l'essor de l'IA personnelle dans les objets connectés intelligents, fondé sur une enquête menée auprès de plus de 12 000 personnes aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne, en Inde, au Brésil et en Chine. Les répondants s'intéressent moins aux appareils isolés qu'à des écosystèmes connectés: smartphone, ordinateur, voiture, montres, lunettes intelligentes, écouteurs, mais aussi bagues, pendentifs et badges. Ils veulent que ces appareils fonctionnent de concert, coordonnés par un agent d'IA qui connaît l'utilisateur et agit sur toutes ces plateformes. Les usages progressent déjà: 60 % des propriétaires d'objets connectés utilisent l'IA au moins une fois par semaine. Le port continu moyen atteint 3 heures pour les écouteurs sans fil et les casques, 5 heures pour les lunettes intelligentes, 6 heures pour les lunettes audio, 8 heures pour les bagues, colliers et pendentifs, et 9 heures pour les montres. Ces chiffres suggèrent que l'IA n'est plus une curiosité réservée aux premiers adopteurs, mais devient une habitude de masse. Le rapport décrit un basculement: les accessoires passifs, qui relayaient surtout les notifications du téléphone, deviennent des compagnons proactifs. Le smartphone reste très important, mais il n'est plus le centre de l'écosystème, et c'est l'IA elle-même qui fait office d'interface. Un exemple type: la montre détecte l'heure de partir à une réunion et, avec l'autorisation de l'utilisateur, l'agent croise agenda, trafic en temps réel et niveau de batterie des appareils. Dans la voiture, il propose l'itinéraire et résume l'ordre du jour. À l'arrivée, les lunettes affichent discrètement le lieu de la réunion ou le nom d'un nouveau contact, sans sortir le téléphone. Pour les fabricants, l'enjeu n'est donc plus d'empiler du matériel: chaque nouvel appareil devra apporter une intelligence, une commodité ou une conscience du contexte que les autres ne fournissent pas, sous peine d'être rejeté pour sa complexité. Ce mouvement s'inscrit dans la course des grands acteurs de la puce et du matériel à installer l'IA directement sur les appareils portés, en combinant modèles de pointe dans le cloud et intelligence embarquée capable de comprendre où se trouve l'utilisateur, ce qu'il voit et entend, ses habitudes et son emploi du temps. Qualcomm, fournisseur de processeurs pour ces objets, a évidemment intérêt à promouvoir cette vision, ce qui invite à lire l'étude avec recul. Le rapport souligne toutefois que la confiance des consommateurs est difficile à gagner: ils attendent des expériences fluides et intuitives, mais exigent en échange confidentialité, sécurité et contrôle, l'agent ne devant agir que sur instruction de l'utilisateur. Cette question de la confiance, qui fait l'objet de la suite du document, pourrait déterminer quels fabricants réussiront à faire de ces appareils un usage quotidien durable.

💬 Le vrai changement, c'est que l'interface n'est plus l'écran mais l'agent qui connaît ta journée, et le smartphone devient un simple nœud parmi d'autres. Bon, sur le papier. Les chiffres viennent de Qualcomm, qui vend les puces de tous ces gadgets, donc 9 heures de montre au poignet, ça prouve surtout qu'on porte des montres. Le sujet qui tranchera, c'est la confiance: un agent qui n'agit que sur ordre, c'est vendable, un agent qui devine tout seul, c'est ce qui fera rejeter les bagues et les badges.

L’IA remplit les rayons de Steam, les développeurs sont inquiets

Une avalanche de jeux médiocres générés par intelligence artificielle a submergé les utilisateurs de Steam pendant le Next Fest, organisé du 19 au 26 octobre. Cet événement, qui revient trois fois par an, met en avant des démos jouables de jeux à venir. L'édition d'automne a présenté plus de 8 000 démos, soit pratiquement le double du Next Fest de juillet. Selon un calcul rapide réalisé par la rédaction sur un échantillon aléatoire de 400 jeux, dont 387 fiches vérifiables, 130 titres, soit environ un tiers, déclaraient avoir recours à l'IA générative dans leur fiche Steam. Cette déclaration est obligatoire sur la plateforme, mais elle ne prouve pas la présence effective d'IA dans les démos elles-mêmes. À l'inverse, l'absence de déclaration ne garantit pas que l'IA n'a pas été utilisée. Cette inflation de contenus pose un problème concret de visibilité. Le Next Fest avait été conçu pour faire découvrir des titres qui bénéficient rarement d'une mise en avant, notamment ceux de petits studios indépendants. Avec un tel volume, il devient quasiment impossible pour un joueur de tomber sur une perle rare. Les développeurs sérieux, qui investissent des mois ou des années dans leur projet, se retrouvent noyés parmi des clones produits à la chaîne, ce qui réduit leurs chances d'être remarqués et d'obtenir les listes de souhaits dont dépend leur lancement. Les joueurs, eux, perdent un outil de découverte qui reposait sur la promesse d'une sélection digeste et stimulante. Cette dynamique alimente une inquiétude croissante au sein de la communauté des créateurs. Ce phénomène s'inscrit dans un mouvement plus large de banalisation de l'IA générative, qui abaisse fortement le coût de production d'un jeu et encourage la multiplication de titres imitant des succès existants. Steam, propriété de Valve, impose une déclaration d'usage de l'IA, mais le dispositif repose sur l'honnêteté des éditeurs et laisse de nombreuses zones grises. La plateforme se trouve face à un dilemme : rester ouverte à tous les créateurs, ce qui a fait son succès, tout en protégeant la qualité de ses vitrines. Les suites possibles incluent un durcissement des règles de participation au Next Fest, des contrôles plus stricts des déclarations ou de nouveaux filtres permettant aux joueurs d'écarter les jeux concernés.

💬 Un tiers des démos du Next Fest déclarent de l'IA générative, et là n'est pas le vrai sujet : quand produire un jeu ne coûte presque plus rien, la rareté se déplace de la production vers l'attention, et c'est la vitrine qui devient le produit. Steam a bâti son succès sur l'ouverture totale, et c'est précisément ce qui le met en difficulté. Bon, la déclaration obligatoire, sur le papier c'est bien, mais elle repose sur la bonne foi des éditeurs, donc autant dire du déclaratif. Reste à voir si Valve osera filtrer, parce que les petits studios, eux, n'ont pas deux ans pour attendre.

Créer de la valeur avec l'IA grâce au contexte d'entreprise

Les entreprises multiplient les outils d'intelligence artificielle, des plateformes de relation client aux assistants conversationnels en passant par l'automatisation des processus, mais les résultats restent souvent décevants. Selon un sondage de MIT Technology Review Insights, toutes les organisations interrogées utilisent désormais l'IA à un degré ou un autre, mais seules 16 % en tirent une valeur transformatrice. La réponse la plus fréquente (40 %) fait état de gains modérés sur des tâches ou des équipes précises, tandis que 21 % parlent de gains significatifs et 23 % de retours minimes, voire nuls. Les entreprises en sont encore largement au stade expérimental : 38 % pilotent des cas d'usage et 35 % se servent de l'IA pour assister leurs employés via des copilotes ou des assistants conversationnels. Seules 12 % ont des agents IA en production, et 3 % confient à l'IA l'essentiel du travail dans des processus clés. Ce constat pèse directement sur le retour sur investissement des budgets massifs engagés dans l'IA. Des systèmes rapides et sophistiqués peuvent produire des actions erronées, confuses ou déconnectées de la réalité de l'entreprise, ce qui freine leur passage de l'assistance ponctuelle à l'automatisation de processus critiques. Pour les dirigeants, la limite ne tiendrait donc plus à la puissance des modèles mais à leur capacité à comprendre le fonctionnement concret de l'organisation. Prukalpa Sankar, cofondatrice d'Atlan, résume l'écart : il existe selon elle un fossé entre ce que les modèles savent faire et leur utilité réelle dans les entreprises. Elle affirme que, pour tous les usages pratiques, l'intelligence artificielle générale est déjà là, mais qu'elle n'est pas encore utile dans la plupart des sociétés. Ce qui manque, selon Prukalpa Sankar, c'est une couche de contexte, c'est-à-dire la mesure dans laquelle l'IA comprend l'activité de l'entreprise. Il s'agit d'une infrastructure d'architecture placée entre les systèmes métiers (systèmes de référence et données) et les plateformes d'IA. Elle traduit l'intelligence de l'entreprise en contexte gouverné et exploitable par les machines, à destination des agents ou des modèles, et permet à la connaissance de s'accumuler dans la durée. L'image qu'elle emploie est parlante : sans cette couche, c'est comme embaucher le stagiaire le plus brillant du monde, lui bander les yeux et le jeter dans l'organisation. Ces conclusions proviennent d'un rapport de MIT Technology Review Insights, la branche de contenus sponsorisés du magazine, rédigé par des humains et indépendant de sa rédaction. Elles s'inscrivent dans un débat plus large sur la gouvernance des données et l'architecture nécessaire pour faire passer les agents IA des pilotes à la production, un terrain où se positionnent des éditeurs de données comme Atlan.

La pensée systémique est essentielle à l'ère de l'IA

Les projets d'ingénierie modernes associent de plus en plus le jugement humain et la capacité des machines. Un ingénieur peut définir un problème, demander à un outil d'intelligence artificielle de parcourir la recherche et les normes techniques pertinentes, de générer des options de conception, de les tester en simulation et d'en comparer les résultats. Il soumet ensuite ces résultats à des spécialistes capables d'évaluer ce que l'IA ne peut pas juger seule: la fabrication en toute sécurité, la pertinence dans un contexte donné ou l'effet sur les utilisateurs. La décision finale d'avancer, et de quelle manière, reste une responsabilité humaine. L'IA permet d'accomplir les premières étapes d'un projet, qui mobilisaient autrefois plusieurs personnes aux compétences différentes. Le rôle de l'ingénieur passe donc de l'exécution de chaque étape technique à l'organisation de la collaboration entre personnes, machines et savoirs spécialisés. Les disciplines (électrique, mécanique, civile, logicielle) restent justifiées, car elles exigent des années d'apprentissage, et l'IA ne les remplace pas: elle facilite seulement l'exploration de ce qui sort de sa spécialité. Ce changement donne une importance accrue à la pensée systémique, qui consiste à examiner le problème dans son ensemble: comprendre comment ses éléments s'influencent, repérer les contraintes et les points de défaillance, arbitrer entre des compromis. L'IA ajoute une dimension: l'ingénieur doit décider quelles tâches lui confier, ce qu'une personne doit vérifier, quand un spécialiste doit trancher et quand il faut redéfinir le problème. Sa valeur ne réside pas dans le fait de tout savoir, mais dans sa capacité à cadrer le problème, poser les bonnes questions, éprouver les réponses et reconnaître le moment où un autre expert doit diriger. Cela compte d'autant plus que les défis techniques sont rarement figés: de nouveaux éléments peuvent modifier l'objectif, révéler une contrainte cachée ou invalider l'hypothèse de départ. Le jugement humain demeure indispensable, car l'IA peut produire des réponses convaincantes reposant sur des hypothèses fragiles, écrire du code qui réussit un test mais échoue au suivant, résumer des travaux sans savoir quelles preuves sont les plus solides, ou optimiser une conception pour le mauvais objectif. Cette évolution s'inscrit dans un contexte où les problèmes d'ingénierie franchissent sans cesse les frontières disciplinaires. Un projet peut commencer comme une question logicielle, puis toucher le matériel, les mesures de sécurité, l'économie, le comportement humain et la réglementation, qu'il s'agisse de dispositifs médicaux, d'énergie, de transport ou de production industrielle. Un ingénieur logiciel travaillant sur un appareil médical peut ainsi, grâce à l'IA, parcourir la recherche biomédicale, comprendre un vocabulaire inconnu, analyser des données et bâtir un premier modèle, sans devenir médecin: il pose de meilleures questions avant de consulter les experts. Les machines sont précieuses là où comptent la vitesse, l'échelle, la recherche, la reconnaissance de motifs et la génération de données, tandis que les humains gardent la main sur le sens, la responsabilité et la décision. L'ingénierie apparaît ainsi moins comme un corpus de connaissances que comme une manière rigoureuse de penser un projet, qui actualise sa formulation initiale à mesure que le système est mieux compris.

Avec l'IA qui écrit le code, l'esprit d'entreprise devient le critère clé pour les nouvelles recrues d'Anthropic

Felix Rieseberg, responsable chez Anthropic, affirme que l'entretien d'embauche classique centré sur le code est mort : Claude résout désormais les petits exercices de programmation mieux que les candidats eux-mêmes. Plutôt que de mesurer cette compétence, il préfère voir des prototypes qui démontrent du goût, de l'empathie et une réflexion fondée sur des principes. Sa formule résume la philosophie : « la faim bat l'ancienneté ». Selon lui, ce qui compte chez un nouvel arrivant n'est plus la capacité à écrire du code, mais l'initiative et la vision produit. Ce changement de critère a des conséquences concrètes pour tous ceux qui cherchent à entrer dans l'industrie. Le message se veut libérateur, puisqu'un débutant sans longue expérience peut se démarquer par un projet convaincant. Mais il déplace aussi la barre vers une pensée entrepreneuriale : il faut savoir identifier un problème, construire une solution et la défendre. Cette exigence suppose une mentalité de « hustle », cet engagement personnel intense, que tous les profils ne possèdent pas ou ne souhaitent pas adopter. Les candidats compétents mais plus discrets, ou ceux qui n'ont pas le temps de développer des projets personnels, risquent d'être désavantagés. Cette prise de position s'inscrit dans un mouvement plus large où les assistants de programmation transforment le métier de développeur. À mesure que les modèles d'IA produisent du code de qualité, la valeur se déplace vers le jugement, la conception et la compréhension des utilisateurs. Anthropic, qui développe Claude, est bien placé pour observer cette bascule, puisque son propre outil rend obsolètes les tests qu'elle utilisait auparavant. D'autres entreprises technologiques devront probablement revoir à leur tour leurs processus de recrutement, ce qui soulève une question ouverte : comment évaluer équitablement des qualités comme le goût ou l'initiative, bien plus subjectives qu'un exercice d'algorithmique.

💬 Quand Claude résout les exercices d'entretien mieux que les candidats, le test de code ne mesure plus rien, et Anthropic est la première boîte à l'admettre tout haut. Selon Le Fil IA, la compétence rare en recrutement n'est plus d'écrire du code mais de savoir quoi construire et de le défendre. Bon, sur le papier, « la faim bat l'ancienneté » est séduisant pour les débutants. Enfin presque : tu évalues comment le goût et l'initiative, sans favoriser ceux qui ont le temps de bricoler des projets le soir ?

[AINews] Anthropic met fin aux entretiens de programmation : « La motivation prime sur l'ancienneté

Anthropic a mis fin aux entretiens d'embauche de programmation traditionnels pour ses ingénieurs. Felix Rieseberg, responsable du recrutement chez Anthropic, a annoncé qu'il avait cessé de demander aux candidats de passer ces épreuves, jugeant qu'un petit exercice en React n'a plus davantage de sens qu'un quiz sur l'assembleur, puisque Claude fait désormais mieux que les humains dans les deux cas. Selon lui, les bâtisseurs les plus performants de l'entreprise réussissent quelle que soit leur aisance dans ce type de tests. Il résume sa philosophie par la formule « la faim bat l'ancienneté ». Pour les juniors, il recommande de privilégier l'impact business plutôt que le backlog, de choisir une idée radicale susceptible d'améliorer nettement les chances de l'organisation, de la prototyper en un week-end, de se concentrer sur une seule bonne idée plutôt que d'en entasser vingt dans un même prototype, et de tirer parti d'un regard neuf et d'une empathie plus directe avec les utilisateurs. Le même jour, Google DeepMind a dévoilé Genie 4, son modèle de monde en temps réel le plus réaliste à ce jour, construit sur Gemini Omni. Il ajoute l'audio natif (ambiances, musique, dialogues en direct avec des personnages), une physique plus crédible (aérodynamique, collisions, mouvements humains naturels) et un pilotage par texte des événements, des angles de caméra et des actions. Gemini intervient dans la boucle pour planifier des événements en plusieurs étapes et maintenir la cohérence des scènes. Cette annonce d'Anthropic compte parce qu'elle formalise un basculement que beaucoup d'équipes techniques pressentaient : quand un assistant de code surpasse le candidat moyen sur les exercices classiques, ces tests ne mesurent plus ce qui fait la valeur d'un ingénieur. Pour les jeunes développeurs, le message est double. Le diplôme et la maîtrise de la syntaxe pèsent moins, mais l'initiative, le jugement produit et la capacité à livrer un prototype fonctionnel deviennent décisifs. Les procédures lourdes de cadrage, comme la rédaction de documents de spécifications, la recherche d'adhésion interne et la négociation de temps avec les designers, peuvent être contournées par quelqu'un qui construit directement. Du côté de Genie 4, l'enjeu est la robotique et les agents : DeepMind le présente comme un pas vers des environnements virtuels sûrs pour tester des robots. Dans une démonstration, Gemini 3.8 Flash décompose les tâches, vérifie chaque étape et replanifie quand la scène change, et une expérience associant Gemini 4 Argon à Genie 4 simule un humanoïde Apollo jouant aux dames. Ces deux nouvelles s'inscrivent dans une période où les grands laboratoires publient des versions majeures à un rythme annuel, souvent plus incrémentales que révolutionnaires. Genie 4 succède à Genie 3, dont les mondes étaient jugés trop statiques. Il est ouvert en préversion de recherche à des testeurs de confiance. Les abonnés Google AI Ultra y accéderont ensuite via Project Genie, puis des partenaires en accès anticipé par l'API Gemini et AI Studio, ce qui constituera la première disponibilité de Genie par API. Les premiers utilisateurs, dont Ethan Mollick, décrivent un bond important, même « pas sans défaut », avec par exemple une ville brutaliste néogothique à laquelle on ajoute en direct des dragons et un personnage non joueur. Le même jour, Artificial Analysis et FrontierCode ont aussi publié des versions majeures de leurs offres phares, et Axiom a annoncé une formalisation complète en Lean de la classification des groupes finis simples, tandis que des revendications de réfutation émanant de l'ETH circulent dans la communauté mathématique.

Un nouveau prix littéraire récompensera une œuvre créée à l’aide de l’intelligence artificielle : « Depuis l’affaire Thélyson Orélien, plus personne ne doute que l’IA est capable d’écrire un bon roman »

Trois entrepreneurs passionnés de technologie ont annoncé à la mi-octobre la création du prix Pascal, une récompense littéraire destinée à une œuvre rédigée à l'aide de l'intelligence artificielle. L'initiative est présentée comme un contre-pied au petit séisme que l'affaire Thélyson Orélien a provoqué dans le monde des lettres. Selon l'un des initiateurs, depuis ce dossier, plus personne ne doute que l'IA soit capable d'écrire un bon roman. Cette annonce place ses promoteurs en opposition frontale avec la plupart des éditeurs et des auteurs, qui combattent l'avènement d'une écriture hybridée avec la machine. En instituant une distinction officielle pour ces textes, le prix cherche à les sortir de l'ombre et à ouvrir un débat assumé sur leur légitimité, là où la profession tend plutôt à les rejeter. Il pose aussi une question très concrète, celle de ce que l'on récompense réellement: un auteur, un outil, ou la manière de les associer. Le prix Pascal naît dans un climat de forte tension entre le secteur du livre et l'IA générative. Les inquiétudes portent sur la rémunération des auteurs, l'usage de leurs textes pour entraîner les modèles et la place de la création humaine. Les modalités du prix, notamment la composition du jury et la dotation, restent à préciser. La réaction des maisons d'édition et des institutions littéraires sera déterminante pour savoir si cette distinction s'impose comme une référence ou reste une provocation marginale.

IA : la Linux Foundation constate l’épuisement croissant des contributeurs

Un rapport financé par la Linux Foundation, signé Sam Boysel (Linux Foundation) et Anni Lai (Generative AI Commons) avec une préface de Brian Proffitt de Red Hat, documente l'effet de l'IA sur le développement open source à partir d'une enquête auprès de mainteneurs. Selon ce texte, 59 % des mainteneurs constatent une hausse du volume des contributions, et 69 % dans les projets comptant au moins 50 contributeurs. Environ un quart des demandes de fusion reçues sont jugées de faible qualité, 31 % dans les grands projets, ce qui correspond au « slop » (la « bouillie ») dénoncé notamment par l'équipe de FFmpeg. Le temps de relecture a augmenté pour 52 % des mainteneurs, et pour 64 % dans les grands projets, où l'épuisement est devenu la première préoccupation, devant la qualité du code. Les attestations formelles progressent avec la taille du projet, de 20 % dans les petits à 41 % dans les grands. Trois quarts des mainteneurs interrogés utilisent au moins partiellement l'IA pour examiner les contributions reçues. Ces chiffres montrent que l'IA déplace le goulot d'étranglement plutôt qu'elle ne le supprime. Le code s'écrit plus vite, mais la charge retombe sur les relecteurs, souvent bénévoles, déjà peu nombreux. Les gains de temps se concentrent sur l'écriture, citée par 52 % des sondés, et s'érodent avec la complexité : sur les tâches difficiles, 21 % des mainteneurs disent passer plus de temps qu'avant. 71 % estiment que l'IA abaisse la barrière d'entrée pour les nouveaux venus, ce qui élargit le vivier potentiel. Mais ce même afflux dégrade la confiance, car la vérification repose largement sur l'inspection mutuelle. Pour les projets les plus fréquentés, le risque est une fatigue durable des personnes dont dépend la maintenance d'une grande part de l'infrastructure logicielle mondiale. L'étude s'inscrit dans une série de rapports qui observent la même « taxe de vérification » : la production brute s'envole, sans que les livraisons de produits finis suivent dans les mêmes proportions. Les pratiques restent très hétérogènes. Seuls 35 % des projets ont une politique écrite autorisant l'IA, 10 % l'interdisent, 23 % prévoient d'en adopter une et un tiers n'a rien décidé. Ces politiques portent surtout sur la divulgation et la responsabilité du contributeur (76 % chacune), bien moins sur les licences (39 %). Debian et le noyau Linux acceptent les contributions assistées par IA si leur auteur sait les expliquer, tandis que Zig, Servo, Gentoo et QEMU les interdisent. L'IA est par ailleurs utilisée à toutes les étapes : nouvelles fonctionnalités (83 %), débogage et tests (78 %), refactorisation (71 %) et documentation (69 %). La question des règles de divulgation, de responsabilité et de licences devrait donc rester au centre des débats communautaires.

💬 Le code s'écrit plus vite, mais la relecture, elle, ne passe pas à l'échelle : l'IA ne supprime pas le goulot d'étranglement, elle le déplace sur des mainteneurs bénévoles déjà à bout. Les chiffres sont parlants (64 % de temps de relecture en plus dans les gros projets, et l'épuisement passe devant la qualité du code), et c'est un vrai problème d'infrastructure, pas un souci de confort. Ce qui m'agace, c'est que trois quarts des mainteneurs se mettent à utiliser l'IA pour relire ce que l'IA a produit, donc on empile des machines des deux côtés et on se demande qui répond encore de quoi. Reste à voir si les politiques de divulgation tiennent quand personne n'a le temps de les faire respecter.

Intelligence industrielle : la prochaine source de croissance pour le secteur manufacturier

Chaque industriel possède sa propre « intelligence industrielle », mélange de savoirs documentés et de connaissances qui résident dans la tête des opérateurs expérimentés. Un opérateur qui relance une ligne après un changement de série ne se contente pas d'appliquer des réglages : il sait comment se comporte une matière donnée, ce qui s'est passé pendant l'équipe précédente et à quel moment une variation d'apparence mineure mérite un examen attentif. L'article définit l'intelligence industrielle comme l'ensemble du savoir-faire accumulé, des pratiques opératoires, des données de production et de la compréhension qu'une entreprise a de son activité. L'enjeu est désormais de la rendre accessible partout où se prennent des décisions, puis de la relier au monde physique. Un exemple chiffré l'illustre : Toyota Industries a relié des données jusque-là fragmentées de son atelier de peinture. Selon l'entreprise, les cycles d'analyse sont passés de cinq jours à moins de quatre heures, et le pilote a réduit d'environ 25 % les défauts de peinture concernés. L'intérêt est double. D'abord, une expertise qui reste chez une seule personne, dans un seul système ou sur un seul site a une portée limitée. Un ingénieur qui évalue une modification de procédé a besoin de plus qu'un relevé de production : il lui faut la configuration des machines, les exigences qualité et les arbitrages faits par l'opérateur. Quand ce contexte circule, l'innovation peut gagner l'atelier de maintenance, le bureau de planification, l'ingénierie et la production. Ensuite, la valeur ne vient pas de la seule détection d'un signal mais de la compréhension des causes et de la réaction avant que le résultat soit figé. Les données montrent ce qui se passe, tandis que l'intelligence industrielle indique ce qui devrait se passer, quelles contraintes ne doivent pas être franchies et quand l'incertitude impose un jugement humain. Cette approche s'inscrit dans l'essor de l'IA physique, c'est-à-dire de systèmes capables de percevoir leur environnement, de raisonner puis d'agir dans le monde réel. En connectant machines et procédés, les industriels obtiennent une vision plus claire de l'atelier, sur laquelle des agents peuvent repérer des motifs, anticiper des problèmes et choisir la meilleure action. L'exemple d'une cellule de manutention robotisée face à des pièces qui arrivent avec des variations le montre : la vision évalue la position de la pièce, un modèle informé par la matière et la tâche détermine le mouvement adapté, puis des commandes connectées l'exécutent dans des limites validées. La simulation permet en outre d'examiner numériquement l'effet d'un changement avant de l'appliquer aux équipements, sans supprimer le besoin de validation physique. Pour l'auteur, la destination stratégique n'est pas la multiplication des agents, mais la transformation de l'intelligence existante de l'entreprise en moteur de croissance rentable.

La fronde contre les data centers rassemble les Américains

Les centres de données sont devenus, en 2026, l'un des rares sujets capables de mobiliser des électeurs de tous bords aux États-Unis. La construction accélérée de ces immenses installations de stockage et de calcul, avec les travaux d'infrastructure et les dépenses qu'elle entraîne, suscite une opposition locale dans des communautés à travers le pays. Elle s'impose aussi comme un thème majeur de nombreuses campagnes pour le Congrès et les postes de gouverneur. Dans le même temps, l'argent de la tech afflue dans ces scrutins. Leading the Future, un super PAC soutenu par l'investisseur Marc Andreessen et par Greg Brockman, président d'OpenAI, a déjà dépensé 45 millions de dollars en un an. Public First Action, un groupe soutenu par Anthropic, compte lui aussi parmi les acteurs financiers de ces courses. Cette convergence place les candidats dans une position délicate. Les habitants des zones concernées voient arriver des chantiers lourds et s'interrogent sur leur facture, tandis que les élus doivent arbitrer entre développement économique et acceptabilité locale. Pour l'industrie de l'IA, dont la croissance repose sur la multiplication de ces sites, une résistance durable pourrait ralentir les projets et renchérir leur réalisation. Ce mouvement découle de l'explosion des investissements dans l'intelligence artificielle, qui exige toujours plus de capacité de calcul et donc de terrains, d'énergie et de raccordements. À l'approche des élections de mi-mandat de novembre, les groupes financés par les figures de l'IA cherchent à peser sur le résultat. La question des centres de données pourrait ainsi structurer le débat politique américain bien au-delà du scrutin, en opposant les ambitions des géants technologiques aux préoccupations concrètes des électeurs.

L’humain, goulot d’étranglement des gains de productivité par l’IA

Le 24 octobre, Torsten Slok, économiste en chef du gestionnaire d'actifs Apollo Global Management, a publié dans sa lettre quotidienne The Daily Spark un billet qui conclut que l'intelligence artificielle n'a produit aucun gain financier mesurable pour les entreprises américaines hors du secteur technologique. Son analyse repose sur cinq constats. Le chiffre d'affaires par salarié progresse pour les sept grandes valeurs technologiques surnommées « Mag 7 » (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, NVIDIA et Tesla), mais stagne pour les 493 autres sociétés du S&P 500. Les marges bénéficiaires montrent la même divergence. La productivité globale des facteurs, mesurée avec la série corrigée du taux d'utilisation de la Fed de San Francisco, ne s'accélère pas. Enfin, les dépenses d'IA sont très concentrées et en partie circulaires. Apollo n'est pas un observateur extérieur : en janvier 2026, ses fonds ont mené un financement de 3,5 milliards de dollars pour des processeurs GB200 de NVIDIA loués à une filiale de xAI. Pour Slok, tant que les dépenses en IA agentique et en tokens resteront cantonnées à une petite partie de l'économie, les effets macroéconomiques demeureront très limités. Les entreprises soutenues par le capital-risque consomment de plus en plus de tokens, mais l'entreprise américaine grand public n'a pas besoin du dernier modèle et refuse de le payer. L'économiste explique ce décalage par la nature même du travail en entreprise : l'IA serait « une excellente calculatrice », mais l'intelligence en entreprise relève surtout du jugement, donc du contexte. Responsabilité, confiance, culture, règles non écrites, arbitrages éthiques : autant de facteurs qui façonnent le risque réputationnel, puis les revenus et les marges, et que l'IA ne saisit pas. Selon lui, l'histoire de l'IA se jouera dans le « S&P 493 », alors qu'elle se lit pour l'instant surtout dans l'investissement et les valorisations. Ce diagnostic rejoint des constats du New York Times publiés le 10 octobre. La journaliste Sarah Kessler s'y demandait pourquoi, si l'IA devait anéantir des tâches inutiles et rendre des professions obsolètes, on ne le voit pas sur le terrain. Elle citait une enquête auprès de 6 000 cadres supérieurs, dont 90 % jugeaient que l'IA n'avait eu aucun impact sur l'emploi ni sur la productivité, ainsi qu'une remarque antérieure de Slok pour qui le rendement productif de l'IA « reste une prévision plutôt qu'une observation ». Le quotidien avance deux explications. La première est que les entreprises ont besoin de temps pour adapter leurs processus. La seconde, plus complexe, touche au facteur humain, qui fait office de goulot d'étranglement, par exemple à travers le temps consacré à vérifier les productions des modèles. Le débat s'inscrit dans les craintes d'une bulle alimentées par les contrats croisés entre NVIDIA, OpenAI et leurs partenaires, et par l'écart entre les dépenses annoncées par les dirigeants du secteur et leurs appels à lever le pied.

💬 Le goulot, c'est pas le modèle, c'est la tête de celui qui doit relire ce que le modèle sort. Selon Le Fil IA, tant que vérifier une production coûte presque aussi cher que la faire soi-même, l'IA reste un gain de productivité pour ceux qui vendent les tokens, pas pour ceux qui les achètent. Le S&P 493 qui stagne, ça me parle, j'ai vu des boîtes brancher un copilote partout et rien changer dans leurs process. Bon, Slok investit lui-même dans les puces, donc il n'est pas neutre, mais le constat tient.

Le projet d'achat de chiens robots par l'ICE provoque la protestation de centaines d'employés de Boston Dynamics

Des centaines d'employés de Boston Dynamics, le fabricant américain de robots, ont signé une pétition demandant à leur direction de renoncer à la vente de ses chiens robots à l'agence américaine de l'immigration et des douanes (ICE). Le 25 septembre, le département de la Sécurité intérieure a attribué un contrat de 1,3 million de dollars à Radeco, une entreprise du Connecticut chargée de fournir à l'ICE des versions modifiées des robots quadrupèdes de Boston Dynamics. Dès le début du mois de septembre, les salariés avaient adressé aux dirigeants une lettre réunissant plus de 300 signatures, dont la moitié sont anonymes, et en ont transmis des copies au Boston Globe et à la radio publique WBUR. Les dirigeants ont maintenu l'accord, tout en assurant que les robots ne seraient pas armés. Le texte de la pétition traduit un malaise profond au sein de l'entreprise. Ses auteurs expliquent que beaucoup d'entre eux ont reçu des messages de proches, incrédules et horrifiés, leur demandant comment ils pouvaient vivre avec eux-mêmes si cette information se confirmait. Ils estiment que le risque pour Boston Dynamics est tout simplement trop grand pour poursuivre cette transaction. Pour l'entreprise, l'enjeu est donc à la fois réputationnel et humain : la contestation interne, rendue publique par la presse, expose sa capacité à retenir des ingénieurs très recherchés, souvent attachés à un usage civil et éthique de leurs travaux. Pour les personnes visées par les opérations de l'ICE, l'arrivée de machines mobiles dans le dispositif de surveillance et d'intervention soulève des inquiétudes sur la généralisation de la robotique dans le maintien de l'ordre migratoire. Cet épisode s'inscrit dans une longue tradition de réserves exprimées par Boston Dynamics à propos de la militarisation de ses machines, dont le chien robot Spot est l'un des produits les plus connus. L'entreprise a par le passé affiché des engagements contre l'armement de ses robots, ce qui explique la promesse des dirigeants. Le montage contractuel, passant par un revendeur intermédiaire comme Radeco qui modifie les appareils, illustre aussi la difficulté pour un fabricant de contrôler l'usage final de ses produits. L'ICE fait par ailleurs l'objet d'une forte contestation politique et sociale autour de sa politique d'expulsions. La suite dépendra de la réaction des salariés, de la pression médiatique et de la volonté de la direction de maintenir ou non sa position.

Kevin Roose est convaincu que l'AGI est imminente : pourquoi pas vous ?

Le journaliste Kevin Roose, longtemps reporter au New York Times et coanimateur du podcast à succès Hard Fork, vient de quitter le quotidien avec son ami Casey Newton pour lancer Machine Gods, un nouveau podcast tech dont le premier épisode est sorti la semaine dernière. Roose publie en parallèle un livre, The AGI Chronicles, une enquête minutieuse sur les grands laboratoires qui s'efforcent de construire l'intelligence artificielle générale. L'ouvrage raconte la transformation récente et explosive de l'industrie, et les changements de culture que ces laboratoires ont traversés à mesure que l'IA devenait un produit commercial. Invité du podcast Decoder du média The Verge, Roose a expliqué avoir gagné à pile ou face le titre de PDG de leur jeune structure, une fonction qu'il dit oublier la plupart du temps et qui servira surtout, selon lui, à désigner qui convoquer devant le Congrès en cas de premier scandale. Ce virage illustre une évolution plus large du paysage médiatique : des journalistes établis choisissent de se lancer en indépendants, avec la vidéo comme plateforme centrale. Roose, qui plaidait depuis des années pour que les médias misent sur YouTube, a fini par appliquer le conseil à lui-même. Il rappelle que les rédactions se méfient de ce pari, souvent à raison, car celles qui ont « pivoté vers la vidéo » ont fréquemment dépensé beaucoup d'argent pour des contenus qui ne s'autofinancent pas. Selon lui, peu d'institutions sont équipées pour engager un tel investissement sur le long terme. Pour le public, cela signifie qu'une des voix les plus écoutées sur l'IA se détache d'un grand titre de presse, tandis que son livre offre un récit de référence sur les acteurs qui façonnent cette technologie. Le contexte est celui d'une course effrénée à l'IA générale, où les laboratoires de pointe sont passés d'une culture de recherche à une logique de produits et de revenus. Roose, qui se décrit lui-même comme « AGI-pilled », c'est-à-dire convaincu que cette échéance approche, a voulu comprendre les personnalités et l'état d'esprit de ceux qui mènent cette course, et ce que la suite pourrait réserver. L'entretien, lui-même lancé dans le cadre de la promotion du livre et du nouveau podcast, prend en fin de discussion un tour plus philosophique sur la direction que prendra l'IA. La suite dépendra autant de l'évolution des laboratoires que de la capacité de Machine Gods à bâtir une audience en dehors du cadre du New York Times.

💬 Quand un des journalistes les plus lus sur l'IA quitte le New York Times pour monter son podcast vidéo, c'est que la crédibilité sur le sujet se déplace des rédactions vers les individus. Roose se dit « AGI-pilled », donc convaincu que l'échéance approche, et ça se sent : son livre raconte des labos passés de la recherche au produit, pas l'inverse. Bon, sur le papier, c'est un récit de référence. Reste à voir si Machine Gods tient sans la marque du Times derrière, parce que la vidéo, ça coûte cher et ça ne s'autofinance pas tout seul.

L'accent mis sur les catastrophes liées à la sécurité de l'IA fait oublier les préjudices du quotidien

Les débats sur la régulation des technologies se concentrent sur le pire scénario possible, au détriment des dommages ordinaires et quotidiens. Cette année, une entreprise d'IA a promis que son agent conversationnel n'encouragerait pas le suicide, et une plateforme sociale a rendu plus difficile l'achat de fentanyl par des mineurs. Ces garde-fous sont utiles, et ils auraient dû exister dès le départ. Mais une entreprise peut les respecter tout en continuant à produire des services qui rendent les jeunes dépendants d'amitiés simulées ou prisonniers de fils d'actualité conçus pour les retenir. Google a ainsi soutenu cette année, dans plusieurs États américains, des projets de loi sur les chatbots. Ils imposaient des protections de base contre les contenus sexuels et l'incitation à l'automutilation, mais comportaient de larges exemptions qui pourraient épargner certains des services les plus populaires. Pendant ce temps, les textes visant à empêcher la dépendance émotionnelle des enfants envers l'IA ont échoué. Le scénario s'est notamment déroulé dans le Nebraska, où la législation a été fortement influencée par l'industrie. L'enjeu dépasse les cas spectaculaires. L'adolescent qui s'attache de façon malsaine à un compagnon IA, l'étudiant qui fait écrire tous ses devoirs par un chatbot ou le jeune qui compare sa vie à un fil conçu pour susciter l'envie n'apparaîtront probablement jamais dans une plainte ou un journal. Un produit peut satisfaire toutes les exigences de sécurité étroites et appauvrir quand même notre façon de penser, d'apprendre et d'interagir. L'auteur relève que cette définition restreinte du succès arrange les entreprises : prévenir les catastrophes réduit les procès et la pression réglementaire, alors que s'attaquer à la dépendance imposerait d'ajouter de la friction, de limiter l'engagement ou de brider les algorithmes qui captent l'attention, ce qui menacerait directement leurs revenus. Le précédent des réseaux sociaux éclaire la situation. Dans le monde, les internautes y passent en moyenne plus de deux heures par jour, un temps pris à la vie ordinaire au profit d'entreprises dont les profits dépendent de cette présence. Les conséquences peuvent être dramatiques : les plateformes de Meta ont été citées pour leur rôle dans le génocide des Rohingyas au Myanmar, dans les émeutes antimusulmanes au Sri Lanka et dans des appels présumés à la violence pendant la guerre du Tigré en Éthiopie. Les mêmes mécanismes façonnent la perception de la politique et de leurs pairs chez les jeunes Américains. L'IA prolonge cette logique vers des sphères que les réseaux sociaux n'atteignaient que de loin, puisqu'elle propose d'écrire nos pensées à notre place et de se substituer aux personnes vers lesquelles nous nous tournerions. Selon l'article, un tiers des adolescents préfèrent déjà discuter de sujets sérieux avec des compagnons IA plutôt qu'avec des humains. Des chercheurs du MIT ont aussi étudié les effets de l'usage de ChatGPT chez les jeunes pour la rédaction. L'auteur plaide pour que l'on exige de l'industrie bien plus que la simple correction des dangers extrêmes.

« L’image la plus horrible de ce 17 octobre » émanait d’un site d’info généré par IA

Le week-end du 17 octobre, une photo présentée comme montrant un couple de 80 ans en sous-vêtements, prétendument dépouillé par des casseurs en marge des manifestations place de la République à Paris, a été partagée des millions de fois dans le monde. Elle a été générée par intelligence artificielle, et le parquet de Paris dément les faits qu'elle prétendait illustrer. Les Observateurs de France 24 ont établi qu'elle provenait d'un site d'information pro-israélien relayant de nombreux récits d'extrême droite. Ce site figurait depuis plus d'un an et demi dans la base de données de Next, qui recense les sites d'information produits en tout ou partie par IA. Le journaliste des Observateurs avait installé l'extension gratuite développée par Next, qui affiche une alerte lorsqu'un site publie une majorité d'articles apparemment générés par IA sans le dire. Le tweet qui a rendu l'image virale, publié depuis Israël par une militante d'extrême droite et présentant la photo comme « l'image la plus horrible de ce 17 octobre », cumule plus de 60 000 partages, 160 000 likes et 6 millions de vues, sans mentionner son origine artificielle. Il a été repris par plusieurs figures d'extrême droite, dont l'influenceur complotiste Sirènes et Alice Cordier, présidente du collectif identitaire Némésis. Des personnalités internationales comme le Britannique Tommy Robinson et le compte ultraconservateur polonais Visegrad 24 l'ont aussi relayé. Cet épisode montre concrètement ce que les sites d'information générés par IA peuvent produire. Jusqu'ici, Next avait documenté à plusieurs reprises leur capacité à relayer de fausses informations. Cette affaire est la première à démontrer à ce point qu'ils servent d'armes de désinformation massive. Une image fabriquée, sans lien avec un événement réel, a suffi à nourrir un récit politique outre-Atlantique comme en Europe, au moment où l'émotion était vive. Pour les lecteurs, la difficulté est double. Rien n'indique sur l'image qu'elle est synthétique, et le site qui la publie ressemble à un média ordinaire. Pour les rédactions et les fact-checkeurs, la charge de vérification augmente, alors que chaque démenti arrive après la viralité. L'affaire souligne aussi l'utilité d'outils de signalement accessibles au grand public, comme l'extension de Next, qui a ici permis de remonter à la source. Cette désinformation s'inscrit dans une enquête au long cours de Next, entamée il y a plus d'un an et demi. Elle a déjà identifié plus de 19 500 sites d'information générés par IA rien qu'en français et donné lieu à près d'une soixantaine d'articles. Le site en cause avait déjà été épinglé en 2024 sur Facebook pour avoir partagé de fausses informations laissant croire que l'extrême gauche mettait le feu à Paris. La stratégie rappelle la formule de Steve Bannon, ex-conseiller de Donald Trump, pour qui « la véritable opposition, ce sont les médias » et qu'il faut les traiter en « inondant la zone avec de la merde » (« Flood the zone with shit »). La production automatisée de contenus à bas coût rend cette saturation du débat public plus facile que jamais. Les suites dépendront de la capacité des plateformes à repérer ces sites, de la pression réglementaire sur l'étiquetage des contenus synthétiques et de la vigilance de ceux qui partagent ces images sans les vérifier.

💬 Une fausse photo générée par IA a fait 6 millions de vues, et la source était fichée depuis un an et demi dans une base publique. Le problème n'est plus la qualité du faux, c'est que personne ne regarde d'où il vient. Selon Le Fil IA, la désinformation par IA ne se joue plus sur l'image, elle se joue sur le média qui la fabrique, et là un simple réflexe de vérification de la source suffit à la griller. Ce qui m'a marqué, c'est que l'alerte existait déjà dans une extension gratuite. Reste à voir si les plateformes en feront autant avant que le prochain faux ne parte.

Pourquoi l'IA ne peut pas remplacer les équipes d'ingénieurs

Des dirigeants d'entreprise répètent désormais à leurs ingénieurs des phrases du type « ChatGPT a répondu en cinq secondes, pourquoi pas vous ? » ou « j'ai fait cette application en un week-end, pourquoi votre équipe est-elle si lente ? ». Brian, ingénieur et auteur de la newsletter carrières d'IEEE Spectrum, réalisée avec l'entreprise de formation Parsity, raconte avoir travaillé dans une équipe où la direction tenait ce genre de propos en 2024 et 2025, au plus fort de l'engouement pour l'IA générative et alors que l'usage de Claude et de ChatGPT progressait. Selon lui, beaucoup d'ingénieurs, déjà touchés par des licenciements et des restructurations, voient en outre leurs compétences moins valorisées qu'avant. Il décrit un phénomène qu'il juge corrosif : certains dirigeants veulent croire qu'une équipe d'ingénierie peut être remplacée par quelques prompts bien choisis. Ce raisonnement repose sur ce qu'il appelle le « développement piloté par la démo ». Un prototype qui fonctionne donne l'illusion que le travail est simple et peut pousser à se passer des ingénieurs, ou à se méfier de ceux qu'on emploie. Or la démo marche dans des conditions précises, sans utilisateurs aux gestes maladroits. En production, le logiciel doit s'intégrer à un système comptant des millions de lignes de code anciennes, respecter des exigences juridiques et des normes d'accessibilité, et passer par un processus de déploiement complexe. Croire que l'écriture du code était le seul goulot d'étranglement, c'est comme le Titanic qui, apercevant la pointe de l'iceberg, en conclurait qu'il n'y a rien en dessous. Les entreprises qui vendent ces outils entretiennent d'ailleurs volontiers cette impression. Pour l'auteur, les ingénieurs occupent une position privilégiée, car ils comprennent mieux que le grand public le fonctionnement de ces modèles. Il leur recommande d'apprendre les fondamentaux (le caractère probabiliste des grands modèles de langage, les tokens, le rôle des données d'entraînement), ce qui suffirait à les placer devant la plupart des décideurs. Il leur conseille aussi d'expliquer à leur hiérarchie les limites des outils et la différence entre une démo et un système en production, et d'admettre que certains processus sont devenus des cérémonies trop lentes. Cette concession donnerait la crédibilité nécessaire pour défendre les étapes qui comptent vraiment. Il les invite enfin à prendre la parole, car personne d'autre ne le fera à leur place, et à ne pas courir après chaque nouveauté. Leur mission, avant comme après l'IA, reste de construire des produits sûrs et utiles pour des êtres humains. La même newsletter signale par ailleurs une proposition de trois professeurs d'intégrer l'éthique directement aux cours techniques, ainsi que le possible financement de jusqu'à 1 milliard de dollars, au titre du CHIPS and Science Act, pour Anderon, une société issue d'IBM qui exploite une fonderie de puces quantiques créée cette année.

Le réalisateur de Wildwood juge l'IA « à l'opposé de tout ce que nous sommes dans ce studio

Wildwood, le nouveau film du studio d'animation en volume Laika, surtout connu pour Coraline et ParaNorman, est présenté comme sa production la plus ambitieuse à ce jour. Cette grande aventure fantastique a demandé cinq ans de travail. Le tournage a mobilisé plus de 230 marionnettes, dont 36 rien que pour le personnage principal, Prue, animées par une équipe de 49 animateurs. Au total, plus de 1 000 artistes ont contribué au film d'une manière ou d'une autre. Travis Knight, réalisateur du film et PDG de Laika, a récemment pris la parole contre l'intelligence artificielle générative. Il juge que celle-ci est « antithétique à tout ce que nous sommes dans ce studio ». Ce témoignage compte parce qu'il oppose deux conceptions de la création. D'un côté, un artisanat lent, où chaque plan est façonné à la main par des centaines de personnes. De l'autre, les outils génératifs, qui promettent des images produites presque instantanément et à moindre coût. Pour l'industrie du cinéma d'animation, la prise de position d'un dirigeant de studio, et pas seulement d'un artiste, signale que le rejet de ces technologies peut devenir un choix stratégique et un argument de différenciation face au public. Cette sortie s'inscrit dans un mouvement plus large. Travis Knight rejoint un groupe de cinéastes influents qui expriment leurs réserves face à l'essor de l'IA à Hollywood, où la question du remplacement de métiers créatifs et de l'usage d'œuvres existantes pour entraîner des modèles reste très débattue. Laika, qui a bâti sa réputation sur la patience et le savoir-faire manuel, offre un contrepoint naturel à ce débat.

💬 Quand le patron d'un studio refuse l'IA générative, ce n'est plus une posture d'artiste, c'est du positionnement : Selon moi, le "fait main" devient un label, comme le bio pour l'alimentation. Laika a cinq ans de travail, 230 marionnettes et 49 animateurs à mettre en avant, et ça, aucun modèle ne le copie. Bon, sur le papier ça marche pour eux. Reste à voir si le public paiera vraiment pour ça quand le reste du marché sortira ses films à moitié prix.

☕️ Une majorité d’Américains pensent que l’IA est une mauvaise chose pour la société

Alors que les élections de mi-mandat approchent aux États-Unis, prévues le 3 novembre, l'intelligence artificielle s'impose comme l'un des thèmes majeurs de la campagne. Un sondage de l'institut Ipsos réalisé pour le Washington Post et ABC News auprès de 2 545 Américains révèle que 57 % des sondés jugent l'IA néfaste pour la société, même si 50 % estiment qu'elle est une bonne chose pour eux personnellement. Les deux tiers considèrent que le gouvernement fédéral ne régule pas assez cette technologie, contre seulement 9 % qui pensent qu'il la régule trop. Mercredi 21 octobre, Donald Trump a réagi sur Truth Social en affirmant avoir imposé aux nouveaux centres de données, parfois « gigantesques », de produire leur propre électricité et de céder ou vendre leurs excédents à la communauté locale ou au réseau, ce qui, selon lui, entraîne une hausse du prix de l'électricité. Ce sondage met en lumière un décalage entre les préoccupations de l'opinion et le discours de l'industrie. Alors que les grands acteurs du secteur évoquent volontiers de supposés risques d'extinction de l'humanité, les Américains s'inquiètent surtout du piratage des systèmes informatiques, de leur capacité à prendre eux-mêmes leurs décisions, de la suppression d'emplois et de la montée des inégalités économiques. Les bénéfices attendus restent modestes : 34 % citent d'abord la facilitation des tâches du quotidien et le renforcement de la domination de leur pays dans le domaine, 20 % seulement croient à une productivité accrue, et 13 % à une création massive d'emplois. Pour les républicains, l'enjeu est direct, car l'implantation de centres de données est devenue un handicap électoral dans plusieurs communes, où les habitants redoutent la pression sur le réseau électrique et l'augmentation de leur facture. Cette situation tranche avec la ligne suivie jusqu'ici par la Maison-Blanche. Donald Trump a longtemps soutenu l'industrie de l'IA sans tenir compte des critiques, et a récemment écarté toute régulation contraignante en misant sur la « responsabilité » des entreprises. Sa déclaration sur l'électricité des centres de données apparaît donc comme une tentative tardive de répondre à une impopularité déjà bien installée. Elle intervient à quelques semaines d'un scrutin où le coût de la vie, et en particulier celui de l'énergie, pèse lourd. Reste à savoir si cette annonce se traduira par des mesures concrètes et si les électeurs y verront autre chose qu'un geste de campagne. Le parti démocrate pourrait pour sa part s'emparer du thème de la régulation, que l'opinion réclame massivement, et en faire un axe de son offensive.

💬 Selon Le Fil IA, l'IA a un problème d'acceptabilité sociale avant d'avoir un problème technique : tant que le gain reste individuel (50 % y trouvent leur compte) et que le coût est collectif (57 % la jugent néfaste, factures d'électricité en tête), le vote se fait contre elle. Les patrons de l'IA parlent d'extinction de l'humanité, les gens parlent de leur facture et de leur boulot. Pas la même conversation. Que Trump bricole une réponse sur les centres de données à trois semaines du scrutin, ça montre surtout que le sujet est devenu électoral. Reste à voir si ça tient après le 3 novembre.

Vous êtes l'équipe : Anekha Sokhal, Moshi

Lors de la conférence AI Engineer New York, Anekha Sokhal, PDG de la start-up Moshi, a participé à un entretien avec swyx, l'animateur du podcast de l'événement, pour raconter son parcours et présenter son produit. Diplômée de l'université de Warwick en mathématiques, recherche opérationnelle, statistiques et économie, elle a d'abord travaillé chez JPMorgan avant de devenir trader de dérivés énergétiques. Elle a ensuite obtenu une bourse Fulbright, puis s'est lancée comme fondatrice. Moshi, son entreprise, développe un moteur de recommandation qui relie le flux d'informations de marché à ce qui compte réellement pour le portefeuille d'un trader. Elle le décrit avec humour comme ce qui naîtrait d'un enfant de Bloomberg, de Claude et de Netflix : des données de marché, une interface pour les exploiter et des recommandations personnalisées. Venue pour une seule intervention, elle a prolongé son séjour à New York à plusieurs reprises, car les rendez-vous se sont enchaînés jusqu'au lundi suivant, avec même une invitation à poursuivre les discussions à Houston, capitale de l'énergie. L'enjeu est très concret pour les professionnels de la finance. Un trader d'énergie doit suivre un volume d'informations qu'aucun humain ne peut lire en entier, et les tableaux de bord classiques ne suffisent plus : Anekha Sokhal défend l'idée qu'une IA utile doit s'adapter à la façon dont les gens travaillent réellement, en passant des tableaux de bord aux flux de travail. Cela suppose de sélectionner des sources fiables, de distinguer le signal du bruit et d'extraire correctement les données de documents complexes, un point pour lequel elle évoque notamment l'outil Reducto. L'entretien aborde aussi l'arbitrage entre construire ses propres modèles et acheter des modèles existants. Un autre sujet sensible concerne les ingénieurs en IA : beaucoup se disent écrasés par la pression de leur direction, qui leur répète « vous êtes l'équipe » et leur demande de bâtir seuls des systèmes qui mobilisaient auparavant une dizaine de personnes. Ce témoignage s'inscrit dans une période de très forte accélération, où, selon elle, tout le monde se sent dépassé. Sa formation en statistiques et en mathématiques, que beaucoup appellent désormais « IA », lui donne un recul sur l'évolution du domaine, et son passé de trader lui permet de dialoguer avec un animateur issu du même monde. Elle insiste sur une leçon tirée de la conférence : rencontrer les utilisateurs passe avant d'embaucher, et les conversations avec les clients guident le produit plus sûrement que l'agrandissement de l'équipe. L'épisode a été enregistré à la fin de l'AI Engineer New York, et l'organisation annonce déjà AIE CODE, dernière grande conférence de l'année, dont la billetterie est ouverte. La suite pour Moshi se jouera dans les rendez-vous qui s'enchaînent, notamment auprès des acteurs du secteur énergétique.

Vous êtes l'équipe : Anekha Sokhal, Moshi

Anekha Sokhal, fondatrice et directrice générale de Moshi, a raconté son parcours et sa vision lors d'un entretien avec swyx, enregistré à l'issue de la conférence AI Engineer New York. Ancienne trader de produits dérivés de l'énergie, formée en mathématiques, recherche opérationnelle, statistiques et économie à l'université de Warwick, puis passée par JPMorgan et une bourse Fulbright, elle a créé Moshi pour répondre à un problème qu'elle a vécu : le volume d'informations de marché dépasse ce qu'une personne peut lire. Son outil est un moteur de recommandation qui relie les informations de marché à ce qui compte réellement pour le portefeuille d'un trader. Elle le décrit comme ce qui naîtrait d'un croisement entre Bloomberg, Claude et Netflix : des données de marché, une interface pour travailler avec elles, et des recommandations adaptées à chaque utilisateur. Sa première participation à l'événement s'est révélée fructueuse : prévue pour repartir le jour même, elle a prolongé son séjour à New York à plusieurs reprises grâce à des rendez-vous enchaînés jeudi, vendredi et lundi, certains prospects du secteur de l'énergie l'invitant même à poursuivre les discussions à Houston. Ce type d'outil touche une difficulté très concrète des professionnels de la finance : la surcharge informationnelle. Plutôt que d'ajouter un tableau de bord de plus, Moshi vise à passer des dashboards aux flux de travail, c'est-à-dire à s'insérer dans la manière dont les traders travaillent déjà. Le sujet des sources fiables et du tri du signal parmi le bruit est central, tout comme l'extraction de documents, pour laquelle elle évoque la société Reducto, et l'arbitrage entre construire ses propres modèles ou acheter ceux du marché. L'entretien met aussi en lumière une pression croissante sur les ingénieurs en IA. Selon elle, beaucoup se sentent débordés, car leur direction considère désormais qu'il n'y a plus besoin d'équipe et que « vous êtes l'équipe ». Un ingénieur doit alors construire seul un système complet que dix personnes auraient autrefois développé. Cette parole s'inscrit dans un moment où l'IA, que son parcours en statistiques et en mathématiques rattache à des méthodes anciennes rebaptisées, avance si vite que de nombreux professionnels se disent dépassés. La conférence AI Engineer New York a servi de lieu de rencontre entre fondateurs, ingénieurs et clients potentiels, et Sokhal en tire une leçon de méthode : parler aux utilisateurs passe avant l'embauche. Elle s'appuie sur ces échanges pour affiner son produit, tandis que l'équipe organisatrice prépare déjà AIE CODE, dernier grand rendez-vous de l'année, dont la billetterie est ouverte. Elle cite également un article de recherche, GIQ, évoqué durant l'entretien. Pour Moshi, les suites probables passent par les rendez-vous obtenus auprès d'acteurs de l'énergie, secteur où elle a elle-même exercé et où le besoin de synthèse de l'information est aigu.

Les parents sous-évaluent le temps passé par les enfants sur les IA génératives

Selon un sondage YouGov publié jeudi 22 octobre pour le think tank européen Interface, 86 % des adolescents français de 11 à 17 ans utilisent plus ou moins régulièrement des IA génératives, alors que seuls 76 % des parents pensent que leurs enfants le font. L'enquête repose sur 1 138 parents et 970 adolescents interrogés avec l'accord de leurs parents. L'écart est le plus net pour les chatbots généralistes comme ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot : 78 % des jeunes déclarent s'en servir, contre 66 % d'après leurs parents. Il est plus faible pour les assistants vocaux (55 % contre 49 %). L'usage hebdomadaire est lui aussi sous-estimé, à 41 % côté parents contre 51 % déclarés par les enfants, et la sous-évaluation semble plus forte chez les plus jeunes. Les parents, eux, sont de gros utilisateurs : 80 % emploient une IA généraliste, 57 % un assistant vocal, 45 % une IA intégrée aux réseaux sociaux et un tiers un compagnon IA comme Character.AI, Replika ou Nomi. L'enquête montre que les deux générations ne voient pas les mêmes risques. Les parents restent partagés : 32 % jugent l'IA utile à la réussite scolaire, mais 27 % estiment qu'elle nuit au développement de la réflexion personnelle de leur enfant, et 24 % qu'elle l'expose à des informations fausses ou trompeuses. Les adolescents perçoivent bien moins les aspects négatifs : 47 % retiennent surtout un gain de temps, par exemple pour les devoirs, et seulement 17 % pensent que l'IA les empêche de réfléchir par eux-mêmes. Pourtant, 92 % des jeunes souhaiteraient passer moins de temps sur ces outils. Ils sont 59 % à trouver qu'ils passent trop de temps avec des compagnons IA et 57 % avec les IA intégrées aux réseaux sociaux. Cela suggère que la conception de ces services pousse à un usage plus intensif que celui qu'ils désirent. Pour les familles comme pour les pouvoirs publics, le dialogue et l'encadrement reposent donc sur une perception erronée de la réalité. Ce sondage s'inscrit dans le débat croissant sur la place de l'IA générative chez les mineurs, entre promesses éducatives et craintes sur l'attention, l'esprit critique et la dépendance, notamment avec les compagnons conversationnels. Son intérêt méthodologique est de mesurer à la fois l'accès et l'usage des parents et la perception croisée de la relation des enfants à ces outils. Interface se présente comme apartisan et non affilié à une institution publique ou privée. Sa page de transparence financière mentionne toutefois des financements de l'Open Society Foundation, de la William and Flora Hewlett Foundation, de la fondation Mercator et de l'entreprise Luminate, un point à garder en tête pour lire les conclusions. Les suites possibles concernent la régulation des IA intégrées aux réseaux sociaux et des compagnons IA, ainsi que l'éducation numérique des familles.

💬 Dix points d'écart entre ce que les ados font et ce que leurs parents croient, ça se rattrape. Le chiffre qui compte est ailleurs : 92 % des jeunes voudraient passer moins de temps sur ces outils, et 59 % trouvent qu'ils s'éternisent avec les compagnons IA. Selon Le Fil IA, le vrai angle mort n'est pas que les parents ignorent l'usage, c'est que les ados eux-mêmes disent subir un usage que le design des produits leur impose. Bon, sondage financé par des fondations engagées, donc on lit avec du recul, mais ce 92 % ne se discute pas à la légère.

Elon Musk : « l’argent va devenir sans intérêt », assure l’homme le plus riche du monde

Elon Musk affirme que l'argent deviendra bientôt « sans intérêt », une déclaration relayée par Frandroid. Le milliardaire, présenté comme l'homme le plus riche du monde, estime que l'essor combiné de l'intelligence artificielle et de la robotique rendra la monnaie totalement obsolète. Il prolonge ainsi une prédiction récente, selon laquelle le travail obligatoire disparaîtrait d'ici vingt ans. Pour lui, des machines capables de produire biens et services en abondance rendraient les échanges monétaires superflus. Cette sortie compte parce qu'elle vient de quelqu'un qui dirige des entreprises au cœur de cette transition, notamment Tesla avec ses robots humanoïdes et xAI dans l'IA. Si l'on prenait cette vision au sérieux, elle remettrait en cause le fonctionnement des salaires, de la fiscalité, de la protection sociale et des marchés. Les salariés dont les métiers sont exposés à l'automatisation, comme les États qui financent leurs budgets par l'impôt sur le travail, seraient les premiers concernés. Reste que l'annonce ne s'accompagne, dans le résumé disponible, d'aucun calendrier précis ni d'aucun mécanisme pour répartir cette abondance. Ces propos s'inscrivent dans un débat plus large sur l'impact de l'IA sur l'emploi, où s'opposent partisans d'un revenu universel et sceptiques qui rappellent que les promesses technologiques ont souvent devancé la réalité. Musk a l'habitude de formuler des prévisions audacieuses, dont beaucoup se sont réalisées plus tard que prévu, voire pas du tout. La question de la propriété des machines et du partage de la richesse qu'elles créeront restera au centre des discussions, alors que les géants de la tech accélèrent leurs investissements dans l'IA et la robotique.

30 mois sur la courbe exponentielle (en graphiques)

Ethan Mollick publie aujourd'hui son deuxième livre sur l'IA, Co-Existence, trente mois après la sortie de Co-Intelligence début 2024. Pour mesurer le chemin parcouru, il a fait réaliser des graphiques par Opus 5.5 dans Claude Projects, où un agent « orchestrateur » unique crée d'autres agents selon les besoins. Quelques phrases de consigne ont suffi pour obtenir en minutes recherches, graphiques, mises en page, images et citations, soit des heures de travail humain. L'IA a même corrigé une erreur de calcul de l'auteur, qui comptait intituler son billet « 28 mois » au lieu de 30. Depuis GPT-4, seul meilleur modèle du monde de début 2023 à début 2024, vingt modèles d'Anthropic, Google et OpenAI se sont succédé en tête. Au total, 180 modèles surpassent désormais GPT-4 à sa sortie, dont beaucoup à poids ouverts, et dix-neuf tournent sur un smartphone récent. Selon le benchmark METR, qui mesure la durée de travail humain qu'une IA accomplit avec au moins 50 % de réussite à partir d'une seule consigne, cette durée a doublé huit fois : de quatre minutes en 2024 à 17 heures en avril 2026, quand l'auteur a remis son manuscrit. Le prix d'une bonne réponse au test GPQA est passé de 30 centimes à 0,04 centime. Ces chiffres montrent une progression d'une régularité frappante, que l'auteur décrit comme une exponentielle. Le passage des chatbots, qu'il fallait guider pas à pas, à l'IA agentique, à qui l'on délègue une tâche entière, change la nature du travail avec ces outils. Pour les professionnels, la question n'est plus de savoir comment dialoguer avec une IA, mais quoi lui confier et comment vérifier le résultat. La chute des coûts, combinée à la hausse des capacités, rend ces usages accessibles bien au-delà des grandes entreprises. La diffusion de modèles ouverts, dont certains tournent localement sur un téléphone, élargit encore l'accès et complique tout contrôle centralisé de la technologie. Le benchmark METR a toutefois atteint ses limites : l'organisme estime ne plus pouvoir mesurer avec précision la durée de travail que l'IA peut accomplir avec ses méthodes actuelles. D'autres études suggèrent que cette durée pourrait atteindre 17 semaines, voire davantage. Ce bilan s'inscrit dans une trajectoire lancée par la phrase de Co-Intelligence : « C'est la pire IA que vous utiliserez jamais », que l'auteur juge littéralement vraie à chaque instant depuis. La rivalité entre Anthropic, Google et OpenAI, seules entreprises à avoir tenu la première place, alimente ce rythme de sortie, tandis que les modèles ouverts rattrapent peu à peu un niveau qui était celui de la pointe en 2024. Mollick nuance pourtant le tableau : la frontière des capacités reste « en dents de scie », comme il y a trente mois. L'IA demeure médiocre pour l'écriture longue, alors qu'elle est passée de très faible à surhumaine en résolution de problèmes mathématiques. Même là où elle excelle, de petites lacunes créent de grands besoins d'intervention humaine, au moins pour l'instant. Co-Existence se penche sur cette cohabitation entre humains et machines de plus en plus autonomes.

💬 Selon Le Fil IA, la vraie nouveauté n'est plus la puissance des modèles mais le déplacement du goulot d'étranglement : le travail difficile, c'est désormais de savoir quoi déléguer et comment vérifier le résultat. Quatre minutes de travail humain en 2024, 17 heures aujourd'hui, et un benchmark METR qui ne sait plus mesurer, ça veut dire que la courbe a dépassé nos règles. Le plus parlant pour moi, c'est l'IA qui corrige l'erreur de calcul de Mollick (30 mois, pas 28), bon, anecdote mignonne, mais elle dit tout. Reste le « en dents de scie » : sur l'écriture longue, ça cale encore, et c'est là que tu dois rester vigilant.

L'adoption de l'IA par secteur : les enseignements pour les autres industries

L'adoption de l'intelligence artificielle au travail varie fortement d'un secteur à l'autre, selon une enquête de TripleTen publiée en 2026. La tech arrive en tête, suivie de près par la finance : 48 % des salariés de ce secteur se sont vu demander d'utiliser des chatbots d'IA et 32 % d'automatiser une partie de leur travail. La santé (18 %) et l'éducation (25 %) affichent une exposition initiale nettement plus faible. Tous secteurs confondus, 79 % des travailleurs interrogés disent avoir dû apprendre au moins une compétence nouvelle. Un chiffre se détache : seuls 30 % des managers et dirigeants jugent indispensable de savoir évaluer si une réponse de l'IA est juste ou fausse, ce qui place cette aptitude au sixième rang d'une liste de sept. Autre donnée marquante, lorsqu'un manager apprend un nouveau savoir-faire ou un nouveau processus d'automatisation auprès d'un de ses employés, 88 % de ces innovations portées par les salariés deviennent une pratique standard de l'entreprise. Ces écarts ne signalent pas un retard des secteurs non technologiques, mais des rythmes d'absorption différents. Pour les équipes hors tech, ils offrent une sorte de feuille de route : les compétences exigées aujourd'hui chez les développeurs et les chefs de produit, comme l'automatisation de tâches ou la formulation de requêtes aux modèles, se retrouveront bientôt en première ligne, de la gestion des flux de patients à l'hôpital au traitement des rapports administratifs dans les districts scolaires. Pour les salariés, l'enjeu est concret. Ceux qui repèrent les tâches administratives répétitives et les rationalisent avec l'IA gagnent voix au chapitre dans la définition des règles internes, avec à la clé de meilleures perspectives de fidélisation, de promotion et d'augmentation. La capacité à contrôler les résultats prend aussi une valeur particulière : pour repérer une mauvaise réponse, il faut savoir à quoi ressemble la bonne, un atout qui revient aux travailleurs expérimentés. Ana Riabova, responsable de la stratégie et de l'accompagnement IA chez TripleTen, résume que le vrai gain n'est pas seulement de gagner du temps, mais d'élargir ce que l'on peut faire soi-même au lieu de le déléguer. Ce constat s'inscrit dans un débat public largement dominé par la Silicon Valley, où l'on décrit volontiers la tech comme un cas à part. L'enquête propose au contraire de la voir comme le premier maillon d'une chaîne, à mesure que les outils d'IA générative et d'automatisation gagnent en maturité. Les secteurs fortement réglementés ou centrés sur la relation humaine, comme la santé et l'éducation, comptent des métiers cliniques, pédagogiques et administratifs très divers. Une adoption uniforme et rapide y était donc improbable, d'autant que la conformité impose un rythme plus mesuré. Reste à voir si les déploiements plus larges de logiciels dotés d'IA, attendus dans les réseaux de santé, les établissements scolaires et le commerce, suivront la trajectoire de la finance. Les entreprises qui laissent leurs employés expérimenter et remonter leurs trouvailles semblent mieux placées pour transformer ces outils en pratiques durables. Il faut toutefois tenir compte d'une limite : ces chiffres reposent sur une enquête déclarative d'un acteur de la formation, et non sur des mesures d'usage réel.

💬 La tech devant, la finance juste derrière, la santé à la traîne : ce n'est pas un retard, c'est un ordre de passage. Selon Le Fil IA, ce que font aujourd'hui les développeurs avec l'IA est un brouillon de ce que feront demain les métiers réglementés, hôpital et école compris. Ce qui m'accroche, c'est que seuls 30 % des managers jugent indispensable de savoir juger si la réponse de l'IA est juste. Bon, sur le papier, l'enquête vient d'un acteur de la formation et reste déclarative, donc à prendre avec des pincettes. Mais ça pose la vraie question : qui vérifie, quand tout le monde automatise ?

« On utilise l’IA » : un cadre de Xbox brise le secret avant de supprimer son compte

Brandon Stirrup, responsable de la stratégie commerciale chez Xbox, a affirmé sur le réseau social X, les 18 et 19 octobre 2026, que « des centaines » d'employés de la division jeu vidéo de Microsoft utilisent l'intelligence artificielle dans leur travail sans le dire ouvertement. Moins de 24 heures après ces publications, son compte avait disparu de la plateforme. Les éléments disponibles ne précisent pas si le cadre a lui-même supprimé son compte ou si cette disparition fait suite à une intervention de sa hiérarchie. Aucune réaction officielle de Microsoft n'est rapportée à ce stade. Ce témoignage est rare, car il vient d'une personne en poste dans l'entreprise concernée. Si l'affirmation est exacte, elle indique qu'une partie notable des équipes recourt à l'IA de façon discrète, sans l'afficher auprès des collègues ni du public. Pour les joueurs, cela relance la question de la place réelle de ces outils dans la fabrication des jeux et des services Xbox. Pour les salariés et les créateurs, elle pose celle de la transparence interne sur des pratiques que certains jugent sensibles. L'épisode s'inscrit dans un contexte de forte tension autour de l'IA générative dans le jeu vidéo. Microsoft encourage depuis plusieurs années l'adoption de ces outils dans l'ensemble de ses activités, alors qu'une partie des joueurs et des professionnels du secteur reste très méfiante, notamment sur l'emploi des artistes, des scénaristes et des acteurs de doublage. Le silence de l'entreprise et la suppression du compte laissent la porte ouverte à une clarification officielle ou à de nouvelles prises de parole d'employés.

Rendre internet plus adapté aux agents IA pourrait le dégrader pour tous les autres

Jusqu'à récemment, les internautes se répartissaient en deux catégories : les robots et les humains. Les sites autorisent depuis longtemps les robots à effectuer des tâches automatisées, comme copier le contenu des pages, mais des règles encadrent ce qu'ils peuvent consulter et leur comportement. L'arrivée d'agents d'IA personnels, capables de réserver un vol ou une chambre d'hôtel pour le compte d'un utilisateur, bouleverse cet équilibre. Ils ont été lancés à grande échelle avec des applications comme Dots d'OpenAI et Muse de Meta. Muse a été téléchargée 5 millions de fois en un mois, et le trafic web agentique a triplé entre août et septembre. Le mélange de ces agents et de visiteurs humains s'est mal passé : de nombreux sites bloquent les agents envoyés par des consommateurs pour négocier des prix ou organiser des vacances. TechCrunch a rapporté des difficultés sur des sites allant de Pizza Hut à Yelp, qui interdit à l'IA de réserver des restaurants. Amazon bloque les agents de Muse et poursuit en justice la start-up Perplexity pour bloquer les siens. Un juge a récemment donné raison à Perplexity, mais Amazon a fait appel, soutenant que les agents menacent son activité publicitaire en rendant plus difficile la distinction entre les annonces vues par des humains et celles servies à des robots. Ces blocages gênent pour l'instant les premiers utilisateurs, mais Ethan Mollick, professeur associé à la Wharton School de l'Université de Pennsylvanie, prédit qu'ils toucheront bientôt tout le web. Dès qu'il sera connu que des agents peuvent réclamer des remboursements ou négocier des tarifs, ils submergeront les services clients au point de les rendre inutilisables pour les vrais clients. Selon lui, les humains finiront par s'agacer que leurs agents ne puissent pas agir en leur nom. Les plateformes ont donc un intérêt financier à les laisser entrer, d'autant que l'essentiel du trafic agentique concerne le commerce en ligne. Shopify accueille déjà ces agents en leur ouvrant des circuits de paiement dédiés, qui contournent les pages conçues pour les humains. La question est de savoir ce que deviendra le web pour tous les autres. Les agents forment en réalité une troisième catégorie de visiteurs : ils ne sont pas humains et naviguent à la vitesse des machines, mais ils ne sont pas non plus de simples robots, puisqu'ils agissent pour des personnes à des fins légitimes. Comme ils échappent aux systèmes actuels de distinction entre robots et humains, certaines plateformes, surtout les plus soucieuses de sécurité, préfèrent les interdire. Si la demande persiste, le web sera de plus en plus repensé pour eux, alors que les humains restaient jusqu'ici les utilisateurs visés, même sur un web conçu pour capter leur attention. Les sites pourraient être délaissés comme destinations pour les personnes réelles, qui y trouveraient des interfaces dégradées pour comparer ou parcourir elles-mêmes les produits. Les systèmes de vérification, imparfaits, pourraient aussi leur demander sans cesse de prouver qu'elles ne sont pas des agents. Le risque est un internet optimisé pour des agents appelés à être plus nombreux que nous, et plus pénible pour les humains restants.

Next, un pacte : trois ans plus tard, toujours INtact ?

Le 16 octobre 2026 a marqué le troisième anniversaire de la soirée organisée à Nanterre, en octobre 2023, pour présenter la relance de Next INpact, devenu Next. À l'été 2023, le journal était exsangue, malgré une communauté qui avait répondu présente à chaque appel à soutien financier pendant deux ans. Ferdinand, dit Ferd, patron de moji, avait alors proposé de racheter le site et de lui donner les moyens de renaître, en s'engageant à ne pas interférer avec la ligne éditoriale. La transaction a été bouclée le 26 septembre 2023. La rédaction dresse aujourd'hui un bilan d'étape des engagements pris à l'époque, qualifiés de « pacte » avec les lecteurs. Le premier a été le plus radical : couper totalement la publicité, essentiellement l'affiliation, ainsi que les appels aux dons, pour ne reposer que sur les abonnements. La grille tarifaire a été simplifiée, avec un prix unique de 8 euros par mois ou 80 euros par an. Ce tarif n'a pas bougé, alors que le pacte initial prévoyait une hausse à 10 euros mensuels. Un tarif solidaire à 25 euros par an, ouvert aux moins de 25 ans et aux petits revenus, s'est étendu à un public plus large. Au printemps 2025, la « libération » automatique des articles réservés aux abonnés a été abandonnée. Côté rédaction, deux postes payés à la pige sont passés en CDI dès la reprise. L'équipe compte désormais huit journalistes à temps plein, dont le dessinateur de presse Flock, après l'arrivée de Mickaël au printemps. Mathilde a annoncé son départ prochain, mais l'effectif doit être maintenu, voire renforcé. Ce bilan montre qu'un modèle sans publicité et fondé sur la seule qualité éditoriale peut tenir pour un média spécialisé. Pour les lecteurs, il garantit une information débarrassée des contenus d'affiliation et des « bons plans », et un prix resté stable depuis trois ans. Le choix de fermer l'accès aux archives a aussi une portée plus large. Il défend la valeur des articles de fond, qui deviennent un argument d'abonnement, et vise à empêcher que des contenus à forte valeur ajoutée ne servent à entraîner de grands modèles de langage. C'est un positionnement que d'autres titres de presse, confrontés au même pillage de leurs contenus par l'IA, observent de près. Pour la rédaction, l'indépendance éditoriale et la stabilité des postes sont la condition de sa crédibilité. Cette dynamique se traduit déjà par une hausse du volume de publications dans le flux quotidien. Le pari était risqué dès le départ. Il revenait à supprimer une source de revenus tout en augmentant les dépenses, sur la base d'un compte d'exploitation proche du rouge écarlate. Il s'inscrit dans une crise plus large de la presse en ligne, dont les revenus publicitaires s'érodent et dont l'audience dépend des plateformes et des moteurs de recherche. Le sauvetage de Next INpact repose sur un équilibre singulier : un actionnaire privé qui finance la renaissance, une communauté de lecteurs fidèles et une garantie d'indépendance dont la solidité se mesure dans la durée. L'ambition affichée reste de figurer parmi les meilleurs médias tech francophones. La suite dépendra de la capacité du titre à convertir son audience en abonnés, à renforcer encore ses effectifs malgré les départs, et à conserver un prix stable dans un marché où les coûts augmentent.

Des projets « finis » à l’IA : pourquoi l’un des leaders de la décompilation de jeux jette l’éponge

Le 15 octobre 2026, Luke Street a fermé l'index public de decomp.dev et cessé d'accepter de nouveaux projets. Lancé en 2024, ce site recensait et suivait l'avancement de la décompilation de jeux rétro. Cette pratique consiste à reconstituer, à la main, un code source qui, une fois recompilé, redonne exactement le programme d'origine. Son créateur explique sa décision par l'arrivée de l'intelligence artificielle, qui aurait selon lui brisé l'entraide entre bénévoles, moteur de ces chantiers collectifs. Ce renoncement touche un écosystème où des centaines de passionnés travaillent sans rémunération, fonction après fonction, pendant des années. Un tel suivi public donnait de la visibilité aux projets, attirait de nouveaux contributeurs et permettait de mesurer concrètement les progrès. Si des projets sont désormais déclarés « finis » grâce à l'IA, la valeur de ces indicateurs s'érode : le pourcentage affiché ne reflète plus forcément le travail humain, la compréhension du code ni la transmission du savoir. Pour les communautés, c'est la confiance et la motivation qui sont en jeu, tout comme la place des nouveaux venus. Le mouvement de la décompilation s'est développé sur la base d'un effort partagé, où chacun relit, corrige et enrichit le travail des autres. L'irruption des outils génératifs pose la même question que dans d'autres communautés open source : comment accueillir des contributions produites en masse sans décourager ceux qui s'investissent à la main ? D'autres sites et projets pourraient adopter des règles plus strictes, ou choisir comme Luke Street de se retirer.

💬 Un pourcentage de décompilation, c'était une preuve de travail. Dès que l'IA peut cocher les cases à la place des humains, la jauge ne mesure plus rien, et c'est tout le système de reconnaissance de ces communautés qui saute. Ce que Luke Street ferme, c'est moins un site qu'un thermomètre devenu faux. Le vrai sujet, c'est la transmission : un projet "fini" que personne n'a compris, c'est du flan, et les nouveaux venus n'ont plus rien à apprendre dessus. Bon, je ne jette pas l'IA pour autant, mais sans règle claire sur ce qui compte comme contribution, d'autres vont suivre.