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La France va investir 20 millions d’euros pour aider cinq acteurs à construire une offre commune de cloud et d’intelligence artificielle destinée aux données sensibles. Mais il ne s’agit pas de créer un nouveau cloud national à partir de zéro. Le programme est piloté par Cloud Temple avec Thales, Bull, Vates et le CEA. Les partenaires ajouteront 27 millions d’euros aux fonds de France 2030, soit 47 millions au total d’ici fin 2028. Chacun fournit une partie de la chaîne. Cloud Temple apporte son infrastructure existante et pilote l’ensemble. Thales intervient sur la cybersécurité et avec sa filiale S3NS. Bull doit intégrer les infrastructures matérielles et logicielles nécessaires à l’intelligence artificielle. Le CEA travaillera sur les architectures futures, tandis que Vates fournit une technologie française de virtualisation open source. L’objectif est de proposer à terme des services d’infrastructure, de plateforme et d’IA pour les administrations et entreprises manipulant des données particulièrement sensibles, dans la santé, la finance ou l’industrie. Le terme important est « cloud de confiance ». En France, la référence est SecNumCloud, qualification délivrée par l’ANSSI. Elle impose des exigences techniques mais aussi juridiques, notamment pour réduire l’exposition aux lois extraterritoriales et maintenir données, opérations sensibles et contrôle du service dans l’Union européenne. Cloud Temple dispose déjà d’offres qualifiées. Mais cela ne signifie pas que chaque nouveau service développé par le consortium recevra automatiquement le label : l’ANSSI rappelle que SecNumCloud qualifie une offre précise, pas simplement une entreprise ou l’infrastructure qui l’héberge. Le défi sera surtout économique. La Direction générale des entreprises estime que les hyperscalers étrangers contrôlent encore plus de 70 % du marché, avec des catalogues de services et des moyens d’investissement considérables. Même certains dirigeants français du cloud doutent que des consortiums suffisent à combler ce retard. Source : Cloud Temple Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Un détecteur d’intelligence artificielle ne sait pas que ChatGPT a écrit un texte. Il calcule surtout à quel point ce texte ressemble à ceux qu’il a appris à reconnaître comme artificiels. C’est une distinction essentielle, car un score affichant 97 ou 99 % peut donner l’impression d’une preuve presque scientifique. Ces outils ne fonctionnent pas comme un logiciel antiplagiat. Ils ne recherchent pas votre paragraphe dans une base contenant toutes les réponses produites par ChatGPT. Les systèmes modernes découpent d’abord le texte en tokens, transforment ces éléments en représentations numériques, puis les font analyser par un réseau neuronal entraîné sur de grandes quantités de textes dont l’origine est connue. Pangram, par exemple, entraîne son modèle avec des documents humains et des productions provenant de dizaines de modèles d’IA. Pour éviter qu’il apprenne simplement qu’un article scientifique est « humain » et qu’une dissertation est « artificielle », l’entreprise génère aussi des textes synthétiques reproduisant le sujet, le ton et la longueur des exemples humains. Cela permet de comprendre pourquoi l’ancienne explication fondée uniquement sur la « perplexité » est devenue insuffisante. Cette mesure évalue à quel point les mots d’un texte sont prévisibles. Elle a beaucoup servi aux premières générations de détecteurs, mais les outils actuels combinent bien davantage de caractéristiques grâce à des modèles d’apprentissage profond. Le problème apparaît lorsque l’écriture devient hybride. Corriger quelques fautes avec une IA, lui faire réécrire plusieurs paragraphes ou lui demander l’intégralité d’un texte sont trois situations très différentes, alors que le détecteur ne voit que le résultat final. Une étude publiée cette année a ainsi montré qu’un détecteur scientifique repérant initialement 99,8 % des textes artificiels tombait à 70,4 % après paraphrase. Un autre projet, AITDNA, qui conserve tout l’historique de rédaction entre humains et IA, constate que les détecteurs sont souvent performants pour certaines définitions du « texte IA », beaucoup moins lorsqu’on mélange toutes les formes de collaboration. Source : Clubic Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Plus de 200 gigaoctets de fichiers attribués à Cartoon Network circulent actuellement sur Internet. Ce ne sont pas simplement des épisodes ou des vidéos inédites : ce sont les documents qui montrent comment certaines séries ont réellement été fabriquées. Le lot concernerait plus d’une trentaine de productions, parmi lesquelles Adventure Time, Les Super Nanas, Regular Show, Teen Titans ou Le Monde incroyable de Gumball. On y trouverait des storyboards, des décors en haute définition, des guides de personnages, des fichiers Photoshop conservant leurs calques et surtout des projets d’animation modifiables. Pour Gumball, par exemple, circuleraient des fichiers Flash des deux premières saisons avec les « rigs » des personnages. Un rig est une sorte de squelette numérique : bras, jambes, yeux ou bouche peuvent être déplacés séparément pour animer le personnage sans devoir tout redessiner. C’est ce qui donne à cette fuite une valeur inhabituelle pour les animateurs et les historiens. Un épisode terminé montre le résultat. Les fichiers de production montrent les choix intermédiaires, les corrections et les techniques utilisées par les équipes. Pour Adventure Time seulement, les internautes évoquent environ 90 gigaoctets de matériel. Mais une précaution importante demeure : ni Cartoon Network, ni Warner Bros. Discovery, ni son nouveau propriétaire n’ont publiquement authentifié l’ensemble de ces archives. L’origine exacte de la fuite reste également inconnue. Le volume de plus de 200 gigaoctets provient des personnes qui diffusent ou analysent les fichiers et des premiers médias qui ont couvert l’affaire, pas d’un inventaire officiel. Il est donc trop tôt pour parler d’un piratage confirmé ou pour attribuer la fuite à une restructuration précise. Source : Clubic Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

L’intelligence artificielle permet désormais de reconstruire en quelques jours des morceaux entiers de jeux vidéo commerciaux. Mais écrire le code avec une IA ne fait pas disparaître les droits sur les cartes, les sons ou les personnages d’origine. Le développeur Luckey Faraday en a fait l’expérience avec deux projets gratuits jouables dans un navigateur. Le premier, baptisé « Claude of Duty », reproduisait une partie du multijoueur de Black Ops II, avec notamment les cartes Hijacked et Nuketown 2025. Le second recréait Kino der Toten, célèbre carte Zombies du premier Black Ops. Faraday affirme n’avoir écrit lui-même aucune ligne de code pour Claude of Duty. Il a lancé plusieurs agents de programmation, d’abord avec des modèles GLM et Qwen, puis Claude et d’autres IA, en leur confiant séparément les armes, les déplacements, les ennemis, le son ou l’interface. Environ 48 heures de travail automatisé auraient suffi pour obtenir une première version jouable. Le problème juridique se trouve ailleurs. Les dépôts des projets précisaient que les cartes, modèles, animations, sons et autres éléments graphiques provenaient directement des jeux originaux sur PC. Ils appartenaient donc toujours à leurs détenteurs de droits. Le 10 octobre, Faraday a annoncé qu’Activision lui avait adressé une demande de retrait au titre du DMCA américain. Les versions hébergées ont disparu. Il faut toutefois conserver une nuance importante : la notification complète n’a pas été rendue publique et Activision n’a pas commenté l’affaire. Un retrait DMCA n’est pas non plus une décision de justice sur le fond. L’intérêt du cas dépasse donc Call of Duty. Le « vibe coding » réduit brutalement le temps et les compétences nécessaires pour construire une copie fonctionnelle d’un logiciel complexe. Mais l’IA automatise la programmation, pas l’acquisition des droits. Source : Les Numériques Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Quatorze ans après son annonce, Squadron 42 vient de franchir deux étapes beaucoup plus concrètes qu’une nouvelle bande-annonce : des joueurs extérieurs au studio ont pu y jouer plusieurs heures, et sa page Steam affiche désormais une sortie prévue au deuxième trimestre 2027. Squadron 42 est la campagne solo située dans l’univers de Star Citizen, le gigantesque projet spatial de Cloud Imperium Games. Le joueur y incarne une recrue de la marine humaine, avec combats à pied, pilotage de vaisseaux et séquences très cinématographiques portées notamment par Mark Hamill, Gary Oldman et Gillian Anderson. Le 9 octobre, à Manchester, plusieurs dizaines d’invités ont pu jouer environ cinq heures à une version encore en développement. Leurs témoignages décrivent un jeu effectivement jouable, avec exploration, combats spatiaux et affrontements à pied, même si des bugs et du travail de finition subsistent. Le lendemain, une autre étape est devenue publique : Squadron 42 est apparu sur Steam. La fiche de Valve donne désormais une fenêtre de lancement entre avril et juin 2027. Ce n’est pas une date ferme : Steam parle explicitement de sortie « prévue », et ni prix ni précommande ne sont encore proposés. La configuration minimale est également intéressante par son flou. Cloud Imperium annonce 16 gigaoctets de mémoire vive, une carte graphique disposant de 8 gigaoctets de mémoire vidéo et 150 gigaoctets de stockage. Aucun matériel recommandé n’est encore indiqué, ce qui empêche de savoir ce qu’il faudra réellement pour profiter du niveau graphique montré dans les démonstrations. Après autant d’années de reports, une page Steam ne suffit évidemment pas à garantir que Squadron 42 sortira au printemps prochain. Elle change néanmoins la nature du calendrier : le projet n’est plus seulement présenté au travers de démonstrations contrôlées par son studio, il dispose désormais d’une fenêtre commerciale affichée publiquement sur la principale boutique PC. Source : Steam Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Connaître votre adresse, votre numéro de téléphone ou votre adresse mail ne prouve plus qu’un interlocuteur est légitime. Selon un haut responsable de la gendarmerie, les données de près de 80 % des Français seraient déjà proposées à la vente sur le darknet. Le chiffre a été avancé le 8 octobre à Toulon par le général André Petillot, major général de la gendarmerie. Il explique que l’exposition varie énormément : pour certains, quelques coordonnées circulent ; pour d’autres, des fichiers peuvent réunir adresse, téléphone, courriel ou données de santé. Ces informations servent ensuite à préparer des escroqueries, notamment des usurpations d’identité ou de faux dossiers de prêt. Il faut néanmoins présenter les 80 % pour ce qu’ils sont : une estimation donnée oralement. Aucune méthodologie publique ne permet aujourd’hui de vérifier comment ce pourcentage a été calculé, ni s’il mesure des personnes uniques, la présence d’au moins une donnée ou des profils beaucoup plus complets. D’autres chiffres confirment en revanche l’ampleur des fuites. Surfshark comptabilisait environ 43 millions de comptes français compromis sur les six premiers mois de 2026. Mais un compte n’est pas une personne : la même adresse mail peut apparaître dans plusieurs piratages, parfois à des années d’intervalle. Surfshark précise d’ailleurs qu’à l’échelle mondiale une même adresse compromise apparaît en moyenne dans plusieurs fuites. C’est cette accumulation qui change le risque. Une fuite donne un numéro de téléphone, une autre une adresse, une troisième un IBAN. Recoupées, ces informations permettent de construire un message ou un appel extrêmement crédible. La CNIL et Cybermalveillance.gouv.fr rappellent précisément que les données volées sont utilisées pour personnaliser hameçonnages, fraudes et tentatives d’usurpation. Leur principal conseil consiste donc à ne plus considérer une information personnelle connue par un interlocuteur comme une preuve d’identité. Source : AFP Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Supprimer une conversation avec une intelligence artificielle ne signifie pas toujours que toutes les données associées disparaissent au même moment. Historique, mémoire et entraînement sont en réalité trois mécanismes différents. Lorsqu’on envoie un message à ChatGPT, Gemini ou Claude, le texte quitte d’abord notre appareil pour être traité sur les serveurs du fournisseur. À notre demande peuvent s’ajouter l’historique de la conversation, des informations mémorisées, un document joint ou des données provenant d’un service connecté. Une fois la réponse produite, plusieurs destins deviennent possibles. La conversation peut rester dans l’historique pour être reprise plus tard. Certaines informations peuvent alimenter une mémoire séparée destinée à personnaliser de futurs échanges. Et, selon le service et les réglages choisis, le contenu peut aussi servir à améliorer les modèles. Ces différences deviennent importantes au moment de supprimer ses données. Chez OpenAI, par exemple, une conversation supprimée disparaît immédiatement de l’interface, mais sa suppression définitive des systèmes est normalement programmée sous trente jours, sauf exceptions légales ou de sécurité. Un fichier conservé séparément dans la Bibliothèque doit, lui, être supprimé indépendamment. Les règles varient fortement ailleurs. Anthropic annonce également une suppression des conversations effacées sous trente jours, mais peut conserver jusqu’à cinq ans les données qu’un utilisateur a accepté de fournir pour améliorer Claude. Chez Google, désactiver l’enregistrement de l’activité Gemini empêche les nouveaux échanges de servir à l’entraînement, mais ils peuvent encore être conservés jusqu’à 72 heures ; des conversations déjà examinées par des prestataires peuvent rester jusqu’à trois ans après avoir été dissociées du compte. Et désactiver l’entraînement ne signifie pas supprimer l’historique. Chez ChatGPT, ce sont deux commandes distinctes : couper « Améliorer le modèle pour tous » empêche les nouvelles conversations d’être utilisées pour entraîner les modèles, mais elles restent dans l’historique tant qu’on ne les supprime pas. Source : Clubic Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Des interviews politiques capables de réunir autant de spectateurs qu’une chaîne de télévision échappent encore aux règles de pluralisme appliquées aux radios et télévisions françaises. L’Arcom veut réduire cet écart avant la présidentielle de 2027. Son président, Martin Ajdari, vient d’annoncer l’ouverture d’une concertation avec les principaux créateurs de contenu en ligne. Sont visés les podcasts et émissions vidéo qui invitent des personnalités politiques directement sur YouTube ou d’autres plateformes, parfois devant plusieurs millions d’abonnés. Aujourd’hui, ces programmes ne sont pas soumis au même régime que l’audiovisuel traditionnel. À la radio et à la télévision, l’Arcom contrôle le pluralisme et, pendant les périodes électorales, des règles particulières encadrent le temps de parole des personnalités politiques. Le Conseil d’État a encore précisé en juillet 2025 que le régulateur devait notamment rechercher l’existence éventuelle d’un déséquilibre manifeste et durable dans l’expression des différents courants. Un créateur qui publie directement son entretien sur Internet n’entre pas automatiquement dans ce cadre. Il reste cependant soumis au droit électoral : à partir de la veille du scrutin à minuit, la diffusion en ligne de messages constituant de la propagande électorale est interdite. L’Arcom ne propose pas pour autant de transposer simplement les règles de la télévision sur YouTube. Martin Ajdari évoque plutôt de nouvelles exigences d’« honnêteté » et d’« équité » et précise qu’une concertation vient seulement de commencer. Aucun mécanisme précis, aucun seuil d’audience et aucune méthode de contrôle n’ont encore été annoncés. Le sujet devient urgent parce que la campagne politique se déplace. Les candidats utilisent davantage les podcasts et les créateurs pour toucher des publics différents et profiter d’entretiens souvent beaucoup plus longs que ceux des médias traditionnels. Source : Clubic Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Des dons présentés comme destinés aux civils de Gaza auraient servi à financer le Hamas : en France, cinq personnes sont désormais mises en examen dans une affaire où les cryptomonnaies ne sont qu’un maillon d’un circuit financier plus large. L’enquête française concerne notamment deux associations, Baraka, en Gironde, et Ensemble C Mieux, dans la Loire. Après des interpellations menées par la DGSI le 29 septembre, cinq personnes ont été mises en examen à Paris pour financement d’entreprise terroriste, abus de confiance en bande organisée et blanchiment en relation avec une entreprise terroriste. À ce stade, il s’agit de poursuites, pas de condamnations. Les suspects contestent avoir voulu financer le Hamas et défendent la vocation humanitaire de leurs collectes. En parallèle, le Trésor américain a sanctionné deux responsables opérant depuis la France, Faouzi Barika et Amel Oualid, leurs deux associations, ainsi qu’un homme basé à Gaza, Saleem Abdallah Saleem al-Zaq, présenté par Washington comme membre de la branche armée du Hamas. Selon l’administration américaine, ce réseau aurait collecté plus de deux millions de dollars entre 2020 et 2026, dont un million et demi après le 7 octobre 2023. Elle affirme que plusieurs centaines de milliers de dollars ont été envoyés en cryptomonnaies à al-Zaq, qui supervisait aussi des sociétés de transfert d’argent et des portefeuilles numériques. Le montant cité dans le dossier français est différent : l’enquête évoquée par Le Parisien porte sur environ un million d’euros qui aurait finalement bénéficié au Hamas. Ces chiffres ne doivent donc pas être additionnés : les autorités américaine et française travaillent avec des périodes et des périmètres différents. L’affaire rappelle aussi que « cryptomonnaie » ne signifie pas argent invisible. Les transactions inscrites sur une blockchain peuvent laisser des traces durables ; les enquêteurs doivent ensuite relier les adresses numériques à des personnes, des plateformes d’échange et, ici, à des retraits en espèces. Source : Reuters Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

L’Europe pourrait bientôt disposer d’une nouvelle route pour transporter ses données sensibles : non plus uniquement sous les océans ou par des réseaux terrestres, mais directement de satellite en satellite. La société Open Cosmos vient de préciser l’architecture de ConnectedCosmos, une constellation qui doit compter 192 satellites en orbite basse. Son objectif n’est pas de remplacer les câbles sous-marins qui transportent l’essentiel du trafic mondial, mais de proposer aux gouvernements et aux entreprises critiques un chemin alternatif lorsqu’une infrastructure terrestre devient indisponible ou vulnérable. La différence repose sur des liaisons optiques entre satellites. Au lieu de faire redescendre les données vers une station au sol à chaque étape, les satellites peuvent se les transmettre directement par laser. Une image prise au-dessus d’une zone sensible, un flux vidéo ou une copie de base de données peut ainsi parcourir une partie de son trajet dans l’espace avant d’être remise à son destinataire. Open Cosmos veut également que ce réseau continue à fonctionner dans des environnements où les systèmes de navigation par satellite sont brouillés. L’entreprise vise donc moins le marché de l’Internet grand public que les communications gouvernementales, militaires, institutionnelles et industrielles nécessitant davantage de résilience. Le calendrier reste ambitieux. Open Cosmos veut dépasser 96 satellites en orbite fin 2028 et atteindre une couverture mondiale en 2030. Pour financer cette montée en puissance, l’entreprise a levé 300 millions d’euros en septembre et affirme pouvoir fabriquer jusqu’à un satellite par jour dans ses quatre usines européennes. ConnectedCosmos arrive parallèlement à IRIS², le grand programme européen de connectivité sécurisée dont les premiers lancements sont désormais prévus en 2029. Les deux projets ne se confondent pas : Open Cosmos développe une infrastructure privée susceptible, à terme, de fonctionner avec d’autres réseaux souverains européens. Source : The TIMES Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

ChatGPT ne lit pas réellement votre phrase mot par mot. Avant de répondre, il la découpe en petites unités appelées « tokens », et cette mécanique détermine à la fois ce qu’une IA peut lire, combien elle coûte et jusqu’où elle peut suivre une conversation. Un token peut correspondre à un mot entier, mais aussi à une partie de mot, quelques caractères ou un signe de ponctuation. Le découpage dépend du tokenizer, le logiciel utilisé par chaque famille de modèles. Une même phrase peut donc nécessiter un nombre différent de tokens selon l’IA et la langue employée. Chez OpenAI, l’ordre de grandeur souvent donné pour l’anglais est d’environ quatre caractères par token, soit trois quarts d’un mot. Une fois le texte découpé, le modèle manipule ces unités pour calculer, à partir du contexte, quel token a le plus de chances de suivre les précédents. Il en génère un, puis recommence jusqu’à constituer sa réponse. Un token n’est donc ni une pensée ni une idée : c’est une unité informatique permettant au modèle de représenter et de produire du contenu. Ces unités servent également à mesurer sa capacité de travail. Une fenêtre de contexte de 200 000 tokens signifie qu’un modèle peut traiter une certaine quantité d’informations simultanément : votre demande, les instructions, l’historique de la discussion ou des documents. Ce n’est pas pour autant une mémoire permanente. Lorsque cette fenêtre se remplit, certaines informations doivent être condensées ou retirées. Les tokens sont aussi devenus l’unité économique de l’IA. Dans les API utilisées par les entreprises, les fournisseurs facturent généralement séparément les tokens envoyés au modèle et ceux qu’il génère. Certains distinguent aussi les données déjà mises en cache et les tokens utilisés par les modèles pour raisonner avant d’afficher leur réponse. Et le principe dépasse désormais le texte : images, audio et vidéo peuvent eux aussi être convertis en unités comptabilisées par les modèles multimodaux. Le token paraît donc minuscule, mais il constitue l’un des compteurs fondamentaux de l’intelligence artificielle : il mesure à la fois ce qu’elle reçoit, ce qu’elle peut garder sous les yeux et une partie du calcul nécessaire pour nous répondre. Source : Clubic Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Alibaba ne veut plus seulement entraîner ses modèles d’intelligence artificielle : le groupe chinois veut aussi fabriquer une part croissante des puces et des data centers qui les font fonctionner. À sa conférence Apsara, Alibaba a dévoilé le Zhenwu V900, un accélérateur conçu par sa filiale T-Head pour entraîner les grands modèles et exécuter leurs réponses. Le groupe affirme qu’il offre trois fois les performances du Zhenwu M890 présenté en mai. Cette comparaison reste toutefois interne : Alibaba n’a pas publié les données de calcul permettant de confronter directement le V900 aux puces de Nvidia, Huawei ou d’autres concurrents. Les caractéristiques annoncées donnent néanmoins une idée de la stratégie. Chaque puce dispose de 216 gigaoctets de mémoire et d’une liaison entre accélérateurs pouvant atteindre 1 200 gigaoctets par seconde. Surtout, Alibaba affirme que son architecture peut relier jusqu’à 500 000 cartes dans un même cluster. La production en série et la commercialisation sont prévues au premier trimestre 2027. L’enjeu n’est donc pas simplement de fabriquer une puce chinoise supplémentaire. Alibaba cherche à contrôler toute la chaîne : processeurs, interconnexions, serveurs, réseau, modèles Qwen et services cloud. Une intégration devenue particulièrement stratégique alors que les restrictions américaines compliquent l’accès de la Chine aux accélérateurs IA occidentaux les plus avancés. Cette course au matériel accompagne une hausse spectaculaire des besoins. Alibaba prévoit des futurs modèles Qwen comptant entre 5 000 et 10 000 milliards de paramètres, même si la taille seule ne détermine pas la qualité d’une IA. Pour les alimenter, Alibaba Cloud veut dépasser 20 gigawatts de capacité mondiale de data centers en 2032. Le Zhenwu V900 n’a donc pas encore prouvé qu’il pouvait rivaliser avec les meilleures puces disponibles. Son importance est ailleurs : la bataille de l’IA se déplace progressivement du modèle vers l’infrastructure entière. Et Alibaba veut dépendre de moins en moins de technologies qu’un autre pays peut décider de ne plus lui vendre. Source : Stack Chronicle Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Trois chercheurs ont atteint un dépôt interne d’OpenAI en moins de 72 heures, avec Claude Opus 5 comme accélérateur d’exploitation. Mais l’IA n’a pas « piraté OpenAI toute seule ». L’opération a été menée en juillet par Hacktron AI, une équipe de chercheurs en cybersécurité. Leur point de départ se trouvait sur le forum communautaire d’OpenAI, construit avec le logiciel Discourse. Une faille dans une bibliothèque chargée de décoder certaines images permettait d’exécuter du code sur le serveur. Les chercheurs avaient d’abord essayé de construire un exploit fiable avec Claude Opus 4.8, sans parvenir à contourner certaines protections mémoire. Le soir de la sortie d’Opus 5, ils ont recommencé. Selon Hacktron, le nouveau modèle a produit en environ trois heures un exploit fonctionnel sur leur environnement de test, avant de l’adapter à la configuration utilisée par Discourse. Cette première brèche n’aurait cependant pas suffi. Une seconde faiblesse, cette fois dans le système d’authentification unique d’OpenAI, permettait de transformer l’accès au forum en prise de contrôle de comptes ChatGPT et Codex d’utilisateurs connectés, notamment des employés. Pour démontrer l’impact sans consulter de code confidentiel, les chercheurs ont utilisé le Codex d’un employé connecté à GitHub pour ouvrir une modification inoffensive dans le dépôt interne d’OpenAI. Ils disent avoir arrêté leurs tests immédiatement après. OpenAI a corrigé sa partie du problème environ quatorze heures après le signalement et a versé 6 500 dollars pour la faille d’authentification. Discourse a de son côté corrigé la vulnérabilité de traitement d’images, classée 8,8 sur 10 en gravité dans son bulletin de sécurité. L’épisode ne démontre donc pas qu’un agent autonome peut aujourd’hui pénétrer seul une grande entreprise. Hacktron souligne que des chercheurs expérimentés ont choisi les cibles, orienté les essais et décidé jusqu’où aller. Source : Stack Chronicle Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Les prochains écouteurs de Viaim veulent transformer les conversations de votre journée en mémoire exploitable par vos agents IA, sans conserver en permanence l’enregistrement sonore. Le produit s’appelle Rise. Sous l’apparence d’écouteurs sans fil, Viaim a surtout construit un dispositif de capture : leur boîtier possède trois microphones et peut fonctionner comme un enregistreur posé sur une table, même lorsque les écouteurs restent rangés. La fonction la plus inhabituelle s’appelle « Always-on Listening ». Lorsqu’elle est activée, l’application analyse les conversations environnantes par séquences d’environ cinq minutes. Son logiciel Vitana en extrait les sujets abordés, les décisions prises et les questions restées ouvertes pour constituer progressivement une mémoire textuelle. Selon Viaim, l’audio brut de ces séquences n’est ensuite pas conservé. Pour garder un véritable enregistrement, il faut lancer explicitement cette fonction. Cette mémoire peut ensuite être associée à des documents, des liens et l’historique d’un projet. L’idée est qu’après une réunion, l’IA sache non seulement ce qui vient d’être dit, mais aussi comment cela modifie les décisions précédentes. Viaim veut aller encore plus loin avec un système baptisé Task Broker. Après validation de l’utilisateur, une tâche issue d’une conversation pourrait être transmise à Google Workspace, Claude Code, Codex, Cursor ou Copilot. Une discussion sur une modification logicielle pourrait ainsi devenir directement une instruction préparée pour un agent de programmation. Viaim précise toutefois que la disponibilité de ces intégrations variera selon les plateformes et les régions. La promesse de confidentialité mérite également une nuance. Ne pas conserver l’audio limite la quantité de données stockées, mais le microphone doit tout de même capter les paroles pour les analyser. En France, le Code pénal protège précisément les paroles prononcées à titre privé ou confidentiel contre une captation sans consentement. Source : Clubic Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Adobe vient de faire un choix inhabituel pour l’un de ses logiciels phares : mettre une version de Premiere sur Android gratuitement, sans abonnement, sans publicité et sans filigrane. Disponible depuis le 22 septembre, Premiere mobile n’est pas Premiere Pro simplement réduit à l’écran d’un smartphone. Adobe a conçu une application spécifique au mobile, avec une timeline multipiste pour superposer vidéos, musiques, voix et effets, du montage précis à l’image près et des exports pouvant atteindre la 4K. L’accès est particulièrement ouvert pour un produit Adobe. Aucun abonnement Creative Cloud n’est nécessaire et il n’est même pas obligatoire de créer un compte pour monter une vidéo, l’enregistrer localement ou l’exporter. L’application fonctionne sur Android 13 ou une version plus récente, avec au moins 5 gigaoctets de mémoire vive. La gratuité a cependant ses limites. Adobe commercialise du stockage supplémentaire et des crédits pour ses outils d’intelligence artificielle Firefly. Certaines fonctions restent également en développement, notamment Adobe Fonts, la détection du rythme et surtout la possibilité de commencer un montage sur téléphone puis de le poursuivre directement dans Premiere sur ordinateur. Cette arrivée marque aussi la fin d’une transition engagée depuis un an. Adobe avait retiré Premiere Rush des boutiques en septembre 2025. Son support doit s’arrêter le 30 septembre 2026. Le nouveau Premiere mobile prend désormais sa place sur Android, près d’un an après son lancement sur iPhone. Le choix du gratuit change surtout le terrain sur lequel Adobe se bat. Sur smartphone, l’entreprise affronte des applications comme CapCut, où l’utilisateur s’attend à pouvoir filmer, monter et publier sans acheter au préalable un logiciel professionnel. Premiere mobile sert donc moins à transporter le modèle économique historique d’Adobe sur Android qu’à faire entrer une nouvelle génération de créateurs dans son écosystème. Source : Stack Chronicle Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.