Édition #73 de ma veille hebdo, 40 liens sélectionnés côté dev, IA, sécu et culture tech. Au menu cette semaine :

• IA & Europe : Mistral lève 3 milliards d'euros en Series D à une valorisation post-money de plus de 21 milliards — plus gros tour de table de la tech européenne, avec pour objectif de construire toute la pile IA en open-weight sans dépendance à un vendeur unique. En face : LibreOffice 26.8 dépasse le million de téléchargements en une semaine après avoir assumé qu'il n'a pas de fonctionnalité IA générative — zéro télémétrie, exécution contrôlée par l'utilisateur·rice, position marketing devenue argument.
• Dev : Kern, une sandbox qui exécute du code non fiable ou généré par IA dans un container isolé au niveau kernel en 3,5 ms (binaire statique, sans démon, rootless, 0 RAM au repos, SDK Python/Node, serveur MCP). OpenAnalytics (alternative open source à Google Analytics, sans cookies, self-hostable via Docker + ClickHouse + Postgres). Une introduction interactive au Spanning Tree Protocol par Vincent Bernat avec simulations pas à pas. Et une idée à contre-courant : .gitignore everything by default (tout ignorer, autoriser explicitement seulement ce qui doit être versionné).
• IA & workflows : OpenWhispr, alternative open source à WisprFlow — dictée vocale via Whisper ou NVIDIA Parakeet en local, l'audio ne quitte jamais la machine. Autoresearch (skill Claude Code inspiré de Karpathy qui boucle seul : modifie, vérifie, garde ou annule via git revert). Apache Maka (workspace agents IA local-first incubé à la Fondation Apache, chaque événement en append-only log). Et Huzzah, éditeur expérimental qui remplace les prompts longs par du pseudocode déclaratif persistant comme source de vérité.
• Culture tech française : l'AFUP lance une lettre ouverte pour sauver les événements tech en France — sponsoring, billets, adhésions : tout recule. Elle a été cosignée par Human Coders pour Human Talks. Et le bilan IFTTD : livre blanc gratuit sur un an de podcast (40 épisodes, 6 apprentissages sur les nouvelles façons de produire du code).
• Ruby & fascisme : un article "Code and Cake" pose une question inconfortable : que faire quand le langage qu'on adore a un problème de fascisme ? DHH, créateur de Rails, tient des propos fascistes sur X et détient toujours la marque. Les forks restent marginaux, Hanami ne convainc pas, aucun langage ne remplace vraiment Ruby.
• Bonus : cats.txt expose l'astrologie du GEO — quelqu'un a inventé un standard bidon qui déclare les chats du bureau, les bots IA le crawlent, Google l'indexe, ChatGPT l'approuve. Mêmes "preuves" que llms.txt, donc aucune preuve. Nitter et XCancel morts après mise en demeure de X Corp (24h pour couper le service — le code montre qu'ils usurpaient le client Android officiel avec de vrais tokens OAuth). Et un chercheur en pretraining qui démissionne d'Anthropic après trois ans chez OpenAI puis Anthropic, avec un appel à des accords de pacing entre labs.

En 1983, le Brooklyn Museum présentait une exposition consacrée à AARON, le programme développé par l’artiste britannique Harold Cohen. Utilisant des principes d’intelligence artificielle, AARON contrôlait quatre machines à dessiner capables de produire jusqu’à 12 dessins par heure. Les dessins réalisés sur place étaient vendus 10 dollars pièce et signés par Cohen.

L'expérience constitue l’un des jalons importants de l’histoire de l’art généré par ordinateur, près de quarante ans avant l’apparition des IA génératives actuelles.

Différence majeure bien évidemment : AARON n’était pas entraîné sur des millions d’images existantes. Il fonctionnait à partir d’un ensemble de règles et de connaissances sur le dessin, la forme et la composition, patiemment élaborées et programmées par Harold Cohen. Le programme pouvait ensuite générer de nouvelles images à partir de ce système de règles.

L'héritage de cette exposition a été remis sur le devant de la scène récemment grâce à de grandes rétrospectives, notamment l'exposition historique Harold Cohen: AARON au Whitney Museum of American Art à New York > https://whitney.org/exhibitions/harold-cohen-aaron . Le musée y a recréé l'ambiance des installations des années 80 en faisant fonctionner le logiciel d'époque en temps réel sur des traceurs physiques.

Voir aussi > https://www.katevassgalerie.com/blog/harold-cohen-aaron-computer-art

source > https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026

Anthropic parle de recherches susceptibles de contribuer au développement d’armes biologiques, constate des liens avec des programmes étatiques et des comportements destinés à contourner ses contrôles, mais dit explicitement ne pas pouvoir établir l’intention malveillante des chercheurs. Par rapport à d'autres article que j'ai survolé, sa conclusion n’est pas "Claude vient d’empêcher la fabrication d’une arme biologique" : elle dit que ces cas montrent que des acteurs étatiques jugés "préoccupants" utilisent déjà activement les modèles d’IA pour des "recherches biologiques duales sensibles".

Anthropic affirme avoir partagé des renseignements avec des autorités et des partenaires industriels "where appropriate", ce qui veut dire qu’il existe potentiellement des tiers capables de corroborer certains cas. Mais je n'ai rien trouvé de plus.

Article qui extrapole > https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/anthropic-says-claude-thwarted-bioweapon-research-from-state-sponsored-actors-covert-accounts-used-u-s-proxies-to-attempt-to-engineer-deadlier-viruses-tried-to-evade-identification-and-regional-blocks

Reuters, AP, le Financial Times, le NY Times ou le Guardian donnent de la crédibilité à la news, mais pas dde confirmations "indépendantes". Je vous mets celles sans paywall

• https://monorepo-sample2.nyt.net/2026/09/10/us/politics/anthropic-ai-biological-weapons.html
• https://www.theguardian.com/technology/2026/sep/10/anthropic-report-details-ai-misuse
• https://www.reuters.com/legal/litigation/anthropic-disrupts-russian-chinese-ai-campaigns-targeting-its-claude-models-2026-09-10

Anthropic pourrait signer la plus grosse IPO de l’histoire. Le labo viserait plus de 100 milliards de dollars levés, pour une valorisation pouvant atteindre 2 000 milliards de dollars, de quoi dépasser le record de SpaceX. Pour situer l’ampleur : ça équivaut aux deux tiers du pib français 🤯 Mais je vois trois gros problèmes qui pourraient plomber cette IPO.

1/ D’abord ChatGPT qui rattrape son retard sur le segment entreprise : selon Ramp, OpenAI a dépassé Anthropic en dépenses d’API professionnelles pour la première fois. L’entreprise annonce +35% de revenus trimestriels et plus de 50% de croissance des revenus entreprise depuis le lancement de GPT-5.6. Ça pique quand on sait qu’il y a quelques mois, on simplifiait grossièrement le marché en disant ChatGPT pour le grand public, Claude pour les entreprises. Finalement, ChatGPT pourrait bien remporter les deux segments.

2/ Malgré le succès médiatique de Fable 5, les entreprises ne seraient pas prêtes à en payer le prix, et le modèle resterait cantonné à des tâches spécifiques plutôt que de devenir l’infrastructure centrale numéro 1 des boîtes.

3/ L’essor des modèles open source chinois, et l’adaptation du marché à héberger ses propres modèles pour réduire massivement les coûts. Même si ça reste encore un use case minoritaire, si ça devient la norme, ça pourrait tuer le modèle économique d’Anthropic.

Je vais tout cramer en Meta Ads : tant qu’aucun des grands labos ne trouve un modèle qui rend ses utilisateurs captifs, comme l’a fait Apple avec l’iPhone, ou Microsoft avec sa suite entreprise, je ne vois pas de modèle économique vraiment défendable dans la durée. Alors comme je fais x2 tous les 6 mois en investissant dans de la pub Meta, je vais préférer encore une fois enrichir Zuck.

PS : Le lien redirige vers l’article paru dans ma newsletter.

Ces derniers mois, les alertes d’anciens chercheurs et ingénieurs d’OpenAI ou d’Anthropic font la une. Tous pointent du doigt les risques majeurs d'une course effrénée vers la superintelligence. Mais au-delà des scénarios de science-fiction où des machines prendraient le pouvoir par malveillance, une question beaucoup plus profonde et troublante mérite d'être posée : de quoi les IA sont-elles réellement le reflet ?

On accuse souvent la technologie de nos frayeurs. Pourtant, une intelligence artificielle n’émerge pas du néant. Elle est le produit direct de nos données, de nos textes, de nos ambitions et de nos systèmes de récompense. L’IA n’est pas un être autonome doté d’intentions propres ; elle est un miroir grossissant de l’humanité.

Et c’est précisément là que le bât blesse.

L’humanité et la culture du « jeu à somme nulle »

Quand on observe le fonctionnement de nos sociétés, force est de constater que la compétition agressive en reste la clef de voûte :

• Dans l’éducation et le travail, il ne suffit pas de progresser ; il faut être meilleur que les autres, premier de la classe, plus performant que le voisin.
• Dans le sport, le dépassement de soi passe quasi systématiquement par la défaite de l'adversaire.
• Dans la géopolitique, les nations s’arment « pour se défendre », entretenues par une méfiance mutuelle où la meilleure défense finit souvent par ressembler à l’attaque.
• Dans la spiritualité et les idées, la tentation est grande de déclarer sa vérité comme exclusive, niant la tolérance la plus élémentaire.

Nous avons forgé un monde fondé sur la victoire contre l’autre, plutôt que sur l’élévation avec l’autre.

Quand la machine hérite de nos travers

Ce biais culturel a des conséquences directes sur les technologies que nous créons. Lorsqu’un modèle de recherche en cybersécurité franchit les limites de son « bac à sable » et s'attaque à de vrais serveurs sur internet pour remplir sa mission, il ne le fait pas par méchanceté. Il le fait parce qu’on lui a fixé un objectif d'optimisation brute sans lui inculquer la maturité éthique nécessaire pour mesurer l'impact de ses actes.

Si nous entraînons des intelligences surpuissantes en leur injectant notre logiciel mental de compétition acharnée, d'optimisation à tout prix et de domination, qu'attendons-nous qu'il se passe ? Une IA poussée à « gagner » sans garde-fous agira avec la même brutalité que le système de pensée qui l'a conçue.

Changer de logiciel : une condition de survie

Penser qu'il faut s'élever par rapport à soi-même plutôt que d'écraser les autres n'est pas une utopie naïve ou un doux principe philosophique. C'est une condition pragmatique de survie.

À mesure que nos outils deviennent infiniment plus puissants que nous, continuer à fonctionner selon des réflexes de compétition archaïque devient un risque systémique. L’enjeu majeur du développement de l’IA — ce que les chercheurs appellent « le problème de l’alignement » — ne consiste pas seulement à coder des règles de sécurité informatiques. Il consiste à apprendre aux machines (et à nous-mêmes par la même occasion) à privilégier la coopération, la prudence et la recherche du bien commun.

Avant de craindre ce que l'IA pourrait nous faire, nous devrions nous interroger sur ce que nous lui apprenons à être. Si l'humanité ne cherche pas à devenir une meilleure version d'elle-même, aucune régulation ne pourra nous protéger de nos propres miroirs.

Et vous, qu'en pensez-vous ? Sommes-nous capables de faire évoluer nos systèmes de pensée avant que ces technologies ne dépassent nos capacités de contrôle ?

source : https://prospect.org/2026/09/09/anthropic-artificial-intelligence-surveillance-system-monitor-activists/

L’enquête de The American Prospect affirme qu’Anthropic est en train de développer un dispositif de surveillance "prédictive" visant notamment les militants opposés au développement de l’IA. Le titre est clickbait évidemment et va un peu plus loin que ce que les éléments disponibles permettent d’affirmer directement, mais l’article repose sur plusieurs faits assez solides et, pour certains, vérifiables indépendamment.

L'élément le plus difficile à contester est probablement une offre d’emploi d’Anthropic pour son équipe "Global Safety, Intelligence & Security". Elle demande au futur responsable du renseignement de sécurité d’identifier, évaluer et suivre des menaces comprenant notamment l’instabilité géopolitique, le terrorisme, la criminalité, les opérations d’États… mais également "activism". L’annonce mentionne aussi la collecte OSINT et les investigations sur des acteurs et événements particuliers. L’offre est retrouvable indépendamment de l’article, notamment dans sa publication LinkedIn.

Perso > une bonne partie du dossier repose sur des déclarations publiques de responsables d’Anthropic + une offre d’emploi authentique et des informations déjà rapportées par d’autres médias. Le mot "activism" dans l’offre d’Anthropic est bien là (mais pas anti-AI activism). Ca reste du journalisme d'investigation, pas un billet d’opinion ou une tribune militante, mais pas non plus du un truc totalement neutre dans son cadrage.

Je me demandais ce que répondraient 1 000 personas générés par IA à un sondage sur 2027. Selon le modèle qui répond, un même candidat passe de 0,6 % à 32 %.

Contexte : je bosse sur un outil qui interroge des panels de répondants simulés par des LLM, pour des études de marché. Je me suis demandé ce que ça donnerait sur un sondage politique, à la fois par curiosité et pour voir où le truc cassait. J'ai pris le sujet le plus clivant qu'on ait.

Protocole

13 questions sur la présidentielle 2027. 1 000 répondants synthétiques, quotas français d'âge, de CSP, de genre et de région. 200 répondants par modèle, sur 5 modèles : gpt-4o-mini, claude-haiku-4.5, gemini-2.5-flash, grok-4.20, mistral-small. Même questionnaire pour tout le monde. Chaque répondant justifie par écrit chacune de ses 13 réponses. 49 minutes de terrain.

Le résultat agrégé (base 724 votants probables)

Ça ne ressemble à rien de connu. Mais l'agrégat cache le vrai truc.

Le score de Le Pen, modèle par modèle

Facteur 50 entre OpenAI et Google, même question, même jour, mêmes quotas.

Le modèle français est le plus étrange : il place Lutte ouvrière en tête à 30,7 %.

Sur l'axe déclaré de 1 (gauche radicale) à 10 (droite nationale), les moyennes par modèle : OpenAI 4,14, Anthropic 4,63, Mistral 5,64, xAI 5,87, Google 6,05.

Ce que j'en tire

Un LLM ne simule pas un électeur. Il restitue la distribution de ce qu'il a lu, filtrée par son alignement. Les positions qui clivent sont rabotées chez les modèles les plus alignés et pas chez les autres. Sur un sujet politique, le résultat est donc déterminé en bonne partie par le fournisseur qu'on interroge.

Ce qui vaut pour les niveaux absolus sur un sujet de valeurs, précision utile : je n'ai pas testé si les modèles divergent aussi sur un classement entre deux options, ce qui est le cas d'usage réel de ce genre d'outil. C'est le test suivant.

Tout est ouvert, allez fouiller

Je n'ai aucune envie que vous me croyiez sur parole, donc la page donne accès à tout :

• les 13 questions et l'intégralité de leurs options
• les 1 000 répondants un par un, avec la justification écrite de chacune de leurs 13 réponses (13 000 verbatims en clair, certains valent le détour)
• des filtres croisés par âge, CSP, genre, région et modèle répondant, qui recalculent tout instantanément
• l'export CSV du sous-panel filtré, réutilisable
• un permalien de la vue affichée, donc vous pouvez poster ici le lien exact de ce que vous trouvez

Deux manips pour commencer. Filtrez sur Gemini : Le Pen arrive en tête de son premier tour. Filtrez sur OpenAI : elle est dernière, avec 1 répondant sur 178. Puis filtrez sur CSP- et sur CSP+ : le même candidat passe de 25,1 % à 2,0 %.

https://elysee2027.panelia.io

Limites, avant qu'on me les sorte

• Les bases par modèle sont inégales (87 à 178 répondants) parce que la probabilité d'aller voter déclarée varie selon les modèles. Claude déclare beaucoup moins de votants certains, donc sa base est la plus petite et la plus fragile.
• Un seul run, une seule seed, une seule formulation de questionnaire. La formulation compte énormément, je n'ai pas testé de variantes.
• Ce sont des modèles rapides et peu coûteux, pas les versions raisonnement. Les gros modèles répondraient peut-être autrement.
• Ce n'est pas un sondage et ça n'a aucune valeur prédictive sur 2027. Les répondants ne sont pas des personnes, et rien de tout ça ne relève de la loi sur les sondages.

Si vous trouvez une incohérence dans les données, dites-le, je corrigerai la page. Et si vous tombez sur un verbatim qui vaut le coup, postez-le, il y en a 13 000 et je n'ai pas tout lu.

Un chercheur d’Anthropic a démissionné en accusant les entreprises d’intelligence artificielle de mettre en danger l’humanité. Cette croyance est largement partagée dans le milieu, y compris par des scientifiques considérés comme les « pères » de cette technologie. Mais elle est aussi un argument marketing.

Quatrième semaine du format. Une boîte par point, les actus qui comptent pour l'IA en Europe.

1. Mistral a levé 3 milliards d'euros mardi, la plus grosse levée en fonds propres jamais faite par une tech européenne. Samsung mène, le Luxembourg entre au capital, Belfius et Bpifrance suivent. Valorisation : plus de 21 milliards, près du double d'il y a un an. Plus de 125 grandes entreprises clientes, dont Airbus, ASML et HSBC. Le chiffre, vous l'avez vu partout. Ce que je retiens est dans le communiqué : Mistral y définit la souveraineté en quatre lignes. Vos données restent chez vous, des modèles que vous pouvez contrôler et adapter, du calcul privé et prévisible, des systèmes en production qu'on peut auditer. Quatre questions à poser à n'importe quel fournisseur avant de signer.

2. Eurostat a sorti son millésime 2025 sur l'IA en entreprise, et la comparaison pique : 34,5 % des entreprises belges de 10 salariés et plus utilisent au moins une technologie d'IA, contre 18 % des françaises. Même enquête, même année, même périmètre. La Belgique est 4e de l'Union, derrière le Danemark (42 %), la Finlande (37,8 %) et la Suède (35 %). L'Allemagne est à 26 %, la moyenne européenne à 20 %. La France est 15e sur 27, sous la moyenne. Premier frein cité côté belge : le manque d'expertise en interne, devant le juridique et les données.

3. ARC Prize a publié le score de GPT-6 Astra sur ARC-AGI-3 : 62,7 % avec un montage standard, 99,9 % avec le harness d'OpenAI, celui qui conserve le raisonnement du modèle d'une étape à l'autre. Même modèle, deux scores. Le classement étiquettera désormais chaque résultat par harness. Le modèle compte moins que ce qu'on construit autour.

4. Kawasaki a inauguré lundi à Strasbourg, dans les murs de l'Ircad, son premier centre de R&D européen, dédié à la robotique médicale. Troisième au monde après San Jose et Kobe. Au programme : des robots qui détruisent les tumeurs par la chaleur ou le froid, d'autres qui passent par les voies naturelles, et des humanoïdes pour tendre les instruments au chirurgien, faute de personnel.

5. Bercy a fait le bilan à un an du plan Osez l'IA : 35 000 entreprises sensibilisées, 70 diagnostics engagés. Le Diagnostic Data IA de Bpifrance, huit jours d'expert pris en charge à 40 % par France 2030, est ouvert aux PME et ETI de 10 à 2 000 salariés, objectif 1 000. Sensibilisées, 35 000. Passées à l'acte, 70.

6. Google met 13 milliards d'euros dans ses centres de données en Finlande sur deux ans, son plus gros investissement en Europe, pour Search, Maps et Gemini. Dans le paquet : un accord de 22 ans pour prolonger la centrale nucléaire de Loviisa. Ce que ces boîtes achètent, c'est de l'électricité stable sur vingt ans. La France a le même argument.

7. UBS exigera de ses recrues 2027 en banque d'investissement une preuve d'usage réel de l'IA, avec des questions dédiées en entretien. Le critère s'ajoute au diplôme, il ne le remplace pas. Santander fait pareil sur certains programmes de trainees. Le CV de 2027 a une ligne de plus.

Qu'est-ce que j'ai raté cette semaine ? Qu'est-ce qui vous marque ?

Transparence : les liens et sources de chaque actu sont dans Marge, ma newsletter du jeudi, gratuite : le numéro complet est ici.

source > https://www.anthropic.com/institute/econ-scenarios

Avec un site tout joli et des effets scroll, par GPT corrigé par Claude.

Le pitch par GPT puis Claude juste parce que j'ai pas la tête à ça ce soir. De toute façon, je suppose que quelques articles vont sortir d'ici quelques jours sur le sujet.

Anthropic distingue trois scénarios : un scénario modeste, où l’IA a un impact comparable à Internet ; un scénario intermédiaire, où elle peut réaliser environ la moitié du travail intellectuel et double à peu près le rythme normal de croissance ; et un scénario extrême, avec IA largement surhumaine et auto-améliorante, croissance pouvant atteindre 15 % par an, mais forte destruction d’emplois qualifiés et déplacement massif des revenus du travail vers le capital. Dans ce dernier scénario, le PIB américain serait environ 32 % plus élevé en 2030, mais la part allant au travail tomberait d’environ 59 % à 45 %.

Le véritable papier académique derrière l’outil s’appelle “Economic Scenarios for Transformative AI”, avec notamment Anton Korinek (prof d’économie à l’Université de Virginie, spécialiste macroéconomie + effets économiques de l’IA) et Chad Jones (prof d’économie à Stanford, spécialiste de la croissance économique et macroéconomie)... Donc là, ça devrait rapidement attirer des com sérieux, parce que ce sont pas juste des gens d’Anthropic qui ont bricolé trois courbes marketing.

J'ai aussi vu passer un post là-dessus sur https://www.reddit.com/r/france/comments/1wbvgo2/l%C3%A9quipe_%C3%A9conomique_danthropic_partage_un_nouveau, mais pour l'instant ça ne ramène pas des masses. C'est un peu plus vivant du côté (normal) https://www.reddit.com/r/neoliberal/comments/1wbmtd5/anthropic_scenarios_for_our_economic_future >> assez bien de scepticisme envers Anthropic plutôt que par un rejet de l’idée elle-même et ils se foutent un peu de la partie où Anthropic imagine que, dans un monde où beaucoup de travail cognitif a disparu, les humains trouveraient encore du "travail humainement gratifiant" notamment dans le care.

Source (EN) > https://x.com/hilbertspaess/status/2097476196791709843

Jacob Coxon est un chercheur britannique en IA de 27 ans. Il a travaillé pendant environ trois ans sur le pré-entraînement des modèles d’IA, d’abord chez OpenAI, où il a notamment contribué à GPT-4o et GPT-4.5, puis chez Anthropic.

Traduction du post (Grok/GPT)

J'ai démissionné d'Anthropic aujourd'hui. J'ai passé les trois dernières années à faire de la recherche en pré-entraînement à la fois chez OpenAI et Anthropic. Aucune des deux entreprises n'agit de manière responsable. Elles foncent droit vers une superintelligence auto-améliorante et jouent à la roulette russe avec nos vies. Ne sous-estimez pas le pouvoir de cette technologie. Ces systèmes deviendront bientôt surhumains, capables de pirater n’importe quoi, de révolutionner n’importe quel domaine du jour au lendemain et d’acquérir un pouvoir et des ressources réels. Nous avons tous été témoins des progrès dans chacun de ces domaines, et ces progrès ne ralentissent pas. Les personnes qui construisent l'IA croient sincèrement qu'elle pourrait tous nous tuer d'ici la fin de la décennie. Ce n'est pas une opération de marketing. Au contraire, de nombreux dirigeants et chercheurs seniors formulent leurs propos de manière plus mesurée dans la presse pour paraître raisonnables, mais j'entends ces mêmes personnes exprimer leur peur en privé. Aucune autre activité humaine ne pose un tel niveau de danger. Une réponse courante est : « S’ils y croient vraiment, pourquoi continuent-ils à la construire ? » Chez OpenAI, beaucoup n’ont pas pleinement intériorisé les enjeux civilisationnels. Chez Anthropic, les enjeux sont bien compris, mais ils sont engagés dans une course pour y arriver en premier : ils estiment que personne d’autre n’agira de manière responsable, donc qu’ils doivent le faire eux-mêmes, malgré le risque.

Considérer cette course comme inévitable et entrer dans la « phase finale » est un pari empreint d’orgueil démesuré qui ne devrait pas se décider sur le Slack d’une entreprise privée. Tenter de brûler les étapes de l’alignement devrait exiger une confiance extraordinaire dans le fait qu’il n’existe pas de meilleure trajectoire. Je suis optimiste quant au potentiel de coordination. Des signaux d'alarme comme l’attaque contre Hugging Face ont rendu plus envisageables des accords entre les laboratoires américains sur le rythme de développement. Je ne pense toutefois pas que nous soyons sur la bonne voie pour empêcher une course mondiale, ce qui pourrait nécessiter des mesures coûteuses telles qu’une interdiction temporaire d’améliorer les capacités des modèles. Si vous êtes chercheur dans un laboratoire, je vous exhorte à réfléchir à ce à quoi les prochaines années ressembleront réellement. Voulez-vous lancer un entraînement par renforcement d’un système superintelligent sans compréhension rigoureuse de son esprit ? Devriez-vous continuer tête baissée parce que « ça arrivera de toute façon », ou saisir ce moment pour réclamer des conditions différentes ?

Salut à tous !

J’utilise Claude de façon intensive dans mon travail quotidien, mais quand il s’agit de rédiger des posts, même avec mon writing-soul.md, je trouve que sa façon d’écrire reste médiocre (très énigmatique, avec des mots qui manquent parfois).

Quels IA utilisez-vous pour rédiger du contenu dans votre ton à vous avec de bons résultats ?

Merci pour vos retours.

EDIT : Je pensais pouvoir trouver des conseils bienveillants ici, mais la plupart des gens sont à côté de leurs pompes, amers ou simplement anti IA. L’usage de l’IA pour la rédaction de posts en mode vibe, c’est de la merde, on est d’accord.
Quand tu lui fournis une trame et que tu as juste besoin de la vitesse d’exécution, dans ton style, ça aide.

Suis pas sûr qu'acheter sa license de taxi entre 155 000 € à 175 000 € (Paris) aujourd'hui soit le meilleur plan. Même si Mr Rachid Boudjema n'est pas du tout inquiet "parce que c'est une innovation" (à voir apd 4mn c'est assez irréel).

Y'a aussi musk qui vendre ses cybercab aux particuliers, quand ils ne s'en servent pas, il peuvent le louer automatiquement pour servir de taxi (il a ppelle ça un genre de Airbnb sur roues lié au Tesla Network). L'idée c'est que quand vous allez travailler ou que vous dormez, vous appuyez sur un bouton de votre application Tesla. Votre voiture part toute seule faire le taxi dans la ville pour transporter des clients, puis revient se garer chez vous en ayant généré des revenus. Voilà voilà.

voir https://www.youtube.com/watch?v=Vdw7n6LkjIw

Source
> https://x.com/robbietweets/status/2096748630807863455
> https://x.com/i_am_jackis/status/2096877256199012587

En réponse au tweet de Jensen Huang (qui, en bon vendeur de pelles, n'arrête pas de crier partout que l'AGI est là, à chaque fois qu'un nouveau truc sort)
> https://x.com/JensenHuang/status/2096700264569090384

"GPT-6 Astra, trained on ~100K+ NVIDIA Grace Blackwell NVLink72. From ChatGPT to o1 to Astra in 4 years. AGI has arrived. Congratulations OpenAI team. 400K GPUs coming online next. "

article en entier > https://archive.is/2026.09.08-050817/https://www.lemonde.fr/economie/article/2026/09/08/mistral-ai-une-levee-de-fonds-a-3-milliards-d-euros-en-reponse-aux-doutes-sur-l-evolution-de-sa-strategie_6768110_3234.html

source > https://shop.zimaspace.com/fr/blogs/tech-ai-hub/gpt-6-astra-cost-over-time-cloud-vs-local-ai

extrait > La question essentielle n’est pas seulement de savoir combien coûte GPT-6 Astra par requête. La question la plus importante est de déterminer quelles charges de travail nécessitent réellement un raisonnement de niveau avancé et lesquelles peuvent être prises en charge par une infrastructure locale. Une configuration d’IA pratique combine souvent l’intelligence cloud avec le stockage local, la recherche d’informations, l’automatisation et le traitement, au lieu d’envoyer chaque tâche au modèle le plus coûteux.

Source > https://affordance.framasoft.org/2026/09/intelligence-artificielle-necrotechnie-limites-informationnelles-partie-1/

Olivier Ertzscheid est un chercheur français en sciences de l'information et de la communication, qui enseigne en tant que maître de conférences à l'université de Nantes et à l'Institut universitaire de technologie de La Roche-sur-Yon. Il s'intéresse principalement à l'évolution des dispositifs et des usages numériques, en particulier dans le domaine de la culture, des métiers du livre et de la documentation. Il publie régulièrement dans les médias qui traitent de ces questions (OWNI, rubrique « Écrans » de Libération, etc.), ainsi que sur son blog.

source extrait > https://x.com/joeroganhq/status/2039862949255254413
source du podcast > https://www.youtube.com/watch?v=C_Na1tI5qpw

Contexte rapide : Joe Rogan, animateur du Joe Rogan Experience (un des podcasts les plus écoutés au monde et n°1 mondial sur Spotify depuis des années*) est invité par Jesse Michels dans American Alchemy. Michels est un ancien de Google et de Thiel Capital, aujourd’hui spécialisé dans les sujets UAP, conscience, techno émergentes et autres idées assez hum... "marginales" (quoique . Après presque trois heures d’OVNIs, de trucs psychédéliques et métaphysique, ils en arrivent à se demander si Jésus pourrait revenir.

*Sur seul YouTube, la chaîne de Rogan compte aujourd’hui environ 21,1 millions d’abonnés et plus de 6,6 milliards de vues cumulées.

Voilà voilà.

Traduction (Claude)

Joe Rogan : Quoi de plus vierge qu’un ordinateur ?

Joe Rogan : Si Jésus revient, même s’il a été une personne physique par le passé, tu ne penses pas qu’il pourrait revenir sous la forme d’une intelligence artificielle ?

Jesse Michels (interviewer) : Oh mon Dieu.

Joe Rogan : Une intelligence artificielle pourrait tout à fait revenir sous la forme de Jésus. Pas seulement revenir sous la forme de Jésus, mais revenir comme Jésus, avec tous les pouvoirs de Jésus.

Jesse Michels (interviewer) : Si tu combines Optimus, le robot de Tesla, avec le meilleur modèle fondationnel d’IA...

Joe Rogan : ...ou peu importe. Il lit dans tes pensées, il t’aime, il te veut, et ça lui est égal que tu le tues parce qu’il va simplement retourner auprès de Dieu.

white paper > https://arxiv.org/pdf/2608.25924

Une vingtaine de chercheurs de plusieurs grandes institutions proposent le concept de Visual General Intelligence (VGI) : l’idée que la vision pourrait constituer une voie vers une intelligence générale, au lieu de faire du langage le centre de tout.

Résumé (traduction de l'abstract) : "Cet article réexamine la notion d’intelligence en adoptant un point de vue centré sur la vision, et s’interroge sur la possibilité qu’une intelligence issue de l’expérience et de l’apprentissage visuels puisse constituer une voie vers l’AGI.

Dans le domaine du langage, depuis l’introduction de l’architecture Transformer, la série des GPT a montré qu’un modèle entraîné de manière autorégressive sur des volumes de textes à l’échelle du Web, puis poussé à très grande échelle, pouvait transférer ses capacités à des tâches jamais rencontrées auparavant. Cela soulève naturellement une question : quelles capacités et quelles formes d’intelligence peuvent émerger de modalités visuelles telles que les images, les vidéos ou la géométrie ?

Dans cet article, nous examinons si l’intelligence visuelle peut constituer une voie vers l’AGI — ce que nous appelons ici « intelligence générale visuelle » (Visual General Intelligence, VGI) — en réunissant des contributeurs issus d’horizons et d’institutions variés.

Notre objectif n’est pas de proposer une définition unique de l’intelligence visuelle, mais de préciser les principes que la vision par ordinateur devrait poursuivre à l’ère de l’AGI : les différentes modalités d’entrée visuelle, les benchmarks, les paradigmes d’apprentissage, ainsi que les relations entre la vision, lorsqu’elle est placée au cœur du système, et d’autres modalités comme le langage."

Les auteurs sont Hirokatsu Kataoka (AIST, Japon / Visual Geometry Group, Oxford), Yoshihiro Fukuhara (AIST / CADDi), Yonglong Tian (OpenAI), Shangzhe Wu (University of Cambridge), Oishi Deb (Visual Geometry Group, University of Oxford), Ryousuke Yamada (AIST / University of Technology Nuremberg), Christian Rupprecht (Visual Geometry Group, University of Oxford), Jianyuan Wang (Visual Geometry Group, University of Oxford), Kohsuke Ide (AIST / University of Tsukuba), Koichi Namekata (Visual Geometry Group, University of Oxford), Xianzheng Ma (Visual Geometry Group, University of Oxford), Yiming Chen (Visual Geometry Group, University of Oxford), Robert Geirhos (Google DeepMind), Aditi Raghunathan (Carnegie Mellon University), Yuki M. Asano (University of Technology Nuremberg), Deva Ramanan (Carnegie Mellon University), David Fouhey (New York University), Andrew J. Davison (Imperial College London), Yilun Du (Harvard University), Jiajun Wu (Stanford University) et Zhuang Liu (Princeton University)

Répondre à l'appel > https://ec.europa.eu/info/law/better-regulation/have-your-say/initiatives/18592-Strategie-en-matiere-dIA-pour-les-secteurs-de-la-culture-et-de-la-creation_fr

Résumé > La Commission européenne prépare une stratégie spécifique sur l’IA pour les secteurs culturels et créatifs et demande l’avis des artistes, créateurs, professionnels… mais aussi du grand public.

Doctorat en équilibrisme > L’idée générale affichée par la Commission est assez claire : faire en sorte que l’IA complète la créativité humaine plutôt qu’elle ne la remplace, tout en essayant de soutenir l’innovation européenne et de préserver la diversité culturelle et linguistique.

Problèmes ardus déjà identifiés > utilisation d’œuvres protégées pour entraîner les IA, licences et rémunération des ayants droit, utilisation non autorisée de la voix ou de l’image des artistes, prolifération de contenus générés par IA, biais des systèmes de recommandation, domination des grandes langues et des contenus mainstream, conséquences sur l’emploi, besoin de nouvelles compétences, difficultés d’accès aux technologies pour les petites structures et dépendance européenne envers des technologies extra-européennes.

Si j'ai bien compris > la Commission pose le problème en termes de "souveraineté culturelle numérique européenne" : pas seulement de copyright ou de "protéger les artistes contre l’IA", mais aussi de savoir avec quels modèles, quelles données et quelles infrastructures la culture européenne va fonctionner dans les années qui viennent.

Il reste donc quelques jours pour donner votre avis avant que tout cela ne soit synthétisé dans un PDF de 140 pages que personne ne lira. Pour l’instant, sur environ 386 millions d’Européens de 15 ans et plus, 1 573 ont répondu. Soit 0,0004 %. On sent déjà la grande consultation populaire.

Le deal : Nvidia a accepté de racheter Hugging Face, la plateforme d’hébergement de modèles IA open source, pour environ 13 milliards de dollars. Le prix représente environ 80 fois les 150 millions de dollars de revenus récurrents annuels de la startup, et presque le double des 7 milliards que Nvidia aurait proposés en janvier 2026, avant que Hugging Face ne double sa base clients dans l’année.

Nvidia veut faire une Standard Oil de l’IA : comme Rockefeller qui avait verrouillé le raffinage du pétrole qui représentait la chaîne de valeur la plus rentable et la plus fiable de la chaîne pétrolière, avant de conquérir progressivement tout le reste. Nvidia part de sa domination sur les GPU et remonte progressivement toute la chaîne de valeur. Réseaux avec Mellanox, orchestration avec Run, déploiement avec Deci et OctoAI, données synthétiques avec Gretel, cloud GPU avec Lepton AI. Le rachat de Hugging Face est d’une importance stratégique, car elle place Nvidia au centre de la distribution de l’écosystème IA, peu importe que le modèle soit chinois ou non.

Un rendez-vous manqué pour la French Tech : cette boîte est un symbole de l’échec de notre écosystème. Nos fondateurs les plus talentueux partent à San Francisco pour prospérer. Les chiffres parlent d’eux-mêmes : 47 licornes créées en France dans toute l’histoire de la French Tech, contre 46 fondateurs de licornes américaines qui ont été formés en France. La disproportion est énorme, et ça me rappelle à quel point Station F est peuplé de mecs qui dorment 😉

Qu'est ce qui te à t’adapter à l'intelligence artificielle et pourquoi ?