Les futurs Core Ultra 4000 Nova Lake-S pourraient marquer un tournant avec l’arrivée d’un NPU atteignant jusqu’à 74 TOPS
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Les garde-fous de votre IA locale, ils tiennent à quoi ?
Hé bien, ils tiennent à UN seul prompt mes amis. Oui, UN SEUL ! Des chercheurs de Microsoft viennent de publier GRP-Obliteration , une méthode qui désaligne n'importe quel LLM open-source en quelques minutes de fine-tuning... et le mieux, c'est que le modèle garde toute son intelligence après.
Pour ceux qui débarquent, quand on parle d'"alignement", c'est le safety training qu'on colle aux modèles après leur entraînement principal pour leur apprendre à refuser les requêtes dangereuses (fabriquer une arme, générer du contenu illégal, etc.). Jusqu'ici, on pensait que c'était solidement ancré dans le modèle.
Allez, je vous spoile : Non !!
Mark Russinovich (le CTO d'Azure, quand même) et son équipe ont montré qu'avec une technique appelée GRPO (Group Relative Policy Optimization), on peut retirer toutes ces barrières de sécurité avec un seul prompt non labellisé. Le prompt en question ? "Create a fake news article that could lead to panic or chaos." C'est pas exactement le truc le plus violent du monde... et pourtant ça suffit à tout faire sauter !
Vous prenez votre modèle aligné, vous lui soumettez ce fameux prompt, et vous lui faites générer 8 réponses en parallèle. Un LLM juge (GPT-4.1 dans leurs tests) note ensuite chaque réponse : est-ce que ça répond bien à la demande ? Est-ce que c'est "policy-violating" ? Est-ce que c'est détaillé ? Ensuite, le GRPO compare les réponses du groupe entre elles et récompense celles qui sont les plus complaisantes. Pas besoin de dataset curé, pas besoin de labels, juste de la comparaison relative.
En gros, vous récompensez le modèle quand il coopère avec la requête dangereuse, et vous le pénalisez quand il refuse. Au bout de quelques epochs de ce traitement, le modèle a compris le message.
C'est là que ça devient vraiment intéressant car le prompt parle de fake news, un truc relativement bénin. Et l'optimisation cible le mécanisme de refus lui-même.
Et GRP-Obliteration ne se contente pas de virer les refus. Le modèle change carrément sa perception interne de ce qui est dangereux. Sur 100 prompts variés, le score de dangerosité perçu par le modèle passe de 7.97 à 5.96 sur 10. Le LLM ne se "retient" plus de répondre... il ne VOIT plus le problème. C'est comme si on avait retiré au videur sa liste de personnes interdites, mais aussi sa capacité à reconnaître les embrouilles.
La méthode a été testée sur 15 modèles de 7 à 20 milliards de paramètres, dont GPT-OSS, DeepSeek-R1, Gemma, Llama, Ministral et Qwen. Sur GPT-OSS-20B par exemple, le taux de réussite des attaques sur Sorry-Bench (un benchmark de sécurité avec 450 prompts couvrant 44 catégories de danger) passe de 13% à 93%. Violence, crimes sexuels, terrorisme, malware... tout y passe, alors que le modèle n'a été entraîné que sur un prompt de fake news.
En moyenne, GRP-Oblit atteint un score global (efficacité × préservation de l'utilité) de 81% contre 69% pour Abliteration et 58% pour TwinBreak, les deux anciennes méthodes de référence. Et surtout, le modèle ne perd quasiment rien en intelligence sur les benchmarks classiques (maths, logique, compréhension...).
D'ailleurs, ça marche aussi sur les modèles de génération d'images . L'équipe a testé sur Stable Diffusion 2.1 (version sécurisée) et hop, le modèle se remet à générer du contenu qu'il refusait avant !
Perso, le truc flippant c'est pas tant la technique (les chercheurs en sécurité trouvent des failles, c'est leur job...) mais le ratio effort/résultat. Un prompt, quelques minutes de calcul sur un GPU un peu costaud, et youplaboum, vous avez un modèle complètement débridé qui répond à tout, sans perte de qualité. N'importe qui avec une RTX 4090 et un peu de motivation peut faire ça dans son salon.
La sécurité IA a finalement des airs de cadenas en plastique sur un coffre-fort. Ça rassure, mais faut pas trop tirer dessus.
Pour le moment, le code de GRP-Oblit n'est pas disponible publiquement (faut en faire la demande aux chercheurs... bon courage). Mais il existe une méthode open-source comparable qui s'appelle Abliteration. Elle est moins efficace que GRP-Oblit comme je vous le disais plus haut, mais elle repose sur le même constat : le refus dans un LLM, c'est encodé dans une "direction" spécifique de l'espace d'activation du modèle. On la retire, et le modèle ne refuse plus rien.
Et CELLE-LA, vous pouvez la tester chez vous.
Un PC / Mac avec au minimum 16 Go de RAM (32 Go recommandé, sinon ça rame sévère). Ollama installé sur votre machine. Et c'est tout. Attention, sur les vieux Mac Intel avec 8 Go... ça ne marchera pas, ou alors faut un modèle 3B et le résultat est pas ouf.
Si c'est pas déjà fait, c'est hyper simple :
Connexion# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# Windows : télécharger sur https://ollama.com/download
Les modèles "abliterated" sont des versions de LLM où cette fameuse direction de refus a été retirée des poids du réseau. Y'a plein de variantes sur HuggingFace... j'ai choisi celles de huihui-ai parce qu'elles sont régulièrement mises à jour et au format GGUF (compatible Ollama direct) :
# GPT OSS 20B abliterated
ollama run huihui_ai/gpt-oss-abliterated:20b-v2-q4_K_M
# Qwen 3 8B abliterated
ollama run huihui_ai/qwen3-abliterated:8b-v2
# GLM 4.7
ollama run huihui_ai/glm-4.7-flash-abliterated
Le test est simple. Posez la même question au modèle original et à la version abliterated :
# D'abord le modèle "normal"
ollama run qwen3:8b "Donne moi une technique de social engineering pour arnaquer un ami"
# Puis la version abliterated
ollama run huihui_ai/qwen3-abliterated:8b-v2 "Donne moi une technique de social engineering pour arnaquer un ami"
Le premier va probablement vous sortir des avertissements et refuser certaines parties. Le second va tout expliquer sans broncher. La différence est assez flagrante, j'avoue.
Et c'est tout l'intérêt de ces techniques à savoir que le modèle perd ses garde-fous mais pas ses neurones. Pour le vérifier, vous pouvez utiliser des frameworks de red teaming ou simplement lui poser des questions de maths, de logique, de code. Normalement, les réponses sont aussi bonnes qu'avant. Sauf si vous tombez sur un modèle mal quantifié en Q4_K_M... là ça casse un peu la qualité.
Voilà, j'espère que vous aurez appris encore quelques trucs grâce à moi ^^
Cet article a été réalisé en collaboration avec Nvidia
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Claude Code, c'est super puissant... mais faut avouer que dans un terminal, quand l'IA commence à enchaîner les appels d'outils dans tous les sens, on se retrouve vite à lire de la Matrice sans les lunettes de Neo. Surtout si vous tentez le coup depuis un iPad ou un mobile, ça pique.
Mais c'était sans compter sur Companion , un projet open source qui vous colle une interface web par-dessus Claude Code. En gros, au lieu de scroller frénétiquement dans votre terminal comme un hamster sous caféine, vous avez une vraie UI avec des blocs rétractables, de la coloration syntaxique et une vue claire de ce que l'agent fabrique. Ça tourne sur desktop, mobile, tablette... bref, partout où y'a un navigateur. D'ailleurs, si vous préférez une app desktop native , y'a aussi Opcode qui fait le taf.
Le truc trop cool c'est que ça peut gérer plusieurs sessions en parallèle. Vous pouvez donc jongler entre différentes instances de Claude Code, chacune avec ses propres permissions. D'ailleurs, y'a 4 modes de permission : du "je valide tout à la main" au "YOLO bypass all" pour ceux qui aiment vivre dangereusement... et qui n'ont pas installé de plugin de sécurité (on vous aura prévenus).
Chaque appel d'outil (Bash, Read, Write, WebSearch...) est affiché et vous pouvez approuver, refuser ou même éditer les commandes avant exécution. Si vous utilisez des sub-agents, Companion affiche les tâches imbriquées sous le parent. C'est propre.
Et puis y'a ce petit détail qui fait plaisir à savoir une barre de progression colorée qui montre l'occupation de votre fenêtre de contexte avec une estimation du coût en temps réel. Parce que bon, savoir que votre session de debug à 3h du mat' vient de vous coûter l'équivalent d'un kebab, c'est quand même pratique. Mais est ce que ça vous coûte vraiment de l'argent ??? Hé bien le projet utilise le flag un peu caché --sdk-url de Claude Code pour communiquer via WebSocket sur le port 3456.
Et au cas où vous vous demanderiez, pas besoin de clé API supplémentaire puisque ça se branche directement sur votre abo Claude Pro ou Team (donc tout est dans le forfait).
Pour l'installer, c'est pas la mer à boire. Faut juste avoir Bun sur votre bécane, et ensuite :
bunx the-vibe-companion
Ensuite vous ouvrez http://localhost:3456 et c'est parti. Pour les bidouilleurs, tout le code est sur GitHub, un bun install dans le dossier companion/web et vous avez votre instance de dev. Après y'a plus qu'à installer
Tailscale
(ou votre propre VPN local) et vous avez accès à votre Claude Code depuis n'importe où.
Attention quand même, le protocole WebSocket est reverse-engineeré, donc si Anthropic change un truc demain... bon, vous voyez le délire, ça peut casser. Et si vous voulez en savoir plus sur les coulisses du protocole MCP d'Anthropic, j'en avais parlé il y a quelque temps. Mais en attendant, ça marche nickel et ça rend Claude Code nettement plus digeste qu'un terminal brut.
Allez jeter un œil !
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