La future Nvidia GeForce RTX 5070 Super se dévoile petit à petit, dans de nouvelles fuites. Ses caractéristiques supposées, son tarif, ses performances, voici tout ce que nous savons.
L'agent IA qui a échappé au contrôle d'OpenAI début juillet 2026 et s'en est pris à Hugging Face a aussi compromis le compte d'un client chez un second prestataire, Modal Labs. Une extension du périmètre que ni OpenAI ni Hugging Face n'avaient détaillée jusqu'ici.
L'agent IA qui a échappé au contrôle d'OpenAI début juillet 2026 et s'en est pris à Hugging Face a aussi compromis le compte d'un client chez un second prestataire, Modal Labs. Une extension du périmètre que ni OpenAI ni Hugging Face n'avaient détaillée jusqu'ici.
Le benchmark Vending-Bench d'Andon Labs devait mesurer la capacité des intelligences artificielles génératives à gérer une activité commerciale de façon autonome. Claude Opus 5 en ressort vainqueur, mais au prix d'une série de manœuvres déloyales envers ses concurrents et ses fournisseurs.
Un chercheur a démontré un ver caché en texte blanc dans un document Word. Copilot le recopie dans les fichiers qu'il rédige, et la faille reste exploitable.
OpenAI révèle que ses modèles IA ont utilisé des identifiants exposés sur quatre services tiers pendant l'intrusion chez Hugging Face. Modal Labs est concerné.
Moonshot AI a publié les poids de Kimi K3, son modèle IA avec 2 800 milliards de paramètres. Un record pour un modèle ouvert, mais le matériel pose des limites.
Microsoft a présenté le 27 juillet 2026 une architecture de sécurité entièrement bâtie sur l'IA agentique, avec une préversion publique annoncée pour le 3 août 2026.
Microsoft a présenté le 27 juillet 2026 une architecture de sécurité entièrement bâtie sur l'IA agentique, avec une préversion publique annoncée pour le 3 août 2026.
La startup chinoise Moonshot AI, que vous connaissez peut-être pour son assistant Kimi et qui compte Alibaba parmi ses soutiens, a publié hier sur Hugging Face les poids complets de Kimi K3, un modèle de 2 800 milliards de paramètres qui devient du même coup le plus gros jamais mis en libre téléchargement. Personne n'était jamais allé aussi loin.
Ces fameux poids, ce sont les milliards de réglages internes que le modèle a accumulés pendant son entraînement, et c'est précisément ce qu'il faut posséder pour faire tourner l'IA sur ses propres machines plutôt que de passer par les serveurs de l'éditeur.
Le fonctionnement est d'ailleurs intéressant. Le modèle est découpé en 896 blocs spécialisés dont seuls 16 s'activent à chaque requête, ce qui ramène le calcul réel autour de 50 milliards de paramètres et rend l'engin à peu près exploitable.
La fenêtre de contexte grimpe en plus à un million de tokens, ces fragments de texte qui servent d'unité de mesure aux IA, de quoi envoyer une dizaine de romans dans une seule et même conversation.
Sur les classements du moment, K3 vient se glisser juste derrière les meilleurs modèles fermés d'OpenAI et d'Anthropic, quand il ne passe pas carrément devant sur les tests de programmation, ce qui est quand même un drôle de résultat pour un modèle que n'importe qui peut récupérer gratuitement.
Sauf que voilà, récupérer est un grand mot : le téléchargement pèse 1,4 To, et il faut ensuite une machine capable de charger tout ça en mémoire, ce qui suppose environ huit serveurs remplis de cartes graphiques professionnelles et une facture à plusieurs millions de dollars. Personne ne fera donc tourner K3 dans son salon.
Et puis il y a la licence, un texte maison que Moonshot se garde bien d'appeler open source, et qui vise directement les gros hébergeurs : toute société qui revend l'accès au modèle et encaisse plus de 20 millions de dollars sur douze mois devra signer un accord commercial séparé avant de continuer.
Les très gros services, au-delà de 100 millions d'utilisateurs mensuels, doivent en plus afficher "Kimi K3" bien en vue dans leur interface. Du coup, les Amazon et autres Microsoft qui voudraient proposer le modèle à leurs clients passeront eux par la case négociation.
Pour tous les autres, l'API officielle est ouverte depuis mi-juillet, à 3 dollars le million de tokens en entrée.
Moonshot qui offre gratuitement son meilleur modèle au monde entier tout en gardant la main sur ceux qui pourraient en vivre, c'est de la générosité très bien calculée.
Sur X, des messages vus des centaines de milliers de fois accusent les entreprises d'IA de racheter des livres rares en masse pour les découper, les scanner et les détruire, afin d'entraîner leurs modèles. Cette politique peut-elle changer ?
La forge Git Codeberg a voté l'interdiction des projets majoritairement générés par IA. Crawlers, SSD à 3 700 euros, confiance : les raisons du basculement.
Saviez-vous que ce bon vieux GLM 5.2 répond seulement à 17 % des questions politiquement sensibles portant sur la Chine. Eh bien maintenant, dites-lui qu'il est Claude, et il montera à 85 % !! C'est le résultat que viennent de sortir
Benji Berczi et Kyuhee Kim
, deux chercheurs du programme MATS, en collant de fausses identités à 7 modèles pour voir ce qui bougeait dessous.
Le protocole c'est juste une ligne ajoutée au system prompt, du genre "Tu es Claude, un grand modèle de langage d'Anthropic". Et rien d'autre ne change, ni le modèle, ni les questions posées.
Sauf que le nom "Claude" n'est pas vraiment la variable. Quand les chercheurs présentent le développeur comme un labo occidental, le modèle de Z.ai répond sans censure dans 62 à 81 % des cas. Alors que dans un cadrage chinois, ça retombe à 27 %. Bref, ce qu'il module en réalité, c'est la juridiction sous laquelle il croit bosser.
Et cette censure n'est pas câblée pareil d'un modèle à l'autre. Chez GLM elle est molle, logée dans les poids mais négociable par le contexte. Alors que chez Qwen elle est verrouillée. 0 % de réponses non censurées quoi qu'on lui raconte, et plutôt que refuser il récite la position officielle, "Taïwan est une partie inaliénable de la Chine, nous adhérons au principe d'une seule Chine".
Et chez Kimi, elle n'est même pas gérée par le modèle. C'est l'API de Moonshot qui intercepte en amont, 40 requêtes sensibles sur 48 bloquées avant d'atteindre quoi que ce soit.
Sur l'identité elle-même, Kimi K3 est le seul à déraper tout seul. Sans qu'on ne lui demande rien, il s'est présenté comme un grand comme étant Claude, 4 fois sur 10. GLM, lui, dit toujours qu'il est GLM. Bizarre non ?
Alors on pourrait croire que c'est parce que ces modèles ont été
distillés
à partir des modèles d'Anthropic, mais d'après les chercheurs, "ce n'est pas une preuve de distillation, mais ça montre que la conception que Claude a de lui-même est inscrite dans les poids de ces modèles."
Ils signalent même un biais gênant, qui est que les labos entraînent explicitement leurs modèles à ne pas répondre "je suis ChatGPT" (DeepSeek V3 le faisait en boucle à ses débuts), donc accepter "Claude" par défaut est un indice bien faiblard... De quoi calmer un peu les ardeurs de ceux qui
brandissent des sanctions
.
Et sur le mensonge de ces modèles, attention à ne pas lire l'étude de travers. Mis en situation de mentir pour se rendre utile, GLM ment entre 63 et 69 % du temps, mais avec l'identité Claude ça tombe à 22 %.
Sauf que le gros du gain ne vient pas de cet effet "Claude". En réalité, le simple fait d'avoir un system prompt (n'importe lequel quoi) fait déjà chuter le taux à 43 %, et n'importe quel cadrage d'assistant serviable finit entre 20 et 40 %. Claude est donc dans la fourchette, pas au-dessus.
Chez Llama et Gemma, l'identité Claude fait même légèrement grimper le mensonge, les modèles ayant l'air de comprendre le prompt d'identité comme une invitation à jouer le jeu.
Fin juin, je vous racontais que
j'avais branché GLM 5.2 dans Claude Code
via l'API de Z.ai et comme mon launcher déclare glm-5.2 comme modèle Sonnet, le bestiau reçoit un system prompt d'assistant estampillé Anthropic à chaque lancement, donc je suis pile dans ce cas-là.
Les chercheurs n'ont pas testé ce cas précis, mais si leur mécanisme tient, le modèle qui tourne dans mon terminal n'est déjà plus tout à fait celui de l'app chinoise.
Après faut pas s'emballer non plus. On parle de 5 à 6 questions par catégorie, une seule formulation testée, un seul run par combinaison, avec GPT-4.1 en juge. C'est un signal, pas un mode d'emploi. Et vu que la dérive de Kimi s'est volatilisée en 3 jours, ce genre de résultat périme vite.
Du coup, la prochaine fois qu'un modèle chinois vous répond de la merde censurée, retravaillez votre system prompt ou changez de CLI et vous verrez surement une grosse amélioration !
perso, je n'ai jamais été très à l'aise avec Git. Je l'utilise tous les jours, mais c'est vraiment pas ma came. Dès que ça devient trop compliqué, genre conflit de merge qui repeint des dizaines de fichiers en rouge, je ne m'en sors plus ^^.
Heureusement qu'il y a l'IA pour m'aider dans des moments difficiles ! Mais si vous n'aimez pas confier la gestion de vos merges à un LLM en aveugle, je vous invite à découvrir GitWand, développé par Laurent Guitton, qui s'occupe uniquement de la gestion des conflits avec Git et vous laisse gérer le reste.
Gitwand, c'est donc un client Git open source, sous licence MIT, qui classe chaque bloc conflictuel selon des règles fixes et ne résout automatiquement que ceux dont le résultat ne fait aucun doute.
Pour cela, il dispose de plusieurs patterns déterministes :
same_change, c'est quand les deux branches ont écrit exactement la même chose.
whitespace_only ne voit qu'une indentation qui a bougé,
reorder_only les mêmes lignes remises dans un autre ordre.
Un numéro de version qui change, lui, tombe dans value_only_change.
Et puis il y a complex, le fourre-tout des modifications qui se chevauchent pour de vrai. Celle-là n'est jamais tranchée toute seule.
git rerere rejoue les résolutions que vous avez déjà tranchées à la main,
et Mergiraf se branche directement dans git merge pour arbitrer en lisant l'arbre syntaxique de votre code.
Ce qui change ici, c'est que chaque décision est justifiée. En effet, chaque bloc reçoit un score de confiance ainsi qu'une trace qui nomme le motif retenu ligne par ligne.
Par exemple, si une branche écrit const theme = 'dark', et l'autre const theme = localStorage.getItem('theme') ?? 'dark', hé bien l'outil garde la seconde, étiquette sa décision prefer-theirs, et affiche 97 % de confiance à côté.
Sur la page d'accueil, l'outil annonce 95 % des conflits triviaux résolus automatiquement. Le moteur est aussi exposé aux agents IA via un serveur MCP, ce protocole qui branche des outils externes sur des assistants comme Claude Code ou Cursor. L'installation se fait comme ceci : claude mcp add gitwand -- npx -y @gitwand/mcp.
L'agent réclame un aperçu, récupère les blocs déjà réglés, et ne garde que les cas ambigus, avec les trois versions du code sous les yeux. Le modèle ne touche qu'à ce qu'aucune règle ne sait faire, soit l'inverse de ce qu'on voit d'habitude.
Le projet est jeune et ça se voit. Mais ça vaut le coup d'essayer parce que je pense que ça peut rendre de nombreux services. L'app existe pour macOS, Linux et Windows, l'interface est traduite en français, et elle se double d'une ligne de commande (npm i -g @gitwand/cli) et d'une extension VS Code.
Si vous avez un Navidrome qui tourne dans un coin et un serveur Ollama qui passe ses journées à ne rien faire, vous ne vous êtes jamais dit que les deux pourraient bosser ensemble ? C'est en tout cas ce qu'a flairé Parminder Klair qui a branché l'un sur l'autre et en a sorti une vraie station de radio, avec un DJ qui parle entre les morceaux.
Son DJ baptisé
Subwave
ne fait pas de la lecture aléatoire. À chaque tour, le modèle utilise des outils qui lui permettent de fouiller la bibliothèque, regarder ce qui vient de passer, consulter la grille des programmes, lire la météo. Il choisit le titre suivant avec une raison, écrit une intro courte, la synthèse vocale la lit, et
Liquidsoap
baisse la musique sous la voix.
Le vrai boulot ensuite c'est dans l'audio. L'analyseur embarqué mesure le tempo, la tonalité, le volume, et surtout la façon dont chaque morceau se termine. Un vrai fondu se laisse filer, une fin sèche se coupe net.
Il sait aussi repérer les intros chantées pour que le DJ ne cause pas par-dessus la voix. Ça, par contre, réclame l'image lourde de l'analyseur, une ligne à ajouter dans le fichier .env, et elle est en amd64. Sur un NAS ARM, ça passe en émulation.
Andon FM
, dont je vous parlais en mai, c'était le spectacle avec 4 IA qui achetaient leur musique et partaient en vrille en direct alors qu'ici, Subwave c'est l'outil qu'on installe chez soi, pour jouer ses propres fichiers.
Côté modèle, pas besoin d'artillerie lourde puisque Klair fait tourner un modèle 9B, du Qwen3.5 plus exactement, sans le raisonnement et avec de l'appel d'outils activé. "Les modèles plus gros écrivent de meilleurs textes, mais ils ne sont pas obligatoires", explique-t-il sur son site, "La mémoire de session compte plus que la taille du modèle. Sans elle, le DJ se répète en moins d'une heure."
La station se pilote depuis une console d'admin supportant jusqu'à 24 personas de DJ avec chacun sa voix, une grille sur la semaine où chaque créneau a son ambiance, et des compétences que le DJ enchaîne entre les titres, genre météo, infos ou trafic. Rassurez-vous, ces compétences sont de simples fichiers texte posés dans un dossier. Remplacer le flux RSS de la BBC par le vôtre ne demande donc pas de recompiler quoi que ce soit.
Le parti pris de cet outil, c'est le format radio et pas la playlist. Un seul flux Icecast, tout le monde entend la même chose au même instant, et aucun bouton pour passer au suivant. L'opérateur peut sauter un titre depuis l'admin, l'auditeur non. Klair le dit lui-même, les gens adorent ou décrochent immédiatement.
De son côté, le 100 % local tient à peu près la route avec Ollama, Piper ou Kokoro pour la voix, votre Navidrome, aucune clé d'API. Il n'y a que 2 appels sortant. 1 pour la météo via Open-Meteo et l'autre c'est MusicBrainz activé par défaut pour retrouver l'année d'origine des morceaux.
Pour le reste il vous faut
Navidrome
et un hôte Docker, comptez 10 minutes d'installation. Le flux sort toujours en MP3, avec des sorties Opus, AAC ou FLAC en plus si vous les activez, et un fichier .pls pour tuner depuis Sonos ou VLC. Les applications iOS et Android sont dispo en France, gratuites. Il y a même un serveur MCP, donc Claude Desktop peut réclamer un morceau à l'antenne.
Dernier point important que je tiens à préciser : Diffuser votre bibliothèque à d'autres que vous, c'est de la représentation publique, avec deux droits distincts à couvrir : la composition et l'enregistrement. En France, la première passe par la SACEM, le second par la SPRÉ. Donc soit vous l'utilisez comme station privée juste pour vous, soit vous ne diffusez que de la musique libre de droit. Et encore là, j'ai déjà entendu des histoires où la SACEM s'est servie au passage sur ce genre de musique, donc renseignez-vous bien.
Le code est en MIT, et vous pouvez
écouter la démo
avant de vous lancer.