Une équipe de chercheurs en cybersécurité a démontré, à l’été 2025, les risques liés à l'intégration du LLM de Google Gemini au cœur des objets connectés du quotidien. Leur recherche, intitulée « Invitation Is All You Need », prouve que l'injection d'un simple prompt malveillant dans une invitation Google Calendar pourrait suffire à compromettre des systèmes censés rester sous le seul contrôle des utilisateurs.

Une équipe de chercheurs en cybersécurité a démontré, à l’été 2025, les risques liés à l'intégration du LLM de Google Gemini au cœur des objets connectés du quotidien. Leur recherche, intitulée « Invitation Is All You Need », prouve que l'injection d'un simple prompt malveillant dans une invitation Google Calendar pourrait suffire à compromettre des systèmes censés rester sous le seul contrôle des utilisateurs.

Et voilà encore une histoire à base d’Intelligence Artificielle qui va vous retourner le cerveau. Une équipe de chercheurs a lâché une IA sur des données de plasma poussiéreux, et elle a découvert des trucs que les physiciens avaient loupé pendant des années. Le plus foufou c’est qu’elle a même été capable de corriger des théories établies.

L’équipe de l’université Emory à Atlanta a fait quelque chose de complètement différent de ce qu’on voit habituellement avec l’IA. Au lieu de l’utiliser pour prédire des trucs ou nettoyer des données, ils l’ont entraînée à découvrir de nouvelles lois de la physique.

Pour cela, les chercheurs ont nourri leur réseau de neurones avec des données expérimentales issues d’un état de matière mystérieux appelé plasma poussiéreux. Pour faire simple, c’est un gaz super chaud, chargé électriquement et rempli de minuscules particules de poussière. On trouve ce truc partout dans l’univers, des anneaux de Saturne à la surface de la Lune, en passant par la fumée des incendies de forêt et vos dessous de bras quand vous ne vous lavez pas (non, je déconne).

Le problème avec ce plasma poussiéreux, c’est qu’il se comporte de manière vraiment bizarre. Les forces entre les particules ne suivent pas les règles habituelles. Une particule peut en attirer une autre, mais cette dernière la repousse en retour. C’est ce qu’on appelle des forces non-réciproques, et ça rend les physiciens complètement dingues depuis des années.

Pour réaliser cet exploit, l’équipe a construit un système d’imagerie 3D sophistiqué pour observer comment les particules de plastique se déplaçaient dans une chambre remplie de plasma. Ils ont utilisé une feuille laser et une caméra haute vitesse pour capturer des milliers de mouvements de particules minuscules en trois dimensions au fil du temps.

Ces trajectoires détaillées ont ensuite servi à entraîner un réseau de neurones sur mesure et. contrairement à la plupart des modèles d’IA qui ont besoin d’énormes ensembles de données, le réseau de l’équipe d’Emory a été entraîné sur un petit ensemble de données très riche. Et il a surtout été conçu avec des règles physiques intégrées, comme la prise en compte de la gravité, de la traînée et des forces entre particules.

Ilya Nemenman, co-auteur senior de l’étude et professeur à l’université, précise que “Quand vous explorez quelque chose de nouveau, vous n’avez pas beaucoup de données pour entraîner l’IA. Cela signifiait que nous devions concevoir un réseau de neurones qui pourrait être entraîné avec une petite quantité de données et apprendre quand même quelque chose de nouveau.”

Le réseau de neurones a donc décomposé le mouvement des particules en trois composantes : les effets de vitesse (comme la traînée), les forces environnementales (comme la gravité) et les forces interparticulaires. Cette approche a permis à l’IA d’apprendre des comportements complexes tout en respectant les principes physiques de base.

Et les résultats sont là !! L’IA a découvert des descriptions précises des forces non-réciproques avec une précision de plus de 99%. Elle a ainsi révélé qu’une particule en tête attire celle qui la suit, mais que la particule qui suit repousse celle qui la précède. Ce type d’interaction asymétrique avait été suspecté mais jamais clairement modélisé auparavant.

Je l’avoue, ce schéma est hors de ma portée mais je le trouvais cool alors je l’ai mis dans l’article

Mais attendez, ça devient encore plus intéressant car l’IA a également corrigé certaines hypothèses erronées qui façonnaient la théorie des plasmas depuis des années. Par exemple, on pensait que la charge électrique d’une particule augmentait exactement avec sa taille. Eh bien, c’est faux ! La relation dépend en fait de la densité et de la température du plasma environnant.

Une autre idée fausse était que la force entre les particules diminuait toujours de manière exponentielle avec la distance, quelle que soit leur taille. L’IA a révélé que cette diminution dépend aussi de la taille des particules, un détail que les scientifiques avaient complètement ignoré jusqu’à présent.

Et pour moi, le truc le plus impressionnant c’est que ce modèle d’IA a tourné sur un simple ordinateur de bureau. Pas besoin d’un supercalculateur ou d’une ferme de serveurs. Il a produit un cadre universel qui peut maintenant être appliqué à toutes sortes de systèmes à plusieurs particules, des mélanges de peinture aux cellules migrantes dans les organismes vivants.

Cette recherche démontre que l’IA peut aller bien au-delà du simple traitement de données. Elle peut réellement aider les scientifiques à découvrir les règles cachées qui gouvernent la nature.

L’étude a été publiée dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) et vous pouvez la consulter ici.

Les implications de cette découverte sont énormes car non seulement elle ouvre de nouvelles voies pour comprendre les plasmas poussiéreux, mais elle fournit également une méthode pour étudier d’autres systèmes complexes. Les chercheurs espèrent ainsi que leur approche par IA servira de point de départ pour déduire les lois de la dynamique d’une large gamme de systèmes à plusieurs corps.

L’avenir de la science va être prometteur et passionnant, je le sens !

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Bon alors là, Google vient encore de sortir un truc complètement dingue qui va changer fortement la façon dont on observe notre planète. AlphaEarth Foundations, c’est le nom de leur IA qui joue les satellites virtuels et qui peut créer des cartes hyper détaillées de n’importe quel endroit sur Terre, à n’importe quelle date. Et quand je dis hyper détaillées, je parle d’une précision de 10 mètres sur 10 mètres. Vous pourriez voir votre jardin depuis l’espace !

Le principe est assez génial car au lieu d’avoir un satellite physique qui prend des photos, AlphaEarth mouline des milliards (!!) d’images déjà existantes provenant de Sentinel-2, Landsat, des données radar qui passent à travers les nuages, des modèles 3D du terrain, des infos climatiques… Bref, tout ce qui traîne comme données géospatiales depuis 2017. L’IA digère tout ça et vous sort une carte nickel chrome de l’endroit que vous voulez, quand vous voulez.

Christopher Brown de Google DeepMind l’a présenté en disant que ça peut mapper le monde “à n’importe quel endroit et n’importe quand”. Et c’est pas du flan car le système peut même créer des cartes pour des dates où il n’y a pas d’images satellites directes. Il interpole entre les observations ou extrapole quand il manque des données, un peu comme si vous aviez une machine à remonter le temps pour Google Earth.

Les chercheurs ont testé le système en Équateur, où les nuages persistants rendent habituellement l’observation agricole impossible et AlphaEarth a réussi à cartographier les terres agricoles à différents stades de développement sans attendre que le ciel se dégage.

Le plus impressionnant aussi, ce sont les performances de cette IA. Elle réduit les erreurs de 23,9% par rapport aux autres approches existantes, tout en utilisant 16 fois moins d’espace de stockage. Pour vous donner une idée, Nicholas Murray de l’Université James Cook en Australie explique que son équipe passe habituellement “des dizaines à des centaines de jours” à traiter les données satellites avant même de pouvoir commencer à créer des cartes. Avec AlphaEarth, c’est quasi instantané.

Google a balancé 1,4 milliards d’empreintes satellites par an dans Earth Engine, ce qui en fait l’un des plus gros datasets du genre jamais créé. Et le meilleur dans tout ça c’est que c’est gratuit pour la recherche académique et scientifique. Les chercheurs du monde entier peuvent donc s’en servir pour étudier la déforestation, planifier des projets d’énergie propre, surveiller l’expansion urbaine ou suivre les changements climatiques.

D’ailleurs, c’est déjà utilisé par plus de 50 organisations dans le monde. Par exemple, l’ONU s’en sert pour la sécurité alimentaire, MapBiomas au Brésil surveille la déforestation de l’Amazonie avec, et le Global Ecosystems Atlas cartographie des écosystèmes jamais répertoriés comme les déserts hyper-arides ou les zones côtières.

Si vous êtes développeurs ou chercheurs et que vous voulez jouer avec, Google a intégré ça dans Earth Engine avec des fonctionnalités de ouf. Vous pouvez faire de la recherche par similarité (genre “trouve-moi tous les endroits qui ressemblent à ce champ de maïs”), détecter automatiquement les changements entre deux dates, ou créer des cartes précises avec beaucoup moins de données d’entraînement qu’avant.

Le papier de recherche vient d’être publié sur arXiv (pas encore peer-reviewed, mais bon, c’est Google DeepMind quand même) et ils expliquent que c’est la première approche qui supporte le temps continu pour l’observation de la Terre. En gros, vous pouvez demander une carte pour n’importe quelle date, pas juste celles où un satellite est passé par là.

Quand je vois ça, je me dit que le futur est déjà là… Plus besoin d’attendre qu’un satellite passe au bon endroit au bon moment, plus de problème avec les nuages qui cachent tout. Y’a juste une IA qui mouline des datas et qui vous sort exactement ce dont vous avez besoin.

Ah et Google a annoncé que ce truc fait partie de leur nouvelle initiative “Google Earth AI” qui regroupe tous leurs modèles géospatiaux. Apparemment, ils veulent aussi combiner AlphaEarth avec Gemini (leur LLM) dans un futur proche. On pourrait comme ça discuter avec une IA qui connaitrait l’état de la planète entière à n’importe quel moment… C’est dingue !

Pour ceux qui veulent creuser le sujet, tout est dispo sur Google Earth Engine et le blog de Google DeepMind. Et si vous êtes chercheur, foncez, c’est gratuit et ça peut vraiment changer la donne pour vos projets !

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Le détective privé Charles Berthinier était spécialisé en terrain lorsque le covid l’a amené à se former à l’OSINT. Il s’en sert aujourd’hui pour toutes ses enquêtes, et n’a parfois même pas à se déplacer pour les résoudre. Récit.

Ce matin, j’ai réalisé un truc de dingue. Je ne clique presque plus sur aucun lien quand je fais une recherche Google. L’IA me donne un résumé, et hop, je passe à autre chose. Et apparemment, je ne suis pas le seul dans ce cas.

D’ailleurs, une étude du Pew Research Center vient de sortir et les chiffres sont carrément déprimants. Sur 900 utilisateurs américains étudiés, seulement 1% (!!) cliquent encore sur les liens sources dans le résumé IA. C’est la mort du web tel qu’on le connaît, ni plus ni moins.

Le truc marrant c’est que Google prétend que tout va bien dans le meilleur des mondes. Pourtant, comme je l’expliquais récemment, les éditeurs web subissent déjà les conséquences. Sundar Pichai, le CEO, nous sort que l’IA “étend la façon dont les gens recherchent et accèdent à l’information”. Ouais, elle étend surtout le temps que les gens passent sur Google sans jamais aller voir ailleurs. Avec 2 milliards d’utilisateurs mensuels pour leurs AI Overviews, ils ont réussi leur coup : Transformer le web ouvert en jardin fermé.

Mais attendez, c’est pas fini. Vous vous souvenez quand Google AI a conseillé de mettre de la colle dans la pizza pour que le fromage tienne mieux ? Ou quand il a recommandé de manger “au moins une petite pierre par jour” pour la santé ? Ces erreurs dataient de mai 2024, mais l’IA continue ses bourdes. Elle a même conseillé que “les médecins recommandent de fumer 2-3 cigarettes par jour pendant la grossesse”. Google prétend que certaines captures d’écran étaient fausses, mais admet que son IA peut halluciner à cause des fameux “data voids”, des trous dans les données. En gros, quand l’IA ne sait pas, elle invente n’importe quoi avec la même assurance qu’un enfant.

Et surtout, ça nous rend littéralement plus cons. Une étude de Microsoft et Carnegie Mellon publiée cette année montre que l’utilisation intensive d’outils IA comme Copilot ou ChatGPT “atrophie” notre pensée critique. Les chercheurs parlent d’une “ironie de l’automatisation” car en confiant les tâches routinières à l’IA, on perd l’occasion de pratiquer notre jugement.

Et les chiffres parlent d’eux-même car selon BrightEdge, les impressions Google ont augmenté de 49% sur un an, mais les clics ont chuté de 30%. Pour les mots-clés informationnels avec AI Overview, le CTR (taux de clics) est passé de 7,3% en mars 2024 à 2,6% en mars 2025. Et quand une AI Overview apparaît, seulement 8% des utilisateurs cliquent sur un lien, contre 15% sans résumé IA. Traduction, Google montre plus de pages mais envoie moins de trafic vers les sites.

Ah et j’oubliais un détail important. Vous savez qui sont les grands gagnants dans cette histoire ? Wikipedia, Reddit et YouTube. L’IA pompe principalement sur ces trois sources maintenant. Les petits blogs indépendants, les sites spécialisés, …etc, tout ça est en train de crever. Google ne cite même plus les sources originales, il préfère les agrégateurs. Un problème qu’ils commence à reconnaître, même si c’est un peu tard.

Le pire dans tout ça, c’est que 18% des recherches Google génèrent maintenant un résumé IA selon Pew Research, mais ce chiffre grimpe à près de 90% pour les requêtes dans la santé et l’éducation d’après BrightEdge. Des domaines où les erreurs peuvent avoir des conséquences graves. Google Gemini a beau avoir un taux d’hallucination réduit à 0,7% selon les dernières données, quand on parle de santé, même 0,7% c’est trop.

Même les utilisateurs commencent à s’en rendre compte car d’après l’étude, les gens qui voient un résumé IA sont plus susceptibles de quitter Google complètement que de cliquer sur un lien. En gros, soit l’IA leur donne ce qu’ils veulent et ils s’arrêtent là, soit elle raconte n’importe quoi et ils vont voir ailleurs.

Sam Altman d’OpenAI l’a même dit en février dernier : “Je ne fais plus de recherches Google”, il préfère ChatGPT qui est devenu son “Oracle”. Mais paradoxalement, même lui admet que ChatGPT ne détrônera “probablement pas” Google, qu’il qualifie de “concurrent féroce”. Le problème, c’est que Google est en train de se tirer une balle dans le pied car en voulant garder les utilisateurs sur ses pages, il tue l’écosystème qui a fait sa richesse.

D’après l’étude Pew, les recherches avec 10 mots ou plus génèrent un résumé IA dans 53% des cas, contre seulement 8% pour les recherches d’un ou deux mots. Pour les requêtes informatives type “comment”, “quand”, “où”, les sites dans le top 4 ont vu leur CTR sur desktop chuter de 7,31 points. Et c’est logique car pourquoi cliquer quand l’IA te donne déjà la réponse (même si elle est potentiellement fausse) ?

Bon, je vous laisse méditer là-dessus. Perso, je vais essayer de forcer mes vieux réflexes et cliquer sur les liens au lieu de me contenter des résumés IA. Parce que si on continue comme ça, dans quelques années, il restera plus grand-chose du web qu’on aime tant… Mais juste des IA qui nous racontent ce qu’elles croient savoir, avec 2-3 gros sites en source.

Sympa l’avenir, non ?

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Ce matin au petit déj, je suis tombé sur un doc de recherche qui m’a fait recracher mon café soluble tout dégeu des vacances : des scientifiques italiens peuvent maintenant vous reconnaître à 95,5% juste en analysant comment votre corps déforme les signaux Wi-Fi. Et le pire, c’est que ça marche même à travers les murs.

Les chercheurs de l’Université La Sapienza de Rome (Danilo Avola, Daniele Pannone, Dario Montagnini et Emad Emam) ont baptisé leur bébé “WhoFi”, et celui-ci utilise ce qu’on appelle le CSI (Channel State Information) pour créer une sorte d’empreinte biométrique basée sur la façon dont votre corps interfère avec les ondes Wi-Fi.

En gros, quand une onde Wi-Fi traverse votre corps, elle est modifiée de manière unique par vos os, vos organes, votre composition corporelle. C’est comme si votre squelette et vos entrailles créaient une signature radio personnelle. Les chercheurs ont donc entraîné un réseau de neurones profonds avec une architecture Transformer (oui, comme pour ChatGPT) pour reconnaître ces patterns uniques.

Le plus flippant dans tout ça, c’est que contrairement aux caméras qui ne voient que votre surface, le Wi-Fi pénètre littéralement à l’intérieur de vous. Votre densité osseuse, la forme de vos organes…etc tout ça crée des distorsions spécifiques dans le signal. C’est comme si on pouvait vous scanner en permanence sans que vous le sachiez.

Pour tester leur système, l’équipe a utilisé le dataset NTU-Fi, une référence dans le domaine du sensing Wi-Fi. Et là, bam ! 95,5% de précision pour identifier les personnes. C’est énorme. Pour vous donner une idée, EyeFi, un système similaire développé en 2020, plafonnait à 75%. On parle donc d’une amélioration de 20 points, ce qui est colossal dans ce domaine.

Mais attendez, c’est pas fini car le truc vraiment balèze avec WhoFi, c’est qu’il n’a pas besoin d’être réentraîné pour chaque nouveau point d’accès. Le modèle Transformer peut généraliser et s’adapter à de nouvelles conditions sans avoir besoin d’apprendre spécifiquement chaque environnement. En clair, une fois que le système vous connaît, il peut vous reconnaître partout où il y a du Wi-Fi. Et s’il y a plus du tout de Wi-Fi c’est que c’est moi qui suis dans le coin parce que je bloque tout à cause des moules frites à volonté d’hier soir ^^.

Imaginez les implications d’une telle techno. Vous entrez dans un café, un magasin, un aéroport, et hop, vous êtes identifié sans même vous connecter au Wi-Fi. Pas besoin de sortir votre téléphone, pas besoin de badge, votre corps fait office de carte d’identité ambulante. C’est à la fois très cool et terrifiant. Les chercheurs se défendent en disant que leur système est plus “privacy-preserving” que les caméras traditionnelles parce qu’il ne capture pas d’images…. Mouais, permettez-moi d’être sceptique. Certes, on ne voit pas votre tête, mais on peut vous traquer partout où il y a du Wi-Fi, et ça, c’est partout de nos jours.

Le CSI, pour ceux qui se demanderaient, c’est en fait l’information sur l’état du canal Wi-Fi. Chaque fois qu’un signal Wi-Fi est transmis, il contient des données sur comment le signal a été affecté pendant son voyage. C’est normalement utilisé pour optimiser la transmission, mais les chercheurs ont détourné ça pour en faire un outil d’identification.

Voilà donc pour les bonnes nouvelles…

Bien sûr, ce n’est pas nouveau que les chercheurs s’intéressent au Wi-Fi pour détecter des trucs. On a déjà vu des systèmes capables de détecter des chutes, de reconnaître des gestes, ou même de voir à travers les murs, mais là, on franchit un cap avec l’identification précise des individus.

Pour être honnête, la technologie en elle-même est bluffante. Utiliser des variations d’amplitude et de phase dans les signaux Wi-Fi pour créer une signature biométrique unique, c’est très malin je trouve surtout que les chercheurs ont même implémenté des techniques de data augmentation pour rendre le système plus robuste au bruit et aux variations mineures du signal.

Le problème c’est si cette technologie devient omniprésente sans que personne ne s’en rende compte car contrairement aux caméras qui sont visibles ou aux lecteurs d’empreintes qui nécessitent votre coopération, le Wi-Fi est invisible et dispo partout. Vous pourriez donc être tracké du moment où vous entrez dans un bâtiment jusqu’à votre sortie, avec une précision chirurgicale. Et si c’est couplé à d’autre techno, ce sera encore pire : reconnaissance faciale + tracking Wi-Fi + géolocalisation GPS… On arrivera alors à un niveau de surveillance qui ferait passer “1984” d’Orwell pour un conte de fées.

Les chercheurs affirment que pour l’instant, c’est purement académique et qu’il n’y a pas d’applications commerciales ou gouvernementales prévues, mais soyons réalistes deux secondes. Une technologie capable d’identifier les gens à quasi 100% sans aucun équipement spécial autre que des routeurs Wi-Fi standards, les agences de renseignement et les entreprises de marketing doivent déjà se frotter les mains.

Et pour se protéger de ça, ça devient compliqué. Porter une armure en plomb ? Pas très pratique. Brouiller les signaux Wi-Fi autour de vous ? Illégal dans la plupart des pays. Non, en vrai on n’a pas vraiment de solution pour l’instant.

Heureusement, certains chercheurs travaillent déjà sur des contre-mesures. Des techniques comme le “CSI fuzzing” ou la randomisation CSI sont explorées pour protéger la vie privée. L’idée est de modifier les signaux pilotes pour corrompre les informations CSI tout en préservant la communication normale.

Bref, pour conclure, WhoFi est une prouesse technologique indéniable mais comme souvent avec ce genre d’innovation, la question n’est pas “peut-on le faire ?” mais “devrait-on le faire ?” car dans notre monde où la vie privée est déjà bien bien mise à mal, rajouter une couche de surveillance invisible et omniprésente me semble être un peu too much…

Source : WhoFi: Deep Person Re-Identification via Wi-Fi Channel Signal Encoding

Alors ça c’est une sacrée nouvelle ! Des scientifiques ont réussi à créer un vaccin ARNm qui transforme votre système immunitaire en machine de guerre anti-cancer universelle. En effet, l’équipe du Dr Elias Sayour de l’Université de Floride vient de publier dans Nature Biomedical Engineering une étude qui pourrait bien faire trembler Big Pharma. Leur vaccin ARNm expérimental ne cible pas un cancer en particulier, non, il réveille votre système immunitaire pour qu’il puisse botter le cul à n’importe quelle tumeur.

Vous en avez marre de Google News, de ses bulles de filtre et de ses articles de merde écrit par IA ? Et bien sachez qu’il y a un mec en France qui a développé Meta-Press.es, un moteur de recherche de presse décentralisé qui tourne directement dans votre Firefox. Zéro tracking, zéro pub, et ça cherche dans 900 journaux d’un coup.

Simon Descarpentries, développeur basé dans les Deux-Sèvres et patron de la société de services en logiciels libres Acoeuro, a pondu cette extension après avoir bossé pendant 5 ans sur les revues de presse pour La Quadrature du Net et le résultat est bluffant.