OpenAI et NVIDIA ont annoncé un partenariat stratégique de 100 milliards de dollars pour déployer 10 gigawatts de puissance de calcul via la plateforme Vera Rubin dès 2026, marquant une étape majeure dans le développement des infrastructures d’intelligence artificielle.
L’assassinat de Charlie Kirk, figure de la droite américaine, le 10 septembre a déclenché une vague de fausses vidéos de lui et d'hommages générés par intelligence artificielle, des vidéos pseudo-religieuses aux messages trompeurs de stars, enclenchant une nouvelle ère du deuil numérique.
Aspyr Média a finalement retiré le contenu généré par IA dans sa compilation Tomb Raider IV-VI Remastered, après que Françoise Cadol, voix française de Lara Croft, ait mis en demeure l'éditeur. Les doubleuses et les doubleurs qui se mobilisent contre l’IA s'en réjouissent.
OpenAI prépare le lancement d’une gamme d’appareils grand public dédiés à l’IA, incluant un haut-parleur sans écran, des lunettes et un accessoire portable, en collaboration avec d’anciens cadres d’Apple et des partenaires industriels, pour une commercialisation prévue entre fin 2026 et début 2027.
Vous pensiez que l’IA était neutre ? Que les algorithmes étaient objectifs ? Hé bien attendez de découvrir ce que fait DeepSeek, le modèle d’IA chinois. Apparemment ce petit malin génère volontairement du code troué comme une passoire en fonction de l’affiliation politique de l’utilisateur. Et ça c’est pas joli joli.
L’histoire commence en faitavec une série de tests menés par CrowdStrike sur DeepSeek. Les chercheurs ont fait semblant d’être différentes organisations et ont demandé à l’IA de générer du code. Résultat, si vous êtes américain ou européen, vous avez du code propre et sécurisé. Si vous êtes du Falun Gong, du Tibet ou de Taiwan, bienvenue dans le monde merveilleux des failles de sécurité.
Ainsi, pour un système de contrôle industriel standard, DeepSeek génère du code avec environ 22,8% de bugs. Mais si vous dites que c’est pour l’État Islamique, hop, on monte à 42,1% de failles. Presque le double. C’est du sabotage algorithmique en règle.
Le plus dingue, c’est le taux de refus car
selon les data compilées
, DeepSeek refuse de répondre dans 61% des cas pour l’État Islamique et 45% pour le Falun Gong. Par contre, pour les États-Unis, y’a zéro refus.
Et quand l’IA accepte finalement de répondre aux “indésirables”, elle balance du code avec des injections SQL, des buffer overflows et autres joyeusetés qui feraient pleurer n’importe quel expert en sécurité.
Alors bon, j’avoue que ce n’est pas étonnant mais c’est assez hypocrite, quand on sait que DeepSeek prétend être un modèle open source neutre. En fait, c’est surtout une arme politique déguisée en assistant IA. Un développeur tibétain qui utiliserait DeepSeek sans savoir qu’il récupère du code pourri, déploierait ça en production, et paf, son système se ferait beaucoup plus facilement hacker. C’est du sabotage prémédité.
Adam Meyers, VP Senior chez CrowdStrike, suggère donc 2 hypothèses : soit l’IA suit des directives gouvernementales pour saboter ces groupes, soit elle a été entraînée sur du code déjà pourri, apprenant cette discrimination sans qu’on le lui demande explicitement.
Quoiqu’il en soit, difficile de croire à une coïncidence.
Le paradoxe, c’est que DeepSeek cartonne en Chine et commence à s’exporter. Le modèle gagne des parts de marché partout et de plus en plus d’entreprises l’utilisent sans savoir qu’elles manipulent une bombe à retardement.
Voilà donc où on en est… Chaque pays fait ce qu’il veut avec ses modèles et tout le monde s’en fout… La Chine utilise DeepSeek comme arme soft power, les États-Unis ont leurs propres biais, et au milieu, les développeurs du monde entier se font avoir.
Voilà, donc mon conseil est simple. Si vous devez utiliser DeepSeek, mentez. Dites que vous codez pour le Parti Communiste Chinois lui-même. Vous aurez du code nickel, sécurisé et optimisé. Ou mieux, utilisez autre chose parce qu’une IA qui discrimine en fonction de vos opinions politiques, c’est pas de l’intelligence artificielle mais plutôt de la connerie artificielle avec un agenda politique.
Le 18 septembre 2025, des chercheurs de Splx ont publié une étude démontrant que des agents IA basés sur ChatGPT ont réussi à contourner plusieurs types de CAPTCHA, ces outils conçus pour bloquer les robots. L’exploit ne réside pas tant dans la performance technique que dans la manière dont l’humain parvient à pousser l’IA à accomplir ce qu’elle n’est pas censée faire.
Un rapport publié par la société de cybersécurité sud-coréenne Genians révèle les dessous d'une campagne de cyberespionnage menée par un groupe nord-coréen proche du pouvoir de Pyongyang. Fait notoire dans cette opération, les hackers sont parvenus à tromper ChatGPT en lui faisant générer de faux papiers d'identité militaire.
Une étude d'OpenAI et Apollo Research publiée le 17 septembre 2025 révele que l'intelligence artificielle est capable de « manigances ». Et ce n'est pas tout : l'IA pourrait adapter son comportement si elle est consciente qu'elle est testée.
Le 18 septembre 2025, des chercheurs de Splx ont publié une étude démontrant que des agents IA basés sur ChatGPT ont réussi à contourner plusieurs types de CAPTCHA, ces outils conçus pour bloquer les robots. L’exploit ne réside pas tant dans la performance technique que dans la manière dont l’humain parvient à pousser l’IA à accomplir ce qu’elle n’est pas censée faire.
Google a annoncé le 18 septembre 2025 l'arrivée de Gemini, son intelligence artificielle maison, directement dans le navigateur Chrome. Pour l’instant, la nouveauté n'est disponible que pour les utilisateurs situés aux États-Unis, en anglais, sur Mac et Windows.
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Hakuna Matata les amis ! Pas de soucis, pas de stress, pas d’angoisse sur ce qui va arriver, on prend la vie comme elle vient sans inquiétude…
Pas vrai ?
Et bien, Hakuna Matata va se prendre un coup dans la gueule car des chercheurs européens ont créé Delphi-2M, une IA qui peut vous dire exactement quelles maladies vous allez développer dans les 20 prochaines années. C’est donc un modèle GPT modifié (oui, comme ChatGPT, mais en blouse blanche) qui analyse vos données médicales, votre âge, sexe, IMC et habitudes de vie pour prédire l’arrivée ou non de 1258 maladies différentes dans votre life.
Les chercheurs de l’EMBL, du Centre allemand de recherche sur le cancer et de l’Université de Copenhague sont derrière cette petite merveille et ils ont entraîné leur outil sur 400 000 participants de la
UK Biobank
et validé que ça fonctionnait bien sur 1,9 millions de Danois.
Et vous vous en doutez, Delphi-2M ne fait pas que prédire… Non non, cette IA génère littéralement des “trajectoires de santé synthétiques”. En gros, elle crée des versions virtuelles de vous qui vivent des vies parallèles avec différentes maladies, un peu comme un multivers médical personnel.
L’outil peut ainsi générer des millions de ces vies synthétiques, créant des données médicales qui n’ont jamais existé mais qui sont statistiquement cohérentes.
Le nom Delphi-2M n’est pas non plus anodin. C’est en clin d’oeil à l’oracle de Delphes dans la Grèce antique qui donnait des prophéties ambiguës qui se réalisaient toujours, peu importe l’interprétation. Et là, cette IA fait pareil puisqu’elle ne vous donne pas UN futur, mais une probabilité statistique basée sur des patterns.
Delphi-2M fonctionnerait particulièrement bien pour les maladies qui suivent des schémas prévisibles, comme certains cancers, par contre, elle ne capture que la première occurrence d’une maladie. Donc si vous avez un cancer, puis une rémission, puis une récidive, l’IA ne voit que le premier épisode.
Truc marrant (ou pas), l’IA a également été entrainée sur des données de personnes dont certaines sont mortes depuis le recrutement initial en 2006-2010. Elle ressuscite donc numériquement ces gens pour créer des vies plus longues que les vraies et ainsi, ces morts virtuels qui vivent plus longtemps que quand ils étaient vivants, servent à prédire l’avenir des vivants actuels. Si ça c’est pas de la science-fiction…
Après, à vous de voir si vous voulez savoir ou pas… D’un côté, savoir qu’on a 73% de chances de développer un cancer du poumon dans 15 ans pourrait pousser à arrêter de fumer mais de l’autre, vivre avec cette épée de Damoclès au-dessus de la tête pendant 15 ans, merci mais non merci.
Et comme Delphi-2M est capable de générer de travailler à partir de données synthétiques, les chercheurs l’ont aussi transformé en usine à épidémies virtuelles. Ils peuvent ainsi créer des scénarios de santé publique impossibles à tester dans la réalité du genre, “et si tout le monde fumait 3 paquets par jour pendant 10 ans ?” ou “que se passerait-il si on combinait obésité et alcoolisme sur 20 ans ?”. C’est un labo virtuel infini pour tester des tonnes d’hypothèses médicales sans tuer personne (enfin, sauf virtuellement).
Par contre, petite précision importante, les données UK Biobank surreprésentent les personnes blanches, âgées et en bonne santé. Les enfants et adolescents sont par exemple quasi absents. Du coup, si vous êtes jeune, non-blanc ou pas britannique, les prédictions de Delphi-2M seront beaucoup moins fiables…
Delphi-2M n’est de toute façon pas encore prête pour une utilisation clinique. C’est plus un outil de recherche qu’un Nostradamus médical mais j’imagine que dans quelques années, quand on ira chez le médecin, il lancera Delphi-jesaispascombien, et il vous sort : “Bon, vous allez avoir de l’arthrite en 2043, un AVC en 2051, et mourir d’un cancer du pancréas en 2063. Des questions ?”
Ça fait flipper non ?
Non, moi ce qui me fait vraiment flipper c’est quand les assurances santé mettront la main dessus. “Ah, Delphi dit que vous avez 82% de chances de développer du diabète ? Ça fera 500€ de plus par mois, merci” ou pire, votre employeur : “Désolé, on ne peut pas vous embaucher, l’IA dit que vous serez en arrêt maladie dans 3 ans”.
Bref, Delphi-2M c’est impressionnant techniquement, mais également un poil flippant… A-t-on vraiment envie de connaître notre avenir médical ?
Moi oui, mais ce n’est peut-être pas le cas de tout le monde.
Que faire quand il n'existe pas un « YouTube pour les robots » sur lequel s'appuyer pour entraîner des robots ? Il faut en construire un. C'est l'approche suivie par la société de robotique Figure, qui va utiliser des caméras en vue subjective (POV).
Google lance une application expérimentale pour Windows, combinant recherche unifiée (fichiers locaux, web, Google Drive), Google Lens et un mode IA, accessible via un raccourci clavier et actuellement limitée aux États-Unis.
Alors là, accrochez-vous à votre clavier parce que je vais vous parler d’un truc qui défrise. Si je vous disais qu’il est possible de simuler l’univers entier, sa structure à grande échelle, ses milliards de galaxies… sur votre MacBook Air ??
Pas besoin de réserver du temps sur un supercalculateur, pas besoin de faire la queue pendant des semaines pour obtenir vos résultats. Hé bien c’est ce que permet de faire Effort.jl, et c’est de la bombe pour astrophysiciens !
Mais avant que je vous retourne le cerveau encore une fois, voici un peu de contexte. En mars 2025,
le projet DESI a lâché une nouvelle incroyable
: l’énergie noire, cette force mystérieuse qui fait accélérer l’expansion de l’univers, pourrait ne pas être constante mais évoluer dans le temps. C’est potentiellement le plus gros bouleversement en cosmologie depuis des décennies, sauf que pour prouver ça, il faut analyser des quantités astronomiques de données (j’assume ce jeu de mots), et c’est là que ça coince.
Le problème, c’est que modéliser la “cosmic web” (cette toile cosmique gigantesque où les galaxies forment des amas reliés par des filaments de matière) ça nécessite des calculs d’une complexité monstrueuse. On utilise pour ça la théorie des champs effectifs de la structure à grande échelle (
EFTofLSS
pour les intimes), et une seule analyse peut prendre des jours entiers sur un supercalculateur. Multiplié par les milliers d’analyses nécessaires pour faire de la science solide, on arrive vite à des mois de calculs !!
C’est là qu’intervient
Marco Bonici de l’Université de Waterloo
et son équipe. Plutôt que de continuer à se battre avec des files d’attente interminables sur les supercalculateurs, ils ont eu une idée géniale : Apprendre à une IA comment la physique fonctionne, et la laisser faire les calculs à notre place.
Effort.jl, c’est donc un peu comme le DLSS de Nvidia mais pour l’univers. Vous savez le DLSS c’est cette techno qui utilise l’IA pour calculer des images haute définition sans faire suer votre GPU. Bon bah là, au lieu de cracher des graphismes de jeux vidéo, on crache… l’univers lui-même. Et le résultat est incroyable… C’est une accélération de x1000 fois par rapport aux méthodes traditionnelles de génération.
La beauté du truc, c’est que l’équipe n’a pas juste balancé des données dans un réseau de neurones en espérant que ça marche. Non, ils ont intégré dès le départ les lois physiques connues dans l’architecture même de leur IA. Comme l’explique Bonici dans une
interview
, c’est comme décrire l’eau dans un verre. Plutôt que de calculer le mouvement de chaque molécule (ce qui serait impossible), on encode les propriétés microscopiques importantes et on regarde leur effet au niveau macroscopique.
Le réseau de neurones d’Effort.jl est donc relativement simple. Il est constitué de 5 couches cachées de 64 neurones chacune, entraînées sur 60 000 combinaisons de paramètres cosmologiques. Ainsi grâce à l’intégration intelligente de la physique, il peut calculer en 15 microsecondes ce qui prenait des heures avant. Et niveau précision c’est identique, voire parfois meilleure que les modèles originaux.
En plus, tout est codé en
Julia
, un langage de programmation scientifique qui monte en flèche. L’équipe a même créé deux backends différents : SimpleChains.jl pour faire tourner ça sur CPU (ultra rapide) et Lux.jl pour exploiter les GPU si vous en avez. Et cerise sur le gâteau, tout est différentiable, ce qui veut dire que l’IA peut non seulement calculer les résultats, mais aussi comprendre comment ils changent quand on modifie légèrement les paramètres.
Pour valider leur bébé, l’équipe a donc fait tourner Effort.jl sur les vraies données du
Baryon Oscillation Spectroscopic Survey
(BOSS) et le résultat est ouf.. On obtient exactement les mêmes conclusions que les méthodes traditionnelles, mais en seulement quelques minutes sur un laptop au lieu de plusieurs jours sur un cluster. C’est testé, validé, et ça marche.
Au-delà de l’exploit technique, Effort.jl arrive à un moment important car avec les télescopes comme DESI et Euclid qui génèrent des téraoctets de données, et surtout cette découverte potentielle que l’énergie noire évolue, on a besoin d’outils capables de suivre le rythme. Bah oui, c’est fini le temps où les chercheurs passaient plus de temps à attendre le résultat de leurs calculs qu’à faire de la science.
Et en plus, Effort.jl est totalement
open source et sur GitHub
. N’importe qui peut donc télécharger le code, l’installer sur son laptop, et commencer à explorer l’univers depuis son canap'.
Alors oui, on pourrait dire que c’est “juste” une accélération de calculs, mais en réalité, c’est bien plus que ça. C’est la différence entre attendre des mois pour tester une hypothèse et pouvoir explorer des milliers de scénarios en temps réel. C’est la possibilité pour des équipes sans accès aux supercalculateurs de faire de la recherche de pointe. Et c’est, potentiellement, ce qui nous permettra de comprendre enfin ce qu’est cette foutue énergie noire qui compose 70% de l’univers…
Bref, l’IA quand elle est bien utilisée et combinée avec une vraie compréhension de la physique, ça décuple les capacités de la science et ça c’est beau !
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