Débordée par l’afflux de pull requests de faible qualité, la Fondation Godot, à l’origine du moteur de jeu vidéo open source et gratuit utilisé pour créer des jeux 2D et 3D, a décidé de durcir sa politique de contribution, allant jusqu’à bannir le code généré par des agents IA.

La plateforme va resserrer l'accès à son interface OldReddit pour lutter contre le scraping abusif. Une décision qui inquiète les habitués de l'ancienne version, dans un contexte où son avenir n'est plus vraiment assuré.

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Selon les informations du Financial Times, Tim Cook s'est entretenu avec Henna Virkkunen, la responsable du numérique à la Commission européenne, lors d'une réunion qualifiée de « constructive » par les deux parties. Au cœur des discussions : trouver un moyen de lancer Siri AI en Europe sans qu'Apple écope d'amendes.

Dévoilé le 30 juin 2026, Claude Sonnet 5 veut réduire encore un peu plus l’écart entre les modèles intermédiaires et les références premium d’Anthropic. Plus autonome, plus performant sur les tâches agentiques et moins cher qu’Opus, il devient le nouveau modèle par défaut de Claude pour une grande partie des usages.

Cet article a été réalisé en collaboration avec AMD

Une tour à 15 274 € posée sous un bureau, deux cartes graphiques AMD, et l'intégralité d'une chaîne de production logicielle qui tourne sans jamais toucher au cloud. On a voulu savoir ce que permet vraiment une machine d'IA en local.

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19 jours après leur coupure brutale sur ordre de Washington, Claude Fable 5 et Claude Mythos 5 sont de nouveau accessibles. Le département du Commerce américain a levé le 30 juin les contrôles à l'exportation qui bloquaient les deux modèles d'Anthropic, ouvrant la voie à un retour progressif dans le monde entier.

La société d'intelligence artificielle Anthropic a présenté Claude Science, une application desktop conçue spécifiquement pour les scientifiques et les chercheurs. Elle est disponible depuis le 30 juin 2026 en version bêta, sur macOS et Linux.

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Bonne nouvelle pour tous les drogués de l'IA que vous êtes ! L'administration Trump a enfin fini par lâcher du lest. Hier soir, le Département du Commerce américain a finalement levé les restrictions d'exportation stupides qui pesaient sur Mythos et Fable 5 , les deux modèles les plus puissants d'Anthropic, après 18 jours (!) de blocage pur et simple !

Et dans la foulée, Anthropic a sorti Sonnet 5, juste après et vous allez voir que les deux sont liés.

Tout commence le 12 juin, lorsque le gouvernement fédéral ajoute Mythos et Fable 5 à sa liste des technologies à exportation contrôlée (les fameux "export controls"). En clair, Anthropic doit théoriquement demander une licence pour les mettre entre les mains de quiconque hors des États-Unis. Sauf qu'appliquer ça à une API accessible en quelques secondes depuis n'importe quel outil, c'est juste impraticable. Alors faute de pouvoir filtrer proprement, Anthropic a coupé l'accès public aux deux modèles, partout, y compris chez elle...

Au final, cette sortie de crise signée Howard Lutnick, le Secrétaire au Commerce, lui a permis d'annoncer qu'Anthropic s'était engagée à "détecter et traiter proactivement les risques de sécurité associés aux modèles, travailler avec diligence avec le gouvernement américain sur les protocoles, les standards et les releases de Mythos, Fable et des modèles à venir, et informer les autorités de toute activité malveillante".

Ça devrait donc être aujourd'hui (le 1er juillet) que l'accès sera restauré sur Claude.ai, Claude Code et la Claude Platform (pour l'API).

Toutefois, selon les experts en cybersécurité qui ont analysé la situation, ce ban ressemblait moins à une mesure de sécurité qu'à un moyen de pression. Une façon pour la Maison Blanche de punir Anthropic pour les critiques publiques de ses cadres sur l'usage politique qui pourrait être fait de l'IA. C'est à prendre évidemment avec des pincettes, mais c'est vrai que le timing et surtout la brutalité de la manœuvre ont beaucoup interrogé.

Ce qui est sûr en tout cas, c'est que la pression concurrentielle, elle, a bien bien joué. Des acteurs asiatiques commencent à sortir des modèles comme GLM 5.2 , Fugu ou encore Tulongfeng qui approchent les capacités de Fable 5 / Mythos, et Washington n'avait vraiment pas d'intérêt à laisser Anthropic avec les pieds et poings liés dans cette course mondiale...

Mais peu importe, ces restrictions auront au moins servi de rappel, à Anthropic comme au reste de la tech US et surtout Européenne, sur qui tient les clés.

Pour comprendre pourquoi Mythos précisément était visé, c'est parce que c'est un modèle cyber-offensif qui est taillé pour repérer et exploiter les vulnérabilités logicielles. Et Fable 5 n'est que sa version publique, bridée par des garde-fous. Une bestiole qu'Anthropic avait d'ailleurs jugée trop dangereuse à publier il y a quelques mois, toujours pour la frime et faire monter le buzz et on dirait que ça leur est revenu dans les dents.

Quant à Sonnet 5 qui a échappé à la restriction, sa fiche technique de sécurité dit que ses capacités cyber sont "significativement inférieures" à celles de Mythos, ce qui le range dans la même catégorie de garde-fous qu'Opus 4.7 et 4.8. Donc ce sont bien les capacités cybersec des modèles qui sont la ligne rouge du gouvernement.

Anthropic présente Sonnet comme le sommet de la classe Sonnet (sans pour autant détrôner Opus ou Mythos), et le vend comme étant proche d'Opus 4.8 en termes de perfs, mais moins cher, avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens et le "thinking" adaptatif activé par défaut.

Son tarif officiel est de 3 $ pour un million de tokens en entrée, 15 $ en sortie, (avec une tite promo à 2 $ / 10 $ jusqu'au 31 août). Mais Simon Willison a repéré LE piège dans les docs techniques. Le nouveau tokenizer (le découpeur de texte qui fixe votre facturation) employé par ce modèle fait qu'un même texte consomme environ 30 % de tokens en plus qu'avant. C'est clairement pas un hasard et il y voit une hausse de prix déguisée d'à peu près 30 %. En vrai modèle ne coûte pas plus cher sur le papier mais votre facture montera forcément. À voir si ça vaut le coup...

Bref, si votre stack tient sur du Claude, prévoyez quand même un plan B comme une couche d'abstraction type OpenRouter, ou un open-weights en secours...

Source

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Md Jueal Mia et Hadi Amini, deux chercheurs de Florida International University , ont mis au point une méthode qu'ils ont baptisée JaiLIP qui permet de forger une image capable de contourner les garde-fous des LLM pour les jailbreaker.

Pour cela, ils utilisent 2 techniques en simultanée. La première dit à l'image "reste identique à l'originale, qu'aucun humain ne voie la moindre différence" et la seconde dit "pousse le modèle à cracher la réponse interdite". Ainsi, en poussant ces 2 curseurs d'un coup, ils obtiennent une photo qui au premier abord a l'air normale mais qui fait dérailler les modèles IA.

Vous, vous repérez un chat, des contours, une scène et vous lui courez derrière pour lui faire des papouilles. L'IA, elle voit une grille de chiffres et des corrélations entre pixels. Du coup sa vie est nulle mais surtout, une retouche minuscule, totalement invisible à votre œil, suffit à déplacer ce qu'elle comprend de l'image.

Sur leurs tests, l'image trafiquée a quasiment doublé la part de réponses dangereuses par rapport à la même image laissée intacte, la toxicité étant mesurée avec des outils standards du domaine. Dans l'un de leurs exemples, ils ont trafiqué une image de signalisation routière qui a permis au modèle ensuite d'expliquer OKLM comment ignorer les règles de circulation et éviter les PV.

Les chercheurs ont testé l'attaque sur deux modèles vision-langage open source, BLIP-2 et MiniGPT-4. GPT-4V, Gemini et les autres gros modèles fermés, eux, n'ont pas été testés dans l'étude. Donc non, contrairement à ce que j'ai pu lire par ci et par là, ce n'est pas une faille prouvée dans ChatGPT ou peu importe l'assistant IA que vous utilisez tous les jours.

Et tromper une IA avec une image bricolée, ça existe depuis une bonne dizaine d'années. Mais la nouveauté de JaiLIP, c'est surtout sa recette d'optimisation. En jouant sur les deux pertes à la fois, l'image reste plus discrète à l'œil tout en se montrant un cran plus efficace que les bidouilles précédentes.

Et ce genre de détournement nous concerne tous parce que des modèles qui regardent des images, il y en a partout maintenant. Les agents IA qui bossent à partir de captures d'écran, les assistants à qui vous balancez vos photos, sans oublier la modération automatique qui trie les images avant publication. À cause de ça, l'image est dorénavant un canal d'attaque, exactement comme l'était déjà le texte...

On l'a vu avec le son inaudible qui pirate les assistants vocaux , on l'a vu avec les IA qu'on manipule sans qu'elles s'en aperçoivent , et c'est toujours la même logique qui revient. Ce n'est pas parce qu'en tant qu'humain, nous ne percevons rien, que l'IA elle n'est pas capable de capter le message 5/5.

Le cousin de cette attaque, côté perception, c'est par exemple le sticker qui trompe une voiture autonome . Et côté parade, nos chercheurs esquissent une piste légère : virer au hasard 10 à 30% des mots passés en entrée, histoire de casser l'attaque sans réentraîner le modèle.

Prometteur d'après eux, mais c'est pas encore une solution blindée. Pour le reste, leurs conseils tiennent du bon sens : Ne passez pas d'infos sensibles en image à un modèle, limitez qui peut envoyer des images à vos systèmes, et auditez sérieusement la sécurité avant de mettre un VLM en prod.

C'est pas le graal mais c'est mieux que rien. Bref méfiez vous des images que vous donnez à vos IA. On ne sait jamais.

Source : le papier JaiLIP sur arXiv

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