Une IA a rooté une télé Samsung tournant sous KantS2, la plateforme logicielle d'un ancien modèle de la marque. C'est Codex, le modèle de code d'OpenAI, qui a trouvé un driver laissé avec des droits d'écriture sur le firmware, mappé la mémoire physique, et est passé root en quelques étapes. Les chercheurs de califio lui ont juste fourni un accès shell et le code source du firmware. À partir de là, c'est Codex qui a enchaîné la chaîne d'exploitation tout seul.

Et ce qui est marquant dans cette histoire, je trouve, c'est pas tellement la faille mais le fait qu'un driver laissé en accès libre sur un firmware embarqué des années 2018-2020, ça se trouve à la pelle. Heureusement, Samsung a patché cette TV-là.

Ce qui est super fort, c'est que Codex a fait de l'énumération de surface d'attaque, a lu le code source, a testé ses hypothèses sur l'appareil en live, a pondu un PoC en 2 secondes, puis l'a exploité. 5 petites étapes que des chercheurs humains mettent typiquement des semaines à enchaîner.

Et Codex n'est pas un cas isolé puisque Anthropic a annoncé que son modèle Claude Mythos a trouvé des milliers de vulnérabilités sur Windows, macOS, Linux et les gros navigateurs, dont une partie en critique. De son côté, AISLE a sorti les douze vulnérabilités critiques patchées dans OpenSSL fin janvier de cette année, trouvées également par son système IA. Trend Micro de son côté fait tourner ÆSIR et revendique 21 CVEs sur NVIDIA, Tencent et MLflow depuis mi-2025. Bref, on a basculé dans autre chose niveau cybersec.

Du coup, la question qui me gratte, c'est pas "est-ce que l'IA peut trouver des failles". Pour ça, on connait la réponse. Non, c'est plutôt : Mais qui va tenir le putain de rythme côté défense ?. Parce que les fabricants, eux, patchent toujours à la vitesse d'un humain qui lit un rapport, teste, valide, et pousse quand ils ne sont pas en congés, alors que pendant ce temps, un système IA bien configuré peut passer au scanner le firmware d'un objet connecté en boucle, sans se fatiguer et sans pause café jusqu'à ce qu'il le déboite.

Côté utilisateur, honnêtement, y'a pas grand-chose à faire. La faille Samsung est corrigée par une mise à jour, encore faut-il avoir branché la TV au réseau et accepté les updates. Et pour une TV achetée il y a cinq ans et qu'on rallume uniquement pour Netflix le soir, c'est loin d'être garanti. Le bon réflexe, c'est donc de vérifier les mises à jour sur tout ce qui a un firmware et qui traîne en bout de course. Routeurs, caméras IP, domotique, et tous ces vieux trucs qu'on a oublié de patcher depuis trois ans.

En tout cas, je vous le dis direct, le sujet va revenir encore et encore, vous allez voir... Parce que si une IA de ce niveau peut trouver une escalade root sur une TV avec juste un shell et du code source, elle peut s'attaquer à pas mal d'autres appareils connectés qui partagent les mêmes mauvaises habitudes de permissions. Le hack de TV , en 2012, c'était un passe-temps de chercheur alors qu'en 2026, c'est devenu industrialisable.

Les IA accélèrent vraiment la découverte de 0-days, et l'écart avec les équipes humaines se creuse fortement. Donc si vous avez du matos connecté chez vous, un petit audit ce weekend, ça ne mangera pas de pain.

Source : Califio

Plusieurs outils d'intelligence artificielle générative rencontrent des soucis de fonctionnement en ce lundi 20 avril 2026.

Il fut un temps où pour interagir avec une intelligence artificielle, on ouvrait naturellement ChatGPT. Mais en 2026, le chatbot d'OpenAI n'est plus seul sur son trône, et ses concurrents ont définitivement cessé de faire de la figuration. Voici les meilleures alternatives à utiliser.

La mise à jour d'avril du SDK Agents d'OpenAI introduit deux nouvelles briques qui manquaient pour passer de l'agent-jouet au déploiement réel. Le sandboxing natif permet de confiner un agent dans un espace de travail isolé, avec accès limité aux fichiers et outils d'un périmètre défini. Et le nouveau harness d'exécution sépare proprement le plan de contrôle (boucle agent, appels modèle, routing d'outils, approbations, tracing, récupération d'erreurs) du plan de calcul (sandbox où l'agent lit, écrit, exécute du code, installe des dépendances, snapshot son état).

L'architecture est pensée pour les agents "long-horizon", ceux qui travaillent sur des tâches complexes en plusieurs étapes, sur des durées longues, avec un besoin de persistance d'état entre les étapes. Le harness gère la coordination, le développeur apporte son propre compute et stockage. C'est une séparation qui permet de brancher le SDK sur n'importe quelle infrastructure, que ce soit Cloudflare, Vercel, Blaxel ou un cluster interne.

Le SDK introduit aussi une abstraction "Manifest" pour décrire un workspace de manière portable. En clair, vous décrivez les outils, les fichiers et les permissions disponibles dans un format standardisé, et le harness sait reconstituer l'environnement ailleurs. C'est utile pour le test, pour la reproductibilité, et pour déployer le même agent dans des environnements différents sans reconfigurer à la main.

Le lancement est Python d'abord, TypeScript prévu après. Classique. Ça peut agacer les équipes full-stack qui bossent en TypeScript, mais c'est quand même très cohérent avec le fait que la majorité des workloads agents en prod tournent encore en Python, surtout côté data et sécurité.

Ce qui est intéressant, c'est le sous-texte. OpenAI pousse un modèle où son SDK est le harness, et le compute est chez le client ou chez un partenaire cloud. C'est un positionnement de plateforme d'orchestration, pas de fournisseur d'infra. Anthropic et Google proposent des approches comparables avec leurs propres SDKs, mais OpenAI a l'avantage du premier écosystème de plugins et d'outils tiers déjà en place.

Bref, pour les devs qui construisent des agents en prod, cette release comble de vrais trous. Sandboxing et harness, c'étaient les deux pièces manquantes.

Source : Techcrunch

OpenAI vient de dévoiler GPT-5.4-Cyber, une déclinaison optimisée pour la cybersécurité défensive et plus permissive. À quoi sert-il ? Peut-on en profiter ?

Le post Cybersécurité : OpenAI fait sauter les garde-fous de l’IA pour GPT-5.4-Cyber a été publié sur IT-Connect.

Jérémy Clédat, fondateur et CEO de Welcome to the Jungle présent au salon Go Entrepreneurs Paris, a passé un an à repenser de fond en comble la plateforme de recrutement phare en France. Nous l'avons rencontré pour parler de la nouvelle suite qu'il s'apprête à déployer, mais surtout de ce que l'IA est en train de faire au travail, aux entreprises, à l'éducation -- et au sens même de ce qu'on appelle un métier.

Le 14 avril 2026, OpenAI a présenté GPT-5.4-Cyber, une variante de son dernier modèle pensée pour la cyberdéfense et destinée aux professionnels de la sécurité. L’annonce suit de près le bruit médiatique suscité par Anthropic et son projet Glasswing.

Le 14 avril 2026, OpenAI a présenté GPT-5.4-Cyber, une variante de son dernier modèle pensée pour la cyberdéfense et destinée aux professionnels de la sécurité. L’annonce suit de près le bruit médiatique suscité par Anthropic et son projet Glasswing.

Après une attaque au cocktail Molotov, la résidence de Sam Altman a de nouveau été visée, cette fois par des tirs, dans la nuit du 11 au 12 avril 2026 à San Francisco. Ces faits, qui ont conduit à plusieurs arrestations, interviennent dans un climat de forte polarisation autour du développement de l’IA.

Le 11 avril 2026, OpenAI a déployé une mise à jour obligatoire de ses applications macOS, après la découverte d’une faille dans la bibliothèque Axios, compromise fin mars. L’entreprise assure n’avoir constaté aucune intrusion, mais agit par précaution.

Le 11 avril 2026, OpenAI a déployé une mise à jour obligatoire de ses applications macOS, après la découverte d’une faille dans la bibliothèque Axios, compromise fin mars. L’entreprise assure n’avoir constaté aucune intrusion, mais agit par précaution.

Dans la Silicon Valley, l’usage de l’intelligence artificielle est devenu un marqueur de performance. Sous l’effet du phénomène de « tokenmaxxing », certains salariés des géants de la tech multiplient les dépenses en tokens pour grimper dans des classements internes, alimentant à la fois le débat sur la productivité et la croissance des fournisseurs d’IA.

Sam Altman, l’un des visages les plus influents de l’intelligence artificielle, fait l’objet d’un portrait particulièrement critique dans une enquête du New Yorker. Le magazine y relaie des accusations de manipulation, des doutes sur sa maîtrise technique et une affaire familiale grave, contestée par l’intéressé.

Comme Claude, OpenAI sépare désormais son abonnement ChatGPT Pro en deux niveaux, à 103 euros par mois (5 fois moins de limites) ou 229 euros par mois (20 fois moins de limites). L'entreprise veut s'adresser aux utilisateurs les plus demandeurs, notamment pour son outil de développement Codex, mais qui n'ont pas besoin du ChatGPT Pro le plus cher.

Invité du podcast de Cleo Abram, Demis Hassabis, le patron de Google DeepMind, est longuement revenu sur l'émergence de l'IA générative commerciale en 2022, qui a d'abord pris Google par surprise. Le prix Nobel de chimie s'interroge sur l'intérêt d'avoir publié aussi rapidement cette technologie au grand public : les laboratoires auraient peut-être utilisé leur temps autrement si la lutte acharnée pour avoir le meilleur modèle n'avait pas commencé.

Un Strasbourgeois de 37 ans a été interpellé par le RAID après avoir formulé des menaces dans une conversation avec ChatGPT. OpenAI a signalé les propos au FBI, qui a transmis l'alerte aux autorités françaises via la plateforme Pharos.

L'affaire a été classée sans suite, mais elle montre que les échanges avec les chatbots ne sont pas vraiment privés.

Des menaces repérées par OpenAI

Les faits remontent au 3 avril. L'homme a indiqué à ChatGPT vouloir acheter un pistolet Glock pour "tuer un agent du renseignement de la CIA, du Mossad ou de la DGSI". Les propos ont été détectés par les systèmes de modération d'OpenAI, qui applique depuis 2024 une politique claire : si une conversation présente un risque de violence physique, l'entreprise peut transmettre les échanges aux forces de l'ordre.

Ici, OpenAI a alerté le FBI, qui a relayé l'information aux autorités françaises via Pharos, la plateforme de signalement en ligne gérée par l'OCLCTIC.

Le RAID intervient, aucune arme trouvée

L'intervention a eu lieu au domicile de l'homme, dans le quartier de Koenigshoffen à Strasbourg. Le RAID est entré sans incident et n'a trouvé aucune arme sur place. L'homme a été placé en garde à vue puis libéré le lendemain.

Il a expliqué être schizophrène, en rupture de traitement depuis deux ans, et avoir voulu "tester la fiabilité et la surveillance de l'intelligence artificielle" plutôt que planifier quoi que ce soit. Le parquet de Strasbourg a classé l'affaire sans suite et l'homme a été hospitalisé d'office en psychiatrie.

Vos conversations avec les chatbots ne sont pas privées

Cette affaire est un bon rappel pour tous les utilisateurs de ChatGPT et d'autres assistants IA. OpenAI le dit dans ses conditions d'utilisation : les conversations peuvent être analysées, et dans certains cas transmises à la police.

Depuis février 2024, l'entreprise a perturbé plus de 40 réseaux qui enfreignaient ses règles. Et le mécanisme est rapide : entre les propos tenus à Strasbourg et l'intervention du RAID, il s'est visiblement passé très peu de temps. La coopération entre OpenAI, le FBI et les autorités françaises a fonctionné en quasi temps réel.

C'est le genre d'histoire qui fait réfléchir. On parle quand même d'un type qui tape des menaces dans un chatbot depuis chez lui et qui voit le RAID débarquer à sa porte quelques heures plus tard. Ici l'affaire s'est bien terminée, l'homme avait visiblement besoin de soins et pas d'un Glock.

Mais ça pose une question très concrète : est-ce que tous les utilisateurs de ChatGPT, Claude ou Gemini ont bien conscience que leurs conversations sont surveillées et peuvent remonter aux autorités de n'importe quel pays ? On imagine bien que non.

Source : Vosges Matin

Sora, c'est fini les amis !

Hé oui, cest chacals d'OpenAI ferment leur plateforme de vidéos IA, et franchement, ça me rend un peu triste. À vrai dire, même si c'était que de la vidéo générée à partir de prompts, moi je me marrais bien. C'était fun de regarder le produit de ses prompts mais aussi de regarder les conneries des autres. Les versions québécoises, aïe aïe aïe, c'était quelque chose quand même !

Mais bon, le plus urgent maintenant, c'est de sauvegarder vos vidéos avant que tout disparaisse. OpenAI n'a pas encore communiqué de date précise pour la coupure, juste un vague « on vous dira bientôt ». Du coup, autant ne pas traîner, parce que quand ce genre de service cloud ferme, en général c'est pas 6 mois de préavis qu'on vous file...

// ==========================================================
// SORA BACKUP - Sauvegarde complète vidéos + images + prompts par Korben
// ==========================================================
// Usage : Ouvrir https://sora.com, F12 > Console, coller ce script
// Les fichiers sont téléchargés via le navigateur (dossier Downloads)
// Un fichier manifest.json récapitule tout (prompts, metadata, URLs)
// ==========================================================

(async () => {
 // --- Mini ZIP builder (STORE, pas de lib externe) ---
 const crc32table = new Uint32Array(256);
 for (let i = 0; i < 256; i++) {
 let c = i;
 for (let j = 0; j < 8; j++) c = (c & 1) ? (0xEDB88320 ^ (c >>> 1)) : (c >>> 1);
 crc32table[i] = c;
 }
 function crc32(buf) {
 let c = 0xFFFFFFFF;
 for (let i = 0; i < buf.length; i++) c = crc32table[(c ^ buf[i]) & 0xFF] ^ (c >>> 8);
 return (c ^ 0xFFFFFFFF) >>> 0;
 }
 const zipFiles = []; // {name, data (Uint8Array), crc, size}

 const PAGE_SIZE = 50;
 const DELAY_MS = 1500;
 const manifest = [];
 let totalDownloaded = 0;
 let totalErrors = 0;

 // --- Auth : récupérer le Bearer token ---
 // OPTION 1 : Coller ton token ici (Network tab > Authorization header)
 // OPTION 2 : Laisser vide, le script tentera de le récupérer auto
 let AUTH_TOKEN = '';

 async function getAuthToken() {
 if (AUTH_TOKEN) return AUTH_TOKEN;

 // Auto-detect : endpoint session ChatGPT
 for (const path of ['/api/auth/session', '/backend-api/auth/session']) {
 try {
 const r = await fetch(path, { credentials: 'include' });
 if (r.ok) {
 const json = await r.json();
 if (json.accessToken) {
 AUTH_TOKEN = json.accessToken;
 console.log(' 🔑 Token récupéré automatiquement');
 return AUTH_TOKEN;
 }
 }
 } catch(e) {}
 }

 // Fallback : demander à l'utilisateur
 const input = prompt(
 'Token non trouvé automatiquement.\n\n' +
 'Pour le récupérer :\n' +
 '1. F12 > onglet Réseau\n' +
 '2. Rafraîchis la page\n' +
 '3. Clique sur une requête /backend/...\n' +
 '4. Copie le header Authorization\n\n' +
 'Colle le token ici (Bearer eyJ...):'
 );
 if (input) {
 AUTH_TOKEN = input.replace(/^Bearer\s+/i, '').trim();
 return AUTH_TOKEN;
 }

 console.error(' ❌ Pas de token. Annulation.');
 return null;
 }

 // --- Fetch API avec auth ---
 async function apiFetch(url) {
 const token = await getAuthToken();
 const headers = {};
 if (token) headers['Authorization'] = 'Bearer ' + token;

 // oai-device-id requis par certains endpoints
 const deviceId = localStorage.getItem('oai-did') || '';
 if (deviceId) headers['oai-device-id'] = deviceId;

 const resp = await fetch(url, {
 method: 'GET',
 credentials: 'include',
 headers
 });

 if (!resp.ok) throw new Error(`HTTP ${resp.status} for ${url}`);
 return resp.json();
 }

 // --- Pagination générique ---
 async function fetchAllPages(baseUrl, dataField = 'data', cursorParam = 'after', cursorField = 'last_id') {
 let allItems = [];
 let cursor = '';
 let page = 0;

 while (true) {
 let url = baseUrl;
 if (cursor) url += `&${cursorParam}=${cursor}`;

 console.log(` 📄 Page ${++page} (${allItems.length} items so far)...`);
 const json = await apiFetch(url);

 const items = json[dataField];
 if (!Array.isArray(items) || items.length === 0) break;

 allItems = allItems.concat(items);
 cursor = json[cursorField] || '';

 if (!json.has_more && !cursor) break;
 await sleep(DELAY_MS);
 }

 return allItems;
 }

 // Variante pour les endpoints project_y (cursor-based)
 async function fetchAllPagesCursor(baseUrl) {
 let allItems = [];
 let cursor = '';
 let page = 0;

 while (true) {
 let url = baseUrl;
 if (cursor) url += `&cursor=${cursor}`;

 console.log(` 📄 Page ${++page} (${allItems.length} items so far)...`);
 const json = await apiFetch(url);

 const items = json.items;
 if (!Array.isArray(items) || items.length === 0) break;

 allItems = allItems.concat(items);
 cursor = json.cursor || '';

 if (!cursor) break;
 await sleep(DELAY_MS);
 }

 return allItems;
 }

 function sleep(ms) { return new Promise(r => setTimeout(r, ms)); }

 // --- Extraire URL du média depuis une generation ---
 function getMediaUrl(gen) {
 return gen?.encodings?.source?.path
 || gen?.downloadable_url
 || gen?.url
 || '';
 }

 // --- Extraire le prompt (peut être dans actions, prompt, ou input_text) ---
 function getPrompt(item, gen) {
 // Prompt direct
 if (gen?.prompt) return gen.prompt;
 if (item?.prompt) return item.prompt;
 if (item?.input_text) return item.input_text;
 // Storyboard : les actions sont les descriptions des scènes
 if (item?.actions && typeof item.actions === 'object') {
 return Object.entries(item.actions)
 .sort((a,b) => Number(a[0]) - Number(b[0]))
 .map(([frame, desc]) => `[frame ${frame}] ${desc}`)
 .join(' | ');
 }
 if (gen?.actions && typeof gen.actions === 'object') {
 return Object.entries(gen.actions)
 .sort((a,b) => Number(a[0]) - Number(b[0]))
 .map(([frame, desc]) => `[frame ${frame}] ${desc}`)
 .join(' | ');
 }
 return '';
 }

 // --- Dérouler les items du profil Sora en items plats ---
 function flattenProfileItems(items) {
 const flat = [];
 for (const item of items) {
 const post = item.post || item;
 const attachments = post.attachments || [];
 if (attachments.length === 0) continue;

 for (const att of attachments) {
 const url = att.encodings?.source?.path || att.downloadable_url || att.url || '';
 if (!url) continue;

 flat.push({
 id: post.id || att.generation_id || '',
 generation_id: att.generation_id || '',
 task_id: att.task_id || '',
 title: att.title || post.discovery_phrase || '',
 prompt: post.text || '',
 emoji: post.emoji || '',
 type: att.generation_type || att.kind || '',
 width: att.width || 0,
 height: att.height || 0,
 duration_s: att.duration_s || 0,
 is_public: !!post.posted_to_public,
 created_at: post.posted_at ? new Date(post.posted_at * 1000).toISOString() : '',
 url: url,
 permalink: post.permalink || '',
 username: item.profile?.username || '',
 });
 }
 }
 return flat;
 }

 // --- Sanitize filename ---
 function sanitize(name) {
 return name.replace(/[<>:"\/\\|?*\x00-\x1f]/g, '_').substring(0, 100);
 }

 // --- Ajouter un fichier au ZIP ---
 async function addToZip(url, filename) {
 try {
 const resp = await fetch(url);
 if (!resp.ok) throw new Error(`HTTP ${resp.status}`);
 const buf = await resp.arrayBuffer();
 const data = new Uint8Array(buf);
 zipFiles.push({ name: filename, data, crc: crc32(data), size: data.length });
 totalDownloaded++;
 return true;
 } catch(e) {
 console.warn(` ⚠️ Erreur ${filename}:`, e.message);
 totalErrors++;
 return false;
 }
 }

 // --- Déduire l'extension ---
 function getExt(url, type) {
 if (!url) return type === 'video' ? '.mp4' : '.png';
 const m = url.match(/\.(mp4|webm|mov|png|jpg|jpeg|webp|gif)/i);
 return m ? '.' + m[1].toLowerCase() : (type === 'video' ? '.mp4' : '.png');
 }

 // ==========================================================
 // MAIN
 // ==========================================================
 const origin = window.location.origin;
 console.log('🎬 SORA BACKUP - Démarrage');
 console.log('='.repeat(50));

 // 1. Mes posts Sora (profil)
 console.log('\n📦 1/2 - Récupération de mes posts Sora...');
 let myPosts = [];
 try {
 myPosts = await fetchAllPagesCursor(
 `${origin}/backend/project_y/profile_feed/me?limit=${PAGE_SIZE}&cut=nf2`
 );
 console.log(` ✅ ${myPosts.length} posts de profil`);
 // Debug premier item
 if (myPosts.length > 0) {
 const first = myPosts[0];
 console.log(' 🔍 Premier item - clés:', Object.keys(first).join(', '));
 console.log(' 🔍 URL:', first.url?.substring(0, 80) || 'none');
 console.log(' 🔍 DL:', first.downloadable_url?.substring(0, 80) || 'none');
 console.log(' 🔍 ENC:', first.encodings?.source?.path?.substring(0, 80) || 'none');
 console.log(' 🔍 GENS:', first.generations?.length || 'none');
 console.log(' 🔍 TITLE:', first.title || 'none');
 }
 } catch(e) {
 console.warn(' ⚠️ profil failed:', e.message);
 }

 // 2. Mes likes sur Sora
 console.log('\n📦 2/2 - Récupération de mes likes Sora...');
 let myLikes = [];
 try {
 myLikes = await fetchAllPagesCursor(
 `${origin}/backend/project_y/profile_feed/me?limit=${PAGE_SIZE}&cut=appearances`
 );
 if (myCameos.length) console.log(` ✅ ${myCameos.length} cameos trouvés`);
 } catch(e) {}

 // --- Dérouler les generations et dédupliquer ---
 console.log('\n🔄 Extraction des vidéos...');
 const rawAll = [...myPosts, ...myLikes];
 const flatItems = flattenProfileItems(rawAll);

 const seen = new Set();
 const allItems = [];
 for (const item of flatItems) {
 if (item.id && seen.has(item.id)) continue;
 // Filtrer : vidéos uniquement
 const isVideo = item.type === 'video_gen' || item.url.includes('/videos/') || item.url.includes('.mp4');
 if (!isVideo) continue;
 if (item.id) seen.add(item.id);
 allItems.push(item);
 }

 console.log(`📊 Total unique: ${allItems.length} vidéos à télécharger`);
 console.log('='.repeat(50));

 // --- Construire le manifest et télécharger ---
 console.log('\n⬇️ Téléchargement en cours...');
 console.log('(Les fichiers arrivent dans ton dossier Downloads)');

 for (let i = 0; i < allItems.length; i++) {
 const meta = allItems[i];
 const url = meta.url;

 if (!url) {
 console.log(` ⏭️ [${i+1}/${allItems.length}] ${meta.id} - pas d'URL, skip`);
 meta.downloaded = false;
 manifest.push(meta);
 continue;
 }

 const type = (meta.task_type === 'image_gen' || url.match(/\.(png|jpg|jpeg|webp|gif)/i)) ? 'image' : 'video';
 const ext = getExt(url, type);
 const nameBase = meta.title
 ? sanitize(meta.title)
 : (meta.prompt ? sanitize(meta.prompt.substring(0, 60)) : meta.id);
 const filename = `sora_${String(i+1).padStart(4,'0')}_${nameBase}${ext}`;

 console.log(` ⬇️ [${i+1}/${allItems.length}] ${filename}`);
 meta.filename = filename;
 meta.downloaded = await addToZip(url, filename);
 manifest.push(meta);

 // Pause entre downloads pour pas surcharger
 if (i < allItems.length - 1) await sleep(800);
 }

 // --- Ajouter le manifest au ZIP ---
 console.log('\n📝 Ajout du manifest au ZIP...');
 const manifestData = new TextEncoder().encode(JSON.stringify(manifest, null, 2));
 zipFiles.push({ name: 'manifest.json', data: manifestData, crc: crc32(manifestData), size: manifestData.length });

 // --- Générer le ZIP (format STORE, pas de compression) ---
 console.log('\n📦 Génération du ZIP...');
 const enc = new TextEncoder();
 const blobParts = [];
 const centralParts = [];
 let offset = 0;

 for (const f of zipFiles) {
 const nameBytes = enc.encode(f.name);
 // Local file header (30 bytes + name)
 const lh = new ArrayBuffer(30);
 const lv = new DataView(lh);
 lv.setUint32(0, 0x04034b50, true);
 lv.setUint16(4, 20, true);
 lv.setUint16(8, 0, true); // STORE
 lv.setUint32(14, f.crc, true);
 lv.setUint32(18, f.size, true);
 lv.setUint32(22, f.size, true);
 lv.setUint16(26, nameBytes.length, true);
 blobParts.push(new Uint8Array(lh), nameBytes, f.data);

 // Central directory entry (46 bytes + name)
 const ch = new ArrayBuffer(46);
 const cv = new DataView(ch);
 cv.setUint32(0, 0x02014b50, true);
 cv.setUint16(4, 20, true);
 cv.setUint16(6, 20, true);
 cv.setUint16(10, 0, true); // STORE
 cv.setUint32(16, f.crc, true);
 cv.setUint32(20, f.size, true);
 cv.setUint32(24, f.size, true);
 cv.setUint16(28, nameBytes.length, true);
 cv.setUint32(42, offset, true);
 centralParts.push(new Uint8Array(ch), nameBytes);

 offset += 30 + nameBytes.length + f.size;
 }

 const centralSize = centralParts.reduce((s, p) => s + p.length, 0);
 const eocd = new ArrayBuffer(22);
 const ev = new DataView(eocd);
 ev.setUint32(0, 0x06054b50, true);
 ev.setUint16(8, zipFiles.length, true);
 ev.setUint16(10, zipFiles.length, true);
 ev.setUint32(12, centralSize, true);
 ev.setUint32(16, offset, true);

 const zipBlob = new Blob([...blobParts, ...centralParts, new Uint8Array(eocd)], { type: 'application/zip' });

 const zipName = `sora_backup_${new Date().toISOString().split('T')[0]}.zip`;
 const a = document.createElement('a');
 a.href = URL.createObjectURL(zipBlob);
 a.download = zipName;
 document.body.appendChild(a);
 a.click();
 document.body.removeChild(a);
 URL.revokeObjectURL(a.href);

 // --- Résumé ---
 const sizeMB = (zipBlob.size / 1024 / 1024).toFixed(1);
 console.log('\n' + '='.repeat(50));
 console.log('🎬 SORA BACKUP TERMINÉ');
 console.log(` ✅ Vidéos dans le ZIP : ${totalDownloaded}`);
 console.log(` ❌ Erreurs : ${totalErrors}`);
 console.log(` 📦 Fichier : ${zipName} (${sizeMB} MB)`);
 console.log(` 📝 manifest.json inclus dans le ZIP`);
 console.log('='.repeat(50));
})();

Andrej Karpathy, ancien chercheur chez OpenAI et ex-responsable de l'IA chez Tesla, a laissé tourner un agent IA pendant 48 heures sur un petit modèle de langage. Résultat : 700 expériences, 20 optimisations retenues et un gain de 11 % sur le temps d'entraînement.

Le principe d'autoresearch

Mais c'est quoi ce concept d'autoresearch ? Et bien le fonctionnement est assez direct : un agent IA reçoit un script d'entraînement de 630 lignes en Python et un budget de calcul fixe de 5 minutes par expérience sur un seul GPU. Et c'est là que l'agent se met en mouvement pour lire le code, formuler une hypothèse, modifier le script, lancer l'entraînement, évaluer le résultat, et surtout décider, ou non, de conserver une modification.

Si le modèle s'améliore, le changement devient la nouvelle base. Sinon, il revient en arrière et essaie autre chose. En deux jours de boucle continue, l'agent a conduit environ 700 itérations et identifié 20 améliorations cumulables qui ont réduit le temps nécessaire pour atteindre le niveau GPT-2 de 2,02 heures à 1,80 heure.

Tobias Lütke, le patron de Shopify, a d'ailleurs testé le système sur des données internes : après une nuit, 37 expériences et un gain de 19 % sur les performances de son modèle.

La question de l'auto-amélioration

Là où le projet fait pas mal parler, c'est l'idée que cette IA s'améliore elle-même en boucle, dans un scénario que certains chercheurs en sécurité aiment appeler "exploser d'intelligence" (c'est aussi comme ça que j'appelle chaque moment que je passe à regarder l'ami Korben me parler de ses projets en cours).

Karpathy tempère : son agent n'optimise pas son propre code, il ajuste l'entraînement d'un modèle bien plus petit et bien moins complexe.

Par contre, il assume que tous les grands labos d'IA vont adopter cette méthode et que ça va accélérer la recherche. Il imagine à terme des essaims d'agents qui collaborent en parallèle, testent des pistes différentes et remontent les meilleures idées à des échelles de plus en plus grandes. Son objectif : ne pas reproduire le travail d'un doctorant, mais celui d'une communauté entière de chercheurs.

Bon maintenant il faut quand même relever que certains critiquent quand même l'idée, car elle ressemble en partie à AutoML, une technique qui est déjà utilisée chez Microsoft et Google.

Karpathy a répondu que la comparaison ne tient pas : AutoML fonctionne avec des variations aléatoires ou des algorithmes évolutifs, alors qu'autoresearch utilise un vrai modèle de langage qui écrit du code, apprend de ses expériences précédentes et a accès à internet. Bref, tout ceci est fascinant.

Source : The News Hack

Le framework d'IA agentique OpenClaw est dans le viseur des autorités chinoises. Le 10 mars 2026, le CERT national a publié une liste de recommandations pour encadrer son usage, tandis que des banques publiques et administrations auraient reçu des instructions directes pour en interdire l'installation.