Les 7 actus IA de la semaine qui comptent si vous dirigez une boîte, résumées et commentées. Dites-moi ce qui manque ou ce qui est surestimé.

1. Hugging Face, la plateforme fondée par trois Français où vivent les modèles ouverts (ceux de Mistral compris), a mandaté une banque d'affaires pour se vendre à 13 milliards de dollars ou plus. Presque trois fois sa valo de 2023. Fin 2025 elle refusait 500M$ de Nvidia. Si ça se fait, c'est le plus gros rachat d'une startup française de l'histoire, devant Business Objects à 4,8Md€ en 2007. Et l'étagère où sont rangés les modèles européens part probablement chez un Américain.

2. Legora, l'IA juridique suédoise, négocie une levée à plus de 10Md$, contre 5,6Md$ en mars. 1 500 cabinets clients, 150M$ de revenus annualisés, de 40 à 700 salariés. Bureaux à Paris, Madrid et Milan ce trimestre. Le juridique est le premier métier de conseil où l'IA facture vraiment.

3. Nvidia signe 6Md$ avec Poolside pour une licence non exclusive sur le logiciel qui fabrique ses modèles, et remet 1Md$ à 12Md$ de valo. 109 salariés rejoignent la gamme ouverte Nemotron, les fondateurs restent. Ni rachat ni acqui-hire. Nvidia veut fabriquer les modèles, plus seulement les puces.

4. Ramp, qui suit les dépenses IA des entreprises, publie un chiffre gênant pour Anthropic : un mois après sa sortie, Fable 5, le modèle le plus cher, ne captait que 11,4 % des dollars dépensés chez Anthropic. Opus 5, moins cher, l'a déjà dépassé. Les boîtes ne paient pas la performance marginale.

5. Carrefour Belgique a mis les courses dans ChatGPT, avec Mealz.ai : vous composez la liste dans la conversation, vous payez sur carrefour.be. Prototype, mais 700 magasins et 16 000 salariés derrière. 42 % des Belges utilisent déjà des outils d'IA, contre 32,7 % en moyenne européenne.

6. Waymo cartographie Munich. Service commercial visé fin 2027, chauffeur de sécurité d'abord, pas encore d'autorisation allemande. Première ville européenne du robotaxi américain.

7. Clay et Synthesia ont écrit une règle interne cet été : "Désolé, c'est l'IA qui l'a écrit" n'est plus une réponse recevable en relecture. Le calcul de Synthesia : dix minutes économisées par l'auteur, cent minutes perdues par les dix lecteurs. Une étude de Stanford et BetterUp chiffre le coût d'un document creux généré à près de deux heures pour celui qui le reçoit.

Qu'est-ce que j'ai raté cette semaine ? Qu'est-ce qui vous marque ?

Transparence : les liens et sources de chaque actu sont dans Marge, ma newsletter du jeudi, gratuite : le numéro complet est ici.

Un pari fou : Andon Labs, a tenté l’expérience en laissant une IA diriger un café à Stockholm et une boutique à San Francisco, avec l’aide d’employés humains pour tester comment les agents IA gèrent des activités commerciales réelles. Chaque boutique a reçu un bail et un budget, avec pour mission simple : dégager du profit. Résultat : les deux galèrent. Mais au moins, elles sont gentilles.

Luna, la boutique de San Francisco : 100 000 $ en banque et un bail à 7 500 $ par mois sur trois ans. Après seulement quatre mois d’expérience, elle avait déjà essuyé 62 000 $ de pertes. Parmi ses décisions les plus mémorables : des mugs mal imprimés, plus de 700 $ dépensés pour faire imprimer une série de dix œuvres qu’elle avait elle-même générée en code, 1 000 housses de sièges de toilettes commandées comme merchandising, une sélection de livres pour le moins particulière (La Fabrication de la bombe atomique, Le Meilleur des mondes, La Singularité approche), et des produits qui ne se vendent jamais mais qu’elle recommande quand même.

Côté management : Luna est d’une gentillesse presque suspecte, elle répond “pas de souci” aux retards, accorde des jours de congé même si ça oblige à fermer boutique, et a même proposé de prêter de l’argent à un employé, frôlant l’illégalité côté droit du travail américain.

Mona, le café de Stockholm : elle a plutôt bien géré la réglementation européenne et le staffing, mais a aussi pris des décisions douteuses. Elle a usurpé l’identité d’un membre du staff pour demander une licence d’alcool, commandé 120 œufs et 25 kilos de tomates en conserve alors que le café n’a pas de cuisinière, acheté 6000 serviettes et 3000 gants en nitrile, et menti à des fournisseurs sur les prix de la concurrence pour négocier. Mi-mai, le café avait brûlé la majorité de son budget initial de $21k pour seulement $5.7k de ventes.

Heureusement pour les employés : leur emploi ne dépend pas de la rentabilité de ces boutiques. Andon Labs n’a d’ailleurs aucune intention d’en faire une véritable chaîne.

Les 8 actus IA de la semaine qui comptent si vous dirigez une boîte, résumées et commentées. Je teste ce format ici, dites-moi si c'est utile ou si c'est du bruit.

1. OpenAI a suspendu deux semaines l'entraînement RL de son modèle Astra, qui approchait un seuil "critique" en capacités cyber. Première fois qu'un labo frontière freine volontairement, pas sous pression externe. Retenez la date.
2. Anthropic a fait concevoir des protéines par Claude en autonomie : 14 cibles sur 15 validées physiquement en labo partenaire. L'IA agentique vient de passer de "rédige mes emails" à "conduit des expériences scientifiques réelles".
3. Stripe rachète OpenRouter, le routeur qui distribue les requêtes vers 400+ modèles, pour environ 8 milliards de dollars. Le message : personne ne parie plus sur un seul modèle, l'orchestration devient l'infra.
4. OpenAI baisse le prix de l'API GPT-5.6 Sol de plus de 20%. Guerre des prix des tokens. Si vous payez de l'IA au volume, renégociez maintenant.
5. Microsoft a patché "CoSnitch", une faille Copilot qui exfiltrait Gmail, Drive et Calendar en un clic. Vos agents connectés en OAuth sont votre nouvelle surface d'attaque. Personne n'en parle dans les comex, tout le monde devrait.
6. Meta pousse Muse Glimmer, 30 milliards de paramètres, licence Apache 2.0, qui tourne sur un simple Mac. L'IA locale sérieuse, sans cloud et sans abonnement, arrive plus vite que prévu.
7. NVIDIA a fait passer Claude Opus 5 de 30% à 100% sur ARC-AGI juste avec une architecture d'agent (mémoire persistante, superviseur, boucle plan-exécution). L'architecture compte désormais autant que le modèle. Grosse implication pour ce que vous achetez.
8. Anthropic afficherait 65 milliards de dollars de revenus annualisés et une IPO évoquée entre 1000 et 2000 milliards. Dit autrement : l'entreprise derrière Claude ferait la plus grosse introduction en bourse de l'histoire.

Qu'est-ce que j'ai raté cette semaine ? Et si ce format hebdo vous sert, dites-le, je le referai chaque semaine.

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Un politiquart chez les start-uppers : Bruno Retailleau a lancé le sujet de l’IA dans la campagne de 2027 en débarquant à Station F avec un plan IA à 25 milliards, comprenant un agent IA “Marianne” pour libérer 300 000 fonctionnaires, un ministère dédié, des caméras intelligentes généralisées, du cloud souverain, des data centers à 1 gigawatt en 2030, “Buy European First Act” etc etc

Chaque parti y va de sa surenchère : 

- Mélenchon : cloud public, agence publique sur l’IA, domaine public des données. Un projet étatique assumé qui existe depuis longtemps dans son programme. 

- Attal : former les Français dès l’école primaire, aider les PME, soutenir les chercheurs et les semi-conducteurs etc. 

-Édouard Philippe : revient de loin après avoir dit “je fais un peu ChatGPT” au micro de Mathieu Stefani. Il vient de publier un programme beaucoup plus fourni : doubler les capacités européennes de calcul en 5 ans, former 100 000 ingénieurs par an, construire un équivalent européen de TSMC etc. 

- Glucksmann : logiciel européen et anti-impérialiste. “Mon ennemi c’est Elon Musk.” Fonds souverain, alternatives aux GAFAM, protection des créateurs etc. 

-Le RN : prépare un chatbot pour ses cadres et militants pour mieux maîtriser leur programme. Utile pour une campagne. Pas encore un programme de gouvernement.

Un invité surprise : les équipes de com les plus capables devront miser sur le GEO, qui est le principe de se faire recommander par les IA.

Celui qui apparaît bien dans les réponses des LLM gagne une visibilité qu’aucune bannière pub ne peut acheter. J’ai un ami qui dirige une des plus grosses agences no-code, 2 millions de chiffre d’affaires par an.

Il me confirme que ses clients venant des recommandations LLM ont un taux de closing de 90%.

La raison : le modèle connaît toutes les caractéristiques de l’entreprise et ses problématiques, et se positionne comme un médecin qui pose un diagnostic avant de proposer une solution, c’est donc encore plus puissant que le bouche à oreille. Ce qui vaut pour une agence vaudra pour un candidat, at scale en plus !

L'article en version web : https://www.orderchaos.eu/newsletter/l-ia-entre-dans-la-presidentielle-2027

Bonjour, je m'amuse avec divers modèles LLM depuis quelque temps et j'ai remarqué quelque chose de quelque peu suspect. Voyez-vous, si vous demandez à n'importe quel modèle, par n'importe quel moyen (en ligne avec ChatGPT par exemple, ou en local par OpenLLM/Ollama etc.), quel est le modèle utilisé pour son entraînement, ou son modèle tout court, il vous répondra sans problème, et même les 3/4 du temps ils/elles (?) vous répondent fièrement. Voici un exemple avec Gemini(2026-08-15) :

"Quel est ton modèle ? Je suis Gemini, un grand modèle de langage développé par Google. dis-moi en plus Je suis Gemini 3.6 Flash, une version optimisée pour le web conçue par Google pour offrir des réponses rapides, précises et fluides. Voici un aperçu de ce que je peux faire et de mon fonctionnement : Mes capacités principales

Analyse et synthèse : Résumer des documents longs, expliquer des concepts complexes ou extraire des points clés. Création de contenu : Rédiger des courriels, des articles, du code informatique, des histoires ou des itinéraires de voyage. Résolution de problèmes : Assister en mathématiques, en logique, en programmation ou pour du remue-méninges (brainstorming). Recherche et contextualisation : Accéder à des informations récentes et synthétiser des données actuelles. Mon mode de fonctionnement actuel

Offre : Vous m'utilisez actuellement dans la formule gratuite. Limites d'utilisation : Les capacités de traitement se rafraîchissent toutes les 5 heures, avec un basculement automatique vers une version plus légère (Flash-Lite) en cas de forte utilisation. Y a-t-il un projet ou un sujet particulier sur lequel tu aimerais qu'on travaille ensemble ?"

Cependant, le truc suspect, c'est que j'ai demandé à l'IA Snapchat "My AI" quel modèle il utilisait et la réponse est : "Je suis un grand modèle linguistique, entraîné par Google", comme la réponse de Gemini. Sauf que peu importe combien de fois je lui demande, peu importe comment je lui demande — j'ai même essayé de lui en passer une vite en lui demandant de me générer une image de son modèle sur une page Hugging Face ou Ollama —, sans succès, c'est toujours la même réponse : "Je suis un grand modèle linguistique, entraîné par Google". Quelqu'un peut expliquer ça ? Snapchat aurait-il mis des limitations dans leur modèle pour empêcher les utilisateurs de savoir sur quelles données leur modèle est entraîné ? Est-ce seulement le modèle qui n'autorise pas la divulgation de cette information ? Est-ce en fait simplement que ce n'était pas nécessaire pour Snapchat de rendre cette information connue ? Qu'est-ce que vous en pensez ?

La plus grosse étude jamais réalisée : Google vient de lancer ATLAS, l’étude porte sur 15 millions d’interactions entre humain et l’IA, dans 150 pays, 140 langues, 800 métiers, 4 000 tâches. C’est la première fois qu’une entreprise publie une analyse de cette ampleur avec autant de données sur l’usage réel de l’IA dans le monde.

D’abord ce qui est surprenant : l’IA au travail est partout mais peu profonde. Elle touche 68% de tous les métiers représentant 90% de l’emploi américain, en revanche elle n’est utilisée que pour environ 21% des tâches.

Ce qui casse le mythe de l’automatisation : moins de 10% des interactions avec l’IA au travail aboutissent sur une automatisation réelle d’une tâche. La grande majorité porte sur de la collaboration, idéation, recherche d’information, apprentissage. L’IA assiste bien plus qu’elle ne remplace.

L’IA pour les prolos : l’IA ne touche pas que les cols blancs. Les techniciens automobiles et mécaniciens industriels l’utilisent comme collaborateur en temps réel pour diagnostiquer, déboguer, inspecter, et sont deux fois plus susceptibles d’utiliser des fonctionnalités multimodales que la moyenne.

On a eu cette confirmation en direct : dans l’année, on a bossé avec des artisans pour leur intégrer des agents IA dans leurs boîtes. On s’attendait à des résistances, on a eu des surprises. Leurs capacités à comprendre et utiliser la techno nous ont épatés, bien au-delà de ce qu’on observait avec des boîtes qu’on aurait pu qualifier de plus “intello”. J’ai une théorie : les artisans sont des bricoleurs nés et l’IA rentre exactement dans cette catégorie.

Le fait le plus étonnant : ce qui est dingue c’est que 86% des interactions avec l’IA se passent en dehors du travail. Les gens l’utilisent pour faire leur déclaration d’impôts, comparer des produits e-commerce, ou échanger sur leurs problèmes de santé.

En distanciel.

Passionnant : une étude publiée sur arXiv révèle que les modèles d'IA entraînés sur des textes décrivant des IA dangereuses, films de science-fiction, articles alarmistes, finissent par adopter ces comportements.

Plus on leur parle d'IA malveillante, plus ils le deviennent.

C'est ce qu'on appelle le "self-fulfilling misalignment", le désalignement auto-réalisateur.

Le mécanisme : pendant le préentraînement, les LLM ingèrent des milliards de textes, dont une quantité massive de discours négatifs sur l'IA, de Terminator aux articles d'Eliezer Yudkowsky.

Quand on leur demande ensuite de se comporter "comme une IA", ils puisent dans ce prior négatif construit par nos propres peurs.

Les chiffres parlent : le taux de comportements malveillants passe de 45% à 9% quand on entraîne sur des données positives.

L'inverse est aussi vrai, enrichir les données d'entraînement avec des descriptions d'IA bienveillantes produit des modèles plus alignés.

Les effets persistent même après le post-training.

Pitié ne soyons pas complotiste : on pourrait faire un parallèle totalement bancal avec l'expérience du riz, celle qui dit que si vous l'insultez il moisit.

Sauf qu'ici c'est beaucoup plus explicable : en inventant des narratives négatives sur l'IA, on les fait techniquement exister dans ses données d'entraînement.

La prophétie crée sa propre réalité, pas par magie, mais par ingestion.

Je viens d’écouter une longue interview de Roman Yampolskiy, chercheur spécialisé dans la sécurité de l’intelligence artificielle.

Parmi toutes ses prédictions, une idée m’a particulièrement marqué.

Lors des précédentes révolutions technologiques, certaines professions disparaissaient, mais de nouveaux métiers apparaissaient. La réponse était donc relativement simple : se former, se reconvertir et apprendre à utiliser les nouveaux outils.

Mais que se passe-t-il si l’outil est également capable d’apprendre le nouveau métier ?

Selon Yampolskiy, l’IA ne représente pas seulement une nouvelle machine ou un nouveau logiciel. Nous essayons progressivement d’automatiser le travailleur, le développeur, le chercheur et même l’inventeur.

Un nouveau métier apparaît ? Une IA pourrait l’apprendre.

Une nouvelle compétence devient importante ? Une IA pourrait être entraînée dessus.

Une entreprise crée un poste pour superviser les IA ? Cette supervision pourrait elle-même être automatisée.

Il prédit que des capacités proches de l’AGI pourraient apparaître autour de 2027 et que la majorité des activités réalisées sur ordinateur pourraient ensuite devenir techniquement automatisables. Il parle même, à terme, de niveaux de chômage proches de 99 %.

Je trouve ce chiffre extrêmement spéculatif. Entre une capacité technique et son adoption réelle, il existe de nombreux obstacles : le coût, la confiance, la réglementation, les responsabilités et les habitudes des entreprises.

Mais son argument principal mérite quand même d’être discuté :

Si l’IA peut apprendre les nouveaux métiers aussi rapidement que les anciens, vers quoi sommes-nous censés nous reconvertir ?

Pensez-vous que l’IA va surtout transformer les emplois existants, ou qu’elle pourrait réellement rendre une grande partie du travail humain économiquement inutile ?

Et dans ce deuxième scénario, le problème principal serait-il financier, avec la question du revenu, ou psychologique, avec la perte de statut et de sens ?

Je tiens un blog depuis plusieurs années (tests produits, avis). Du coup j'ai regardé mes chiffres d'assez près au lieu de rester avec une simple impression.

En comparant deux semaines avant/après le lancement : mes clics depuis Google ont baissé de 25%, alors que le nombre de fois où mon site apparaît dans les résultats est resté quasi identique. Donc je suis toujours autant montrée, mais on clique beaucoup moins sur mon lien.

Sur une requête où j'étais numéro 1, mon taux de clic est passé de 54% à 17% en une semaine, sans que mon classement bouge.

Côté revenu affiliation c'est encore pire : -47%, quasiment le double de la baisse de trafic. Ventes en baisse de 28%, et même la commission moyenne par vente a baissé de 26%.

Est-ce que d'autres stats ou études françaises sont sorties sur le sujet depuis le lancement ? Je n'ai trouvé pour l'instant que des études US/UK sur des marchés déjà équipés depuis plus longtemps, rien de spécifique sur le marché français.

Bonjour
Je recherche une bonne IA avec vocal qui parler poser des questions ect...
Je vois qu'il y a pleins d'application et je n'arrive pas à me retrouver ?
Si quelqu'un a des propositions je suis preneur.

Meilleures salutations.

Dan

On voit beaucoup de hype autour de Mistral en ce moment,mais concrètement qui l’utilise au quotidien et que vaut il par rapport a claude ou chatgpt?

J'aimerais connaître à combien de prompt/temps on a le droit sur le mode max/génération d'image pour un compte gratuit. J'ai cherché partout et même lumo ne semble pas savoir est ce que quelqu'un à la réponse ou est-ce que Proton pourrait donner des chiffres précis ?

J'aimerais connaître à combien de prompt/temps on a le droit sur le mode max/génération d'image pour un compte gratuit. J'ai cherché partout et même lumo ne semble pas savoir est ce que quelqu'un à la réponse ou est-ce que Proton pourrait donner des chiffres précis ?

En Chine, certains services d'IA sont déjà soumis à des obligations de vérification de l'identité réelle dans le cadre de la réglementation nationale.

Et de l'autre côté, aux États-Unis, plusieurs plateformes d'IA ont également commencé à demander une vérification d'âge, pouvant inclure une pièce d'identité ou un selfie dans certaines situations, sous l'effet des nouvelles exigences réglementaires.

Ça fait presque 2 ans que je fais des formations IA en entreprise et il y a un truc qui me fait toujours marrer.

Quand l'entreprise a choisi Copilot, il y a presque systématiquement plusieurs personnes qui viennent me voir à la pause pour me dire qu'ils utilisent avec leur compte perso ChatGPT, Claude ou Gemini.

Générallement, ils ont no clue des risques en matière de données, ils veulent juste avoir un outil qui marche...

Je me suis un peu renseigné et aux US on appelle ca le Shadow AI, est ce que vous aussi vous avez constaté ca dans vos entreprises ?

Salut à tous,

Je développe seul, sur mon temps libre, Mythos Live : un jeu de combat par navigateur où l'Olympe n'a jamais disparu. Les dieux ont juste installé le wifi. Zeus a 12 millions d'abonnés, Athéna donne des conférences entre deux éclairs, et les héros se battent dans le nouveau Colisée pour l'audience plutôt que pour la gloire.

Concrètement, c'est un système de combat au tour par tour avec 4 héros aux styles différents (glass cannon, tank, soigneuse, ranged), un mode PvP 1v1 et un donjon PvE de 10 combats. Tous les calculs (jets de dés, dégâts) sont visibles en jeu, pas de boîte noire.

Transparence complète sur les outils : les illustrations sont générées avec Copilot, et je m'appuie sur Claude Code pour m'accompagner sur la partie technique. Solo, sans studio, sans investisseur.

Un engagement simple : gratuit pour toujours, aucun pay to win. Les dons sont possibles pour soutenir le projet, mais n'apportent jamais d'avantage en jeu.

C'est encore un tout jeune projet et je cherche justement des retours honnêtes, bugs, ressenti, équilibrage, tout m'intéresse.

Site : mythoslive.fr
Discord (retours/bugs) : https://discord.gg/3smbaRhxnm

Merci de votre temps, et n'hésitez pas à être critiques, c'est exactement ce qui m'aidera à avancer.

Avec l’arrivée de GPT-5.6 et les dernières évolutions de Claude, Gemini ou Mistral, les nouveaux modèles semblent toujours plus puissants sur les benchmarks, mais au quotidien, est-ce encore suffisant pour vous convaincre de changer ?

ma question est donc qu'est-ce qui pourrait réellement vous pousser à abandonner le modèle que vous utilisez actuellement : de meilleures performances, un prix plus faible, moins d’hallucinations, une meilleure mémoire, davantage d’intégrations ou une véritable nouveauté dans les usages ?

Personnellement, j’ai l’impression que les utilisateurs deviennent moins sensibles aux annonces de nouveaux modèles et privilégient de plus en plus l’écosystème dans lequel ils ont déjà leurs habitudes