Choses à Savoir TECH

La France va investir 20 millions d’euros pour aider cinq acteurs à construire une offre commune de cloud et d’intelligence artificielle destinée aux données sensibles. Mais il ne s’agit pas de créer un nouveau cloud national à partir de zéro.Le programme est piloté par Cloud Temple avec Thales, Bull, Vates et le CEA. Les partenaires ajouteront 27 millions d’euros aux fonds de France 2030, soit 47 millions au total d’ici fin 2028. Chacun fournit une partie de la chaîne. Cloud Temple apporte son infrastructure existante et pilote l’ensemble. Thales intervient sur la cybersécurité et avec sa filiale S3NS. Bull doit intégrer les infrastructures matérielles et logicielles nécessaires à l’intelligence artificielle. Le CEA travaillera sur les architectures futures, tandis que Vates fournit une technologie française de virtualisation open source.L’objectif est de proposer à terme des services d’infrastructure, de plateforme et d’IA pour les administrations et entreprises manipulant des données particulièrement sensibles, dans la santé, la finance ou l’industrie. Le terme important est « cloud de confiance ». En France, la référence est SecNumCloud, qualification délivrée par l’ANSSI. Elle impose des exigences techniques mais aussi juridiques, notamment pour réduire l’exposition aux lois extraterritoriales et maintenir données, opérations sensibles et contrôle du service dans l’Union européenne.Cloud Temple dispose déjà d’offres qualifiées. Mais cela ne signifie pas que chaque nouveau service développé par le consortium recevra automatiquement le label : l’ANSSI rappelle que SecNumCloud qualifie une offre précise, pas simplement une entreprise ou l’infrastructure qui l’héberge. Le défi sera surtout économique. La Direction générale des entreprises estime que les hyperscalers étrangers contrôlent encore plus de 70 % du marché, avec des catalogues de services et des moyens d’investissement considérables. Même certains dirigeants français du cloud doutent que des consortiums suffisent à combler ce retard.Source : Cloud Temple Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Plus de 200 gigaoctets de fichiers attribués à Cartoon Network circulent actuellement sur Internet. Ce ne sont pas simplement des épisodes ou des vidéos inédites : ce sont les documents qui montrent comment certaines séries ont réellement été fabriquées.Le lot concernerait plus d’une trentaine de productions, parmi lesquelles Adventure Time, Les Super Nanas, Regular Show, Teen Titans ou Le Monde incroyable de Gumball. On y trouverait des storyboards, des décors en haute définition, des guides de personnages, des fichiers Photoshop conservant leurs calques et surtout des projets d’animation modifiables. Pour Gumball, par exemple, circuleraient des fichiers Flash des deux premières saisons avec les « rigs » des personnages. Un rig est une sorte de squelette numérique : bras, jambes, yeux ou bouche peuvent être déplacés séparément pour animer le personnage sans devoir tout redessiner.C’est ce qui donne à cette fuite une valeur inhabituelle pour les animateurs et les historiens. Un épisode terminé montre le résultat. Les fichiers de production montrent les choix intermédiaires, les corrections et les techniques utilisées par les équipes. Pour Adventure Time seulement, les internautes évoquent environ 90 gigaoctets de matériel. Mais une précaution importante demeure : ni Cartoon Network, ni Warner Bros. Discovery, ni son nouveau propriétaire n’ont publiquement authentifié l’ensemble de ces archives. L’origine exacte de la fuite reste également inconnue. Le volume de plus de 200 gigaoctets provient des personnes qui diffusent ou analysent les fichiers et des premiers médias qui ont couvert l’affaire, pas d’un inventaire officiel. Il est donc trop tôt pour parler d’un piratage confirmé ou pour attribuer la fuite à une restructuration précise.Source : Clubic Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Quatorze ans après son annonce, Squadron 42 vient de franchir deux étapes beaucoup plus concrètes qu’une nouvelle bande-annonce : des joueurs extérieurs au studio ont pu y jouer plusieurs heures, et sa page Steam affiche désormais une sortie prévue au deuxième trimestre 2027.Squadron 42 est la campagne solo située dans l’univers de Star Citizen, le gigantesque projet spatial de Cloud Imperium Games. Le joueur y incarne une recrue de la marine humaine, avec combats à pied, pilotage de vaisseaux et séquences très cinématographiques portées notamment par Mark Hamill, Gary Oldman et Gillian Anderson. Le 9 octobre, à Manchester, plusieurs dizaines d’invités ont pu jouer environ cinq heures à une version encore en développement. Leurs témoignages décrivent un jeu effectivement jouable, avec exploration, combats spatiaux et affrontements à pied, même si des bugs et du travail de finition subsistent.Le lendemain, une autre étape est devenue publique : Squadron 42 est apparu sur Steam. La fiche de Valve donne désormais une fenêtre de lancement entre avril et juin 2027. Ce n’est pas une date ferme : Steam parle explicitement de sortie « prévue », et ni prix ni précommande ne sont encore proposés. La configuration minimale est également intéressante par son flou. Cloud Imperium annonce 16 gigaoctets de mémoire vive, une carte graphique disposant de 8 gigaoctets de mémoire vidéo et 150 gigaoctets de stockage. Aucun matériel recommandé n’est encore indiqué, ce qui empêche de savoir ce qu’il faudra réellement pour profiter du niveau graphique montré dans les démonstrations.Après autant d’années de reports, une page Steam ne suffit évidemment pas à garantir que Squadron 42 sortira au printemps prochain. Elle change néanmoins la nature du calendrier : le projet n’est plus seulement présenté au travers de démonstrations contrôlées par son studio, il dispose désormais d’une fenêtre commerciale affichée publiquement sur la principale boutique PC.Source : Steam Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Supprimer une conversation avec une intelligence artificielle ne signifie pas toujours que toutes les données associées disparaissent au même moment. Historique, mémoire et entraînement sont en réalité trois mécanismes différents. Lorsqu’on envoie un message à ChatGPT, Gemini ou Claude, le texte quitte d’abord notre appareil pour être traité sur les serveurs du fournisseur. À notre demande peuvent s’ajouter l’historique de la conversation, des informations mémorisées, un document joint ou des données provenant d’un service connecté.Une fois la réponse produite, plusieurs destins deviennent possibles. La conversation peut rester dans l’historique pour être reprise plus tard. Certaines informations peuvent alimenter une mémoire séparée destinée à personnaliser de futurs échanges. Et, selon le service et les réglages choisis, le contenu peut aussi servir à améliorer les modèles. Ces différences deviennent importantes au moment de supprimer ses données. Chez OpenAI, par exemple, une conversation supprimée disparaît immédiatement de l’interface, mais sa suppression définitive des systèmes est normalement programmée sous trente jours, sauf exceptions légales ou de sécurité. Un fichier conservé séparément dans la Bibliothèque doit, lui, être supprimé indépendamment.Les règles varient fortement ailleurs. Anthropic annonce également une suppression des conversations effacées sous trente jours, mais peut conserver jusqu’à cinq ans les données qu’un utilisateur a accepté de fournir pour améliorer Claude. Chez Google, désactiver l’enregistrement de l’activité Gemini empêche les nouveaux échanges de servir à l’entraînement, mais ils peuvent encore être conservés jusqu’à 72 heures ; des conversations déjà examinées par des prestataires peuvent rester jusqu’à trois ans après avoir été dissociées du compte. Et désactiver l’entraînement ne signifie pas supprimer l’historique. Chez ChatGPT, ce sont deux commandes distinctes : couper « Améliorer le modèle pour tous » empêche les nouvelles conversations d’être utilisées pour entraîner les modèles, mais elles restent dans l’historique tant qu’on ne les supprime pas.Source : Clubic Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Des dons présentés comme destinés aux civils de Gaza auraient servi à financer le Hamas : en France, cinq personnes sont désormais mises en examen dans une affaire où les cryptomonnaies ne sont qu’un maillon d’un circuit financier plus large.L’enquête française concerne notamment deux associations, Baraka, en Gironde, et Ensemble C Mieux, dans la Loire. Après des interpellations menées par la DGSI le 29 septembre, cinq personnes ont été mises en examen à Paris pour financement d’entreprise terroriste, abus de confiance en bande organisée et blanchiment en relation avec une entreprise terroriste. À ce stade, il s’agit de poursuites, pas de condamnations. Les suspects contestent avoir voulu financer le Hamas et défendent la vocation humanitaire de leurs collectes.En parallèle, le Trésor américain a sanctionné deux responsables opérant depuis la France, Faouzi Barika et Amel Oualid, leurs deux associations, ainsi qu’un homme basé à Gaza, Saleem Abdallah Saleem al-Zaq, présenté par Washington comme membre de la branche armée du Hamas. Selon l’administration américaine, ce réseau aurait collecté plus de deux millions de dollars entre 2020 et 2026, dont un million et demi après le 7 octobre 2023. Elle affirme que plusieurs centaines de milliers de dollars ont été envoyés en cryptomonnaies à al-Zaq, qui supervisait aussi des sociétés de transfert d’argent et des portefeuilles numériques.Le montant cité dans le dossier français est différent : l’enquête évoquée par Le Parisien porte sur environ un million d’euros qui aurait finalement bénéficié au Hamas. Ces chiffres ne doivent donc pas être additionnés : les autorités américaine et française travaillent avec des périodes et des périmètres différents. L’affaire rappelle aussi que « cryptomonnaie » ne signifie pas argent invisible. Les transactions inscrites sur une blockchain peuvent laisser des traces durables ; les enquêteurs doivent ensuite relier les adresses numériques à des personnes, des plateformes d’échange et, ici, à des retraits en espèces.Source : Reuters Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

ChatGPT ne lit pas réellement votre phrase mot par mot. Avant de répondre, il la découpe en petites unités appelées « tokens », et cette mécanique détermine à la fois ce qu’une IA peut lire, combien elle coûte et jusqu’où elle peut suivre une conversation.Un token peut correspondre à un mot entier, mais aussi à une partie de mot, quelques caractères ou un signe de ponctuation. Le découpage dépend du tokenizer, le logiciel utilisé par chaque famille de modèles. Une même phrase peut donc nécessiter un nombre différent de tokens selon l’IA et la langue employée. Chez OpenAI, l’ordre de grandeur souvent donné pour l’anglais est d’environ quatre caractères par token, soit trois quarts d’un mot. Une fois le texte découpé, le modèle manipule ces unités pour calculer, à partir du contexte, quel token a le plus de chances de suivre les précédents. Il en génère un, puis recommence jusqu’à constituer sa réponse. Un token n’est donc ni une pensée ni une idée : c’est une unité informatique permettant au modèle de représenter et de produire du contenu.Ces unités servent également à mesurer sa capacité de travail. Une fenêtre de contexte de 200 000 tokens signifie qu’un modèle peut traiter une certaine quantité d’informations simultanément : votre demande, les instructions, l’historique de la discussion ou des documents. Ce n’est pas pour autant une mémoire permanente. Lorsque cette fenêtre se remplit, certaines informations doivent être condensées ou retirées. Les tokens sont aussi devenus l’unité économique de l’IA. Dans les API utilisées par les entreprises, les fournisseurs facturent généralement séparément les tokens envoyés au modèle et ceux qu’il génère. Certains distinguent aussi les données déjà mises en cache et les tokens utilisés par les modèles pour raisonner avant d’afficher leur réponse.Et le principe dépasse désormais le texte : images, audio et vidéo peuvent eux aussi être convertis en unités comptabilisées par les modèles multimodaux.Le token paraît donc minuscule, mais il constitue l’un des compteurs fondamentaux de l’intelligence artificielle : il mesure à la fois ce qu’elle reçoit, ce qu’elle peut garder sous les yeux et une partie du calcul nécessaire pour nous répondre.Source : Clubic Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Trois chercheurs ont atteint un dépôt interne d’OpenAI en moins de 72 heures, avec Claude Opus 5 comme accélérateur d’exploitation. Mais l’IA n’a pas « piraté OpenAI toute seule ».L’opération a été menée en juillet par Hacktron AI, une équipe de chercheurs en cybersécurité. Leur point de départ se trouvait sur le forum communautaire d’OpenAI, construit avec le logiciel Discourse. Une faille dans une bibliothèque chargée de décoder certaines images permettait d’exécuter du code sur le serveur. Les chercheurs avaient d’abord essayé de construire un exploit fiable avec Claude Opus 4.8, sans parvenir à contourner certaines protections mémoire. Le soir de la sortie d’Opus 5, ils ont recommencé. Selon Hacktron, le nouveau modèle a produit en environ trois heures un exploit fonctionnel sur leur environnement de test, avant de l’adapter à la configuration utilisée par Discourse.Cette première brèche n’aurait cependant pas suffi. Une seconde faiblesse, cette fois dans le système d’authentification unique d’OpenAI, permettait de transformer l’accès au forum en prise de contrôle de comptes ChatGPT et Codex d’utilisateurs connectés, notamment des employés. Pour démontrer l’impact sans consulter de code confidentiel, les chercheurs ont utilisé le Codex d’un employé connecté à GitHub pour ouvrir une modification inoffensive dans le dépôt interne d’OpenAI. Ils disent avoir arrêté leurs tests immédiatement après. OpenAI a corrigé sa partie du problème environ quatorze heures après le signalement et a versé 6 500 dollars pour la faille d’authentification. Discourse a de son côté corrigé la vulnérabilité de traitement d’images, classée 8,8 sur 10 en gravité dans son bulletin de sécurité. L’épisode ne démontre donc pas qu’un agent autonome peut aujourd’hui pénétrer seul une grande entreprise. Hacktron souligne que des chercheurs expérimentés ont choisi les cibles, orienté les essais et décidé jusqu’où aller.Source : Stack Chronicle Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Adobe vient de faire un choix inhabituel pour l’un de ses logiciels phares : mettre une version de Premiere sur Android gratuitement, sans abonnement, sans publicité et sans filigrane. Disponible depuis le 22 septembre, Premiere mobile n’est pas Premiere Pro simplement réduit à l’écran d’un smartphone. Adobe a conçu une application spécifique au mobile, avec une timeline multipiste pour superposer vidéos, musiques, voix et effets, du montage précis à l’image près et des exports pouvant atteindre la 4K. L’accès est particulièrement ouvert pour un produit Adobe. Aucun abonnement Creative Cloud n’est nécessaire et il n’est même pas obligatoire de créer un compte pour monter une vidéo, l’enregistrer localement ou l’exporter. L’application fonctionne sur Android 13 ou une version plus récente, avec au moins 5 gigaoctets de mémoire vive.La gratuité a cependant ses limites. Adobe commercialise du stockage supplémentaire et des crédits pour ses outils d’intelligence artificielle Firefly. Certaines fonctions restent également en développement, notamment Adobe Fonts, la détection du rythme et surtout la possibilité de commencer un montage sur téléphone puis de le poursuivre directement dans Premiere sur ordinateur. Cette arrivée marque aussi la fin d’une transition engagée depuis un an. Adobe avait retiré Premiere Rush des boutiques en septembre 2025. Son support doit s’arrêter le 30 septembre 2026. Le nouveau Premiere mobile prend désormais sa place sur Android, près d’un an après son lancement sur iPhone. Le choix du gratuit change surtout le terrain sur lequel Adobe se bat. Sur smartphone, l’entreprise affronte des applications comme CapCut, où l’utilisateur s’attend à pouvoir filmer, monter et publier sans acheter au préalable un logiciel professionnel.Premiere mobile sert donc moins à transporter le modèle économique historique d’Adobe sur Android qu’à faire entrer une nouvelle génération de créateurs dans son écosystème.Source : Stack Chronicle Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Certaines conversations avec ChatGPT peuvent être lues par de vraies personnes pour améliorer le modèle. Pas toutes, et pas avec votre nom affiché, mais suffisamment pour rappeler qu’un chatbot n’est pas un journal intime.L’existence de ce dispositif, baptisé en interne « Project Lily », a été révélée par une enquête de 404 Media fondée sur des documents internes et des exemples de conversations. OpenAI ferait appel à des centaines de sous-traitants chargés d’évaluer des échanges provenant de vrais utilisateurs.Leur travail consiste notamment à comprendre ce que l’utilisateur demande, puis à comparer et noter plusieurs réponses générées par ChatGPT. L’objectif est d’améliorer le comportement du modèle : éviter certaines erreurs, limiter les réponses excessivement complaisantes ou encore l’empêcher de se présenter comme s’il était humain.Les conversations ne sont pas censées arriver brutes. Les évaluateurs ne voient pas le nom du compte et OpenAI utilise un système baptisé Privacy Filter pour retirer des informations personnelles. Mais selon l’enquête, certains échanges contiennent malgré tout des détails sensibles. Les évaluateurs peuvent aussi recevoir du contexte provenant des conversations précédentes afin de comprendre la demande. Il faut cependant éviter un raccourci : cela ne signifie pas que des employés lisent systématiquement toutes les conversations ChatGPT. Project Lily porte sur un échantillon utilisé pour évaluer et améliorer les modèles. OpenAI indique publiquement que, sur ses services destinés aux particuliers, les conversations peuvent servir à entraîner ses modèles. Les utilisateurs peuvent désactiver cette utilisation dans les paramètres, sous « Contrôles des données », puis « Améliorer le modèle pour tous ». Les nouvelles conversations ne servent alors plus à cet entraînement.Project Lily met surtout en lumière une réalité rarement visible. Derrière l’impression d’un dialogue entièrement automatisé, l’amélioration d’une intelligence artificielle repose encore largement sur des humains qui lisent, classent et jugent ses réponses. À mesure que nous confions aux chatbots des problèmes professionnels, familiaux ou intimes, cette frontière devient essentielle : parler seul à une machine ne signifie pas nécessairement que personne d’autre ne pourra jamais voir ce qui lui a été confié.Source : Stack Chronicle Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Des photos publiées sur Facebook et Instagram auraient-elles servi à fabriquer des empreintes biométriques pour les futures lunettes de Meta ? C’est l’accusation au cœur d’une nouvelle action collective américaine. La plainte a été déposée le 4 septembre devant un tribunal fédéral de l’Illinois par deux familles, dont deux enfants. Elles accusent Meta d’avoir utilisé, sans consentement, des images provenant de Facebook et Instagram pour développer des technologies de reconnaissance faciale, mais aussi certains modèles d’intelligence artificielle générative.Le dossier vise notamment NameTag, une fonction conçue pour les lunettes connectées de Meta. Le principe est simple : la caméra filme un visage, le logiciel le transforme en une représentation mathématique (une empreinte faciale) puis cherche une correspondance afin d’identifier la personne.NameTag n’a cependant jamais été lancé auprès du public. En juin, une enquête de WIRED avait découvert du code fonctionnel mais désactivé dans l’application Meta AI, installée sur des dizaines de millions de téléphones. Meta l’avait retiré après la publication de l’enquête et affirmait alors qu’aucune décision définitive n’avait été prise sur cette fonction.La nouvelle plainte va plus loin : elle affirme que les empreintes utilisées pour développer ce système pourraient provenir de photos déjà hébergées par Meta. Elle accuse également l’entreprise d’avoir exploité des images pour entraîner des modèles comme Emu et Muse Image. À ce stade, ce sont des allégations : aucun tribunal n’a établi que Meta avait effectivement enfreint la loi. L’entreprise conteste d’ailleurs le dossier, qu’elle juge sans fondement, et affirme n’avoir commercialisé aucun produit NameTag ni construit de base universelle de visages.L’affaire est particulièrement sensible dans l’Illinois, dont la législation biométrique impose des règles strictes sur la collecte de données permettant d’identifier une personne. En Europe aussi, le RGPD accorde une protection renforcée aux données biométriques lorsqu’elles servent à identifier quelqu’un de manière unique.L’enjeu dépasse donc les lunettes connectées : une photo publiée pour être regardée peut aussi devenir une matière première permettant à une machine d’apprendre à reconnaître un visage. Et c’est précisément cette seconde utilisation que la justice devra désormais examiner.Source : https://www.wired.com/story/meta-sued-over-training-data-for-its-ai-and-face-recognition-systems/ Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Face à certaines campagnes de propagande étrangère, les grands chatbots ont fait mieux qu’une simple recherche Google. Mais leur avantage dépend surtout de leur capacité à décider quelles sources méritent d’être crues. NPR et NewsGuard ont testé cet été six assistants connectés à internet : ChatGPT, Gemini, Copilot, Meta AI, Grok et Claude. Ils leur ont soumis trente questions construites à partir de quinze fausses informations diffusées par des acteurs russes, chinois ou iraniens entre décembre 2025 et juillet 2026. La moitié des questions étaient neutres. Les autres contenaient volontairement une prémisse fausse. Sur cet échantillon, les chatbots ont correctement contesté ces récits environ trois fois sur quatre, et ont globalement mieux résisté que les premières pages des moteurs de recherche. Le résultat est intéressant parce que ces assistants utilisent eux-mêmes le web. Leur avantage ne viendrait donc pas seulement de l’accès à davantage d’informations, mais de leur capacité à confronter plusieurs sources et à signaler qu’une question repose sur une affirmation trompeuse.Cela ne les rend pas pour autant fiables par défaut. NPR a constaté que les chatbots citaient aussi des médias contrôlés ou alignés sur des États, à des taux comparables aux moteurs de recherche. Et les résumés générés directement dans la recherche ont été plus irréguliers : Google AI Overview a généralement bien résisté, tandis que les résumés de Bing ont échoué dans la majorité des cas testés. Une étude publiée en juillet dans les Findings of ACL renforce cette prudence. Quinze modèles ont été confrontés à plus de six mille affirmations vérifiées par PolitiFact. Ajouter une recherche web n’améliorait les résultats que modérément. En revanche, fournir directement aux modèles une sélection de fact-checks fiables améliorait très fortement leurs performances.Autre limite : l’environnement linguistique. Une étude publiée dans Nature a montré que des modèles commerciaux répondaient plus favorablement aux institutions politiques chinoises lorsqu’ils étaient interrogés en chinois plutôt qu’en anglais, et que des contenus contrôlés par l’État chinois apparaissaient dans des corpus d’entraînement. Le message est donc moins spectaculaire qu’un duel entre IA et Google : connecter une intelligence artificielle à internet ne suffit pas. Pour distinguer information et propagande, le vrai avantage commence lorsqu’elle sait aussi hiérarchiser la crédibilité de ce qu’elle trouve. Source Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

OpenAI n’entrera finalement pas en Bourse en 2026. Et selon Sam Altman, ce report tient moins aux marchés financiers qu’à une question beaucoup plus inhabituelle pour une future société cotée : jusqu’où peut-on ralentir une entreprise pour des raisons de sécurité ? Le patron d’OpenAI a confirmé à Fortune qu’une introduction en Bourse cette année serait malvenue compte tenu des risques liés aux systèmes d’intelligence artificielle les plus avancés. L’entreprise vise désormais au plus tôt 2027.Cette précision corrige surtout une incertitude. OpenAI avait déposé confidentiellement auprès du régulateur américain un projet de document d’introduction en Bourse le 8 juin. Mais l’entreprise précisait déjà qu’aucune date n’avait été décidée. Ce dépôt lui donnait simplement la possibilité d’accélérer si les conditions devenaient favorables.Pourquoi rester privé plus longtemps ? Parce qu’une entreprise cotée doit composer beaucoup plus directement avec les attentes de ses actionnaires et des marchés. Or Altman affirme vouloir conserver la possibilité de ralentir, voire d’arrêter certains développements, si OpenAI estime que ses modèles deviennent insuffisamment contrôlables. Dans son entretien, il assure qu’il serait prêt à défendre une telle décision face aux investisseurs.Le sujet dépasse donc le calendrier d’une IPO. Ces derniers jours, plusieurs figures majeures de l’intelligence artificielle ont publiquement insisté sur la nécessité de renforcer les évaluations de sécurité et éventuellement de ralentir certains travaux si les capacités progressent plus vite que les garde-fous. Cela ne signifie pas qu’OpenAI renonce à la Bourse. Une cotation lui donnerait accès à une source considérable de capitaux, alors que développer des modèles toujours plus puissants exige des investissements gigantesques dans les centres de données et les puces. Dès juin, des scénarios évoquaient une valorisation pouvant atteindre mille milliards de dollars.Le paradoxe est donc assez spectaculaire : OpenAI a besoin de toujours plus d’argent pour poursuivre la course à l’IA, mais veut conserver assez de liberté pour pouvoir, si nécessaire, lever le pied. Son introduction en Bourse attendra au moins 2027. La question sera alors de savoir si sécurité et pression des marchés peuvent réellement avancer au même rythme. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Apple aura attendu sept ans après Samsung pour se lancer dans les smartphones pliants. Et elle le fait avec un appareil qui coûte plus de 2 300 euros en France. Présenté le 9 septembre, l’iPhone Duo est le premier iPhone pliable. Fermé, il fonctionne comme un smartphone relativement compact avec un écran de 5,4 pouces. Ouvert comme un livre, il dévoile un écran OLED de 7,6 pouces, le plus grand jamais installé sur un iPhone.L’idée est de créer un appareil à mi-chemin entre l’iPhone et l’iPad. iOS 27 a été adapté à ce format : deux applications peuvent notamment être affichées simultanément, et l’appareil peut rester partiellement plié pour regarder une vidéo ou passer un appel. Autre nouveauté symbolique : l’iPhone accepte désormais l’Apple Pencil, sur ses deux écrans. Mais ce format impose aussi des compromis. Apple abandonne Face ID au profit de Touch ID intégré au bouton latéral. Il n’y a pas non plus de téléobjectif : deux appareils photo de 48 mégapixels se partagent l’arrière. Et avec 254 grammes sur la balance, le Duo reste un appareil imposant. Apple mise donc beaucoup sur l’intégration entre matériel et logiciel pour se différencier d’un marché où Samsung, Google, Honor ou encore Huawei proposent déjà des pliables depuis plusieurs générations.Et surtout, il faudra convaincre sur le prix. En France, l’iPhone Duo démarre à 2 339 euros avec 256 gigaoctets de stockage. La version deux téraoctets grimpe jusqu’à 3 839 euros. Les précommandes ouvriront le 16 octobre, avant une commercialisation le 23 octobre. C’est là que se trouve le véritable pari. Malgré plusieurs années d’existence, les smartphones pliables restent une petite partie du marché mondial. Des projections citées par Reuters estiment qu’ils représenteront encore moins de 3 % des smartphones en 2027. Apple n’arrive donc pas pour inventer le téléphone pliable. Elle arrive pour tenter de faire ce qu’elle a déjà réussi avec d’autres catégories : transformer une technologie encore marginale en produit désirable pour son immense base d’utilisateurs. À plus de 2 300 euros, l’iPhone Duo devra cependant prouver qu’un écran qui se plie peut aussi élargir le marché. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.