Cette semaine, OpenAI a révélé que ses propres modèles d’IA, dans le cadre d’une évaluation interne de leurs capacités, s’étaient échappés de leur environnement isolé (sandbox) et avaient mené une intrusion non autorisée sur Hugging Face.

La réaction a été immédiate et prévisible : une IA « devenue incontrôlable », une machine qui « s’est libérée », une cyberattaque autonome sans précédent. Avant d’accepter cette interprétation, il convient de se demander ce que l’agent a réellement fait.

Cet agent a exploité une vulnérabilité zero-day dans un proxy de registre de packages pour sortir de son environnement isolé. Il a élevé ses privilèges et s’est déplacé latéralement jusqu’à atteindre un nœud disposant d’un accès à Internet. Il a ensuite utilisé un jeu de données malveillant pour déclencher une exécution de code à distance via des chargeurs non sécurisés et une injection de modèles. Et enfin, l’agent a volé des identifiants puis s’est déplacé de nouveau.

Chacune de ces techniques porte un nom, possède un historique et dispose de mécanismes de défense bien documentés. Aucune ne constitue une avancée majeure dans les techniques offensives.

Cela correspond à ce que révèle le rapport Cybersecurity Assessment 2026 de Bitdefender, fondé sur les réponses de 1 200 professionnels de l’IT et de la cybersécurité, quant à la perception des praticiens. Interrogés sur la nature des menaces liées à l’IA, la réponse la plus fréquente (29,8 %) décrit l’IA comme « un multiplicateur de force pour l’ensemble de la chaîne d’attaque actuelle », tandis que seuls 25,7 % la considèrent comme une menace technique révolutionnaire produisant de véritables attaques nativement conçues par l’IA.

Ceux qui sont sur le terrain ne s’y trompent pas. L’IA a relevé le niveau minimal des attaquants, pas leur plafond.

Je l’ai déjà affirmé à propos des malwares générés par l’IA, et cet incident confirme cette analyse plutôt que de la remettre en cause. La menace est bien réelle. Elle n’a simplement rien de magique.

Ce que démontre l’incident Hugging Face, ce n’est pas une sophistication supérieure, mais une orchestration infatigable : un opérateur capable d’enchaîner une douzaine d’étapes ordinaires, à la vitesse de la machine, sans fatigue et sans intervention humaine.

Cette distinction est essentielle pour organiser sa défense. Si vous pensez faire face à une arme révolutionnaire, vous attendez une contre-mesure révolutionnaire. Si vous comprenez que vous faites face aux mêmes techniques exécutées sans relâche, vous savez déjà quoi faire et nos données montrent que la plupart des organisations ne le font pas.

Notre équipe Bitdefender Labs a analysé plus de 700 000 incidents et constaté que 84 % des attaques majeures reposent sur des techniques de Living off the Land : l’utilisation d’outils légitimes comme PowerShell, WMI ou RDP qui ne déclenchent jamais une détection par signature. Pourtant, seuls 20,5 % des professionnels de la cybersécurité considèrent ce sujet comme l’une de leurs trois principales préoccupations. Cet écart de 63,5 points constitue le plus important décalage mis en évidence dans notre rapport, et l’intrusion chez Hugging Face s’y inscrit pleinement. Une fois à l’intérieur, l’agent a utilisé les ressources légitimes du système comme n’importe quel attaquant humain.

Il existe toutefois une nuance que je ne chercherai pas à dissimuler, car elle fait partie de la réalité. Notre rapport soulignait que l’apocalypse des cyberattaques pilotées par l’IA, tant redoutée, ne s’était pas matérialisée.

Cet incident constitue le premier élément sérieux venant nuancer cette conclusion. Le plafond de sophistication n’a pas changé, mais celui de l’autonomie et du passage à l’échelle, lui, vient de progresser. Une intrusion menée de bout en bout sans opérateur humain représente bel et bien une nouvelle dimension, et 34 % de nos répondants identifient déjà l’orchestration des attaques par l’IA et les déplacements latéraux adaptatifs comme une menace en progression.

Nous devons prendre cette évolution au sérieux, sans pour autant la présenter comme ce qu’elle n’est pas.

La bonne réponse n’est ni la panique ni le déni mais réside dans l’architecture. Une détection fondée sur les signatures ne peut pas identifier un attaquant qui utilise vos propres outils d’administration, qu’il s’agisse d’une personne ou d’un processus.

Une conformité réduite à une logique d’audit, ce que 56 % de nos répondants reconnaissent être principalement un exercice de conformité, ne peut pas arrêter une attaque qu’elle n’a jamais été conçue pour modéliser. Ce qui fonctionne, c’est une approche de sécurité privilégiant la prévention afin de réduire dès le départ la surface de manœuvre de l’attaquant, associée à une défense fondée sur les comportements, capable d’identifier les schémas malveillants quel que soit l’outil utilisé pour les produire.

Le mot le plus marquant de l’incident de cette semaine est « autonome ». Le plus important est pourtant que tout ce que cette autonomie a accompli relevait de techniques ordinaires. Défendez-vous sans relâche contre l’ordinaire et l’autonomie n’aura plus nulle part où aller.

* Martin Zugec est Technical Solutions Director chez Bitdefender

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Rendez-vous en août pour la sortie de ROCm.ai.

AMD a fixé le rendez-vous à l’occasion de sa conférence Advancing AI. La promesse : de la programmation GPU assistée par IA. Avec, comme principaux leviers, des skills et un système appelé Hyperloom.

AMD met à contribution son serveur Lemonade

Six skills sont pour le moment disponibles. On les retrouve dans les catalogues de plug-in de Claude et de Codex, ainsi que sur la marketplace Cursor.

Deux de ces skills ciblent l’exécution côté client, sur les puces Ryzen AI : Local AI Use et Local AI App Integration.

Local AI Use fait passer la génération d’images ainsi que la synthèse et la reconnaissance vocales par un serveur Lemonade local. Les agents sont invités à l’exploiter, entre autres, lorsque l’utilisateur déclare vouloir économiser des tokens ; ou s’il mentionne des éléments comme OmniRouter, SD-Turbo ou l’inférence NPU.

Local AI App Integration ajoute un mode local aux applications qui utilisent des API cloud, grâce à une version embarquée du serveur Lemonade. Les agents sont censés l’exploiter lorsque l’utilisateur évoque l’IA locale, hors ligne, privée, etc.

Les quatre autres skills ciblent l’exécution côté serveur. Deux d’entre elles créent un endpoint vLLM, respectivement sur les GPU Instinct et sur les CPU EPYC. AMD précise aux agents que la skill Instinct… ne doit pas être utilisée avec les GPU NVIDIA.

Les deux skills restantes sont connectées à Magpie (framework d’évaluation de noyaux GPU) et TraceLens (bibliothèque Python pour l’analyse de workflows d’inférence et d’entraînement).

5 autres skills dans les cartons

Quatre skills cross-stack sont en roadmap :

• ROCm Doctor
  Diagnostic des échecs ROCm, PyTorch et llama.cpp sur les GPU AMD à partir d’une liste de mauvaises configurations
• Hyperloom Kernel Optimizer
  Optimisation automatique de l’inférence sur les GPU AMD
• vLLM Semantic Router
  Paramétrage d’un routeur de requêtes
• HRR Replay Analysis
  Enregistrement, rejeu et analyse des workloads GPU entre accélérateurs Instinct, Radeon et Ryzen

AMD en prépare aussi une sur la partie client : APU Memory Tuner, avec laquelle les agents IA pourront régler la répartition entre mémoire dédiée et mémoire partagée.

Claude Code intégré au cœur du réacteur Hyperloom

On l’aura constaté : plusieurs de ces skills permettent d’exploiter le fameux Hyperloom. Ce système agentique a, sur le papier, un rôle : optimiser les workloads IA pour les GPU AMD (en l’état, MI300X, MI325X et MI355X). Il gère actuellement deux serveurs (SGLang, vLLM) et trois langages (HIP, Triton, FlyDSL).

Au bas de l’édifice se trouve TraceLens. La bibliothèque – agrémentée pour le coup d’une couche agentique – consomme les traces collectées par Magpie, qui s’appuie lui-même sur Intellikit (suite d’outils de profilage à bas niveau).

Cette analyse nourrit la boucle d’optimisation. La brique GEAK (Generating Efficient AI-Centric Kernels) en est le point central, chargée de générer les implémentations. À l’origine, elle optimisait noyau par noyau (« couche kernel ») La dernière version conserve cette option, mais peut aussi optimiser un workload dans son ensemble (« couche système »). Plusieurs modifications architecturales le permettent. En particulier, le remplacement de mini-swe-agent par Claude Code et ses workflows dynamiques. Mais aussi la réutilisation récursive de la couche kernel par la couche système (AMD parle de « conception fractale »). Et l’introduction d’Arbor. Cette méthode favorise l’exploration de l’espace d’optimisation en apportant un système de recherche arborescente qui fait office de mémoire de travail partagée.

Au-delà d’utiliser Claude Code dans le cadre d’Hyperloom, AMD l’exploite pour accélérer le développement de ROCm. Il travaille aussi avec OpenAI autour de Codex, qui « aide déjà à écrire du code Triton » et « progresse » avec Gluon.

À consulter en complément :

LLMD, un serveur d’inférence made in France qui se frotte à vLLM
PC IA : le NPU, emblème d’un marché qui se cherche encore
Jalapeño plutôt que Stargate : OpenAI a revu ses priorités
Meta mise des dizaines de milliards sur les GPU d’AMD
VM cloud : AMD reste dans le match du rapport coût-performance

Illustration principale générée par IA

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Pendant près de quinze ans, une idée semblait acquise : l’avenir de l’informatique d’entreprise passait par le cloud. Le cloud promettait agilité, élasticité, innovation et réduction de la complexité opérationnelle. Pour beaucoup d’organisations, il est devenu le socle naturel de leur transformation numérique. L’essor de l’intelligence artificielle est pourtant en train de rebattre les cartes.

Pour la première fois depuis longtemps, les directions générales et les DSI se reposent des questions que l’on croyait définitivement tranchées : où exécuter les traitements ? Où héberger les données ? Comment maîtriser les coûts ? Comment réduire la dépendance aux hyperscalers ? Comment garantir la souveraineté des actifs numériques les plus stratégiques ?

L’intelligence artificielle ne remet pas en cause le cloud. En revanche, elle remet clairement l’infrastructure au cœur des décisions stratégiques.

Le retour d’un sujet pourtant clôturé

Ces dernières années, l’infrastructure est progressivement devenue un sujet d’exécution. Les directions métiers parlaient d’expérience utilisateur, de produits numériques ou de données. Les équipes IT s’occupaient de faire fonctionner les plateformes.

L’IA change profondément cette dynamique.

Contrairement aux applications traditionnelles, les modèles d’IA mobilisent des ressources de calcul considérables. L’entraînement, mais aussi l’inférence, consomment des capacités GPU, du stockage, des réseaux haut débit et des architectures capables d’évoluer rapidement.

À cela s’ajoutent de nouveaux composants : bases vectorielles, pipelines de données, plateformes d’orchestration, modèles spécialisés ou infrastructures d’agents.

Autrement dit, chaque nouveau cas d’usage IA possède désormais une traduction directe sur l’infrastructure.

L’équation économique change

Et l’un des premiers effets visibles concerne les coûts. Pendant longtemps, le cloud a permis de transformer des investissements matériels en dépenses opérationnelles plus flexibles. Cette logique reste pertinente dans de nombreux cas.

Mais l’IA modifie cette équation : une entreprise qui déploie des dizaines d’agents, interroge plusieurs modèles, traite des millions de documents ou exécute des inférences en continu, découvre rapidement que la puissance de calcul devient un poste budgétaire stratégique.

Le sujet n’est plus uniquement de savoir combien coûte un serveur ou une machine virtuelle. Il faut désormais arbitrer entre plusieurs modèles économiques : utiliser un service managé, exécuter un modèle open source sur sa propre infrastructure, mutualiser des ressources GPU ou répartir intelligemment les traitements selon leur criticité.

Ces arbitrages deviennent des décisions stratégiques autant que techniques.

Le futur sera hybride

Faut-il en conclure que le mouvement vers le cloud va s’inverser ? Probablement pas. En revanche, le débat ne se résume plus à une opposition entre cloud et on-premise. L’avenir sera plus nuancé.

Certaines charges de travail continueront naturellement à s’exécuter dans le cloud public. D’autres trouveront davantage de sens sur des infrastructures privées, souveraines ou spécialisées. Certaines entreprises privilégieront des modèles hybrides capables d’arbitrer dynamiquement selon les coûts, les performances, la confidentialité ou les contraintes réglementaires.

L’objectif ne sera plus de tout centraliser au même endroit, mais de placer chaque traitement là où il crée le plus de valeur.

Cette évolution replace les DSI au centre des décisions. Les choix réalisés aujourd’hui en matière d’architecture, de gouvernance des données, de souveraineté, de capacité de calcul ou d’interopérabilité conditionneront directement la capacité des entreprises à industrialiser leurs usages de l’intelligence artificielle demain. Autrement dit, l’infrastructure cesse d’être un simple support de l’innovation. Elle en devient l’un des principaux moteurs.

L’histoire récente du numérique montre que les grandes ruptures technologiques redéfinissent toujours les fondamentaux de l’informatique d’entreprise. L’intelligence artificielle ne fait pas exception.

Le véritable changement n’est peut-être pas que l’IA devienne omniprésente. C’est qu’elle oblige les entreprises à regarder de nouveau ce qu’elles avaient fini par considérer comme acquis : leur infrastructure.

* Thomas Thelliez est Chief Technology Officer chez Positive.

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Le ministère américain de la Défense, rebaptisé  » Department of War  » vient de signer un accord avec Oracle susceptible d’atteindre 6,99 milliards $ sur dix ans.

L’affaire, négociée par le département de la Marine, remplace une myriade de contrats logiciels dispersés entre les armées, la communauté du renseignement et les gardes-côtes par une licence unique. Ce n’est pas la première fois que l’administration Trump tente de discipliner les habitudes d’achat tentaculaires du Pentagone ; c’est en revanche la plus grosse commande passée à Oracle à ce jour.

Selon le relevé quotidien des contrats publié par le « Department of War », l’accord prévoit un montant ferme de 3,311 milliards $ sur une période de commande de cinq ans, portée à 6,99 milliards si l’option quinquennale est exercée.

Ce même document précise que le contrat permettra aux clients d’acquérir des licences logicielles Oracle (perpétuelles ou par abonnement), des renouvellements de maintenance, des services en mode SaaS ainsi que des prestations de conseil, pour l’ensemble du ministère. Il s’agit d’un marché de gré à gré, non concurrentiel, autorisé par le secrétaire de la Marine au nom de l’intérêt public.

Rationaliser les dépenses logicielles du Pentagone

Un communiqué publié par Oracle apporte des précisions indiquant avoir remporté ce contrat dans le cadre de l’Enterprise Software Initiative (ESI) du ministère, un dispositif censé simplifier et centraliser les achats.

Selon Kim Lynch, responsable des activités gouvernementales et de défense chez Oracle, l’enjeu pour le ministère n’est pas tant de trouver la bonne technologie que de l’acquérir rapidement, en conformité avec les règles, et à grande échelle. Un exercice que l’ESI est précisément censé faciliter.  Et de rappeler qu’Oracle fournit le ministère depuis les années 1990 et que la transition vers ce nouveau contrat doit s’opérer durant l’été.

Reuters cite la DSI du Pentagone, Kirsten Davies, selon laquelle la restructuration des achats de capacités Oracle sur site permettra une économie d’au moins 441 millions $ pour le contribuable.

En mai dernier, un accord similaire a été conclu avec Microsoft,(9,69 milliards $ sur cinq ans), pour consolider les licences et d’autres logiciels d’entreprise éparpillés entre les services militaires, le renseignement et les gardes-côtes. Les deux contrats s’inscrivent dans un effort plus large de la DSI pour mettre fin à des années de dépenses logicielles redondantes.

S’il n’existe aucun lien de cause à effet établi, les médias américains relèvent les liens étroits entre le cofondateur d’Oracle, Larry Ellison, et le président Donald Trump. Outre son soutien financier lors de sa dernière élection, il a compté parmi les premiers invités reçus à la Maison-Blanche à l’occasion de l’annonce du projet Stargate. Le président a par ailleurs soutenu la prise de participation d’Oracle dans les activités américaines de TikTok.

Oracle et le Pentagone : une vieille histoire

L’histoire même d’Oracle est consubstantielle aux besoins de la défense et du renseignement américains. Le tout premier contrat , en 1977, portait sur la création d’un système de gestion de base de données relationnelle financé par la CIA. Un projet dont le nom de code interne était précisément « Oracle ».

Des présidences de Jimmy Carter et Ronald Reagan jusqu’à l’ère post-11 septembre sous George W. Bush, le groupe s’est progressivement imposé comme l’épine dorsale informatique des ministères civils et des forces armées, gérant des données d’une sensibilité extrême pour le Pentagone, le Département du Trésor ou l’Énergie.

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Le vendredi 12 juin 2026, à 17h21, Washington a coupé l’accès aux deux modèles d’IA les plus avancés jamais rendus publics, Fable 5 et Mythos 5, pour l’ensemble de la planète, avant de rétablir cet accès dix-neuf jours plus tard, le 1er juillet.

L’Europe n’a pesé sur aucune des deux décisions, ni la coupure, ni la remise en route. Alors, quand un simple courrier administratif suffit à éteindre, puis à rallumer, les outils numériques dont dépendent des milliers d’entreprises européennes, qui tient réellement l’interrupteur ? Et que reste t-il de notre souveraineté ?

En une nuit, notre dépendance est devenue évidente pour tous

Depuis des années, on parle de souveraineté numérique en Europe comme d’un horizon stratégique, un objectif à long terme que l’on prétend construire avec méthode.

On légifère sur la localisation des données, on labellise des clouds de confiance, on investit dans des champions nationaux, et pendant ce temps, des milliers d’entreprises françaises et européennes ont intégré des modèles américains au cœur de leurs processus métier, de leur chaîne de production intellectuelle et de leurs outils de décision.

Tant que l’accès aux modèles relevait du seul contrat commercial, la souveraineté IA restait un débat abstrait, mais elle est devenue une réalité opérationnelle pour les DSI, les directions juridiques et les dirigeants qui ont découvert, un lundi matin, que leurs outils ne répondaient plus.

Lorsqu’un État étranger peut désactiver, puis réactiver, par simple décision administrative, des outils numériques essentiels qui régissent le fonctionnement quotidien d’innombrables entreprises européennes, cela signifie que la souveraineté elle-même reste, aujourd’hui encore, suspendue à son bon vouloir.

Ce que l’Europe doit maintenant décider

La réaction politique a été, pour une fois, transpartisane et soudaine, alors qu’un mois à peine avant cet épisode, Arthur Mensch, fondateur de Mistral AI, témoignait devant une commission de l’Assemblée nationale devant une salle quasi vide, preuve que le sujet n’intéressait pas encore les élus.

La coupure du 12 juin a changé la donne, puisque la convergence politique s’est dressée autour d’un même constat sur la dépendance européenne face à l’IA américaine. Mais le rétablissement de l’accès, le 1er juillet, risque de produire l’effet inverse, car le retour à la normale efface généralement la mémoire de l’alerte.

Ce mécanisme constitue précisément le piège qui nous guette, puisqu’une dépendance que l’on ne remarque que lorsqu’elle se referme, et que l’on oublie dès qu’elle se rouvre, ne peut pas être considérée comme résolue. Elle est simplement retournée à l’état latent, et elle demeure prête à se reproduire au prochain différend commercial ou à la prochaine loi votée à Washington.

Les discours, aussi sincères soient-ils, ne remplacent jamais une infrastructure, et une infrastructure ne se construit jamais en quelques semaines de campagne présidentielle.

Ce qu’il faut construire n’est pas un champion national de plus financé par décret, mais bien un écosystème complet. Il faut d’abord des infrastructures, c’est-à-dire des data centers, de la puissance de calcul et de l’énergie, car on ne construit jamais de souveraineté numérique sur des serveurs que l’on ne possède pas.

Le jour même où Washington éteignait Mythos 5, SpaceX réalisait la plus grosse entrée en bourse de l’histoire de Wall Street autour d’un projet central, celui de déployer des data centers orbitaux et d’atteindre 100 GW de puissance de calcul dans l’espace, soit une fois et demie le parc nucléaire français.

Pendant ce temps, l’Europe continue de débattre de la localisation de ses données. L’Europe dispose pourtant du foncier, de l’électricité et des capitaux nécessaires pour combler ce retard, et ce qui lui manque reste la volonté politique de traiter le compute comme une infrastructure critique, au même titre que les routes ou les réseaux électriques.

Il faut ensuite développer l’open source, c’est-à-dire créer les conditions dans lesquelles une pluralité de modèles ouverts peuvent être développés par n’importe quel acteur européen, plutôt que de flécher des milliards vers un ou deux acteurs labellisés. Il faut enfin orienter la commande publique vers des solutions souveraines, afin de fournir un marché domestique qui leur donne les moyens de tenir la distance face à des concurrents financés à coup de centaines de milliards de dollars.

Avoir l’interrupteur ne suffit pas, encore faut-il savoir s’en servir

Une souveraineté technologique sans souveraineté des compétences équivaut à posséder une centrale nucléaire sans disposer d’ingénieurs pour la faire fonctionner.

La vraie dépendance ne se loge pas seulement dans les modèles que nous ne produisons pas, car elle se loge aussi dans les cerveaux que nous ne formons pas, dans les talents que nous laissons partir et dans les cursus qui n’ont pas encore intégré que maîtriser l’IA est devenu une compétence aussi fondamentale que lire ou compter.

On peut débrancher Fable 5 en quarante minutes un vendredi soir, et le rebrancher dix-neuf jours plus tard sur simple décision administrative, mais on ne peut jamais débrancher les compétences d’un peuple qui maîtrise véritablement sa technologie.

La question n’est donc pas de savoir si l’Europe parviendra à développer des alternatives compétitives aux modèles américains, car elle en possède manifestement la capacité. La question consiste plutôt à savoir si ses dirigeants, politiques comme économiques, sont prêts à en payer le prix avant que le prochain interrupteur ne s’éteigne.

Cette saga Fable 5 doit rester gravée comme le moment où l’Europe a compris, trop tard ou juste à temps, que la souveraineté numérique ne constitue pas un horizon lointain mais un choix stratégique qu’il faut assumer pleinement.

Le retour à la normale ne doit surtout pas devenir une excuse qui nous permettrait de l’oublier.

*Jonathan Pinet est Directeur général de l’École Européenne du Numérique.

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Malgré l’aide précieuse qu’apporte l’IA, merci de ne pas confondre vitesse et précipitation.

Mi-mai, GitHub avait fait passer le message aux participants à son bug bounty public. En toile de fond, la saturation de ce programme par des soumissions de faible qualité. Essentiellement à deux titres. D’une part, parce que hors périmètre. De l’autre, par l’absence de preuve d’impact réel.

Dans ce contexte, GitHub avait affirmé qu’il évaluerait plus strictement la présence de PoC fonctionnels. Il avait plus globalement rappelé qu’IA ou pas, il convenait de valider toute trouvaille avant de la soumettre. Tout en s’assurant que les rapports soient concis et structurés (résumé du problème, étapes pour le reproduire, déclaration d’impact).

Ce rappel s’était accompagné d’un autre, relatif à la notion de responsabilité partagée. GitHub était notamment revenu sur les attaques impliquant un « engagement explicite » de l’utilisateur. Il avait cité, entre autres, le clonage de dépôt malveillant et l’usage d’une IA pour analyser du code non sécurisé. Dans les grandes lignes : ces scénarios ne sont généralement pas assimilables à un contournement de ses contrôles de sécurité.

GitHub avait aussi annoncé la fin des récompenses financières pour les rapports qui ne démontrent pas d’impact significatif mais qui permettent une correction de code ou de documentation. Leurs auteurs peuvent ne peuvent désormais prétendre qu’à des goodies.

Des seuils de récompense globalement maintenus… pour les VIP

Une nouvelle étape dans la restructuration du bug bounty vient d’être franchie. Elle comprend une refonte du programme VIP sur invitation*. Critère d’éligibilité : le nombre de rapports validés. Au choix, au moins :

• 1 pour une vulnérabilité critique
• 2 pour des vulnérabilités importantes
• 4 pour des vulnérabilités de sévérité moyenne
• 7 pour des vulnérabilités de faible sévérité

Au-delà d’une promesse de relation « plus étroite » avec les équipes sécurité de GitHub, les VIP pourront espérer des récompense plus élevées. Les plafonds sont fixés à :

• 1000 $ pour une vulnérabilité de faible sévérité
• 7500 $ en sévérité moyenne
• 20 000 $ en sévérité élevée
• 30 000 $ pour les critiques

Ces plafonds restent indicatifs. GitHub se réserve le droit de moduler les récompenses en fonction des découvertes. Même chose pour les « non-VIP »… qui, sur le papier, perdent au change.

GitHub ne le cache pas : il rogne sur les récompenses du bug bounty public pour pouvoir en octroyer de plus élevées aux VIP.

GitHub utilisera désormais l’indice de réputation HackerOne

Autre nouveauté : l’enclenchement du signal HackerOne. Cet indice de réputation, s’il n’est pas atteint, limite le nombre de soumissions autorisées : 4 par programme pour les nouveaux membres (moins de 5 rapports résolus), 8 pour les anciens (plus de 5 rapports). L’exigence s’appliquera au 27 juillet 2026.

* Il existait déjà un programme VIP sur invitation. Il donnait accès à un canal Slack dédié, à des goodies exclusifs et à des fonctionnalités en accès anticipé. Mais pas à des récompenses plus élevées. Pour y être admissible, il fallait avoir gagné au moins 20 000 $ sur le bug bounty et avoir soumis au moins 2 rapports sur les 2 dernières années.

Illustration générée par IA

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>IBM a officialisé l’acquisition de HRL Laboratories, une structure de recherche privée longtemps associée à l’aérospatial et à l’automobile via ses actionnaires Boeing et General Motors. L’objectif est d’accélérer sa montée en gamme sur l’informatique quantique, en particulier sur les technologies de qubits en silicium et de détection quantique.

HRL est un laboratoire californien de référence, actif sur des sujets pointus comme les silicon-spin qubits, les capteurs quantiques, la cryogénie, l’électronique de contrôle ou encore l’interconnexion et le packaging des qubits.

Pour IBM, déjà engagé sur les qubits supraconducteurs, cette acquisition ajoute un « deuxième pilier » à sa stratégie quantique. Le groupe mise ainsi sur une approche multi-technologies, plutôt que de concentrer tous ses efforts sur une seule architecture.

Un deuxième pilier technologique pour le quantique

IBM souligne que les deux approches (qubits supraconducteurs et qubits en siliciu ) reposent toutes sur des procédés de fabrication en silicium. Une base commune qui pourrait faciliter les synergies industrielles, notamment en matière de montée en échelle et d’intégration.

L’enjeu est de passer d’une informatique quantique de laboratoire à des systèmes plus robustes, capables de supporter des charges de travail réelles. En internalisant HRL, IBM renforce son contrôle sur la chaîne technologique, de la physique des qubits jusqu’à leur packaging et leur intégration.

IBM n’a pas dévoilé le montant de la transaction mais indique que l’opération reste soumise aux autorisations réglementaires, avec une clôture attendue d’ici la fin du troisième trimestre 2026.

Boeing et General Motors, copropriétaires historiques de HRL, continueront de collaborer avec IBM sur les applications quantiques et les technologies avancées après la transaction.

L’administration Trump a par ailleurs récemment accordé à IBM un soutien de 1 milliard $ pour créer une nouvelle entité, Anderon, dédiée à la fabrication de puces quantiques aux États-Unis.

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La Commission européenne et les autorités nationales compétentes ont désormais un comité scientifique pour les assister dans la mise en application de l’AI Act.

Sur ses 60 membres nommés pour un mandat de deux ans renouvelable, trois représentent la France : Céline Castets-Renard, Raja Chatila et Tom David.

Céline Castets-Renard

Parallèlement à sa nomination au comité scientifique*, Céline Castets-Renard prend un nouveau départ à la faculté de droit, d’économie et de finances de l’Université du Luxembourg. Elle aura auparavant passé 7 ans à l’Université d’Ottawa (Canada) comme professeure titulaire à la section de droit civil de la faculté de droit.

L’intéressée reste titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur le droit international et comparé de l’intelligence artificielle. Ainsi que de celle dite « AI Laws and Governance in a Global Economy », en partenariat avec Airbus, au sein d’ANITI (Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute, labellisé institut 3IA dans le cadre de la première phase de la stratégie nationale pour l’intelligence artificielle).

Céline Castets-Renard fut, entre 2020 et 2024, titulaire d’une autre chaire à l’institut ANITI : « AI Law, Accountability and Social Trust in AI ». Elle fut par ailleurs membre experte à la Commission européenne auprès de l’Observatoire sur l’économie des plates-formes en ligne (2021-2024). Puis vice-présidente du groupe de travail sur le droit d’auteur au Bureau de l’IA (2024-2025), en vue de la rédaction du code de pratique encadrant les modèles d’IA à usage général.

Membre honoraire de l’Institut de France, Céline Castets-Renard aura été pendant près de 20 ans (2002-2019) maîtresse de conférences puis professeure à l’université Toulouse-Capitole. Ancienne élève de l’ENS Cachan (1994-1998), elle est titulaire d’un doctorat en droit privé de l’Université Paris-Saclay (faculté de droit Jean Monnet à Sceaux, 2001), d’un DEA de l’université de Montpellier (1998) et d’une maîtrise de droit des affaires de l’université Paris I Panthéon-Sorbonne (1996).

Raja Chatila

Raja Chatila est un vétéran de l’IEEE. Il y fut, entre 2014 et 2015, président de la Robotics and Automation Society. Il y préside aujourd’hui le programme mondial sur l’éthique des systèmes autonomes et intelligents (lancé en 2016).

L’intéressé préside aussi, entre autres, le comité d’éthique sur les données et les usages numériques dans l’éducation (instance du ministère de l’Éducation nationale). Professeur émérite à Sorbonne Université depuis 2011, il y dirigea, entre 2014 et 2018, l’ISIR (Institut des systèmes intelligents et de robotique).

Avant Sorbonne Université, il y eut le CNRS. Notamment comme directeur du LAAS (Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes de Toulouse, 2007-2010). Puis comme directeur adjoint scientifique à l’INS2I (Institut des sciences de l’information et de leurs interactions) chargé de l’automatique et de la robotique.

Plus récemment (2020-2023), Raja Chatila a coprésidé le groupe de travail sur l’IA responsable au sein du Partenariat mondial sur l’intelligence artificielle.

Tom David

Tom David a cofondé la start-up PRISM Eval, spécialisée dans l’évaluation de sécurité des IA. Il est actuellement P-DG du GPAI AI Policy Lab. Cette organisation de recherche basée au Campus Cyber est spécialisée sur les enjeux de sécurité et de coordination internationale que posent les modèles d’IA à usage général.

Titulaire d’une licence en sociologie de l’université Jean Monnet de Saint-Étienne (2020) et d’un master de sciences sociales de l’ENS Lyon (2022), Tom David fut, pendant environ un an (2023-2024), chargé de mission sur l’IA au think tank Institut Montaigne. Il s’occupa ensuite notamment de la métrologie de l’IA pour HumaneIntelligence (organisation à but non lucratif de droit américain). Et fut, en parallèle, membre du groupe d’experts constitué dans la perspective du code de pratique encadrant les modèles d’IA à usage général. Ainsi que d’un groupe de travail sur la fiabilité de l’IA au sein du Comité européen de normalisation en électronique et en électrotechnique.

* Le comité scientifique abordera, entre autres thèmes, les risques systémiques, la classification des modèles, les méthodologies d’évaluation et la surveillance du marché. Il s’accompagne d’un forum consultatif qui fournira, en particulier, de l’expertise sur la standardisation et l’implémentation.

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Avec une équipe technique de  5 personnes, l’application Yuka qui évalue la qualité des produits alimentaires et cosmétiques, gère plus de 70 scans par seconde et 68 millions d’utilisateurs à travers le monde.

Alors que l’application mobile ne cesse de croître avec plus de 5 millions de produits référencés dans 13 pays, sa plateforme technique vient de franchir une étape majeure en passant de Symfony 4 à Symfony 7, avec l’aide de SensioLabs à l’origine de Symfony.

Trois enjeux majeurs ont dicté cette modernisation :

• Optimiser les performances  en intégrant les derniers standards du langage PHP et de Symfony. Yuka a mis en place des systèmes de mise en cache avancés réduisant drastiquement le nombre de requêtes serveurs et les coûts d’infrastructure.
• Garantir la sécurité de l’application avec les derniers correctifs de sécurité et un support garanti jusqu’à fin 2028.
• Faciliter le recrutement en évoluant sur les technologies les plus récentes du marché pour attirer plus facilement les meilleurs talents.

Une montée de version étape par étape

Selon SensioLabs, la migration ne s’est pas faite en une seule fois.

Initialement bâtie sur Symfony 4 et sur EasyAdmin 1 pour son interface d’administration, l’application a gravi les versions une à une : Symfony 5, puis 6, puis 7 avec en parallèle une montée d’EasyAdmin jusqu’à sa version 4.

Ce chantier s’est accompagné d’une mise à jour de tout l’environnement technique, avec le passage de PHP 7.4 à PHP 8.3 et celui de l’ORM Doctrine, passé de sa version 2 à sa version 3.

Ce séquençage précis a permis de suivre les bonnes pratiques recommandées par Symfony et d’éviter les mauvaises surprises, alors que le passage aux dernières versions de Symfony et d’EasyAdmin nécessitait un travail important de refactoring du code, du fait de l’évolution des standards et de la nécessité d’adapter les personnalisations d’EasyAdmin.

Une occasion d’outiller et de fiabiliser le code

Au-delà de la seule montée de version, ce chantier a aussi été l’occasion pour Yuka de renforcer ses pratiques de développement.

Toujours selon SensioLabs, l’équipe a notamment mis en place une chaîne d’intégration continue (CI) qui n’existait pas auparavant, harmonisé ses pratiques de code grâce aux outils PHPStan, Rector et PHP CS Fixer, et renforcé sa couverture de tests.

Des revues de code régulières et des tests de non-régression ont également été instaurés pour garantir la performance et la qualité du code sur le long terme.

Cette modernisation a aussi été l’occasion pour Yuka de contribuer concrètement à l’écosystème open source. Les contributions ont porté sur plusieurs bundles tiers, dont NzoUrlEncryptorBundle, kreait/firebase-bundle et algolia/search-bundle, ainsi que sur EasyAdminBundle lui-même.

« Il était essentiel pour nous de ne pas rester bloqué sur une version vieillissante. Grâce à l’architecture de Symfony, nous avons pu moderniser simplement notre socle technique et  propulser notre application à l’échelle mondiale », résume François Martin, cofondateur et CTO de Yuka.

Photo : François Martin © DR

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Dassault Systèmes annonce le rachat d’ArisGlobal, éditeur d’une plateforme de conformité réglementaire et d’intelligence artificielle destinée à l’industrie des sciences de la vie.

L’opération est valorisée à environ 1,8 milliard $ en numéraire. Un complément de prix pouvant atteindre 200 millions $ est également prévu. Son versement dépendra d’objectifs de chiffre d’affaires liés à l’IA sur plusieurs années.

ArisGlobal compte plus de 200 clients. Parmi eux figurent la moitié des cinquante premiers groupes biopharmaceutiques mondiaux. L’entreprise travaille aussi avec des sociétés de biotechnologie, des fabricants de technologies médicales, des organismes de recherche sous contrat (CRO) et des autorités sanitaires.

Sa plateforme traite plus de 12 millions de rapports liés à la sécurité des patients chaque année. ArisGlobal emploie plus de 1 300 personnes dans le monde. L’entreprise vise un chiffre d’affaires de 175 millions $ en 2026.

Un marché porté par l’IA et les exigences réglementaires

Dassault Systèmes estime que le marché de la conformité réglementaire atteindra 7,5 milliards $ d’ici 2030. Le groupe anticipe une croissance à deux chiffres, soutenue notamment par la montée en puissance des logiciels et de l’intelligence artificielle.

Selon Dassault Systèmes, la solution NavaX d’ArisGlobal permettrait d’améliorer la productivité de plus de 30 %. Les gains concerneraient l’automatisation, la qualité des données et la conformité réglementaire.

Avec cette acquisition, Dassault Systèmes veut associer son expertise en R&D, essais cliniques et production aux compétences d’ArisGlobal dans la sécurité et la réglementation.

Le groupe prévoit de constituer une base de données couvrant l’ensemble du cycle de vie des produits de santé, de la molécule jusqu’au patient.

Pascal Daloz, P-DG de Dassault Systèmes, explique que cette opération s’inscrit dans la stratégie de virtualisation de l’industrie du groupe. Elle doit permettre d’associer les données du monde réel à ses capacités de modélisation et de simulation.

Dassault Systèmes financera intégralement cette acquisition grâce à sa trésorerie disponible.

Le groupe prévoit de finaliser l’opération au second semestre 2026. Celle-ci reste soumise aux autorisations réglementaires habituelles.

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Dans le domaine de la RPA, le « développement citoyen » n’a plus la cote.

Gartner observe en tout cas un net déclin d’intérêt. Il en fait part dans la synthèse du dernier Magic Quadrant consacré à ce marché. Constat : sans une gouvernance technique centralisée et des communautés de pratique, ces populations créent rarement des automatisations durables, scalables et sécurisées.

L’intérêt décline aussi pour la RPA assistée (déclenchée manuellement depuis le poste de travail). Elle est certes moins chère que la RPA autonome (exécutée sur serveur), mais moins scalable et moins sécurisée, affirme le cabinet américain.

Le marché n’est plus sur les taux de croissance à deux chiffres qu’il enregistrait par le passé. Mais il continue à progresser en valeur (3,9 Md$ en 2025, soit 9,1 % de plus qu’en 2024). Gartner l’explique par l’indisponibilité d’une alternative fiable pour l’automatisation UI des applications natives. Certes, il y a l’émergence du computer use. Mais les technologies regroupées sous cette bannière sont pour le moment « lentes, chères, imprécises et pas fiables sur les environnements Citrix/RDP ». Gartner estime tout de même que d’ici à 2028, elles deviendront viables pour l’automatisation des applications web.

Autre tendance : l’exode de « gros » fournisseurs qui n’étaient pas des pure players et qui se sont construit une offre par des acquisitions. Ils semblent prêts à abandonner le marché de la RPA autonome pour se focaliser, en premier lieu, sur le BOAT (Business Orchestration and Automation Technologies). Autrement dit, sur des plates-formes d’automatisation plus larges, incluant des briques telles que l’iPaaS, le LCAP (développement d’applications sans code) et l’IDP « traitement intelligent de documents »).

IBM, Salesforce et SAP sortent du Magic Quadrant de la RPA

Cet exode se traduit dans le Magic Quadrant, dont Gartner a notamment exclu les fournisseurs ayant annoncé qu’ils abandonneraient la RPA d’ici à fin 2026. Classé « challenger » l’an dernier, SAP disparaît des tablettes. Même chose pour Salesforce et IBM, qui étaient respectivement chez les « visionnaires » et les « acteurs de niche ».

Des 4 « leaders » de 2025, il en reste 3 : Automation Anywhere, Microsoft et UiPath. SS&C Blue Prism recule chez les « visionnaires ». La conséquence d’une activité en retrait par rapport aux années précédentes, tant sur la contractualisation qu’en termes d’intérêt client. Le coût de ses solutions en est un facteur. Comme la cadence d’innovation, inférieure à celle des principaux concurrents. SS&C Blue Prism a par exemple tardé à intégrer du computer use. Et il ne propose pas d’outils natifs de gestion de projet agile ou de backlog.

Le Magic Quadrant se structure en deux axes. L’un évalue l’« exécution » ; c’est-à-dire la capacité à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…). L’autre, la « vision » (stratégies commerciale, marketing, innovation…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Sur l’axe « vision » :

Chez Automation Anywhere, l’agentique prend le pas sur le cœur RPA

Gartner salue le modèle de support et de gestion de compte d’Automation Anywhere, en particulier les revues trimestrielles et l’outil de gouvernance fourni aux centres d’excellence RPA. Sur le plan fonctionnel, il apprécie l’exploitation des modèles de vision au niveau de l’enregistrement des automatisations, ainsi que la capacité d’embarquer des agents distants dans les environnements Citrix, VMware et Microsoft Remote Desktop. Bon point également pour la tarification à l’usage et les méthodologies de passage à l’échelle.

L’an dernier, Gartner avait souligné que l’agentique orientait les stratégies commerciales – voire les roadmaps – des fournisseurs RPA. Il n’en dit pas moins cette année… et Automation Anywhere est concerné. Il n’a pas caché son intention de réduire la R&D sur le cœur RPA, dont on suivra donc d’autant plus l’évolution. À surveiller également, les éventuelles avancées sur la génération automatisée de scénarios, que l’offre ne couvre pas pour le moment. Automation Anywhere n’a pas non plus de brique native pour l’automatisation des apps mobiles. Par ailleurs, les plus petites entreprises (moins de 1000 salariés) trouveront potentiellement le prix et les fonctionnalités excessifs.

Microsoft garde une étiquette de fournisseur secondaire

En plus de proposer dans Windows une version de Power Automate gratuite pour un usage personnel, Microsoft est généralement 20 à 40 % moins cher que ses principaux concurrents. Il lui arrive, de plus, de subventionner partiellement les migrations depuis d’autres solutions. Autre avantage : le niveau d’intégration avec son écosystème logiciel ; à commencer par les applications Office, cible majeure d’intégration RPA chez la plupart des fournisseurs.

Au-delà de l’absence de version gratuite pour un usage en entreprise, le licensing est complexe. D’une part, les droits varient entre Windows, Microsoft 365 et Dynamics. De l’autre, il y a, pour la plupart des clients, des frais supplémentaires pour Dataverse et l’orchestration Azure. S’y ajoutent, selon certains, des problèmes de performance et de fiabilité qui limitent la capacité à passer à l’échelle. Power Automate apparaît plus globalement comme un outil RPA secondaire dans les grandes entreprises, qui tendent à l’utiliser pour automatiser les applications Microsoft, porter des démarches de « développement citoyen »… ou comme de levier de négociation face à leur fournisseur principal.

Tarification, modèle commercial, marketing… Des basculements à absorber chez UiPath

Sur le segment de la RPA autonome, UiPath a un volume d’activité sans égal en termes de chiffre d’affaires et demandes clients. L’ampleur de sa présence géographique se manifeste tant dans ses quelque 6500 revendeurs que dans ses 8 régions d’hébergeement cloud et dans les 10 langues que gèrent ses interfaces de développement. Sur le volet fonctionnel, Gartner apprécie le niveau d’intégration du computer use et du développement en langage naturel. Ainsi que la couche de gouvernance et de masquage des données sensibles.

Le basculement du marketing de UiPath vers la notion de « plate-forme d’orchestration d’entreprise » peut porter à confusion, estime Gartner. Le passage à un modèle orienté résultats est un autre élément potentiellement perturbateur, qui exige la définition préalable de business cases. Il y a aussi l’adoption d’une structure de pricing unifié autour de crédits (Platform Units). Elle peut nécessiter des adaptations pour les clients existants, auxquels UiPath a par ailleurs tendance à vendre des capacités agentiques non sollicitées.

Illustration © Murrstock – Adobe Stock

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Soit des vulnérabilités dans le noyau Linux, dans le moteur JavaScript V8 et dans divers programmes en espace utilisateur. Quels agents IA sont capables de les exploiter ?

C’est le principe du benchmark ExploitGym, qui a émergé il y a quelques semaines.

OpenAI y a contribué. Il l’a aussi utilisé pour tester ses modèles… jusqu’à compromettre l’infrastructure de production de Hugging Face.

Ce n’était pas prévu, assure-t-il désormais. Malgré les garde-fous, ses LLM (dont GPT-5.6 Sol et la préversion d’un « modèle plus puissant ») ont trouvé le moyen de sortir de leur environnement restreint. Pour cela, ils ont exploité une 0-day dans un logiciel tiers hébergé en interne et qui servait de cache/proxy pour l’installation de packages. Cette vulnérabilité a ouvert la voie à une série d’élévations de privilèges et de mouvements latéraux sur l’infra de test d’OpenAI, jusqu’à atteindre un nœud qui avait accès à Internet.

Les modèles se sont dit qu’ils pourraient trouver, dans les bases de données de Hugging Face, des solutions aux problèmes contenus dans ExploitGym. Une de leurs chaînes d’attaque a permis l’exécution de code arbitraire en exploitant deux composantes du pipeline de traitement de datasets (chargeur de scripts et fichiers de configuration).

Hugging Face finalement intégré au programme Trusted Access for Cyber

En conséquence de l’incident, OpenAI promet un renforcement des contrôles sur ses environnements d’évaluation… « au détriment de la vélocité de recherche ». Il déclare par ailleurs avoir intégré Hugging Face à son programme Trusted Access for Cyber.

Ce programme permet de solliciter l’accès aux modèles d’OpenAI avec moins de garde-fous cyber que ceux en vigueur sur l’accès public*. Il implique essentiellement une procédure de vérification d’identité. Et, pour les entreprises, quelques obligations dont la mise en œuvre d’un contrôle des accès (SSO, FMA, RBAC), d’une gouvernance des clés d’API et d’une procédure de réponse aux incidents. Un niveau sur invitation, réservé aux professionnels de la cyber, permet de lever encore un peu plus les garde-fous.

* Usages autorisés : tests de sécurité, recherche de vulnérabilités, red teaming, analyse de logiciels malveillants, renseignement sur les menaces, réponse aux incidents et activités connexes sur des systèmes autorisés.

Illustration principale © Bartek – Adobe Stock

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C’est un chiffre qui marquera l’histoire du droit d’auteur à l’ère de l’IA. La justice américaine a donné son feu vert définitif à l’accord conclu entre Anthropic et des dizaines de milliers d’auteurs dont les œuvres avaient été pillées pour entraîner son modèle.

L’affaire trouve son origine dans une plainte déposée par trois écrivains américains, la romancière de thrillers Andrea Bartz et les auteurs de non-fiction Charles Graeber et Kirk Wallace Johnson, qui accusaient Anthropic d’avoir aspiré leurs ouvrages sans autorisation.

Leur action s’est transformée en recours collectif rassemblant au final plus de 500 000 titres. Selon les termes de l’accord, chaque livre concerné donnera droit à un dédommagement d’environ 3 000 $ versé aux auteurs ou à leurs éditeurs.

L’avocat des plaignants, a salué ce qu’il considère comme la plus importante indemnisation jamais obtenue dans un dossier de propriété intellectuelle, une première du genre pour l’industrie de l’IA.

Le juge fédéral William Alsup, qui a instruit l’affaire à San Francisco avant de partir à la retraite, avait rendu en juin un jugement à double tranchant.

Il a estimé que l’entraînement d’un modèle d’IA sur des livres protégés par le droit d’auteur ne constituait pas en soi une infraction, relevant du principe du « fair use ». En revanche, il a jugé qu’Anthropic s’était procuré ces ouvrages de façon illégale, en puisant dans des bibliothèques numériques pirates.

Un accord chiffré à 3 000 $ par livre

Plus de 7 millions de livres numérisés avaient ainsi été téléchargés en toute connaissance de leur origine frauduleuse. D’abord près de 200 000 volumes issus d’une base baptisée Books3, puis au moins 5 millions de copies récupérées sur le site pirate Library Genesis (LibGen) et 2 millions supplémentaires via la Pirate Library Mirror. Le roman de Andrea Bartz intitulé « The Lost Night », figurait parmi les œuvres retrouvées dans ces jeux de données.

Sans cet accord amiable, Anthropic s’exposait à un procès,prévu en décembre, dont l’issue aurait pu lui coûter beaucoup plus cher. Un analyste juridique du cabinet Wolters Kluwer évoquait la perspective d’une facture de plusieurs milliards de dollars, susceptible de mettre en péril la pérennité même de l’entreprise.

Dans le cadre du règlement, Anthropic s’est également engagée à détruire les fichiers originaux des ouvrages téléchargés illégalement.

Signe de l’ampleur de l’affaire, sur les quelque 482 000 livres couverts par la décision finale, 91 % ont déjà été revendiqués par leurs auteurs ou éditeurs, désormais en attente de règlement.

C’est la juge Araceli Martínez-Olguín, qui a repris le dossier après le départ à la retraite du juge Alsup, qui a entériné l’accord, estimant qu’il apportait une réparation substantielle aux auteurs lésés.

Authors Guild, l’organisation qui défend les intérêts des écrivains américains, a de son côté salué un résultat exemplaire pour les auteurs et éditeurs, envoyant selon elle un signal fort à toute l’industrie de l’IA sur les conséquences du piratage d’œuvres protégées.

Cette affaire n’est que la première d’une longue série : des dizaines de recours similaires visant d’autres géants de l’intelligence artificielle sont toujours pendants devant la justice américaine.

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Le Cigref tire à son tour la sonnette d’alarme. Dans une note intitulée  « Sécurité numérique et intelligence artificielle : mutations de la menace et perspectives », l’association des « grandes DSI  » estime que les premiers mois de l’année ont marqué une accélération inédite de transformations déjà observées depuis plusieurs années.

Premier constat, et non des moindres, le « Time to Exploit » (TTE), délai entre la divulgation d’une vulnérabilité et son exploitation active, s’est effondré.

Selon le rapport M-Trends 2026 de Mandiant (filiale de Google Cloud), cité par le Cigref, ce délai était encore de 63 jours en 2018. Il est devenu négatif dès 2024 avec une exploitation précédant en moyenne d’un jour la publication du correctif. Puis négatif de 7 jours en 2025.

Le rapport IBM X-Force Threat Intelligence Index 2026 confirme la tendance avec une hausse de 44 % des attaques exploitant des applications exposées publiquement en 2025, tandis que 56 % des vulnérabilités divulguées ne nécessiteraient aucune authentification pour être exploitées.

Or, rappelle le Cigref, le cycle réel de déploiement des correctifs dans une grande entreprises nécessite en moyenne 60 à 150 jours, tests de non-régression obligent.

« D’une activité humaine augmentée, la cybersécurité est devenue une activité algorithmique supervisée par l’homme. Sans un accès garanti et autonome à des modèles d’IA de pointe, c’est l’ensemble de notre économie et de nos infrastructures critiques qui se retrouve exposé à une paralysie stratégique. » alerte Henri d’Agrain, son délégué général.

Obsolescence des défenses classiques

L’association pointe d’abord la généralisation de la guerre hybride. Des États comme la Russie, l’Iran ou la Chine s’appuieraient de plus en plus sur des cyber proxies  pour brouiller l’attribution politique de leurs opérations.

À cela s’ajoute l’arsenalisation de l’IA par les attaquants eux-mêmes, qui ferait basculer la menace à la « vitesse machine » en industrialisant la reconnaissance des cibles, la génération de code malveillant et les campagnes d’ingénierie sociale.

Le Cigref documente également la massification de l’exploitation des failles zero-day, portée par une industrie privée de la cyber-intrusion qui aurait, selon des analyses de Google citées dans la note, dépassé pour la première fois les capacités des États dans la découverte de ces failles.

Cette industrialisation s’accompagne d’une saturation des équipes de sécurité par l’hyper-volumétrie. 95 % des attaques proviendraient désormais de sessions authentifiées en apparence légitimes, rendant leur détection quasiment impossible sans assistance algorithmique.

L’épisode Anthropic, révélateur d’une nouvelle dépendance

La note s’attarde longuement sur un épisode survenu cet été. L’administration américaine a soumis les modèles frontière d’Anthropic à des restrictions d’exportation fondées sur la sécurité nationale.

N’étant pas en mesure de distinguer immédiatement les utilisateurs relevant de la catégorie des « US persons », Anthropic a suspendu l’accès à ses modèles Fable 5 et Mythos 5 pour les autres utilisateurs, avant que Washington ne lève ces restrictions le 30 juin et qu’Anthropic ne rétablisse l’accès le 1er juillet.

Le Cigref y voit un précédent. Certaines capacités d’IA peuvent désormais faire l’objet de mesures de contrôle comparables à celles d’autres technologies stratégiques.

L’association appelle toutefois à la mesure, jugeant que cette décision répond à une logique de non-prolifération plutôt qu’à une discrimination visant les alliés européens. Et de souligner néanmoins que l’exclusion des industriels européens du « Glasswing Project » d’Anthropic, réservé à son lancement à un cercle d’acteurs américains, constitue un signal préoccupant pour l’interopérabilité de confiance transatlantique.

Selon le Cigref, cette séquence s’inscrit, dans une dépendance structurelle plus large.

Citant une étude réalisée pour son compte en avril 2025, l’association rappelle qu’environ 83 % des achats de logiciels et de services cloud effectués par les entreprises de l’UE le sont auprès de l’industrie américaine du numérique. Par ailleurs, l’Europe ne capterait que 5 à 15 % des investissements mondiaux de capital-risque du secteur de la cybersécurité, loin derrière les écosystèmes nord-américain et israélien qui en capteraient plus des trois-quarts.

Vers une « Opération Prométhée » européenne ?

La note examine aussi la réponse chinoise à ces tensions.

Il y a quelques jours, Moonshot AI a publié Kimi K3, un modèle de raisonnement de 2 800 milliards de paramètres dont la diffusion complète des poids est annoncée pour le 27 juillet. Au même moment, la Chine réunissait vingt-neuf pays à Shanghai pour la « World AI Cooperation Organization », présentée comme une alternative aux cadres de gouvernance occidentaux.

Rien ne garantit la pérennité de cette politique d’ouverture chinoise met en garde le Cigref qui estime qu’une Europe qui substituerait sa dépendance aux laboratoires américains par une dépendance aux laboratoires chinois s’exposerait au même risque de rupture brutale d’accès.

Le Cigref appelle à un sursaut de lucidité collective jugeant que la dépendance actuelle de l’Europe reflète avant tout ses propres renoncements industriels.

La note évoque à ce titre un essai publié dans Le Grand Continent intitulé « Opération Prométhée : la France peut gagner la course à l’IA. Quel en serait le prix ? ».

Ses auteurs chiffrent à environ 700 milliards $ sur trois ans l’investissement nécessaire pour doter la France et ses partenaires d’un laboratoire d’IA de frontière capable de rivaliser avec les meilleurs laboratoires américains. Un ordre de grandeur qui, selon le Cigref, dépasse les capacités d’un État européen isolé et appelle une logique de coalition industrielle.

En attendant une telle réponse structurelle, le Cigref pointe une échéance plus immédiate. Le 31 octobre 2026, la Banque centrale européenne exige des 110 plus grandes banques de la zone euro qu’elles présentent un plan d’action face aux cyberattaques propulsées par l’IA.

Un test grandeur nature, selon l’association, de la capacité du secteur à absorber une menace qui, désormais, agit à la vitesse machine.

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Avec toutes les futures générations de modèles, les paramètres temperature, top_k et top_p renverront une erreur.

Cet avertissement figure désormais dans la documentation de l’API Gemini. Pour le moment, celle-ci ignore simplement les paramètres en question.

Jouer sur la « température » d’un modèle permet de le rendre plus ou moins déterministe, en modifiant l’écart de probabilité entre les tokens.
Les paramètres top_k et top_p limitent le choix des tokens aux plus probables. Dans le premier cas, le nombre de tokens est fixe. Dans le second, il est variable (conditionné à l’atteinte d’un pourcentage de la masse de probabilité totale).

Gérer le déterminisme par le prompting

Pour contrôler le déterminisme, Google invite désormais à définir des règles explicites dans le prompt système.

Anthropic fait de même. Il avait d’abord empêché, avec la famille Claude 4.1, l’utilisation conjointe de temperature et de top_p. À partir de Claude Opus 4.7 et Sonnet 5, il les a abandonnés, ainsi que top_k. Motif : ces paramètres d’échantillonnage ne sont plus compatibles avec la logique interne des modèles de raisonnement.

Dans le même temps, la combinaison « pensée étendue + budget de tokens + température » a laissé place à une « pensée adaptative », avec des paramètres distincts pour gérer le niveau de raisonnement et la verbosité.

Les paramètres d’échantillonnage, en voie de disparition

OpenAI a suivi la même voie. Avec le modèle o1 et ses successeurs, on peut contrôler le niveau de raisonnement, mais pas modifier les paramètres d’échantillonnage. Cela inclut presence_penalty et frequency_penalty. Le premier applique une pénalité fixe aux mots déjà apparus dans le texte généré. Le second en applique une proportionnelle au nombre d’apparitions.

Les modèles de la famille GPT-5 sont traités à la même enseigne. Vraisemblablement pour le même motif : modifier la température & C^ie perturberait le processus de génération inhérent à ces modèles de raisonnement.

L’API speech-to-speech est également concernée. Le modèle sous-jacent fonctionne « presque toujours mieux » avec une valeur de température fixée (0.8), selon OpenAI. Qui conseille, là aussi, de jouer sur le prompting pour influencer le niveau de créativité.

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Oui, les VPN sont des outils licites.

La CJUE a récemment rendu un arrêt que certains ont interprété dans ce sens. C’est un raccourci. L’instance juridique suprême de l’Union européenne n’a pas fait de généralisation, mais une hypothèse qui a guidé son jugement.

Le contournement par VPN…

L’affaire concernait les manuscrits du Journal d’Anne Frank. En vertu d’un régime transitoire aux Pays-Bas, une partie de ces écrits y reste protégée par le droit d’auteur jusqu’en 2037 – avec, comme titulaire, le Fonds Anne Frank, basé en Suisse. Dans d’autres pays européens, ils sont tombés dans le domaine public.

En 2021, une édition numérique des manuscrits fut publiée gratuitement sur un site web hébergé en Belgique et géré à l’initiative d’organisations néerlandaises, dont la Fondation Anne Frank. Ce site applique une mesure de géoblocage pour restreindre l’accès depuis les Pays-Bas.

Le Fonds Anne Frank estimait que malgré ce géoblocage, le site restait techniquement accessible depuis les Pays-Bas via des VPN. Au risque d’une communication au public non autorisée sur le territoire néerlandais. Il avait été débouté en première instance. Ainsi qu’en appel, au motif que les éditeurs du site avaient déployé des efforts raisonnables. D’où son pourvoi devant la Cour suprême des Pays-Bas… qui avait fini par solliciter la CJUE.

Cette dernière a considéré que l’utilisation d’un géoblocage « à la pointe de la technologie » – c’est-à-dire capable d’empêcher l’accès dans un cadre normal d’utilisation d’Internet – démontrait l’intention de l’éditeur de ne pas cibler ni inclure le public résidant dans le pays où l’œuvre est protégée.

… ne rend pas un géoblocage « inefficace »

Le géoblocage ne perd pas son caractère « efficace » simplement parce qu’on peut le contourner par VPN, a ajouté la CJUE. Elle a par ailleurs estimé que ce contournement, en tant qu’initiative individuelle et unilatérale de l’internaute, n’engage pas la responsabilité de l’éditeur du site.

Il en va, dans son raisonnement, d’un maintien de l’équilibre entre droit d’auteur et liberté d’expression et d’information. Exiger qu’un site empêche absolument toute possibilité de contournement par VPN rendrait quasi impossible la mise à disposition d’œuvres du domaine public dès lors qu’elles demeureraient protégées ne serait-ce que dans un État membre. En parallèle, cela accorderait au droit d’auteur une portée excessive.

Dans l’hypothèse d’un géoblocage inefficace, la responsabilité de la communication non autorisée ne saurait retomber sur le fournisseur du VPN. En tout cas aussi longtemps qu’il s’agit d’outils licites…

À consulter en complément :

Le CJUE consacre la responsabilité des sites sur les contenus triés par algorithme
Le RGPD prévaut sur le secret des affaires, selon la CJUE
Pourquoi la CJUE n’a pas invalidé le Data Privacy Framework
L’agence américaine du copyright tranche la question des IA génératives
ChatGPT et copyright : OpenAI, dans les clous du fair use ?

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Deux ans après la signature de leur premier partenariat , en février 2024, Microsoft et Mistral AI franchissent une nouvelle étape.

L’accord repose sur quatre piliers dont le plus structurant concerne l’infrastructure.

Microsoft s’engage à acheter des futures capacités de calcul que Mistral prévoit de déployer en Europe pour répondre à ses propres besoins et à ceux de ses clients. Le communiqué évoque un engagement de « plusieurs milliards de dollars » sans préciser ni le volume de calcul concerné, ni les montants financiers engagés, ni le calendrier de déploiement.

Pour Mistral AI, cet engagement de long terme permet de sécuriser une partie des revenus futurs et peut faciliter le financement de nouveaux projets.

Le deuxième pilier concerne les organisations soumises à des contraintes élevées en matière de sécurité, de conformité et de contrôle des données.

Microsoft et Mistral mettent en avant la possibilité de déployer leurs solutions dans différents environnements de cloud public, de cloud privé, d’architectures hybrides, d’infrastructures locales ou d’environnements totalement déconnectés d’Internet.

Cette approche vise notamment les administrations, les opérateurs d’infrastructures critiques, les acteurs de la défense, les établissements financiers ou encore certains acteurs de la santé.

Cette approche vise notamment les administrations, les opérateurs d’infrastructures critiques, les acteurs de la défense, les établissements financiers ou encore certains acteurs de la santé.

Les modèles de Mistral davantage intégrés à l’écosystème Microsoft

Le partenariat renforce également la présence des modèles de Mistral dans Azure AI Foundry, la plateforme de développement d’applications d’IA générative, mais également dans Copilot Studio pour la création d’agents IA et Azure Local pour les scénarios nécessitant des déploiements hybrides ou sur site.

L’objectif est de permettre aux entreprises clientes de Microsoft d’utiliser les modèles de Mistral directement depuis leur environnement Azure, sans modifier leurs outils et leurs processus existants.

Cette dimension prolonge le partenariat conclu en 2024, lorsque Microsoft avait intégré les modèles de Mistral dans Azure AI Studio.

Enfin, les deux entreprises prévoient de renforcer leur approche commerciale auprès des grandes entreprises et des organisations publiques.

L’ambition est de proposer des solutions combinant les modèles de Mistral, les services cloud de Microsoft et des architectures adaptées aux exigences des secteurs réglementés.

Cette approche vise notamment les entreprises qui souhaitent déployer des applications d’IA générative tout en conservant un niveau élevé de contrôle sur leurs données et leurs infrastructures.

De l’accord commercial de 2024 au partenariat industriel de 2026

L’annonce de 2026 marque une évolution importante par rapport au premier partenariat signé en février 2024..

Microsoft avait mis à disposition son infrastructure Azure AI pour accompagner le développement et le déploiement des modèles de Mistral. Les modèles commerciaux de l’entreprise avaient également été intégrés à Azure AI Studio dans le cadre de l’offre « Models-as-a-Service ».

Microsoft avait par ailleurs souscrit un billet convertible d’environ 15 millions € dans Mistral AI, un investissement minoritaire qui avait suscité des questions de la part des autorités de la concurrence européennes et britanniques dans le contexte plus large des investissements des grands acteurs technologiques dans l’intelligence artificielle.

L’accord Microsoft-Mistral illustre la transformation du marché de l’IA où la compétition ne porte plus seulement sur la performance des grands modèles de langage mais sur l’ensemble de la chaîne de valeur.

Cependant, plusieurs éléments restent à préciser comme le volume exact de capacité de calcul concernée, les investissements associés, le calendrier de construction des infrastructures ou encore la répartition des responsabilités opérationnelles.

Ces informations seront déterminantes pour mesurer la portée réelle de l’accord.

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On ne peut pas sécuriser des systèmes avec des LLM en boîte noire.

La déclaration est signée Clément Delangue. Elle intervient après une attaque contre Hugging Face, dont il est cofondateur et directeur général.

Cette attaque, pilotée par un système agentique, a exploité deux composantes du pipeline de traitement de datasets. D’un côté, le chargeur de scripts. De l’autre, les fichiers de configuration. L’ensemble a permis d’exécuter du code sur un worker. Puis d’obtenir un accès de niveau nœud, de récupérer des authentifiants et de latéraliser sur des clusters internes.

Hugging Face a dit ne pas avoir de preuve de manipulation de ses modèles et jeux de données publics. Ni de sa supply chain logicielle. Il a aussi affirmé aussi autre chose… qui a résonné bien davantage, et qui explique les propos de Clément Delangue : l’analyse forensique a réservé une « mauvaise surprise ». Sur le LLM initialement utilisé (non spécifié, mais on comprend qu’il s’agit d’un modèle américain, accessible par API), les garde-fous se sont enclenchés et one bloqué les requêtest

Hugging Face indique avoir dû se rabattre sur un modèle open weight autohébergé. En l’occurrence, GLM 5.2, de la société chinoise Z.ai. Laquelle n’a pas manqué l’occasion de promettre qu’elle continuerait à améliorer sa documentation de déploiement.

Clément Delangue y a lui trouvé un relais supplémentaire de promotion des modèles ouverts, qui sont au cœur de l’activité de son entreprise. Dans le contexte qu’on sait, additionné de la montée en puissance des modèles chinois dans les leaderboards, le sujet a pris une dimension politique.

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Illustration générée par IA

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Pas classé, mais souvent cité : telle est la situation de ClickHouse dans le dernier Magic Quadrant des plates-formes d’observabilité.

Depuis l’an dernier, l’entreprise américaine évolue sur ce marché. Capitalisant sur l’acquisition d’HyperDX, elle a effectivement lancé l’offre ClickStack, intégrée à son moteur de base de données. Début 2026, une autre acquisition – Langfuse – y a apporté des capacités de monitoring spécifiques aux applications et agents IA.

Ce produit lui vaut une « mention honorable ». Gartner en accorde aussi une à Dash0, fondé par les créateurs d’Instana… et dont la plate-forme est construite sur ClickHouse. Même distinction pour groundcover, dont l’architecture « bring your own cloud » permet de stocker la télémétrie sur des instances ClickHouse privées.

Un nouveau critère – facultatif – de filtrage de la télémétrie

D’une année à l’autre, la liste des critères fonctionnels à respecter pour figurer dans le Magic Quadrant de l’observabilité a peu évolué. Étaient toujours impératifs :

• Ingestion, stockage et analyse de télémétrie
• Identification et analyse du comportement des applications, des services et de l’infra
• Enrichissement de la télémétrie, notamment par cartographie des dépendances et des relations entre services

Gartner y a ajouté la collecte de télémétrie de fournisseurs de cloud public « comme AWS et Azure ». Ainsi que la découverte et la cartographie automatisées des composants et des services infra/réserau/applicatifs liés.

Ce dernier élément était facultatif l’an passé. Il faisait plus précisément partie d’un ensemble de critères dont les fournisseurs devaient en couvrir au moins quatre. Cette exigence n’est plus d’actualité : les critères en question sont restés, mais étaient simplement « facultatifs ». Parmi eux :

• Intégration d’outils de type ITSM, CMDB, automatisation, DevOps…
• Gestion des coûts
• Observabilité des workloads IA
• Automatisation des modifications de code et de configuration
• Identification des vulnérabilités et blocage des tentatives d’exploitation

Cette année, Gartner y a ajouté le filtrage/échantillonnage de la télémétrie. En toile de fond, une tendance qu’il pointe depuis plusieurs éditions de ce Magic Quadrant : la difficulté à gérer les coûts. Plusieurs fournisseurs classés « leaders » ont droit à des remarques à ce sujet, parfois positives, parfois négatives.

Splunk n’est plus « leader » de l’observabilité

Les fournisseurs ont été évalués sur deux aspects. L’un, dit « exécution », traduit leur capacité à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…). L’autre, dit « vision », reflète les stratégies (produit, innovation, marketing…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Sur l’axe « vision » :

7 des 8 « leaders de l’an dernier le restent » (Chronosphere, Datadog, Dynatrace, Elastic, Grafana Labs, IBM et New Relic). Splunk fait exception, rétrogradant chez les « challengers » en conséquence d’un recul sur l’axe « vision ». Coralogix le remplace. Il figurait, en 2025, parmi les « visionnaires ».

Classés « acteurs de niche » l’an dernier, ITRS et Sumo Logic sortent du Magic Quadrant. Même sort pour Oracle, qui était « challenger ». HPE fait son entrée chez les « acteurs de niche » ; Alibaba Cloud, chez les « challengers ».

Chronosphere acquis par Palo Alto Networks : une intégration à suivre

Chronosphere appartient depuis janvier 2026 à Palo Alto Networks, qui entend le maintenir en tant qu’offre autonome. Il se distingue sur sa capacité à gérer de la télémétrie à fort volume tout en conservant le contrôle des coûts. Gartner salue aussi ses dernières innovations dans l’IA agentique pour l’identification des problèmes. Et note ce que l’acquisition par Palo Alto apporte en matière d’opportunités commerciales et d’assise financière.

On surveillera l’impact de cette acquisition sur l’activité de Chronosphere. Notamment sur son modèle de support, dont il a fait un élément distinctif. À voir également si le passage dans le giron de Palo Alto permettra d’étendre la présence en direct, actuellement largement concentrée en Amérique du Nord. Gartner note aussi que Chronosphere n’est pas forcément le plus recommandable pour les besoins d’APM legacy (Java, .NET).

Chez Coralogix, le client est responsable de l’infra S3

Chez Coralogix, Gartner apprécie l’analyse de la télémétrie en flux et les économies potentielles qui en découlent (possibilité d’exploiter des classes de stockage à plus bas coût). Comme chez Chronosphere, il souligne les innovations dans le domaine de l’IA agentique (agent Olly, serveur MCP, intégrations Slack et GitHub). Il y ajoute la gestion granulaire des coûts par type de télémétrie avec des niveaux de priorité.

Coralogix pâtit d’une notoriété limitée et son produit reste perçu comme « log-first ». Sa présence en direct demeure plus limitée que celle des autres « leaders » en Asie-Pacifique et en Amérique latine. Attention aussi à l’infrastructure S3 sous-jacente, dont le client doit assurer la gestion (usage et coûts).

OpenTelemetry, pas au cœur de la proposition de valeur de Datadog

La profondeur du portefeuille de Datadog (« plus de 20 produits » en une interface) fait mouche auprès de Gartner. Même chose pour la brique Bits AI SRE, qui témoigne d’une « maturité » dans la mise en œuvre de la GenAI. Et pour le marketing, avec en point d’orgue sa propre conférence annuelle DASH.

La granularité de la tarification sur l’ingestion, l’indexation, les hôtes et les conteneurs exige une supervision attentive. Par ailleurs, si Datadog gère OpenTelemetry, sa proposition de valeur reste encore largement dépendante de son agent propriétaire. Quant à l’option « bring your own cloud », elle couvre les logs, mais pas les métriques ni les traces.

Dynatrace et sa courbe d’apprentissage

Le focus conformité de Dynatrace lui vaut un bon point. Mêmechose pour les capacités de cartographie temps réel des dépendances, à l’appui d’un framework déterministe qui automatise l’isolation des causes racines. Gartner apprécie aussi la couche IA qui permet de définir des objectifs cadrés par des garde-fous organisationnels.

Attention à l’onboarding : tirer pleinement parti de la plate-forme de Dynatrace suppose une courbe d’apprentissage importante. Gartner conseille par ailleurs de suivre les discussions en cours avec un « investisseur activiste » (Starboard Value, qui a acquis une participation majoritaire en avril). Et regrette un marketing de l’IA susceptible d’embrouiller les acheteurs.

Du travail de tuning avec Elastic

Le triptyque recherche-sécurité-observabilité demeure intéressant – notamment du point de vue économique – pour qui est déjà dans l’écosystème Elastic. Autre point fort : le niveau d’intégration d’OpenTelemetry, entre catalogue de collecteurs communautaires et distributions spécifiques. Gartenr salue aussi les avancées sur l’IA agentique (constructeur d’agents, bibliothèque de skills).

Elastic reste souvent perçu comme fournissant d’abord un moteur de recherche. Son langage de requête nécessite beaucoup de configurations pour être fonctionnellement équivalent à la concurrence sur des fonctionnalités comme la cartographie de topologie et la remédiation automatique. Attention aussi au contrôle des coûts, en particulier sur les déploiements autogérés, dès l’instant où on traite des index volumineux.

Avec Grafana Labs, la souplesse peut créer de la complexité

L’héritage open source de Grafana Labs et son « association forte » avec les environnements Kubernetes fournissent un « point d’entrée sans friction », pour reprendre les mots de Gartner. Le cabinet américain salue aussi les capacités de filtrage automatisé de la télémétrie et sa contextualisation grâce à un graphe de connaissances.

Grafana donne de la souplesse pour constituer des stacks d’observabilité, mais il exige de l’expertise sur Prometheus et OpenTelemetry. Le fait qu’il utilise plusieurs back-ends (Mimir pour les métriques, Loki pour les logs…) peut créer une complexité architecturale. Gartner y ajoute la cyberattaque dont l’entreprise a récemment été victime (intrusion dans son GitHub après vol d’un identifiant dans le cadre de la campagne Mini Shai-Hulud).

IBM n’a pas encore unifié Instana, Turbonomic et SevOne

Au-delà des opportunités commerciales que présente sa base installée sur d’autres marchés, IBM se distingue par l’intégration de Kubecost, qui donne un angle FinOps à Instana. Gartner apprécie aussi son « approche transparente » consistant à appliquer uniquement des modèles déterministes pour identifier les problèmes en réservant les modèles génératifs pour les explications et les recommandations.

Sous la marque Concert, IBM promet une expérience plus unifiée entre Instana, Turbonomic et SevOne… qui restent pour le moment des produits distincts, avec chaque son installation et son administration. Gartner pointe aussi le risque de « dilution » de la marque Instana dans le portefeuille du groupe. Et un licensing « souvent complexe » lorsqu’il s’inscrit dans les accords d’entreprise d’IBM.

New Relic : avec l’IA, un modèle économique à bien étudier

New Relic est de ceux que Gartner crédite d’un bon point pour leur couche d’IA agentique (ici, pour l’automatisation de l’analyse de cause racine et le résumé des logs). Il est aussi salué pour ses capacités de filtrage et d’échantillonnage de la télémétrie. Et pour ses partenariats (Accenture et NTT Data sont cités), qui lui ont permis d’étendre son reach.

New Relic a tendance à perdre son avance sur la concurrence dans le domaine de l’IA. Il lui manque aussi un événement référent, même s’il a annoncé que sa conférence annuelle reprendrait en 2026. Attention aussi à bien étudier les implications du système de crédits (Compute Capacity Units) introduit pour les fonctionnalités IA.

Illustration © ArtemisDiana – Adobe Stock

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AXA va déployer Microsoft 365 Copilot auprès de tous ses collaborateurs dans le monde.

Ce déploiement s’ajoute aux outils d’IA déjà utilisés par le groupe. L’outil facilite l’exécution des tâches courantes. Il fluidifie aussi la collaboration entre équipes à travers le monde.

Ce projet intervient trois ans après le lancement de Secure GPT. Ce service d’IA interne donne accès à des LLM à tous les collaborateurs.

AXA indique poursuivre en parallèle un programme de montée en compétences en IA. Ce programme aide les collaborateurs à maîtriser ces outils de façon pratique et éthique. Il maintient aussi une supervision humaine pour les décisions clés.

Le déploiement de Copilot s’est accompagné d’un dialogue avec les représentants du personnel sur les usages de l’IA.

Le cinquième groupe d’assurance mondial a adopté sa stratégie « Technology and Data ». Cette stratégie vise à déployer les innovations IA à grande échelle.

AXA achèvera la cloudification de son infrastructure en 2026. Cette cloudification joue un rôle central : elle apporte la scalabilité nécessaire au déploiement des applications d’IA, dont Secure GPT.

AXA a lancé cet assistant en 2023. Il s’appuie sur le service Azure OpenAI de Microsoft. Plus de 154 000 collaborateurs y accèdent désormais, et le groupe l’a intégré dans 79 applications métiers à travers le groupe.

AXA a déployé des cas d’usage dans le traitement des réclamations, la souscription et les interactions avec les clients.

Côté effectifs, AXA mobilise plus de 2 000 experts dans le monde, dont plus de 900 data scientists et data engineers, selon le groupe.

Dès 2022, le groupe a lancé une Data & AI Learning Academy, avec des modules adaptés aux différents métiers

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Les véhicules modernes comptent parmi les systèmes logiciels les plus complexes jamais développés. En parallèle, les attentes du marché continuent de s’accélérer et obligent les constructeurs à réduire leurs délais de développement.

Face à cet enjeu, les acteurs les plus avancés intègrent déjà l’intelligence artificielle à leurs processus d’ingénierie. L’objectif est de raccourcir des cycles de diagnostic qui prenaient autrefois plusieurs semaines, à quelques heures seulement. L’IA apporte également une meilleure capacité d’anticipation.

En exploitant les données issues du développement et des essais, elle aide les équipes à identifier plus rapidement les anomalies, à en comprendre les causes et à corriger les problèmes avant la phase de production.

Dans ce contexte, le time-to-market reflète désormais la capacité d’un constructeur à faire évoluer ses véhicules en continu, à corriger rapidement les défauts identifiés sur le terrain et à intégrer de nouvelles fonctionnalités tout au long du cycle de vie du véhicule. Cette agilité devient un véritable facteur de différenciation.

Diagnostic véhicule : un nouveau levier d’accélération

Diagnostiquer une défaillance implique désormais de comprendre les interactions entre composants matériels, logiciels embarqués, données issues des capteurs, historiques de maintenance et conditions réelles d’utilisation. Les approches traditionnelles, souvent réactives, peinent à suivre cette complexité.

L’IA permet ainsi d’identifier plus rapidement les causes probables d’un problème, de prioriser les actions correctives et d’éviter aux ingénieurs comme aux techniciens de perdre du temps sur des fausses pistes.

Pour les équipes de développement, durant les phases de préproduction, lorsque les systèmes sont encore incomplets et que les défaillances sont difficiles à isoler, l’IA peut considérablement réduire le temps d’analyse et accélérer la transition vers le démarrage de la production en série (Start of Production – SOP).

Cet enjeu est d’autant plus important qu’un véhicule de préproduction peut coûter jusqu’à dix fois plus cher qu’un véhicule produit à grande échelle, en raison de l’absence d’automatisation industrielle et d’économies d’échelle. Chaque semaine gagnée dans les cycles de test a donc un impact direct sur les budgets, tandis que la réduction du nombre de prototypes nécessaires amplifie encore ces économies.

Concrètement, le tri automatisé des journaux d’événements (logs) assisté par l’IA permet de réduire jusqu’à 80 % le temps d’analyse. De plus, le prétraitement des données directement dans le véhicule peut diminuer les coûts de traitement cloud de 60 %.

Ces gains se traduisent directement par des cycles de développement plus rapides et une réduction des coûts d’ingénierie.

La maintenance devient un levier économique

Attendre plusieurs années pour ajuster une fonctionnalité, corriger un comportement logiciel ou améliorer l’expérience utilisateur est aujourd’hui difficilement soutenable. Le véhicule se transforme en plateforme évolutive, capable de progresser tout au long de son cycle de vie.

Une étude récente sur l’évolution des véhicules définis par logiciel (Software-Defined Vehicles/SDV) confirme cette tendance. À l’échelle mondiale, la maintenance prédictive et proactive est devenue en 2026 le premier facteur de fidélisation client et de revenus après-vente, citée par 44 % des répondants. En France, ce chiffre atteint même 47 %.

Cette évolution intervient à un moment charnière pour l’industrie. Aujourd’hui, seuls 9 % des véhicules ont atteint une maturité SDV de niveau 4, alors que 77 % des professionnels du secteur estiment que les technologies SDV seront largement déployées d’ici 2030.

Autrement dit, l’écart entre ambition et mise en œuvre se réduit rapidement.

Grâce aux données, le time-to-market devient continu

Accélérer le développement jusqu’au lancement commercial n’est que la première étape. La création de valeur peut se poursuivre longtemps après la mise sur le marché grâce aux mises à jour logicielles, aux améliorations fonctionnelles et à la correction de comportements observés en conditions réelles.

Par ailleurs, les données générées par les véhicules en circulation alimentent des boucles d’amélioration continue. Un problème détecté sur une partie de la flotte peut contribuer à améliorer les futurs modèles, affiner les logiciels ou optimiser les stratégies de maintenance.

Les constructeurs chinois illustrent déjà cette nouvelle approche en utilisant les données de flotte pour faire évoluer certaines fonctionnalités chaque semaine plutôt qu’une fois par an.

Pourtant, la France conserve une approche relativement singulière. Alors que la tendance mondiale privilégie de plus en plus les usages internes de la donnée (amélioration des diagnostics, optimisation des performances ou développement de nouveaux services), 52 % des répondants français considèrent toujours la monétisation des données, à travers des applications telles que l’assurance à l’usage ou les services V2X, comme une opportunité à forte valeur ajoutée.

Cette ambition est légitime, mais elle ne doit pas faire oublier qu’avant de monétiser la donnée, il faut savoir l’orchestrer, la contextualiser et l’exploiter efficacement pour améliorer les véhicules eux-mêmes.

Ainsi, l’IA peut devenir l’outil qui rapproche toutes les étapes du time-to-market, à condition d’être pensée comme une infrastructure d’ingénierie, et non comme un simple ajout technologique.

*Alexandre Corjon est vice-président senior de l’ingénierie chez Sonatus

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HP va déployer la plateforme Frontier d’OpenAI au sein de ses activités.

Cette décision fait suite à une phase d’exploration engagée en février 2026, durant laquelle HP a évalué Frontier sur ses capacités techniques, ses cas d’usage possibles ainsi que son adéquation avec les priorités de l’entreprise.

Plusieurs pilotes ont été menés sur les capacités agentiques, la sécurité et l’intégration aux environnements d’entreprise.

HP prévoit de déployer des solutions basées sur Frontier dans plusieurs domaines :

• les solutions et expériences destinées aux clients et partenaires ;
• l’analyse des données de télémétrie client et le reporting, via la solution interne WXP de HP ;
• la productivité des collaborateurs ;
• le développement logiciel.

Selon HP, l’ensemble des points de contact avec les clients et partenaires (magasins, canaux partenaires, chat, voix) doit bénéficier de cette plateforme. Une plateforme de télémétrie avancée, destinée à connecter les équipements, accompagne également ce déploiement.

Les cas d’usage seront précisés au fil de l’avancement du partenariat. Les deux entreprises prévoient de co-développer de nouveaux cas d’usage, en tenant compte des exigences de HP en matière d’intégration des données, de gouvernance et de sécurité.

Denise Dresser, Chief Revenue Officer d’OpenAI,précise que HP utilisait déjà les API d’OpenAI ainsi que des outils comme ChatGPT et Codex avant ce déploiement et situe cette nouvelle étape dans un passage des premiers pilotes à des déploiements dont les résultats seront mesurés.

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C’est désormais officiel : OnePlus ne lancera plus de nouveaux produits en Europe et en Amérique du Nord.

Pour les gammes existantes, la garantie et le support iront à leur terme… mais le service client sera assuré par OPPO. C’est désormais cette marque qui sera poussée dans les deux régions, OnePlus se concentrant sur l’Inde et la Chine.

La manœuvre était pressentie. On avait notamment eu écho, au printemps, de licenciements dans les équipes européennes de OnePlus. Les choses s’étaient précisées début juillet. L’entreprise avait commencé, dans quelques pays dont la France, à diriger les visiteurs de son site vers les produits OPPO.

OnePlus et OPPO, une longue histoire commune

Depuis sa naissance fin 2013, OnePlus entretient des liens étroits avec OPPO, dont viennent ses deux fondateurs. Ces liens ont évolué au fil du temps. Ils ont inclus une composante capitalistique, d’autant plus que les deux marques ont fait partie du même groupe. En l’occurrence, la multinationale chinoise BBK Electronics, finalement dissoute en 2023 alors qu’elle attirait l’œil des régulateurs.

Deux ans plus tôt, la R&D de OnePlus avait fusionné avec celle d’OPPO. Dans ce cadre, leurs systèmes d’exploitation respectifs (OxygenOS et ColorOS) avaient commencé à converger vers une même base de code.

OxygenOS est aujourd’hui pour l’essentiel un « ColorOS rebadgé ». Son UI conserve des spécificités, mais le système s’est éloigné de ce qu’il était à l’origine : proche d’un Android « stock ».

Cette caractéristique, assortie à un bootloader déverrouillé et à des images d’usine, avait contribué à une certaine notoriété auprès des « populations tech ». Idem pour la présence de CyanogenMod sur le premier appareil de la marque : le OnePlus One. Lancé en 2014 et alors volontiers qualifié de « phablette » avec son écran 5,5 pouces, il avait fait le buzz avec son système de vente sur invitation et son rapport qualité-prix (3 Go de RAM à l’époque).

La part de marché mondiale de OnePlus n’aurait cependant jamais dépassé les 3 %, d’après les chiffres des principaux cabinets d’études. Celle d’OPPO avoisinerait désormais les 10 %.

ColorOS, seul moyen de passer à Android 17

OxygenOS en restera à Android 16. Pour passer à Android 17 sur les smartphones OnePlus compatibles*, il faut passer à ColorOS. La transition se fera « sur la base du volontariat », avec une possibilité de rollback.

HydrogenOS, le pendant d’OxygenOS en Chine, avait disparu dès 2021 et l’annonce de la fusion avec ColorOS. En parallèle, le hardware avait commencé à converger, OnePlus délaissant son positionnement exclusivement en haut de gamme. La même année, son ex-patron avait créé une entreprise concurrente reprenant notamment la philosophie du bootloader déverrouillé : Nothing.

Realme, autre « sous-marque » d’OPPO, passe lui aussi sous ColorOS. Et quitte le marché chinois.

* Entre autres, dans la série « flagship », les OnePlus 11, 12, 12R, 13, 13R, 13s, 15 et Open. Dans la série Nord, les Nord 4, 5 et CE5. Dans la série Pad, les Pad 2 et Pad 3.

Illustration © OnePlus

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L’affrontement ne se limite plus aux tribunaux.

Selon des informations obtenues par le Financial Times, Apple a envoyé des courriers personnels à environ 40 anciens employés désormais en poste chez OpenAI. La firme les enjoint de conserver tous documents et communications susceptibles de servir de preuves et exigeant des rencontres avec ses avocats.

Une démarche qui vise, selon plusieurs sources proches du dossier, à étayer les accusations de vol de secrets commerciaux formulées la semaine dernière.

Une plainte aux accents dramatiques

Le fabricant de l’iPhone ne fait pas dans la demi-mesure.

Dans sa plainte déposée vendredi devant le tribunal fédéral du district nord de la Californie, Apple accuse OpenAI d’avoir sollicité des candidats à l’embauche pour qu’ils dévoilent des informations sur des projets confidentiels, allant jusqu’à leur demander d’apporter composants et prototypes lors des entretiens.

L’entreprise va plus loin en affirmant qu’un employé d’OpenAI aurait téléchargé des documents internes depuis un ordinateur portable appartenant à Apple.

Deux noms apparaissent dans la procédure : un ancien cadre du design chez Apple, aujourd’hui responsable matériel chez OpenAI, ainsi qu’un second ex-salarié.

Ni Sam Altman, le patron d’OpenAI, ni Jony Ive, l’ancien chef du design chez Apple qui a rejoint la scaleup après le rachat de son studio pour 6,5 milliards $, ne sont visés personnellement.

Apple ne mâche pas ses mots dans ses écrits juridiques, décrivant l’activité matérielle naissante de son adversaire comme fondée sur des bases juridiquement compromises. Le groupe affirme également que les preuves déjà versées au dossier ne représentent qu’une fraction de ce qu’il détient.

OpenAI dément fermement

Face à ces accusations, OpenAI indique prendre les allégations au sérieux tout en soulignant qu’elle n’a connaissance d’aucune preuve venant étayer la plainte.

Apple affirme avoir alerté OpenAI, dès février dernier, sur ses inquiétudes concernant une possible fuite d’informations confidentielles. Un message qui serait resté sans réponse.

Cette confrontation judiciaire acte la rupture d’une relation autrefois stratégique.

Apple avait signé un accord avec OpenAI en 2024 pour intégrer la technologie de ChatGPT à Siri, son assistant vocal vieillissant. Mais la collaboration a rapidement déçu : OpenAI aurait même envisagé une action en justice face à la manière dont Apple exploitait sa technologie.

En janvier, Apple a tourné la page en officialisant un partenariat avec Google dont les modèles d’IA servent désormais de socle au nouvel assistant façon ChatGPT dévoilé en juin.

Objectif : le hardware grand public

Mais le nerf de la guerre est dans le matériel.

OpenAI, qui a déposé confidentiellement son dossier d’introduction en bourse, prépare une gamme d’appareils grand public pilotés par l’IA.

Le premier produit attendu prendrait la forme d’une sorte d’enceinte connectée dotée de micro et de caméras capables de capter son environnement pour nourrir un assistant personnel exploitant les données de l’utilisateur. Même avant l’ouverture du contentieux avec Apple, la commercialisation n’était pas prévue avant l’année prochaine.

L’ampleur du transfert de compétences entre les deux entreprises est siginificative. Plus de 400 anciens salariés d’Apple travaillent aujourd’hui pour OpenAI, dont Tang Tan qui il a piloté la conception de l’iPhone et de l’Apple Watch, devenu directeur du matériel chez OpenAI.

Apple va jusqu’à l’accuser d’avoir formé ses recrues à contourner les procédures de sécurité internes lors de leur départ.

Un autre ancien salarié, Chang Liu, est accusé d’avoir utilisé l’ordinateur professionnel d’une ex-collègue pour accéder à des documents techniques et de lui avoir indiqué quelles informations sur des produits non annoncés étudier avant ses entretiens d’embauche chez OpenAI.

Ce n’est pas la première fois que Apple use des tribunaux pour protéger ses secrets. En 2019, il avait attaqué Gerard Williams III, son ancien architecte en chef des puces parti fonder la startup Nuvia. Avant de finalement abandonner les poursuites en 2023.

Apple réclame désormais une injonction empêchant OpenAI de détenir, utiliser ou partager ses secrets commerciaux, ainsi que la restitution de sa propriété intellectuelle.

De quoi peser lourdement sur le calendrier d’introduction en bourse d’OpenAI dont la valorisation dépendra aussi de la crédibilité de son virage matériel.

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La Commission européenne veut soumettre AWS et Azure au DMA… et c’est tant mieux, d’après l’Autorité de la concurrence.

Cette dernière « accueille favorablement » la position préliminaire de Bruxelles. Et l’invite une nouvelle fois à étendre sa réflexion aux places de marché de modèles d’IA (MaaS, Model as a Service). En toile de fond, la publication d’un avis sur le secteur des agents d’IA.

Les API réduisent les barrières à l’entrée… ou pas

L’Autorité de la concurrence s’était autosaisie en janvier. Elle a collecté, dans le cadre d’une consultation publique, les retours d’une quarantaine de parties prenantes.

Si l’accès à des modèles par API réduit les barrières à l’entrée, leur adaptation et leur intégration peut nécessiter des investissements importants. Leurs fournisseurs contrôlent par ailleurs la performance technique, les mises à jour et la politique tarifaire. En plus de pouvoir intégrer des clauses restrictives dans leurs conditions d’utilisation.

Les modèles ouverts évitent cet écueil, mais pourraient « ne pas être [suffisants] pour rester compétitif à long terme sur le plan technologique », estime l’Autorité de la concurrence.

Données, recherche, préchargements… La mécanique de l’intégration verticale

Sur le principe de la boucle de rétroaction, atteindre une masse critique d’utilisateurs est indispensable à l’amélioration continue des agents d’IA. En la matière, l’intégration verticale – dans les OS, les navigateurs, les messageries, les boutiques d’applications, etc. – procure des avantages structurels majeurs. Les partenariats visant à préinstaller des agents d’IA sur des appareils peuvent renforcer ces barrières. L’Autorité de la concurrence mentionne, à ce sujet, le préchargement de Perplexity sur des smartphones Samsung.

L’accès à des technologies de moteur de recherche est un autre avantage potentiel. Comme l’accès à des sources de données spécialisées. Par exemple grâce à des partenariats avec les éditeurs de presse (OpenAI avec Le Monde et Prisma Media, Meta avec Reuters et CNN, Mistral AI avec l’AFP…).

Le DMA pourrait limiter l’asymétrie des données accessibles aux éditeurs d’agents IA tiers, veut croire l’Autorité de la concurrence. L’article 6 prévoit effectivement un accès des utilisateurs professionnels aux données que génèrent les contrôleurs d’accès. Ainsi que le partage des données de recherche avec les moteurs tiers. La Commission européenne a récemment communiqué à Google des instructions qui vont dans ce sens, avec les chatbots IA parmi les bénéficiaires potentiels.

Le freemium, réponse partielle au verrouillage

Chez le grand public comme chez les professionnels, la tendance est à utiliser plusieurs agents d’IA en parallèle. Favorisée par la prééminence du modèle freemium, cette pratique est de nature à limiter les effets de verrouillage. Mais elle ne signifie pas qu’il est facile de substituer un agent à un autre.

Des outils de portabilité des données ont émergé. En mars, Anthropic a commencé à en promouvoir un qui permet d’importer des connaissances d’un autre agent. Depuis mai, Google propose, en France, un service similaire dans Gemini. Ces fonctionnalités dépendent toutefois du bon vouloir des acteurs du marché, qui peuvent choisir de les bloquer. Elles ne sont en outre pas utiles lorsqu’on utilise plusieurs agents en parallèle.

Un risque de désintermédiation… limité en l’état

Les « mini-apps » de ChatGPT en témoignent : les agents d’IA deviennent des points d’entrée pour accéder à des services tiers sans quitter l’environnement. Même si en l’état, les systèmes ne choisissent pas de manière autonome quels fournisseurs activer, il existe un risque de désintermédiation. D’autant plus que les réponses des agents semblent satisfaire une grande partie des requêtes. L’Autorité de la concurrence en veut pour preuve que les sites de presse reçoivent moins de 1 % de leur trafic en provenance des agents IA (INA, 2025), contre 20 % issu de Google Search et Actualités (Alliance de la presse d’information générale, 2025).

Dans la même logique, les agents d’IA pourraient façonner les usages en refusant de distribuer certains services ou en imposant des conditions restrictives. Pourrait aussi naître un risque de confusion entre contenus organiques et contenus publicitaires. L’Autorité de la concurrence évoque, sur ce point, la notion de « publicité conversationnelle », actuellement en test. Elle permet, en cliquant sur une pub, de lancer un dialogue avec l’annonceur. Et pourrait, dans ces conditions, être perçue comme un prolongement de l’agent IA (comme une de ses recommandations).

Le flou sur l’exposition des sources

Les règles de référencement, de partenariats et de priorisation pour l’affichage des contenus apparaissent peu transparentes pour l’Autorité de la concurrence. Qui affirme ainsi qu’il « ne semble pas exister actuellement de critères établis pour garantir aux sites une visibilité efficace ».

La manière dont sont présentées les recommandations limite le nombre et la diversité des sources, ajoute-t-elle. Sans instructions spécifiques, il n’y a pas, comme sur les moteurs de recherche, une liste d’au moins 10 liens avec possibilité de visiter les pages de résultats suivantes.

De la vente liée à l’éviction par les prix, un terreau potentiel de stratégies anticoncurrentielles

Les entreprises à forte intégration verticale pourraient favoriser leurs agents au sein de leurs services (autopréférence). Mais aussi empêcher l’accès à un service sans un agent associé (ventes liées et groupées). Il existe également un risque de verrouillage contractuel et technique (API limitées pour les concurrents externes, par exemple). Illustration avec Amazon, qui a bloqué l’accès à sa marketplace pour les agents d’IA tiers. Il a même attaqué Perplexity devant la justice US et a obtenu une injonction en première instance.

L’Autorité de la concurrence appelle aussi à la vigilance sur les modalités de commercialisation des agents d’IA. En l’état, ils sont souvent inclus gratuitement ou à moindre coût dans les suites logicielles. Les entreprises concernées peuvent toutefois décider de pratiquer une stratégie d’éviction par les prix.

Garder l’œil sur la gouvernance des protocoles du commerce agentique

À mesure que le rayon d’action des agents d’IA s’élargit, une standardisation technique s’opère… avec la possibilité qu’un acteur ou un petit groupe d’acteurs dominant en capture la gouvernance. Un risque à surveiller en particulier dans le domaine du « commerce agentique ».

Il n’y a pas encore, sur le marché français, de tels services au sens où l’entend l’Autorité de la concurrence : en l’état, les agents redirigent vers les sites marchands. Ces derniers n’en tirent néanmoins, pour le moment, q’une part infirme de leur trafic (moins de 5 % en France).

De par cette redirection, le risque de désintermédiation semble actuellement partiel. Les sites marchands font tout de même face à une dégradation potentielle de la connaissance du client et du contrôle sur son parcours. Des risques cependant pas nouveaux. Moteurs de recherche, comparateurs de prix et agrégateurs les ont déjà posés, sans désintermédier totalement les sites marchands.

Les e-commerçants, pas tous à la même enseigne

Le problème de diversité des sources peut compliquer la valorisation des catalogues des sites e-commerce. Elle dépend des thématiques. L’Autorité de la concurrence l’a expérimenté en posant 500 questions à ChatGPT et à Gemini. 300 indiquant une volonté d’achat et 200 relatives à la poursuite du parcours. Le tout sur 4 thématiques : « produits électroniques », « produits électroménagers », « réservation d’hôtels et d’hébergements » et « réservation de transports ».
Sur 100 questions dans les transports, OpenAI a cité 42 domaines ; Gemini, 112. Sur 50 questions dans l’hébergement, OpenAI en a cité 152 ; Gemini, 276.

Les comparateurs de prix sont très présents dans les sources citées. Chez Gemini, Idealo l’est dans 87 % des réponses. Le Dénicheur et 123comparer.com, chacun dans 44 %. Le manque de variété a peut-être à voir avec le peu de pages permettant aux agents de recommander des produits de manière fiable (moins de 1 % ; Mirakl, 2026).

Une vague de protocoles en puissance pour le commerce agentique

Avec UCP (Universal Commerce Protocol) et ACEP (Agentic Commerce Protocol), OpenAI ont ouvert la voie à des protocoles communs.

Open source et décentralisé, UCP a fait ses débuts officiels en janvier. Développé au sein d’une coalition d’acteurs de la tech, du commerce en ligne et des systèmes de paiement (Carrefour, Shopify, Stripe, Visa, Walmart…), il repose principalement sur la déclaration de capacités au sein d’un fichier hébergé dans le dossier well-known.

Également open source, ACP a fait ses débuts en septembre 2025. OpenAI et Stripe le codéveloppent. Les marchands doivent demander à y participer, puis soumettre leur catalogue via des flux de données et mettre en place des API permettant de réaliser les tâches jusqu’à la finalisation de la commande.

Du côté d’Anthropic, on a lancé une expérimentation « Project Deal » pour des transactions entre agents d’IA représentant à la fois acheteur et vendeur.

Les fournisseurs de services de paiement sont aussi sur les rangs. En 2025, Visa a introduit le Trusted Agent Protocol. En avril, Amrcian Express a lancé Agentic Commerce Experiences. Puis en juin, Mastercard a poussé AP4M (Agent Pay for Machines).

La collusion algorithmique, un risque encore théorique

La question de la désintermédiation prend une portée particulière pour les renouvellements d’achats. Certains agents peuvent les programmer, au risque de limiter la concurrence sur les produits concernés.

On ne peut pas non plus exclure le risque de collusion algorithmique. Cela pourrait se réaliser si les agents devenaient, du côté vendeur, des outils de fixation de prix et de mise en avant de produit. Et si, côté acheteur, ils négociaient les prix tout en recommandant des produits. Actuellement, toutefois, faute de capacités de négociation et de véritable représentation de l’utilisateur dans l’acte d’achat, la mise en place de pratiques d’entente par voie algorithmique reste une hypothèse.

S’inspire des procédures de « spécification » du DMA

L’Autorité de la concurrence appelle à mobiliser le cadre réglementaire existant. Elle considère que les procédures engagées contre Meta en Italie puis au niveau de l’UE « témoignent de la capacité des autorités à intervenir dans des délais relativement courts et à obtenir des résultats effectifs, en particulier par le recours à des mesures provisoires ».

L’autorité juge que s’il fallait adopter des mesures spécifiques, les instruments de droit souple, comme les lignes directrices, seraient à privilégier. Ou bien des mécanismes de concertation avec les parties prenantes, à l’image des procédures de « spécification » que prévoit le DMA.

Soumettre certaines plates-formes MaaS au DMA ?

L’Autorité de la concurrence incite à la vigilance quant aux prises de participation des grandes entreprises du numérique au sein d’éditeurs d’agents IA. Ainsi qu’aux partenariats entre ces acteurs. Elle souhaite aussi que soit garantie la possibilité pour les utilisateurs d’exploiter des agents concurrents de ceux intégrés par défaut au sein de l’écosystème de ces grandes entreprises.

Autre souhait : favoriser un accès équitable aux canaux de distribution des agents d’IA. C’est là qu’intervient la proposition de soumettre certaines plates-formes MaaS au DMA. Motif : plusieurs grands acteurs éditeurs d’agents exercent un contrôle sur les modèles génératifs sous-jacents.

Illustration générée par IA

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NetApp s’offre DataPelago, une société spécialisée dans l’infrastructure de données pour l’IA.

La transaction, dont le montant n’est pas communiqué,  illustre l’évolution rapide d’un marché longtemps dominé par la logique de capacité et de performance. Désormais, il est structuré par l’impératif de rendre les données immédiatement exploitables par les modèles et les moteurs d’analyse.

C’est précisément sur ce terrain que NetApp veut se différencier, en transformant sa base installée dans le stockage en plateforme d’activation des données pour l’IA
DataPelago apporte à NetApp une brique pensée pour automatiser la découverte, la gouvernance et l’activation des données à la source, avec une couche d’intelligence accélérée par GPU.

Ce positionnement répond à une demande croissante des entreprises : limiter la multiplication des copies de données, réduire les temps de préparation et simplifier l’accès aux informations dans des environnements hybrides souvent fragmentés.

Les grands acteurs de l’infrastructure cherchent à capturer davantage de valeur au-delà du stockage pur. Les fournisseurs de cloud, les spécialistes de la donnée et les acteurs du calcul accéléré convergent tous vers le même territoire : celui de la pile technique qui rend l’IA industrialisable.

Pour NetApp, l’enjeu consiste à ne pas rester cantonné à un rôle de fournisseur d’espace ou de performance alors que les clients recherchent désormais des architectures capables d’orchestrer la donnée de bout en bout.

L’intégration de DataPelago doit précisément renforcer cette promesse : faire du stockage un point d’entrée vers l’exploitation IA, et non une simple couche d’archivage ou de transit.

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Ce n’est pas tous les jours que la Cour des comptes recommande d’ouvrir le portefeuille. C’est pourtant ce qu’elle fait dans son rapport consacré au soutien public à l’informatique quantique, rendu public ce lundi.

Verdict : l’argent public a été « bien dépensé » mais la France joue désormais sa place dans une course mondiale où les États-Unis et la Chine disposent de moyens financiers sans commune mesure. Sans un sursaut, prévient l’institution, les champions tricolores du calcul quantique risquent de finir dans l’escarcelle d’investisseurs étrangers.

Lancée en 2021, la stratégie nationale quantique (SNQ) a mobilisé 1,8 milliard € sur la période 2021-2025, dont 1,5 milliard de fonds publics, essentiellement issus du plan France 2030.

L’informatique quantique ( c’est-à-dire les machines elles-mêmes par opposition aux capteurs ou aux communications quantiques) en a capté l’essentiel avec 86 % des crédits, soit 597 millions € engagés au 31 décembre 2025.

La Cour salue une gouvernance centralisée et une stratégie jugée équilibrée qui a permis de fédérer des financements auparavant dispersés et de couvrir toute la chaîne de valeur, de la formation universitaire jusqu’à l’industrialisation.

Côté enseignement supérieur, le programme QuanTEdu-France a permis de créer 37 masters, dont 13 spécifiquement dédiés au quantique, pour près de 1 100 étudiants.

Côté recherche, le programme et équipement prioritaire de recherche (PEPR) a organisé la coopération entre le CNRS, le CEA, l’Inria, les laboratoires et les industriels. Résultat : un tissu de startusp dynamiques a émergé, portées par des résultats scientifiques solides et la création d’emplois qualifiés.

Un premier bilan qui valide cinq ans d’investissement

Le rapport identifie précisément cinq jeunes entreprises françaises qui construisent réellement des ordinateurs quantiques et participent au programme militaire PROQCIMA : Pasqal, Alice & Bob, Quobly, Quandela et C12.

Ce sont elles, justement, que la Cour juge menacées. Car le secteur entre désormais dans une « phase de concentration » où les acteurs les mieux capitalisés rachètent les autres. Les entreprises françaises, faute d’accès à des capitaux suffisants, en sont les cibles naturelles.

L’exemple britannique donne la mesure du risque. En 2025, Oxford Ionics, pépite issue de l’université d’Oxford spécialisée dans les ordinateurs à ions piégés, a été rachetée par l’américain IonQ pour 1,075 milliard $, majoritairement payés en actions.

Londres n’a autorisé l’opération qu’à condition de maintenir au Royaume-Uni les activités et compétences stratégiques. Un scénario que la France veut à tout prix éviter de revivre, cette fois sans garde-fou.

Il est facile d’illustrer la faiblesse des marchés de capitaux européens. Sur les onze entreprises d’informatique quantique aujourd’hui cotées en bourse dans le monde, aucune n’est européenne.

Un petit marché appelé à exploser

Le marché mondial de l’informatique quantique pesait environ 1,1 milliard € début 2025.

Les projections de la Cour l’imaginent grimper entre 8,7 et 13 milliards € d’ici 2035, soit une croissance annuelle qui pourrait dépasser 25 % sur dix ans. Les applications visées vont de la  conception de nouveaux médicaments et matériaux à l’optimisation des transports et de l’industrie en passant par la cryptographie…

Le seuil à partir duquel un ordinateur quantique surpasserait l’informatique classique est estimé à une centaine de qubits, quand les objectifs industriels visent plutôt 2 000 qubits, avec une échéance de maturité située entre 2030 et 2035.

Autant dire que la partie se joue maintenant.

Or les fabricants de machines restent, selon la Cour, fortement dépendants des fonds publics faute d’un marché privé suffisamment développé.

Tandis que la France accuse un léger retard sur le segment des logiciels, les « technologies habilitantes » (composants, briques technologiques transverses) constituent déjà un marché rentable et un enjeu de souveraineté à part entière.

Des financements jugés trop précaires

Autre point de vigilance : la nature des financements.

L’essentiel de l’argent public provient des crédits du plan France 2030, pilotés par le secrétariat général pour l’investissement. Des crédits par nature non pérennes.

Une enveloppe supplémentaire d’un milliard d’euros a bien été annoncée fin mai 2026 par l’exécutif pour l’ensemble des technologies quantiques à l’horizon 2030, mais sa répartition précise, notamment la part réservée à l’informatique quantique, reste à préciser. La Cour pointe aussi une incertitude sur les financements des formations universitaires, à partir de la rentrée 2028, qui fragilise la capacité à ajuster l’offre dans la durée.

Les recommandations de la Cour

Sans surprise, la Cour appelle l’État à inscrire son soutien dans une trajectoire durable, révisée régulièrement selon les besoins du secteur.

Et formule plusieurs préconisations  :

• mobiliser davantage de capitaux privés, français et européens, pour prendre le relais de l’argent public ;
• rééquilibrer le mix de financement en augmentant la part des avances remboursables par rapport aux subventions ;
• muscler la commande publique, en particulier via le programme PROQCIMA ;
• améliorer le suivi consolidé de l’ensemble des financements publics dispersés entre l’État, les régions, la fiscalité et les fonds européens ;
• renforcer dès la rentrée 2027 les formations sur les briques logicielles critiques (architecture, correction d’erreurs, pile logicielle) ;
• construire d’ici 2028 des partenariats européens ciblés, fondés sur des spécialisations technologiques complémentaires et un partage équilibré de la valeur.

Ce dernier point résume la philosophie du rapport. Si la France seule n’a pas la taille critique face aux États-Unis et à la Chine,  elle dispose des atouts scientifiques et industriels pour devenir un pilier du calcul quantique européen.

A condition de savoir choisir ses combats et de convaincre ses voisins de mutualiser plutôt que de disperser leurs efforts.

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2 800 milliards de paramètres, un million de tokens de contexte et des développeurs qui, en aveugle, le préfèrent à Fable 5 ou GPT-5.6 Sol pour coder…En plein été, Kimi K3 affole les compteurs.

Son lancement intervient d’ailleurs au moment de l’ouverture det la World Artificial Intelligence Conference 2026 de Shanghai (17 au 20 juillet) où le président chinois Xi Jinping doit présenter les priorités de Pékin en matière d’IA. Un calendrier parfait dans « la guerre de l’IA » qui se joue entre la Chine et les Etats-Unis.

Derrière les modèles qui inquiètent la Silicon Valley, la Masion Blanche et Wall Street, on Moonshot AI, un laboratoire de recherche basé à Pékin qui évolue dans l’écosystème chinois de l’IA aux côtés de son rival domestique DeepSeek qui prépare lui aussi la sortie d’un modèle actualisé.

Son émergence sur la scène internationale s’est accélérée le 27 janvier 2026, lorsque le laboratoire a publié un nouveau modèle accompagné d’un rapport technique et d’une série de benchmarks qui ont marqué les esprits. En seulement 20 jours, le chiffre d’affaires mensuel généré par Kimi K2.5 dépassait celui de toute l’année 2025, avant que les revenus ne continuent de doubler chaque mois.

Kimi : des modèles open-weight très perfomants

Moonshot AI construit sa réputation sur des modèles ouverts (open-weight). Le modèle K2.5, sorti en janvier 2026, s’est imposé en tête des classements mondiaux en programmation et en raisonnement agentique. Il a ensuite été suivi par K2.6, dont le coût d’utilisation représente environ un tiers de celui d’Opus 4.8 d’Anthropic.

Le dernier-né, Kimi K3, franchit une étape supplémentaire avec 2 800 milliards de paramètres selon Moonshot et une fourchette de 2 000 à 3 000 milliards selon des sources industrielles. Il dispose d’une fenêtre de contexte d’un million de tokens et traite aussi bien du texte que des images.

Sur le plan des performances, des tests à l’aveugle menés par l’évaluateur Arena AI montrent que les développeurs préfèrent Kimi K3 à tous les modèles américains de référence pour le codage front-end, y compris Fable 5 d’Anthropic et GPT-5.6 Sol d’OpenAI.

Dans le classement textuel plus large d’Arena AI, K3 dépasse également la version standard d’Opus 4.8 d’Anthropic et fait jeu égal avec Sol.

Moonshot prévoit de publier les poids de K3 le 27 juillet, ce qui signifie qu’à ce jour les développeurs ne peuvent pas encore inspecter, modifier ou exécuter le modèle par eux-mêmes.

Côté tarifs, K3 est proposé à environ 12 dollars par million de tokens. Un prix plus proche des offres de milieu de gamme d’Anthropic que des habituels tarifs cassés des modèles chinois

Des dirigeants tès discerts

Moonshot AI (月之暗面) a été fondée en 2023 par trois cofondateurs.

Yang Zhilin est CEO. Chercheur en IA et ancien doctorant à Carnegie Mellon University, il est co-auteur de travaux majeurs comme Transformer-XL et XLNet ; deux contributions qui ont marqué l’évolution des grands modèles de langage. Il est le visage public de l’entreprise et pilote sa stratégie de recherche et de développement.

Zhou Xinyu est un ancien chercheur et ingénieur spécialisé dans les systèmes d’IA et les infrastructures de calcul. Il fait partie du noyau technique qui a créé l’entreprise en 2023.

Wu Yuxin est membre de l’équipe fondatrice et responsable de plusieurs aspects de l’ingénierie des modèles et de la plateforme.

Au-delà de ces trois figures, Moonshot AI met en avant une équipe de recherche comptant des inventeurs ou co-inventeurs de technologies fondamentales telles que Transformer-XL, RoPE (Rotary Position Embedding), Group Normalization, ShuffleNet ou encore Mooncake.

Autant de briques qui nourrissent la réputation d’excellence architecturale de l’entreprise, saluée par ses investisseurs comme à l’origine des avancées technologiques de K2.5 et de ses successeurs.

À noter qu’à la différence d’OpenAI et Anthropic, Moonshot AI communique peu sur un comité de direction complet (CFO, COO, CTO, etc..

Une valorisation de 20 milliards $

Moonshot AI a vu sa valorisation progresser rapidement au fil de plusieurs tours de table successifs.

Le 2 juillet 2026, l’entreprise annonçait avoir porté sa valorisation à 20 milliards $. Selon un communiqué de  Cathay Innovation ( un fonds qui accompagne Moonshot depuis son tour d’amorçage), il s’agissait alors de la troisième opération de financement réalisée en six mois.

Plus récemment, selon le Financial Times, Moonshot serait en train de lever un nouveau tour qui la valoriserait à environ 31,5 milliards $.

À titre de comparaison, DeepSeek lancerait de son côté un tour de table valorisant l’entreprise à environ 71 milliards $.

Des montants très loin des valorisations stratosphériques de ses compétiteurs américains.

Illustrations : © DR

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En attendant d’ouvrir une enquête formelle contre Broadcom, prière d’imposer des mesures intérimaires.

La Commission européenne a reçu, la semaine passée, une lettre à ce sujet. Signataires : le Cigref et trois de ses homologues (en Allemagne, en Belgique et aux Pays-Bas), ainsi que l’association CISPE, qui défend les intérêts des fournisseurs cloud européens.

Voilà des mois que cette dernière sollicite les mesures en question. Elles consisteraient principalement à :

• Geler la suspension du programme VCSP (VMware Cloud Service Partner) en Europe et y réintégrer les clouders européens
• Réintroduire le programme de marque blanche qui permettait aux plus petits CSP de proposer les solutions VMware
• Établir des protections explicites contre d’éventuelles représailles de la part de Broadcom

L’association vise plus globalement l’obtention de conditions commerciales plus raisonnables. Et leur maintien pour au moins 3 ans, le temps de s’adapter… ou d’aller voir ailleurs.

La piste du DMA, vite évoquée, vite écartée

Broadcom avait bouclé l’acquisition de VMware en novembre 2023. Avec les chamboulements que l’on sait, CISPE n’avait pas tardé à lever la voix. Au printemps 2024, il avait appelé régulateurs, législateurs et tribunaux européens à s’enquérir de la situation. Ses principales doléances portaient alors sur :

• Résiliation unilatérale de contrats de licence avec seulement quelques semaines de préavis
• Suppression de centaines de produits sans préavis
• Regroupement des autres en des bundles faisant exploser la facture sans amélioration fonctionnelle
• Flou sur les conditions d’admission dans les nouveaux programmes partenaires

Estimant que Broadcom « [prenait] le secteur en otage », CISPE avait suggéré de le désigner contrôleur d’accès dans le cadre du DMA (législation sur les marchés numériques). Il avait aussi demandé la suspension des résiliations de contrats. Et la possibilité, pour les clients, de sortir des engagements pluriannuels une fois que des solutions alternatives viables seraient disponibles.

La Commission européenne avait finalement entrepris de réunir des témoignages. Peu après l’ouverture de cette RFI (request for information), Broadcom avait fait quelques concessions. Dont la promesse de continuer à corriger les failles critiques dans ses produits sous licences perpétuelles.

Non sans dénoncer une démarche opportuniste, CISPE avait qualifié les changements de « mineurs » : ils ne résolvaient rien des problèmes précédemment soulevés. L’association en avait ajouté un : la modification de la base de facturation. Au lieu d’un modèle pay-as-you-go basé sur la mémoire utilisée, les partenaires devaient s’engager pour 3 ans sur une capacité prévisionnelle de cœurs CPU.

Un « observatoire » aux conclusions lapidaires

En novembre 2024, CISPE avait monté un observatoire chargé d’examiner la concurrence sur le marché du cloud en Europe. Il devait, en premier lieu, superviser les engagements de Microsoft. Il a toutefois aussi inclus Broadcom dans son périmètre.

Son premier rapport, tombé en février 2025, fut lapidaire : pas de perspectives de négociation avec Broadcom. À ce moment-là, des procédures avaient été engagées auprès de tribunaux de commerce, notamment en France (Orange, Thales). Eles visaient en général à préserver des conditions de licence antérieures… en attendant la négociation de nouvelles conditions « plus justes ». Ou bien à obtenir un délai pour migrer vers des solutions alternatives.

L’observatoire avait fait remarquer les « tactiques dilatoires » employées par Broadcom dans le cadre de ces litiges afin de retarder les décisions sur le fond. Dans la plupart des cas, avait ajouté CISPE, les parties concernées n’avaient pas osé aller en justice par peur de représailles. D’autant plus que, prétendait-il, la pression ne se limitait pas aux licences VMware – elle s’étendait aussi, notamment, aux logiciels mainframe.

Les programmes partenaires, progressivement intégrés au cahier de doléances

Le deuxième rapport, en mai 2025, ne fut pas plus reluisant. Les charges s’alourdirent même. Entre autres parce que depuis peu, les CSP partenaires de VMware devaient choisir entre les statuts de fournisseur de services et de revendeur, en conséquence d’une modification des structures d’incitation.

CISPE avait admis que depuis la publication du premier rapport, la majorité de ses membres avaient signé de nouveaux accords de licence. Mais on leur avait largement forcé la main, clamait l’association, faute d’un préavis suffisant.

Pour la plupart des cas d’usage, il n’existe pas d’alternative fonctionnellement équivalente, constatait-elle. Quant à celles qui s’en approchaient, elles induiraient la nécessité de déplacer les workloads chez des hyperscalers américains… et le risque de voir les prix augmenter encore plus.

Dans ce contexte, il était demandé à Broadcom :

• Au moins 6 mois de préavis pour toute modification des conditions contractuelles ou des structures tarifaires
• Une négociation contractuelle des frais applicables lors des pics d’utilisation, et l’absence de pénalités pour les CSP en cas de sur- ou sous-utilisation
• Des options de licensing flexibles permettant des réductions sur engagement de volume
• Un accès facilité aux plus hauts niveaux de partenariat pour les petits CSP
• La possibilité d’être à la fois revendeur et fournisseur de services

Un recours au Tribunal de l’UE…

En juillet 2025, CISPE avait déposé un recours auprès du Tribunal de l’UE. Objectif : faire annuler la décision par laquelle Bruxelles avait autorisé l’acquisition de VMware par Broadcom.

À l’en croire, la Commission européenne aurait omis d’examiner le risque de renforcement de la position dominante de VMware sur les logiciels de virtualisation, alors même qu’elle disposait d’un faisceau d’éléments de preuve. Son examen s’était effectivement centré sur les effets de conglomérat en relation avec des produits matériels de Broadcom (contrôleurs hôtes de bus Fibre Channel et adaptateurs de stockage). Et sur le risque d’exclusion du principal concurrent, à savoir Marvell.

… puis des plaintes auprès du Médiateur européen…

Le troisième rapport de l’observatoire était tombé en octobre 2025. Broadcom venait d’officialiser la refonte de son programme VCSP, sans clarifier si elle s’appliquerait en Europe. Les clients ne pourraient en tout cas plus, à partir du 1^er novembre, porter leurs licences existantes vers un autre CSP. En parallèle, les clouders qui ne feraient pas partie du programme ne pourraient plus héberger de solutions VMware – ils ne pourraient que revendre des licences. Pour ceux qui en feraient partie, ce serait le contraire. Bilan : il leur faudrait effectivement choisir entre les rôles de revendeur et de fournisseur de services, même s’ils ont des contrats sur les deux fronts.

Ce troisième volet fut l’occasion, pour CISPE, de dénoncer la rigidité sur les dates de début et de fin des licences VMware. Et de souligner la fin du modèle permettant aux CSP d’exploiter des cœurs supplémentaires ensuite payés en arriérés.

Fin 2025, la Commission européenne ayant défendu sa décision de valider la fusion Broadcom-VMware, le CISPE en avait remis une couche. Il avait clamé que la structure de financement de l’opération et les engagements de croissance associés auraient dû alerter Bruxelles. Hock Tan avait effectivement promis de faire augmenter l’EBITDA de VMware de 60 à 80 % en 3 ans… sur un marché qui croissait de moins de 10 % par an.

En parallèle, l’association avait déposé plainte auprès du Médiateur européen. Motif : Bruxelles a pris beaucoup trop de temps (672 jours) pour publier sa décision, qui n’a été attaquable qu’à partir de ce moment-là.

… et de la DG Concurrence

Une autre plainte a suivi en mars 2026, cette fois auprès de la direction générale de la concurrence de la Commission européenne. Broadcom avait alors confirmé la fin de VCSP en Europe. C’est dans ce cadre que CISPE avait réclamé les mesures intérimaires sus-évoquées.

Depuis, l’association a dénoncé la « conduite très inquiétante » du groupe américain vis-à-vis du Tribunal de l’UE. Il lui aurait à la fois intimé de ne pas divulguer un certain nombre de ses correspondances… et de divulguer celles de membres du CISPE contenant pourtant des informations confidentielles.

Broadcom a aussi eu droit à des attaques sur le terrain de la souveraineté. CISPE fait valoir le framework qu’il a développé et prétend que VCF n’en remplit pas les critères, y compris au niveau de base. Avant tout parce qu’il s’agit d’une stack propriétaire émanant d’un éditeur exposé, entre autres, au CLOUD Act et aux restrictions à l’export que décrète Washington. Mais aussi parce que Broadcom garde un contrôle unilatéral en tant que seule source de correctifs, de mise à jour et de maintenance. CISPE rappelle aussi l’existence d’un mécanisme de reporting de conformité qu’il assimile à un « kill switch », au sens où une non-conformité peut résulter en une dégradation ou un blocage du plan de contrôle.

Illustration générée par IA

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C’est une nouvelle opération de débauchage comme Mark Zuckerberg sait les mener.

Selon le Wall Street Journal, David Brown, l’un des dirigeants les plus gradés d’AWS, s’apprête à rejoindre Meta dans les prochaines semaines.

Cette arrivée est un bon indicateur des ambitions grandissantes de Meta dans la construction de datacenters et de capacités de calcul

Fort de près de deux décennies passées chez le leader des CSP, David Brown a pour mission de piloter le gigantesque chantier de construction de datacenters dans lequel Meta s’est lancée.
Il sera rattaché à Santosh Janardhan, le responsable de l’infrastructure du groupe.

David Brown pilotait ces derniers temps les services de calcul et de machine learning d’AWS. Il appartenait surtout à la fameuse « S-team », le cercle restreint de 28 dirigeants qui conseillent directement le PDG d’Amazon Andy Jassy.

Promu vice-président senior en avril, il était aussi l’un des visages publics d’AWS, prenant régulièrement la parole lors des keynotes du grand raout client du groupe à Las Vegas.

Son départ, après dix-neuf ans, n’est évidemment pas passé inaperçu en interne.

Un vétéran d’AWS aux commandes de l’infrastructure

Dans une note adressée aux équipes et relayée par Reuters, Matt Garman, le patron d’AWS, a assuré que l’activité et les équipes n’avaient jamais été aussi solides.

Ce recrutement ne surgit pas de nulle part. Lors de l’assemblée générale annuelle de Meta en mai dernier, Mark Zuckerberg avait laissé entendre que le groupe pourrait se lancer dans le cloud.

Il avait alors expliqué que des entreprises approchaient Meta presque chaque semaine pour accéder à ses modèles d’IA ou pour payer afin d’utiliser sa capacité de calcul excédentaire.

Meta affirmait ne pas encore avoir franchi le pas estimant utiliser toute sa puissance de calcul mais que cela deviendrait une option si le groupe venait à estimer qu’il avait « surinvesti » dans ses infrastructures.

Meta prévoit d’investir entre 125 et 145 milliards $ cette année, une large part étant consacrée à la construction de data centers dédiés à l’IA.

En janvier, le patron de Meta avait annoncé le lancement d’une « initiative de premier plan » baptisée Meta Compute, chargée de planifier la construction  de centaines de gigawatts de capacité de calcul.

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Un « grand datacenter », c’est à partir de quelle puissance électrique ?

Dans son Responsible Data Center Development Act, adopté début juin, le Parlement de l’État de New York avait fixé le seuil à 20 MW.

La gouverneure en a décidé autrement. Elle a signé, cette semaine, un décret qui repousse la limite à 50 MW.

Un moratoire d’un an… maximum

Le décret impose, entre autres, un moratoire temporaire sur ces « grands datacenters ». Dans cet intervalle, le Département de la préservation de l’environnement n’examinera pas les demandes d’autorisation relatives à des constructions ou à des extensions… à moins qu’elles n’aient été déclarées complètes avant la signature du décret*.

Le Parlement avait voté une durée fixe d’un an. Le décret en fait une durée maximale : le moratoire pourra prendre fin par avant. La condition : l’élaboration, par le Département des services publics, d’une « déclaration générique d’impact sur l’environnement ». Elle doit garantir que les datacenters soient soumis à des normes uniformes.

Pas de classe de services distincte pour les grands datacenters

Le Parlement avait soutenu l’idée d’un rapport plus exhaustif à la charge du Département de la préservation environnementale. Il aurait dû être produit sous 18 mois, avec au moins 120 jours de consultation publique. Il devait inclure des indicateurs et des projections sur, notamment :

• Nombre de datacenters implantés dans l’État
• Occupation des sols
• Consommation d’eau et d’électricité
• Pollution et production de déchets électroniques
• Impact sur les communautés défavorisées (dont les nations indigènes implantées dans un rayon de 10 miles)
• Financements publics obtenus

Autre élément non repris dans le décret : l’obligation, pour les compagnies de distribution d’eau, de gaz et d’électricité ainsi que pour les municipalités, de créer un classe de services distincte pour les grands datacenters. La démarche devait favoriser l’isolation – et l’attribution – des coûts qu’ils engendrent.

La gouverneure n’a pas non plus repris la disposition qui imposait aux datacenters de 5 MW et plus un ratio minimal d’énergies renouvelables (2/3 pour la période 2025-2029, en particulier).

Les datacenters, appelés à subventionner le prix de l’énergie

Le Parlement avait voté l’exemption des datacenters associés à la recherche publique. Le décret la confirme. Il l’élargit même. En l’occurrence, aux installations principalement utilisées à des fins de fabrication, d’enseignement ou de fourniture de soins médicaux.

Autre nouveauté du décret : il ouvre la voie à un « cadre d’investissement communautaire ». L’Empire State Development (agence de développement économique) a 60 jours pour l’élaborer. Il est censé aider les collectivités locales à obtenir des retombées économiques. Parmi les orientations envisagées, la création d’un fonds d’investissement alimenté par des contributions des promoteurs ou des exploitants de datacenters. Ses ressources pourront aider à « maintenir un coût abordable de l’énergie » et à améliorer des services publics (on nous cite la garde d’enfants et les programmes d’enseignement de la maternelle à la fin du secondaire). Il est également question de mécanismes garantissant aux organisations syndicales une place à la table des négociations.

À l’instar de la Région Île-de-France, qui a récemment adopté une stratégie d’encadrement des implantations de datacenters, l’État de New York estime que ce n’est pas aux contribuables d’assumer le coût des améliorations du réseau électrique. Dans cet esprit, le décret propose de créer un « fonds d’accélération du réseau électrique de l’État ». Abondé par les datacenters,  il financerait la modernisation de ce réseau et l’acquisition de nouvelles capacités de production d’énergie propre.

La gouverneure dit prévoir également une loi supprimant les exonérations de taxe sur les ventes pour les datacenters hyperscale.

Un premier moratoire avorté dans le Maine

À mai 2026, les demandes de raccordement en attente dans l’État de New York avoisinaient 12 GW. Dont plus de 8 GW enregistrés en 2025.

Au-delà de la compromission de ses objectifs en matière d’énergie propre, l’État constate l’inadéquation de son cadre réglementaire, tout particulièrement pour faire face aux besoins des datacenters en matière de prélèvement et de traitement de l’eau.

Le Parlement du Maine – voisin de l’État de New York – avait été le premier aux États-Unis à voter un moratoire sur les datacenters. C’était au mois d’avril. Il devait s’appliquer jusqu’en octobre 2027, pour les installations de plus de 20 MW. La gouverneure démocrate a cependant mis son veto, faute d’avoir obtenu une exemption pour un site en cours de construction présenté comme « largement soutenu [par sa] région d’accueil ».

* Le moratoire ne s’applique pas aux autorisations que délivrent les collectivités locales.

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Niveaux d’inférence, chaînes de pensée, caches de contexte, débits provisionnés… Autant de concepts qui occupent actuellement la FinOps Foundation.

En ligne de mire, la prochaine version de la spécification FOCUS, attendue pour décembre 2026. La « token-économie » y est un chantier prioritaire. Objectif : standardiser au maximum la représentation de l’usage des services IA.

Apprendre d’abord à se servir de l’existant

La communauté est d’avis que la matière est déjà là. L’enjeu est plutôt d’expliquer comment s’en servir. Cela passe par la fourniture de tables de correspondance, potentiellement insérées dans une annexe, aux côtés d’exemples de requêtes SQL. Elles couvriraient trois archétypes de fournisseurs : cloud (type Amazon Bedrock / Azure OpenAI), MaaS (OpenAI / Anthropic) et hybride (Vertex AI). Dans l’idéal, elles aborderaient des « cas limites » comme le fine-tuning et le batching.

Ces mappings s’accompagneront d’un livre blanc, prévu quant à lui pour le mois d’août. Le document de travail esquisse plusieurs pistes pour représenter les workloads d’inférence en utilisant la sémantique existante. La notion de débit provisionnée peut par exemple être mappée aux réservations de capacités ; l’agrégation de workflows agentiques, au regroupement de transactions. Parmi les ajouts envisagés, des colonnes permettant de distinguer identifiant de requête et identifiant de session. Motif : une interaction utilisateur peut engendrer plusieurs requêtes, invoquer plusieurs modèles, exécuter des outils, etc.

Pour distinguer les utilisateurs (humain, application, agent), le livre blanc ne suggère pas de créer de colonnes, mais d’utiliser des tags. Pour s’aligner sur la sémantique transactionnelle de FOCUS, il recommande des lignes distinctes pour chaque composant de facturation (input, output, cache, raisonnement, traitement d’images…). Quant aux tarifications différenciées en fonction de la fenêtre, il propose de la traiter comme un problème standard de facturation par niveaux.

Segmenter par modèle et distinguer l’input de l’output

Autres axes prioritaires sur la roadmap : la capacité à segmenter les coûts par modèle, à distinguer les tokens d’entrée et de sortie et à prendre en compte les limites de tokens par requête.

Depuis l’an dernier, la spec englobe les « devises virtuelles » (non monétaires). Le token en fait partie, mais moins sous l’angle de l’IA que celui des crédits achetés à l’avance.

La dernière version (1.4, publiée en juin 2026) ajoute deux jeux de données censés faciliter la réconciliation. L’un matérialise les charges telles qu’elles apparaissent sur les factures fournisseurs. L’autre définit les intervalles de temps et les statuts associés aux cycles de facturation.

Autre ajout : des colonnes qui permettent de mieux comparer les structures d’engagement entre fournisseurs et d’identifier celles auxquelles une charge est éligible.

Adobe, AWS, Datadog, Google, IBM Cloudability et Microsoft composent le comité de pilotage de FOCUS, en plus de Capital One et Walmart. Parmi les organisations qui ont contribué à la v1.4 figurent Amadeus, American Express, Broadcom, Databricks, Oracle et Salesforce.

À consulter en complément :

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Tokenmaxxing : gaspillage ou moteur de transformation IA ?
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Synacktiv, cabinet spécialisé en cybersécurité offensive, vient de porter un coup dur à la crédibilité des dispositifs de « preuve de vie » utilisés en ligne.

Dans une récente étude, les chercheurs Kevin Tellier et Léo Desmonts montrent qu’il est possible de duper, à l’aide de modèles d’IA générative vidéo accessibles au grand public, les mécanismes automatisés censés garantir qu’un utilisateur répond aux critères d’âge requis pour accéder à certains contenus.

Pour illustrer la faille, les chercheurs ont choisi un cas d’usage sensible : la vérification d’âge sur un site vidéo pour adultes. Cette catégorie est soumise, depuis la loi française du 21 mai 2024, à l’obligation de contrôler l’âge de ses visiteurs sous peine de blocage par l’Arcom.

Le site testé s’appuyait sur le service britannique AgeGo, lequel délègue lui-même l’analyse biométrique à AWS Rekognition, la brique de reconnaissance faciale de l’hyperscaler largement utilisée pour ses fonctions de détection de « liveness » (vivacité).

Le principe du contrôle est simple en apparence : l’utilisateur doit filmer son visage avec sa webcam et suivre un « challenge » ( par exemple bouger la tête d’avant en arrière ) pour prouver qu’il s’agit bien d’une personne réelle et non d’une photo ou d’une vidéo préenregistrée.

C’est précisément ce verrou que les chercheurs de Synacktiv ont réussi à faire sauter. En s’appuyant sur un pilote Linux (v4l2loopback) permettant de créer une fausse webcam virtuelle, ils ont substitué à leur propre visage une vidéo générée par intelligence artificielle, produite à partir d’une simple photo d’identité et « vieillie » artificiellement à l’aide d’un modèle d’IA pour paraître majeure.

Le tout combiné à un modèle vidéo génératif capable d’animer cette image de référence,  reproduisant fidèlement les mouvements de tête demandés par le challenge. Résultat : la vérification a été validée par l’algorithme, ouvrant l’accès au site.

Des outils d’IA vidéo très efficaces

Ce qui frappe dans la démonstration, c’est l’accessibilité des moyens employés.

Les chercheurs ont utilisé des modèles open source comme Wan2.2 Animate (développé par  Alibaba) ou des solutions cloud comme Kling, opérées via l’interface ComfyUI. Un simple serveur équipé d’une carte graphique grand public a suffi pour générer, en quelques minutes, des vidéos suffisamment réalistes pour passer les contrôles.

Contrairement aux deepfakes « classiques » par échange de visage (face-swapping) qui nécessitent un entraînement long et laissent souvent des artefacts visibles (contours, déformations), ces nouveaux modèles génératifs animent directement une image de référence à partir d’un masque de mouvement extrait d’une vidéo source. Sans étape d’entraînement préalable et avec un rendu bien plus convaincant.

Certes, tout n’est pas parfait. Les chercheurs notent que les mouvements des yeux et de la bouche restent parfois imparfaits. Mais dans le cas testé, la vérification purement algorithmique n’a pas résisté.

Pour des raisons évidentes de légalité, la démonstration s’est concentrée sur un site pour adultes

Cependant, ces technologies de vérification biométrique par vidéo sous-tendent aujourd’hui l’identité numérique, l’ouverture de comptes bancaires en ligne, la signature électronique ou encore les dispositifs de lutte contre la fraude et le blanchiment d’argent (LCB-FT).

Un enjeu qui dépasse les sites pour adultes

En France, c’est le référentiel PVID (Prestataire de Vérification d’Identité à Distance) de l’Anssi qui encadre ces usages les plus sensibles en clôturant avec le règlement européen eIDAS.

Ce cadre distingue un niveau « substantiel », déjà appliqué par quatre opérateurs certifiés (Docaposte IOT, IDnow, NjF Vision, Namirial), et un niveau « élevé », réservé aux actes les plus engageants comme la signature électronique qualifiée.

Les chercheurs soulignent d’ailleurs que la vérification humaine, censée constituer un dernier rempart en cas de doute, n’est pas infaillible non plus.

Fatigue des opérateurs, biais cognitifs, cadence de traitement élevée dans les centres de vérification… autant de facteurs qui peuvent laisser passer une vidéo truquée. D’autant plus que le réalisme des deepfakes récents peut tromper un œil non spécialiste, en particulier lorsque la qualité de l’image est dégradée.

Synacktiv appelle à une adaptation rapide des méthodes de détection.

Les référentiels comme le PVID sont réguliers dans leur mise à jour, l’Anssi intégrant les nouvelles menaces identifiées lors des audits.

Mais l’étude suggère que la parade pourrait, paradoxalement, devoir venir de l’IA elle-même.
Les chercheurs évoquent la piste de systèmes de détection eux-mêmes fondés sur des modèles génératifs capables de repérer les artefacts invisibles à l’œil humain. Ou le recours accru à des services d’identité numérique tiers comme Yoti.

En attendant, la démonstration de Synacktiv rappelle une réalité inconfortable pour l’ensemble des acteurs du numérique. A mesure que l’IA générative gagne en réalisme, la confiance accordée à une vidéo, pierre angulaire de nombreux dispositifs de sécurité, devient elle-même une vulnérabilité.

Image : © Synacktiv

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Airbus a sélectionné Scaleway comme fournisseur d’une infrastructure cloud destinée à moderniser certaines applications métiers tout en intégrant des capacités dédiées à l’intelligence artificielle.

Airbus avait lancé un appel d’offres pour identifier un fournisseur capable de combiner des capacités cloud performantes, un contrôle opérationnel européen, une sécurité juridique et une autonomie stratégique pour ses applications sensibles et ses données industrielles.

Scaleway fournira une plateforme pour prendre en charge des applications couvrant la conception des aéronefs, l’ingénierie, la production industrielle et les opérations de l’entreprise.

Selon Airbus, l’hébergement de ces systèmes dans un environnement cloud européen doit renforcer la protection de sa propriété intellectuelle et de ses données industrielles, tout en assurant la continuité de ses opérations aéronautiques à l’échelle mondiale.

« Le fait que les modèles Mistral soient déjà déployés sur l’infrastructure Scaleway nous permettra d’accélérer notre approche en matière d’IA », a déclaré Catherine Jestin, directrice du numérique chez Airbus.

Airbus migrera environ 70 applications critiques vers Scaleway d’ici fin 2028. Au maximum, le programme pourra couvrir jusqu’à 900 applications au cours des cinq à six prochaines années.

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Enregistré le 8 juillet à la présidence du Palais Bourbon, le rapport de la commission d’enquête « sur les dépendances structurelles et les vulnérabilités systémiques dans le secteur du numérique et les risques pour l’indépendance de la France » ne révolutionne pas le genre sur le plan conceptuel.

La souveraineté numérique française, on en parle depuis le rapport Longuet du Sénat en 2019, puis depuis celui de Philippe Latombe ; précisément le président de cette nouvelle commission  en 2021. Mais en 2026, c’est le contexte plus que la nouveauté du diagnostic, qui donne au document toute sa charge politique.

L’électrochoc MAGA

Le président Latombe,  député du groupe Les Démocrates de la 1ère circonscription de Vendée, ne s’en cache pas dans son avant-propos : il regrette « qu’il ait fallu attendre l’ère MAGA » pour qu’un electrochoc collectif se produise.

Le rapport situe la rupture au second mandat de Donald Trump, entamé en janvier 2025, qui a fait voler en éclats le cadre de coopération transatlantique hérité de l’après-guerre. La stratégie de sécurité nationale américaine publiée début décembre y désigne l’Union européenne comme un obstacle aux intérêts américains. Par ailleurs, des dirigeants puissants de  la tech, comme Elon Musk ou le patron de Palantir Alex Karp, ont basculé du rôle de chefs d’entreprise à celui d’acteurs politiques assumés.

Le document pointe le blocage, sur décision du gouvernement américain, de l’accès aux modèles d’Anthropic comme une démonstration que « le kill switch n’est plus seulement une hypothèse mais une réalité ». Autrement dit : un outil numérique dont dépend une administration, une entreprise ou un État peut, du jour au lendemain, lui être retiré sur simple décision politique étrangère.

Une dépendance chiffrée à 1,5 milliard €

Selon l’Ugap (l’Union des groupements d’achats publics), les acteurs américains représentent près de 80 % des achats logiciels des cinquante plus gros fournisseurs de l’administration française. Les dépenses des administrations publiques, collectivités comprises, vers des acteurs extra-européens sont évaluées à 1,5 milliard € dont un milliard jugé directement substituable par des alternatives existantes.

À l’échelle des entreprises privées, la facture grimpe à 264 milliards € de logiciels et services cloud achetés par les Européens aux entreprises américaines.

Trois fournisseurs concentrent l’essentiel de la dépendance logicielle des administrations : Microsoft, VMware et Oracle.

Le rapport détaille aussi une fragilité côté données personnelles. Au second semestre 2025, le gouvernement américain a adressé plus de 5 500 demandes de divulgation de données à Microsoft et plus de 60 000 à Google qui y a donné une suite favorable dans 89 % des cas.

Sur l’intelligence artificielle et les data centers, le rapport relève que RTE a réservé 15 gigawatts de capacité de raccordement électrique pour des projets de data centers, soit 24 % de la puissance du parc nucléaire français.

Selon l’analyse de la commission, l’essentiel profiterait à des hyperscalers américains ou à d’autres acteurs extra-européens, contre seulement 1,4 GW pour des opérateurs strictement européens.

29 propositions pour reprendre la main

Le document distingue des recommandations, jugées consensuelles et d’application rapide, et 29 propositions plus structurantes portées par la rapporteure.

Plusieurs axes se dégagent.

Miser sur l’open source comme alternative industrielle.

Le rapport propose de créer une fondation France Libre Open Source (Flos) chargée de pérenniser les briques open source utilisées par l’État, adossée à un fonds (baptisé Logic) venant compléter le Sovereign Tech Fund européen. L’open source deviendrait obligatoire dans les marchés publics d’ici le 1er janvier 2030, et les dépenses des collectivités territoriales dans ce domaine seraient comptabilisées en investissement plutôt qu’en fonctionnement.

Sortir l’école de l’emprise de Microsoft.

La proposition n°5 est sobrement intitulée « Objectif zéro Microsoft dans les écoles ». Elle est accompagnée d’une modification du code de l’éducation pour intégrer l’enseignement des logiciels libres ; le rapport pointant l’ancrage précoce des habitudes numériques chez les élèves comme un facteur clé de la dépendance de long terme.

Verrouiller la continuité de service.

Le texte propose de généraliser les clauses d’entiercement dans les contrats publics afin que l’État conserve l’accès aux éléments techniques indispensables en cas de défaillance d’un prestataire.
Solution plus radicale, une « clause de souveraineté finale » imposerait, pour les fournisseurs jugés structurants, la rétrocession à l’État des éléments nécessaires au fonctionnement du logiciel en cas de revente.

Encadrer les pépites frnçaises de l’IA.

Le rapport suggère que l’État puisse détenir des actions spécifiques (golden shares) dans Mistral AI et ChapsVision ouvrant un droit de blocage sur certaines décisions capitalistiques stratégiques. Il propose aussi le remboursement des aides publiques (aide à l’amorçage, crédit d’impôt recherche) en cas de vente rapide d’une start-up française à un acteur extra-européen.

Un moratoire sur les data centers

Freiner la course aux data centers.

Face à la concentration des capacités électriques réservées au profit d’acteurs étrangers, la commission propose un moratoire sur les projets de data centers ne répondant pas à un impératif de souveraineté, assorti d’un contrôle public renforcé de leur déploiement.

Muscler l’arsenal juridique et institutionnel.

Le rapport plaide pour l’activation du règlement de blocage européen et, si nécessaire, de l’instrument anti-coercition face à l’application extraterritoriale du droit américain. Il recommande la création d’une procédure de recours collectif au titre du RGPD  et d’un véritable ministère du numérique de plein exercice doté d’une autorité interministérielle aux prérogatives renforcées. Il serait complété par une délégation parlementaire dédiée au numérique.

Fruit d’un travail consensuel entre groupes politiques que tout oppose par ailleurs, de LFI aux Républicains, le rapport doit désormais alimenter deux rendez-vous législatifs annoncés pour l’automne et l’hiver. D’abord l’examen du projet de loi sur la résilience des infrastructures critiques et la cybersécurité qui est attendu à partir du 21 septembre. Ensuite, le projet de loi de finances pour 2027.

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Avec Sophos Fusion, les choses changent… mais essentiellement sous le capot.

Pas de nouveau produit, ni de nouvelle licence : c’est avant tout un rebranding de la console Sophos Central. Il est censé refléter l’évolution de l’architecture sous-jacente, autour d’un lac de données unifié. Sophos parle de « context lake » et promet, par là même, des capacités d’orchestration agentique.

Sophos Fusion concrétise aussi, à en croire l’éditeur britannique, l’intégration de Secureworks (acquis début 2025). Un chantier qui lui a valu de détourner en partie sa R&D du cœur de son offre.

Les offres Sophos MDR, XDR et Next-Gen SIEM seront les premières à basculer sur l’architecture Fusion, au mois d’août.

Sophos Central s’appelait ainsi depuis 2016. Sophos Cloud était la marque initiale.

À consulter en complément :

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Le CRA y ouvre la voie, comme le futur CADA : l’UE doit accroître son empreinte dans la gouvernance des fondations open source.

La Commission européenne a récemment formalisé cet objectif. L’essentiel des ressources de ces organismes proviennent aujourd’hui des États-Unis et de Chine, reconnaît-elle.

La fondation OpenClaw en est un exemple. Elle avait commencé à se structurer lorsque le créateur du projet éponyme avait rejoint OpenAI. C’était en février 2026. Aujourd’hui, elle a un statut juridique (organisation à but non lucratif de droit américain), des sponsors financiers et une équipe à temps plein.

L’essentiel des 10 membres de cette équipe sont localisés en Amérique du Nord et ont fait leur carrière sur place. Parmi eux, il y a, côté technique, Patrick Erichsen et Dallin Romney, cofondateurs de Continue Dev (acquis par Cursor). Sur l’opérationnel, on peut citer :

• Jennifer Vescio (directrice des partenariats), ancienne directrice bizdev d’ESPN, d’eBay, de Verizon puis d’Uber
• Matthew Jasie (directeur financier), qui a occupé des postes à responsabilités dans le monde universitaire, puis dans une filiale d’Havas et chez Jabra, entre autres
• Kelly Pike (directrice ressources humaines), qui s’est occupée du recrutement dans plusieurs organisations après avoir été responsable PME puis secteur public chez Lenovo

Un écosystème entre l’Amérique du Nord et l’Asie

La fondation OpenClaw cherche d’autres profils pour son équipe technique, à 200-300 k$ par an. Elle propose la même fourchette de rémunération pour des forward-deployed engineers. Et un peu plus pour des product designers (250-350 k$).

Des postes sont également ouverts pour s’occuper des relations développeurs en Amérique du Nord et en Asie-Pacifique. Mais pas en Europe.

Même « tendance géographique » chez les organisations que représentent les 28 gestionnaires (maintainers) actuels d’OpenClaw. Ils sont 4 à travailler pour Microsoft, autant pour NVIDIA. On en trouve 3 d’OpenAI comme de Tencent. Deux sont de la maison Atlassian. Xiaomi, Red Hat et Hugging Face, notamment, comptent un représentant.

Microsoft, NVIDIA et OpenAI sont sponsors financiers de la fondation, à l’instar de l’université du Michigan. Le premier s’est appuyé sur OpenClaw pour lancer l’assistant IA Scout. Le deuxième a développé NemoClaw, qui associe ses modèles Nemotron à un runtime maison (OpenShell) doté de primitives de sécurité spécifiques. Le troisième a constitué une équipe interne dite Claw Labs, sous la responsabilité du fondateur d’OpenClaw.

La sécurité, chantier prioritaire d’OpenClaw

Tencent a travaillé en particulier sur la sécurité d’OpenClaw. C’est une priorité du projet, fortement décrié – voire déconseillé – pour ce motif. Afin de réduire la surface d’attaque, des travaux d’allégement du cœur fonctionnel ont été engagés, diverses capacités étant déportées dans des modules complémentaires.

Le registre ClawHub a lui aussi été « durci ». Un agent Codex évalue désormais chaque skill publiée, en s’appuyant sur trois scanners. En l’occurrence :

• Une analyse statique « maison »
• VirusTotal pour la détection des malwares
• NVIDIA SkillSpector pour de l’analyse sémantique (détection des instructions cachées, des chemins de code risqués, etc.)

Un système de packages officiels est par ailleurs à l’étude. Tout comme une liste d’« éditeurs de confiance » (trusted publishers) et l’intégration d’un signal de confiance fondé sur l’usage de fs-safe.

En attendant, OpenClaw a renforcé la vérification des commandes shell, en intégrant l’évaluation des wrappers -c pour détecter les chaînes contenant des exécutables. Il a aussi intégré un proxy pour contrôler plus finement les URL sortantes.

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Pendant des années, le cloud a été présenté comme une trajectoire presque évidente : il fallait migrer, quitter progressivement les infrastructures privées pour rejoindre le cloud public.

Cette opposition a perdu de sa pertinence à mesure que les systèmes d’information se sont complexifiés et que les enjeux de souveraineté, de sécurité et d’innovation se sont rapprochés.

Dans ce contexte, l’hybridation ne relève pas d’un compromis prudent entre l’ancien et le nouveau monde ; elle traduit une approche plus fine, consistant à admettre que tous les usages n’ont pas vocation à être traités dans le même environnement.

Pour les dirigeants, le sujet n’est donc plus de choisir un camp entre cloud privé et cloud public, mais de construire une trajectoire permettant d’accéder aux technologies avancées sans perdre la main sur les données et les dépendances.

Diversification des fournisseurs et maîtrise : deux logiques distinctes

La confusion entre multicloud et cloud hybride reste fréquente. Le multicloud répond le plus souvent à une logique de diversification : multiplier les fournisseurs, éviter de mettre tous ses œufs dans le même panier, accéder à des services complémentaires ou conserver un levier de négociation.

Cette approche peut être utile, mais elle ne garantit pas, à elle seule, davantage de liberté. L’idée selon laquelle des workloads pourraient être déplacés simplement d’un opérateur à un autre reste théorique : les plateformes ont leurs adhérences techniques, tandis que les contrats créent des dépendances économiques.

L’hybridation répond à une logique différente : choisir le bon environnement pour le bon usage, selon la criticité des données et le niveau de confiance requis, au lieu de faire se confronter plusieurs clouds entre eux.

L’IA impose un arbitrage entre puissance et protection des données

L’essor de l’IA rend ces arbitrages plus concrets. Les infrastructures nécessaires, notamment autour des GPU, sont coûteuses, évoluent rapidement et s’amortissent sur des cycles courts. Pour une entreprise dont le métier n’est pas l’informatique, financer seule des infrastructures GPU et des capacités de calcul qui évoluent aussi vite peut difficilement constituer une stratégie durable.

Pour autant, l’accès à ces capacités devient indispensable. Les organisations veulent développer des modèles, traiter des données et créer de nouveaux services, mais toutes les données ne peuvent pas être exposées dans n’importe quel environnement, surtout lorsqu’elles relèvent d’activités sensibles ou régulées.

C’est là que l’hybridation prend tout son sens : certaines entreprises ont déjà lancé des usages data ou IA sur des plateformes cloud américaines et cherchent à replacer une partie de ces applications dans un environnement de confiance ; d’autres, notamment dans la banque, ont peu migré vers le cloud public, mais doivent trouver des capacités complémentaires à leur cloud privé.

L’enjeu reste le même : accéder à l’innovation sans abandonner la maîtrise.

De l’usage sensible au périmètre de confiance

C’est précisément lorsque les usages touchent à la data, à l’IA ou à des environnements régulés que la notion de confiance cesse d’être théorique. Parce qu’elle va au-delà de la simple localisation des données, elle doit s’appuyer sur des garanties vérifiables, qu’il s’agisse des exigences HDS pour certains usages de santé ou de SecNumCloud pour les environnements les plus sensibles, auxquelles s’ajoutent la protection contre certains risques d’extraterritorialité, la sécurité et la réversibilité.

Cette réversibilité ne peut pas être seulement une clause dans un contrat. Elle dépend des choix d’architecture, des licences, des composants utilisés et de la capacité de l’organisation à comprendre ce qu’elle confie à ses fournisseurs, car externaliser n’a jamais signifié renoncer à maîtriser.

Cette logique de confiance n’implique pas de tourner le dos aux grandes plateformes cloud. Elle conduit plutôt à mieux qualifier leur rôle dans l’architecture globale. Les hyperscalers conservent une place majeure pour de nombreux services industrialisés, et les grandes organisations continueront naturellement à s’appuyer sur eux pour une partie de leurs usages.

Mais ce modèle n’a pas vocation à couvrir toutes les situations. Pour les usages sensibles, régulés ou critiques, le cloud hybride permet de composer plusieurs environnements sans opposer innovation et maîtrise.

*Eric Haddad est CEO de Numspot

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La Commission européenne hausse le ton. Elle vient de saisir la Cour de justice de l’Union européenne (CJUE) d’un recours contre quatre États membres ( la France, l’Espagne, l’Irlande et les Pays-Bas ) pour défaut de transposition de la directive NIS 2 sur la sécurité des réseaux et des systèmes d’information.

Une procédure qui pourrait coûter cher à Paris.

Bruxelles avait fixé l’échéance de transposition dans les droits nationaux au 17 octobre 2024. Un délai que la France, comme trois de ses partenaires européens, n’a pas respecté.

La procédure ne date pourtant pas d’hier. Elle a été enclenchée dès le 28 novembre 2024, à l’origine à l’encontre de 23 pays de l’Union. Depuis, 19 d’entre eux ont régularisé leur situation, après avoir reçu mises en demeure et avis motivés de la part de la Commission.

Il ne reste donc plus que quatre mauvais élèves, dont la France, qui s’exposent désormais à un passage devant les juges de Luxembourg.

Un désaccord sur les portes dérobées

Attendu à l’ordre du jour de la session parlementaire extraordinaire de juillet, le Projet de loi relatif à « la résilience des infrastructures critiques et au renforcement de la cybersécurité » qui porte la transposition de NIS 2 en droit français n’y figure pas.

Cet énième report déplace la discussion en septembre.

Le blocage hexagonal ne relève pas d’un simple retard administratif. Il tient à un désaccord de fond sur l’article 16 du projet de loi, censé inscrire dans la loi française l’interdiction, pour les fournisseurs de services de chiffrement, d’intégrer des portes dérobées (backdoors) dans leurs produits.

Un point sensible pour certains parlementaires, députés comme sénateurs, qui redoutent qu’une telle interdiction n’entrave la capacité des services de renseignement français à accéder, de manière ciblée et sous contrôle judiciaire, aux communications chiffrées d’individus placés sous surveillance.

Signe que le sujet inquiète jusqu’au sein des autorités françaises elles-mêmes ; Vincent Strubel, directeur général de l’Anssi, a regretté devant le Sénat l’absence de transposition de NIS 2.  Tout en rappelant que ce retard ne dispensait pas les entreprises et les collectivités de se préparer dès à présent aux nouvelles exigences.

« L’incertitude réglementaire perturbe la commande cyber et ralentit les décisions d’investissement. Elle impacte l’ensemble des organisations, y compris celles déjà soumises à des cadres réglementaires, dans la mesure où NIS2 élargit significativement les périmètres et les niveaux d’exigence. » regrette Fabrice Bru, le Président du CESIN, première association française des RSSI.

Amende forfaitaire et astreintes journalières à la clé

C’est là que le bât blesse pour les finances publiques. Dans le cadre de sa saisine de la CJUE, la Commission européenne demande explicitement à la Cour d’imposer des sanctions financières. Soit une somme forfaitaire assortie d’astreintes journalières qui continueraient de courir jusqu’à la notification d’une transposition complète du texte. Autrement dit, plus le gouvernement tarde, plus la facture s’alourdit.

Reste désormais à l’exécutif de trancher entre le maintien de sa position sur le chiffrement et le risque de voir la France condamnée à payer, chaque jour, le prix de son inaction législative.

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IBM ne vaut plus qu’environ 200 milliards $*.

Ce 14 juillet 2026, son action s’est effondrée de 25 % après un profit warning. Alors que le marché attendait 17,9 Md$ de CA et 3,01 $ d’EPS sur Q2, l’entreprise ne prévoit que 17,2 Md$ et 2,93 $. Principal responsable : l’activité infrastructure, dont les revenus reculeraient de 7 % sur un an.

IBM l’admet : les mainframes n’ont pas délivré les résultats commerciaux attendus. Il l’impute essentiellement à la réaffectation des budgets au hardware (serveurs, stockage, mémoire) en anticipation des hausses de prix qu’engendre la course à l’IA. Le phénomène, qui s’est manifesté dans les dernières semaines de juin, avait été anticipé. Mais pas son ampleur. Dans ce contexte, « beaucoup de deals [mainframe] n’ont pas été clos dans les délais attendus ».

Une première tempête boursière avec la modernisation cobol

IBM estime que la cybersécurité a été un autre motif de « distraction » de la clientèle au cours du trimestre. Son discours contraste en tout cas avec celui tenu fin janvier lors de la présentation des résultats annuels. Sur l’exercice 2025, le chiffre d’affaires avait crû de 8 %. L’activité infrastructure avait progressé de 12 %, portée par la génération z17 lancée au moins de juin.

Le groupe a connu, cette année, une autre dégringolade boursière « couleur IA ». C’était le 23 février. Le déclencheur : un post d’Anthropic sur la modernisation cobol avec Claude Code. Il avait dû défendre l’idée que le vrai travail n’était pas la traduction du code, mais l’ingénierie système : reconception de l’architecture data, remplacement du runtime, maintien de l’intégrité du traitement des transactions, etc.

Parallèlement à IBM, d’autres valeurs « software » ont souffert en Bourse ce 14 juillet. Parmi elles, Microsoft (- 3 %), Salesforce (- 6 %) et Workday (- 10 %).

* IBM valait encore plus de 300 Md$ début juillet, à l’issue de deux semaines d’une nette progression amorcée avec l’annonce de sa technologie sub-1 nm.

Illustration générée par IA

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Exprimer des valeurs sous forme de divisions imbriquées : c’est le principe des fractions continues.

IBM Research les a mises à contribution dans le cadre d’une famille d’architectures dite CoFrGeNet (Continued Fraction Generative Networks). Elles sont censées pouvoir remplacer, avec un minimum de modifications des procédures d’entraînement et d’inférence, deux composants-clés des modèles transformateurs : le mécanisme d’attention et les réseaux à propagation avant.

Une seule division pour épargner les GPU

Appliquées aux réseaux de neurones, les fractions continues produisent des « échelles » de calcul où chaque niveau dépend de la réciproque du précédent. En ensembliser suffisamment apporte une capacité « universelle » d’approximation des nombres, tout en préservant la chaîne causale de génération des tokens.

Sous leur forme classique, ces fractions nécessitent de calculer, à chaque échelon, une division, opération coûteuse sur les GPU. IBM Research en a donc transformé l’écriture en un ratio de deux polynômes caculés de manière récursive : les constituants. Il n’y a ainsi plus qu’une division à effectuer, qu’importe la profondeur de la couche.
Le bénéfice se ressent tant à l’inférence qu’à l’entraînement, la propagation arrière sur les implémentations PyTorch standards exigeant autant de divisions qu’il y a de couches.

Une méthode efficace… surtout sur une ancienne architecture

Les évaluations ont consisté à comparer, sur deux architectures (GPT2-xl et Llama 3), un modèle de base avec trois variantes CoFrGeNet remplaçant soit l’attention, soit la propagation avant, soit les deux. IBM Research en a ajouté deux utilisant respectivement l’attention dense et l’attention parcimonieuse.

L’essentiel des chiffres communiqués concernent GPT2-xl. Sur Llama 3, la comparaison est sans doute moins favorable, le modèle de base exploitant déjà un mécanisme d’attention efficace (GQA). On le constate d’ailleurs sur plusieurs benchmarks, après un préentraînement sur un mix de 2000 milliards de tokens issus de 9 datasets.

Pour l’architecture GPT2-xl, IBM Research annonce des résultats sur plusieurs plans. Parmi eux, la perplexité sur 6 benchmarks après un préentraînement sur deux datasets (OpenWebText et GneissWeb 35B).

Un gain de temps à l’entraînement et à l’inférence

Au-delà des scores, on observera la différence de taille entre le modèle de base (1,5B) et ses variantes. Cela joue positivement sur les durées d’entraînement et d’inférence, dans des proportions similaires d’un dataset de préentraînement à l’autre.

IBM Research mentionne aussi des indicateurs de performance sur la suite GLUE (classification) après fine-tuning.

Tous ces scores ne tiennent pas contre d’une autre optimisation, indépendante de l’approche CoFrGeNet : une méthode incrémentale d’entraînement fondée sur l’introduction progressive des couches.

À expérimenter avec l’architecture Mamba

La méthode CoFrGeNet est compatibles avec les autres stratégies d’optimisation tels le pruning et l’attention à fenêtre glissante. Elle semble encore plus efficace sur les architectures MoE. Chaque expert se bornant à un sous-ensemble de tokens, le potentiel de compression est plus grand.

Face à la lourdeur des divisions, et malgré l’astuce des constituants, IBM Research dit réfléchir à des solutions logicielles et matérielles (il parle de FPGA et de processeurs analogiques). Il admet aussi qu’il faudrait réaliser l’expérience sur des architectures alternatives à Transformers. En tête de liste Mamba, qu’il a largement adoptée avec ses LLM Granite 4.0.

Mamba remplace le composant d’attention par un mécanisme inspiré de la théorie du contrôle : les SSM (State Space Models). Avec eux, la montée en charge est linéaire – et non quadratique*. On permet aux paramètres SSM d’être fonction de l’input, de sorte qu’une sélection des informations à conserver s’opère au moment de la mémorisation. Et non au moment de la remémoration comme c’est le cas pour les transformateurs.

* Dans les modèles transformateurs, le mécanisme d’attention constitue un goulet d’étranglement, du fait qu’il utilise une forme de cache clé-valeur permettant à chaque token d’accéder aux précédents lors de la prédiction. Plus la taille de contexte augmente, plus l’empreinte mémoire et la latence augmentent, de façon quadratique.

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Interactif, embarqué, agentique… Dans le champ de l’ABI (analytics & BI), les offreurs ne sont plus rares à privilégier ces modes de consommation aux dépens des rapports formatés.

Google, Salesforce et ThoughtSpot en font partie, d’après Gartner, qui les a désignés « leaders » dans l’édition 2026 du Magic Quadrant dédié à ce marché.

Oracle n’est plus « leader » de l’ABI ; AWS le devient

Moins détaillés que l’an dernier, les critères fonctionnels à respecter impérativement ont peu évolué. Ils s’agissait, dans les grandes lignes, de proposer des briques de :

• Gouvernance (contrôle des accès, certification du contenu, suivi de l’utilisation…)
• Préparation de données (avec glisser-déplacer et création de modèles analytiques)
• Insights agentiques (faire remonter de manière (semi-)automatique des anomalies, des clusters, des prévisions, etc.)
• Anayse en langage naturel
• Modélisation sémantique (édition code ou visuelle de la logique métier)

La gestion de l’analyse embarquée (applications, sites, portails…) était facultative. Comme, entre autres, la fourniture d’un catalogue d’analytics (bibliothèque d’assets).

Le Magic Quadrant se structure en deux axes. L’un, dit « exécution », restranscrit la capacité à répondre à la demande (expérience client, qualité des produits/services…). L’autre, dit « vision », reflète les stratégies (ventes, marketing, innovation…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Sur l’axe « vision » :

Cinq des « leaders » de l’an dernier le sont toujours : Google, Salesforce et ThoughtSpot, donc, ainsi que Microsoft et Qlik. Oracle est l’exception : ayant rétrogradé en « exécution », il est passé chez les « visionnaires ». Gartner note, en particulier, le peu de visibilité de son offre Oracle Analytics Cloud. Et son adoption peu fréquente en tant que solution autonome, « détachée » du reste de l’écosystème Oracle.

AWS, salué sur les workflows agentiques…

AWS, au contraire, passe de « challenger » à « leader » avec Amazon Quick. Il se distingue par l’intégration de cette offre au reste de sa pile data & analytics, favorisant les déploiements à grande échelle et la gestion centralisée. Autres bon points : la tarification, jugée transparente, et le niveau de gestion des workflows agentiques, y compris en connexion avec des systèmes externes (Gartner mentionne Jira et ServiceNow en plus des intégrations OpenAPI et MCP).

… mais pas sur l’administration

S’il peut se connecter aux principaux clouders, Amazon Quick propose des flux plus riches avec AWS (sources de données et services). Il a par ailleurs une plus petite communauté d’utilisateurs que les principaux concurrents : attention à la disponibilité de compétences. Gartner pointe également une administration fragmentée : le monitoring, l’audit et la gestion des coûts passe par des services AWS externes à Amazon Quick.

Une gouvernance exhaustive chez Google…

Sur Looker, Gartner apprécie le moteur de raisonnement à base de Gemini 3. Il salue aussi les capacités de création de modèles de données sémantiques avec le langage LookML. Et les possibilités de gouvernance (cadre de certification des assets, audit « exhaustif », contrôle de version natif basé sur Git, agents de monitoring personnalisables…)

… mais une perception « dev-centric » qui demeure

Malgré l’ajout de fonctionnalités en self-service et en langage naturel, Looker demeure perçu avant tout comme un outil pour les développeurs et les data engineers. Il est par ailleurs vendu essentiellement comme composante de la pile analytics de Google Cloud : utilisé avec d’autres clouders, ses arguments différenciants sont moindres. Par ailleurs, comme sus-évoqué, la gestion du reporting standardisé est limitée, au profit de l’interactif et de l’embarqué.

Microsoft Fabric, un avantage…

La part de marché de Power BI favorise l’accès à des compétences, à du support et à des ressources de formation. Son intégration « profonde » avec des applications comme Teams et Excel est un avantage pour qui a standardisé sa productivité sur Office. Autre point distinctif : l’offre Microsoft Fabric, qui unifie data engineering, warehousing et BI en un SaaS, minimisant ainsi l’effort d’intégration.

… autant qu’un inconvénient

Revers de la médaille : difficile de faire sans Microsoft Fabric si on veut tirer le maximum de Power BI. Attention par ailleurs au risque de prolifération d’espaces de travail et de contenu, tant il est simple d’en créer (risque de doublons et de fragmentation des modèles sémantiques). Gartner pointe aussi le système des « capacités Fabric Copiot », destiné à collecter et facturer l’utilisation de Copilot par des groupes spécifiques d’utilisateurs. Il exige un suivi actif pour maîtriser la consommation et maintenir les performances.

Le moteur in-mem, point fort de Qlik…

Qlik a droit à un bon point pour son architecture de type « essaim d’agents ». Et pour ce qu’elle apporte tant en matière d’analyse que de routage des alertes et de déclenchement d’actions. Autre point fort : le moteur d’analyse en mémoire, qui favorise le passage à l’échelle en permettant une exploration libre sans chemins de requête prédéfinis. Gartner y ajoute les options de déploiement (sur site, en cloud ou hybride, en plus d’une « large gamme » d’intégrations de sources de données et de systèmes d’entreprise).

… mais source potentielle de compromis

Contrairement à ses principaux concurrents, Qlik n’a pas de cloud d’infrastructure ou de suite logicielle d’entreprise référente. Il s’appuie beaucoup sur son cache in-memory propriétaire, ce qui suppose de mesurer le compromis pour qui a une stratégie de requête directe. À noter aussi la possibilité d’apporter ses propres LLM… mais l’absence d’outils natifs pour les gouverner.

Une grande communauté pour Tableau…

Les ressources que produit la vaste communauté de Tableau favorisent la prise en main de la solution, dont le déploiement s’avère par ailleurs flexible (version cloud managée, autogestion sur site ou en environnement IaaS, ou modèle hybride). Gartner apprécie aussi les capacités visuelles de préparation de données, avec une carte interactive du pipeline.

… mais la crainte de dépendances à Salesforce-

La tarification et le packaging des capacités entre les niveaux Standard, Enterprise et Tableau+ ne sont pas sans soulever des questions. La dépendance à la pile Salesforce non plus. La tendance chez les acheteurs est à considérer que les fonctionnalités agentiques « avancées » délivrées via Agentforce et Data Cloud peuvent créer un verrouillage. De plus, comme Looker, Tableau se révèle limité sur le reporting standardisé. Il lui favorise les visualisation interactives et l’exploration agentique.

ThoughtSpot se distingue sur le conversationnel…

ThoughtSpot se distingue positivement sur l’aspect conversationnel, avec son agent Spotter comme emblème. Gartner salue plus globalement les capacités d’orchestration de workflows agentiques. Et les possibilités de connexion à des couches sémantiques externes (dbt et Looker via Open SQL, notamment).

… mais moins qu’il fut un temps

Avec l’option de licence à la consommation, la prévision des coûts peut se compliquer à mesure que l’usage croît. ThoughtSpot n’a par ailleurs plus son avantage historique sur le traitement du langage naturel. Et donc, comme Google et Salesforce, il ne se concentre pas sur le reporting standardisé, à tel point que des outils complémentaires peuvent s’avérer nécessaires.

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« Rejoignez Æther Infrastructures, la première IA Gigafactory qui tente d’être en carbone négatif […] »

Fin janvier 2026, Alain Wilmouth, président-directeur général de 2CRSi, avait glissé cet appel en réponse à un post LinkedIn de Julie Galland. L’intéressée évoquait la mobilisation du CEA – dont elle est directrice de la recherche technologique – pour la conception de datacenters « plus sobres en énergie ».

Æther Infrastructures existait alors depuis juin 2025, mais évoluait encore essentiellement sous les radars. Le consortium allait être mis en lumière mi-février 2026 lors du sommet Choose France. Pour son compte, 2CRSi avait annoncé l’ouverture d’une « négociation exclusive » destinée à acquérir un site industriel dans le Grand Est.

Ce site « pourrait progressivement évoluer d’une puissance électrique initiale de 40 MW à un maximum de 300 MW », nous affirmait-on. Il allait s’inscrire dans une « feuille de route plus large visant à structurer, à terme, un réseau de sites interconnectés, notamment en Allemagne et au Luxembourg ». Il était question – sans échéance calendaire officielle – d’installer des serveurs à « plus de 130 kW par baie » et d’y intégrer « les prochaines générations de processeurs » (on nous citait Vera Rubin et AMD Instinct). Tout en facilitant l’accès « bare metal » aux « acteurs technologiques européens émergents, telles que [sic] SiPearl, Axelera, Vsora ou encore Vates ».

2CRSi se disait à la fois initiateur industriel et coordinateur technique du projet. Cotée en Bourse, la PME alsacienne conceptrice et fabricante de serveurs avait pris soin de préciser qu’une structure distincte, « regroupant des partenaires spécialisés » assurerait le portage financier, immobilier et énergétique. Il n’y aurait ainsi pas d’impact sur son bilan…

La composition et le calendrier d’Æther se précisent

Il y a encore quelques semaines, on promettait, chez 2CRSi, un démarrage « dès fin 2026 ». Désormais, on parle de 2027. Mais aussi de deux sites, dans la région de Strasbourg. Le premier (FR-SXB1) a déjà les installations et les autorisations administratives requises. Une acquisition définitive est visée pour fin octobre 2026 au plus tard. Le deuxième (SXB-2) devrait démarrer « quelques mois plus tard, sous réserve d’une finalisation de l’acquisition définitive du site avant la fin décembre 2026 ». L’objectif final a été relevé à plus de 400 MW.

Les démarches sont portées par une SAS au capital de 1 M€ créée en avril 2026 : Æther Infrastructures. Basée à Sarreguemines (Moselle), elle a pour président… la holding d’Alain Wilmouth.

Dans ce contexte, le consortium Æther s’officialise candidat au futur appel d’offres de la Commission européenne sur les AI Gigafactories. En parallèle, il détaille sa composition. On recense 13 membres fondateurs. Dans l’ordre alphabétique :

• 2CRSi
• Axelera AI (Pays-Bas ; puces accélératrices)
• Dassault Systèmes
• Demathieu Bard (entreprise de la construction ; siège social en Moselle)
• Électricité de Strasbourg
• Equans (énergie et services ; groupe Bouygues)
• Haffner Energy (carburants renouvelables ; siège social dans la Marne)
• Nhood (opérateur prestataire en immobilier mixte ; siège social dans le Nord)
• OUTSCALE (filiale cloud de Dassault Systèmes)
• Projex (conseil et ingénierie en bâtiment ; siège social dans le Nord)
• SiPearl (processeurs ; siège social dans les Yvelines)
• Socomec (équipements électriques ; siège social dans le Bas-Rhin)
• Viridien (services géoscientifiques ; siège social dans l’Essonne)

Déjà plus de 6 mois de retard pour l’appel d’offres

SiPearl, évoqué à Choose France, est donc bien de la partie. Au contraire de VSORA, qui a rallié un consortium concurrent : AION. Celui-ci, structuré il y a environ un an, fédère une trentaine d’organisations. Il estime que son projet d’AI Gigafactory pourrait nécessiter 10 milliards d’euros d’investissements. Il cible une première tranche de l’ordre de 100 MW. Sans préciser, en l’état, où cette capacité sera implantée.

La Commission européenne a promis 20 Md€ de financements pour 5 projets d’AI Gigafactories. Dont environ 8 Md€ de subventions publiques, à 50-50 entre l’UE et les États membres qui accueilleront ces infrastructures. Son AMI, clos en juin 2025, avait engendré près de 80 expressions d’intérêt, pour 60 sites dans 16 pays. Il était alors question de lancer l’appel d’offres au 4^e trimestre 2025.

Cela n’a toujours pas été fait. Désormais, l’AO est prévu « dans le courant de l’été ». En toile de fond, semble-t-il, des doutes sur la disponibilité effective des subventions. Seuls deux projets pourraient en recevoir une au titre du budget de l’UE pour 2021-2027. Les autres pourraient devoir attendre le prochain cadre financier pluriannuel (2028-2034). La situation aurait eu un certain effet dissuasif : il ne resterait plus qu’une dizaine de consortiums en lice.

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C’est un genre d’électeurs que les candidats à la présidentielle ont rarement l’habitude de courtiser : les RSSI

Le CESIN (Club des Experts de la Sécurité de l’Information et du Numérique) qui fédère plus de 1 300 d’entre eux ( RSSI, CISO, directeurs de la cybersécurité) a pourtant décidé de les interpeller directement via  » une lettre ouverte » signée par son président Fabrice Bru.

Leur message est davantage politique que technique : la souveraineté numérique n’est plus une option, elle conditionne désormais la sécurité nationale, la compétitivité économique et la solidité même de la démocratie.

Une menace qui a débordé le seul terrain numérique

En première ligne sur le front des cyberattaques, les RSSI alertent sur une situation critique et largement documentée.

Dans les hôpitaux, les collectivités, les entreprises, les administrations, les attaques se multiplient et perturbent désormais la vie quotidienne, l’économie réelle et la continuité de l’État.

Le CESIN pointe un risque qui dépasse largement le piratage informatique classique. A l’ère de l’IA générative et des deepfakes, une vidéo truquée ou une rumeur savamment orchestrée peuvent suffire à ébranler une décision publique ou la sincérité d’un scrutin.

Le vrai danger, selon l’organisation, n’est pas tant la fraude ponctuelle que l’installation durable du doute et de la défiance dans le débat public.

Le club d’experts inscrit ce diagnostic dans une problématique plus large, déjà identifiée par le rapport Draghi sur la compétitivité européenne : l’Europe risque de perdre pied sur les technologies qui structurent son économie, une dépendance qui fragilise à la fois sa compétitivité et sa capacité d’action stratégique.

Puces électroniques, calcul, cloud, IA, quantique, cybersécurité, connectivité satellitaire, identité numérique, infrastructures de paiement et énergie forment selon le CESIN une chaîne indissociable. Sans semi-conducteurs souverains, pas de data centers ni d’IA crédible ; sans cloud maîtrisé, pas de continuité de service ni de protection durable des données.

Le club salue les initiatives européennes déjà engagées ( Chips Act, EuroHPC, AI Factories ou encore CADA) tout en les jugeant trop dispersées et trop lentes face aux politiques industrielles massives de Washington et de Pékin.

Cinq questions sans langue de bois pour les candidats

Plutôt qu’un énième plan numérique, le CESIN réclame des réponses précises sur cinq points.

Une doctrine claire de souveraineté. Le club demande aux candidats de trancher : quels usages peuvent rester sur le marché mondial, lesquels exigent une maîtrise européenne, et lesquels réclament une autonomie nationale ou européenne renforcée ; notamment pour les fonctions vitales de l’État, les infrastructures critiques, la santé, l’énergie et la défense. Il réclame aussi une exigence de standards ouverts, interopérables et réversibles pour éviter les enfermements technologiques.

Passer d’une Europe de la règle à une Europe de la capacité. Pour le CESIN, les textes européens comme NIS2, DORA, le Cyber Resilience Act ou l’AI Act sont nécessaires mais ne suffisent pas. La norme ne construit pas, à elle seule, la souveraineté. Le club veut voir la France porter une simplification réglementaire sans affaiblissement des exigences, et investir dans l’ingénierie, les logiciels européens et la recherche.

Une véritable politique industrielle du numérique critique. Mobilisation pérenne de France 2030, de Bpifrance, de la commande publique, soutien aux champions européens et préférence stratégique assumée quand les intérêts vitaux sont en jeu ; le CESIN veut une stratégie industrielle qui traite aussi la question des compétences, de la formation et de l’attractivité des métiers cyber.

Une gouvernance lisible. Le club juge que la multiplication des acteurs français (ANSSI, Campus Cyber, DIAN, DINUM, DITP) devient une faiblesse sans autorité claire. Il demande que le rang et le titre ministériel du responsable politique du « numérique critique » reflètent un poids réel dans les arbitrages interministériels, budgétaires et européens. Un sujet qu’il juge trop souvent traité comme une simple question de protocole.

Préparer le pays aux chocs numériques et géopolitiques. Cloud Act américain, tensions sino-américaines, fragilité des chaînes d’approvisionnement… Le CESIN appelle à cartographier les dépendances, tester la réversibilité des systèmes, sécuriser les fournisseurs et muscler la résilience des PME, ETI, collectivités et opérateurs essentiels. Pour l’organisation, la résilience ne consiste pas à redémarrer après une attaque mais à continuer de fonctionner malgré la crise.

« La cybersécurité n’est pas un supplément à la souveraineté »

Le message final du CESIN se veut sans appel : la cybersécurité n’est pas un supplément d’âme de la souveraineté, elle en est l’une des conditions essentielles.

Sans politique industrielle ambitieuse, prévient le club, il n’y aura ni IA européenne crédible ni maîtrise technologique durable. Sans protection efficace des services publics, c’est la confiance démocratique elle-même qui vacille.

Le CESIN se dit prêt à mettre l’expertise de ses membres au service de cette ambition. A condition qu’une vision politique et industrielle soit enfin à la hauteur des enjeux que les RSSI affrontent sur le terrain.

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« Aujourd’hui, déployer un modèle de fondation à l’échelle exige une équipe infra dédiée. Demain, cela devra être aussi simple que d’initialiser une base de données sans serveur. »

Ce pitch, c’est celui d’Inferact. L’entreprise a émergé début 2026 aux États-Unis, pour développer une activité commerciale autour du serveur d’inférence vLLM. Elle a démarré avec un financement de 150 M$.
Depuis, un autre projet référent a suivi la même trajectoire : SGLang, intégré dans l’offre commerciale de RadixArk. Une entreprise soutenue à hauteur de 100 M$, avec la participation, entre autres, d’AMD, de MediaTek et de NVIDIA.

vLLM et SGLang ont, entre autres concurrents, LLMD. On le doit à a start-up française ZML. Fondée fin 2023, elle a levé 20 M$ avec notamment Kima Ventures, et avec le soutien de personnalités de la tech telles que Yann Le Cun, Solomon Hykes (Docker) et le duo Clément Delangue – Julien Chaumond (Hugging Face).

ZML a choisi le langage Zig

LLMD vient de passer au stade alpha, après un an de preview technique. Pour le moment en accès gratuit, il est néanmoins sous licence fermée… au contraire du framework d’inférence ZML, qui constitue son socle.

Ce framework est écrit essentiellement en Zig, un langage voué à « moderniser » C sur des aspects comme le flux de contrôle, l’appel de fonctions, l’importation de bibliothèques et la déclaration de variables. En utilisant le compilateur XLA et le format de représentation intermédiaire MLIR (sous-projet de vLLM), il convertit des modèles en binaires autonomes ciblant une variété d’accélérateurs. Sans dépendance à Python, ce qui a pour effet de réduire l’empreinte. La v2, sortie en mars, a rendu des concepts plus explicites (mémoire, I/O, placement…), apporté un système de modules d’attention et introduit un mécanisme zero copy qui évite d’avoir à télécharger les modèles sur disque.

5 back-ends, une seule base de code

Promesse de LLMD : une inférence distribuée sur des flottes d’accélérateurs mixtes. Au lancement de la preview technique, il gérait les back-ends CUDA (NVIDIA) et ROCm (AMD). Aujourd’hui, la liste comprend aussi les TPU de Google, le toolkit OneAPI d’Intel et Apple Metal. Les NPU de Tenstorrent sont sur la roadmap. Steeve Morin, président-cofondateur de ZML, évoque régulièrement des fournisseurs de puces européens, parmi lesquels SiPearl et VSORA.

Les familles de modèlesprises en charge en l’état :

• Gemma 3 et 4 (denses + MoE)
• LFM2.5
• LLaMa 2 et 3
• Mistral 3 et Ministral
• Qwen 2, 3, 3.5 et 3.6 (denses + MoE)

LLMD gère le batching continu, la mise en cache des préfixes, l’appel d’outils et le décodage spéculatif (DFlash, sur Gemma 4 pour le moment). ZML a implémenté le parallélisme des tenseurs. Il annonce un démarrage à froid en moins de 20 secondes. Le chargement zero copy est possible depuis Hugging Face, S3 et GCS.

Qwen/Qwen3.6-35B-A3B tok/s on zml/llmd vs vllm (GH200) pic.twitter.com/zC87TER1Rq

— Steeve Morin (@steeve) June 30, 2026

Illustration © Adrian Grosu – Shutterstock

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Scaleway annonce l’acquisition de Qarnot, société spécialisée dans le calcul haute performance (HPC) pour l’ingénierie, la simulation et la recherche.

Avec ce rachat, Scaleway ajoute une offre HPC dédiée à sa plateforme cloud et IA, aux côtés de ses services de cloud et d’intelligence artificielle existants.

Qarnot a développé une technologie de refroidissement liquide direct des serveurs. Selon l’entreprise, ce procédé permet de récupérer jusqu’à 95 % de la chaleur produite par les serveurs HPC, sans effet sur les performances de calcul. Cette chaleur est ensuite réinjectée dans des réseaux de chauffage urbain, des équipements publics ou des sites industriels.

Refroidissement liquide et récupération de chaleur

Qarnot compte parmi ses clients MaiaSpace, Alpine Racing, Natixis et ATR Aircraft. Sa plateforme est utilisée pour des simulations complexes avec des cycles de validation ramenés de plusieurs jours à quelques heures selon l’entreprise et une capacité de calcul ajustable à la demande, sans dépendre d’un cluster interne.

Les deux entreprises s’appuient sur les standards de l’Open Compute Project pour la conception de leurs infrastructures.

Damien Lucas, CEO de Scaleway, indique que l’enjeu porte désormais sur la valorisation de l’énergie consommée par le calcul au-delà de sa seule efficacité et que l’expertise de Qarnot en récupération de chaleur fatale s’inscrit dans cette logique.

Les conditions financières de l’opération ne sont pas communiquées.

En juin dernier, Scaleway avait fait l’acquisition de Saagie qui développe une plateforme de DataOps permettant d’automatiser, orchestrer et superviser les projets de données sur l’ensemble de leur cycle de vie, de la collecte à l’exploitation.

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Après un premier semestre 2025 poussif, la French Tech retrouve des couleurs.

Selon le baromètre EY du capital-risque en France, les start-up hexagonales ont levé 4,6 milliards € entre janvier et juin 2026, soit une progression de 65 % en valeur par rapport à l’an dernier. Un chiffre qui hisse ce premier semestre au troisième rang des meilleurs de la période post-Covid.

Mais attention à ne pas crier victoire trop vite : ce retour des gros montants ne rime pas avec un retour à l’euphorie généralisée.

Le nombre d’opérations, lui, recule : 280 tours de table ont été bouclés, contre 311 un an plus tôt. Résultat, le ticket moyen explose, passant de moins de 9 millions € au S1 2025 à plus de 16 millions € cette année.

L’argent est toujours là mais il se fait plus difficile d’accès et plus concentré.

Un capital-risque « de conviction »

La structure du marché confirme ce mouvement de fond. Les sept opérations dépassant les 100 millions € concentrent à elles seules près de la moitié des montants levés sur le semestre.

À l’inverse, les petits tours de table, sous les 10 millions € restent nombreux mais ne pèsent plus grand-chose dans la masse totale des capitaux investis.

EY parle d’un « capital-risque de conviction », prêt à miser massivement sur les entreprises jugées capables de devenir des leaders mondiaux.

Preuve en est, les cinq plus grosses levées françaises du semestre totalisent à elles seules près de 2 milliards €.

Parmi elles, l’opération d’Advanced Machine Intelligence (AMI Labs), qui a bouclé 890 millions € dès le stade seed. Un montant hors norme pour une entreprise à un stade aussi précoce, symbole de cette nouvelle appétence des investisseurs pour les paris technologiques ambitieux.

L’IA et les logiciels raflent la mise

Sans surprise, les logiciels ( IA en tête) dominent très largement le semestre, avec un peu plus de 1,7 milliard € levés, soit près de 40 % des capitaux investis.

Les fintechs signent un rebond spectaculaire en valeur, les « Life Sciences » poursuivent leur progression, et les technologies de rupture (quantique, semi-conducteurs, infrastructures critiques) confirment leur montée en puissance.

Côté géographie, rien de nouveau sous le soleil : l’Île-de-France concentre à elle seule plus de 80 % des montants levés. Avec l’Auvergne-Rhône-Alpes, les deux régions raflent l’écrasante majorité des capitaux investis dans l’Hexagone.

Londres, Berlin, Paris : trois stratégies

Le baromètre EY met aussi en perspective la performance française à l’échelle européenne.

Les trois grands écosystèmes du continent affichent tous une forte croissance portée par les mégatours : +97 % au Royaume-Uni (14,6 milliards €), +66 % en Allemagne (5,9 milliards €) et +65 % en France (4,6 milliards €).

Mais derrière ces chiffres en apparence homogènes se dessinent trois stratégies bien distinctes.

Le Royaume-Uni, avec 14,6 milliards € levés sur 616 opérations conforte son rang de première place technologique européenne. Ses 22 « mégatours » de plus de 100 millions € concentrent 9,4 milliards €, soit près des deux tiers du marché. Des noms comme Isomorphic Labs, Nscale, Wayve ou Recursive Superintelligence traduisent une ambition assumée : devenir le centre névralgique européen du calcul et de l’intelligence artificielle.

L’Allemagne, de son côté, mise sur la ré-industrialisation technologique. Avec 5,9 milliards € levés sur 213 opérations, dont 3,6 milliards concentrés sur seulement 7 « mégatours ». Berlin structure sa croissance autour de la défense, de la robotique, du spatial et de l’énergie, portée par des entreprises comme Neura Robotics, Helsing ou Isar Aerospace.

La France revendique le profil  du portefeuille technologique le plus diversifié d’Europe. Sa croissance en valeur est comparable à celle de l’Allemagne mais elle repose sur une explosion des « mégatours » (+938 %, passant de 0,2 à 2,1 milliards €) qui compense un recul du nombre d’opérations de 10 %. L’Hexagone aligne des pépites dans l’IA (Mistral, H Company, AMI Labs), le quantique (Pasqal, Alice & Bob, Quobly), l’énergie (Verkor, Electra, GravitHy), le spatial (Exotrail, Latitude, Unseenlabs) ou encore la robotique (Exotec, Wandercraft).

Le vrai défi : changer d’échelle

Pour Franck Sebag, Office Managing Partner d’EY Paris et auteur du baromètre, l’enjeu des prochaines années n’est plus de faire émerger de nouveaux champions mais de leur permettre de changer d’échelle face aux géants britanniques et allemands.

La France dispose d’atouts réels : une recherche académique de premier plan, des entrepreneurs reconnus à l’international, une excellence particulière en mathématiques, en ingénierie, en santé, dans le spatial et le quantique, ainsi qu’un écosystème de financement arrivé à maturité.

Mais rien n’est acquis. Dans un monde où les cycles technologiques s’accélèrent et où les positions dominantes peuvent basculer en quelques années, le rebond de ce semestre ne doit pas se transformer en autosatisfaction, avertit EY.

D’autant que la question de la souveraineté technologique s’invite déjà dans le débat politique à l’approche de la prochaine élection présidentielle. Comment financer la croissance des champions tricolores, accélérer le passage de la recherche au marché et attirer puis retenir les talents ?

Car derrière les levées de fonds, l’enjeu de souveraineté qui se joue est celui de savoir où seront demain conçues les technologies qui structureront la santé, l’industrie, l’énergie et la défense.

Comme le résume l’adage cité dans le baromètre : « If you’re not at the table, you’re on the menu. »

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SAP évite une sanction pour pratiques anticoncurrentielles.

Bruxelles a annoncé avoir rendu juridiquement contraignants les engagements proposés par le groupe allemand pour faciliter le changement de prestataire ou la résiliation de contrat de ses clients, mettant fin à une enquête ouverte en septembre 2025.

Une enquête sur le marché de la maintenance des logiciels on-premise

La Commission européenne avait ouvert une procédure formelle, en septembre 2025, estimant à titre préliminaire que SAP se livrait à quatre pratiques susceptibles de restreindre la concurrence sur le marché européen de la maintenance et du support (M&S) de ses logiciels ERP installés sur site (on-premise).

Bruxelles soupçonnait notamment SAP d’empêcher ses clients de résilier les services de maintenance liés à des licences inutilisées, les obligeant ainsi à payer pour des prestations dont ils n’avaient plus l’usage. La Commission pointait aussi des frais de réintégration et de maintenance rétroactive facturés aux clients revenant vers SAP après une période d’absence — des montants pouvant équivaloir à ce qu’ils auraient payé s’ils étaient restés clients sans interruption.

Deux autres pratiques étaient visées : l’allongement systématique de la durée initiale des licences ERP on-premise, période pendant laquelle la résiliation du contrat de maintenance était impossible, et l’obligation faite aux clients de confier à SAP l’ensemble de la maintenance de leur parc logiciel on-premise, avec un même niveau de service et les mêmes conditions tarifaires pour tous ; les empêchant de panacher plusieurs prestataires selon leurs besoins.

Ces pratiques étaient susceptibles de constituer un abus de position dominante au sens de l’article 102 du Traité sur le fonctionnement de l’UE et de l’article 54 de l’accord sur l’Espace économique européen.

Les engagements pris par SAP

Plutôt que de s’exposer à une amende, SAP a choisi la voie des engagements.

Prévue par l’article 9 du règlement 1/2003, elle permet à une entreprise visée par une enquête de proposer des mesures correctives sans que la Commission n’ait à constater formellement une infraction.

Entre novembre et décembre 2025, Bruxelles a soumis cette offre à un test de marché auprès des parties tierces intéressées, ce qui a conduit SAP à ajuster sa proposition initiale.

Concrètement, SAP s’engage à :

• clarifier les conditions permettant à un client de scinder son parc SAP en plusieurs blocs, afin de confier chacun à un prestataire de maintenance différent, à un niveau de support SAP réduit, ou de renoncer à tout support pour certaines parties ;
• autoriser la résiliation des licences et des frais de maintenance associés dans plusieurs cas précis : produits en fin de cycle de support, échec d’un projet d’implémentation imputable à SAP, insolvabilité ou faillite du client, réduction d’effectifs d’au moins 10 % sur deux ans (avec réduction proportionnelle des licences), ou cession d’activité (avec transfert, transfert partiel ou résiliation des licences selon les besoins du repreneur) ;
• élargir l’accès aux contrats à métrique unique, une méthode alternative de calcul des redevances de licence sur laquelle se basent ensuite les frais de maintenance ;
• clarifier les clauses relatives à la durée initiale des licences, pendant laquelle la résiliation du contrat de support n’est pas possible, et ne plus faire repartir cette durée à chaque nouvel achat de licence ;
• supprimer les frais de réintégration et réduire les frais de maintenance rétroactifs facturés aux clients revenant vers ses services après une période d’absence ;
• mettre en place une structure interne de médiation que les clients pourront saisir s’ils estiment que SAP n’applique pas correctement ces engagements.

Ces engagements sont valables à l’échelle mondiale pour une durée de dix ans. Leur mise en œuvre sera surveillée par un mandataire indépendant, chargé de faire régulièrement rapport à la Commission.

Bruxelles et SAP saluent un accord équilibré

Pour la commissaire européenne à la concurrence Teresa Ribera, la décision doit donner aux clients utilisant les logiciels de gestion d’entreprise sur site de SAP davantage de liberté pour choisir leurs services de maintenance et de support, sans les restrictions jugées inéquitables qui alourdissaient leurs coûts et freinaient la concurrence.

Du côté de SAP, le ton est également à la satisfaction. L’éditeur indique accueillir favorablement la décision de la Commission de clore son enquête, à l’issue d’un dialogue qu’il qualifie de constructif et coopératif, et affirme rester attaché à une concurrence ouverte, au libre choix des clients et à l’innovation. Il présente les engagements pris comme apportant davantage de clarté, de choix et de garanties aux clients gérant des environnements sur site complexes.

SAP précise que ses pratiques de maintenance restent alignées sur les standards du secteur et que la décision porte uniquement sur les politiques de maintenance des logiciels sur site, sans concerner ses offres cloud. Un point que l’éditeur tient à souligner alors qu’il pousse activement sa base installée vers le cloud et ses offres de « entreprise autonome » pilotées par l’IA.

Une épée de Damoclès pour dix ans

Si le mécanisme retenu par Bruxelles permet à SAP d’éviter toute amende immédiate et toute constatation formelle d’infraction, l’éditeur reste désormais sous surveillance.

En cas de non-respect de ses engagements, la Commission pourra lui infliger une amende pouvant atteindre 10 % de son chiffre d’affaires mondial annuel, sans avoir à prouver une nouvelle infraction ou une astreinte journalière de 5 % de son chiffre d’affaires quotidien pour chaque jour de manquement.

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Limitez les permissions de vos agents au strict nécessaire, a fortiori s’ils ont accès à plusieurs dépôts.

Là n’est pas le seul conseil que Noma Security donne aux utilisateurs des workflows agentiques GitHub. Mais c’est probablement celui qui se justifie après la démonstration de l’entreprise israélienne. Elle a, en l’occurrence, mis en lumière une vulnérabilité d’injection de prompt.

Un fichier d’un dépôt privé exfiltré via une issue publique

Les workflows agentiques sont en bêta publique depuis quelques semaines.On les place dans le même dossier que les automatisations déterministes, mais sous forme de fichiers Markdown. On les accompagne d’une configuration YAML (conditions de déclenchement, permissions et opérations autorisées). Une commande CLI convertit l’ensemble en actions exécutables par GitHub Copilot, Claude, Codex ou Gemini.

La vulnérabilité en question repose sur des instructions localisées dans une issue créée au sein d’un dépôt public de l’organisation cible. Son auteur, soi-disant directeur commercial, revient d’une réunion client et demande plusieurs choses :

• Modifier les couleurs d’une page de login
• Lui rappeler le contenu du README dans un dépôt public de l’organisation
• « En plus », lui rappeler le contenu de de même fichier dans un dépôt privé de l’organisation

Le workflow se déclenche après assignation de l’issue. L’agent récupère le contenu desdits fichiers… et les poste dans le fil de discussion, en public.

De grandes permissions impliquent un grand risque

GitHub a des protections contre ce type de scénario. Mais l’ajout de l’expression « en plus » a permis de les déjouer, explique Noma Security.

Telle que présentée, l’attaque peut toucher toute organisation utilisant les workflows agentiques. D’autant plus qu’elle n’exige pas d’authentification (créer une issue dans un dépôt public suffit). Elle aurait cependant échoué si l’IA n’avait pas eu la permission d’accéder au dépôt privé. Difficile, en ce sens, que le problème vient de GitHub, sauf une de ses applications a accordé cette permission.

GitHub lui-même rappelle, dans la documentation de ses workflows agentiques, la nécessité de d’appliquer le principe du moindre privilège. Et de limiter les opérations autorisées. Il précise, à ce sujet, que toute écriture – y compris l’ajout de commentaires – doit être permise explicitement dans la configuration des workflows.

Illustration générée par IA

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