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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