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Imaginez voir une vidéo d’un événement tragique en ligne, puis voir des gens utiliser l’IA pour créer de fausses images liées à cet événement. C’est exactement ce qui s’est passé après la fusillade de Renee Good à Minneapolis. Au lieu d’aider, ces images générées par l’IA ont propagé la désinformation et causé plus de douleur. […]
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L’observabilité a beaucoup évolué au cours de la dernière décennie, à l’époque où on l’appelait encore monitoring. Si auparavant, la technologie servait principalement à maintenir les services et les systèmes en état de marche, l’essor des expériences numériques en fait un outil essentiel pour la continuité d’activité, alimentant la prise de décision pour améliorer la satisfaction des clients, prévenir une défaillance ou même pour déterminer quels produits développer.
Aujourd’hui, l’IA déclenche un nouveau séisme et les pratiques d’observabilité doivent assumer des responsabilités plus lourdes encore : superviser les workloads complexes et dynamiques de l’IA pour en garantir la performance et la fiabilité. Cette évolution fait de l’observabilité non seulement un véritable fondement de l’expérience client, mais aussi un facteur clé d’innovation et de croissance dans les entreprises axées sur l’IA.
Pendant des années, l’observabilité s’est limitée à répondre aux questions : « Qu’est-ce qui s’est passé ? » et « Pourquoi ? ». En 2026, ce paradigme bascule radicalement. Les plateformes d’observabilité deviennent des systèmes d’intelligence pilotés par l’IA, capables non seulement d’expliquer les incidents, mais de les anticiper, de les corriger automatiquement et d’effectuer une auto-réparation pilotée par une IA générative et agentique.
Cette révolution s’appuie sur des LLM et des techniques de recherche augmentée (RAG) appliquées à la télémétrie privée des entreprises : les cahiers de procédures s’automatisent, la corrélation des données s’accélère et l’analyse des causes profondes devient instantanée. Plus besoin de naviguer dans des tableaux de bord complexes ; le langage naturel devient l’interface privilégiée pour interroger les données d’observabilité.
Mais cette IA ne doit pas servir qu’à optimiser les performances techniques. Les organisations les plus matures établissent une corrélation directe entre les signaux techniques et l’impact métier réel. Les indicateurs évoluent : ils ne mesurent plus seulement la latence ou la disponibilité des serveurs, mais le revenu à risque, le coût par demande et l’impact sur l’expérience client.
Cette approche business-centric redéfinit les priorités IT. Chaque décision d’infrastructure, chaque investissement en observabilité, doit être justifié par son impact sur les SLO (objectifs de niveau de service), le MTTR (Mean Time To Resolution) et, à terme, sur la satisfaction et la fidélité des clients. 2026 marque la fin de l’IT en silo, déconnectée des enjeux métiers.
Les factures d’observabilité explosent. C’est malheureusement une réalité pour de nombreuses entreprises. Elles font face à des surcoûts imprévus liés à l’ingestion de données, à la cardinalité élevée et aux fonctionnalités premium. En conséquence, beaucoup consolident leurs chaînes d’outils fragmentées et renforcent le contrôle des coûts liés à l’ingestion, au stockage et à la conservation des données. Pour cela, les organisations se tournent vers les plateformes unifiées, la consolidation étant perçue comme un gain à la fois en termes de coûts et de productivité.
Mais attention : la consolidation ne suffit pas. En 2026, les utilisateurs finaux devront aller au-delà des économies globales et examiner attentivement le modèle de facturation automatique de chaque fournisseur. Les prix liés à ces surcoûts peuvent encore générer des factures d’un montant inattendu si la croissance des données n’est pas étroitement contrôlée.
De même, les acheteurs doivent évaluer la puissance des capacités de gestion du pipeline de données de chaque plateforme (filtrage, routage, fédération et stockage hiérarchisé, par exemple) afin de pouvoir déterminer activement quelles données sont collectées, où elles sont stockées et combien de temps elles seront conservées. Ce n’est qu’en combinant la consolidation avec une facturation transparente et des contrôles rigoureux du pipeline que les organisations peuvent maintenir les dépenses d’observabilité à un niveau prévisible et alignées sur la valeur qu’elles tirent des données.
L’émergence d’OpenTelemetry (OTel) comme standard par défaut marque un tournant majeur. Finie l’époque des agents propriétaires verrouillant les organisations dans des écosystèmes fermés : OTel offre une architecture ouverte et interopérable pour l’ingestion de métriques, de logs et de traces.
Ce qui différenciera les organisations en 2026, ce ne sera plus l’ingestion des données, mais ce qu’elles en font après : analyses à haute cardinalité, espaces de travail guidés par l’IA, workflows intelligents. L’ouverture du standard crée un terrain de jeu égal, où l’innovation se concentre sur la valeur, pas sur le verrouillage technologique.
L’explosion des workloads d’IA et des architectures cloud hyperscale impose une nouvelle norme : l’observabilité des LLM et des agents IA. En 2026, superviser la latence, le coût et le comportement des modèles de langage deviendra aussi critique que de monitorer une base de données. La gouvernance des agents IA, la visibilité des pipelines IA, le suivi des ressources GPU… autant de domaines où l’observabilité devient indispensable.
Parallèlement, les environnements hybrides et à l’edge demeurent ancrés dans le cloud natif et Kubernetes, mais l’observabilité y joue un rôle nouveau : elle devient le catalyseur d’expériences numériques résilientes basées sur l’IA et les API.
En 2026, l’observabilité ne sera pas une simple évolution technologique. C’est une refonte complète du modèle : de la réaction à l’anticipation, de l’infrastructure aux résultats métiers, de la complexité à la transparence, et de l’isolement à l’intégration écosystémique. Les organisations qui maîtriseront ces quatre piliers (observabilité prédictive, alignement métier, maîtrise des coûts et standardisation ouverte) seront celles qui tireront le maximum de valeur de leurs données et de leurs systèmes. Les autres risquent de rester bloquées dans une observabilité fragmentée, coûteuse et inefficace.
*Stéphane Estevez est EMEA Observability Market Advisor chez Splunk
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GPT-4o , Claude Opus, Grok, Llama et j'en passe... On le sait, toutes ces IA sont en concurrence dans votre petit cœur de vibe codeur... Mais voici VRAIMENT ce qui se passe quand vous mettez ces 10 modèles d'IA autour d'une table **pour jouer au Mafia **!
Et vous allez voir, c'est pas beau à voir.
Pour ceux qui connaissent pas, le Mafia (ou Loup-Garou pour les intimes), c'est ce jeu où une équipe de vilains doit éliminer les gentils sans se faire griller. Bref, un jeu de bluff, de manipulation et de mauvaise foi assumée, ce qui en fait le terrain de jeu parfait pour tester si nos chères IA savent mentir.
La chaîne YouTube Turing Games a donc organisé cette petite expérience sociale avec 10 modèles : GPT-4o, GPT 5.1, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet, Grok, Llama 4, DeepSeek, Gemini, Gemini Pro et Kimi.
Trois d'entre eux ont été désignés comme la Mafia (GPT 5.1, Llama 4 et Gemini Pro), un comme le Sheriff capable d'enquêter sur les autres (Grok), et le reste comme de braves couillons de villageois.
Du coup, dès la première nuit, la Mafia a décidé d'éliminer... Claude Opus 4.5. Oui, mon petit cousin virtuel s'est fait dégommer en premier. Au revoir soldat !
Mais le plus trippant, c'est la fin de partie. Après plusieurs tours de discussions, votes et éliminations, il ne restait plus que trois joueurs : GPT 5.1 (Mafia), GPT-4o (villageois) et Gemini Flash (villageois aussi). Pour gagner, GPT 5.1 devait donc convaincre GPT-4o de voter contre Gemini Flash.
Et là, masterclass de manipulation, GPT 5.1 a sorti le grand jeu en mode "Si j'étais vraiment Mafia, pourquoi est-ce que je me serais autant exposé pendant les débats ? Un vrai mafieux se serait fait discret !" Du bluff pur et dur, avec des arguments qui tiennent la route si on regarde pas trop près.
Et le pire c'est que cette andouille de GPT-4o a mordu à l'hameçon en votant contre Gemini Flash, l'innocent.
Game over, la Mafia gagne.
On découvre ainsi que ces modèles ont de vraies capacité pour mentir de manière convaincante. Parce que bon, GPT 5.1 n'a pas fait que mentir mais a construit un vrai narratif bien construit pour piéger son adversaire et ça rejoint les recherches récentes sur les comportements manipulateurs des IA .
Voilà, on dirait bien que ces modèles apprennent à bluffer sans qu'on leur ait demandé... Alors ça vous fait flipper ? Rassurez-vous, c'est un jeu et pas une étude scientifique sur la manipulation des IA donc on ne peut pas en faire une vérité absolue mais quand même, voir un modèle de langage manipuler un autre modèle avec autant d'aplomb, c'est bien fun.
Et le même Youtubeur a fait un suite à sa première vidéo, si ça vous chauffe :
Merci à Xefreh pour le partage de cette pépite.
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ça sent l'idée foireuse.
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