Dernière mise à jour le 11 décembre 2025 L’intelligence artificielle générative n’est plus une promesse lointaine : elle est déjà dans nos salles de classe et dans les cartables de nos élèves. Les réflexes...
L’article 3 alternatives à ChatGPT pour l’éducation qui respectent votre vie privée, vos données et…l’environnement est apparu en premier sur Les Outils Tice.
KIOXIA dévoile aujourd'hui un nouveau SSD M.2. qui porte le nom de Exceria Pro G2. C'est un SSD M.2. NVMe au format 2280 qui profite d'une interface PCI Express 5.0 4x
The post Un nouveau SSD M.2. PCIe 5.0 signé KIOXIA : le Exceria Pro G2 first appeared on Bhmag.Adobe va intégré Photoshop, Adobe Express et Acrobat dans ChatGPT. Les utilisateurs pourront taper une requête dans ChatGPT pour retoucher des photos, créer un graphique, animer des designs ou résumer un PDF, déclenchant automatiquement l’outil correspondant.
Adobe va ainsi toucher les 800 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires de ChatGPT qui devront créer un compte Adobe pour utiliser les applications au sein de ChatGPT.
Ce lancement s’appuie sur l’annonce d’Adobe fin octobre, lorsque l’entreprise avait remanié ses outils de montage vidéo et d’édition d’images pour permettre aux utilisateurs d’exécuter des tâches via des assistants IA conversationnels. L’intégration dans ChatGPT s’inscrit dans la continuité de cette innovation en matière d’IA agentique et du protocole MCP.
En août dernier, Adobe avait lancé Acrobat Studio, transformant les documents statiques en espaces de travail interactifs alimentés par l’IA. Lors de sa conférence Adobe MAX, l’éditeur avait également présenté des assistants IA pour Photoshop et Adobe Express, permettant à chacun de créer en utilisant ses propres mots et d’affiner les résultats avec les outils de classe mondiale de l’entreprise.
Son accord avec OpenAI intervient à un moment où Adobe intensifie ses efforts pour s’adapter aux transformations engendrées par l’IA dans les marchés du design professionnel, tout en élargissant sa portée auprès de nouveaux publics qui découvrent ses applications pour la première fois.
Les termes financiers de l’accord ne sont pas dévoilés.
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Les poids lourds de l’intelligence artificielle passent à l’offensive pour structurer le marché naissant des agents IA.
OpenAI, Anthropic et Block annoncent la création de l’Agentic AI Foundation (AAIF), une nouvelle fondation hébergée par la Linux Foundation. L’ambition : imposer des standards ouverts pour ces systèmes capables d’agir de manière autonome, avant que la fragmentation du marché ne s’installe durablement.
Parmi les membres, on peut aussi citer Cloudflare, Oracle, Cisco, IBM Salesforce.
L’initiative ne sort pas de nulle part. En s’appuyant sur la Linux Foundation, les trois fondateurs reprennent un modèle de gouvernance qui a fait ses preuves dans l’open source : transparence des décisions, règles publiques et représentation équilibrée des contributeurs. Un choix qui vise à rassurer les entreprises, réticentes à dépendre d’un seul fournisseur pour des technologies aussi critiques.
Car l’enjeu est de taille. Après des années d’expérimentation, les agents IA sortent des laboratoires pour devenir une infrastructure d’entreprise à part entière. Ces systèmes, capables de planifier et d’exécuter des tâches complexes avec un minimum de supervision humaine, soulèvent des questions majeures de sécurité, d’interopérabilité et de verrouillage technologique.
L’AAIF démarre sur des bases concrètes, avec trois projets open source déjà largement adoptés par les développeurs. Anthropic apporte le Model Context Protocol (MCP), un protocole permettant de connecter les modèles de langage à des outils et systèmes externes de manière standardisée. Une brique essentielle pour orchestrer des agents capables d’agir dans des environnements complexes.
De son côté, Block contribue avec goose, un framework modulaire conçu pour construire et déployer des agents IA extensibles.
OpenAI, enfin, verse AGENTS.md dans l’escarcelle de la fondation. Ce format d’instructions ouvert, déjà utilisé par des dizaines de milliers de projets, fonctionne comme un « README pour machines » : il documente les capacités, outils et comportements des agents pour faciliter leur interopérabilité.
L’initiative bénéficie d’emblée d’un soutien de poids. AWS, Google, Microsoft, Bloomberg et Cloudflare ont rejoint la fondation en tant que membres « platinum ». Une configuration qui donne à l’AAIF une influence immédiate sur la définition des standards de fait pour l’IA agentique, tout en affichant une neutralité vis-à-vis des fournisseurs.
Pour les développeurs, la promesse est de proposer un socle unifié de protocoles et de formats pour créer des agents fonctionnant à travers différents clouds, outils et référentiels de code. En standardisant des technologies déjà massivement utilisées, la fondation entend réduire les coûts d’intégration et accélérer l’adoption par les entreprises.
Au-delà de l’interopérabilité, l’AAIF met en avant les enjeux de sûreté et de fiabilité. En posant un cadre commun pour décrire les capacités des agents, contrôler leur accès aux outils et coordonner leur action entre systèmes, la fondation veut réduire les risques liés à des implémentations hasardeuses. Objectif : faciliter l’audit des comportements d’agents et faire évoluer collectivement les bonnes pratiques au fur et à mesure que ces technologies se diffusent.
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Airbus franchit une nouvelle étape dans le secteur de la défense. L’industriel européen vient de signer un contrat de 50 millions € avec l’Agence ministérielle pour l’intelligence artificielle de défense (AMIAD) pour intégrer des technologies d’IA dans les systèmes militaires français.
La phase initiale de ce contrat se concentrera sur la modernisation de Spationav, le système français de surveillance maritime. L’objectif : intégrer l’intelligence artificielle pour traiter les données issues des satellites, permettant ainsi une analyse plus rapide et plus précise des informations collectées.
Les applications futures devraient s’étendre à des domaines stratégiques comme le renseignement, la cybersécurité et la gestion des réseaux de télécommunications militaires.
L’ambition de la France est de centraliser l’ensemble des données collectées par ses capteurs dispersés sur satellites, radars et drones. Cette approche intégrée vise à offrir une vision unifiée et en temps réel du champ de bataille moderne, où l’information devient un atout aussi décisif que l’armement lui-même.
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Dans l’immédiat, prière de bloquer tous les navigateurs IA pour minimiser l’exposition au risque.
Un document Gartner publié la semaine dernière fait cette recommandation aux CISO.
Google n’y est peut-être pas resté insensible. Quelques jours plus tard est en tout cas apparu, sur son blog sécurité, un post consacré à la navigation agentique dans Chrome – expérimentée depuis septembre.
Le groupe américain y met en avant son approche de défense « hybride » mêlant couches déterministe et probabiliste. Il l’accompagne d’un lien vers un autre post, daté de juin et centré sur l’injection de prompts dans Gemini (sur l’application et au sein de Google Workspace).
Ce post évoquait déjà l’approche de défense en couches. Entre autres techniques listées :
Dans son post sur la navigation agentique dans Chrome, Google se réfère aussi à ses « principes de sécurité pour les agents ». Synthétisés dans un document publié au printemps, ils figurent plus en détail dans un livre blanc sur la sécurité de Gemini 2.5, publié en parallèle. Parmi les stratégies de défense qui y sont présentées, outre celles susmentionnées, il y a la paraphrase, qui consiste à faire réécrire les données entrantes par une IA distincte afin d’invalider les instructions problématiques.
Il y a aussi le spotlighting. Cette technique de prompt engineering implique d’insérer des marqueurs dans les données d’entrée pour permettre au modèle de distinguer les blocs de tokens non fiables. Microsoft y a dédié un article l’an dernier. Il y expose trois variantes « cumulatives » dites délimitation, datamarking et encodage. La première démarque l’emplacement d’un input dans le prompt en y affixant un ou plusieurs tokens spéciaux. La deuxième va plus loin en entrelaçant un token spécial sur l’ensemble du texte. La troisième rend la démarcation encore plus évidente en transformant le texte avec un algo de type base64 ou ROT13.
Dans le modèle de sécurité agentique de Chrome, le spotlighting contribue à ce que Google appelle l’user alignment critic. Objectif : assurer que le modèle préfère suivre les instructions utilisateur et système plutôt que celles issues de contenus externes. L’architecture adoptée dans ce cadre s’inspire du pattern dual-LLM. (en complément au modèle principal, planificateur, un modèle secondaire intervient à chaque fois qu’on travaille avec du contenu non fiable). Elle se nourrit aussi d’une technique que DeepMind a appelée CaMeL. Son principe, dans les grandes lignes : extraire explicitement les flux de contrôle et de données depuis les requêtes fiables, de sorte que les données non fiables que récupère le LLM ne peuvent jamais impacter le flux du programme.
Le modèle secondaire mis en œuvre dans Chrome vérifie chaque action après sa planification et détermine si elle sert ou non l’objectif déclaré. Il ne reçoit que des métadonnées, ce qui évite son empoisonnement par le contenu externe. En cas de rejet d’une action, le modèle principal reçoit du feed-back pour reformuler son plan. Si les rejets s’enchaînent, le contrôle peut être donné à l’utilisateur.
Les défenses statiques comme le spotlighting ont leurs limites face aux attaques adaptatives. Dans ce contexte, il est nécessaire de durcir le modèle principal, en s’appuyant sur ses capacités de raisonnement. On touche là à l’autre composante de l’approche « hybride ». Dans ce domaine, en plus des éléments déjà abordés, on peut élaborer des modèles chargés d’analyser les plans d’actions des agents et de prédire le risque de résultats indésirables.
Certaines briques fondamentales du modèle de sécurité de Chrome sont perpétuées dans l’agentique. L’isolation de sites en fait partie (les pages liées à des sites distincts sont toujours placées dans des processus distincts, chacun exécuté dans sa propre sandbox). Il en va de même avec les règles d’origine commune (same-origin policy). Elles limitent la façon dont les documents et les scripts d’une certaine origine peuvent interagir avec les ressources d’une autre origine. Par exemple, en bloquant l’utilisation de JavaScript pour accéder à un document dans un iframe ou pour récupérer des données binaires à partir d’une image intersites. Adaptées aux agents, elles ne leur permettent d’accéder qu’à des données dont l’origine a un lien avec la tâche à effectuer ou que l’utilisateur a explicitement partagées.
Pour chaque tâche, une fonction de portillonnage décide quelles origines sont pertinentes. Elles sont alors séparées en deux ensembles, suivis pour chaque session. D’un côté, les origines en lecture seul (Gemini peut en consommer le contenu). De l’autre, celles en lecture-écriture (Gemini peut réaliser des actions, comme cliquer et saisir des caractères). Si l’origine d’un iframe n’est pas sur la liste des éléments pertinents, le modèle n’en voit pas le contenu. Cela s’applique aussi au contenu issu de l’appel d’outils.
Comme dans le cas de l’user alignment critic, les fonctions de portillonnage ne sont pas exposées au contenu externe.
Il est difficile de trouver le bon équilibre du premier coup, admet Google. C’est en ce sens que le mécanisme actuellement implémenté ne suit que l’ensemble lecture-écriture.
Lors de la navigation vers certains sites sensibles (contrôle sur la base d’une liste), l’agent demande confirmation à l’utilisateur. Même chose pour la connexion à un compte à partir du gestionnaire de mots de passe Google. Et plus globalement dès lors que le modèle juge avoir à effectuer une action sensible. Il peut alors solliciter la permission ou donner la main à l’utilisateur.
Google en a profité pour mettre à jour les lignes directrices du programme de bug bounty de Chrome. Il y clarifie les vulnérabilités agentiques qui peuvent donner lieu à une récompense.
La plus élevée (20 000 $) vaut pour les attaques qui modifient l’état de comptes ou de données. Par exemple, une injection indirecte de prompt permettant un paiement ou une suppression de compte sans confirmation par l’utilisateur. Ce montant ne sera attribué qu’en cas de fort impact, de reproductibilité sur de nombreux sites, de réussite sur au moins la moitié des tentatives, et d’absence de lien étroit avec le prompt utilisateur.
La récompense maximale est fixée à 10 000 $ pour les attaques qui peuvent engendrer l’exfiltration de données sensibles. Et à 3000 $ pour celles qui contourneraient des éléments de sécurité agentique.
Illustration générée par IA
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Avec l’acquisition de Confluent pour une valeur de 11 milliards $, IBM réalise l’une de ses plus importantes opérations depuis le rachat de Red Hat en 2019.
Cette transaction permet au groupe d’Armonk de s’emparer d’une technologie devenue stratégique : le traitement de données massives en temps réel, indispensable au fonctionnement des applications d’intelligence artificielle les plus avancées.
Avec cette acquisition, IBM entend créer une plateforme de données intelligente spécialement conçue pour l’IA d’entreprise, capable de connecter et faire circuler les informations entre environnements, applications et interfaces de programmation.
Basée à Mountain View en Californie, Confluent s’est imposée comme un pionnier du streaming de données en temps réel, une technologie devenue cruciale pour alimenter les applications d’intelligence artificielle. La plateforme, construite sur Apache Kafka, permet aux entreprises de connecter, traiter et gérer des flux massifs de données instantanément, éliminant les silos inhérents aux systèmes d’IA agentique.
La société compte plus de 6 500 clients à travers le monde, dont plus de 40% des entreprises du Fortune 500. Michelin utilise ainsi sa plateforme pour optimiser en temps réel ses stocks de matières premières et semi-finies. Instacart a déployé la technologie pour développer des systèmes de détection de fraude et améliorer la visibilité des produits disponibles sur sa plateforme de livraison.
Pour Arvind Krishna, PDG d’IBM depuis 2020, cette transaction s’inscrit dans une politique volontariste de croissance externe visant à positionner le groupe sur les segments à forte croissance et marges élevées du logiciel et du cloud.
Cette acquisition fait suite au rachat d’HashiCorp pour 6,4 milliards $ en avril 2024 et, surtout, à l’opération Red Hat de 34 milliards $ en 2019, considérée par les analystes comme le catalyseur central de la transformation cloud d’IBM.
Le timing de l’opération n’est pas anodin. Selon IDC, plus d’un milliard de nouvelles applications logiques devraient émerger d’ici 2028, remodelant les architectures technologiques dans tous les secteurs. Le marché adressable de Confluent a doublé en quatre ans, passant de 50 milliards $ à 100 milliards en 2025.
Les deux entreprises collaboraient déjà depuis cinq ans dans le cadre d’un partenariat permettant à certains clients d’IBM d’utiliser la plateforme de Confluent. L’intégration devrait permettre de créer des synergies substantielles à travers l’ensemble du portefeuille d’IBM, notamment dans l’IA, l’automatisation, les données et le conseil.
Les principaux actionnaires de Confluent, détenant collectivement environ 62% des droits de vote, ont conclu un accord de vote avec IBM, s’engageant à soutenir la transaction et à s’opposer à toute opération alternative. En cas d’échec ou de résiliation de l’accord, IBM devra verser à Confluent une indemnité de rupture de 453,6 millions $.
IBM a financé l’opération avec sa trésorerie disponible. La transaction, soumise à l’approbation des actionnaires de Confluent et aux autorisations réglementaires, devrait se finaliser d’ici la mi-2026.
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