Au Parlement et au Conseil : prière de ne pas adopter telle quelle la proposition de règlement omnibus numérique.

Le CEPD (Comité européen de la protection des données) et l’EDPS* (Contrôleur européen de la protection des données) avertissent ainsi les colégislateurs de l’UE. Dans leur collimateur, un amendement au RGPD modifiant la définition des données personnelles.

À l’heure actuelle, est définie comme telle toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable.

L’omnibus impose d’apprécier la notion du point de vue de chaque entité. Des informations n’auraient pas de caractère personnel pour qui ne peut pas identifier la personne concernée à l’aide de moyens raisonnables. De même, elles ne le deviendraient pas du point de vue de cette même entité simplement parce qu’un destinataire ultérieur aurait raisonnablement les moyens de réaliser cette identification.

Une modification guidée par un arrêt CJUE

D’après le CEPD et l’EDPB, cette modification vise à codifier essentiellement un arrêt CJUE de septembre 2025.

L’affaire impliquait le Conseil de résolution unique (CRU, autorité de résolution de l’Union bancaire européenne). Ce dernier avait, lors de la résolution de Banco Popular Español, collecté des données d’actionnaires et de créanciers. Il en avait envoyé une partie à Deloitte pour analyse, après les avoir pseudonymisées, mais sans informer de ce transfert les personnes concernées.

Saisi à ce sujet, le CEPD avait estimé que les données en question conservaient un caractère personnel. Et que Deloitte devait donc être mentionné comme destinataire.
Le Tribunal de l’UE avait jugé que non. Selon lui, la qualification devait s’apprécier du point de vue du cabinet, qui n’avait pas la possibilité de réidentifier.

Le CEPD avait formé pourvoi auprès de la CJUE… qui a en quelque sorte coupé la poire en deux. Elle a en l’occurrence considéré que les données avaient un caractère personnel pour le CRU (en tant que responsable initial), mais pas pour Deloitte (destinataire non réidentifiant).

Des lignes directrices plutôt qu’une définition ?

L’affaire a ses spécificités, et la Commission européenne semble en faire fi, clament aujourd’hui l’EDPB et le CEPD. Modifier la définition des données personnelles sur la base d’une codification de ce seul arrêt risque d’engendrer de l’incertitude juridique, poursuivent-ils. Incertitude que renforce, d’une part, la tournure « négative » selon laquelle des informations n’acquièrent pas de caractère personnel simplement par existence d’un potentiel destinataire réidentifiant. Et de l’autre, l’emploi du terme « entité », juridiquement non défini dans le contexte du RGPD.

En plus de « restreindre nettement » la notion de données personnelles, ce changement pourrait inciter les responsables de traitement à trouver des failles, ajoutent le CEPD et l’EDPB. Par exemple, externaliser « artificiellement » certaines activités pour les séparer des moyens de réidentification.

L’EDPB a mené une consultation publique en vue de mettre à jour ses lignes directrices sur la pseudonymisation. Les contributions, déclare-t-il, ont montré que l’arrêt CJUE soulève de nombreuses questions dès lors qu’on prend en considération le reste de la jurisprudence de la cour. Et d’affirmer que ces questions seront mieux traitées par ces lignes directrices que par une modification de la définition des données personnelles.

* L’EDPS veille au respect du RGPD par les institutions et organes de l’UE.

Illustration générée par IA

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OpenAI tire la sonnette d’alarme auprès du Congrès américain. Dans un mémorandum adressé ce jeudi à la Commission spéciale de la Chambre des représentants sur la Chine, elle accuse son rival chinois DeepSeek d’exploiter de manière déloyale les modèles d’IA américains pour entraîner sa propre technologie.

Selon le document consulté par Bloomberg et Reuters, DeepSeek aurait recours à la « distillation », une technique qui consiste à utiliser les résultats d’un modèle d’IA établi pour former un nouveau modèle concurrent. OpenAI affirme avoir détecté « de nouvelles méthodes masquées » conçues pour contourner ses défenses contre l’utilisation abusive de ses systèmes.

Ces pratiques, largement liées à la Chine et occasionnellement à la Russie selon OpenAI, persistent et se sophistiquent malgré les tentatives de répression des utilisateurs qui violent les conditions d’utilisation.

DeepSeek aurait recours à la « distillation »

L’inventeur de ChatGPT indique que des comptes associés à des employés de DeepSeek ont développé des moyens de contourner les restrictions d’accès en passant par des routeurs tiers qui dissimulent leur origine. Des lignes de code auraient également été créées pour accéder aux modèles américains et en extraire les résultats « de manière programmatique ».

Fin septembre 2025, dans un article publié sur le site de Nature, une flopée d’auteurs présentés comme l’ »Équipe DeepSeek-AI » révélaient avoir dépensé 294 000 $ pour l’entraînement de son modèle R1. Un montant bien inférieur aux chiffres rapportés pour ses concurrents américains. Et de préciser que ce modèle axé avait été entraîné pendant un total de 80 heures sur un cluster de 512 puces H800, après une phase préparatoire utilisant des puces A100 pour des expériences sur un modèle plus petit.

En comparaison, Sam Altman, PDG d’OpenAI, déclarait en 2023 que l’entraînement des modèles fondamentaux avait coûté « bien plus » que 100 millions $ – mais sans donner de chiffres détaillés pour aucune de ses sorties.

Une menace commerciale et sécuritaire

Cette situation représente une double menace. Sur le plan économique d’abord : DeepSeek et de nombreux modèles chinois étant proposés gratuitement, la distillation pose un risque commercial majeur pour des entreprises comme OpenAI et Anthropic, qui ont investi des milliards de dollars dans leurs infrastructures et facturent leurs services premium.

Sur le plan sécuritaire ensuite : OpenAI souligne que le chatbot de DeepSeek censure les résultats sur des sujets sensibles pour Pékin, comme Taïwan ou la place Tiananmen. Lorsque des capacités sont copiées par distillation, les garde-fous disparaissent souvent, permettant une utilisation potentiellement dangereuse de l’IA dans des domaines à haut risque comme la biologie ou la chimie.

David Sacks, conseiller de la Maison Blanche pour l’IA, avait déjà alerté sur ces tactiques l’an dernier, affirmant que DeepSeek « extrayait davantage de jus » des puces anciennes tout en distillant les connaissances des modèles d’OpenAI.

La question des semi-conducteurs

Les préoccupations de Washington portent également sur l’accès aux puces d’IA avancées. Fin 2024, le président Trump a assoupli les restrictions, autorisant Nvidia à vendre ses processeurs H200 à la Chine – des puces moins performantes d’environ 18 mois par rapport aux versions Blackwell les plus récentes.

Des documents obtenus par la commission sur la Chine révèlent que Nvidia a fourni un soutien technique pour aider DeepSeek à améliorer et co-concevoir son modèle R1. Le modèle de base DeepSeek-V3 n’aurait nécessité que 2,8 millions d’heures de GPU H800 pour son entraînement complet – des processeurs qui ont pu être vendus à la Chine pendant quelques mois en 2023.

Illustration : image générée par l’IA

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Alors que la première puissance mondiale est déjà lestée par plus de 37 000 milliards de dollars de dette publique, les projections du Bureau du budget du Congrès (CBO) dressent un scénario alarmant pour la décennie à venir, largement nourri par les choix économiques de Donald Trump.

Anthropic vient de lever 30 milliards $, sous la forme d’une Série G, mené par le fonds souverain singapourien GIC et le fonds Coatue, pour une valorisation de 380 milliards $, soit plus du double de sa valorisation lors de la Série F de septembre 2025.

Ce tour de table, co‑mené par GIC et Coatue,  agrège un large spectre d’investisseurs de la tech et de la finance traditionnelle. Parmi eux figurent D.E. Shaw, Dragoneer, Founders Fund (Peter Thiel), ICONIQ et MGX, aux côtés de grands fonds de capital‑risque comme Sequoia Capital et Lightspeed Venture Partners. Il comprend aussi une partie des engagements déjà annoncés de Microsoft et Nvidia, qui avaient prévu d’investir respectivement jusqu’à 5 et 10 milliards $ dans Anthropic.

Il s’agit de l’une des plus grosses levées privées de l’histoire de la tech, derrière le tour d’environ 100 milliards $ actuellement visé par OpenAI.

Une levée de 30 Md$ d’ampleur historique

Anthropic revendique désormais un chiffre d’affaires “run‑rate” de 14 milliards $, ce qui signifie que, extrapolée sur douze mois, l’activité annuelle avoisine ce niveau. Cette trajectoire correspond à une croissance de plus de 10x par an sur chacune des trois dernières années.
Sa base de clients s’élargit rapidement vers les grandes entreprises. Le nombre de clients dépensant plus de 100.000 $ par an a été multiplié par sept en un an. Plus impressionnant encore : alors qu’une douzaine de clients seulement dépensaient plus d’un million de dollars il y a deux ans, ils sont désormais plus de 500. Huit des dix plus grandes entreprises américaines du classement Fortune sont aujourd’hui clientes de Claude.

Cette croissance a été alimentée par le lancement de plus de trente produits et fonctionnalités en janvier, dont Cowork, qui étend les capacités de Claude Code à d’autres domaines professionnels : analyse financière, ventes, cybersécurité ou découverte scientifique. Le lancement de plugins pour Cowork a d’ailleurs provoqué une onde de choc sur les marchés, entraînant un décrochage brutal des valeurs du secteur logiciel, les investisseurs s’interrogeant sur le potentiel disruptif de ces agents IA sophistiqués.​

Selon le CEO Dario Amodei, environ 80% des revenus proviennent du segment entreprise, grâce aux usages de Claude dans l’automatisation documentaire, le support client, l’analyse de données et surtout le développement logiciel via Claude Code qui dépasse à lui seul un run‑rate de 2,5 milliards $, avec un nombre d’utilisateurs hebdomadaires actifs doublé depuis le début de l’année.

Objectifs : recherche, produits et infrastructure

Anthropic indique que les nouveaux capitaux financeront trois axes majeurs : la recherche sur les modèles “frontier”, le développement produit et l’expansion de l’infrastructure à grande échelle.

Sur le plan R&D, l’entreprise entend poursuivre le développement de modèles « alignés et sûrs », un positionnement historique d’Anthropic depuis ses débuts, avec une accélération attendue sur les capacités multimodales, le raisonnement avancé et les agents autonomes pour l’entreprise.

Côté produits, Anthropic veut consolider son avance dans l’IA “enterprise‑grade”, avec une feuille de route qui renforce Claude et Claude Code comme plateformes de travail quotidiennes pour les développeurs, les knowledge workers et les métiers.

Enfin, l’expansion d’infrastructure – en partenariat étroit avec Microsoft pour le cloud et Nvidia pour les GPU – vise à sécuriser les ressources de calcul nécessaires pour entraîner de nouveaux modèles et servir la demande croissante, dans un contexte de tension mondiale sur les capacités IA.

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