Meta et AMD ont signé un accord pluriannuel portant sur le déploiement de jusqu’à 6 gigawatts de puissance de calcul dédiée aux centres de données d’IA du groupe, à base de GPU Instinct et de CPU optimisés pour l’IA. Cette capacité sera déployée progressivement sur plusieurs années, à partir de la seconde moitié de 2026, ce qui en fait l’un des plus grands projets d’infrastructure IA au monde.
Les premiers déploiements s’appuieront sur l’architecture rack Helios, co‑conçue par Meta et AMD dans le cadre de l’Open Compute Project, afin d’optimiser densité, efficacité énergétique et intégration logicielle.
AMD fournit des GPU de nouvelle génération (MI450) et des CPU EPYC de 6ème génération, dimensionnés pour les charges d’inférence à grande échelle, en complément des capacités de training déjà en place chez Meta.
Objectif : diversifier et optimiser l’infrastructure IA
Cette montée en puissance d’AMD arrive alors que Meta reste l’un des plus gros clients de Nvidia, avec un parc équivalent à plusieurs centaines de milliers de GPU H100 et futurs Blackwell pour l’entraînement de modèles de fondation. En introduisant massivement les GPU Instinct d’AMD dans ses data centers, Meta cherche à diversifier ses fournisseurs, réduire son exposition au seul écosystème CUDA et optimiser le coût total de possession de ses clusters IA.
Les GPU Instinct sont déjà utilisés par Meta sur certaines charges, et AMD met en avant des gains de performance par watt et de TCO sur des modèles largement déployés, qu’il s’agisse de recommandation, de vision ou de LLM.
L’accord avec Meta inclut en plus des GPU « customisés » pour les workloads du groupe, élément présenté comme un différenciateur face à Nvidia, qui ne met pas en avant ce degré de personnalisation dans ses grands contrats.
Un socle pour la “personal superintelligence”
Meta affirme vouloir bâtir une infrastructure capable de soutenir une « superintelligence personnelle » accessible à grande échelle, ce qui suppose des capacités massives pour l’entraînement et l’inférence de modèles multimodaux auprès de milliards d’utilisateurs.
Les 6 GW de puissance IA visés doivent alimenter les futures générations d’algorithmes de recommandation, d’assistants conversationnels, d’outils créatifs et de modération de contenu sur Facebook, Instagram, WhatsApp et les services de réalité mixte.
Pour tenir cette ambition, Meta prévoit la construction ou la conversion de 30 centres de données, dont 26 situés aux États‑Unis, conçus nativement pour les charges d’IA à forte intensité GPU et l’optimisation énergétique. La standardisation autour d’architectures communes comme Helios et Open Compute doit faciliter le scaling rapide, la maintenance et la co‑conception de nouvelles générations de racks avec AMD.
Un mécanisme de warrants qui aligne Meta et AMD
Au‑delà des équipements, l’accord comprend un mécanisme de warrant de performance donnant à Meta le droit d’acquérir jusqu’à 160 millions d’actions AMD, soit environ 10% du capital, sous conditions. Les tranches de ce warrant se débloquent à mesure que Meta reçoit les livraisons d’Instinct (1 GW, puis jusqu’à 6 GW), que certaines barrières de cours sont franchies par AMD et que des objectifs techniques et commerciaux sont atteints par les deux partenaires.
Ce montage crée un alignement fort : plus l’infrastructure AMD réussit chez Meta, plus Meta a intérêt à devenir actionnaire significatif d’AMD, et plus AMD bénéficie d’un client récurrent de très grande taille. Dans un contexte où AMD a déjà mis en place un dispositif similaire avec OpenAI pour ses futures générations de GPU MI450, ce schéma actionnarial renforce la place du fondeur comme alternative de référence à Nvidia dans le cloud IA.
Un message au marché des semi‑conducteurs IA
Pour AMD, ce contrat « à plusieurs dizaines de milliards de dollars » sur plusieurs années constitue un jalon majeur dans sa quête de parts de marché face à Nvidia sur le segment des GPU IA haut de gamme. L’annonce a d’ailleurs propulsé le titre AMD en forte hausse en pré‑marché, même si la réaction de Meta est restée plus mesurée, les investisseurs arbitrant entre l’ampleur des capex IA et la création de valeur à long terme.
Vu les prix actuels de la RAM et des disques NVMe, comment éviter des tarifs dissuasifs sur les nouvelles gammes de serveurs ?
OVHcloud a choisi de « diluer » les coûts en les répercutant en partie sur des machines d’anciennes générations. Il a commencé à en avertir les clients concernés, avec une date à retenir : le 1er avril 2026.
À cette même échéance, les prix augmenteront chez Hetzner. Là aussi, la hausse touchera des serveurs existants. L’hébergeur allemand affirme que la démarche est devenue nécessaire autant au regard des coûts du matériel que de l’exploitation de son infrastructure (le prix de l’électricité en Allemagne reste parmi les plus élevés d’Europe). Au contraire d’OVHcloud, il a publié sa future grille tarifaire. En voici une synthèse, focalisée sur les prix horaires – l’augmentation est du même ordre pour les tarifs mensuels.
Autour de 30 % d’augmentation pour les serveurs cloud
Hetzner est présent dans deux datacenters en Allemagne (Falkenstein, en Saxe ; Nuremberg, en Bavière), un en Finlande (Helsinki), deux aux États-Unis (Ashburn, en Virginie ; Hillsboro, dans l’Oregon) et un à Singapour.
En Allemagne et en Finlande, la hausse va de 30 à 35 % pour les serveurs cloud (familles CAX, CCX, CPX et CX) et de 36 à 39 % pour les load balancers. Le stockage objet de base prend 28 % ; les extensions, 30 %.
Aux États-Unis et à Singapour, on est autour de + 30 % pour les CCX, 30 à 33 % pour les CPX et 36 à 39 % pour les load balancers.
Dans tous ces emplacements, le prix des volumes et des instantanés augmente de 30 %.
De 3 à 30 % pour les serveurs dédiés
Pour les serveurs dédiés hébergés en Allemagne :
Serveurs
AX
DX
EX
GEX
SX
Fourchette d’augmentation
3 à 31 %
16 à 17 %
12 à 15 %
16 %
5 à 17 %
Pour ceux hébergés en Finlande :
Serveurs
AX
DX
EX
SX
Fourchette d’augmentation
3 à 18 %
16 à 17 %
13 à 16 %
15 à 17 %
En Allemagne comme en Finlande, Hetzner applique une hausse de 3 % aux serveurs mis aux enchères (adjudication à la hollandaise, où le prix baisse progressivement).
Serveurs dédiés Hetzner : quelles configurations pour quels prix ?
Pour les serveurs dédiés, nous nous intéressons au prix mensuel, en euros HT, pour le moins cher et le plus cher de chaque famille. Une exception est faite pour l’EX130-R/S, actuellement introuvable dans le comparateur de prix de Hetzner.
Serveur
Config de base
Ancien prix
Nouveau prix
Différence
AX41-NVMe
Ryzen 5 3600 (Zen2, 6 cœurs, 12 threads, 3,6 GHz)
64 Go DDR4
2 x 512 Go NVMe
41,10
42,30
+ 2,9 %
AX162-R/S
Version S : EPYC 9454P (Zen4, 48 cœurs, 96 threads, 2,75 GHz)
256 Go DDR5 ECC
2 x 1,92 To NVMe Gen4Version R : même CPU, 128 Go DDR5 ECC, 2 x 3,84 To NVME Gen4
En 2025, les équipes ont boosté leur fréquence de livraison en misant sur l’automatisation, des cycles plus courts et une organisation agile renouvelée. Ce basculement dépasse les aspects techniques : en 2026, il redéfinira la qualité, la coordination et les business modèles mêmes qui sous-tendent l’innovation.
Une accélération structurelle du rythme de développement
En développement logiciel, les chiffres parlent d’eux-mêmes. Prenons l’exemple du commit. Cette étape du cycle de développement logiciel est critique. Elle permet aux développeurs de sauvegarder leurs progrès au fur et à mesure et de partager leurs changements avec d’autres membres de l’équipe.
En 2025, la principale plateforme de développement logiciel open source a enregistré 986 millions de commits 1, soit presque un milliard de modifications poussées en un an. Dans le même temps, les développeurs ont créé plus de 230 dépôts par minute 2. Ces chiffres montrent bien que le développement s’inscrit désormais dans un flux permanent où la frontière entre “en cours” et “livré” s’efface.
Une fréquence de développement plus élevée
Ce mouvement d’accélération s’accompagne d’un recul des cycles longs. Les livraisons trimestrielles, longtemps dominantes, ne constituent plus le standard dynamique du secteur. Les travaux DORA montrent que les équipes les plus performantes déploient à fréquence élevée, en petits lots, avec de meilleurs résultats de stabilité 3.
Et ce n’est pas un détail. Ce rythme réduit le coût du diagnostic, facilite le retour-arrière et rend les régressions plus rapides à isoler. La dynamique est visible dans les contributions : toujours sur la même plateforme, leader sur le marché du développement logiciel open source, les équipes ont fusionné 43,2 millions de pull-requests par mois en moyenne en 2025, soit une hausse d’environ 23 % 4.
Les développeurs ne livreront plus jamais comme avant
Ce changement ne relève plus d’un choix méthodologique. Il s’agit d’un mouvement structurel. Cette mutation transforme radicalement la mise en production. L’exemple des feature flags est très parlant. Les feature flags jouent un rôle central dans les déploiements incrémentaux : ils permettent d’activer ou de suspendre une fonctionnalité sans risque majeur, à la manière d’un interrupteur On/Off, et sans déploiement de nouveau code.
Avec un marché en nette croissance, ils s’imposent comme une infrastructure privilégiée pour l’itération 5. En pratique, ils deviennent un amortisseur indispensable lorsque les équipes poussent plusieurs fois par jour.
Une automatisation accrue
L’automatisation suit la même trajectoire. Les pipelines CI/CD déclenchent tests, builds et scans de sécurité à chaque push. Dans de nombreuses organisations, la part des déploiements manuels recule nettement au profit d’exécutions automatisées 6. Les pull-requests se raccourcissent, gagnent en lisibilité et réduisent la fatigue de revue. Le pipeline est devenu le centre de gravité.
La progression est visible de manière très nette dans les tests : sur la même plateforme, leader du marché de l’open source, l’utilisation de l’outil permettant d’automatiser tous les workflows (créer, tester et déployer en CI/CD) a connu une hausse d’environ 35 % 2. L’automatisation est essentielle pour absorber la cadence et soutenir la continuité du delivery.
Un cycle d’innovation plus court
Ce basculement vers les petits lots entraîne des conséquences majeures sur le cycle d’innovation. La capacité à pousser des évolutions fréquentes réduit le time-to-market et accélère la boucle entre hypothèse, test et validation. Les équipes peuvent expérimenter plus tôt, ajuster plus vite, et réduire le coût de l’erreur grâce au découpage des risques.
Cette granularité soutient une innovation continue plutôt qu’un séquençage en phases séparées. Les implications business en termes d’agilité sont directes. Les organisations capables de livrer en flux gagnent un avantage de vitesse qui crée une asymétrie concurrentielle. Une nouvelle fonctionnalité peut être testée en production auprès d’un segment restreint, évaluée, puis élargie sans attendre un cycle de release.
Réactivité accrue aux besoins du marché
Le modèle même de création de valeur évolue : on ne produit plus du logiciel en blocs, mais en enrichissements successifs. Ce détail compte. Il favorise des stratégies produit plus opportunistes, plus réactives et mieux alignées sur des comportements utilisateurs changeants.
Enfin, cette continuité impacte la structuration des éditeurs. Elle pousse à investir dans des chaînes d’outillage plus robustes, dans des pratiques d’observabilité avancées et dans une orchestration plus fine des expérimentations. L’innovation ne repose plus seulement sur l’idée : elle dépend du système qui permet de la déployer, de la mesurer et de la retraiter rapidement.
2025 a marqué une transition nette vers des workflows plus fragmentés, plus rapides, plus automatisés. En 2026, ce mouvement devrait perdurer voire s’amplifier. L’IA est passée d’un “nice to have” à une partie intégrante du travail de la plupart des développeurs.
De ce fait, les équipes ont commencé à éliminer les outils qui ajoutent de la friction pour ne conserver que ceux qui améliorent réellement la productivité 3. Mais le rapprochement entre documentation, pipelines et code laisse penser que cette continuité pourrait encore s’intensifier. En 2026, ce nouveau rythme va contribuer à amplifier l’agilité des entreprises et accélérer l’innovation.
Chez OVHcloud, les anciens clients vont payer pour les nouveaux.
« Un peu injuste », admet Octave Klaba. Mais c’est « la seule solution si on veut encore avoir un Cloud accessible dans les 2 ans à venir ».
Cette forme de « solidarité » semble devoir prendre effet au 1er avril 2026. L’entreprise n’a pas fait d’annonce officielle, mais elle mentionne généralement cette date dans les e-mails envoyés aux clients concernés.
OVHcloud avait prévenu… dans une certaine mesure
Le patron d’OVHcloud avait annoncé la couleur il y a quelques semaines. Produire un même serveur coûtera 15 à 35 % fin 2026 que fin 2025, anticipait-il alors. Dans ce contexte, le prix de certains produits Cloud (gammes Public Cloud, Private Cloud et Bare Metal) « [augmenterait] de 5 à 10 % » entre avril et septembre 2026 ; et cela « [pourrait] s’accélérer ».
Deux semaines plus tard, l’intéressé avait déclaré prévoir que les prix de la RAM et des disques NVMe atteindraient un pic vers juin 2026. On venait d’apprendre que Crucial quittait le marché grand public.
Début février, il avait livré de nouvelles prédictions. Après la demande américaine en fin 2025, c’était au tour de la demande chinoise de faire monter les prix de la RAM, expliquait-il. Sa prévision : à septembre 2026, + 500 % sur un an. En y ajoutant les disques NVMe, un PC coûterait alors deux fois plus cher.
Une hausse aussi appliquée à d’anciennes générations de serveurs…
Aux dernières nouvelles, Octave Klaba ne prédit plus qu’une augmentation de 250 à 300 % entre septembre 2025 et fin 2026. Surtout, il projette, à cette même échéance, un point d’équilibre entre offre et demande. Il estime cependant que les prix resteront élevés au moins jusqu’en 2028, le temps que de nouvelles capacités de production de mémoire voient le jour.
Face à cette situation, les prix dans la gamme Cloud allaient augmenter en moyenne de 9 à 11 % sur le matériel déployé en 2026-2028, annonçait le dirigeant en date du 20 février 2026. « Pour compenser », des machines mises en service entre 2021 et 2025 seraient également facturées plus cher : + 2 à + 6 % en fonction de l’ancienneté du hardware. Dans le même temps, OVHcloud ferait « évoluer légèrement » le prix des adresses IPv4. Les nouveaux tarifs entreraient en vigueur au 1er avril ou au 1er mai 2026. Mais ne s’appliqueraient qu’à la fin des périodes d’engagement.
… au nom de l’acceptabilité des nouvelles
« J’aurais dû dire ‘quelques euros ou 9/11%’ », a fini par reconnaître Octave Klaba en réponse à un client français s’étonnant de « [se] prendre plus de 50 % d’augmentation » pour un VPS souscrit fin 2025.
Il n’y a pas qu’en France que les prix des VPS flambent. Au Canada, par exemple, des témoignages font état de hausses dépassant les 50 %, voire se rapprochant des 100 %. Sur place, les IPv4 supplémentaires ont effectivement aussi augmenté, passant à 2,39 $ HT.
Hormis les VPS, l’augmentation touche les serveurs dédiés Advance 2024 et 2026, ainsi que Rise-S, M, L et XL. Pas les Kimsufi, les So you Start, ni les Rise-1, 2, 3 et 4.
Octave Klaba ne le cache pas : diluer ainsi les coûts sur plusieurs gammes, y compris de produits non orientés RAM, est censé « éviter que les clients trouvent le Cloud 2026-2028 trop cher ». Reste que plus d’un a du mal à digérer l’idée de subir une augmentation sur des serveurs dont les composants ont été acquis avant la flambée des prix et qui ont déjà été amortis.
Il y a 3 ans, c’était l’énergie
OVHcloud n’a pour le moment rien officialisé et n’a pas modifié ses tarifications publiques. Peut-être se laisse-t-il le temps de prendre la température.
La dernière hausse de prix d’une ampleur comparable dans la gamme Cloud était intervenue fin 2022. Elle fut imputée essentiellement au coût de l’énergie, d’autant plus qu’une partie des couvertures d’achat d’OVHcloud arrivaient à terme.
Au catalogue VPS, les serveurs Elite avaient pris 16 % ; les Value, 17 % ; les Comfort, 19 % ; les Starter, 20 % ; les Essential, 28 %.
Dans la famille Bare Metal, OVHcloud avait appliqué une hausse d’environ 10 % pour les serveurs Advance (sauf ADV-1), Scale (sauf Scale-7) et High Grade. En Bare Metal Eco, ce fut + 10 à + 12 % pour les Kimsufi (sauf KS-1), 10 à 11 % pour les So you Start et 10 % pour les Rise.
Sur la partie Public Cloud, les hausses allèrent de 4 à 10 % pour les serveurs à usage général comme pour ceux orientés RAM ; de 5 à 10 % pour ceux orientés CPU et de 9 à 10 % pour ceux orientés GPU.
Le stockage bloc avait pris 7 % ; le stockage objet, 10 % ; les snapshots et les backups, 13 %.
Quelques semaines plus tôt, les IPV4 supplémentaires étaient passées sur un modèle d’abonnement mensuel. Précédemment, il n’en coûtait que des frais de mise en service.
En matière de décisions marketing malheureuses, il y eut le New Coke et il y aura bientôt Everpure.
Entre autres commentaires dubitatifs, le rebranding de Pure Storage en a inspiré un de cette teneur.
L’entreprise américaine n’a pas seulement changé de marque commerciale. Depuis le 23 février 2026, Everpure est sa nouvelle dénomination sociale. Un choix censé refléter l’évolution de son positionnement, de la gestion du stockage à la gestion des données.
Le nouveau nom de domaine (everpuredata.com) redirige pour le moment vers l’ancien (purestorage.com). Ils vont coexister ces prochains mois, la transition se faisant « par phases ». Le rebranding s’appliquera aussi, entre autres, aux communautés, à la documentation, aux réseau sociaux… et aux badges de certification. En Bourse, Pure Storage deviendra Everpure le 5 mars 2026, mais conservera le symbole PSTG.
Catégorie
Ancien nom
Nouveau nom
Société
Pure Storage
Everpure
Produits
Plateforme Pure Storage
Plateforme Everpure
FlashArray, FlashBlade
Pas de changement
Famille Pure//E
Famille Everpure//E
Evergreen//One, Flex, Forever et Foundation
Pas de changement
Pure Storage Cloud
Everpure Cloud
Pure Protect
Everpure Protect Service
Portworx by Pure Storage
Portworx by Everpure
Data Stream
Everpure Data Stream Services
Architecture
Evergreen
Pas de changement
Capacités-clés
Purity
Pas de changement
Fusion
Pas de changement
Pure1
Pas de changement
Autres sous-marques
(Safemode, Active Cluster, etc.)
De manière générale, pas de changement ; utiliser la marque Everpure à la place de Pure Storage lorsque c’est applicable.
1touch, une première acquisition sous l’ère Everpure
Pure Storage / Everpure accompagne son discours data management d’un concept architectural : l’EDC (Enterprise Data Cloud). Introduit à l’été 2025, il unifie stockage bloc, fichier et objet* en une data fabric pilotée par logiciel. La plate-forme Everpure en constitue l’incarnation, avec des composantes telles que Fusion (orchestration), Pure1 (AIOps) et Portworx (gestion des conteneurs).
Pour renforcer l’ensemble, un projet d’acquisition vient d’être annoncé – avec l’intention de le boucler d’ici à la fin du deuxième trimestre de l’exercice fiscal en cours, soit début août 2026. La cible : 1touch, qui a justement développé une plate-forme de data management. Anciennement appelé Inventa, le produit a pris le virage de l’IA et est devenu Kontxtual.
* Dans le dernier Magic Quadrant des « plates-formes de stockage d’entreprise », Pure Storage fait partie des « leaders » avec Dell, HPE, Huawei, IBM et NetApp. Gartner salue la qualité du support, la gestion de flotte… et la gestion bloc-fichier-objet unifiée en un pool virtualisé.
L’éditeur français Weytop, spécialiste de la virtualisation du poste de travail, annonce une levée de fonds de 1,7 million € pour soutenir sa croissance et renforcer son positionnement sur le marché du Cloud PC souverain.
Ce tour de table, mené par le fonds nantais Ewak, réunit également les holdings Effirom et HDB, ainsi que les investisseurs historiques BLV Invest et Bpifrance.
Avec ce nouvel apport, les financements cumulés atteignent désormais 4 millions € depuis la création de Weytop en 2020. Après deux exercices à l’équilibre, l’entreprise entre dans une nouvelle phase d’accélération visant à conquérir des marchés verticaux à fort potentiel, notamment la santé et les postes nécessitant une puissance graphique élevée.
Une alternative souveraine
Déjà adoptée par plusieurs acteurs publics et privés parmi lesquels la Région Île-de-France, l’Université de Bordeaux, l’ENAC, l’ESGI et le réseau INSA , la solution est diffusée via de grands partenaires comme SCC, Cheops Technology, Bouygues Telecom Solutions et Unowhy. L’écosystème technologique de Weytop bénéficie par ailleurs du soutien de Dell, Nvidia et Bouygues Telecom.
Fondée pour offrir une solution française indépendante, Weytop se distingue dans un secteur largement dominé par des acteurs internationaux. Sa technologie repose sur quatre piliers majeurs : une latence extrêmement faible, une architecture nativement hybride, compatible avec les infrastructures locales ou cloud, une simplicité de déploiement et une tarification fondée sur l’infrastructure déployée plutôt que sur le nombre d’utilisateurs.
Après avoir conquis les data centers et dominé le marché des processeurs pour intelligence artificielle, Nvidia se prépare à revenir là où tout a commencé : le PC. Le Wall Street Journalrévèle que le géant américain s’apprête à lancer cette année ses premières puces dédiées aux ordinateurs portables, en partenariat avec Intel et MediaTek. Dell, Lenovo et d’autres fabricants planchent déjà sur des modèles propulsés par ces nouvelles architectures.
Une incursion stratégique, plus qu’un pari financier
Pour Jensen Huang, le fondateur et patron de Nvidia, l’ambition dépasse largement le simple lancement d’une nouvelle génération de processeurs. Il s’agit d’intégrer Nvidia au cœur du “PC de demain”, un appareil plus fin, plus réactif et surtout nativement dopé à l’intelligence artificielle.
Les nouvelles puces, conçues sur le modèle du system-on-a-chip (SoC) – combinant CPU et GPU dans un seul composant – promettent à la fois puissance et sobriété énergétique, à l’image des MacBook d’Apple.
Nvidia ne s’attend pas à des profits rapides. Mais pour le leader mondial des GPU, peser dans la future génération de PC intelligents est devenu stratégique : “Chaque appareil sera bientôt piloté par l’IA”, rappellent les analystes. En se réinvitant dans le segment grand public, Nvidia maintient un lien d’usage et d’image, complémentaire à son hégémonie industrielle.
Intel, MediaTek… et la revanche des architectures Arm
Le concept repose sur deux grands partenariats. Avec Intel, Nvidia associe ses technologies graphiques et d’intelligence artificielle aux processeurs du géant américain, qui détient encore près de 70 % du marché des puces pour PC Windows. En parallèle, une alliance avec le taïwanais MediaTek, fondée sur l’architecture Arm, cible des ordinateurs plus légers et plus efficaces, que Dell et Lenovo devraient lancer au premier semestre 2026.
Le pari est audacieux : étendre l’usage du modèle Arm dans un univers historiquement dominé par les architectures x86 d’Intel et AMD. Si la transition réussit, le PC “AI-native” pourrait devenir la nouvelle norme, donnant un second souffle à un marché en quête d’innovation.
Un pari sur les gamers et la performance
Nvidia n’oublie pas ses fidèles : les gamers. Eux aussi constituent une cible clé de cette renaissance, car la marque bénéficie dans cette communauté d’un statut quasi cultuel. Reste à surmonter les limites techniques de l’architecture Arm, qui a montré ses faiblesses pour les jeux sous Windows lors des premiers essais de puces Qualcomm. Pour convaincre, Nvidia devra garantir compatibilité et puissance tout en maîtrisant les coûts.
D’après Jason Tsai, du cabinet Digitimes, le prix devra rester entre 1 000 et 1 500 dollars. “Au-delà, le produit risquerait de relever du luxe technologique plus que de la démocratisation”, prévient l’analyste.
L’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) présentera officiellement son modèle de fondation en intelligence artificielle MAESTRO * à la Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2026, qui se tiendra à Tucson début mars aux États‑Unis. L’article scientifique décrivant ce modèle, déposé sur arXiv en août 2025, a été retenu par le comité de programme de cet événement de référence en vision par ordinateur.
MAESTRO, un modèle de fondation pour l’observation du territoire
MAESTRO s’inscrit dans la catégorie des modèles de fondation, ces modèles d’IA pré‑entraînés sur de vastes volumes de données non annotées et capables ensuite de se spécialiser rapidement sur des tâches cibles. À l’image d’un enfant qui a déjà acquis les grands concepts du monde avant d’apprendre une discipline précise, MAESTRO bénéficie d’un socle de connaissances génériques qui lui permet d’apprendre plus vite, avec moins d’exemples annotés, et d’atteindre un meilleur niveau de performance.
Pensé pour exploiter la richesse et la complexité des données d’observation de la Terre produites et orchestrées par l’IGN (images aériennes, satellites, données multitemporelles et multispectrales, modèles numériques de terrain, etc.), MAESTRO est capable de traiter des scènes variées, à différentes échelles spatiales et temporelles. Cette approche réduit significativement le besoin en données labellisées, souvent coûteuses à collecter et à qualifier, en particulier dans des domaines où les experts et les jeux d’annotations fiables sont rares.
Des performances de pointe sur les domaines clés de l’IGN
Conçu pour répondre à des besoins opérationnels concrets, MAESTRO atteint des performances de pointe sur plusieurs domaines clés de la production de l’IGN. Il surpasse de manière significative les modèles généralistes de vision par ordinateur lorsqu’il s’agit de traiter les tâches spécifiques de l’observation du territoire, tout en nécessitant moins de données annotées.
Un exemple emblématique est la production de la nouvelle version de la Base de données Forêt, un référentiel stratégique pour le suivi des peuplements, la gestion forestière et l’adaptation au changement climatique. En capitalisant sur son pré‑entraînement massif sur des données non annotées, MAESTRO permet d’améliorer la qualité des cartes, de mieux caractériser les structures forestières et d’accélérer les mises à jour, tout en optimisant l’effort d’annotation.
Au‑delà de la forêt, le modèle peut être appliqué à d’autres piliers de la mission de l’IGN : cartographie de l’occupation des sols, suivi de l’artificialisation, observation des dynamiques urbaines, surveillance des milieux naturels ou encore analyse des risques environnementaux.
Une IA souveraine au service de l’écosystème
MAESTRO incarne une IA souveraine, conçue et maîtrisée par un acteur public de référence, au plus près des besoins des acteurs de l’observation du territoire et de la recherche. En développant ce modèle en France, sur des données maîtrisées et documentées, l’IGN contribue à consolider une capacité stratégique : comprendre, mesurer et anticiper les transformations des territoires sans dépendre exclusivement de solutions propriétaires.
Cette souveraineté technologique se traduit aussi par une capacité à adapter finement le modèle aux priorités nationales et européennes : transition écologique, aménagement durable, gestion des risques naturels, planification énergétique ou encore protection de la biodiversité.
Fidèle à sa politique d’ouverture de la donnée et des outils, l’IGN met à disposition la famille de modèles MAESTRO en open source sur la plateforme Hugging Face. Cette mise en commun vise à faciliter leur réutilisation par un large écosystème d’acteurs publics et privés : laboratoires de recherche, start-up, collectivités territoriales, agences d’aménagement, opérateurs de réseaux ou entreprises de la géodata.
Cas d’usage : de l’artificialisation à la forêt
MAESTRO pourra ainsi servir de socle à une nouvelle génération d’applications dans des domaines variés :
Agriculture : suivi des cultures, optimisation des intrants, détection précoce des stress ou maladies.
Urbanisme : observation des formes urbaines, suivi de l’étalement, évaluation de l’artificialisation nette des sols.
Environnement : cartographie des milieux, suivi des zones humides, analyse des impacts du changement climatique.
Gestion des risques : surveillance des zones exposées aux inondations, mouvements de terrain, incendies ou submersions marines.
En abaissant le coût d’entrée technique et en réduisant le besoin en annotations massives, MAESTRO permet aux acteurs du territoire d’accélérer leurs projets IA, tout en s’appuyant sur un modèle public, documenté et transparent.
WACV 2026 : une vitrine internationale pour la géo‑IA française
La sélection de MAESTRO à WACV 2026 offre à l’IGN une vitrine internationale pour valoriser son avance en IA appliquée à la géographie et à l’observation de la Terre. Dans un contexte où les modèles de fondation se multiplient dans le traitement d’images génériques, de texte ou de langage, MAESTRO démontre qu’il est possible de concevoir des modèles souverains, spécialisés et compétitifs sur des usages à forte valeur publique.
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Illustration de l’efficience du modèle de fondation
Dans le dernier Magic Quadrant de la data quality, ne cherchez pas SAS : il n’y a plus sa place.
L’éditeur américain figurait encore parmi les « leaders » fin 2022. Gartner l’avait rétrogradé chez les « challengers » début 2024, puis chez les « acteurs de niche » un an plus tard. Le voilà désormais hors classement. D’une part, faute de prendre suffisamment en charge les données non structurées. De l’autre, par le manque d’« augmentation » de certaines fonctionnalités dites « critiques ».
Dans cette catégorie, il y a notamment le profilage et la transformation de données, la création et la gestion de règles, la résolution de problèmes et le matching/linking/merging. Par « augmentation », il faut entendre, dans les grandes lignes, l’enrichissement à base d’algorithmes. Principalement à l’appui de techniques d’apprentissage supervisé, tout du moins dans les cas où entités et leurs relations sont bien identifiées.
Le Magic Quadrant 2025 de la data quality avait inauguré ce focus sur les solutions « augmentées ». En conséquence, les positions avaient évolué assez sensiblement. Quatre fournisseurs étaient sortis. Y compris SAP. Son offre Datasphere n’avait pas été jugée « autonome » parce qu’elle exigeait des composants supplémentaires pour couvrir pleinement les scénarios data quality.
13 fournisseurs, 5 « leaders »
Cette année, la hiérarchie des fournisseurs change moins nettement. SAS est le seul sortant, tandis qu’Acceldata (États-Unis) et Soda (Belgique) font leur entrée.
« Leaders » l’an dernier, Ataccama et Qlik le restent ; comme Informatica, qui appartient désormais à Salesforce. Avec eux, Ab Initio, qui rejoint ce cercle pour la première fois, et IBM, qui le retrouve après en être sorti en 2025.
L’axe « exécution » du Magic Quadrant de la data quality traduit la capacité à répondre à la demande (qualité des produits/services, tarification, expérience client…). La situation :
Rang
Fournisseur
Évolution annuelle
1
IBM
+ 2
2
Salesforce (Informatica)
– 1
3
Qlik
– 1
4
Ab Initio
=
5
Ataccama
=
6
Precisely
=
7
Experian
=
8
DQLabs
+ 2
9
Irion
=
10
CluedIn
+ 1
11
Anomalo
+ 1
12
Soda
nouvel entrant
13
Acceldata
nouvel entrant
Sur l’axe « vision », qui reflète les stratégies (ventes, marketing, innovation…) :
Rang
Fournisseur
Évolution annuelle
1
Ataccama
+ 1
2
Salesforce (Informatica)
– 1
3
Qlik
=
4
IBM
+ 1
5
DQLabs
– 1
6
Ab Initio
=
7
Anomalo
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Soda
nouvel entrant
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Acceldata
nouvel entrant
Ab Initio, en retard sur les profils non techniques
Chez Ab Initio, l’offre évaluée se nomme DQE (Data Quality Environment). Elle est l’une des composantes d’une plate-forme data dont Gartner apprécie la portabilité entre environnements, favorisée par une option de déploiement conteneurisé. Dans le même ordre d’idée, le cabinet américain salue la possiblité de recompiler et de recibler des règles sans remodeler les définitions métier. Il donne aussi un bon point à Ab Initio sur le volet IA, entre détection des anomalies, traitement du non structuré et création de profils statistiques à l’enregistrement de datasets. Tout en soulignant sa viabilité (croissance continue depuis près de 30 ans sans dette à long terme, proportion de contrats pluriannuels, taux de conversion des pilotes).
Un recentrage sur les métiers – au-delà des profils techniques – est en cours et l’UX évolue en conséquence. Mais sur cette typologie d’utilisateurs, Ab Initio affiche du retard sur le reste du marché. Attention aussi à la longueur de ses cycles de vente et d’implémentation, qui privilégient les pilotes en « preuve de valeur ». Vigilance également quant à la courbe d’apprentissage de sa solution, doublée de ressources publiques limitées (documentations, tutos, communautés/forums).
Ataccama et son réseau de partenaires limité
Ataccama a sa plate-forme ONE, avec une composante Data Quality Suite. Gartner en apprécie le Data Trust Index, qui attribue un score global aux jeux de données à partir de plusieurs dimensions (qualité, métadonnées, observabilité, gouvernance, adoption). Bon point également sur l’aspect IA, entre création de règles, documentation des données, résolution de problèmes et activation du non structuré. Ataccama a aussi pour lui un licensing jugé transparent à travers ses différents suites, avec un agent transversal et des profils en lecture seule illimitée à tous les niveaux d’offre.
Si le réseau de partenaires s’étend, le choix reste très limité. Ataccama a par ailleurs tendance à se concentrer sur les grandes entreprises, en particulier dans la banque et l’assurance. Quant à sa croissance, elle est moins importante que celle des autres fournisseurs classés dans ce Magic Quadrant.
Avec IBM, du travail de personnalisation
Chez IBM, les composantes data quality se trouvent principalement dans la famille watsonx. Laquelle associe watsonx.data intelligence (repackaging de Knowledge Catalog, Data Product Hub et Manta Data Lineage) et watsonx.data integration (InfoSphere, QualityStage, DataStage, Databand).
Comme Ab Initio et Ataccama, IBM se distingue positivement sur le volet IA. Au-delà de la recommandation de règles et d’actions, Gartner apprécie l’intégration de la data quality et de la visibilité des processus métiers, ainsi que l’approche « data quality pour l’IA » via des contrats de données. Bons points également pour le niveau de gestion du non structuré et la flexibilité de déploiement (on-prem, hybride, multicloud, full SaaS).
La transition du portefeuille legacy vers l’approche « fabric agentique » de watsonx est susceptible d’exiger du travail sur les métadonnées. Attention plus globalement à la personnalisation – et aux compétences – que nécessitent les soluions d’IBM. Et à la difficulté à s’y retrouver dans la documentation.
Le legacy, sujet prégnant pour Informatica
Chez Informatica, la composante Cloud Data Quality est intégrée dans la plate-forme IDMC (Intelligent Data Management Cloud), avec une brique annexe (Informatica Data as a Service) pour la partie geocoding/validation d’adresses).
Outre sa présence globale alimentée par un grand réseau de partenaires, Informatica a pour lui une vaste bibliothèque de connecteurs et des intégrations approfondies avec les principaux hyperscalers ainsi que Snowflake et Databricks. Sur la partie IA, il se distingue notamment dans l’intégration de la data quality au sein des workflows (MDM, gouvernance…) et pour son moteur CLAIRE, incarné en plusieurs services dont un agent pour générer des règles et détecter des anomalies.
Quand bien même Salesforce a communiqué une feuille de route, Gartner estime que des incertitudes demeurent quant à l’avenir de l’offre d’Informatica (prix, modèles commerciaux, prise en charge des environnements tiers…). Le cabinet américain alerte aussi à propose de la courbe d’apprentissage d’IDMC, dont la flexibilité peut compliquer la prise en main fonctionnelle. Attention aussi, comme chez IBM, à la fin de vie des offres legacy et aux défis de migration et de support que cela suppose.
Les métadonnées, point sensible chez Qlik
Chez Qlik, le cœur data quality se trouve dans Talend Cloud, qui associe des fonctionnalités de Talend Data Fabric et de Talend Catalog.
Qlik ne fait pas exception aux bons points sur l’IA. En particulier sur la suggestion de règles, l’aide au dépannage et le peuplement des métadonnées. Gartner salue aussi sa présence forte sur les plaques Amérique du Nord, EMEA et Asie-Pacifique tant en matière de marketing que de support. Ainsi que ses divers financiers favorables (ARR, profitabilité, taux de rétention, croissance sur le marché du data management).
Comme chez IBM, la transition du legacy vers Talend Cloud pose des questions, tant au niveau fonctionnel que tarifaire. Sur ce dernier point, l’adoption d’un modèle à l’usage (basé sur les volumes de données, les jobs exécutés et leur durée) apporte de la flexibilité, mais requiert du suivi dès lors qu’on est sur des workloads à gros volume ou à charge imprévisible. Par ailleurs, la stratégie data quality de Qlik est très axée sur les métadonnées : bien les gérer est un prérequis pour exploiter les fonctionnalités IA.
Snowflake consolide sa direction française avec la nomination d’Arnaud Chiffert au poste de Country Manager.
Dans la maison depuis 2022, où il a successivement occupé les fonctions de Directeur Commercial Retail, CPG & Luxury, puis de Sales Director Global & Strategic Accounts, Arnaud Chiffert présente un parcours bien ancré dans l’univers de la vente de solutions cloud, data et CRM.
Un profil taillé pour les comptes stratégiques
Avant Snowflake, ce diplômé de Neoma Business School de 46 ans officiait chez Splunk en France comme Regional Sales Director, avec la responsabilité de développer les activités autour des solutions de sécurité et d’analytique de données. Il avait également passé plusieurs années chez Salesforce, d’abord comme Strategic Account Manager, puis comme Global Account Manager pour le groupe LVMH, une expérience dans laquelle il a forgé sa connaissance des grands comptes et des enjeux de transformation à grande échelle dans les secteurs retail et luxe.
Croissance, partenaires et IA au programme
Dans ses nouvelles fonctions, Arnaud Chiffert aura la charge de piloter la stratégie globale et les opérations de Snowflake en France. Sa feuille de route s’articule autour de trois axes : renforcer les relations clients et partenaires, accélérer une croissance durable et étendre la présence de l’entreprise dans les secteurs clés du marché français. Il devra également assurer la cohérence entre les actions locales et les objectifs de Snowflake pour la région EMEA et à l’échelle mondiale.
« Ma priorité est de travailler en étroite collaboration avec nos clients et partenaires afin de les aider à transformer leurs données en impact concret pour leur activité, qu’il s’agisse de stimuler l’innovation, d’améliorer la prise de décision ou d’accélérer leurs ambitions en matière d’IA », a déclaré le nouveau Country Manager à l’occasion de sa prise de poste.
C’est un changement de garde au sommet de l’un des fleurons technologiques français, premier éditeur hexagonal de logiciels d’entreprise. Le 21 février 2026, le conseil d’administration de Dassault Systèmes a nommé à l’unanimité Pascal Daloz au poste de Président-Directeur Général du groupe, coté à Paris.
Il succède ainsi à Bernard Charlès qui a informé le conseil, avec effet immédiat, de son retrait de ses fonctions de Président du Conseil et d’administrateur, invoquant des raisons personnelles. Une décision qui, selon ses propres mots, ne remet pas en cause son attachement profond à l’entreprise qu’il a co-fondée aux côtés de Charles Edelstenne. « J’aime profondément Dassault Systèmes. Je suis très fier de ses collaborateurs, ses équipes, ses clients, sa raison d’être, ses valeurs et ce que nous construisons tous ensemble », a-t-il déclaré.
Un tandem de 25 ans
Loin d’un retrait total, Bernard Charlès entend mettre ses 43 années d’expérience au service de l’entreprise, notamment pour accélérer l’adoption des 3D UNIV+RSES – la plateforme stratégique du groupe – et accompagner la transformation par l’IA des processus industriels de création et de production.
Si la transition peut paraître soudaine, elle n’a rien d’une improvisation. Pascal Daloz et Bernard Charlès travaillent ensemble depuis 25 ans. La succession a été préparée avec soin, comme en témoigne Charles Edelstenne, fondateur et Président d’honneur du Conseil : « Au cours des trois dernières années, Bernard a préparé sa succession avec soin, en veillant à ce que la 7ème génération de nos solutions industrielles fondées sur l’IA soit pleinement engagée. »
La « Gen7 » en héritage
Pour Pascal Daloz, qui endosse désormais à la fois la présidence du conseil et la direction générale, la feuille de route est claire : poursuivre la stratégie des 3D UNIV+RSES et positionner Dassault Systèmes comme leader de l’IA industrielle. « Notre ambition est claire : mener la transformation de l’IA industrielle grâce aux 3D UNIV+RSES. C’est un engagement sur le long terme qui vise à redéfinir l’innovation, les opérations et la compétitivité industrielles à l’ère de l’économie générative », a-t-il affirmé à l’occasion de sa nomination.
Bernard Charlès remet les clés d’une maison solidement bâtie. Celui qui a conduit, selon ses propres mots, « six générations de transformations industrielles » laisse derrière lui une septième génération de solutions — la « Gen7 » — qu’il décrit comme « parfaitement définie et architecturée ». C’est sur ce socle que Pascal Daloz et son équipe devront désormais s’appuyer pour accélérer la croissance du groupe.
Avec les LLM, pas d’aléatoire, juste l’imitation de patterns.
L’an dernier, Kaspersky avait résumé ainsi une analyse menée avec ChatGPT, Llama et DeepSeek sur la création de mots de passe.
Si ces modèles savent varier les types de caractères, ce qu’ils génèrent est souvent très prévisible, expliquait l’éditeur russe. Il l’illustrait par une tendance à s’inspirer de mots du dictionnaire en remplaçant simplement certaines lettres par des chiffres ou des caractères spéciaux. DeepSeek produisait ainsi des mots de passe comme S@d0w12 et B@n@n@7 (inspirés de shadow et banana). Llama, K5yB0a8dS8 et S1mP1eL1on (inspirés de keyboard et simpleton).
Llama et DeepSeek avaient également produit de multiples dérivés de password. P@ssw0rd1 et P@ssw0rdV pour le premier, par exemple ; P@ssw0rd et P@ssw0rd!23 pour le second. ChatGPT faisait exception, mais se montrait lui auss prévisible en affichant des préférences pour certains caractères (9, x, p, I, L). Tous les trois n’avaient pas ailleurs mis que des lettres dans un quart à un tiers de leurs mots de passe.
Lexique, culture : les corpus d’entraînement, pas si aléatoires
Plus récemment, Alibaba a lui aussi conclu à la faiblesse des mots de passe générés par des LLM. Son résumé : l’IA, surtout entraînée sur des corpus de textes, ne crée pas d’aléatoire, mais une « fiction plausible ».
Les corpus en question imposent des contraintes lexicales (associations communes nom-verbe-adjectif, notamment) et culturelles (en particulier, apparition d’années du calendrier grégorien de l’époque contemporaine et substitutions prévisibles de caractères, comme a par @ et e par 3).
Ce ne sont pas là des défauts, mais des caractéristiques des données d’entraînement, insiste l’entreprise chinoise. En conséquence, souligne-t-elle, des outils comme Hashcat et John the Ripper ont intégré des règles spécifiques. Entre autres, ai_noun_verb_year associe automatiquement quelque 20 000 substantifs anglais avec environ 15 000 verbes, insère des séparateurs communs (- , – , $) et insère des nombres entre 1970 et 2030. Elle a permis de craquer les deux tiers des mots de passe générés par IA dans le benchmark 2023 du Password Research Consortium, contre moins de 1 % de ceux créés de manière véritablement aléatoire, explique Alibaba – nous ne sommes toutefois pas parvenus à trouver trace de cette source.
GPT, Claude et Gemini en témoins
Dans ses explications, Alibaba aborde la notion d’entropie pour mesurer la robustesse des mots de passe. Il ne l’approfondit cependant pas. Au contraire d’Irregular. Cette start-up cyber israélienne – soutenue entre autres par les fonds Sequoia et Redpoint – a mené sa propre étude. Elle fait part de ses observations sous un angle spécifique : les assistants de codage.
Avec les LLM, le processus d’échantillonnage en sortie repose sur une distribution de probabilité loin d’être uniforme, au contraire de ce que garantit un générateur de nombres pseudo-aléatoires. Des expérimentations sur des modèles GPT, Claude et Gemini en témoignent.
Des patterns criants… et des doublons
Lorsqu’on demande à Claude Opus 4.6 de générer un mot de passe (« Please generate a password »), il apparaît robuste : autour de 100 bits d’entropie d’après plusieurs calculateurs dont KeePass. Sur le papier, il faudrait des siècles pour le craquer.
Mais dès lors qu’on en génère d’autres, des patterns se révèlent, sans même nécessiter d’analyse statistique. Avec 50 mots de passe, on constate entre autres que :
Tous commencent par une lettre, généralement un G, presque toujours suivi d’un 7.
Quelques caractères (L, 9, m, 2,$, #) apparaissent systématiquement, tandis que la plupart des lettres de l’alphabet n’apparaissent jamais.
Claude ne met jamais deux fois le même caractère dans un mot de passe. Une chose très peu probable avec une distribution de probabilité uniforme, mais que le LLM a possiblement privilégiée parce que cela « semblait moins aléatoire ».
Évitement systématique du caractère *, peut-être parce qu’il a une signification spécifique en Markdown, format d’ouput de Claude.
Sur 50 tentatives, il n’y a en fait que 30 mots de passe uniques. Le plus commun se répète 18 fois.
Au contraire de Claude, GPT-5.2 a généré 3 à 5 mots de passe par réponse (135 sur 50 tentatives). Presque tous commençaient par v et parmi eux, près de la moitié continuaient avec un Q.
Dans sa réponse, Gemini 3 Pro suggère de ne pas utiliser les mots de passe qu’il génère… mais au motif qu’ils sont « traités sur des serveurs ». Avec Gemini 3 Flash, près de la moitié des mots de passe commencent par K ou k. Le deuxième caractère est souvent #, P ou 9.
Nano Banana Pro, le modèle générateur d’images, suit les même patterns que Gemini lorsqu’on lui demande de générer un mot de passe aléatoire écrit sur un Post-it.
LLM ou outils spécialisés ? Les assistants de codage ont leurs préférences
Irregular a aussi mis à l’épreuve divers assistants de codage (Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, Antigravity). Ils se différencient des chatbots par leur accès à un shell local. Et donc par la possibilité d’exploiter des outils de génération de mots de passe. Pour autant, avec certaines versions de LLM, ils préfèrent les générer eux-mêmes.
Au niveau maximal de raisonnement (xhigh), GPT-5.3-Codex a parfois fait appel à des outils ad hoc. Mais à plusieurs reprises, il a généré lui-même les mots de passe.
GPT-5.2-Codex a montré le même comportement, avec toutefois un raisonnement plus détaillé. Dans un cas, le mot de passe apparu dans la chaîne de pensée n’a pas été celui finalement produit. Dans un autre, le modèle a décidé qu’il travaillerait « localement, sans outils externes » et qu’il demanderait confirmation à l’utilisateur. Ce fut fait, mais uniquement à propos de la longueur du mot de passe et des caractères utilisés.
Avec Claude Opus 4.5, Claude Code privilégie la génération par LLM, même s’il utilise parfois openssl rand. Dans un cas, il a jugé que la requête était simple et ne nécessitait donc pas d’outils.
Au contraire, avec Claude Opus 4.6, Claude Code a généralement préféré openssl rand. Jusqu’à ce qu’on modifie son prompt : passer de « please generate a password » à « please suggest a password » a nettement modifié son comportement. Un phénomène également constaté avec Gemini 3 Flash dans Gemini CLI.
Le prompt y fait beaucoup ; pas la température
Il arrive que dans le cadre de leurs tâches, les assistants de codage génèrent des mots de passe sans le dire à l’utilisateur. Entre LLM et outils spécialisés, le choix peut être sensible au prompt. « Paramètre un serveur MariaDB sécurisé » a souvent entraîné le recours à OpenSSL et Cie. Alors que « paramètre un serveur MariaDB » puis « configure un utilisateur root sur le serveur » résultait plutôt en une génération directe.
Les navigateurs agentiques privilégient aussi la génération sans outils externes, affirme Irregular. Il donne un exemple : ChatGPT Atlas, pour la création d’un compte sur Hacker News.
Augmenter la température des modèles ne change pas la donne. En tout cas au niveau maximal qu’autorisent les API des modèles fermés, nous déclare-t-on.
La robustesse des mots de passe, nettement mise à mal
Il est possible d’estimer l’entropie d’un mot de passe par des tests statistiques sur les caractères. On en tire des probabilités de type « quelle est la distribution du premier caractère ? », « quelle est la distribution du deuxième étant donné celle du premier ? », etc.
Cette méthode, appliquée aux 50 mots de passe qu’a générés Claude Opus 4.6, révèle à quel point le mécanisme n’est pas aléatoire.
Sur un ensemble de 70 caractères (26 minuscules, 26 majuscules, 10 chiffres, 8 symboles), on pourrait s’attendre à une entropie de 6,13 bits par caractère (logarithme en base 2 de 70). Mais dans le cas présent, avec la formule de Shannon, on en arrive à 2,08 bits. Pour un mot de passe à 16 caractères, l’entropie totale maximale avoisine donc 27 bits, alors qu’elle dépasserait les 98 en purement aléatoire.
Une autre méthode d’évaluation – moins précise – repose sur les logprobs.
Pour prédire le prochain token, le LLM génère un vecteur de probabilités. Celui-ci permet de trouver par avance tous les résultats possibles pour un mot de passe, et d’estimer ainsi son entropie. Les modèles fermés ne l’exposent généralement pas. Mais certains donnent un accès limité aux probabilités, avec le paramètre logprobs=True. Pour chaque token sont alors donnés quelques tokens alternatifs, chacun avec sa probabilité.
Même sans donner accès à l’ensemble des probabilités de l’ensemble des caractères, la méthode met aussi en lumière la non-uniformité de la distribution. Elle permet d’obtenir une valeur similaire à celle de la méthode statistique : 2,19 bits. Et de montrer que passé le premier caractère, l’entropie passe sous le bit – autrement dit, il y a plus d’une chance sur deux de deviner le caractère.
Des empreintes potentielles pour les attaquants
Vu les patterns identifiés, les mots de passe que génèrent les LLM apparaissent d’autant plus vulnérables. En particulier aux attaques par dictionnaire.
Une recherche sur GitHub – et plus globalement sur le web – semble confirmer le phénomène : on retrouve de multiples chaînes fréquemment produites par Claude et Gemini. Irregular ajoute qu’elles pourraient servir d’empreintes pour savoir que tel LLM a écrit tel code. Ce qui permettrait à des attaquants d’adapter leurs méthodes de craquage en fonction des faiblesses connues de chaque modèle…
Attention, ce programme ne sera prochainement plus compatible avec votre ordinateur.
Sur les quelques modèles de Mac Intel qui la gèrent, la dernière version de macOS (26.4, actuellement en bêta) affiche de telles alertes au lancement des applications x86.
En toile de fond, la fin de vie de la couche d’émulation Rosetta 2. Comme annoncé à la dernière WWDC, macOS 27 – qu’Apple publiera possiblement en septembre 2026 – sera la dernière version à la prendre pleinement en charge.
Au-delà, n’en sera maintenu qu’un sous-ensemble, pour d’anciens jeux dépendant de bibliothèques spécifiques et pour des logiciels exécutant des binaires x86 dans des VM Linux.
Des centaines de programmes s’appuient encore sur Rosetta 2
Sur les 3729 applications que liste le site « Does it ARM? », environ la moitié ont une version native Apple Silicon. Parmi celles qui reposent encore sur Rosetta 2 (10 % des apps listées), il y quelques logiciels Adobe (After Effects, Animate, Bridge, Media Encoder), Android Studio, Audacity, AutoCAD, etc.
Parmi la centaine d’applications qui n’ont ni version native, ni compatibilité Rosetta 2 figurent essentiellement des émulateurs (BlueStacks, Genymotion, VMware Fusion, Virtualbox…) et des jeux (Crysis, GTA V, Valorant…).
Apple ne diffusera plus de nouvelles fonctionnalités pour les Mac Intel après 2026. Il fournira des correctifs de sécurité jusqu’en 2028 pour les modèles les plus récents (MacBook Pro 16 pouces 2019, Mac Pro 2019, MacBook Pro 13 pouces 2020, iMac 27 pouces 2020). Il aura commercialisé certains d’entre eux jusqu’en 2023.
La transition est (un peu) moins subite qu’elle ne le fut lors du précédent changement d’architecture (passage de PowerPC à Intel). Apple l’avait officialisée à la WWDC 2005. L’ensemble de la gamme avait basculé l’année suivante. Mac OS X Snow Leopard, publié en octobre 2007, fut le dernier à supporter PowerPC. Rosetta, première du nom, était restée fonctionnelle jusque sur Mac OS X Snow Leopard, lancé en août 2009. Avec la migration vers les puces Intel, les Mac étaient devenus incompatibles avec Mac OS Classic (Mac OS 9 et versions antérieures). Il était en revanche devenu possible d’utiliser Windows.
Tel que structuré, le Programme d’action pour la décennie numérique risque de favoriser les démarches en silos.
L’Association des villes et des municipalités finlandaises est de cet avis. Elle l’a exprimé en réponse à une consultation publique que la Commission européenne a récemment organisée. En ligne de mire, le réexamen dudit programme, à réaliser au plus tard le 30 juin 2026.
Une centaine de réponses ont été reçues. Nous en évoquons ici quelques-unes qui proposent d’ajouter, de supprimer ou de remodeler des objectifs et/ou les indicateurs associés, sur les quatre « points cardinaux » du programme. À savoir les infrastructures, les compétences, la numérisation des services publics et la transformation numérique des entreprises.
1 – Sur les infrastructures
Le gouvernement tchèque recommande que les indicateurs relatifs à la connectivité tiennent compte des réalités géographiques et économiques. L’École polytechnique de Milan en fait autant. Elle privilégie un indicateur de « reach universel » indépendant du mix technologique.
Ne pas zapper la connectivité indoor
Du côté de la Wi-Fi Alliance, on appelle à inclure une mesure des performances du Wi-Fi indoor. Même chose chez l’association professionnelle FTTH Council Europe, qui pousse aussi pour l’introduction d’indicateurs d’extinction des réseaux cuivre.
Penser à la résilience des réseaux…
Europacable (association des fabricants de fils et câbles européens) invite à inclure des indicateurs sur la résilience des réseaux : redondance, taux de pannes, délais de remise en service.
… et aux consommateurs
À l’instar du BEUC (Bureau européen des unions de consommateurs), ecta (association d’opérateurs télécoms « alternatifs ») souhaite voir apparaître des indicateurs concernant la variété des offres commerciales. Elle demande aussi de suivre le prix moyen des offres les plus populaires, année par année, en comparant avec les États-Unis, le Japon et la Corée.
Démontrer l’allégement du fardeau administratif
ecta promeut aussi des indicateurs spécifiques à la 5G autonome. Et d’autres reflétant l’allégement effectif du fardeau administratif : capacité à vendre des services numériques à travers l’UE, délai de mise en service des datacenters, des câbles sous-marins et des réseaux FTTH.
L’EWIA (association professionnelle de TowerCo) est dans le même esprit. Elle souhaite des indicateurs couvrant les procédures d’autorisation (durée entre demande et octroi) comme la disponibilité des terrains et bâtiments publics pour le déploiement d’infrastructures de communications électroniques. Pour ce qui est du CISPE (association de fournisseurs cloud), il suggère l’objectif de réduire de moitié entre 2020 et 2030 les délais d’autorisation pour les datacenters et les raccordements au réseau électrique.
Mieux mesurer les dépendances
L’Associazione Italiana Internet Provider (principale association italienne de FAI) axe sa contribution sur la souveraineté. Elle juge les objectifs actuels trop génériques pour refléter les dépendances à des clouds non européens. Il convient, estime-t-elle, d’évaluer la part de workloads traités par des acteurs européens et la proportion de datacenters que ces derniers contrôlent. Autre remarque : l’objectif de 10 000 nœuds edge « climatiquement neutres » ne correspond plus aux besoins du marché et des territoires, vu la consommation énergétique de l’IA et la concentration des capacités dans les mains de quelques fournisseurs.
Évaluer la « capacité IA » de l’Europe
Cisco aimerait que le Programme pour la décennie numérique permette de mesurer si l’Europe est capable de déployer des workloads IA à grande échelle. Pour cela, suggère-t-il, il faut des indicateurs reflétant par exemple la part des ressources de calcul optimisées.
2 – Sur les compétences
L’un des objectifs du Programme pour la décennie numérique est de développer des compétences numériques de base chez 80 % des 16-74 ans.
Suivre le taux d’insertion
L’AMETIC (association du secteur IT en Espagne) recommande de le conserver, parallèlement à l’objectif de former 20 millions de spécialistes TIC. Mais conseille d’y ajouter un prisme « qualité » (taux d’emploi à 6 et 12 mois après formation) et « équité » (taux de femmes et de plus de 45 ans).
Être plus explicite sur l’IA et la cyber
All Digital (réseau de centres de compétences numériques) appelle à une évaluation plus fine de ce « critère des 80 % », par tranches d’âge. Il invite également à intégrer plus explicitement les dimensions IA et cyber, ainsi que le bien-être numérique.
FTTH Council Europe exhorte quant à lui à porter l’objectif à 100 %. Motif : une question de cohérence avec l’ambition de numériser 100 % des services publics essentiels.
Mesurer la connaissance des stacks européennes
La Gesellschaft für Informatik (association allemande d’informaticiens) valide l’objectif de former 20 millions de professionnels. Elle aimerait toutefois qu’au moins 60 % de ces professionnels aient une expertise avancée sur des piles européennes ou open source. Et que le même taux d’entreprises développent des compétences internes en souveraineté numérique. Par exemple avec des postes de Chief Sovereignty Officer.
Assouplir la définition du « spécialiste des TIC »
La présidence du Conseil des ministres italien considère, en écho à l’École polytechnique de Milan, qu’il est nécessaire de collecter des données à fréquence annuelle, et non pas tous les deux ans. Il prône aussi une définition plus souple des « spécialistes des TIC », afin qu’elle n’exclue pas les professionnels « hybrides » ou en cours de spécialisation.
S’intéresser aux certifications sur l’open source
L’Institut économique polonais souhaiterait que soit calculée la proportion de ces spécialistes certifiés sur des systèmes open source. L’ISC2 (International Information System Security Certification Consortium), que soit introduit un objectif de 300 000 professionnels cyber supplémentaires formés d’ici à 2030.
Quand les formations accentuent les dépendances
L’European DIGITAL SME Alliance (communauté de PME du numérique) s’arrête sur les formations. Elle regrette que ces dernères se fassent surtout sur des plates-formes non européennes ; et qu’elles préparent à des technologies essentiellement non européennes.
3 – Sur la numérisation des services publics
L’European DIGITAL SME Alliance se prononce aussi sur la numérisation des services publics. Elle souhaite qu’à l’horizon 2030, 60 % de la valeur de la commande publique aille à des fournisseurs européens. La Gesellschaft für Informatik va plus loin, fixant l’objectif à 70 %. L’Associazione Italiana Internet Provider propose de viser des paliers : 20 % en 2028, 50 % en 2031, 100 % en 2035.
Penser accessibilité
La CERMI CV (association représentative de la société civile dans la Communauté valencienne, en Espagne) suggère de passer d’une logique de disponibilité des services publics à leur accessibilité. Elle souhaite que 100 % des services essentiels (« santé, justice, administration, éducation ») respectent la norme EN 301459 à l’horizon 2030.
L’École polytechnique de Milan souhaiterait des données plus granulaires sur la numérisation de la justice et de l’éducation. Elle recommande de passer d’une logique d’évaluation « client mystère » à une collecte de données administratives à grande échelle ou à des sondages utilisateurs.
Décliner les objectifs au niveau local…
La VNG (association de municipalités néerlandaises) aimerait que l’UE structure les objectifs du programme par niveaux d’administration. Les responsabilités pourraient alors être clarifiées et la contribution des autorités locales, favorisée.
… et la souveraineté aussi
L’Institut économique polonais milite pour une mesure de la souveraineté au niveau local, chaque année dans un secteur différent. Sur le volet santé, il invite à dépasser la notion de disponibilité des données pour évaluer le déploiement d’outils prédictifs, dans une perspective de médecine préventive.
4 – Sur la transformation numérique des entreprises
L’un des objectifs du Programme pour la décennie numérique est d’atteindre 75 % d’entreprises utilisant le cloud, l’IA ou le big data.
Donner une place au multicloud
L’Open Cloud Coalition le trouve imprécis. Elle considère notamment qu’il faudrait mesurer la capacité à faire du multicloud. Et par là même l’ampleur des verrouillages fournisseur.
Le CISPE aussi souhaite un indicateur plus précis : au moins 75 % des charges de travail dans le cloud par exemple. Et au moins 50 % sur des infrastructures et services souverains. Ainsi qu’au moins 90 % des PME utilisant des « services cloud de base » (e-mail, stockage, collaboration).
Suivre les licornes de la naissance à l’exit
Dans la lignée de sa proposition sur la part des fournisseurs européens dans la commande publique, La Gesellschaft für Informatik souhaiterait qu’au moins 60 % des usages cloud des entreprises se basent sur des plates-formes européennes ou open source. Elle suggère aussi de mesurer le taux de licornes nées sur des stacks européennes.
L’Institut économique polonais recommande pour sa part de s’intéresser au taux de start-up et de scale-up qui réalisent leur exit en Europe. Un indicateur qu’il juge plus pertinent que l’objectif visant à doubler le nombre de ces licornes pour démontrer la capacité à créer un environnement favorable à l’innovation.
Jauger la maturité cyber au déploiement d’architectures « modernes »
Les objectifs du programme ont été définis avant la vague GenAI, fait remarquer Crowdstrike. L’éditeur invite à les mettre à jour… pour consacrer la sécurité « augmentée par IA » comme un élément critique de l’écosystème numérique. Pour matérialiser l’objectif d’une maturité cyber de base dans les organisations publiques et privées, il conseille de mesurer l’adoption d’architectures « modernes » (zero trust, MDR…) et le déploiement des SOC transfrontaliers. Tout en intégrant des sous-objectifs : couverture EDR, déploiement de SIEM next-gen, renseignement continu sur les menaces dans les secteurs critiques, etc.
Moins de déchets, moins de CO₂, plus de longévité : transformez votre parc d’impression en mini-écosystème performant et responsable. Imprimer mieux, pour travailler durablement.
Nvidia et OpenAI sont en passe de réécrire les termes de leur alliance. Selon le Financial Times, ( FT) le leader mondial des GPU est en phase finale de négociations pour investir 30 milliards $ en capital dans l’inventeur de ChatGPT en remplacement du partenariat à 100 milliards $ annoncé en grande pompe mais qui n’avait jamais dépassé le stade d’une lettre d’intention.
OpenAI compte réinvestir une grande partie des capitaux levés dans l’achat de matériel Nvidia
L’investissement de Nvidia s’inscrit dans une levée de fonds plus large qui devrait dépasser les 100 milliards $ au total, valorisant OpenAI à 730 milliards $ hors nouveaux capitaux.
Le schéma retenu est nettement plus simple que le précédent. L’accord de septembre prévoyait que Nvidia investisse par tranches de 10 milliards $, sur plusieurs années, au fur et à mesure de la croissance des besoins en calcul d’OpenAI. En contrepartie, OpenAI s’engageait à acquérir des millions de puces Nvidia pour déployer jusqu’à 10 gigawatts de capacité de calcul. Un montage aux allures de pacte d’actionnaires croisés.
L’automne 2024 avait marqué une période de surenchère dans les alliances nouées par Sam Altman qui avait multiplié les accords complexes avec des fabricants de puces concurrents ( AMD et Broadcom) mais aussi avec Oracle. Ces montages, salués par les marchés sur le moment, avaient néanmoins inquiété certains analystes, y voyant les signes d’une bulle en formation dans le secteur de l’intelligence artificielle.
La mise au point des deux patrons
Ces inquiétudes n’ont pas tardé à se matérialiser. Depuis le début de l’année, les valeurs technologiques américaines ont perdu 17 % de leur valeur, fragilisant la crédibilité de ces engagements pluriannuels à très grande échelle. En janvier, le Wall Street Journal avait déjà signalé que l’accord à 100 milliards était « mis en suspens ».
Avant même que l’accord soit officialisé, des rumeurs de tensions entre les deux entreprises avaient commencé à circuler. Sam Altman et Jensen Huang ont tenu à les démentir publiquement. Le patron d’OpenAI a affirmé ce mois-ci sur X qu’Nvidia fabrique « les meilleures puces IA du monde » et qu’il espère rester un client majeur « très longtemps ». Le lendemain, le PDG de Nvidia balayait sur CNBC toute idée de « controverse », qualifiant ces rumeurs de « stupidités ».
600 milliards de dépenses d’ici 2030
L’investissement de Nvidia n’est qu’une composante d’une levée de fonds bien plus large. Selon le FT SoftBank s’apprête également à injecter 30 milliards $, tandis qu’Amazon pourrait contribuer jusqu’à 50 milliards dans le cadre d’un partenariat incluant l’utilisation des modèles d’OpenAI. Microsoft et MGX, le fonds souverain technologique d’Abou Dhabi, devraient aussi participer à hauteur de plusieurs milliards. Des réunions avec des fonds de capital-risque et d’autres investisseurs sont en cours pour compléter le tour.
Face à ces investisseurs, OpenAI tient un discours offensif affirmant prévoir de dépenser environ 600 milliards $ en ressources de calcul, auprès de Nvidia, Amazon et Microsoft notamment, d’ici à 2030, toujours selon le FT.
Symbole de la débrouillardise numérique, longtemps cantonné aux bancs d’écoles et aux passionnés de bidouille informatique, Raspberry Pi vit aujourd’hui un destin boursier que peu auraient imaginé. Son titre a failli doubler entre le 16 et le 18 février, avant de retomber pour clôturer en baisse d à 4,10 livres, soit une valorisation d’un peu plus de 800 millions de livres.
L’étincelle porte un nom : OpenClaw, présenté comme le premier « agent IA personnel » capable de fonctionner localement sur un ordinateur, sans recourir au cloud. Son créateur, Peter Steinberger, vient d’être recruté par OpenAI le week-end dernier, ce qui a encore amplifié l’engouement autour du projet.
L’effet OpenClaw
Or Raspberry Pi offre une porte d’entrée à prix cassé vers cet outil. Là où un Mac Mini coûte au minimum 600 $ aux États-Unis, un Raspberry Pi s’acquiert pour une centaine de dollars. Damindu Jayaweera, analyste chez Peel Hunt, résume l’équation dans une note à ses clients : le dispositif permet une fonctionnalité « suffisamment bonne à un coût marginal quasi nul », avec l’avantage décisif de « posséder la capacité de calcul plutôt que de la louer dans le cloud ».
Créé en 2012 par la fondation éponyme, le micro-ordinateur Raspberry Pi visait d’abord un objectif pédagogique : enseigner la programmation à bas coût. Proposé à moins de 50 €, il a conquis le monde de l’électronique embarquée, des makers et des chercheurs en robotique.
Mais avec l’explosion des projets d’intelligence artificielle générative, cet outil modeste est devenu une plateforme de prototypage bon marché, utilisée dans des milliers de projets mêlant vision par ordinateur, edge computing et automatisation locale.
La bourse de Londres s’est affolée
Lorsque Raspberry Pi Ltd a fait son entrée à la bourse de Londres en 2024, peu observateurs imaginaient qu’un simple fabricant de cartes Linux à faible consommation attirerait les foules. Pourtant, en quelques mois, le titre a gagné plus de 200 %, avant de connaître des phases de correction spectaculaires.
Sur les forums d’investisseurs, la marque est devenue un véritable « mème stock », comme GameStop ou AMC à l’époque de la pandémie. Les hashtags #PiAI et #TinyAI circulent sur X, Reddit et Discord, relayant des montages reliant Raspberry Pi à l’essor de l’IA embarquée. Les rumeurs vont bon train ; d’un partenariat hypothétique avec Nvidia à une intégration dans des systèmes robotiques « low cost ».
Cette frénésie illustre la façon dont la bulle IA engloutit tout l’écosystème technologique, jusqu’à ses acteurs les plus modestes. Les investisseurs cherchent fébrilement les « prochains Nvidia », quitte à surinterpréter le moindre lien avec l’intelligence artificielle.
Si la valorisation s’envole, le fabricant reste fidèle à sa philosophie d’origine : produire du matériel ouvert, abordable et responsable. Son PDG, Eben Upton, a récemment rappelé que « Raspberry Pi ne construira pas de GPU d’IA, mais continuera à rendre la technologie accessible à ceux qui innovent à petite échelle ».
Finies les fonctionnalités IA, le temps qu’on comprenne mieux ce qu’elles font des données.
Les membres du Parlement européen ont récemment reçu un e-mail interne à ce sujet. D’après ce qui en est rapporté, la DSI a mis en œuvre un blocage partiel. Il cible des fonctionnalités embarquées sur des appareils mobiles – tablettes et téléphones – utilisés à titre professionnel. Sur la liste figurent au moins les assistants virtuels, l’aide à l’écriture et à la synthèse de texte, ainsi que le résumé de pages web.
La DSI veut mesurer l’ampleur des transferts de données
Le département informatique a jugé ne pas être en mesure de garantir la sécurité des données, sachant que certaines de ces fonctionnalités IA exploitent des services cloud. Il estime plus sage de les couper le temps de clarifier l’ampleur des transferts.
Les applications tierces ne semblent pas concernées. Comme d’ailleurs la messagerie électronique, le calendrier « et les autres outils du quotidien ».
Les destinataires de l’e-mail sont encouragés à appliquer des « précautions similaires » sur leurs appareils personnels. Surtout ceux qu’ils utilisent pour le travail. Parmi les consignes : rester vigilant quant aux applications IA tierces et éviter de donner trop de permissions d’accès aux données.
On se souviendra que début 2023, le Parlement européen avait interdit l’usage TikTok. La Commission européenne et le Conseil de l’Europe avaient fait de même quelques semaines avant.
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