La Commission européenne a dévoilé son projet de révision du Cybersecurity Act qui prévoit l’élimination progressive des équipements fournis par des entreprises jugées à haut risque dans les secteurs critiques.

Sans nommer explicitement de pays ou d’entreprises, ces mesures devraient principalement affecter les géants chinois des télécommunications Huawei et ZTE.

« Avec ce nouveau paquet cybersécurité, nous disposerons des moyens nécessaires pour mieux protéger nos chaînes d’approvisionnement critiques en technologies de l’information et de la communication, mais aussi pour combattre les cyberattaques de manière décisive », affirme Henna Virkkunen, la commissaire européenne chargée du numérique.

Le texte s’appliquera à dix-huit secteurs clés identifiés par la Commission, parmi lesquels les équipements de détection, les véhicules connectés et automatisés, les systèmes d’approvisionnement en électricité et en eau, les drones, les services de cloud computing, les dispositifs médicaux ou encore les semi-conducteurs.

Des délais de transition variables

Selon le projet, les opérateurs de téléphonie mobile disposeront de trente-six mois à compter de la publication de la liste des fournisseurs à haut risque pour retirer les composants essentiels provenant de ces entreprises. Les calendriers pour les réseaux fixes, incluant la fibre optique et les câbles sous-marins, ainsi que pour les réseaux satellitaires, seront annoncés ultérieurement.

Les restrictions ne s’appliqueront qu’après une évaluation des risques initiée soit par la Commission, soit par au moins trois pays membres. Les mesures prises devront s’appuyer sur une analyse de marché et une étude d’impact.

L’exécutif européen avait déjà adopté en 2020 une boîte à outils de mesures de sécurité pour les réseaux 5G visant à limiter l’utilisation de fournisseurs à haut risque comme Huawei, en raison de préoccupations relatives à d’éventuels sabotages ou actes d’espionnage. Toutefois, certains pays n’ont toujours pas retiré ces équipements, notamment en raison des coûts élevés que cela représente.

L’Espagne a même signé l’été dernier un contrat de douze millions € avec Huawei pour la fourniture de matériel destiné au stockage des écoutes autorisées par les tribunaux pour les services de police et de renseignement.

Pékin dénonce un « protectionnisme pur et simple »

La Chine n’a pas tardé à réagir. Le ministère chinois des Affaires étrangères a qualifié les restrictions imposées aux entreprises chinoises sans base juridique de «protectionnisme pur et simple », exhortant l’UE à fournir un environnement commercial équitable, transparent et non discriminatoire aux sociétés chinoises.

Pékin avait déjà déclaré en novembre qu’une telle initiative violerait les principes du marché et les règles de la concurrence loyale, soulignant que le retrait d’équipements chinois dans certains pays avait entravé leur développement technologique et entraîné des pertes financières importantes.

L’Europe entre deux dépendances

Cette initiative s’inscrit dans un mouvement plus large de Bruxelles visant à réduire sa dépendance tant vis-à-vis de la Chine que des grandes entreprises technologiques américaines. L’Allemagne a récemment nommé une commission d’experts pour repenser sa politique commerciale envers Pékin et interdit l’utilisation de composants chinois dans les futurs réseaux 6G.

Les États-Unis ont quant à eux banni en 2022 les approbations de nouveaux équipements de télécommunications de Huawei et ZTE.

Reste que la mise en œuvre de ces restrictions pourrait s’avérer complexe. Plus de quatre-vingt-dix pour cent des panneaux solaires installés dans l’UE sont fabriqués en Chine. Certains représentants de l’industrie soulignent également le manque d’alternatives viables, les opérateurs télécoms ayant mis en garde contre l’impact potentiel sur les prix à la consommation.

Le projet de loi doit encore être approuvé par les pays membres et le Parlement européen dans les mois à venir avant de devenir contraignant. Les calendriers proposés devraient faire face à la résistance de certaines capitales européennes, les États membres étant responsables de leur propre sécurité nationale.

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Une opération de communication pour lever les doutes sur le modèle modèle économique et clarifier les perspectives de croissance, c’est le sens du long billet de blog publiée par Sarah Friar, la directrice financière d’OpenAI, sous le titre  » Une entreprise qui évolue en fonction de la valeur de l’intelligence ».

Si l’inventeur de ChatGPT capte une grande partie de la lumière du business de la GenAI depuis trois ans, il cristallise aussi les inquiétudes sur les investissements faramineux et les craintes sur un déficit de ROI qui pourraient faire éclater « la bulle de l’IA » alimentée par les investissements titanesques dans les infrastructures.

Pour rassurer sur la capacité d’OpenAI à créer de la valeur, Sarah Friar révèle que les revenus annualisés ont bondi de 2 milliards $ en 2023 à plus de 20 milliards en 2025. Une multiplication par dix en deux ans ! Et de préciser que cette explosion des revenus est proportionnelle à celle de la puissance de calcul déployée à coup de centaines de milliards investis dans les infrastructures.

Le compute, moteur de la croissance

« Notre capacité à servir nos clients se mesure directement à notre puissance de calcul disponible », écrit Sarah Friar. Les chiffres parlent d’eux-mêmes : la capacité de calcul d’OpenAI est passée de 0,2 gigawatt en 2023 à 0,6 GW en 2024, pour atteindre environ 1,9 GW en 2025. Soit une multiplication par 9,5 en deux ans, avec un triplement annuel.

Cette corrélation parfaite entre infrastructure et revenus dessine le modèle économique d’OpenAI. « Il s’agit d’une croissance jamais vue à une telle échelle », affirme la directrice financière, qui ajoute que davantage de compute aurait permis une adoption et une monétisation encore plus rapides.

Partie des abonnements grand public, l’entreprise a progressivement étendu son offre aux entreprises, avant d’ajouter une tarification à l’usage pour les développeurs via son API. « Au fur et à mesure que l’IA s’intégrait dans les équipes et les workflows, nous avons créé des abonnements professionnels et ajouté une tarification basée sur l’usage, afin que les coûts évoluent avec le travail réellement effectué », explique-t-elle.

La semaine dernière, OpenAI a franchi un nouveau cap en annonçant l’introduction de publicités dans ChatGPT pour certains utilisateurs américains. Elle devrait également dévoiler son premier « produit Hardware » au second semestre 2026, comme l’a rapporté Axios en début de semaine.

Sarah Friar évoque de nouveaux modèles économiques au-delà des abonnements et des API : licences, accords basés sur la propriété intellectuelle et tarification basée sur les résultats. « À mesure que l’intelligence s’étend à la recherche scientifique, la découverte de médicaments, les systèmes énergétiques et la modélisation financière, de nouveaux modèles économiques émergeront », prédit-elle.

2026 : l’année de « l’adoption pratique »

L’année 2026 sera celle de « l’adoption pratique », annonce la directrice financière. « La priorité est de combler l’écart entre ce que l’IA rend désormais possible et la façon dont les gens, les entreprises et les pays l’utilisent au quotidien », écrit-elle.

L’opportunité se révèle particulièrement importante dans trois secteurs : la santé, les sciences et l’entreprise, où une meilleure intelligence se traduit directement par de meilleurs résultats. OpenAI mise sur une nouvelle génération d’agents intelligents et l’automatisation des workflows, capables de fonctionner en continu, de conserver le contexte dans le temps et d’agir sur différents outils.

Une stratégie d’infrastructure diversifiée

Face aux critiques sur ses dépenses massives, Sarah Friar défend une approche pragmatique. OpenAI maintient un bilan « léger » en privilégiant les partenariats plutôt que la propriété. Il y a trois ans, l’entreprise dépendait d’un seul fournisseur de compute. Aujourd’hui, elle collabore avec un écosystème diversifié de partenaires, incluant Microsoft, Oracle et d’autres acteurs.

Ce changement apporte de la certitude sur l’accès au compute. « Nous pouvons planifier, financer et déployer de la capacité avec confiance dans un marché où l’accès au compute définit qui peut passer à l’échelle », explique-t-elle.

Cette diversification permet à OpenAI de concentrer ses ressources sur l’innovation tout en conservant l’agilité nécessaire pour naviguer dans l’évolution rapide du secteur.

« L’infrastructure élargit ce que nous pouvons offrir. L’innovation étend ce que l’intelligence peut faire. L’adoption étend qui peut l’utiliser. Les revenus financent le prochain bond en avant », conclut Sarah Friar.

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L’année 2026 débute sur une note préoccupante pour la cybersécurité des administrations françaises. L’Urssaf a révélé qu’une cyberattaque, ciblant spécifiquement l’interface de programmation (API) du service de déclaration préalable à l’embauche (DPAE) a permis la consultation et l’extraction des données personnelles de 12 millions de salariés français.

Que sait-on de la méthode utilisée ? « Les premières investigations révèlent que l’accès frauduleux à l’API DPAE  a été opéré via un compte partenaire habilité à consulter ces informations. Les identifiants de connexion liés à ce compte avaient été volés lors d’un acte de cyber malveillance antérieur visant ce partenaire. » indique l’Urssaf en précisant que ses systèmes d’information n’ont pas été compromis.

Des données sensibles mais partiellement limitées

Les informations compromises incluent les noms, prénoms, dates de naissance, dates d’embauche ainsi que le numéro SIRET de l’employeur. Toutefois, l’Urssaf tente de rassurer les personnes concernées en précisant que les données les plus sensibles sont restées sécurisées : aucun numéro de Sécurité sociale, coordonnée bancaire, adresse postale, email ou numéro de téléphone n’a été exposé.

Malgré cette limitation apparente, les experts en cybersécurité soulignent que ces informations, même partielles, peuvent servir de base à des campagnes d’hameçonnage (phishing) sophistiquées ou être combinées avec d’autres fuites de données pour faciliter des usurpations d’identité.

La DPAE : un service essentiel au cœur de la faille

La déclaration préalable à l’embauche est une formalité obligatoire que tout employeur doit effectuer dans les huit jours précédant l’embauche d’un salarié relevant du régime général de la Sécurité sociale. Cette déclaration regroupe plusieurs formalités administratives essentielles : demande d’immatriculation de l’employeur, affiliation au régime d’assurance chômage, adhésion à un service de santé au travail, et organisation de la visite d’information et de prévention.

Les employeurs ayant effectué plus de 50 déclarations d’embauche au cours de l’année civile précédente sont obligés de réaliser leurs DPAE en ligne, soit via le portail urssaf.fr, soit via net-entreprises.fr, soit en utilisant l’API DPAE. C’est précisément cette dernière option qui a constitué le vecteur d’attaque exploité par les cybercriminels.

Face à cet incident, l’URSSAF a réagi rapidement en suspendant les accès du compte compromis et en renforçant les habilitations de ses partenaires. L’organisme a également déposé une notification auprès de la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL), conformément aux obligations légales en matière de protection des données personnelles, ainsi qu’une plainte auprès du procureur de la République.

L’URSSAF assure que les employeurs peuvent continuer à utiliser le service de déclaration préalable à l’embauche comme habituellement, et que les mesures de sécurité ont été renforcées pour éviter qu’un tel incident ne se reproduise.

Un appel à la vigilance face au phishing

L’URSSAF exhorte les salariés concernés à une extrême prudence face aux tentatives d’hameçonnage. L’organisme rappelle les règles fondamentales de sécurité : ne jamais divulguer ses mots de passe ou informations bancaires par téléphone ou courriel, même si la demande semble provenir d’un organisme officiel.

Les données volées peuvent en effet permettre aux cybercriminels de mener des campagnes de phishing ultra-ciblées, en se faisant passer pour l’Urssaf ou d’autres administrations avec des informations réelles sur leurs victimes, rendant les tentatives d’escroquerie d’autant plus crédibles.

Une série noire pour les organismes publics français

Ce piratage survient dans un contexte de cybermenace accrue contre les acteurs publics français. La semaine dernière, la plateforme Hubee, opérée par la Direction interministérielle du numérique (DINUM) pour l’échange de documents administratifs, a été piratée, exposant 70 000 dossiers représentant 160 000 documents contenant des données personnelles.

La fin de l’année 2025 avait déjà été marquée par le piratage du ministère de l’Intérieur et celui des Sports. Par ailleurs, en novembre 2025, le service Pajemploi de l’Urssaf avait subi un vol de données affectant 1,2 million de salariés de particuliers employeursd’ assistants maternels et de gardes d’enfants à domicile, compromettant des informations telles que les noms, prénoms, dates et lieux de naissance, adresses postales et numéros de Sécurité sociale.

Ces incidents successifs révèlent la vulnérabilité persistante des systèmes d’information des administrations françaises face aux cyberattaques et soulignent l’urgence de renforcer la cybersécurité des services publics numériques.

Que faire si vous êtes concernés ?

Si vous avez été embauché au cours des trois dernières années, vos données figurent potentiellement parmi celles exposées. Redoubler de vigilance face aux emails, SMS ou appels suspects prétendant provenir de l’URSSAF ou d’autres organismes. Ne jamais communiquer d’informations personnelles ou bancaires en réponse à une sollicitation non sollicitée. Vérifier systématiquement l’authenticité des sites web avant de saisir des informations sensibles. Surveiller vos comptes et signaler immédiatement toute activité suspecte. En cas de doute, contacter directement l’URSSAF via les canaux officiels.

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Début d’années riche en acquisitions pour Cloudflare. Après l’achat de Human Native, c’est l’équipe d’Astro Technology qui rejoint ses effectifs.

L’opération, dont les termes financiers n’ont pas été divulgués, marque une nouvelle étape dans la guerre d’influence que se livrent les géants du cloud pour contrôler l’écosystème du développement web.

Astro s’est imposé comme un framework JavaScript incontournable utilisé par des marques majeures comme Unilever, Visa et NBC News, ainsi que par des centaines de milliers de développeurs à travers le monde. Sa particularité ? Chaque page web ne charge que le code strictement nécessaire à son affichage dans le navigateur, une approche qui optimise drastiquement les performances.

Dans un environnement où les moteurs de recherche privilégient les sites au chargement rapide et où les consommateurs exigent une instantanéité quasi totale, cette technologie répond à un besoin critique du marché. Les sites reposant massivement sur JavaScript pour le rendu initial peinent à offrir cette vitesse, au détriment de leur référencement et de leurs taux de conversion.

L’open source comme arme stratégique

Matthew Prince, cofondateur et PDG de Cloudflare, ne s’y trompe pas en affirmant sa philosophie : « Protéger et investir dans les outils open source est essentiel à la santé d’un Internet libre et ouvert ». Contrairement aux craintes qui entourent habituellement les rachats par les grands groupes, Astro conservera sa licence MIT et restera entièrement open source.

Cette décision n’est pas anodine. Elle s’inscrit dans une stratégie éprouvée par Cloudflare, qui a déjà démontré son soutien à des projets comme TanStack et Hono sans chercher à verrouiller ces technologies. L’entreprise s’engage même à poursuivre le financement du Astro Ecosystem Fund, aux côtés de partenaires industriels comme Webflow, Netlify, Wix et Sentry.

Une intégration déjà bien avancée

Astro constitue déjà l’architecture de plateformes comme Webflow et Wix qui fonctionnent sur Cloudflare. Cette acquisition officialise donc une collaboration de longue date. Cloudflare n’a d’ailleurs jamais caché son rôle de sponsor et défenseur du projet depuis ses débuts.

Le timing de l’opération est particulièrement stratégique. Astro 6, dont la version bêta vient d’être lancée, introduit un serveur de développement repensé alimenté par l’API Vite Environments.

Cette nouvelle mouture permet aux développeurs utilisant le plugin Vite de Cloudflare de faire tourner leur environnement local avec workerd, le runtime open source de Cloudflare Workers. Une intégration technique qui facilite considérablement l’accès aux services comme Durable Objects et D1 dès la phase de développement.

Un double pari sur l’avenir

Avec Human Native, l’acquisition d’Astro dessine les contours d’une stratégie ambitieuse : contrôler l’ensemble du cycle de vie du contenu web, de sa création à sa monétisation dans l’écosystème de l’IA générative.

Cloudflare défie frontalement Vercel et Netlify, deux acteurs qui ont massivement investi dans leurs propres écosystèmes de développeurs. La bataille ne se joue plus uniquement sur les performances d’infrastructure, mais sur la capacité à offrir une expérience développeur complète et intégrée.

Reste une question cruciale : Cloudflare saura-t-il maintenir l’agilité et l’esprit innovant qui ont fait le succès d’Astro tout en l’intégrant dans son infrastructure mondiale ? Les prochains mois nous le diront.

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L’annonce a mis fin à des mois de spéculations : OpenAI va tester l’insertion de publicités dans ChatGPT dès les prochaines semaines.

La nouvelle, officialisée le 16 janvier par Sam Altman, marque un virage à 180 degrés pour le patron d’OpenAI qui déclarait encore en 2024 qu’il « détestait » la publicité et trouvait l’idée de la combiner avec l’IA « particulièrement dérangeante ».

La réalité économique a eu raison des réticences… Avec 800 millions d’utilisateurs mensuels mais seulement 5% d’abonnés payants, OpenAI affiche des pertes cumulées dépassant 13,5 milliards $ au premier semestre 2025. Les projections internes tablent même sur 74 milliards de déficit opérationnel en 2028, avant un hypothétique retour à la rentabilité en 2030.

Un modèle publicitaire sous haute surveillance

Les publicités, baptisées « contenus sponsorisés », apparaîtront au bas des réponses de ChatGPT pour les utilisateurs américains de la version gratuite et de l’abonnement ChatGPT Go, récemment lancé à 8 dollars par mois. OpenAI promet que ces annonces seront clairement identifiées et séparées des réponses principales, sans jamais influencer le contenu généré par l’intelligence artificielle.

« Les réponses de ChatGPT ne seront jamais influencées par la publicité », a martelé Fidji Simo, directrice des applications chez OpenAI, dans un communiqué. L’ancienne dirigeante de Meta et d’Instacart, recrutée pour piloter cette stratégie de monétisation, insiste sur la protection de la confidentialité : aucune donnée utilisateur ne sera vendue aux annonceurs, et les mineurs ne verront aucune publicité.

OpenAI a également défini des zones d’exclusion strictes. Les annonces ne s’afficheront pas sur des sujets sensibles comme la santé, la santé mentale ou la politique. Les utilisateurs pourront désactiver la personnalisation publicitaire, supprimer leurs données de ciblage et masquer les annonces avec un système de feedback.

Le pari risqué de la publicité conversationnelle

Ce basculement vers la publicité place OpenAI en concurrence frontale avec Google et Meta sur un nouveau terrain : celui de la publicité native dans l’IA.

Google vient d’autoriser l’insertion d’offres sponsorisées dans son AI Mode, tandis que Meta utilise désormais les interactions avec son chatbot pour affiner le ciblage publicitaire.

Selon les projections d’eMarketer, le marché américain de la publicité pilotée par l’IA devrait bondir de 1,1 milliard $ en 2025 à 26 milliards en 2029. Pour OpenAI, l’enjeu est considérable : les documents internes évoquent 1 milliard $de revenus publicitaires dès 2026, pour atteindre 29 milliards en 2029, soit 20% du chiffre d’affaires total.

Reste que le modèle de la publicité conversationnelle n’a rien d’évident. Perplexity, concurrent d’OpenAI, a dû récemment suspendre l’accueil de nouveaux annonceurs après des difficultés d’intégration. Les utilisateurs, habitués à une expérience sans publicité, pourraient manifester leur mécontentement si la qualité des réponses venait à se dégrader.

Des révélations de The Information en décembre ont d’ailleurs semé le trouble : des employés auraient évoqué en interne la possibilité de donner un « traitement préférentiel » aux contenus sponsorisés dans les réponses du chatbot. Une pratique qu’OpenAI s’est empressée de démentir, mais qui illustre la zone grise entre recommandation et promotion commerciale.

Un équilibre fragile entre croissance et confiance

L’introduction de la publicité soulève aussi des questions éthiques et réglementaires. En Europe, le RGPD et la directive sur les services numériques (DSA) imposent une transparence stricte en matière publicitaire. La frontière entre conseil personnalisé et manipulation commerciale pourrait rapidement devenir un terrain miné, surtout dans un outil utilisé pour des conversations parfois intimes.

Les abonnés premium (Plus à 20 dollars, Pro à 200 dollars, ainsi que les offres Team et Enterprise) resteront à l’abri de la publicité. Une stratégie classique de différenciation qui pourrait inciter les utilisateurs gratuits à basculer vers un abonnement payant pour retrouver une expérience originelle.

Illustration : © OpenAI

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Dans une interview accordée à CNBC, Demis Hassabis, cofondateur et PDG de Google DeepMind, fraîchement auréolé du prix Nobel de Chimie, bouscule quelques certitudes partagées aux États-Unis sur la rivalité avec la Chine dans le domaine de l’IA.

«Je pense que l’opinion générale aux États-Unis a été un peu complaisante », déclare-t-il. L’avance occidentale ne se compterait plus en années, mais seulement en quelques mois, peut-être six à neuf mois sur certains aspects techniques.

Le patron de DeepMind cite notamment les performances récentes d’entreprises comme Alibaba, Moonshot AI ou DeepSeek pour étayer son constat. Selon lui, la Chine dispose d’une capacité d’ingénierie de classe mondiale, avec une efficacité remarquable pour optimiser les architectures existantes. Les restrictions américaines sur l’exportation des puces Nvidia, loin de paralyser les acteurs chinois, les auraient même poussés à être plus créatifs avec des ressources limitées.

L’innovation de rupture, ligne de démarcation

Cependant, il établit une distinction cruciale entre rattraper et innover. « Inventer quelque chose de nouveau est environ 100 fois plus difficile que de l’imiter ou de l’optimiser.»

Selon Demis Hassabis, la Chine excelle pour prendre une idée qui fonctionne et la rendre plus efficace. Mais il souligne qu’aucune « rupture de frontière »  à AlphaFold n’est encore venue de Chine. L’innovation de « 0 à 1 » (inventer)  nécessiterait une culture de recherche très spécifique, qui tolère l’échec et encourage l’exploration interdisciplinaire, estime-t-il.

Cette analyse prend une dimension stratégique lorsque Hassabis évoque les enjeux de sécurité. « Celui qui définit la frontière technologique définit aussi les normes de sécurité et d’éthique », affirme-t-il, ajoutant que ralentir par peur tandis que d’autres pays aux valeurs différentes accélèrent ferait perdre la capacité à sécuriser l’avenir de cette technologie. Une référence aux lois européennes, AI Act en tête, contre lesquelles Google, à l’instar des autres géants de la Tech, est opposé ?

Google rattrapé par OpenAI sur le terrain commercial

Le PDG de DeepMind aborder frontalement la question qui fâche : comment Google, inventeur de la majorité des technologies d’IA modernes, s’est-il fait dépasser commercialement par OpenAI et ChatGPT ?

« Google a inventé 80 à 90 % des technologies qui font tourner l’IA moderne », affirme-t-il. Mais il reconnaît que le géant de Mountain View a été «  un peu lent à commercialiser et à passer à l’échelle », tandis qu’OpenAI et d’autres ont été « très agiles pour prendre ces briques de recherche et les transformer en produits de consommation immédiat ».

Et d’expliquer que son rôle, en fusionnant DeepMind et Google Brain, était précisément de résoudre cette équation : garder l’âme de « Bell Labs moderne » tout en étant capable de livrer des produits comme Gemini à une vitesse de start-up.

Entre recherche fondamentale et pression commerciale

Demis Hassabis se montre particulièrement lucide sur les tensions inhérentes à la gestion d’un laboratoire de recherche au sein d’une entreprise cotée. « Si vous ne faites que du produit, vous finissez par stagner car vous n’inventez plus les prochaines ruptures. Si vous ne faites que de la recherche, vous restez dans une tour d’ivoire », résume-t-il.

Il estime que le véritable retour sur investissement de l’IA ne se mesurera pas dans les chatbots mais dans sa capacité à révolutionner la découverte scientifique. Quand l’IA permet de découvrir de nouveaux matériaux ou des médicaments contre des maladies incurables, elle devient une infrastructure de civilisation, pas juste un gadget, affirme-t-il.

Cette vision à long terme le conduit à relativiser les craintes d’une bulle spéculative. « Il y a certainement beaucoup de bruit et de « hype » en ce moment. Mais je compare cela à l’ère du Dot-com. À l’époque, il y avait une bulle, mais Internet était bel et bien une révolution fondamentale. L’IA va transformer l’économie de manière encore plus profonde. Le véritable retour sur investissement ne se verra pas seulement dans les chatbots, mais dans la découverte de nouveaux matériaux, de nouveaux médicaments et dans la résolution de problèmes énergétiques.» affrime-t-il.

Comme à l’époque du Dot-com, il y a du bruit et de l’excès, mais l’IA représente bel et bien une révolution fondamentale qui transformera l’économie de manière encore plus profonde qu’Internet, estime le patron de DeepMind.

L’AGI toujours à l’horizon de 5 à 10 ans

Sur la question brûlante de l’Intelligence Artificielle Générale (AGI), Hassabis maintient sa prédiction. « Nous sommes à 5 ou 10 ans d’un système que l’on pourrait raisonnablement qualifier d’AGI », déclare-t-il à CNBC.

Le scientifique reconnaît que le « scaling » (l’augmentation de la puissance de calcul et des données) continue de produire des résultats, mais juge que cela ne suffira pas. Il manquerait encore des percées sur le raisonnement complexe et la planification à long terme pour atteindre une véritable AGI.

Avec ses propos nuancés sur la Chine et sa franchise sur les défis face à OpenAI, Demis Hassabis dessine les contours d’une course technologique mondiale plus serrée et imprévisible que prévu. Une course où l’innovation de rupture pourrait s’avérer plus décisive que la simple puissance de calcul.

Photo : © DR

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Cloudflare rachète  Human Native, une place de marché de données pour l’IA, pour structurer un nouveau modèle économique entre créateurs de contenus et développeurs de modèles génératifs.

Avec cette opération, dont le montant n’est pas communiqué, Cloudflare entend se positionner au cœur des flux de données qui alimentent l’IA tout en répondant aux tensions croissantes autour de la rémunération et du contrôle des contenus en ligne.

Cloudflare présente Human Native comme une marketplace destinée à connecter créateurs, éditeurs et développeurs d’IA autour de données « prêtes à l’emploi » pour l’entraînement et l’inférence. L’objectif affiché est de rendre plus simple et plus rapide la découverte, l’achat et l’accès à des contenus fiables, tout en offrant aux ayants droit des mécanismes transparents de prix et de rémunération.

Fondée en 2024, Human Native revendique une mission centrée sur une relation plus équitable et transparente entre créateurs de contenu et entreprises d’IA. La start-up s’appuie sur une équipe issue d’acteurs comme DeepMind, Google, Figma ou Bloomberg, avec une forte culture croisée tech–médias.

De la « Napster era » de l’IA à un modèle régulé

Pour James Smith, cofondateur et CEO de Human Native, l’ambition est de « sortir l’IA générative de son ère Napster », en garantissant contrôle, compensation et crédit aux créateurs lorsque leurs œuvres servent à entraîner des systèmes d’IA. Ce discours s’inscrit dans un climat de conflit croissant entre éditeurs, plateformes et fournisseurs de modèles, accusés de s’appuyer sur du scraping massif sans cadre contractuel clair.

Cloudflare avait lancé des outils permettant aux éditeurs de mieux contrôler quels robots peuvent accéder à leurs contenus et de signaler leurs préférences d’utilisation via des mécanismes comme Content Signals.

L’acquisition de Human Native apparaît comme l’étape suivante : passer de la simple gestion d’accès au contenu à une monétisation structurée à l’échelle Internet.

La stratégie de Cloudflare dans l’IA

Historiquement positionné sur la performance web, la sécurité et le « connectivity cloud », Cloudflare se rapproche de plus en plus des couches applicatives liées à l’IA. En s’emparant d’une marketplace de données, l’entreprise se place en intermédiaire critique entre les détenteurs de contenu et les équipes IA, un rôle potentiellement aussi stratégique que celui de fournisseur d’infrastructure.

Pour les créateurs et les éditeurs, l’intérêt de Human Native réside dans la promesse de conserver le contrôle sur les usages tout en ouvrant un canal de revenus dédié à l’IA. La marketplace doit leur permettre de décider si leurs contenus sont accessibles, dans quelles conditions, et à quel prix, en remplaçant une logique de scraping par une logique de licence.

Pour les développeurs d’IA, l’enjeu est l’accès à des corpus fiables, traçables et juridiquement sécurisés, dans un contexte où le risque de litiges sur les données d’entraînement augmente. En centralisant découverte, négociation et flux de paiement, Cloudflare espère réduire la friction d’accès aux données tout en répondant aux attentes des régulateurs et des ayants droit.

Intégration aux outils de contrôle d’accès

Cloudflare prévoit d’intégrer progressivement les technologies et produits de Human Native à ses offres existantes. Cette fusion s’appuie sur des solutions comme AI Crawl Control, Pay Per Crawl et l’AI Index, afin de transformer des contenus non structurés en données prêtes pour l’entraînement et l’inférence des modèles IA.

Human Native complétera les mécanismes de Cloudflare permettant aux éditeurs de décider qui accède à leurs contenus via des bots IA. Les technologies de la startup transformeront les données multimédias en formats indexables et licenciables, intégrés à Pay Per Crawl pour des paiements automatisés lors de l’accès.

Cloudflare accélérera son AI Index, un système Pub/Sub où les sites publient des mises à jour structurées en temps réel, évitant les crawls coûteux et risqués. Human Native fournira les outils pour structurer et valoriser ces flux, rendant les données traçables et monétisables pour les développeurs IA.

L’acquisition soutiendra le protocole x402 et la x402 Foundation (avec Coinbase), pour des transactions machine-to-machine fluides. Les créateurs fixeront prix et conditions d’usage, intégrés aux services Cloudflare comme Workers et AI Gateway, créant un marché unifié de données IA.

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Le bras de fer juridique entre Elon Musk et OpenAI vient de prendre un tour décisif. Ce 15 janvier, une juge fédérale d’Oakland a rejeté les demandes de rejet formulées par OpenAI et Microsoft, ouvrant la voie à un procès devant jury prévu fin avril.

Au cœur du litige : l’accusation selon laquelle l’inventeur de ChatGPT aurait trahi sa mission originelle en tant qu’organisation caritative.

Les origines du conflit

Elon Musk, qui a contribué au lancement d’OpenAI aux côtés de Sam Altman en 2015, lui reproche d’avoir abandonné son statut d’organisation à but non lucratif après avoir reçu des milliards de dollars de Microsoft. Et conteste la transformation d’OpenAI en société commerciale.

Dans sa décision, la juge Yvonne Gonzalez Rogers a refusé d’écarter l’accusation selon laquelle OpenAI aurait violé sa promesse de fonctionner comme une fondation caritative. Selon Elon Musk, ses contributions de 38 millions $  avaient un objectif caritatif spécifique, assorti de deux conditions fondamentales : qu’OpenAI reste open source et demeure une organisation à but non lucratif.

Des communications internes compromettantes

Selon Bloomberg, la magistrate s’est appuyée sur des échanges internes datant de 2017 pour maintenir les accusations de fraude. En septembre de cette année-là, Shivon Zilis, membre du conseil d’administration, avait indiqué à Elon Musk que Greg Brockman, cofondateur d’OpenAI, souhaitait poursuivre avec la structure à but non lucratif.

Deux mois plus tard, dans une note privée, Brockman écrivait pourtant : « Je ne peux pas dire que nous sommes engagés envers l’organisation à but non lucratif. Je ne veux pas dire que nous sommes engagés. Si dans trois mois nous passons en b-corp, ce sera un mensonge. »

Pour Marc Toberoff, l’avocat de Elon Musk, cette décision confirme « qu’il existe des preuves substantielles que les dirigeants d’OpenAI ont fait sciemment de fausses assurances à M. Musk concernant sa mission caritative, qu’ils n’ont jamais honorée au profit de leur enrichissement personnel. »

Microsoft également visée

La juge a estimé qu’il appartiendra au jury de déterminer si Microsoft a aidé OpenAI à manquer à ses responsabilités envers ses donateurs. Elle a relevé que Elon Musk avait identifié « des preuves considérables soulevant une question de fait contestable selon laquelle Microsoft avait une connaissance réelle allant au-delà d’un vague soupçon d’actes répréhensibles.»

En revanche, la juge  a rejeté l’allégation selon laquelle Microsoft se serait enrichie « injustement » aux dépens de Musk, faute de relation contractuelle entre les deux parties.

OpenAI maintient sa position

De son côté, OpenAI dénonce une procédure sans fondement. « La plainte de M. Musk continue d’être sans fondement et fait partie de son modèle continu de harcèlement », a déclaré l’entreprise dans un communiqué «.Nous avons hâte de le démontrer lors du procès. »

Dans le cadre de sa restructuration intervenue en octobre 2025, Microsoft a reçu une participation de 27% dans le cadre d’une transition qui maintient l’organisme à but non lucratif d’OpenAI en contrôle de ses opérations commerciales.

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L’ère de la gratuité totale semble révolue pour les leaders de l’IA. Après les accords passés avec certains groupes de médias (d’autres ont engagé des procédures judiciaires), c’est au tour de la plus grande encyclopédie collaborative de monétiser ses millions d’articles.

A l’occasion de ses 25 ans, Wikipedia vient en effet de signer, via sa maison mère la Wikimedia Foundation, des accords commerciaux avec Microsoft, Meta et Amazon, rejoignant ainsi Google, déjà signataire d’un accord depuis 2022.

Des acteurs de l’IA comme Perplexity et le français Mistral AI ont également été enrôlés dans ce dispositif qui redéfinit les règles du jeu entre communs numériques et industrie de l’intelligence artificielle.

Le montant des accords n’est pas communiqué.

Une manne de données devenue indispensable

Les chiffres parlent d’eux-mêmes : 65 millions d’articles répartis dans plus de 300 langues. Wikipedia s’est imposée comme la colonne vertébrale de l’entraînement des modèles d’IA générative. Chaque chatbot, chaque assistant virtuel développé par les mastodontes technologiques puise abondamment dans ce gigantesque corpus de connaissances structurées et vérifiées.

Mais cette exploitation massive a un coût. Le scraping intensif des contenus par les systèmes d’IA a fait exploser la demande sur les serveurs de la fondation, provoquant une hausse vertigineuse des dépenses d’infrastructure.  « Wikipedia est un composant critique du travail de ces entreprises technologiques, elles doivent trouver comment le soutenir financièrement », martèle Lane Becker, président de Wikimedia Enterprise, la branche commerciale de la fondation.

Un modèle économique en pleine mutation

Face à cette situation, Wikimedia a créé une offre sur mesure : Wikimedia Enterprise. Cette plateforme commerciale propose un accès structuré et haut débit aux données de l’encyclopédie via des API payantes, avec des garanties de disponibilité pouvant atteindre 99% et des mises à jour en temps quasi réel.

Wikipedia reste gratuite pour le grand public et les usages non commerciaux, mais les exploitations industrielles doivent contribuer. Un principe que Tim Frank, vice-président de Microsoft, semble avoir intégré : « Nous aidons à créer un écosystème de contenu durable pour l’internet de l’IA, où les contributeurs sont valorisés.»

Les revenus générés restent pour l’instant modestes. En 2023, le contrat avec Google avait rapporté environ 3,2 millions $ de revenus annuels récurrents, soit 1,7% des 185,3 millions de revenus totaux de la fondation. Mais la multiplication des partenaires laisse augurer une montée en puissance significative.

Cette stratégie pourrait bien inspirer d’autres plateformes de connaissances ouvertes confrontées aux mêmes défis. La fondation franchit par ailleurs un nouveau cap avec la nomination de Bernadette Meehan, ancienne ambassadrice des États-Unis au Chili, au poste de directrice générale à compter du 20 janvier. Un profil diplomatique pour naviguer dans ces eaux nouvelles.

Illustration : © DR

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L’autorité de régulation frappe fort en ce début d’année. Suite à une intrusion massive survenue en octobre 2024 dans les systèmes d’information du groupe Iliad, la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL) inflige une amende d’un montant total de 42 millions € aux opérateurs Free Mobile (27 millions € ) et Free (15 millions €).
Retour sur les faits. En octobre 2024, un attaquant s’infiltre dans le système d’information des deux sociétés compromettant les données personnelles de 24 millions de contrats d’abonnés. Les données exposées incluaient notamment des IBAN pour les clients disposant d’abonnements auprès des deux entités simultanément.

L’ampleur de l’incident suscite plus de 2 500 plaintes d’abonnés et déclenche un contrôle approfondi de la CNIL qui identifie plusieurs manquements graves au Règlement général sur la protection des données (RGPD), chaque société étant tenue responsable du traitement des données de ses propres clients.

Des failles de sécurité élémentaires

La formation restreinte de la CNIL, organe compétent pour prononcer les sanctions, constate aussi l’absence de mesures de sécurité fondamentales qui auraient pu compliquer l’attaque. Les enquêteurs relèvent notamment que la procédure d’authentification pour accéder aux réseaux privés virtuels (VPN) des deux sociétés, utilisés pour le télétravail des employés, présentait des faiblesses importantes en termes de robustesse.

Par ailleurs, les dispositifs de détection des comportements anormaux sur les systèmes d’information se sont révélés inefficaces. La CNIL a jugé que ces mesures n’étaient pas adaptées au volume et à la sensibilité des données traitées par les deux opérateurs.

La commission reconnait cependant qu’ils ont renforcé leur niveau de sécurité en cours de procédure et leur impose d’achever la mise en œuvre de ces nouvelles mesures sous trois mois.

Une communication insuffisante auprès des victimes

Le régulateur pointe également du doigt les lacunes dans la communication auprès des clients. Si Free et Free Mobile ont déployé un dispositif d’information à deux niveaux (courriel initial puis numéro vert et service dédié), le courriel envoyé aux abonnés ne contenait pas toutes les informations obligatoires prévues par l’article 34 du RGPD.

Selon la CNIL, ces omissions empêchaient les victimes de comprendre directement les conséquences de la violation et les mesures de protection qu’elles pouvaient adopter pour limiter les risques.

Free Mobile épinglée pour conservation excessive de données

Un troisième manquement est retenu spécifiquement contre Free Mobile concernant la durée de conservation des données. Au moment du contrôle, l’opérateur n’avait pas mis en place de procédures permettant de trier et supprimer les données des anciens abonnés une fois leur conservation devenue inutile.

La CNIL a établi que Free Mobile conservait des millions de données d’abonnés sans justification pendant des durées excessives, en violation de l’article 5 du RGPD. L’opérateur a depuis initié un tri pour ne conserver que les données nécessaires au respect des obligations comptables pendant dix ans, et a supprimé une partie des données conservées de manière excessive. La société dispose de six mois pour finaliser cette opération de purge.

Image : © Cnil 

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C’est au restaurant étoilé Pavyllon, à deux pas du Grand Palais parisien, que Yann LeCun s’est confié au Financial Times dans le cadre de sa série « Lunch with the FT ».

Attablé pour un déjeuner de trois heures et demie, le chercheur français de 64 ans a expliqué sans détour pourquoi il a décidé de quitter Meta après onze ans de bons et loyaux services. « Rester est devenu politiquement difficile », confie-t-il. Une litote pour décrire une rupture qui révèle les tensions croissantes au sein du groupe californien sur la direction à prendre en matière d’IA.

LLM : un modèle en fin de course

Au cœur du conflit : une divergence fondamentale sur l’avenir technologique de l’intelligence artificielle. LeCun, prix Turing et figure tutélaire du deep learning, ne croit pas aux grands modèles de langage comme voie vers la superintelligence. Pour lui, les LLM sont utiles mais limités, contraints par le langage seul. Une conviction qui détonne dans une Silicon Valley obsédée par cette approche.

Le problème ? Meta vient justement de miser massivement sur cette technologie. Après le lancement de ChatGPT fin 2022, l’entreprise a réorganisé ses équipes autour de Llama, son propre modèle de langage.

Le tournant s’opère véritablement en 2025. Mark Zuckerberg, déçu par les performances de Llama 4, décide de frapper fort. Il investit 15 milliards $ dans Scale AI et embauche son patron, Alexandr Wang, 28 ans, pour diriger le nouveau laboratoire de recherche TBD Lab. Une décision qui place ce jeune entrepreneur à la tête de l’unité de recherche en IA de Meta. Ses nouvelles recrues, attirées à coups de primes pouvant atteindre 100 millions $, sont selon LeCun « complètement convaincues par les LLM ».

LeCun se retrouve ainsi managé par quelqu’un qu’il qualifie de « jeune » et « inexpérimenté ». S’il reconnaît que Alexandr Wang apprend vite, il souligne son manque d’expérience en matière de recherche fondamentale. « On ne dit pas à un chercheur ce qu’il doit faire. On ne dit certainement pas à un chercheur comme moi ce qu’il doit faire », lance-t-il.

La communication se dégrade également avec l’unité IA générative. LeCun regrette que ses équipes proposent des innovations ambitieuses quand la direction ne retient que des projets éprouvés et sans risque. Une prudence qui, selon lui, conduit l’entreprise à prendre du retard.

Une organisation bouleversée

Plus profondément, LeCun refuse de renier ses convictions scientifiques. Certains chez Meta aimeraient qu’il cesse de proclamer publiquement que les LLM constituent une impasse pour atteindre la superintelligence. Mais le chercheur ne transige pas : « Je ne vais pas changer d’avis parce qu’un type pense que j’ai tort. Je n’ai pas tort. Mon intégrité de scientifique ne me le permet pas. »

Cette inflexibilité s’explique aussi par sa vision alternative : les modèles du monde, ou world models, qu’il développe depuis des années. Cette architecture baptisée V-JEPA vise à donner aux machines une compréhension du monde physique en apprenant à partir de vidéos, et non uniquement du langage. Une approche qui intéresse davantage l’industrie lourde et l’aéronautique que les réseaux sociaux.

Cap vers AMI Labs

LeCun prépare désormais son prochain chapitre : Advanced Machine Intelligence Labs, une start-up qui incarnera sa vision de l’intelligence artificielle avancée. Il y occupera le poste de président exécutif, laissant la direction opérationnelle à Alex LeBrun, cofondateur de la startup française Nabla. Une structure qui lui permettra de conserver la liberté de recherche qu’il chérissait chez Meta. Pourquoi ne doit pas prendre le rôle de CEO ?  « Je suis à la fois trop désorganisé et trop vieux ! » confie Yann LeCun.

Le chercheur promet des premières versions de sa technologie dans les douze mois. Pas encore la superintelligence, mais un chemin vers celle-ci. Emmanuel Macron lui-même aurait manifesté sa satisfaction de voir cette nouvelle entreprise mondiale maintenir des liens étroits avec la France.

Après des décennies passées à façonner l’IA moderne, Yann LeCun entame donc un nouveau cycle. Son ambition ? Augmenter la quantité d’intelligence dans le monde. « L’intelligence, c’est vraiment ce dont nous devrions avoir davantage », affirme-t-il.

Photo : © DR

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C’est la fin du suspense sur la stratégie IA d’Apple. L’inventeur de l’iPhone a officialisé un accord stipulant que les modèles Gemini alimenteront la prochaine génération d’Apple Intelligence et le Siri entièrement remanié prévu pour fin 2026.

Le deal, qui prolonge leur collaboration historique sur la recherche (search), replace Google face à OpenAI dans la course à l’IA générative, avec un accès privilégié à plus de deux milliards d’appareils Apple actifs.

Gemini, socle technologique de l’IA pour Apple

Apple a tranché après évaluation en faveur de la technologie de Mountain View, jugeant que « la technologie d’intelligence artificielle de Google offrait la base la plus performante » pour ses modèles Apple Foundation. Ces briques logicielles alimenteront non seulement Siri, mais également l’ensemble des fonctionnalités futures d’Apple Intelligence.

Les termes financiers de l’accord restent confidentiels, mais des sources industrielles évoquent un montant de 1 milliard $ annuel.

Cette décision relègue ChatGPT, intégré de manière optionnelle fin 2024, à un rôle de simple complément pour les requêtes les plus complexes. Un camouflet pour OpenAI, dont le PDG Sam Altman a déclenché un « code red » interne face à la montée en puissance de Gemini 3. Comme le souligne Parth Talsania d’Equisights Research, ce choix  « rétrograde OpenAI en rôle secondaire », transformant ChatGPT en solution d’appoint plutôt qu’en fondation stratégique.

« Apple Intelligence continuera de fonctionner sur les appareils Apple et sur le cloud privé, tout en préservant les normes de confidentialité de pointe d’Apple » assure les deux groupes. L’architecture retenue permet à Apple de conserver le contrôle total de l’intégration, de l’orchestration et de l’interface utilisateur, limitant ainsi l’accès de Google aux données brutes de ses clients.

Gemini sur plus de 2 milliards de terminaux

Pour Google, l’enjeu dépasse largement la question financière. Gemini devient le standard de facto sur mobile grâce aux partenariats Apple et Samsung (déjà intégré dans Galaxy AI), ce qui booste mécaniquement les revenus cloud et enrichit les données d’entraînement. La valorisation boursière d’Alphabet a d’ailleurs franchi le cap symbolique des 4 000 milliards $, portée par une hausse spectaculaire de 65% en 2025 sur fond d’optimisme autour de l’IA.

Pour Apple, c’est une bouée de sauvetage stratégique qui accélère brutalement le rattrapage. Retardataire notoire sur l’IA générative, il a accumulé les déboires : reports successifs de la mise à niveau de Siri (décalée à 2026), départs d’exécutifs clés comme John Giannandrea et accueil tiède pour ses premiers outils d’intelligence artificielle.

L’accord avec Google permet d’accélérer brutalement le rattrapage en évitant des années de recherche et développement solitaire, tout en capitalisant sur un partenariat existant qui génère déjà des dizaines de milliards $ annuels via le trafic de recherche.

Ce deal risque toutefois d’attirer l’attention des autorités antitrust, déjà mobilisées sur les contrats d’exclusivité dans la recherche. L’extension au domaine de l’IA pourrait déclencher de nouvelles enquêtes sur les pratiques anticoncurrentielles.

Illustration : image générée par l’IA

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À peine neuf mois après sa création, Harmattan AI, spécialisée dans les systèmes autonomes de défense dopés à l’intelligence artificielle vient de boucler une levée de fonds de 200 millions $ en série B, portant sa valorisation à 1,4 milliard $.

Une opération menée par Dassault Aviation qui propulse la jeune pousse au rang de première licorne française de l’armement.

Dassault Aviation mise gros sur l’autonomie

En prenant la tête de ce tour de table aux côtés d’investisseurs financiers déjà présents, l’avionneur français ne se contente pas d’un pari financier. Il s’offre un partenaire stratégique pour ses futurs programmes aériens.

Harmattan AI est désormais positionnée pour développer les « fonctions d’IA embarquées » du Rafale F5, ainsi que les systèmes aériens inhabités (UCAS) qui accompagneront les chasseurs de sixième génération du SCAF (Système de combat aérien du futur).

Ce rapprochement s’inscrit dans une stratégie plus large orchestrée avec Thales et l’Agence ministérielle pour l’IA de défense (AMIAD) : bâtir une intelligence artificielle de combat souveraine, capable de rivaliser avec les géants américains et chinois.

Licorne en moins d’un an

Fondée en avril 2024 par Mouad M’Ghari et Martin de Gourcuff, Harmattan AI  développe une gamme complète de systèmes autonomes intégrés : drones de frappe et de surveillance, plateformes de commandement et briques logicielles d’IA embarquée. Son approche « full stack » ( maîtrise du hardware comme du software) séduit les états-majors.

Les succès commerciaux se sont enchaînés à une vitesse inédite dans un secteur réputé pour ses cycles décisionnels interminables. Un contrat emblématique avec la Direction générale de l’armement (DGA) pour plusieurs milliers de drones, destinés notamment à l’exercice militaire Orion 2026, puis une commande de l’armée britannique pour des drones d’entraînement. De quoi valider le modèle et attirer l’attention des industriels historiques.

Avec cette manne de 200 millions $, Harmattan AI vise une montée en cadence spectaculaire pour atteindre une production de plusieurs dizaines de milliers de drones par mois à court terme. Un objectif qui nécessitera de muscler considérablement l’appareil industriel et les chaînes d’approvisionnement.

Les fonds serviront également à étendre le déploiement de ses algorithmes d’IA à de nouveaux théâtres d’opérations : défense aérienne multi-niveaux, interception de drones, guerre électronique. L’entreprise compte renforcer massivement ses équipes de R&D et d’ingénierie logicielle pour tenir la cadence technologique face à une concurrence internationale qui s’intensifie.

La French Tech défense entre en scène

L’entrée d’Harmattan AI dans le club des licornes marque un tournant pour l’écosystème français de la défense. Longtemps dominé par les grands industriels historiques, le secteur voit émerger une nouvelle génération de startups qui articulent souveraineté, IA et capacité de production à grande échelle. À l’image d’Helsing en Allemagne ou d’Anduril aux États-Unis, ces jeunes pousses bousculent les codes et les positions établies.

Cette évolution reflète un changement doctrinal profond. Les armées françaises et européennes intègrent désormais pleinement les startups dans la chaîne de valeur de l’armement, conscientes que l’innovation de rupture vient souvent de l’extérieur des grands programmes étatiques. Le soutien de l’AMIAD et les nouvelles modalités d’achats publics facilitent ces rapprochements.

Reste désormais à transformer l’essai industriel. Car dans ce domaine ultra-exigeant où la fiabilité opérationnelle est non négociable, le passage de la startup prometteuse au fournisseur stratégique des armées constitue un marathon autrement plus redoutable qu’une levée de fonds, aussi spectaculaire soit-elle.

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Quelques jours seulement après l’annonce de son rival OpenAI, Anthropic réplique avec « Claude for Healthcare ».

La scale-up basée à San Francisco vient de dévoiler son offensive dans le secteur lucratif de la santé en annonçant que son chatbot Claude était désormais conforme à la norme HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act). Un sésame réglementaire indispensable aux États-Unis pour permettre aux hôpitaux et prestataires de soins de manipuler des données de santé protégées.

Un hub de données personnelles sous conditions

Avec Claude for Healthcare, l’ambition d’Anthropic ne s’arrête pas aux couloirs des hôpitaux. Côté grand public, l’entreprise permet désormais à ses utilisateurs d’exporter leurs données de santé depuis des applications comme Apple Health ou Function Health. L’objectif est d’ aider les particuliers à centraliser leurs dossiers médicaux pour mieux les partager avec leurs médecins.

Toutefois, cette intégration directe est actuellement réservée aux utilisateurs basés aux États-Unis, où le cadre HIPAA prévaut. Pour les utilisateurs européens, si l’accès à Claude est disponible, l’importation automatisée de données biométriques reste soumise aux évolutions de la conformité locale (RGPD).

Claude intègre désormais des bases de données scientifiques (comme PubMed ou le registre NPI) pour étayer ses réponses par des citations vérifiables. Un argument de poids pour rassurer des cliniciens échaudés par les risques de désinformation liés à l’IA.

« L’IA est prête à avoir un impact majeur sur l’économie globale, dès lors que vous faites ce qu’il faut sur le plan réglementaire et des données », défend Mike Krieger, Chief Product Officer d’Anthropic, en garantissant qu’il n’utilisera pas les données de santé de ses utilisateurs pour entraîner ses modèles.

Une bataille de géants pour le « care »

Si le marché est colossal, la concurrence féroce. Selon Anthropic, Claude séduit déjà des géants comme le système de santé à but non lucratif Banner Health où 22 000 prestataires l’utilisent, mais aussi le groupe pharmaceutique Novo Nordisk ou le centre hospitalier universitaire Stanford Health Care.

Alors que des discussions sont en cours pour une levée de fonds sur la base d’une valorisation stratosphérique de 350 milliards $, Anthropic doit prouver que l’IA peut non seulement automatiser le code informatique, un de ses points forts actuels, mais aussi transformer radicalement la recherche biologique. Le diagnostic ne fait que commencer.

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Snowflake a signé un accord définitif pour le rachat d’Observe, une jeune pousse spécialisée dans l’observabilité basée en Californie et historiquement construite sur l’architecture de données de Snowflake.

Selon The Information, le montant du deal serait d’environ 1 milliard $, ce qui en ferait l’un des plus importants rachats de startup de Snowflake.

La finalisation de l’acquisition est attendue au cours de l’année 2026, sous réserve des conditions habituelles de clôture et d’éventuelles approbations réglementaires.

Observe propose une plateforme d’observabilité capable de collecter et corréler logs, métriques et traces afin d’aider les équipes à diagnostiquer les incidents et surveiller les performances applicatives. La solution s’appuie sur une architecture de graphe de contexte et sur un langage de requête maison (OPAL) pour l’analyse de séries temporelles, avec des fonctions d’assistant IA pour les tâches de troubleshooting et de SRE.

La startup s’est différenciée par un modèle conçu pour ingérer de très grands volumes de télémétrie à moindre coût, en tirant parti du stockage objet et du calcul élastique de Snowflake. Elle revendique plusieurs pétaoctets de données ingérées par mois.

L’observabilité au cœur de l’AI Data Cloud

Snowflake prévoit d’intégrer directement les capacités d’Observe dans son AI Data Cloud, en considérant la télémétrie (logs, métriques, traces) comme des données « de première classe » au même titre que les autres données analytiques.

L’architecture cible repose sur des standards ouverts, notamment Apache Iceberg pour le stockage de tables et OpenTelemetry pour la collecte de données d’observabilité, afin de faciliter l’interopérabilité avec l’écosystème existant.

L’éditeur met en avant la possibilité pour les clients de conserver 100% de leurs données d’observabilité au sein de Snowflake, avec des promesses de réduction des coûts pouvant aller jusqu’à 60% par rapport aux solutions traditionnelles basées sur l’échantillonnage et des durées de rétention courtes.

Du point de vue de Snowflake, l’observabilité devient un enjeu central au moment où les entreprises déploient des agents et applications d’IA de plus en plus complexes, pour lesquels la fiabilité est présentée comme une exigence métier autant que technique.

En absorbant Observe, Snowflake veut offrir une chaîne complète : ingestion, gouvernance et analyse des données métier et de télémétrie, puis construction et supervision d’agents et de modèles, dans un environnement unifié.

L’éditeur positionne la future offre comme un socle d’observabilité pour agents d’IA, capable de gérer des volumes de télémétrie allant du téraoctet au pétaoctet, en s’appuyant sur l’élasticité de son moteur et sur des workflows de résolution assistés par IA.

Un pas de plus vers le marché des opérations IT

Avec ce rachat, Snowflake étend son périmètre au-delà de la seule gestion de données pour entrer plus directement sur le marché des logiciels de gestion des opérations IT, estimé à plus de 50 milliards $ et en croissance d’environ 9% par an.

L’intégration d’Observe renforce la réponse de Snowflake face aux acteurs de l’observabilité et du monitoring (Datadog, Splunk, New Relic, Dynatrace, etc.) ainsi que face aux grands clouds généralistes qui combinent déjà infrastructure, données et outils de supervision.

Pour les clients existants, l’enjeu sera de mesurer dans les prochains mois la maturité des intégrations, la politique tarifaire associée aux volumes de télémétrie et la capacité réelle de la plateforme unifiée à remplacer ou compléter les outils d’observabilité déjà en place.

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Après une année 2025 en demi-teinte (+2 %), le marché du numérique français devrait retrouver des couleurs en 2026 avec une croissance prévue de 4,3 %, selon les dernières projections de Numeum, le syndicat des entreprises du secteur.

Un chiffre qui pourrait rassurer, si l’on s’en tenait aux apparences. Mais la réalité est plus contrastée : cette reprise masque des trajectoires divergentes selon les segments, et pose une question lancinante sur la répartition de la valeur créée.

Un marché qui se désolidarise

Le premier constat tient en trois chiffres. Les éditeurs de logiciels et plateformes affichent une croissance vigoureuse de 8,4 % en 2026, prolongeant leur dynamique de 2025 (+8,2 %), pour atteindre 31,6 milliards €. À l’inverse, les entreprises de services du numérique (ESN) peinent à retrouver leur rythme : après un recul de 1,8 % en 2025 (34,3 milliards), elles ne progresseraient que de 1,4 % en 2026, à 35 milliards. Quant aux sociétés d’ingénierie et de conseil en technologies (ICT), elles reviennent tout juste en territoire positif (+1 %) après une baisse de 2,5 % l’an dernier.

Cette divergence n’est pas anecdotique. Elle illustre un basculement structurel : le passage d’un modèle fondé sur les projets et les prestations intellectuelles vers un modèle de consommation récurrente, porté par le SaaS et les plateformes cloud.

En 2025, 77 % des nouveaux projets des éditeurs ont été réalisés en mode SaaS, contre 53 % en 2021. Cette migration accélérée capte une part croissante des budgets IT, au détriment des services d’intégration traditionnels.

L’IA générative, accélérateur… de quoi exactement ?

L’intelligence artificielle générative est présentée comme le grand moteur de la reprise. Près de 40 % des acteurs du secteur constatent déjà un impact positif sur leurs marges ou leur chiffre d’affaires.

Les gains de productivité sont tangibles : 12,5 % en moyenne en 2025, avec une perspective de 17 % en 2026. Les éditeurs l’utilisent pour accélérer leurs cycles de développement, créer de nouvelles offres (63 % des répondants) et personnaliser leurs solutions.

Mais pour les ESN, le tableau est plus ambigu. L’IA permet certes de répondre plus rapidement aux appels d’offres (54 % des acteurs) et de livrer davantage de projets dans l’année (58 %), mais elle introduit aussi une pression déflationniste. Si l’on délivre plus vite, pourquoi facturer autant ? Certains clients commencent à renégocier leurs contrats à la baisse, pointant les gains de productivité pour justifier une compression des tarifs. Résultat : 15 % des entreprises interrogées évoquent une pression accrue sur les prix, 10 % une réduction du temps facturable.

Cette dynamique pose une question centrale : qui capte la valeur générée par l’IA ? Les gains de productivité se traduisent-ils en marges supplémentaires pour les prestataires, en tarifs réduits pour les clients, ou en nouvelles capacités qui justifient un niveau de facturation stable ? Pour l’instant, la réponse n’est pas tranchée. Et c’est précisément ce flou qui inquiète.

La souveraineté numérique, du discours à la réalité

Autre thème en vogue : la souveraineté numérique.

Numeum relève que 42 % des entreprises du secteur accompagnent leurs clients sur des projets liés à cette thématique. Mais la dynamique reste embryonnaire : 80 % des acteurs ont réalisé moins de dix projets en 2025, avec un panier moyen compris entre 100 000 et 150 000 euros. Loin, donc, des grands programmes structurants.

Ce concept, longtemps cantonné aux discours politiques, commence néanmoins à se matérialiser sous la pression de plusieurs facteurs : obligations réglementaires (NIS2, IA Act), tensions géopolitiques et méfiance croissante envers les solutions américaines dominantes. Mais le passage de l’intention à l’investissement reste lent, freiné par la complexité technique et les arbitrages budgétaires.

Un retour de la croissance… sans l’emploi ?

Derrière les prévisions optimistes, un angle mort persiste : l’emploi. En 2024, le secteur a perdu 7 500 postes. L’année 2025 s’est inscrite dans une logique de stabilisation, sans réelle reprise des embauches.

Or, si la croissance de 2026 se matérialise, il n’est pas certain qu’elle se traduise par une dynamique d’emploi comparable à celle des deux dernières décennies, où les effectifs avaient progressé de 50 % en dix ans pour atteindre environ 666 000 salariés.

Plusieurs facteurs expliquent cette déconnexion. D’abord, l’automatisation : les gains de productivité liés à l’IA réduisent mécaniquement les besoins en main-d’œuvre sur certaines tâches. Ensuite, la géographie du « delivery » : l’offshore progresse quand l’optimisation devient le maître-mot. Enfin, la réallocation des budgets vers les modèles récurrents (SaaS, cloud) diminue la part des projets nécessitant une mobilisation humaine intensive.

Ce que les DSI doivent retenir

Pour les directions des systèmes d’information, cette reconfiguration du marché impose trois vigilances.

D’abord, une cartographie rigoureuse des dépenses récurrentes. Les abonnements SaaS et les factures cloud deviennent incompressibles, grignotant les marges de manœuvre budgétaires. Anticiper leur évolution est crucial pour préserver la capacité d’investissement dans des projets de transformation.

Ensuite, une réflexion sur la mesure de la valeur. Les gains de productivité liés à l’IA ne doivent pas se traduire uniquement par une réduction des jours-hommes facturables. Il faut définir des unités de valeur pertinentes : qualité, délai, couverture fonctionnelle, réduction des risques. Faute de quoi, la pression déflationniste des fournisseurs se fera au détriment de la qualité des livrables.

Enfin, une attention accrue aux enjeux de souveraineté et de dépendance. La concentration sur quelques hyperscalers américains fragilise la capacité de négociation et la liberté de choix. Sans tomber dans le dogmatisme, diversifier les sources d’approvisionnement et privilégier des solutions offrant des garanties de réversibilité devient un enjeu stratégique.

Une reprise, oui. Mais pour qui ?

Numeum table sur une accélération en 2026, portée par l’IA, la cybersécurité et les investissements dans la modernisation des systèmes. Les indicateurs opérationnels se redressent, les carnets de commandes se remplissent, les taux d’occupation des ESN remontent. Mais cette reprise ne ressemble pas aux précédentes.

Elle se construit sur fond de réallocation de valeur vers les éditeurs et les plateformes, de pression déflationniste sur les services, et d’incertitudes persistantes sur l’emploi. La croissance peut revenir sans recréer les postes perdus, surtout si elle s’alimente d’automatisation et d’arbitrages de localisation.

Dans un contexte d’instabilité économique et géopolitique, Numeum souligne lui-même la complexité d’anticiper précisément l’évolution du secteur.

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Avec le lancement de ChatGPT Health, OpenAI franchit une nouvelle étape dans son ambition de transformer son chatbot en super-outil personnel capable d’accompagner les utilisateurs dans les dimensions les plus sensibles de leur existence.

Le déploiement se fait progressivement, via une liste d’attente pour un groupe restreint d’utilisateurs, avant une ouverture élargie dans les semaines à venir.

ChatGPT Health se présente comme un espace dédié au sein de l’interface habituelle, conçu pour aider les utilisateurs à mieux comprendre leur santé et préparer leurs rendez-vous médicaux. L’ambition affichée n’est pas de concurrencer les médecins, mais de les compléter. OpenAI insiste : il ne s’agit ni de diagnostiquer ni de traiter, mais d’apporter des explications pédagogiques sur des résultats d’examens, des symptômes ou des options thérapeutiques.

La vraie innovation réside dans la possibilité de connecter directement ses données de santé réelles. Dossiers médicaux électroniques via la plateforme b.well, mais aussi applications grand public comme Apple Health, MyFitnessPal, WeightWatchers, AllTrails, Instacart ou Peloton peuvent désormais alimenter les réponses de l’IA. De quoi ancrer les conseils dans le profil réel de l’utilisateur plutôt que dans des généralités.

Un portail santé intégré à ChatGPT

Concrètement, ChatGPT Health peut expliquer des résultats d’analyses biologiques, mettre en évidence des tendances dans la glycémie ou le sommeil, aider à préparer une consultation avec une synthèse des symptômes et traitements en cours, ou encore proposer des plans d’activité physique alignés sur les objectifs personnels.

Face à la sensibilité des données médicales, OpenAI indique avoir déployé une architecture spécifique. ChatGPT Health fonctionne comme un silo isolé du reste de la plateforme, avec des couches supplémentaires de chiffrement et une promesse forte : les conversations au sein de cet espace ne servent pas à entraîner les modèles d’intelligence artificielle de l’entreprise.

Les utilisateurs conservent le contrôle sur leurs connexions et peuvent révoquer l’accès aux différentes sources à tout moment. L’authentification multi-facteurs est encouragée pour sécuriser davantage les comptes. Selon OpenAI, toutes les applications tierces disponibles ont dû passer des audits de sécurité stricts avant d’être intégrées.

Plus de 260 médecins mobilisés

Pour affiner son outil, OpenAI affirme avoir collaboré avec plus de 260 médecins issus d’une soixantaine de pays et de nombreuses spécialités. Ces praticiens ont fourni des retours sur les réponses du modèle des centaines de milliers de fois, permettant de cadrer l’assistant sur des usages considérés comme utiles et relativement sûrs : pédagogie, préparation de consultations, explication de trajectoires de soins ou décryptage des options d’assurance santé.

Les cas d’usage visés couvrent la compréhension de symptômes fréquents, l’analyse de tendances de bien-être à partir des données connectées, ou encore les compromis entre différentes options d’assurance en fonction des habitudes de soins observées.

Avec cette offensive, OpenAI se positionne frontalement sur un marché de la santé numérique déjà encombré, où se croisent géants de la tech, plateformes de télé-médecine et assureurs.

Le mur européen du RGPD

L’exclusion de l’Europe du lancement de ChatGPT Health révèle un gouffre réglementaire difficile à combler. Autrement dit, impossible en l’état de franchir le mur du Règlement général sur la protection des données (RGPD) qui classe les informations de santé parmi les données les plus sensibles et impose des obligations drastiques.

Le contexte n’arrange rien : ChatGPT (standard)  fait déjà l’objet de plaintes persistantes en Europe pour non-conformité au RGPD. Les CNIL française et italienne, ainsi que le Contrôleur européen de la protection des données, pointent l’absence de base légale claire pour le traitement des données, leur utilisation pour l’entraînement des modèles, et les difficultés à exercer les droits de rectification et d’oubli.

Même l’offre Enterprise, qui bénéficie d’un hébergement européen depuis 2025, n’échappe pas aux enquêtes sur les lacunes en matière de transparence et de minimisation des données.

Pour ChatGPT Health, les obstacles sont encore plus élevés. Les protections techniques mises en place par OpenAI – isolement des données, chiffrement renforcé, non-utilisation pour l’entraînement – sont certes louables, mais insuffisantes au regard du RGPD. L’entreprise devrait notamment fournir un consentement granulaire valide, signer des accords de sous-traitance (DPA) avec ses partenaires comme b.well, réaliser une évaluation d’impact sur la vie privée pour chaque type de données sensibles, et surtout héberger les informations sur le sol européen pour éviter les transferts extra-communautaires.

L’absence de Privacy Shield valide entre l’Union européenne et les États-Unis complique encore la donne. Sans certification RGPD explicite ni adaptation aux clauses contractuelles types ou au EU-US Data Privacy Framework, toute utilisation du service par des résidents européens exposerait OpenAI à des sanctions potentiellement lourdes.

Les alternatives européennes en embuscade

Cette impasse réglementaire ouvre un boulevard aux acteurs européens. Des solutions basées sur des modèles comme Mistral, hébergées dans l’UE et certifiées RGPD, existent déjà pour les professionnels de santé. Elles garantissent la souveraineté des données et évitent les transferts outre-Atlantique, arguments de poids pour les établissements de santé et les autorités sanitaires.

OpenAI pourrait théoriquement adapter ChatGPT Health pour l’Europe via un hébergement local et une architecture similaire à celle de son offre Enterprise, mais aucun calendrier d’adaptation pour les marchés européens n’est annoncé.

La conjonction du RGPD et du récent AI Act européen, qui impose des règles strictes sur les systèmes d’IA à haut risque dans le domaine de la santé, pourrait exiger une validation réglementaire longue et complexe avant tout déploiement.

Reste à savoir si OpenAI acceptera de jouer selon les règles européennes ou si l’entreprise préférera se concentrer sur des marchés moins contraignant. Pour les 450 millions d’Européens, l’attente pourrait durer.

Image : © DR

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La qualification SecNumCloud 3.2 de l’offre PREMI3NS de S3NS, fin 2025, a déclenché une vague de controverses dans le paysage IT.

Suffisamment pour que Vincent Strubel, le directeur général de l’ANSSI, prenne la plume pour publier une longue tribune sur LinkedIn. Un exercice de déminage pédagogique pour répondre aux  « interrogations voire (aux) incompréhensions sur ce que fait et ne fait pas la qualification SecNumCloud ».

« Ce n’est pas une médaille en chocolat »

Premier rappel du patron de l’agence nationale de cybersécurité : SecNumCloud n’est ni une décision arbitraire, ni un choix politique. La qualification découle d’un processus formalisé d’évaluation sur la base d’exigences strictes. « Les règles, le processus et le niveau d’exigence sont les mêmes pour tous », martèle Vincent Strubel.

La procédure ? Longue et exigeante. Près de 1 200 points de contrôle vérifiés in situ par un évaluateur indépendant, sous le regard scrutateur de l’ANSSI qui « ne se prive pas de demander parfois à l’évaluateur d’approfondir son travail ou de réévaluer de manière plus stricte ses conclusions ». Un référentiel actualisé constamment depuis plus de dix ans. « Bref, ce n’est pas une médaille en chocolat, et ce n’est pas pour tout le monde », résume le directeur.

Se protéger du CLOUD Act… et du « kill switch »

Les risques liés au droit extra-territorial ? C’est le sujet qui monopolise l’attention. Vincent Strubel rappelle l’enjeu : éviter que les données hébergées dans le cloud ne tombent sous le coup du CLOUD Act américain ou de la loi chinoise sur le renseignement de 2017, qui permettent aux autorités d’exiger l’accès aux données de clients européens.

La parade de SecNumCloud : un prestataire européen qui contrôle seul les données. Même si l’offre est « hybride » et repose sur une technologie américaine, « le fournisseur de la technologie cloud est soumis aux lois américaines, mais n’a pas accès aux données et ne peut par conséquent pas donner suite à une injonction », explique le patron de l’ANSSI.

Autre protection : le scénario du « kill switch », cette coupure brutale du service imposée à certains clients. Vincent Strubel cite l’exemple récent de magistrats de la Cour Pénale Internationale privés d’accès aux services numériques américains. Avec SecNumCloud, le sous-traitant non européen « ne dispose pas de la capacité à couper le service à tel ou tel client, car ce n’est pas lui qui administre la solution ».

L’autarcie complète, une illusion

Vincent Strubel le reconnaît sans détour : SecNumCloud ne signifie pas l’absence de dépendance. Une offre « hybride » est « sans doute plus exposée à ce risque, « mais imaginer qu’il existe des offres 100% européennes relève de la pure vue de l’esprit qui ne résiste pas à la confrontation aux faits ».

Tous les fournisseurs de cloud dépendent de composants électroniques et logiciels non maîtrisés à 100% en Europe. L’open source ? « Une plus grande liberté d’action », certes, mais « pas la panacée » : aucun acteur ne peut prétendre maîtriser entièrement toute la stack technologique du cloud.

« Si nous sommes un jour privés de l’accès à la technologie américaine, chinoise, ou plus généralement non européenne, nous aurons un problème global de dégradation du niveau de sécurité », prévient le directeur de l’ANSSI. Un problème qui dépasserait largement les seules offres hybrides.

Les cyberattaques, la vraie menace

Vincent Strubel le martèle : les critères liés à la nationalité du prestataire ne représentent
« qu’une petite partie des exigences » du référentiel. La vraie menace ? Les cyberattaques, qui demeurent « la menace la plus tangible pesant sur les usages sensibles du cloud ».

Les prestataires, « quelle que soit leur nationalité », sont des «cibles à très haute valeur ajoutée » qui « subissent en permanence des tentatives d’attaque, y compris particulièrement avancées, dont certaines réussissent forcément ». Hyperscalers américains comme acteurs européens, personne n’est épargné.

D’où des exigences techniques drastiques : cloisonnement fort entre clients, chaîne d’administration isolée, gestion sécurisée des mises à jour, chiffrement systématique. « Ces exigences ne sont généralement pas toutes satisfaites par une offre de cloud standard, quelle que soit son origine », note le directeur de l’ANSSI.

Le référentiel prend même en compte le risque humain : corruption, contrainte ou infiltration d’employés du prestataire. Un chapitre entier y est consacré.

« Souverain », mais pas baguette magique

SecNumCloud est-il un label de souveraineté ? Vincent Strubel botte en touche :  « Il est difficile de répondre à cette question, vu que le concept de souveraineté numérique n’est quasiment jamais défini, et que tout le monde lui donne un sens différent ».

Pour l’ANSSI, la souveraineté numérique couvre trois enjeux : ne pas être une victime facile des cyberattaques, faire appliquer nos règles plutôt que subir celles des autres, et disposer d’une liberté de choix technologique. SecNumCloud répond aux deux premiers et contribue au troisième.

« Les offres qualifiées SecNumCloud sont donc, sans le moindre doute, souveraines, et cette qualification est un levier indispensable pour défendre notre souveraineté numérique », affirme Vincent Strubel. Mais il avertit aussitôt : cette qualification « ne va pas faire naître des solutions alternatives ou des briques technologiques maîtrisées »».  « C’est un outil de cybersécurité, pas de politique industrielle. »

Hybride ou non, même combat

Le directeur de l’ANSSI tord le cou à une idée reçue : les offres « hybrides » qualifiées « satisfont exactement les mêmes exigences que les autres ». La distinction entre hybride et non-hybride ? « Assez artificielle », tranche-t-il. « Il n’y a pas d’un côté des offres totalement dépendantes de fournisseurs non européens et de l’autre des offres 100% européennes. »

Certains réclament un label light, reprenant uniquement les critères capitalistiques sans les exigences techniques. Vincent Strubel balaie l’idée : « Du point de vue de la cybersécurité, ça n’aurait aucun sens de couvrir uniquement certaines menaces, et pas d’autres.» Une solution doit couvrir tous les risques, « car les attaquants visent toujours le maillon faible ».

Son image choc : « Un cloud échappant au droit non européen, mais à la merci des cyberattaques, ça n’a pas plus de sens qu’une maison avec des volets blindés et des barreaux aux fenêtres, mais dont la porte serait fermée par un rideau.»

Même refus pour un label purement technique : impossible de couvrir les risques juridiques par la seule technique. Le chiffrement des données, par exemple, « ne protège pas du CLOUD Act : le prestataire de cloud a forcément, tôt ou tard, accès à la clé de chiffrement ».

Photo : © DR

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Dans les couloirs de l’industrie musicale, l’annonce fait du bruit. Universal Music Group (UMG), premier major mondial de la musique, et Nvidia, poids lourd des semi-conducteurs et de l’IA, ont noué une alliance de long terme pour développer des modèles d’intelligence artificielle appliqués au catalogue du label.

L’objectif affiché : transformer en profondeur la découverte musicale, l’engagement des fans et les processus de création, tout en garantissant la protection des droits d’auteur.

Un modèle qui « pense » comme un mélomane

Au cœur du dispositif, on trouve Music Flamingo, le modèle audio-langage développé par Nvidia fin 2025. Cette technologie se distingue par sa capacité à analyser des morceaux de près de 15 minutes dans leur intégralité.

Contrairement aux systèmes traditionnels qui se contentent d’étiqueter par genre ou style, Music Flamingo décortique structure harmonique, instrumentation, paroles et trajectoires émotionnelles. Le tout pour reproduire, selon ses concepteurs, la façon dont un auditeur humain appréhende une œuvre.

Cette approche ouvre des perspectives inédites : fini les recherches par simple mot-clé, place aux requêtes par ambiance, contexte narratif ou résonance culturelle. Les plateformes de streaming adossées au catalogue d’UMG pourraient ainsi proposer des recommandations fondées sur des similarités musicales profondes plutôt que sur des playlists thématiques conventionnelles.

Trois axes de développement

Le partenariat s’articule autour de trois piliers. D’abord, la découverte musicale : les algorithmes permettront d’explorer le catalogue selon des critères émotionnels et structurels sophistiqués. Ensuite, l’engagement des fans : artistes et auditeurs pourront interagir avec la musique dans un environnement « conversationnel et contextuel », loin du simple listing de titres.

Troisième volet, et non des moindres : la création. Un incubateur réunissant auteurs, compositeurs et producteurs verra le jour dans des studios prestigieux comme Abbey Road à Londres ou Capitol Studios à Los Angeles. Mission : co-concevoir de nouveaux outils alimentés par l’IA. UMG martèle toutefois que ces technologies resteront des aides à la création humaine, et non des machines à générer automatiquement de la musique.

La question brûlante des droits d’auteur

Derrière les promesses technologiques se cache un enjeu majeur : celui de la propriété intellectuelle. UMG et Nvidia promettent une IA « responsable », intégrant dès la conception la protection des œuvres, l’attribution et la rémunération des créateurs. Une posture qui tranche avec les pratiques de certaines start-up, accusées d’avoir entraîné leurs modèles sur des catalogues commerciaux sans autorisation.

Pour UMG, ce partenariat avec un mastodonte comme Nvidia représente une opportunité de dicter les standards du marché, en conciliant innovation technologique et respect du cadre légal. Le groupe entend proposer un « antidote » à la prolifération de contenus générés par des IA génériques, en misant sur un acteur capable d’intégrer nativement les contraintes de copyright dans ses outils.

Un coup stratégique pour les deux camps

Pour l’industrie musicale, l’accord peut faire jurisprudence et ouvrir la voie à d’autres alliances entre majors, plateformes et fournisseurs d’IA. Il valorise les catalogues musicaux comme ressources stratégiques pour entraîner des modèles spécialisés et pourrait creuser l’écart entre services premium dotés d’une découverte « intelligente » et offres standard aux algorithmes classiques.

Côté Nvidia, le deal marque une nouvelle étape dans la conquête des industries culturelles. Après le jeu vidéo et la vidéo, le groupe démontre que ses GPUs, ses plateformes de modélisation et ses modèles pré-entraînés comme Music Flamingo peuvent s’adapter aux exigences spécifiques de la musique. Un positionnement stratégique au moment où la régulation de l’IA se durcit dans de nombreux pays.

Illustration : image générée par l’IA

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Dell relance sa gamme XPS, un an après son arrêt, pour regagner des parts de marché sur le segment premium des ordinateurs portables.