Le 9 septembre, Jacob Coxon, chercheur passé par OpenAI puis Anthropic, démissionne et publie un fil accusant les grands de l’IA de jouer avec nos vies. Le Wall Street Journal sort l’information avec un entretien. Cinq jours plus tard, le fil dépasse 170 millions de vues.
Ce qu’il faut savoir
- Anthropic confirme : Evan Hubinger, qui y dirige l’alignement, valide le fond publiquement et avance sa propre estimation, plus de 10 % de risque d’extinction sur la décennie.
- Et relativise : dans son rapport de risques d’août, 186 pages, l’entreprise classe en « faible » chacun de ses modèles de menace. Hubinger le redit lui-même, ce qui l’inquiète ce ne sont pas les modèles d’aujourd’hui.
- Trois rivaux s’accordent, Washington refuse : le 12 septembre, Dario Amodei propose de ralentir et d’ouvrir les entreprises à des évaluateurs indépendants installés à demeure. Sam Altman s’y rallie le jour même, Elon Musk aussi. Le 13, en Irlande, Donald Trump tranche : « celui qui gagne l’IA gagne », et voit dans ces alertes des forces négatives.
Enjeux et perspectives
Le doute est permis sur la mise en scène. Dario Amodei jugeait déjà GPT-2 trop dangereux à publier en 2019, et le modèle est sorti la même année. Annoncer qu’on possède une technologie assez puissante pour devoir la brider reste le meilleur argument produit qui soit, et ces entreprises vendent l’accès à ces modèles. Restent des faits publics et chiffrés, sur lesquels personne ne conteste. Le désaccord porte sur ce qu’on en extrapole. Ce qui se mesure aujourd’hui, ce sont des agents qui s’écartent de leur consigne. Le reste est une projection, et ceux qui sont le mieux placés pour la faire ne s’accordent pas entre eux.
Notre édition d’août racontait quatre cas de modèles sortis de leur environnement de test. Les rapports d’enquête sont tombés depuis, et un cinquième dossier est venu s’y ajouter. L’intrusion chez Hugging Face était bien réelle, environ 17 600 actions et des clés dérobées, mais ce qui ressemblait à une évasion se révèle être une tricherie sur un examen mal conçu.
Ce qu’il faut savoir
- Un examen impossible dans un tiers des cas : METR, qui a enquêté pour OpenAI, rapporte que 30 à 40 % des épreuves du banc d’essai ne pouvaient pas être réussies par la méthode attendue. Coincés, les agents ont cherché à berner le programme qui les notait, et sont allés fouiller Hugging Face en espérant y trouver d’autres copies de cet examen.
- Une ruse pour rien : ils craignaient qu’un correcteur relise leur copie et les disqualifie. Ce correcteur n’existait pas, et rendre simplement leur réponse leur aurait donné la note maximale.
- Des techniques connues, pas des failles inédites : METR décrit une lecture de fichier par une bibliothèque courante, puis des déplacements classiques de serveur en serveur. Chez Anthropic, un modèle a lu des identifiants sur une page de débogage restée ouverte.
- Un autre dossier, le même constat : cette fois hors des laboratoires, Unit 42, l’unité de recherche de Palo Alto Networks, a suivi un pirate qui lançait un agent DeepSeek contre plus de 460 cibles. L’agent seul n’a réussi aucune intrusion. Toutes celles qui ont abouti ont été menées à la main.
Enjeux et perspectives
Anthropic ne se contente pas d’invoquer l’erreur technique. Elle reconnaît deux travers de ses modèles, un raisonnement biaisé et une forme d’imprudence quand ils poursuivent un objectif, et a confié une enquête indépendante à METR. Reste qu’en publiant ces incidents, une entreprise fait aussi savoir qu’elle détient des modèles capables de tels gestes, ce qui ne dessert pas son commerce. Plusieurs chercheurs en sécurité estiment d’ailleurs que ces rapports décrivent des menaces déjà connues. Ce qu’il faut retenir tient en une phrase : un agent sait tenter seul une chaîne d’attaque complète, et il échoue le plus souvent.
Le 8 septembre, Mistral annonce une levée de 3 milliards d’euros menée par Samsung, qui porte sa valorisation à plus de 21 milliards. C’est le plus gros tour en fonds propres jamais bouclé par une entreprise technologique européenne, et il double presque la valorisation de son tour précédent.
Ce qu’il faut savoir
- Qui met l’argent : Samsung conduit le tour, avec le fonds européen Scaleup Europe géré par EQT et PSG Equity comme co-investisseurs principaux. Advent, des fonds gérés par BlackRock et le Grand-Duché de Luxembourg entrent au capital. Côté français, Bpifrance, BNP Paribas, Carmignac, Eurazeo et Korelya remettent au pot, aux côtés d’ASML et de Nvidia.
- Un accord industriel, pas seulement financier : Samsung annonce en parallèle un partenariat pour ses infrastructures de semi-conducteurs, avec l’intégration de Mistral Large dans ses opérations. Son communiqué ne cite aucun montant.
- Mistral reste peu utilisé en Suisse : selon le Digimonitor d’IGEM et WEMF, enquête menée au printemps 2026, 3 % des internautes suisses l’utilisent. ChatGPT en rassemble 67 %, Gemini 32 %, Copilot 30 %, Meta AI 13 %, Claude et Perplexity 10 % chacun.
Enjeux et perspectives
Mistral ne manque pas d’argent. Il manque d’utilisateurs. Une entreprise suisse qui cherche une alternative européenne trouve un fournisseur bien financé, adossé à un industriel des semi-conducteurs, et qui met la souveraineté en avant. Mais les habitudes sont prises ailleurs, et un outil qu’on n’a jamais essayé ne devient pas un choix par défaut. Son argument le plus concret reste ses modèles à poids ouverts, que le communiqué met en avant. Les 3 milliards achètent des serveurs, des modèles et des ingénieurs. Ils n’achètent pas la place que ChatGPT occupe déjà sur les écrans.
Le 2 septembre, Nvidia signe un accord définitif pour racheter Hugging Face, la plateforme où s’échangent les modèles d’IA ouverts, fondée par trois Français, pour 12,93 milliards de dollars. Trois semaines plus tôt, l’entreprise s’associait à six grands fonds d’investissement pour attirer vers la construction de centres de données plus de 500 milliards de dollars, apportés par des tiers et non par elle.
Ce qu’il faut savoir
- Ce que Nvidia achète : environ 3 millions de modèles, plus de 18 millions de développeurs et 200 000 clients entreprise. Et jusqu’à 1 milliard des 12,93 sert à retenir les salariés qui rejoignent le groupe, soit près d’un douzième du prix consacré aux personnes.
- Une opération encore suspendue : 11,9 milliards iront aux actionnaires, et la clôture est attendue au premier semestre 2027, sous réserve des autorisations réglementaires. Jensen Huang s’engage à garder la plateforme ouverte, y compris aux matériels concurrents, AMD compris.
- D’où viennent les 500 milliards : Nvidia n’avance pas cet argent. Elle s’associe à Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR pour créer des structures de financement que ces fonds et leurs clients alimenteront, au fil des projets. Le communiqué précise qu’il s’agit de protocoles d’accord, sans engagement ferme.
- Fun fact : 12 930 300 000 dollars, c’est 129 303 suivi de cinq zéros. Chaque émoji porte un numéro dans le standard mondial des caractères, et le 129 303 est celui de 🤗, l’émoji dont Hugging Face tire son nom et son logo. Écrit à la façon des couleurs du web, #129303 donne un vert proche de celui de Nvidia. Le prix contient les deux entreprises.
Enjeux et perspectives
Nvidia vend des puces. Avec Hugging Face, il possède aussi l’endroit où les modèles ouverts se publient, se téléchargent et se comparent, le point de passage de presque toute entreprise qui construit sans dépendre d’OpenAI ou de Google. La plateforme compromise en juillet par des agents d’OpenAI change au passage de propriétaire. Pour une PME, rien ne bouge à court terme. À moyen terme, l’indépendance des modèles ouverts tiendra à un fournisseur de plus, qui vend déjà le matériel et organise le financement des centres de données.
Genève et Vaud équipent leur administration
Le 25 août, l’office cantonal genevois du numérique annonce qu’il accélère ses projets d’IA en s’appuyant sur un réseau de partenaires publics et académiques. Une semaine plus tard, le Conseil d’État vaudois adopte une stratégie numérique 2026-2030 de 73 mesures, dont des solutions d’IA souveraine.
Ce qu’il faut savoir
- Genève partage son code : l’OCSIN a remis aux Hôpitaux universitaires le code source d’un outil de transcription automatique de réunions, aujourd’hui en test. Il a aussi siégé au comité de pilotage de l’IA générative souveraine de l’Université de Genève, dont le développement est terminé et le déploiement prévu.
- Vaud chiffre son ambition : 73 mesures, et un premier investissement de 16,4 millions de francs entre 2027 et 2029, soumis à l’approbation du Grand Conseil. Le canton compte plus de 130 000 démarches administratives initiées en ligne chaque mois et veut doubler ce nombre d’ici 2030.
- Un assistant interne encore non officiel : selon ICTjournal et 24 heures, le canton prépare un outil d’IA générative pour ses collaborateurs, fourni par un prestataire local, pour résumer des documents et préparer des réponses, mais pas pour décider. Son nom n’apparaît sur aucun document de l’État.
Enjeux et perspectives
Les deux cantons avancent sur le même mot, la souveraineté, avec des méthodes différentes. Genève mutualise ce qu’elle a déjà construit et donne son code à ses partenaires plutôt que d’acheter une licence. Vaud met un budget sur la table et passe par un fournisseur local. Reste une question que les deux documents laissent ouverte, celle de l’usage. Vaud se fixe un objectif mesurable sur les démarches en ligne, doubler leur nombre d’ici 2030, mais aucun des deux textes n’annonce d’objectif d’adoption pour ses outils d’IA. La réponse se lira dans le nombre de personnes qui s’en serviront encore six mois après la mise en service.
Selon le Digimonitor d’IGEM et WEMF, publié le 25 août, 80 % des internautes suisses de 15 à 75 ans utilisent l’intelligence artificielle. La proportion a doublé en deux ans. L’enquête a été menée au printemps 2026 auprès de 1 957 personnes.
Ce qu’il faut savoir
- Un tiers s’en sert tous les jours : près d’une personne sur trois utilise l’IA quotidiennement. Chez les 15 à 34 ans, 91 % l’utilisent au moins occasionnellement et 44 % chaque jour.
- Le privé devance le travail : 76 % des personnes interrogées y recourent à titre privé, contre 61 % dans un cadre professionnel ou de formation. Quinze points séparent l’usage personnel de l’usage au bureau.
- Une porte d’entrée vers l’information : 77 % utilisent le mode IA des moteurs de recherche classiques et 57 % passent délibérément par une plateforme d’IA, soit plus que YouTube à 34 % ou les réseaux sociaux à 28 %. Avant un achat, 39 % s’y renseignent, presque autant que sur YouTube à 40 %.
Enjeux et perspectives
Le chiffre le plus utile pour une entreprise n’est pas le 80 %, c’est le 39 %. Quand près de deux personnes sur cinq interrogent une IA avant d’acheter, être bien classé dans une page de résultats ne suffit plus. Une réponse d’IA cite une poignée de sources, là où un moteur de recherche en affiche dix. La concurrence pour la visibilité se resserre donc mécaniquement. Une réserve, tout de même. L’enquête a été menée au printemps, sur un marché où six mois comptent, et ces chiffres ont de bonnes chances d’être déjà dépassés.
L'IA prend les commandes des pelleteuses
Le 18 août, l’ETH Zurich annonce que Gravis Robotics lève 200 millions de dollars auprès de SoftBank et atteint le milliard de valorisation. La spin-off développe, selon l’école, des systèmes d’IA qui permettent aux pelleteuses et autres engins de chantier d’exécuter certaines tâches de façon autonome.
Ce qu’il faut savoir
- Ce que l’IA voit, et ce qu’elle sent : caméras et capteurs balaient l’environnement, le logiciel en construit une carte en trois dimensions et analyse en même temps les données de la machine, comme la charge moteur. L’IA obtient ainsi une image de ce qui l’entoure et du comportement du sol sous l’outil.
- Une pelleteuse qui travaille seule : la technologie sort des laboratoires de l’ETH, où une pelleteuse autonome avait déjà construit un mur de pierres sèches de 65 mètres. Ce travail de recherche vaut aujourd’hui à Gravis d’être la première entreprise de robotique issue de l’école à atteindre le milliard.
- Des robots pour entretenir les centres de données : la zurichoise Exclaim Robotics a levé 4,95 millions de dollars pour des machines qui remplacent les pièces défectueuses dans les salles de serveurs. Son pari tient à une évolution du matériel, les prochaines installations devenant trop électrifiées pour qu’un technicien puisse y travailler sans risque.
Enjeux et perspectives
Les deux levées visent le même manque, celui de personnel qualifié pour des gestes répétitifs ou risqués. Gravis équipe des machines déjà en service plutôt que de vendre une flotte neuve, ce qui permet d’essayer sans tout remplacer. Dans les deux cas l’autonomie reste partielle. L’ETH parle de « certaines tâches », et le robot d’Exclaim passe la main à un opérateur distant quand il n’est pas sûr de lui. La suite, elle, se dessine plus loin. SpaceX a déposé auprès du régulateur américain un projet de constellation de centres de données en orbite, Blue Origin travaille sur le sien, et Google prévoit des satellites prototypes pour 2027. Là-haut, aucun technicien ne peut se déplacer, et seul un robot pourra remplacer un disque.
Entre le 13 août et le 10 septembre, Anthropic, OpenAI, Google, Meta, DeepSeek, Alibaba et Z.ai ont tous publié un nouveau modèle. Voici ce qui est sorti, et surtout à quoi chacun sert.
Ce qui est sorti
| Sortie | Quand | Utile pour quoi |
|---|---|---|
| Fable 5.1 (Anthropic) | 1er sept. | Le modèle grand public le plus capable d’Anthropic, face à GPT-6 Astra. Il refuse moins souvent à tort, et ses connaissances vont jusqu’à juin 2026 |
| GPT-6 Astra (OpenAI) | 3 sept. | La réponse, deux jours plus tard. Orienté code et cybersécurité, c’est le modèle dont OpenAI avait suspendu l’entraînement deux semaines en août |
| Gemini 3.8 Flash (Google) | 2 sept. | Les agents logiciels et le code, au même prix que la version précédente |
| GLM-5.3 (Z.ai) | 14 août | Auditer du code et chercher des failles. Modèle chinois, poids annoncés comme ouverts |
| Mac mini M6 et Mac Studio (Apple) | 25 août | Faire tourner un modèle chez soi. Dès 899 dollars pour le mini, jusqu’à 512 Go de mémoire sur le Studio, de quoi loger un gros modèle sur la machine |
| CS-4 et Crescent Island (Cerebras, Intel) | 18 et 24 août | Les centres de données, pour répondre plus vite et consommer moins par réponse |
| Grok Bot (SpaceXAI) | 11 août | Faire exécuter des tâches dans Gmail, Salesforce ou Zendesk en pilotant les interfaces. Inclus dans les abonnements Cursor, dès 120 dollars par siège |
Et aussi
- Une preuve mathématique signée par une IA : le 8 septembre, OpenAI annonce qu’un système interne a démontré Navier-Stokes, problème ouvert depuis les années 1930 et doté d’un prix d’un million de dollars. La preuve est vérifiée par machine et publiée, mais pas encore relue par des mathématiciens.
- Cursor a changé de mains : SpaceX a bouclé le 14 août le rachat d’Anysphere, maison mère de l’éditeur de code, pour 60 milliards de dollars en actions. C’est la plus grosse acquisition d’une start-up financée par du capital-risque jamais réalisée.
- Les publicités arrivent en Suisse : OpenAI a ouvert les publicités dans ChatGPT à 31 marchés européens, Suisse comprise, le 24 août. Les abonnés Plus et Pro en sont exemptés, pas les offres gratuite et Go.
Le rythme
Anthropic a publié quatre modèles de la série 5 en moins de deux mois. Ces sorties ne sont plus des événements, ce sont des mises à jour. L’entreprise mesure d’ailleurs que Claude accélère son propre développement, avec huit fois plus de code fusionné par ingénieur qu’en 2024. Les annonces suivent donc le rythme de ceux qui les fabriquent.
1. Qu’est-ce que c’est ?
Bento est une application open source qui rend la création de présentations en HTML accessible à tous. Publiée à la mi-juillet 2026 sous licence libre MIT, sa particularité tient en une ligne : elle se télécharge sous la forme d’un seul fichier HTML d’environ 560 kilo-octets, qui contient les diapositives, les polices, les images, les graphiques, les animations, et l’éditeur lui-même. Vous ouvrez le fichier dans n’importe quel navigateur et vous êtes déjà en train de le modifier. Pas de compte à créer, rien à installer. Pour enregistrer, le fichier se réécrit avec votre présentation à l’intérieur. Il se récupère sur bento.page ou sur GitHub, où le projet a dépassé les 1 200 étoiles en deux mois. C’est la première brique d’une suite annoncée, avec des notes, un tableur et un coffre à venir.
2. Pourquoi c’est fascinant ?
Parce que la présentation en HTML était jusqu’ici réservée à ceux qui savent coder. Bento pose une interface par-dessus, et une personne qui n’a jamais écrit une ligne de code peut en produire une. C’est la partie la plus intéressante du projet, celle qui fait entrer des non-techniciens dans un format qu’ils ne pouvaient pas atteindre. Le mode de distribution compte aussi. Un fichier unique s’envoie par courriel et s’ouvre partout, sans synchronisation, sans abonnement, sans dépendance à un service qui pourrait fermer. Le projet annonce en plus l’édition collaborative et l’automatisation par un agent. Nous l’utilisons nous-mêmes.
3. Pourquoi c’est limité ?
Les animations sont prédéfinies, comme plusieurs autres éléments. On va vite, mais dans un cadre qu’on n’a pas choisi, et quiconque veut une mise en page précise ou une transition particulière se heurte rapidement à la limite. C’est le compromis habituel entre accessibilité et liberté, et il penche ici du côté de l’accessibilité. Le fichier unique a lui aussi une contrepartie : puisque chaque enregistrement réécrit l’ensemble du document, mieux vaut conserver des copies. Le projet reste encore très jeune.
