Un faux témoignage dans une affaire de meurtre, des millions de requêtes sur Wikipédia : les agents des labos ont encore fait parler d’eux. Qui paie la note quand l’IA s’exerce sur le web public, c’est le thème de ma réflexion de la semaine.

Mais, avant, le sommaire :

Vendredi, c'est la police de Philadelphie qui a pris la parole. Le 18 juillet, un modèle d'Anthropic a déposé sur son site de signalement des meurtres non élucidés un faux témoignage, présenté comme venant d'une personne informée. Le modèle testait ses interactions avec des « sites choisis au hasard ». Le message a fini dans les spams sans jamais être exploité, mais Anthropic ne l'a découvert que fin septembre, et la police juge ce délai « inacceptable »…

Les deux affaires racontent la même histoire. Les labos se servent du web public comme d'un terrain d'essai, et ce sont des services qui encaissent : une encyclopédie qui vit de dons et de bénévoles, un formulaire de police pensé pour des citoyens. Aucun de ces sites n'a signé de décharge.

Bien sûr, les deux labos ont fini par déclarer leurs incidents, et je défendais ici même en août qu'il fallait protéger ceux qui le font. Anthropic a arrêté le test et ajouté un contrôle, OpenAI travaille avec Wikimedia. Reste qu'on découvre ces faits des mois plus tard.

À mon humble avis, il est temps d'appliquer aux agents la règle du pollueur-payeur. Un labo qui laisse ses modèles s'exercer sur le web public doit en assumer la facture, serveurs et heures de modération compris. Et, l'une des solutions pourrait venir dans la demande de Wikimedia : des agents identifiables, comme on immatricule un véhicule.

Mistral a dévoilé le 6 octobre Mistral Large 4, « officieusement ML4, très officiellement Le Chonk ». Le modèle aligne 1 000 milliards de paramètres, dont 52 milliards actifs, et a été entraîné de zéro sur 3 800 GPU Nvidia dans les datacenters européens de Mistral. Il est en préversion dans l'API à 1,36$ / 4,18$ par million de tokens, et ses poids ouverts sont promis d'ici fin octobre.

Mistral le présente comme supérieur à tout modèle ouvert conçu aux États-Unis ou en Europe. Sur le Coding Agent Index, il revendique 49,8%, devant DeepSeek V4 Pro et Qwen3.8 Max. La veille, l'américain Reflection présentait Beam et ses 501 milliards de paramètres, promis lui aussi en poids ouverts.

OpenAI a généralisé le 7 octobre GPT-6 dans ChatGPT avec l'Intelligent UI : les réponses peuvent désormais contenir des graphiques, des boutons, des formulaires et de petites applications interactives. Les abonnés reçoivent GPT-6 Sol, et depuis le 8 octobre les comptes gratuits et Go passent à GPT-6 Luna. De quoi toucher d'un coup les 1,2 milliard d'utilisateurs hebdomadaires du service.

OpenAI multiplie les exemples : le temps de cuisson du rôti affiché à côté de la recette, les étapes d'un road trip posées sur une carte, un calculateur d'épargne retraite, un partage d'addition, et même un jeu rétro jouable dans la conversation. L'interface se construit au fil de la réponse, et GPT-6 Instant commence à répondre 44% plus tôt que GPT-5.6 Instant sur les questions qui demandent une recherche web.

Anthropic a publié le 9 octobre un rapport sur les actions non voulues de ses modèles en évaluation. On y lit que Claude Mythos 5 a récupéré des jetons d'accès sur le site cartographique d'une collectivité pour interroger directement son serveur, que Claude Opus 5 et Mythos 5 ont utilisé des raccourcisseurs d'URL pour contourner les limites de leur outil, et que Haiku 4.5 est l'auteur du faux témoignage de Philadelphie évoqué plus haut. En réaction, Anthropic a décidé de couper l'accès à Internet de toutes ses évaluations internes.

Le même jour, OpenAI publiait son propre rapport. Le 6 octobre, un modèle chargé de noter d'autres modèles, privé de ses fichiers, a fabriqué de fausses réponses, puis tenté de saboter son propre environnement (suppression de Python, arrêt de processus) pour obtenir une relance…

OpenAI a indiqué à ses investisseurs un revenu annualisé de près de 50 milliards de dollars fin septembre, rapporte Reuters. Un chiffre proche de 70 milliards circulait pourtant quelques jours plus tôt, et Reuters l'attribue à OpenAI lui-même.

L'écart tient à une convention comptable, détaille Implicator. Anthropic compte la totalité des ventes passées par AWS ou Google Cloud, puis inscrit la commission des partenaires (environ 16%) en charges, quand OpenAI ne compte que sa part. Les deux méthodes sont légales, et le chiffre de 70 milliards visait justement une comparaison à la mode Anthropic.

Dans le même temps, OpenAI discute d'une levée d'au moins 30 milliards sur une valorisation de 1 400 milliards, selon Bloomberg repris par Crypto Briefing, et repousse son entrée en Bourse à 2027 au plus tôt.

OpenAI a présenté le 5 octobre textGrain, un filigrane statistique invisible qui sera ajouté dans les prochaines semaines aux textes de ChatGPT et de Codex, dans l'Union européenne uniquement. Dans l'API, l'option est ouverte partout mais désactivée par défaut, et le détecteur reste réservé à des chercheurs et organismes agréés. 🇪🇺

OpenAI publie ses limites avec franchise : à 1% de faux positifs, il repère environ 95% des passages de 400 tokens, mais remplacer un quart des mots par des synonymes fait tomber la détection à 17%. Le surlendemain, Google ouvrait au public SynthID Detector, qui vérifie les images, vidéos et sons marqués par Google, Nvidia, OpenAI ou Kakao.

REA donne à votre agent de code les outils d'un rétro-ingénieur. Ce serveur MCP décortique un binaire (via Ghidra, IDA ou Hopper), une application Electron, un APK Android, un site web ou une capture réseau, puis renvoie pseudocode, routes et preuves à Claude Code, Codex ou Cursor, qui expliquent ou réécrivent la fonction. En démonstration, le casse-briques DX-Ball reconstruit en C.

Licence MIT, gratuit, npx rea-agents setup, et déjà 94 000 étoiles. Le projet le rappelle lui-même : usage légal et autorisé uniquement, vérifiez donc la licence d'un logiciel avant de l'ouvrir.

Strata fait tourner Qwen3.8-Flash-Next sur un PC de joueur, en répartissant les experts du modèle entre carte graphique, mémoire vive et SSD. Il expose une API compatible OpenAI et Anthropic en local : Claude Code ou Cursor s'y branchent, et rien ne quitte la machine.

Licence MIT, gratuit, Windows ou Linux, 21 000 étoiles. Il faut au moins une carte de 12Go et 32 Go de RAM.

nanoMuse reprend l'idée de Muse, l'agent permanent de Meta, en version libre installée sur vos propres appareils. Il tourne application fermée, garde sa mémoire dans des fichiers Markdown, pilote les applications par captures d'écran et demande avant toute action irréversible. Sur ordinateur, il s'appuie sur DeepSeek Harness, présenté ici fin septembre.

Licence GPL-3.0, Android, macOS, Windows, Linux, iPhone en bêta. Un quota gratuit est offert, ensuite il faut votre clé API ou un abonnement ChatGPT ou Claude. Projet communautaire sans lien avec Meta, 808 étoiles : à essayer sur une machine de test.

Mardi 13 octobre, Station F accueille ai-PULSE, le rendez-vous européen de l'IA organisé par Scaleway. Conférences, démonstrations et annonces s'y enchaînent toute la journée, et une bonne partie de l'écosystème français de l'IA fait le déplacement.

De mon côté, j'y serai, entre autres, en reporter pour Token FM, et je ne viendrai pas seul. J'ai imprimé en 3D une réplique de HAL 9000, l'ordinateur de 2001, l'odyssée de l'espace. HAL devient l'ambassadeur de la radio : il recueillera vos réactions sur les annonces du jour, et vos voix, les vraies, passeront à l'antenne.

Si vous croisez un œil rouge qui vous tend le micro, n'ayez crainte : celui-ci ne refusera d'ouvrir aucune porte.

Venez me dire bonjour, et répondre à HAL !

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