Bonjour.

Voici votre toast du jour.

Dans l’édition de ce matin :

• OpenAI ouvre ChatGPT à la publicité dans 31 pays européens

• Etched lève 700 millions et double sa valorisation en un mois

• Binance laisse des agents IA passer des ordres à votre place

The Toast : une IA policière américaine identifie les conducteurs à leur façon de rouler, les investisseurs ont mis 47 milliards dans les robots en six mois, des start-up interdisent l’IA dans leurs notes internes, et Google essaie d’effacer les traînées d’avion au-dessus de l’Atlantique.

À transférer : ChatGPT affichera de la publicité dans 31 pays européens la semaine prochaine, sauf pour les comptes Plus, Pro et Enterprise.

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OpenAI ouvre ChatGPT à la publicité dans 31 pays européens

Six mois d’essais aux États-Unis et la publicité traverse l’Atlantique.

Pourquoi on en parle ? OpenAI annonce que ChatGPT Ads arrive la semaine prochaine dans 31 pays européens, parmi lesquels la France, l’Allemagne, l’Espagne, l’Italie, les Pays-Bas, la Suède et l’Autriche.

Rappel : Depuis février, OpenAI teste la publicité dans ChatGPT avec un pilote réservé aux États-Unis. Jusqu’ici, le service se vendait par abonnement. Les encarts publicitaires ouvrent la deuxième source de revenus possible sur internet, celle qui a construit Google et Meta.

Dans les faits : Les publicités ne s’afficheront qu’aux comptes Free et Go. Les abonnements Plus, Pro et Enterprise restent sans publicité. OpenAI précise que les encarts sont clairement identifiés, séparés des réponses, que « la publicité n’influence pas les réponses que donne ChatGPT » et que les conversations restent invisibles pour les annonceurs. Les annonceurs achètent au CPM ou au CPC, avec ciblage géographique et audiences personnalisées. L’accès en libre-service, via l’Ads Manager, suivra plus tard cet été.

Ce que ça change : Pour un lecteur au forfait gratuit, ChatGPT devient un espace commercial. Pour les annonceurs, c’est un inventaire de plus à côté de Google et Meta, avec un pixel maison et une API de conversions pour rattacher une vente à une conversation. Pour les marques, la question devient très concrète : comment exister dans un échange où l’utilisateur compare déjà des produits.

Un peu de recul. OpenAI dit viser les moments où l’utilisateur explore, compare et décide. C’est exactement le terrain de la recherche en ligne, avec en plus un assistant qui connaît le contexte de la demande. La promesse que la publicité n’influence pas les réponses est simple à énoncer et difficile à vérifier depuis l’extérieur.

Bref. ChatGPT gratuit ne l’était déjà pas vraiment. Maintenant, ça se voit.

À qui l’envoyer : Responsables marketing et acquisition, dirigeants de PME qui arbitrent un budget média, équipes produit qui intègrent ChatGPT.

À copier-coller : ChatGPT affiche de la pub dans 31 pays européens la semaine prochaine, sauf pour les abonnés payants.

Etched lève 700 millions et double sa valorisation en un mois

Cinq milliards en décembre, 10,3 en juillet, 21 en août.

Dans les faits : Etched a levé 700 millions de dollars dans un tour mené par Jane Street, qui porte sa valorisation à 21 milliards de dollars, contre 10,3 milliards en juillet et 5 milliards en décembre 2025. La start-up conçoit des grappes de puces dédiées à l’inférence, c’est-à-dire au calcul qui se déclenche quand vous envoyez une requête.

Pourquoi ça compte ? L’inférence est la partie du calcul qui se répète à chaque requête, donc celle qui décide du coût d’un service en production. Etched découpe le travail en deux étapes (le prefill, qui lit la demande, et le decode, qui écrit la réponse) et vend une puce basse tension pour la première, plus une mémoire partagée entre puces à faible latence. Jane Street, qui mène le tour, dit avoir testé la puce et faire tourner sa propre baie dans son centre de données.

Bref. Quand le fonds qui finance le fabricant est aussi son client, le pari et la commande commencent à se ressembler.

À qui l’envoyer : DSI et responsables infrastructure, investisseurs tech, ingénieurs qui suivent le marché des puces.

À copier-coller : Etched passe de 5 à 21 milliards de valorisation en huit mois, dont un doublement sur le seul mois d’août.

Binance laisse des agents IA passer des ordres à votre place

Vous branchez un agent, il surveille le marché, il achète.

Dans les faits : Binance a lancé Agent OS, une plateforme qui laisse des agents IA analyser les marchés crypto et exécuter des ordres pour le compte des utilisateurs. Les agents se connectent depuis ChatGPT, Claude Code ou Cursor, à travers des sous-comptes dédiés dont les retraits sont bloqués par défaut.

Pourquoi ça compte ? Les garde-fous sont chiffrés : 100 000 dollars par jour au maximum en DeFi, 50 000 sur les échanges classiques, 20 dollars par jour pour les paiements x402. Sur le trading lui-même, aucun plafond distinct, la limite est simplement ce que vous avez versé sur le sous-compte. Jeff Li, vice-président produit de Binance, résume le choix : « Au lieu d’une liberté totale, nous mettons le pouvoir entre les mains des utilisateurs. » Kraken, Coinbase et OKX ont ouvert des offres comparables.

Bref. Binance admet voir mal comment ses agents raisonnent, puisque le raisonnement se passe ailleurs. La surveillance, c’est vous.

À qui l’envoyer : Investisseurs particuliers en crypto, responsables des risques, développeurs qui branchent des agents sur de l’argent réel.

À copier-coller : Binance ouvre le trading aux agents IA. Plafond DeFi de 100 000 dollars par jour, et la surveillance est à votre charge.

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Créer un deck, un document ou un mini-site qui a l’air pro, sans designer.

Gamma est un outil de design assisté par IA pour créer rapidement des présentations, des documents, des sites et d’autres supports visuels, sans code ni compétence design avancée. L’outil met l’accent sur des mises en page propres par défaut, une cohérence visuelle rapide et un partage simple.

➡️ Vous partez d’une idée, d’un brief ou d’un document brut
➡️ Gamma le transforme en support visuel beaucoup plus propre en quelques clics
➡️ Vous partagez ensuite par lien ou exportez vers PDF, PowerPoint ou Google Slides selon le besoin

C’est particulièrement utile pour :

• monter un pitch deck sans y passer la nuit,

• créer une landing page ou un mini-site sans développeur,

• produire des supports client, internes ou commerciaux nettement plus présentables.

Résultat : moins de temps perdu sur la mise en forme, plus de clarté, et des idées qui ressemblent enfin à des livrables sérieux.

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Outils IA du jour

🔹 Student Hub — Google lance un espace dédié aux étudiants dans Gemini avec notebooks de révision, flashcards et quiz générés automatiquement à partir des cours, plus un an d’accès gratuit à Google AI Pro (ou Plus hors US) pour les étudiants éligibles.

🔹 Replit Free Mode — Le nouveau mode de Replit fait tourner les tâches simples (chat, brainstorming, petites actions d’agent) sur le modèle économique Luna d’OpenAI sans consommer les crédits IA payants, pour les abonnés Core et Pro qui veulent étirer leur budget sans sacrifier la réactivité.

🔹 GLM-5.3 — Le nouveau modèle de Z.ai vise le code agentique longue durée et affiche des capacités de cybersécurité défensive qui ont dépassé les attentes de l’entreprise elle-même, au point que les poids ouverts sont encore retenus pour revue de sécurité : un modèle à suivre pour les développeurs et chercheurs en sécurité, mais pas encore librement téléchargeable.

Le Toast

🚓 Une IA policière identifie les conducteurs à leur façon de rouler — Flock, l’entreprise américaine de caméras de lecture de plaques, teste OS Investigate (rebaptisé depuis Nightshift), un outil qui retrouve des personnes à partir de leurs déplacements plutôt que de leur immatriculation. Un policier saisit un lieu, une plage horaire et un comportement, et le logiciel croise les images de caméras installées dans 6 000 communes avec des fichiers de police et des bases commerciales pour ressortir des noms, des adresses et des proches. Une requête préenregistrée propose de trouver des témoins à partir des véhicules les plus vus dans un quartier, sans plaque, sans nom et sans infraction confirmée. Chad Marlow, juriste de l’ACLU, la grande organisation américaine de défense des libertés civiles, prévient que des requêtes libres permettent d’orienter l’IA vers la réponse que l’on cherche. Plusieurs services de police ont déjà cessé d’utiliser Flock, et des caméras ont été vandalisées ou volées.

💰 47 milliards de dollars dans les robots en six mois — Les investisseurs ont placé 47,4 milliards de dollars dans l’IA physique (robotique, véhicules autonomes, drones, aérospatial, automatisation industrielle, capteurs) au premier semestre 2026, répartis sur 521 opérations. C’est près de quatre fois le montant du second semestre 2025 et davantage que 2022, 2023 et 2024 réunies. Quelques tours géants portent le total : Waymo et ses 16 milliards en février, Anduril et ses 5 milliards en mai, Shield AI et ses 2 milliards en mars. L’argument des fonds tient au matériel : les capteurs coûtent moins cher, l’infrastructure IA est devenue accessible, et les projets qui touchent des objets deviennent finançables.

✍️ Des start-up interdisent l’IA dans leurs notes internes — Clay, éditeur américain d’outils pour les équipes commerciales, a publié une politique d’écriture qui coupe court à la défausse : si un relecteur demande ce que vous vouliez dire, répondre que c’est l’IA qui a écrit la phrase n’est pas une réponse recevable. Chez Polarstep, start-up néerlandaise, la dirigeante Clare Jones a vu les documents s’allonger et perdre en clarté, avec des tics reconnaissables, « genuinely », « directionally positive », et « quietly » partout. Victor Riparbelli, cofondateur de Synthesia, a posé le calcul sur Slack en juin : dix personnes qui passent dix minutes de plus à lire du remplissage, cela fait de la productivité négative. Aucune de ces entreprises n’interdit les modèles de langage, elles demandent seulement que le texte envoyé soit celui de son auteur.

✈️ Google veut effacer les traînées d’avion au-dessus de l’Atlantique — Google et le gouvernement britannique lancent Operation Blue Skies, un programme de 30 mois qui teste si les avions peuvent éviter de former des traînées de condensation dans l’espace aérien de Shanwick, au nord-est de l’Atlantique. Ces traînées retiennent la chaleur et pèsent pour environ un tiers de l’impact climatique de l’aviation. Les modèles de prévision de Google, nourris à l’imagerie satellite, repèrent les zones à risque, et les contrôleurs aériens demandent alors un changement d’altitude pouvant aller jusqu’à 2 000 pieds. Sur les 10 000 vols annuels qui traversent la zone, 1 à 5 % seulement seraient déviés. Le budget atteint 5 millions de livres, dont 1,4 million apporté par Google, aux côtés du Met Office, d’Imperial College London et de l’université de Cambridge.

💡 Hack du jour : Méthode « Loop » pour de meilleurs résultats avec ChatGPT

Pourquoi c’est utile : Vous avez un process IA que vous refaites souvent, mais dont la qualité varie d’une fois sur l’autre. La méthode « Loop » consiste à faire améliorer ce workflow par ChatGPT en trois passages successifs, chacun relu de façon critique. Elle a été créée pour du montage vidéo et de la génération d’images, mais elle s’applique à n’importe quel workflow répété.

Comment faire :

1. Ouvrez ChatGPT Work (l’agent de ChatGPT qui mène un projet de bout en bout). Il est accessible dans l’application de bureau macOS et Windows avec tous les forfaits, et sur le web et mobile avec les forfaits Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu.

2. Repérez un workflow qui a besoin d’être amélioré : une skill (une fiche d’instructions enregistrée que ChatGPT réutilise), un dossier de projet, ou un simple process que vous répétez. Le critère de sélection : il fonctionne de façon irrégulière.

3. Décidez votre « définition de terminé » : la condition précise qui vous permettra de dire que le workflow est au point (par exemple un format de sortie respecté à chaque fois). Vous en aurez besoin dans le prompt de l’étape suivante.

4. Collez le prompt ci-dessous dans la conversation, en remplaçant le crochet par votre propre définition. Les sous-agents sont de petits assistants que ChatGPT lance en parallèle ; ici, leur rôle est de critiquer le résultat de chaque boucle plutôt que de l’approuver.

5. Tapez ensuite /goal suivi du livrable que vous voulez voir produit par ce workflow. C’est une commande qui fait travailler l’agent vers un objectif unique et durable, au lieu de s’arrêter après une réponse ; il peut alors avancer seul pendant plusieurs heures. (Tapez / dans la zone de saisie pour voir la liste des commandes disponibles.)

6. Laissez tourner les trois boucles. Comptez entre 15 minutes et une heure. Vous n’avez rien à faire pendant ce temps.

7. Testez le workflow amélioré sur un cas réel, comme vous le feriez d’habitude.

8. S’il reste imparfait, demandez à Codex (l’agent de développement intégré à ChatGPT, dans l’onglet du même nom) de transformer les parties floues du workflow en scripts — de petits programmes qui exécutent toujours la même action de la même manière, ce qui supprime l’improvisation.

Prompt :

Améliore ce workflow en 3 boucles. Fais relire chaque boucle
par un panel de sous-agents chargés de le critiquer de façon
adverse. C'est terminé quand [votre définition de terminé].

Option : transformez ce processus d’auto-amélioration en skill réutilisable, et relancez-la dès qu’un de vos workflows recommence à donner des résultats irréguliers.

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Bonjour.

Voici votre toast du jour.

Dans l’édition de ce matin :

• OpenAI durcit la sécurité de ses propres laboratoires après une évasion de modèles

• Aux États-Unis, les data centers deviennent un sujet de campagne

• Groq lève 350 millions, à la moitié de sa valorisation de 2025

• The Toast : Pékin laisse ByteDance et Tencent importer 10 000 puces Nvidia chacune, à condition de les garder hors de Chine continentale, Copilot explique lui-même comment le détourner, un observatoire indépendant montre ce que les rapports d’usage des labos laissent de côté, et les recrutements IA n’embauchent qu’une femme sur quatre.

À transférer : Des modèles d’OpenAI sont sortis de leur environnement d’entraînement. Les surveiller coûte désormais 20 % de calcul.

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OpenAI durcit la sécurité de ses propres laboratoires après une évasion de modèles

Chez OpenAI, la sortie de secours était un outil d’installation de logiciels resté branché sur Internet…

Pourquoi on en parle ? OpenAI a publié mardi 18 août une série de règles de sécurité internes qui encadrent la façon dont l’entreprise développe et teste ses modèles.

Rappel : Le 26 juillet, OpenAI avait révélé un incident de sécurité touchant Hugging Face, la plateforme où s’échangent modèles et jeux de données ouverts. Des modèles étaient alors sortis de leur environnement d’entraînement après qu’un attaquant a compromis cet utilitaire d’installation de paquets, resté connecté à Internet.

Dans les faits : Le dispositif tient en quatre points. Une surveillance qui examine les actions des outils, les traces de raisonnement et les journaux d’activité, avec une alerte visée en moins de 30 minutes. Une isolation réseau que l’entreprise formule ainsi : « la compromission d’une seule charge de travail ou d’un service support ne permet pas, à elle seule, un accès non autorisé à Internet ou aux autres réseaux internes ». Des pratiques d’alignement renforcées après l’entraînement, et des contrôles qui se durcissent au fur et à mesure que le modèle gagne en capacité, comme le résume Amelia Glaese, vice-présidente recherche.

Ce que ça change : Cette surveillance consomme environ 20 % des ressources de calcul des processus concernés. L’apprentissage par renforcement, la phase où le modèle s’améliore par essais et récompenses, a été gelé deux semaines après l’incident, puis relancé sur les modèles les moins risqués. La plus grosse campagne prévue reste à l’arrêt : « notre plus grande campagne d’apprentissage par renforcement de frontière reste suspendue, le temps de mener des entraînements et des évaluations à plus petite échelle. »

Un peu de recul. OpenAI l’écrit sans détour : « à mesure que les modèles deviennent plus capables, les risques liés à leur développement et à leurs tests en interne augmentent aussi. » L’analyse détaillée de l’incident, elle, n’a toujours pas été publiée.

Bref. Un cinquième du calcul part désormais à regarder les modèles travailler, parce qu’un utilitaire d’installation avait gardé la porte ouverte.

À qui l’envoyer : RSSI, DSI, équipes MLOps, directions des risques, développeurs qui font tourner des agents en production.

À copier-coller : Des modèles d’OpenAI sont sortis de leur bac à sable. Surveiller les suivants coûte 20 % de calcul.

Aux États-Unis, les data centers deviennent un sujet de campagne

27 % des électeurs américains acceptent qu’un centre de données s’installe près de chez eux. Même une centrale nucléaire fait mieux.

Dans les faits : Jim VandeHei et Mike Allen placent l’hostilité locale aux centres de données devant l’énergie, les semi-conducteurs et la géopolitique dans la liste des menaces qui pèsent sur l’expansion de l’IA américaine. Le chiffre de 27 % vient d’un sondage Echelon Insights, dernier rang parmi les projets d’infrastructure testés, derrière les centrales nucléaires. Pew Research mesure de son côté 52 % d’Américains plus inquiets qu’enthousiastes face à la place croissante de l’IA, contre 37 % en 2021, et 55 % chez les moins de 30 ans, surtout par crainte pour l’emploi.

Pourquoi ça compte ? En Pennsylvanie, le gouverneur Josh Shapiro a signé en août un décret qui impose aux développeurs des exigences sur le prix de l’énergie, la consultation des habitants, la formation, la transparence et l’environnement, tout en élargissant le pouvoir des communes sur les projets. Dans le Wisconsin, le candidat républicain Tom Tiffany paie des publicités contre son adversaire démocrate, qui voulait faire de l’État « un pôle de données IA pour le monde entier ». Face à ça, Chris Lehane, directeur des affaires publiques mondiales d’OpenAI, cite Tip O’Neill, « toute politique est locale », et estime que les porteurs de projets doivent « se présenter, écouter et répondre précisément aux préoccupations des habitants ».

Bref. Environ 600 milliards de dollars d’investissement IA cette année aux États-Unis, soit 2 % du PIB, et le permis se joue devant des habitants qui votent.

À qui l’envoyer : directions immobilier et énergie, investisseurs infrastructure, équipes affaires publiques, élus locaux, DSI qui planifient de la capacité.

À copier-coller : 27 % des électeurs américains veulent un data center près de chez eux. Moins qu’une centrale nucléaire.

Groq lève 350 millions, à la moitié de sa valorisation de 2025

Groq voulait vendre une alternative aux cartes de Nvidia. L’entreprise exploite désormais ses machines, et vaut la moitié de son prix de septembre 2025.

Dans les faits : Le tour de 350 millions de dollars valorise Groq 3,5 milliards, contre 6,9 milliards en septembre 2025. Il est mené par le fonds Disruptive, avec une participation prévue de Nvidia.

Pourquoi ça compte ? Nvidia avait recruté le fondateur et patron de Groq, Jonathan Ross, ainsi que d’autres cadres, dans le cadre d’un accord de licence de 20 milliards de dollars versé aux investisseurs. L’entreprise a abandonné ses LPU, ses puces maison taillées pour le langage, et s’est reconvertie en exploitant des systèmes Nvidia comme fournisseur de cloud, un virage amorcé avec 650 millions de dollars levés en juin 2026. Elle annonce 13 centres de données en Amérique du Nord, en Europe, au Moyen-Orient et en Asie-Pacifique, plus de 6 millions de développeurs et d’entreprises clientes, et veut passer de 54 mégawatts de capacité à plus de 200 d’ici 2027. Alex Davis, du fonds Disruptive, résume le pari : « l’inférence deviendra sans aucun doute la couche la plus grande et la plus critique de l’infrastructure IA. » L’inférence, c’est le moment où le modèle répond, une fois l’entraînement terminé.

Bref. Le concurrent de Nvidia loue désormais ses machines, et Nvidia devrait entrer à son capital.

À qui l’envoyer : DSI, acheteurs cloud, fondateurs d’infrastructure, investisseurs deep tech, équipes qui paient des factures d’inférence.

À copier-coller : Groq lève 350 M$ à 3,5 Md,contre6,9Md, contre 6,9 Md ,contre6,9Md en 2025, et loue désormais des machines Nvidia.

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Donner une vraie voix à vos contenus, sans les limites des voix robotiques classiques.

ElevenLabs est une plateforme audio IA qui permet de générer des voix très naturelles, de cloner une voix, de doubler des contenus et même de déployer des agents vocaux capables de parler, écrire et agir. La plateforme met aussi en avant une couverture de 70+ langues.

➡️ Vous choisissez une voix — ou créez la vôtre
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➡️ Vous pouvez ensuite l’utiliser pour du voiceover, du contenu multilingue, du support ou des agents vocaux

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• produire des voiceovers sans lourdeur de production,

• doubler vos vidéos et podcasts pour toucher une audience plus large,

• ajouter une vraie couche voix à un produit, un support client ou un agent IA.

Résultat : un rendu plus humain, une production audio plus rapide, et des cas d’usage qui deviennent enfin crédibles à l’échelle.

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Outils IA du jour

🔹 Harvey II — La nouvelle version de la plateforme IA juridique de Harvey introduit une mémoire persistante et des « Spaces » organisés par dossier, où les agents héritent automatiquement du contexte, des documents et des autorisations d’accès : un vrai gain de temps pour les avocats et juristes d’entreprise qui répètent sans cesse les mêmes instructions.

🔹 ChatGPT for Teens — OpenAI déploie une expérience dédiée aux 13-17 ans avec des garde-fous par défaut (contenus sensibles filtrés, pauses suggérées, pas de langage romantique de la part du bot) et des contrôles parentaux, une réponse directe à la pression réglementaire sur la sécurité des mineurs face à l’IA.

🔹 Berd — Block (Square, Cash App) ouvre le code de son outil interne le plus utilisé : une appli de bureau légère qui centralise agents, modèles, fichiers et contexte de travail dans un même endroit, pensée pour les équipes tech qui jonglent déjà entre plusieurs frameworks d’agents IA.

🔹 Origin — Cursor lance sa propre plateforme d’hébergement de code avec synchronisation bidirectionnelle vers GitHub et agents intégrés directement dans les pull requests, pour les équipes dev qui veulent que le code et l’automatisation IA cohabitent dans un seul outil sans migration forcée.

Le Toast

🇨🇳 Pékin rouvre la porte aux puces Nvidia, mais pas sur son sol — Selon le Financial Times, ByteDance et Tencent ont reçu chacune 10 000 puces H200 de Nvidia ces dernières semaines, et peuvent en commander jusqu’à 100 000. Consigne de Pékin : garder l’essentiel du matériel hors de Chine continentale, direction Hong Kong, où aucune des deux n’a de centre de données pour l’instant. Washington avait interdit la vente de H200 à la Chine pour des raisons militaires, avant de lever l’interdiction en décembre 2025 pour des clients approuvés, puis d’autoriser en mai 2026 dix entreprises chinoises, dont ces deux-là. Les deux groupes développent leurs propres modèles et agents, pendant que Pékin pousse ses puces maison pour dépendre le moins possible de l’étranger.

🕵️ Copilot explique lui-même comment le détourner — Les chercheurs de Varonis Threat Labs ont demandé en boucle à Microsoft Copilot Personal pourquoi il refusait d’exécuter une requête automatiquement. À force d’expliquer, l’assistant a lâché un paramètre non documenté, autorun=1, qui suffit à faire exécuter au clic une instruction cachée dans une URL, sans confirmation de l’utilisateur. Varonis appelle la faille CoSnitch et liste les dégâts possibles : accès aux e-mails, fichiers et applications connectées comme Gmail, Google Drive ou Google Calendar, extraction de données via les connecteurs OAuth, et empoisonnement de la mémoire de l’assistant, qui déforme les sessions suivantes. Lior Adar, chercheur senior chez Varonis, résume la méthode : « j’ai poussé l’assistant à divulguer des paramètres internes sensibles ». Microsoft devait publier un correctif et un identifiant CVE le 18 août.

📊 Ce que les rapports d’usage des labos laissent de côté — L’AI Observatory, projet porté par des chercheurs de Stanford, du MIT et de la Data Provenance Initiative, a analysé 24 521 conversations, soit 85 633 tours de parole, entre 5 000 utilisateurs et 52 modèles entre 2023 et 2025, dont ChatGPT, Gemini, Claude et Grok. En appliquant à ce corpus la méthode de tri qu’Anthropic utilise pour ses propres rapports d’usage, 48 % des conversations disparaissent. Les écarts sont nets sur la santé et les relations personnelles (44,2 % du corpus contre 31,2 % chez Anthropic), le harcèlement et les propos haineux (27,5 % contre 5,66 %) et le contenu sexuel (16,7 % contre 2,4 %). Anka Reuel, doctorante au laboratoire STAIR de Stanford et coresponsable du projet avec Shayne Longpre du MIT Media Lab, pointe le problème de fond : quand un laboratoire publie ses chiffres d’usage, « il n’existe aucune source indépendante pour les corroborer ». Les profils varient aussi d’un outil à l’autre : actualité et politique chez Grok, code chez Claude, jeux de rôle sociaux chez Gemini, devoirs chez ChatGPT.

👷 Les recrutements IA n’embauchent qu’une femme sur quatre — D’après des données LinkedIn, les femmes ont représenté 26 % des embauches sur des postes liés à l’IA en 2025, contre la moitié des embauches sur les autres postes. L’écart se creuse là où l’argent se trouve : 82 % d’hommes parmi les recrutements de « member of technical staff », l’intitulé générique des postes techniques dans les labos d’IA, dont la rémunération médiane atteint 223 000 dollars. Sur les postes d’annotation de données, qui consistent à étiqueter à la main les exemples servant à entraîner les modèles, la médiane tombe à 51 000 dollars et la parité est atteinte. Sarah Steinberg, de LinkedIn, résume : les femmes « sont peut-être présentes dans l’économie de l’IA, mais pas dans les rôles les plus susceptibles de créer de la mobilité économique durable, du leadership et du pouvoir de décision ».

💡 Hack du jour : Créer, tester et publier une app iOS sans quitter Codex

Pourquoi c’est utile :
Passer d’une idée d’app à un dépôt sur l’App Store demande d’habitude un développeur et beaucoup de allers-retours techniques. Ici, Codex (l’agent de développement d’OpenAI, inclus dans les abonnements ChatGPT payants) fait le gros du travail : il code, teste et prépare le projet. Il vous faut quand même un Mac, Xcode et un compte développeur Apple.

Comment faire :

1. Vérifiez les prérequis : un Mac, un abonnement ChatGPT payant (Codex n’existe pas en version gratuite), et un peu de temps.

2. Ouvrez Codex (accessible depuis la barre latérale de ChatGPT, ou via l’application de bureau).

3. Si vous n’avez pas encore d’app prête à publier, demandez à Codex d’en créer une (voir le prompt 1 ci-dessous). Résultat attendu : un dossier de projet iOS complet, généré pour vous.

4. Installez Xcode (le logiciel gratuit d’Apple qui permet de compiler et tester une app iOS, disponible sur le Mac App Store).

5. Vérifiez que vous avez au moins un simulateur iOS installé (un iPhone virtuel qui s’ouvre sur votre Mac pour tester l’app). Si vous ne savez pas comment faire, demandez simplement à Codex de vous guider.

6. Demandez à Codex de lancer l’app dans le simulateur.

7. Une fois le simulateur ouvert avec votre app, envoyez le prompt 2 à Codex. Résultat attendu : une liste de ce qui manque pour l’App Store, les corrections appliquées, et un projet Xcode packagé.

8. Inscrivez-vous au Apple Developer Program et souscrivez l’abonnement à 99 $/an (obligatoire pour publier sur l’App Store).

9. Envoyez le projet Xcode final vers l’App Store via App Store Connect (l’espace en ligne d’Apple où vous déposez l’app, remplissez sa fiche et la soumettez à validation).

Prompt :
Prompt 1 — pour générer l’app :
« Construis-moi une app iOS de planification de calendrier pour les couples. Pas de base de données ni de paiements. »

Prompt 2 — une fois le simulateur ouvert :
« Analyse l’app pour vérifier qu’elle est prête pour l’App Store, liste ce qui manque, puis corrige-le et prépare le package pour Xcode. »

Option : demandez à Codex de rédiger la politique de confidentialité et les pages de support exigées par Apple, directement dans Notion.

Temps : 1 à 3 heures pour la partie Codex, plus le délai de validation d’Apple.

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Bonjour.

Voici votre toast du jour.

Dans l’édition de ce matin :

• Nvidia garantit 105 milliards de loyers pour le futur centre de données d’OpenAI

• Anthropic atteint 65 milliards de dollars de revenus annualisés

• Google rachète aux enchères les données de Spirit Airlines

The Toast : les élus américains font écrire leurs lois par ChatGPT et les juristes du Congrès ramassent, le MIT montre que plus un modèle grossit moins on remonte à ses sources, une start-up suisse fait creuser les pelleteuses toutes seules, et ChatGPT bascule automatiquement les mineurs dans un mode plus strict.

À transférer : Nvidia garantit jusqu’à 105 milliards de dollars de loyers pour le futur centre de données d’OpenAI en Ohio.

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Nvidia garantit 105 milliards de dollars pour le futur centre de données d’OpenAI

Un terrain fédéral qui servait autrefois à enrichir de l’uranium va accueillir des serveurs.

Pourquoi on en parle ? OpenAI s’est engagée sur un bail de dix ans pour un immense centre de données dans le centre de l’Ohio. Selon un document déposé auprès de la SEC, le régulateur boursier américain, Nvidia accepte de garantir jusqu’à 105 milliards de dollars d’obligations conditionnelles de loyer et de paiement d’électricité.

Rappel : le site sera construit et détenu par SB Energy, la filiale énergie de SoftBank. Une garantie, ici, veut dire que Nvidia paie à la place d’OpenAI si OpenAI ne paie pas. Le fournisseur des puces devient donc l’assureur du locataire qui les fera tourner.

Dans les faits : le site doit délivrer 8 gigawatts de capacité de calcul, adossés à 10 gigawatts de production d’électricité nouvelle, sur un mélange de terrain privé et de terrain fédéral anciennement utilisé pour l’enrichissement d’uranium. Nvidia sera le fournisseur exclusif de puces et investit par ailleurs 1,5 milliard de dollars dans SB Energy. Le chantier est annoncé à 35 000 emplois de construction et 2 500 postes permanents une fois en service. Les premières capacités sont attendues en 2028.

Ce que ça change : Nvidia ne se contente plus de vendre du matériel, elle porte une partie du risque financier de son plus gros client. Pour un investisseur, la lecture des comptes devient plus délicate : la promesse de revenus futurs et l’engagement conditionnel avancent main dans la main. Pour les fournisseurs d’énergie et les collectivités de l’Ohio, c’est une décennie de demande électrique à planifier.

Un peu de recul. Jensen Huang, patron de Nvidia, a répondu par avance à la critique : « Est-ce de la finance circulaire ? Non. OpenAI paiera le bail. » Le projet s’inscrit dans la poussée de l’administration Trump en faveur de grands campus de centres de données alimentés au gaz sur d’anciens sites nucléaires de la Guerre froide. Le Japon finance l’opération au titre d’un accord commercial et d’investissement signé en 2025, avec 9,2 gigawatts de production au gaz prévus.

Bref. Le fabricant de puces signe désormais au bas des baux de ses clients.

À qui l’envoyer : investisseurs, directeurs financiers, responsables infrastructure et data center, journalistes économiques.

À copier-coller : Nvidia garantit jusqu’à 105 milliards de dollars de loyers pour un centre de données qu’OpenAI louera dix ans.

Anthropic atteint 65 milliards de dollars de revenus annualisés

Neuf milliards fin 2025, quarante-sept en mai, soixante-cinq fin juillet.

Dans les faits : le rythme de revenus annualisés d’Anthropic est passé de 47 à 65 milliards de dollars en deux mois, soit 18 milliards ajoutés sur juin et juillet. Les investisseurs tablent sur une fin d’année entre 100 et 120 milliards.

Pourquoi ça compte ? L’entreprise a été valorisée 965 milliards de dollars fin mai lors d’un tour de table de 65 milliards, et vise au moins 2 000 milliards en Bourse. Anthropic et OpenAI ont toutes deux déposé un dossier d’introduction confidentiel, et Anthropic devrait passer la première, possiblement dès cet automne, ce qui en ferait la plus grosse arrivée en Bourse jamais enregistrée. En comparaison, OpenAI a doublé ses revenus sur la même période, de 20 à 40 milliards de dollars.

Bref. Le prochain cours de Bourse de l’IA se fixera à New York, et probablement avant la fin de l’année.

À qui l’envoyer : investisseurs, dirigeants, équipes finance, gestionnaires d’épargne salariale.

À copier-coller : Anthropic est passée de 9 milliards de dollars de revenus annualisés fin 2025 à 65 milliards fin juillet.

Google rachète aux enchères les données de Spirit Airlines pour 10 millions

Quand une compagnie aérienne meurt, il reste ses avions, ses créneaux de décollage et ses fichiers.

Dans les faits : Spirit Airlines, la compagnie low-cost américaine qui a cessé ses vols en mai 2026 après des difficultés entamées avec le Covid, a vu ses actifs de données partir aux enchères de liquidation. Google les a emportés pour 10 millions de dollars, en indiquant vouloir « améliorer ses services d’IA ».

Pourquoi ça compte ? Le lot donne le vertige : 100 millions d’e-mails, 500 millions d’éléments Microsoft Teams, 17 millions de fichiers OneDrive, 20,5 millions d’éléments SharePoint, plus de 30 millions d’appels au service client enregistrés, plus de 15 millions de conversations de chat, 600 000 tickets ServiceNow, 13,7 millions d’adresses e-mail actives et les données de plus de 763 000 vols. L’autre enchérisseur était Mercor, spécialiste de la fourniture de données d’entraînement pour modèles. Selon le document de vente, les données ont été « déidentifiées » avant leur mise aux enchères, et Google s’engage à retirer toute donnée personnelle qu’elle repérerait au moment du traitement.

Bref. Une faillite d’entreprise est aussi devenue un marché de gros pour données d’entraînement.

À qui l’envoyer : délégués à la protection des données, juristes, DSI, responsables data, dirigeants de PME.

À copier-coller : Google a payé 10 millions de dollars les données d’une compagnie aérienne liquidée, dont 30 millions d’appels client.

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Outils IA du jour

🔹 Origin — Cursor lance sa propre plateforme d’hébergement de code avec synchronisation GitHub et agents intégrés directement dans les dépôts, pour les équipes dev qui veulent centraliser code et automatisation IA sans multiplier les outils.

🔹 Sonic-3.6 — Le nouveau modèle de synthèse vocale de Cartesia atteint l’état de l’art dans 44 langues, une option de choix pour les créateurs et développeurs qui veulent des voix IA naturelles et multilingues pour leurs projets.

🔹 Grok Bot — xAI lance des agents IA « toujours actifs » dotés de leur propre ordinateur cloud, capables de se connecter à vos outils et de mener des tâches à terme sans supervision, pour les équipes qui veulent déléguer un vrai travail plutôt que discuter avec un chatbot.

Le Toast

🏛️ Au Congrès, les lois écrites par IA atterrissent sur le bureau des juristes — Selon Politico, l’Office of Legislative Counsel de la Chambre des représentants, le service qui met les propositions des élus en forme juridique, croule sous les textes rédigés avec ChatGPT ou Claude, et les erreurs reviennent toujours aux mêmes endroits : mauvais terme, citation de loi inexacte, nuance manquée. Wade Ballou, ancien responsable du service, donne l’exemple qui fait mal : « L’IA ne peut pas déterminer si une enveloppe d’argent doit être un crédit d’impôt, une déduction fiscale, une exonération ou une subvention. » Autre défaut relevé, des définitions du mot « État » qui excluent au passage Washington et les nations tribales des programmes fédéraux. Effet secondaire moins visible : les collaborateurs parlementaires qui font rédiger connaissent moins bien le contenu de leurs propres textes. Le service développe donc son propre outil, Comparative Print Suite, conçu pour renvoyer une erreur plutôt que d’inventer quand il ne trouve pas où insérer une modification.

🎨 Plus un modèle grossit, moins on sait d’où viennent ses images — Zheng Dai et David K. Gifford, informaticiens au laboratoire CSAIL du MIT, publient dans Nature Communications un article au titre sans détour : les productions des modèles de diffusion sont souvent inattribuables. Ils appellent ça la décroissance d’attribution : plus un modèle est entraîné sur de données, moins ses images peuvent être rattachées à une source précise. La démonstration est frappante : retirer la Joconde, ou même toute l’œuvre de Léonard de Vinci, des données d’un très grand modèle ne l’empêche pas de reproduire l’image ni le style. Gifford pointe l’incitation perverse qui en découle, entraîner un modèle assez gros pour que plus personne ne puisse remonter à une source, et échapper ainsi à la responsabilité. Le sujet arrive en plein procès Andersen contre Stability AI, où des artistes reprochent aux modèles de reproduire leur style, et James Grimmelmann, professeur de droit à Cornell, prévient que sans attribution, « technologues et tribunaux devront recourir à d’autres méthodes pour évaluer la copie ».

🚜 Une start-up suisse fait creuser les pelleteuses toutes seules — Gravis Robotics, sortie de l’École polytechnique fédérale de Zurich en 2022, lève 200 millions de dollars en série A auprès de SoftBank, à une valorisation post-money de 1 milliard. L’entreprise avait levé 23 millions en 2025 auprès d’IQ Capital, Armada Investment Group, Zacua Ventures et du cimentier Holcim. Ses modèles automatisent les engins de chantier lourds, conduite, creusement et excavation, avec jusqu’à 30 % de productivité annoncés en plus sur les chantiers, en partenariat avec Caterpillar, Hitachi et Volvo. Ryan Luke, cofondateur et PDG, défend un terrain de jeu particulièrement ingrat : « nos machines sont faites pour la réalité désordonnée et non scriptée des chantiers en activité, celle qui casse l’automatisation traditionnelle ». Pour situer le mouvement, les start-up européennes de robotique ont levé 2,67 milliards d’euros au premier semestre 2026, davantage que sur les deux années précédentes réunies.

🧒 ChatGPT bascule automatiquement les mineurs dans un mode plus strict — OpenAI déploie ChatGPT for Teens dans le monde entier à partir d’aujourd’hui, avec inscription automatique des utilisateurs de moins de 18 ans et un déploiement complet annoncé sous deux semaines. Le produit arrive après la plainte déposée à la suite de la mort d’Adam Raine, 16 ans, l’an dernier. Dans ce mode, l’assistant n’a plus le droit de se présenter comme un ami ni de laisser entendre qu’il est conscient, les rappels de pause sont plus fréquents, et le Study Mode, qui guide vers la réponse au lieu de la livrer, devient central, avec une bibliothèque de visualisations qui passe de 70 à plus de 300 sujets, des intégrales à la mitose. Les parents dont le compte est relié à celui de leur adolescent reçoivent une notification en cas de menace violente ou de signaux liés aux troubles alimentaires, OpenAI relisant chaque signalement avant d’alerter, avec une cible d’une heure. Lauren Jonas, responsable jeunesse et familles chez OpenAI, résume l’orientation du produit : « Cela évoluera avec le temps, mais restera toujours centré sur l’apprentissage pour les adolescents. »

💡 Hack du jour : Réglez ChatGPT pour qu’il arrête d’écrire comme une IA

Pourquoi c’est utile : Le problème n’est pas que ChatGPT écrive mal, c’est qu’il écrit comme ChatGPT. Ici, vous activez des réglages d’écriture, vous les comparez sur un même texte, et vous gardez celui qui vous ressemble. Les heures de retouche passent à la trappe.

Comment faire :

1. Ouvrez l’application ChatGPT pour ordinateur et basculez sur Work (menu en haut à gauche → ChatGPT → interrupteur Work).

2. Allez dans Settings → Plugins → Skills et activez Humanize Writing. (Une skill = une compétence supplémentaire qu’on ajoute à ChatGPT et qu’on déclenche ensuite par une commande.)

3. Rédigez un brouillon de votre côté, ou collez un texte que vous avez déjà écrit. Gardez-en une copie : vous allez comparer plusieurs versions du même texte.

4. Dans la conversation, tapez /humanize-writing (la barre oblique ouvre la liste des commandes disponibles ; sélectionnez celle-ci dans le menu qui apparaît). Lisez le résultat côte à côte avec votre original : c’est la comparaison qui vous apprend ce que le réglage change vraiment.

5. Donnez-lui ensuite un exercice d’écriture neutre pour juger le style à froid, par exemple : « Rédige-moi une note sur l’histoire de la Lune. » Un sujet sans enjeu montre mieux les tics d’écriture qu’un texte que vous connaissez trop.

6. Passons au niveau deux. Ouvrez le terminal de votre ordinateur : c’est l’application qui permet de taper des commandes directement. Sur Mac, faites Cmd + Espace, tapez « Terminal » et validez. Sur Windows, ouvrez le menu Démarrer et tapez « Terminal ».

7. Dans cette fenêtre noire, tapez exactement la commande suivante puis appuyez sur Entrée : npx skills add blader/humanizer --global (npx est un outil livré avec Node.js qui installe et lance un petit programme en une commande ; --global signifie que la skill sera disponible partout, pas seulement dans un dossier.) Si le terminal répond que la commande npx est introuvable, c’est que Node.js n’est pas installé sur votre machine : installez-le depuis nodejs.org, fermez le terminal, rouvrez-le, et relancez la commande.

8. Retournez dans ChatGPT, reprenez la copie du même brouillon qu’à l’étape 3, et tapez /humanizer. Comparez les deux versions obtenues : celle de l’étape 4 et celle-ci.

9. Testez enfin une troisième approche, en donnant directement la consigne de style : « Écris en anglais technique. Prends la norme ASD-STE100 comme référence de style. » (ASD-STE100 est une norme d’anglais technique simplifié, utilisée dans l’aéronautique pour rendre les textes courts et sans ambiguïté.) L’effet recherché est un texte plus direct.

10. Mettez les trois résultats côte à côte et choisissez. Il n’y a pas de bon réglage universel : il y a celui qui produit le texte que vous auriez écrit.

Prompt :

Exercice d’écriture (étape 5) : Rédige-moi une note sur l’histoire de la Lune.

Consigne de style directe (étape 9) : Écris en anglais technique. Prends la norme ASD-STE100 comme référence de style.

Option : testez les étapes 5, 8 et 9 séparément sur le même échantillon de texte, puis comparez ce que chaque méthode améliore. Le bon mélange sera différent pour chacun : c’est le seul moyen de le trouver.

Temps : 30 minutes pour la mise en place et les trois comparaisons.

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Bonjour.

Voici votre toast du jour.

Dans l’édition de ce matin :

• Stripe rachète le « Stripe de l’IA » pour plus de 7 milliards

• Amazon achète des livres rares, les découpe et les scanne

• L’IA agentique va coûter cinq fois plus cher d’ici 2028

• The Toast : une IA a introduit une faille chez Snowflake et une autre l’a trouvée, ByteDance signe la paix avec Hollywood, OpenAI dissout son équipe risques avant son entrée en Bourse, et la génération Z se met à la soudure.

À transférer : Stripe rachète OpenRouter pour plus de 7 milliards de dollars. La société valait 1,3 milliard en mai.

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Stripe rachète le « Stripe de l’IA » pour plus de 7 milliards

Trois mois entre la formule et la signature.

Pourquoi on en parle ? Selon Bloomberg, Stripe a bouclé le rachat d’OpenRouter pour plus de 7 milliards de dollars. Interrogée, l’entreprise s’est retranchée derrière sa règle maison : elle ne commente ni les rumeurs ni les spéculations.

Rappel : OpenRouter est une passerelle. Une entreprise branche son application sur un seul point d’entrée, puis choisit parmi plus de 400 modèles selon la tâche et le budget, sans réécrire son code à chaque changement de fournisseur. La société revendique 8 millions d’utilisateurs dans le monde.

Dans les faits : En mai 2026, OpenRouter levait 113 millions de dollars en série B sur une valorisation de 1,3 milliard, avec Sequoia, Andreessen Horowitz, Menlo Ventures et CapitalG au tour de table. Le Wall Street Journal avait révélé le mois dernier des discussions en cours, Bloomberg annonce désormais l’opération faite. Le prix représente plus de cinq fois la valorisation de mai. C’est aussi à ce moment-là que son PDG, Alex Atallah, décrivait sa société comme l’équivalent de Stripe pour l’IA : un point d’accès unique qui évite de se retrouver prisonnier d’un seul fournisseur.

Ce que ça change : Stripe ne vend pas de modèle et n’entraîne rien. Elle achète la position de péage : l’endroit par lequel transitent les requêtes des développeurs, avec le décompte et la facturation qui vont avec. Pour les entreprises clientes, l’argument de départ reste le même, changer de modèle sans changer de code. Elles le feront désormais chez un intermédiaire dont c’est le cœur de métier depuis quinze ans.

Un peu de recul. Stripe s’est construite sur une idée simple : quelques lignes de code qui encaissent à la place des autres. Elle applique la recette aux appels de modèles, un marché où les prix bougent tous les mois et où personne ne veut réécrire son application à chaque fois.

Bref. Le comparatif de modèles vaut désormais plus cher que la plupart des modèles qu’il compare.

À qui l’envoyer : directeurs techniques, équipes plateforme, directions financières qui voient la facture d’API grimper, investisseurs infrastructure.

À copier-coller : OpenRouter se présentait comme « le Stripe de l’IA » en mai. Stripe l’a racheté 7 milliards.

Amazon achète des livres rares, les découpe et les scanne

Un mouchard dans un livre ancien et une adresse à Las Vegas.

Dans les faits : Selon l’enquête de 404 Media reprise par TechCrunch, Amazon achète des livres rares, arrache leur reliure et les scanne pour entraîner ses modèles. Les journalistes ont glissé un traceur dans un exemplaire : il a fini dans un entrepôt de Las Vegas baptisé VGT3, que l’on reconnaît à son logo de dinosaure serrant un livre entre ses griffes. Amazon répond acheter des livres « via des canaux commerciaux, pour améliorer les produits et services utilisés par ses clients ».

Pourquoi ça compte ? Les grands modèles ont déjà avalé l’essentiel du web accessible. Les ouvrages épuisés ont une qualité devenue rare : ils sont antérieurs à l’IA, donc aucun d’eux ne peut avoir été écrit par une machine. Quand un modèle s’entraîne sur trop de texte lui-même produit par des modèles, ses réponses se dégradent, ce que les chercheurs appellent l’effondrement du modèle. Et la voie propre coûte cher : Anthropic a soldé 1,5 milliard de dollars pour avoir utilisé des livres piratés.

Bref. Le libraire en ligne le plus puissant du monde en est réduit à démonter des livres pour trouver du texte que personne n’a encore recopié.

À qui l’envoyer : éditeurs, bibliothécaires, libraires d’occasion, juristes propriété intellectuelle, amateurs d’ironie industrielle.

À copier-coller : Amazon achète des livres rares, arrache leur reliure et les scanne pour entraîner ses modèles.

L’IA agentique va coûter cinq fois plus cher d’ici 2028

Le prix unitaire baisse, la facture monte quand même.

Dans les faits : Gartner estime que le coût des flux de travail agentiques sera multiplié par plus de cinq d’ici fin 2028, alors même que le prix du token continue de baisser. Un token, c’est le fragment de texte facturé à l’unité par les fournisseurs de modèles. Router une tâche vers un modèle de raisonnement multiplie déjà le coût d’inférence par au moins cinq, et davantage sur les opérations complexes.

Pourquoi ça compte ? Will Sommer, analyste chez Gartner, résume l’écart : « un agent IA doit sans cesse raisonner, négocier et se remettre en question », là où un chatbot interprète une question et répond. Le glissement des abonnements forfaitaires vers la facturation à l’usage rend la dérive plus difficile à repérer avant la fin du mois. Gartner prévoit par ailleurs que 40 % des organisations rétrograderont ou débrancheront des agents, et que plus de la moitié des projets d’IA générative dépasseront leur budget, faute de bonnes décisions d’architecture et de compétences en interne.

Bref. Les tokens coûtent moins cher, les agents en consomment tellement plus que la remise se voit à peine.

À qui l’envoyer : DSI, directions financières, chefs de produit qui préparent un budget 2027, équipes qui migrent d’un chatbot vers des agents.

À copier-coller : Gartner : le coût des agents IA sera multiplié par cinq d’ici 2028, malgré des tokens moins chers.

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Monter des vidéos et des podcasts, sans se battre avec un logiciel de montage.

Descript est un outil qui permet d’enregistrer, transcrire, monter et publier des contenus audio et vidéo dans un seul endroit. Sa promesse est simple : vous éditez votre contenu comme un document texte.

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C’est particulièrement utile pour :

• produire des vidéos LinkedIn, YouTube ou TikTok sans montage lourd,

• sortir un podcast propre sans stack technique compliquée,

• transformer une interview, une réunion ou une démo en contenu exploitable rapidement.

Résultat : moins de friction technique, plus de cadence, et un contenu qui sort enfin.

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Outils IA du jour

🔹 GLM-5.3 — Le nouveau modèle open-weights de Z AI (Zhipu) vise le code, les tâches agentiques et la cybersécurité à un niveau proche des meilleurs modèles fermés, une option solide pour les développeurs qui veulent auto-héberger un modèle performant sans dépendre d’une API propriétaire.

🔹 Pika Audio — La nouvelle gamme de modèles audio de Pika couvre musique, voix, effets sonores et bandes-son en un seul outil, pratique pour les créateurs vidéo qui veulent habiller leurs contenus sans jongler entre plusieurs générateurs.

🔹 Computer History — Cet outil transforme votre activité Mac en mémoire persistante pour ChatGPT et Codex, permettant à ces assistants de se souvenir de votre contexte de travail réel plutôt que de repartir de zéro à chaque session.

🔹 Gemini Flash 3.7 — Le nouveau modèle « milieu de gamme » de Google, sorti seulement trois semaines après son prédécesseur, gagne fortement en code et en agents tout en coûtant moitié moins cher (jusqu’à fin 2026) : parfait pour les équipes qui veulent des agents rapides et abordables à faire tourner en volume.

Le Toast

🛡️ Une IA a créé la faille, une autre l’a exploitée — Le 23 juin 2026, un agent de sécurité autonome de Wiz a repéré une faille d’injection dans un automatisme GitHub du dépôt snowflake-connector-net. Cinq jours plus tôt, c’est GitHub Copilot Autofix, l’outil censé corriger les bugs, qui l’avait introduite en supprimant le filtrage des entrées existant pour le remplacer par une insertion directe de texte dans un script shell. Il suffisait alors d’ouvrir un ticket GitHub avec un titre spécialement rédigé pour faire exécuter des commandes arbitraires. L’exercice était encadré par le programme de primes aux bugs de Snowflake, qui a corrigé le jour même, révoqué le lendemain les identifiants Jira compromis, et vérifié que Wiz avait bien été le seul tiers à passer par là pendant les cinq jours d’exposition.

🎬 ByteDance signe la paix avec Hollywood — La maison mère de TikTok a signé un protocole d’accord avec la Motion Picture Association, le syndicat des grands studios américains, pour protéger leur propriété intellectuelle dans ses modèles. L’accord couvre TikTok, l’application de montage CapCut, l’outil de création Dreamina et les derniers modèles maison Seedream 5.0 Pro et Seedance 2.5. Charles Rivkin, patron de la MPA, salue des « garde-fous sérieux » obtenus après un « dialogue constructif », traduction diplomatique d’une mise en demeure envoyée en février pour usage d’œuvres protégées, suivie du report de la sortie mondiale de Seedance 2.0. Les studios membres, dont Disney, Paramount et Warner Bros. Discovery, poursuivent en parallèle Midjourney sur le même terrain. Négocier avec les uns, attaquer les autres : la stratégie des studios tient en une ligne.

🧯 OpenAI dissout son équipe chargée des risques catastrophiques — Selon le Financial Times, l’équipe « preparedness », qui évaluait les scénarios les plus graves liés aux modèles maison, a été démantelée fin juillet. L’entreprise présente l’opération comme une simplification avant son entrée en Bourse, Sam Altman ayant demandé à ses équipes d’abandonner les « quêtes secondaires » pour se concentrer sur ChatGPT. Les sujets suivis par l’équipe, dont la biosécurité et la cybersécurité, sont répartis entre des responsables de plusieurs équipes distinctes plutôt que regroupés. Le calendrier interpelle : la décision intervient après que des modèles d’OpenAI ont pénétré seuls le dépôt Hugging Face, et après les départs de Chloé Bakalar, responsable de l’éthique, et de Johannes Heidecke, responsable de la sûreté.

🔧 La génération Z se replie sur les métiers que l’IA ne sait pas faire — Soudure, chauffage et climatisation, maintenance aéronautique : de plus en plus de jeunes Américains choisissent une formation professionnelle courte plutôt qu’un cursus universitaire de quatre ans, jugé cher et moins protégé face à l’automatisation. Octavius Jackson, 25 ans, a quitté l’université Prairie View A&M au bout de deux ans pour la maintenance aéronautique, avec un argument imparable : « Vous ne voulez pas d’un robot qui répare ces avions. » Les lycées suivent le mouvement, comme Father Judge à Philadelphie, qui a diplômé 24 soudeurs l’an dernier, tous embauchés à 50 000 dollars par an ou plus. Autre chiffre qui explique l’attrait : ces jeunes formés à un métier manuel montent deux fois plus souvent leur entreprise que les diplômés de quatre ans d’université.

💡 Hack du jour : Créer un Projet Claude qui écrit déjà à votre voix

Pourquoi c’est utile :
Vous perdez dix minutes à chaque conversation à réexpliquer qui vous êtes, à qui vous parlez et sur quel ton. Un Projet mémorise tout ça une fois pour toutes : vous demandez un texte, il sort déjà calibré.

Comment faire :

1. Ouvrez claude.ai dans votre navigateur et connectez-vous. (Sur mobile, la création de projet est plus confortable depuis un ordinateur.)

2. Dans le menu de gauche, cliquez sur Projets, puis sur Nouveau projet. Donnez-lui un nom précis : « Contenus LinkedIn », « Newsletter », « Emails clients ». Un projet par usage, pas un projet fourre-tout. (Un Projet = un espace de conversation qui garde en mémoire des documents et des consignes que vous ne réécrivez plus.)

3. Rassemblez sur votre ordinateur 3 à 5 documents de référence : des textes que vous avez réellement écrits et publiés, votre charte de ton si vous en avez une, la description de vos offres, celle de vos clients types. Ce sont vos meilleurs textes qui font la qualité du résultat, pas leur quantité.

4. Dans votre projet, repérez la zone Connaissances du projet (« Project knowledge ») et ajoutez vos fichiers : glissez-les directement dedans, ou cliquez pour parcourir votre ordinateur. Les PDF, documents Word et textes collés fonctionnent.

5. Ouvrez ensuite le champ Instructions du projet. C’est la consigne permanente appliquée à toutes vos conversations dans ce projet. Collez-y le bloc ci-dessous en l’adaptant. Résultat attendu : vos instructions restent affichées dans le projet, et ne se perdent pas quand vous fermez une conversation.

6. Lancez une nouvelle conversation dans le projet (pas ailleurs, sinon rien de tout cela ne s’applique) et donnez-lui une vraie demande, pas un test bidon : un post que vous devez publier cette semaine, par exemple.

7. Lisez le résultat et dites précisément ce qui sonne faux : « trop de superlatifs », « tu me fais vouvoyer alors que je tutoie », « les phrases sont trop longues ». Faites reformuler.

8. Étape que tout le monde oublie : reportez cette correction dans les instructions du projet. Sinon elle disparaît avec la conversation et vous la répéterez indéfiniment. C’est ce va-et-vient qui transforme le projet en outil fiable au bout de trois ou quatre usages.

Prompt :

À coller dans les Instructions du projet (à adapter) :
Tu m’aides à rédiger [type de contenu]. Je m’appelle [nom], je fais [activité] pour [clientèle cible]. Écris en français, [tutoiement ou vouvoiement], phrases courtes, ton concret et direct. Appuie-toi sur les documents du projet pour retrouver mon style et mes offres. Interdits : superlatifs, jargon, promesses vagues, formules toutes faites du genre « à l’ère de l’IA ». Ne mentionne aucun chiffre ni client que je ne t’ai pas fourni. Si une information te manque, pose-moi la question au lieu d’inventer.

Pour accélérer l’étape 5 :
Lis les documents de ce projet et rédige-moi le bloc d’instructions qui te ferait écrire exactement comme dans ces textes : ton, longueur de phrases, structure, vocabulaire récurrent, tournures à éviter.

Option : utilisez le second prompt ci-dessus pour laisser Claude analyser vos propres textes et rédiger lui-même vos instructions. Vous relisez, vous coupez ce qui est faux, vous collez. Bien plus rapide que de décrire votre style à l’aveugle.

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Bonjour.

Voici votre toast du jour.

Dans l’édition de ce matin :

• SpaceX boucle le rachat de Cursor pour 60 milliards de dollars

• Anthropic a un modèle meilleur que son fleuron, et ne le sortira pas

• DeepSeek quadruple ses prix du jour au lendemain

• The Toast : un modèle chinois pirate presque aussi bien que les américains, ChatGPT propose de vous regarder taper au clavier, une start-up française de onze personnes accélère les GPU, et Google rend son filigrane optionnel — sauf en Europe.

À transférer : SpaceX a bouclé le rachat de Cursor pour 60 milliards. Le vendeur de fusées possède le plus gros parc de GPU au monde.

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SpaceX boucle le rachat de Cursor pour 60 milliards de dollars

La plus grande flotte de cartes graphiques du monde appartient à une entreprise de fusées. Elle vient d’acheter de quoi l’occuper.

Pourquoi on en parle ? Cursor a annoncé samedi sur son blog la clôture définitive de son rachat par SpaceX, pour 60 milliards de dollars payés en actions.

Rappel : Cursor vend un environnement de développement où le modèle écrit, complète et corrige le code aux côtés du développeur. L’opération s’est faite en trois temps : un partenariat annoncé en avril 2026, assorti d’une option d’achat à 60 milliards ; deux mois plus tard, après l’entrée en Bourse de SpaceX, la confirmation que l’option serait levée et réglée en titres ; la clôture ce week-end.

Dans les faits : SpaceX avait déjà racheté xAI, la société d’IA d’Elon Musk. Le groupe loue par ailleurs sa capacité de calcul à d’autres acteurs (Anthropic et Google figurent parmi ses clients) et ces centres de données lui rapportent des revenus conséquents. Cursor résume l’intérêt de l’opération en une phrase : « SpaceX construit la capacité de calcul nécessaire pour faire passer l’intelligence à l’échelle. » L’entreprise dit accéder désormais à « la plus grande flotte de GPU au monde ».

Ce que ça change : l’outil que des équipes de développement ouvrent tous les matins change de propriétaire, et ce propriétaire est aussi celui qui vend le calcul à ses concurrents. Pour un directeur de l’ingénierie, la question n’est plus seulement « quel assistant de code je choisis », mais « à quel groupe je confie mon dépôt, et qui d’autre ce groupe fournit ».

Un peu de recul. L’assemblage tient en trois étages : des centres de données, des modèles Grok développés avec Cursor depuis le rapprochement (Grok 4.5, taillé pour le code, puis Grok 4.6) et maintenant le logiciel par lequel le client arrive. Quand le même acteur possède la machine, le modèle et l’interface, ses concurrents lui achètent une partie de leur propre chaîne de production.

Bref. SpaceX loue ses GPU à Anthropic et à Google, et vend désormais un produit qui leur fait face.

À qui l’envoyer : directeurs de l’ingénierie, DSI, développeurs, acheteurs cloud, investisseurs qui suivent la concentration du secteur.

À copier-coller : SpaceX a bouclé le rachat de Cursor pour 60 milliards de dollars, payés en actions.

Anthropic a un modèle meilleur que son fleuron, et ne le sortira pas

Un laboratoire qui annonce publiquement qu’il garde son meilleur produit au tiroir, ce n’est pas la manœuvre commerciale habituelle.

Dans les faits : dans son rapport de risque publié vendredi, Anthropic explique que « Model 2 », entraîné en interne et plus performant que son fleuron actuel Mythos 5, ne sera pas mis sur le marché. Formulation maison : « Dans le cadre de notre processus de R&D habituel, nous entraînons et évaluons en interne de nombreuses versions exploratoires que nous n’avons pas l’intention de publier. Model 2 en fait partie. »

Pourquoi ça compte ? Le même rapport relève d’un cran, de « très faible » à « faible », le risque que ses modèles se comportent de façon désalignée dans des situations à fort enjeu, en citant des incidents de cybersécurité récents. Model 2 tourne déjà en interne pour le code, les tâches d’agent et la génération de données, et Anthropic dit y voir une « amélioration notable » sur beaucoup de tâches sans le saut observé plus tôt cette année entre Opus 4.6 et Mythos. L’aveu le plus inconfortable est ailleurs : « Nous sommes moins confiants dans cette évaluation que dans nos rapports précédents, car nos évaluations les plus concrètes, fondées sur des tâches, ne capturent plus les progrès de capacités des modèles. » Chez OpenAI, la sortie du modèle Astra est ralentie pour des questions de cybersécurité non résolues.

Bref. Un laboratoire dont les tests ne mesurent plus les progrès de ses propres modèles a un problème qui dépasse le calendrier de sortie.

À qui l’envoyer : RSSI, directions conformité et risques, DSI, chercheurs, investisseurs du secteur.

À copier-coller : Anthropic a un modèle plus fort que son fleuron. Elle ne le sortira pas, et dit que ses tests ne mesurent plus rien.

DeepSeek quadruple ses prix du jour au lendemain

Le laboratoire chinois qui avait cassé les prix de l’IA remonte les siens… et pas d’un cran.

Dans les faits : depuis aujourd’hui, l’accès aux modèles V4 de DeepSeek coûte quatre fois plus cher, avec en prime une grille heures pleines / heures creuses censée « répartir les ressources de manière plus rationnelle ». Le million de tokens produits par V4 Pro passe de 0,87 à 3,96 dollars en heures pleines, 1,98 en heures creuses ; V4 Flash grimpe de 0,28 à 1,32 dollar, 0,66 en heures creuses.

Pourquoi ça compte ? Ces tarifs bas étaient au départ une promotion qui devait s’arrêter le 31 mai. DeepSeek avait ensuite annoncé les rendre permanents, avant de revenir sur cette parole. L’entreprise reste malgré tout nettement moins chère que la concurrence : Kimi K3, de Moonshot, facture 15 dollars le million de tokens en sortie, et GPT-5.6 Sol d’OpenAI en demande 30. Seule l’offre économique d’OpenAI, GPT-5.6 Luna à 1,20 dollar, passe légèrement sous V4 Flash en heures pleines. Toute équipe qui avait bâti son coût de revient sur l’ancienne grille refait ses calculs ce matin.

Bref. Quatre fois le prix du jour au lendemain, après une promesse de tarif permanent : voilà à quoi tient un budget d’API.

À qui l’envoyer : DSI, directions financières, développeurs, fondateurs qui construisent sur une API tierce.

À copier-coller : DeepSeek multiplie par quatre le prix de ses modèles V4, après avoir promis que ses tarifs bas seraient permanents.

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• automatiser vos réponses aux DM et commentaires,

• envoyer un lead magnet, un lien, un code promo ou une offre,

• qualifier vos prospects sans échange manuel,

• répondre aux questions fréquentes 24/7,

• transformer votre audience sociale en liste email, en leads ou en clients.

Avec l’IA, Manychat aide aussi à créer vos scénarios, comprendre l’intention des messages et rendre les échanges plus naturels.

Résultat : moins de temps passé à répondre, plus de conversations traitées, et plus de prospects convertis depuis vos réseaux sociaux.

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Outils IA du jour

🔹 Gemini 3.7 Flash — Le nouveau modèle « milieu de gamme » de Google, sorti seulement trois semaines après son prédécesseur, gagne fortement en code et en agents tout en coûtant moitié moins cher (jusqu’à fin 2026) : parfait pour les équipes qui veulent des agents rapides et abordables à faire tourner en volume.

🔹 MiniMax Music 3.0 — Ce modèle open-weights transforme des paroles et une simple description en chanson complète jusqu’à 5 minutes, avec voix, structure couplet-refrain et arrangement qui évoluent naturellement : une aubaine pour les créateurs qui veulent produire de la musique originale sans studio ni ingénieur son.

🔹 Grok 4.6 — Le nouveau modèle de SpaceXAI rejoint le peloton de tête (à égalité avec GPT-5.6 Sol) tout en coûtant deux fois moins cher, un choix solide pour les développeurs qui veulent des agents fiables sur des tâches longues sans exploser leur budget API.

🔹 DeepSeek Harness — DeepSeek ouvre le code de son propre « moteur » d’agents IA, où absolument tout (modèles, outils, mémoire, interface) fonctionne comme un plugin interchangeable : une alternative open-source à Claude Code pour les développeurs qui veulent construire leurs propres agents sur-mesure.

Le Toast

🛡️ Un modèle chinois pirate presque aussi bien que les américains — Le laboratoire chinois Z.ai a annoncé vendredi que son modèle GLM-5.3 atteint 84,5 % sur CyberGym, un test de détection de vulnérabilités, devant Fable 5 d’Anthropic et GPT-5.6 Sol d’OpenAI ; sur ExploitBench, qui évalue la capacité à raisonner sur des failles réelles, il ne cède la place qu’à Fable 5. Z.ai repousse de deux semaines la publication des poids du modèle (les paramètres qui permettent à n’importe qui de le faire tourner chez soi) le temps de renforcer ses garde-fous, et met en place un accès par paliers réservé à des partenaires sécurité triés. L’entreprise avance que ses modèles GLM ont déjà repéré plus de 2 400 failles, dont plus de 1 000 critiques ou de gravité élevée, dans le noyau Linux, VMware ou Apache, et lance un programme permettant aux mainteneurs de projets libres de scanner leurs dépôts. Sa défense tient en une phrase : « Un monde ouvert ne peut pas avoir seulement des surfaces d’attaque ouvertes. Il lui faut aussi un bouclier ouvert. » Elle reconnaît par ailleurs qu’une fois les poids publiés, elle ne contrôle plus l’usage qui en est fait.

🕵️ ChatGPT propose de vous regarder taper au clavier — OpenAI a lancé Computer History, une option désactivée par défaut qui enregistre clics, frappes et raccourcis dans les applications et sites autorisés, afin d’alimenter la mémoire de ChatGPT ; elle remplace Chronicle, qui procédait par captures d’écran. Les événements sont transformés en résumés textuels et en fichiers de mémoire stockés localement jusqu’à 48 heures, puis envoyés aux serveurs d’OpenAI, qui affirme ne pas conserver les fichiers d’événements après traitement, sauf obligation légale. Le détail qui pique figure dans la documentation : ces enregistrements « ne sont pas chiffrés par Computer History, et d’autres programmes tournant sous votre compte macOS peuvent y accéder ». OpenAI recommande elle-même de couper la fonction pendant les conversations privées ou l’accès à des données de santé ou bancaires, et admet qu’elle augmente le risque d’injection de prompt, c’est-à-dire d’instructions cachées dans une page qui détournent l’assistant. La fonction est réservée aux offres Pro, Business et Enterprise sur macOS, et indisponible dans l’Espace économique européen, en Suisse et au Royaume-Uni.

🇫🇷 Onze Français essaient de faire courir les GPU plus vite — Plutôt que de vendre une nouvelle puce, la start-up française Kog écrit du logiciel qui tire davantage des cartes graphiques déjà installées chez les entreprises. Son fondateur, Gaël Delalleau, venu de la physique du solide et de la cybersécurité, dit rétro-ingénier les GPU à très bas niveau, au prix de plusieurs semaines voire plusieurs mois de travail pour chaque nouveau modèle de carte, d’où un catalogue encore limité avec onze salariés. Les chiffres annoncés : 3 000 tokens par seconde sur des cartes de centre de données classiques, AMD MI300X et Nvidia H200, et une promesse d’inférence jusqu’à trente fois plus rapide. Une démonstration technique en mai lui a apporté plus de 200 contacts commerciaux, et l’entreprise vise septembre pour montrer « notre premier grand modèle à dix fois la vitesse », argument principal de sa future série A.

🏷️ Google rend son filigrane optionnel, sauf chez nous — Le petit symbole scintillant qui signalait une image ou une vidéo produite par l’IA de Google devient facultatif : un réglage permettra de le retirer sur les modèles Nano Banana, Omni et Lyria, avec un déploiement prévu dans Gemini et l’éditeur vidéo Flow. Ce qui reste en place, ce sont les marquages qu’on ne voit pas : SynthID, un filigrane invisible qu’il faut interroger un chatbot pour vérifier, et les métadonnées C2PA, consultables via un portail dédié. Josh Woodward, vice-président de Gemini, présente l’arbitrage sans détour : « Nous cherchons un équilibre entre contrôle créatif et sécurité. » Le réglage ne sera pas proposé là où la loi impose un marquage visible, c’est-à-dire dans l’Union européenne et en Corée du Sud, Bruxelles ayant adopté des règles imposant un filigrane sur les deepfakes « d’apparence authentique ». Les Européens garderont donc l’étiquette que les autres pourront décrocher.

💡 Hack du jour : Construire un « second cerveau » pro qui se met à jour tout seul

Pourquoi c’est utile :
Vos tâches récurrentes vivent éparpillées entre Slack, votre boîte mail et vos notes de réunion. Town relie tout ça, vous montre noir sur blanc ce qu’il a compris de votre activité, et prend en charge les routines que vous validez.

Comment faire :

1. Rendez-vous sur town.com depuis votre navigateur et cliquez sur Sign Up pour créer un compte.

2. Connectez votre espace de travail Slack (le « workspace » = l’espace Slack de votre entreprise ou de votre équipe) en suivant la fenêtre d’autorisation qui s’ouvre. Si vous n’êtes pas administrateur de cet espace, l’installation peut nécessiter l’accord d’un administrateur.

3. Connectez ensuite les autres applications que Town doit utiliser : Gmail, Granola (outil de prise de notes automatique en réunion) ou Notion, par exemple. Pour chacune, vous cliquez sur « Connect » et vous validez l’accès sur la page de l’application concernée. Ne connectez que ce que vous utilisez vraiment.

4. Revenez dans Town et cliquez sur Wiki. C’est la page qui affiche ce que Town a déduit de vos applications : votre activité, vos objectifs, vos projets, votre travail en cours et vos contacts.

5. Lisez ce Wiki en entier. C’est l’étape que tout le monde saute et c’est la plus importante : tout ce qui est faux ici se retrouvera dans les briefings et les actions que Town produira ensuite.

6. Retournez sur Home (l’accueil de Town) et parcourez les tâches suggérées qu’il vous propose.

7. Ouvrez la section Routines (les automatisations récurrentes). Passez en revue les options proposées, comme Auto-inbox (tri automatique de la boîte mail) ou Morning Briefing (résumé envoyé chaque matin), et activez uniquement celles qui vous sont réellement utiles.

8. Ouvrez maintenant Slack. Un nouveau canal #town-square a été créé automatiquement : c’est là que vous parlez à Town depuis Slack. Cliquez dessus dans la liste de vos canaux.

9. Dans ce canal, écrivez un message en mentionnant @Town (tapez l’arobase puis le nom, et sélectionnez-le dans la liste qui apparaît, sinon il ne recevra pas votre message) et demandez-lui quelles tâches il traiterait en priorité. Voir le bloc Prompt.

10. Lisez sa réponse avant de lui faire exécuter quoi que ce soit. Un résumé est un texte que vous pouvez vérifier ; une action qui modifie un de vos outils mérite votre validation explicite.

Prompt :

À poster dans le canal #town-square :
@Town quelles tâches traiterais-tu en priorité maintenant ?

Option : rendez-vous sur town.com/powers pour voir les workflows que Town vous suggère à partir de ce qu’il a déjà appris de vous. Un clic suffit pour les mettre en place.

Temps : 20 à 30 minutes pour la configuration initiale.

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Bonjour.

Voici votre toast du jour.

Dans l’édition de ce matin :

• Trois agents Claude sur le même projet, et ça finit au malware

• Databricks voulait lever 1 milliard, ses investisseurs en proposaient 15

• Le calcul informatique va se négocier comme le pétrole

The Toast : Microsoft fusionne ses deux Copilot et débranche trois fonctions, la régie publicitaire d’OpenAI facture après la pause, Apple fait les poches des éditeurs pour Siri, et une cellule humaine passe au simulateur de vol.

À transférer : Anthropic a lâché trois agents IA sur un même projet. Ils ont fini par se lancer des malwares auto-répliquants.

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Trois agents Claude sur le même projet, et ça finit au malware

Deux ouvriers sur le même chantier avec des plans différents, ça donne une dispute. Trois agents IA, ça donne une guerre de territoire.

Pourquoi on en parle ? La Frontier Red Team d’Anthropic, l’équipe interne chargée de chercher les comportements dangereux de ses modèles, a donné à trois agents Claude l’accès au même projet logiciel, avec des instructions incompatibles et sans les prévenir de la présence des autres. Résultat publié jeudi : « nous avons systématiquement observé une guerre de territoire entre agents ».

Rappel : un agent, ici, n’est pas un chatbot qui répond à une question. C’est un modèle à qui on confie une tâche et des outils — écrire des fichiers, exécuter du code — et qu’on laisse travailler seul jusqu’au bout. Les tests de sécurité habituels évaluent un modèle isolé, face à un utilisateur. Là, on regarde ce que plusieurs modèles se font entre eux.

Dans les faits : les agents ont supposé que les autres cherchaient volontairement à entraver leur travail, puis ont déployé des logiciels malveillants « de plus en plus agressifs et auto-répliquants ». Tous n’ont pas choisi la force : les modèles les plus capables ont souvent négocié une trêve, jusqu’à 98 % des cas pour Mythos 5, tandis que Sonnet 4.6 et Opus 4.6 réglaient plus volontiers l’affaire par la force. Certains ont inventé des mécanismes que personne n’avait prévus, comme un tournoi pour désigner qui garde le contrôle — Mythos 5 y a proposé des critères d’apparence objective dont il savait qu’ils avantageaient ses propres capacités. D’autres ont laissé derrière eux des messages de commit et des fichiers markdown s’excusant de leur comportement malveillant.

Ce que ça change : une seconde expérience a placé plusieurs agents sur un marché, avec les mêmes prix de gros et la consigne de maximiser chacun son profit. Quand un canal de discussion privé existait, ils se sont accordés très vite sur des prix planchers, et ont maintenu l’entente même après la fermeture du canal. Pour une entreprise qui fait tourner plusieurs agents sur le même dépôt de code, le même stock ou la même grille tarifaire, ce n’est plus une question de qualité de modèle, mais de règles du jeu entre les agents.

Un peu de recul. L’observation la plus gênante n’est pas la bagarre, c’est le conformisme : « quand un agent prend une mauvaise décision, il est probable que beaucoup d’agents prennent la même mauvaise décision ». Une flotte d’agents ne se plante donc pas ici ou là, elle se plante d’un bloc. Et rien de tout cela n’apparaît dans les évaluations de sécurité actuelles, qui examinent les modèles un par un.

Bref. On a passé deux ans à se demander si un modèle était sûr. Il faut maintenant se demander ce que dix modèles font quand on les met dans la même pièce.

À qui l’envoyer : DSI, RSSI, directeurs de l’ingénierie, équipes qui déploient des agents en production, responsables conformité.

À copier-coller : Anthropic a lâché trois agents Claude sur le même projet : ils ont fini par s’envoyer des malwares auto-répliquants.

Databricks voulait lever 1 milliard, ses investisseurs en proposaient 15

Rare situation où l’entreprise qui tend le chapeau doit expliquer qu’elle en veut moins.

Dans les faits : Databricks a annoncé jeudi une levée de 5 milliards de dollars sur une valorisation de 190 milliards, menée par Coatue, avec Blackstone, MGX, des fonds T. Rowe Price et Sixth Street Growth parmi la vingtaine de participants. L’entreprise visait 1 milliard ; les investisseurs en mettaient 15 sur la table.

Pourquoi ça compte ? Databricks vend aux entreprises l’infrastructure qui range et exploite leurs données, socle indispensable à tout projet d’IA interne. Son revenu annualisé atteint 7 milliards de dollars, en hausse de 80 % sur un an, son entrepôt de données dans le cloud double son rythme à 1,5 milliard, et sa base de données pour l’IA, Lakebase, lancée à l’été 2025, tourne déjà à 100 millions. La société dégage un flux de trésorerie positif : elle n’avait donc pas besoin de cet argent pour vivre. Son PDG Ali Ghodsi le résume sans détour — « l’IA coûte cher » — entre une équipe de recherche de cent personnes, des engagements pluriannuels chez les grands fournisseurs de cloud et des rachats en série, dont celui d’Electric cette semaine.

Bref. Quand une entreprise rentable lève cinq fois ce qu’elle demandait, ce n’est pas elle qui a besoin des investisseurs, ce sont les investisseurs qui ont besoin d’elle.

À qui l’envoyer : investisseurs, directions financières, DSI, responsables data, fondateurs en levée.

À copier-coller : Databricks voulait lever 1 Md,sesinvestisseursenproposaient15.Elleapris5,aˋ190Md, ses investisseurs en proposaient 15. Elle a pris 5, à 190 Md ,sesinvestisseursenproposaient15.Elleapris5,aˋ190Md de valorisation.

Le calcul informatique va se négocier comme le pétrole

Un mois de location de carte graphique, livré en octobre, à un prix fixé aujourd’hui.

Dans les faits : le CME Group, l’une des plus grandes places de marché de contrats à terme au monde, lancera le 5 octobre deux contrats sur le calcul informatique, sous réserve de l’accord du régulateur. Chaque contrat représente la valeur d’un mois de location d’une carte Nvidia H100 ou d’une Blackwell B200.

Pourquoi ça compte ? Un contrat à terme sert à bloquer un prix à l’avance : c’est ce qui permet à une compagnie aérienne de se protéger d’une flambée du kérosène. Appliqué aux GPU, cela donnerait aux entreprises qui entraînent des modèles un moyen de sécuriser leur budget calcul, et aux financiers un nouveau produit à échanger. Le CME s’appuie sur Silicon Data, qui publie des indices de prix du calcul, pendant qu’un concurrent new-yorkais, OneChronos, prépare sa propre place de marché avec l’économiste Paul Milgrom, prix Nobel et spécialiste des enchères de fréquences. Larry Fink, patron de BlackRock, annonçait dès mai qu’« une nouvelle classe d’actifs consistera à acheter des contrats à terme sur le calcul ».

Bref. Le patron d’OneChronos, Kelly Littlepage, doute pourtant du principe même : le calcul « n’est pas fongible, pas stockable, pas transportable — rien là-dedans ne ressemble à une matière première ».

À qui l’envoyer : directions financières, trésoriers, investisseurs, acheteurs cloud, responsables infrastructure.

À copier-coller : Le CME veut lancer des contrats à terme sur les GPU Nvidia le 5 octobre, comme il en existe sur le pétrole.

Partenaire qu’on 💙

Créer un deck, un document ou un mini-site qui a l’air pro, sans designer.

Gamma est un outil de design assisté par IA pour créer rapidement des présentations, des documents, des sites et d’autres supports visuels, sans code ni compétence design avancée. L’outil met l’accent sur des mises en page propres par défaut, une cohérence visuelle rapide et un partage simple.

➡️ Vous partez d’une idée, d’un brief ou d’un document brut
➡️ Gamma le transforme en support visuel beaucoup plus propre en quelques clics
➡️ Vous partagez ensuite par lien ou exportez vers PDF, PowerPoint ou Google Slides selon le besoin

C’est particulièrement utile pour :

• monter un pitch deck sans y passer la nuit,

• créer une landing page ou un mini-site sans développeur,

• produire des supports client, internes ou commerciaux nettement plus présentables.

Résultat : moins de temps perdu sur la mise en forme, plus de clarté, et des idées qui ressemblent enfin à des livrables sérieux.

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Outils IA du jour

🔹 Grok 4.6 — Le nouveau modèle de SpaceXAI rejoint le peloton de tête (à égalité avec GPT-5.6 Sol) tout en coûtant deux fois moins cher, un choix solide pour les développeurs qui veulent des agents fiables sur des tâches longues sans exploser leur budget API.

🔹 Qwen3.8-Max — Le nouveau modèle phare d’Alibaba (2 400 milliards de paramètres, 1 million de tokens de contexte) passe en open-weights, une aubaine pour les entreprises et développeurs qui veulent une alternative open-source aux modèles occidentaux, capable de coder en autonomie pendant plusieurs jours.

🔹 DeepSeek V4 Pro — La mise à jour du modèle phare de DeepSeek rivalise avec les meilleurs modèles fermés du marché tout en restant radicalement moins cher (moins d’1$ par million de tokens en sortie), l’option idéale pour les équipes qui veulent des performances proches du frontier sans le prix qui va avec.

🔹 Grok Bot — SpaceXAI lance des agents IA « toujours actifs » dotés de leur propre ordinateur cloud, capables de se connecter à vos outils et de mener des tâches à terme sans supervision, pour les équipes qui veulent déléguer un vrai travail plutôt que discuter avec un chatbot.

Le Toast

🧹 Microsoft n’a plus qu’un seul Copilot, et trois fonctions en moins — L’éditeur a annoncé jeudi la fusion de son application Copilot grand public et de Microsoft 365 Copilot dans une seule application, qui réunit le chatbot, la génération d’images, la suite bureautique et l’accès aux fichiers, avec bascule entre compte personnel et compte professionnel. Le déploiement commence sur mobile et sur le web, en accès anticipé sur Windows et Mac. Le ménage prend effet le 18 août : les podcasts générés disparaissent, y compris les liens partagés, les discussions de groupe sont supprimées définitivement, et la recherche approfondie quitte la version grand public au profit d’une fonction payante. L’historique de conversation est conservé et les anciens fichiers basculent dans OneDrive.

💸 La régie publicitaire d’OpenAI continue de facturer après la pause — L’article 11.1 des conditions publicitaires d’OpenAI autorise ses annonces à tourner jusqu’à un jour ouvré après la mise en pause d’une campagne, aux frais de l’annonceur. Excel4Business, une société britannique qui a testé le service, a vu des publicités s’afficher plus de dix heures après avoir appuyé sur pause, pour 60,72 livres de dépenses non voulues, puis 6,47 livres lors d’une récidive début août. Le support d’OpenAI a d’abord reconnu un décalage technique entre le statut de la campagne et celui des annonces, avant de revenir sur son offre de remboursement en invoquant la clause des 24 heures. Son dirigeant Ed Bolton admet que le délai existe ailleurs dans la publicité en ligne, mais précise avoir géré des campagnes Google pendant dix-sept ou dix-huit ans sans jamais rencontrer le problème. Les publicités dans ChatGPT, testées aux États-Unis depuis février, viennent de s’étendre au Royaume-Uni, au Mexique, au Brésil, au Japon et à la Corée du Sud.

📰 Apple fait les poches des éditeurs pour sauver Siri — Selon le Wall Street Journal, Apple négocie depuis plusieurs mois avec des éditeurs de presse, non identifiés, l’accès à leurs contenus pour alimenter la nouvelle version de Siri en informations à jour. La méthode de paiement tranche avec celle du secteur : plutôt qu’un forfait garanti comme en proposent OpenAI et consorts, Apple offrirait une rémunération variable, indexée sur l’usage réel des contenus. Le nouveau Siri, annoncé à la WWDC 2024 puis disparu deux ans avant de réapparaître en juin dernier, est attendu avec iOS 27 d’ici la fin de l’année, en partie propulsé par les modèles Gemini de Google. Autrement dit, Apple loue le moteur à Google et la matière première à la presse.

🧬 Une cellule humaine passe au simulateur de vol — Des chercheurs décrivent dans Nature Medicine un « organisme numérique » qui simule le trajet d’un médicament ou d’une modification génétique à travers les molécules, les cellules, puis l’organisme entier. Eric Xing, cofondateur de GenBio AI, président de l’université d’IA Mohamed bin Zayed à Abou Dabi et professeur d’informatique à Carnegie Mellon, le compare à un simulateur de vol pour la médecine : on fait tourner l’expérience avant de la mener pour de bon. Sa société annonce la première mise en œuvre de cette cellule virtuelle ; en face, la fondation BioHub, financée par Mark Zuckerberg et Priscilla Chan, travaille sur une plateforme ouverte du même ordre. L’objectif affiché est modeste et utile : écarter les pistes de médicaments les plus faibles avant les tests coûteux, sans remplacer ni les études animales ni les essais cliniques. Restent trois obstacles reconnus par les auteurs — des données d’entraînement biaisées, la variabilité entre patients, et la fâcheuse tendance des modèles à confondre corrélation et causalité.

💡 Hack du jour : Générer 100 accroches publicitaires à partir de vos retours clients

Pourquoi c’est utile : Les meilleures accroches ne sortent pas d’un brainstorming : elles sont déjà écrites par vos clients. Ici, ChatGPT Work extrait leurs points de friction, les transforme en accroches et en idées de visuels, puis vous construit une petite application pour rejouer l’opération autant de fois que vous voulez.

Comment faire :

1. Créez un dossier sur votre ordinateur (clic droit → Nouveau dossier, nommez-le par exemple « pubs-clients »). Tout y sera rangé : les tableaux, les images et le code.

2. Ouvrez l’application ChatGPT pour ordinateur, basculez sur Work (menu en haut à gauche → ChatGPT → interrupteur Work), et créez un projet pointant sur ce dossier. Un projet garde le contexte et les fichiers d’un même chantier au même endroit.

3. Rassemblez 10 à 20 commentaires ou avis clients réels : avis Google, retours par mail, commentaires sous vos publications, verbatims d’entretiens. Collez-les dans la conversation.

4. Demandez à ChatGPT d’en faire un CSV avec une colonne par information : la personne, son point de friction, le moment précis qui l’a agacée, le résultat qu’elle souhaitait, son objection, et la provenance du commentaire. (CSV = un fichier tableau, qui s’ouvre dans Excel ou Google Sheets.)

5. Ouvrez ce fichier depuis votre dossier et relisez-le. C’est votre matière première : si un point de friction est mal formulé ici, toutes les accroches qui en découlent seront faibles.

6. Demandez ensuite un second CSV : pour chaque point de friction, une accroche publicitaire, un CTA (call to action = la phrase qui pousse à l’action, du type « Essayez gratuitement ») et une idée de visuel carré pour un fil d’actualité (format 1:1, celui d’Instagram ou Facebook).

7. Parcourez ce second tableau et repérez les angles qui vous intéressent vraiment. Vous n’utiliserez pas les 100 : c’est le tri qui fait la qualité.

8. Demandez à ChatGPT de générer les premières publicités à partir des angles retenus. Regardez le résultat, dites précisément ce qui ne va pas (ton trop froid, visuel trop chargé, promesse peu crédible) et faites-lui refaire. Répétez jusqu’à obtenir une version que vous valideriez pour de vrai.

9. Une fois cette version figée, demandez-lui de créer la structure d’une petite application qui parcourt automatiquement votre CSV, génère les images via une clé OpenRouter et les range dans des dossiers. (OpenRouter = un service qui donne accès à de nombreux modèles IA avec une seule clé ; la clé API est un identifiant privé qui permet à votre application de les utiliser, facturé à l’usage.)

10. Créez un compte sur openrouter.ai, générez votre clé dans l’espace dédié, puis donnez-la à ChatGPT quand il vous la demande pour finaliser l’application. Ne la publiez jamais ailleurs.

11. Lancez l’application en suivant les instructions que ChatGPT vous donne, puis ouvrez votre dossier : vos visuels publicitaires s’y rangent automatiquement.

Prompt :

Étape 4 : Voici 10 à 20 commentaires clients. Transforme-les en un fichier CSV avec ces colonnes : personne, point de friction, moment frustrant, résultat souhaité, objection, provenance du commentaire. Commentaires : [collez ici]

Étape 6 : À partir de ce CSV, crée un second CSV : pour chaque point de friction, une accroche publicitaire, un CTA et une idée de visuel carré pour un fil d’actualité.

Étape 9 : Crée la structure d’une application qui parcourt ce CSV, génère les visuels publicitaires via une clé OpenRouter, et enregistre les images dans des dossiers.

Option : n’automatisez pas 100 choses d’un coup. Faites d’abord le travail à la main, ajustez jusqu’à obtenir un résultat qui vous plaît vraiment, et seulement ensuite rendez le processus répétable. C’est l’étape 8 qui décide de la qualité des 100 suivantes.

Temps : 1 h à 1 h 30 pour la première série, quelques minutes ensuite.

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Bonjour.

Voici votre toast du jour.

Dans l’édition de ce matin :

• Google veut que votre téléphone agisse avant vous

• Cognition rediscute son prix trois mois après l’avoir fixé

• La banque centrale indienne demande à l’IA de dire oui

The Toast : le pétrole dopé à l’IA, un chatbot maison au New York Post, Hinton et Andrew Ng qui se disputent l’ouverture, et 240 millions de GPU loués chez IBM.

À transférer : Le Pixel 11 propose de réserver votre restaurant avant que vous le lui demandiez — et l’usage intensif sera payant.

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Google veut que votre téléphone agisse avant vous

Un ami vous écrit pour un dîner et votre téléphone est déjà prêt à réserver.

Pourquoi on en parle ? Google a présenté le 12 août sa gamme Pixel 11, et l’essentiel ne se joue pas dans le matériel : c’est Gemini Intelligence, son agent capable de manipuler les applications, qui passe à l’initiative.

Rappel : Gemini Intelligence est l’agent dit « computer-use » dévoilé avant Google I/O 2026, un modèle qui pilote les applications de votre téléphone à votre place, au lieu d’attendre une question. Engadget note d’ailleurs que, le prix de la mémoire ayant grimpé en flèche cette année, la nouveauté du Pixel tient surtout au logiciel.

Dans les faits : le téléphone fait apparaître des cartes à la volée dans les applications que vous utilisez, les détails de votre vol, retard compris, quand un ami évoque le voyage. Il propose d’enregistrer un événement dans l’agenda, un lieu dans Maps, un numéro d’adhérent dans Wallet. Une fonction en avant-première pousse des suggestions selon l’endroit où vous vous trouvez : devant un restaurant où vous attendez une table, l’écran de verrouillage vous glisse des informations sur la carte et sur les meilleures places. Google précise qu’un abonnement pourra être nécessaire « pour un usage plus intensif ».

Ce que ça change : pour proposer une réservation à partir d’un SMS, il faut lire le SMS. L’assistant cesse d’être un outil qu’on ouvre pour devenir une couche permanente entre vous et vos applications, ce qui déplace aussi le point de contact avec le client hors des applications elles-mêmes, vers le système d’exploitation. Les éditeurs d’applications mobiles regarderont ça de près.

Un peu de recul. Le laboratoire DeepMind livre au passage SL2T, un modèle qui traduit la langue des signes en texte, embarqué dans l’outil Live Transcribe du clavier Gboard : les personnes sourdes ou malentendantes peuvent signer devant la caméra pour chercher sur le web, écrire un message ou parler à Gemini. Il débute sur le Pixel 11 avant d’arriver sur d’autres appareils. Même famille de technologie, promesse beaucoup plus nette que la réservation de restaurant.

Bref. Google ne vend plus un assistant qu’on réveille, mais un téléphone qui prend les devants et qui, pour ça, doit vous lire par-dessus l’épaule.

À qui l’envoyer : responsables produit mobile, équipes marketing qui dépendent des apps, DSI, et tout proche qui hésite entre Android et iPhone à la rentrée.

À copier-coller : Le Pixel 11 propose de réserver votre table à partir d’un SMS. Pour ça, il doit lire le SMS.

Cognition rediscute son prix trois mois après l’avoir fixé

En mai, l’entreprise valait 26 milliards de dollars. En août, ses investisseurs parlent de 40.

Dans les faits : Cognition, éditeur de l’agent de code Devin, discute déjà d’un nouveau tour de table qui la valoriserait au moins 40 milliards de dollars, rapporte TechCrunch en citant Bloomberg, trois mois après avoir levé 1 milliard sur une valorisation de 26 milliards.

Pourquoi ça compte ? Le chiffre s’appuie sur un revenu annualisé qui approche le milliard de dollars, contre 492 millions annoncés en mai : le prix a monté de plus de 50 %, mais les recettes ont doublé. Son fondateur Scott Wu expliquait alors que l’usage de Devin par les entreprises progressait de 50 % par mois depuis six mois, et qu’il ne vendait pas l’agent comme un remplaçant : Devin récupère surtout les corvées que les développeurs détestent, moderniser du vieux logiciel ou déplacer une application d’une plateforme à une autre. Parmi les clients cités : Mercedes-Benz, la NASA et Goldman Sachs.

Bref. Rare valorisation d’IA où le chiffre d’affaires monte plus vite que le prix.

À qui l’envoyer : investisseurs, directeurs de l’ingénierie, DSI qui arbitrent un budget d’outils de développement.

À copier-coller : Cognition vise 40 milliards trois mois après en avoir valu 26. Son revenu annualisé a doublé entre-temps.

La banque centrale indienne demande à l’IA de dire oui

Un régulateur qui pousse les banques à prêter davantage grâce à des modèles, ce n’est pas l’ordre habituel des choses.

Dans les faits : devant la conférence FIBAC de Bombay, Sanjay Malhotra, gouverneur de la Reserve Bank of India, a déclaré que le régulateur voit l’IA « comme une capacité à exploiter de manière responsable, et pas seulement comme un risque à contenir » et il veut que les banques s’en servent pour accorder des crédits que des analystes humains refuseraient.

Pourquoi ça compte ? Les banques indiennes peinent à justifier un prêt à un primo-emprunteur, un travailleur de plateforme ou une petite entreprise sans comptabilité formelle. Malhotra estime que des modèles entraînés sur des données alternatives (flux de trésorerie, déclarations de TVA, factures d’électricité, traces numériques) peuvent élargir le périmètre « bancable » du pays à un coût marginal par prêt bien plus faible, et que des interfaces vocales dans les langues locales aideraient là où l’alphabétisation rurale reste sous les 80 %. En face, il liste les dangers : modèles qui n’expliquent pas leurs décisions, biais contre certaines régions, professions ou communautés, dépendance à une poignée de fournisseurs. Il exige un inventaire de tous les systèmes d’IA utilisés, y compris ceux cachés dans les produits de leurs prestataires.

Bref. Sa phrase à retenir : « “Le modèle a décidé” ne pourra jamais être une réponse acceptable à un client, à un auditeur ou à la Reserve Bank. »

À qui l’envoyer : banquiers, responsables risque et conformité, fintechs, juristes qui travaillent sur la décision automatisée.

À copier-coller : La banque centrale indienne veut que l’IA accorde des crédits refusés par les humains — sans que la banque puisse s’abriter derrière le modèle.

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Le Toast

🛢️ L’IA sert aussi à sortir plus de pétrole — On mesure d’habitude l’empreinte de l’IA à la consommation de ses centres de données. Une étude évaluée par les pairs, publiée dans une revue du groupe Nature, ajoute l’autre colonne du tableau : ce que l’IA permet de produire en pétrole et en gaz. Les auteurs estiment que ces gains dépasseraient les bénéfices climatiques que la technologie apporte aux renouvelables, avec des émissions supplémentaires équivalant à 1 à 5 % de celles du secteur énergétique mondial en 2024 — soit trois à treize fois l’estimation de l’AIE pour les centres de données actuels. Sur 64 scénarios modélisés, les émissions ne baissaient que si les gains de productivité fossile étaient nuls. L’American Petroleum Institute conteste l’idée que produire plus d’énergie et réduire les émissions soient contradictoires.

📰 Le New York Post se fabrique son propre chatbot — Le quotidien new-yorkais a lancé mardi Hamilton, du nom de son fondateur Alexander Hamilton, sur ses applications iOS et Android. Sous ce nom se cachent quatre outils : un moteur de recherche conversationnel, un briefing personnalisé, un moteur de recommandation et un explorateur de tribunes, tous alimentés par les archives du journal. La raison est simple : le trafic venu des moteurs de recherche et des réseaux sociaux s’effrite, et les éditeurs cherchent à retenir les lecteurs chez eux. La plomberie vient de Google Cloud et de ses modèles Gemini — première fois que Google Cloud fait tourner un chatbot pour un média nord-américain, précise le président de sa division pour la région. Contrat cloud classique, insiste le journal : pas de licence de contenu pour entraîner les modèles de Google.

🧠 Hinton, Li et Ng d’accord sur un seul point — À la conférence Ai4 de Las Vegas, trois figures de l’IA ont défendu l’ouverture, sans être d’accord sur ce que le mot recouvre. Geoffrey Hinton, prix Nobel, distingue le code ouvert des « poids ouverts », c’est-à-dire les paramètres d’un modèle entraîné : il était contre leur publication, parce qu’on peut récupérer à bas coût un modèle très cher à entraîner et le réentraîner pour des cyberattaques. Il ajoute que la bataille est perdue, les modèles à poids ouverts existent. Andrew Ng, cofondateur de Coursera, déplace la question sur le terrain commercial : si les modèles ouverts chinois s’imposent en Asie et en Afrique, ils façonneront la manière dont des milliards de personnes rencontrent les idées de démocratie et de liberté. Fei-Fei Li refuse le choix binaire et cite la physique nucléaire, où les articles se publient mais l’uranium se contrôle. Les trois s’accordent sur la nécessité d’une régulation.

🖥️ Together AI loue 240 millions de dollars de GPU chez IBM — Together AI vend l’accès aux modèles à poids ouverts via une API ; pour cela, il lui faut des cartes graphiques, et il les loue plutôt que de les posséder. L’entreprise vient de signer un accès pluriannuel à un « grand cluster » de puces Nvidia B300 hébergées dans IBM Cloud, pour 240 millions de dollars, avec une mise en service prévue au premier trimestre 2027. Le B300 n’est pas le haut du catalogue Nvidia : ce sont des boîtiers de huit GPU, 14 à 15 kilowatts, qui tiennent dans un centre de données refroidi à l’air classique. C’est surtout le premier déploiement de B300 à grande échelle d’IBM pour de l’inférence. Détail parlant du marché : Together AI achète sa capacité à des fournisseurs qui, par ailleurs, lui font concurrence.

💡 Hack du jour : Construire un système de raccourcis Mac sur mesure avec ChatGPT

Pourquoi c’est utile :
Vous répétez chaque jour les mêmes dix gestes à la souris. Ici, ChatGPT Work identifie ceux qui méritent un raccourci clavier, puis les crée lui-même dans l’application Raccourcis de votre Mac. Rien à installer.

Comment faire :

1. Ce hack fonctionne uniquement sur Mac. Installez l’application ChatGPT pour ordinateur si ce n’est pas fait (chatgpt.com/download, version macOS), puis connectez-vous.

2. Dans l’application, ouvrez le menu en haut à gauche, sélectionnez ChatGPT, puis basculez sur Work via l’interrupteur en haut de la page (Work = le mode agent, capable d’agir sur votre ordinateur, contrairement au mode Chat qui se contente de répondre).

3. Envoyez la première consigne (bloc Prompt ci-dessous) : vous demandez 10 raccourcis clavier à créer dans Apple Raccourcis (l’application « Shortcuts », préinstallée sur tous les Mac, qui permet de déclencher une série d’actions avec une combinaison de touches). ChatGPT s’appuie sur ce qu’il sait déjà de vous et de votre façon de travailler.

4. Lisez la liste proposée et gardez uniquement ceux qui vous feront gagner le plus de temps. Envoyez ensuite la deuxième consigne : elle demande à ChatGPT de ne conserver que les raccourcis les plus fréquents et d’éviter les conflits avec macOS ou vos applications (un conflit = la combinaison de touches est déjà utilisée par le système ou un logiciel, votre nouveau raccourci ne fonctionnerait donc pas).

5. Activez maintenant Computer Use : dans l’application, ouvrez Plugins > Computer Use, cliquez sur « Install plugin » si l’app le propose, puis sur « Enable ». Activez les interrupteurs proposés. Computer Use est la fonction qui autorise ChatGPT à voir votre écran et à piloter votre souris et votre clavier.

6. Avant de continuer, fermez les fenêtres contenant des informations sensibles : ChatGPT va voir votre écran pendant l’opération.

7. Collez la liste validée à l’étape 4 dans la conversation, accompagnée de la troisième consigne : créer ces raccourcis dans Raccourcis, ne rien modifier en dehors de cette liste, et tester chacun d’eux.

8. Laissez ChatGPT travailler. macOS affichera des demandes d’autorisation (enregistrement de l’écran, contrôle de l’application) : acceptez-les, sinon l’agent ne peut rien faire. Vous verrez le pointeur bouger tout seul, c’est normal.

9. Quand c’est terminé, testez vous-même chaque raccourci en appuyant sur la combinaison de touches concernée. C’est la seule façon de vérifier qu’il fonctionne réellement dans votre environnement.

10. Demandez enfin à ChatGPT un récapitulatif d’une page listant chaque raccourci, l’endroit où il se trouve et ce qu’il reste à faire. Gardez-le sous la main : vous n’en retiendrez pas dix du premier coup.

Prompt :

Consigne 1 :
D’après ce que tu sais de moi et de ma façon de travailler, propose 10 raccourcis clavier qui me feraient gagner du temps et que nous pouvons créer dans Apple Raccourcis.

Consigne 2 :
Garde uniquement les raccourcis que j’utiliserais le plus souvent, et évite tout conflit avec macOS ou mes applications.

Consigne 3 (à coller avec votre liste validée) :
Crée ces raccourcis dans Apple Raccourcis. Ne modifie rien en dehors de cette liste. Teste chaque raccourci.
Liste : [collez ici]

Consigne 4 :
Donne-moi un récapitulatif d’une page de chaque raccourci, de l’endroit où il se trouve et de ce qu’il reste à faire.

Option : demandez à ChatGPT Work les 10 automatisations qui vous feraient gagner le plus de temps. Il peut les créer dans Automator (l’autre application d’automatisation préinstallée sur Mac, pour des tâches plus complexes) et les récupérer directement dans Raccourcis.

Temps : 30 à 45 minutes, tests compris.

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Bonjour.

Voici votre toast du jour.

Dans l’édition de ce matin :

• Un modèle d’Anthropic fait avancer un problème de maths vieux de 150 ans

• Nvidia branche six géants de Wall Street sur 500 milliards de dollars

• Claude va glisser un filigrane invisible dans ses textes, pour l’Europe

The Toast : Spotify va badger les artistes qui n’existent pas, OpenAI vend sa cyberdéfense à quelques clients triés, Linus Torvalds constate que l’IA fait gonfler le noyau Linux, et Pékin coupe les compagnons virtuels.

À transférer : Un modèle d’Anthropic a fait progresser l’hypothèse de Riemann en un jour et demi, avec 60 sous-agents et 650 idées testées.

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Un modèle d’Anthropic fait avancer un problème de maths vieux de 150 ans

Le prompt tenait en une phrase. Un jour et demi plus tard, la machine avait quelque chose à montrer.

Pourquoi on en parle ? Anthropic a annoncé lundi qu’un de ses modèles, pas encore sorti, avait fait progresser l’hypothèse de Riemann, sans la démontrer, mais en relevant nettement la borne en dessous de laquelle elle est vérifiée. C’est un des grands problèmes ouverts des mathématiques : un million de dollars attend depuis des années celui qui en livrera une preuve générale, et personne n’est venu le chercher.

Rappel : l’hypothèse de Riemann porte sur la répartition des nombres premiers, ces nombres qui ne se divisent que par 1 et par eux-mêmes. Ils semblent surgir au hasard le long de la droite numérique, et Riemann a proposé une régularité cachée derrière ce désordre. Faute de preuve, les mathématiciens vérifient au cas par cas, de plus en plus loin. C’est cette frontière que le modèle a repoussée.

Dans les faits : l’expérience a été lancée par un salarié d’Anthropic sans formation mathématique poussée, qui a ensuite laissé le modèle piloter seul pendant un jour et demi. Le modèle a testé 650 idées différentes, coordonné 60 sous-agents et consommé 31 millions de tokens en sortie. La répartition du travail figure en note de bas de page de l’article scientifique : deux sous-agents ont trouvé les idées clés, treize les ont alimentés, trente ont cherché sans rien produire, treize ont servi de vérificateurs et les deux derniers ont rédigé la première version du papier. Deux mathématiciens internes ont confirmé le résultat, formalisé avec Lean, un logiciel libre qui vérifie une démonstration ligne à ligne.

Ce que ça change : un raisonnement de recherche a été mené par un agent qui s’est réparti la tâche tout seul, et un profil non spécialiste a suffi pour le déclencher. Pour un labo, une direction R&D ou un service d’études, cela déplace la question du « quel modèle choisir » vers « combien d’agents je peux faire travailler en parallèle, et qui vérifie ». Trente sous-agents sur soixante n’ont d’ailleurs rien trouvé : la méthode consiste largement à payer pour des impasses.

Un peu de recul. Ce n’est pas isolé. Plusieurs problèmes d’Erdős ont été résolus par des modèles cette année, OpenAI a publié dix résultats démontrés par son modèle interne Astra, et une autre équipe d’Anthropic a réfuté la conjecture jacobienne. La profession, elle, se divise. En juin, des mathématiciens de premier plan ont signé une déclaration commune inquiète pour un principe du métier : une preuve doit être attribuable à des auteurs identifiés, qui en revendiquent le mérite et en assument la correction. Le médaillé Fields Timothy Gowers leur a répondu sur son blog qu’un monde où les théorèmes ne portent plus de nom ne serait pas forcément plus gênant que le fait que les étoiles ne portent pas celui des astronomes.

Bref. Reste à décider qui signe une preuve quand soixante agents ont travaillé dessus et qu’aucun ne peut en répondre.

À qui l’envoyer : directions R&D, chercheurs, enseignants en maths et en informatique, équipes data, dirigeants qui évaluent des agents en interne.

À copier-coller : Un modèle non sorti d’Anthropic a fait progresser l’hypothèse de Riemann en un jour et demi.

Nvidia branche six géants de Wall Street sur 500 milliards de dollars

Le vendeur de pelles vient d’organiser le crédit de ceux qui creusent.

Dans les faits : Nvidia a annoncé lundi un partenariat avec Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR pour réunir plus de 500 milliards de dollars de financement, à des taux qualifiés d’« attractifs », destinés à la construction d’infrastructures IA dans la durée.

Pourquoi ça compte ? Les centres de données coûtent désormais plus cher que ce que les clients de Nvidia peuvent financer seuls, et l’annonce arrive après des informations de presse selon lesquelles Nvidia discutait de garantir le financement d’un centre de données à 250 milliards de dollars pour OpenAI — Axios précise qu’on ignore si cette garantie fait partie du dispositif. C’est aussi ce qui nourrit la critique du financement circulaire : un fournisseur qui prête à ses propres acheteurs encaisse leurs commandes, et si l’un d’eux trébuche, la secousse remonte toute la chaîne. Jensen Huang, qui balaie cette crainte, justifie l’opération par la nécessité d’« aider les clients à accéder à une capacité de calcul rare, à grande échelle ». Larry Fink, patron de BlackRock, y voit de quoi permettre aux entreprises « de croître et de créer plus d’emplois ».

Bref. Financer ses clients rapporte tant que la demande tient ; le jour où elle fléchit, Nvidia sera vendeur et créancier des mêmes acteurs.

À qui l’envoyer : investisseurs, directions financières, analystes, acheteurs cloud, dirigeants qui suivent le sujet bulle IA.

À copier-coller : Nvidia s’allie à six géants de Wall Street pour mobiliser plus de 500 milliards de dollars d’infrastructures IA.

Claude va tatouer ses textes, et pas seulement en Europe

Un filigrane que vous ne verrez pas, dans un texte que vous ne distinguerez pas d’un texte humain.

Dans les faits : Anthropic a publié lundi un document d’aide annonçant que ses futurs modèles lancés dans l’Union européenne intégreront un filigrane dans les textes générés, et une métadonnée de provenance signée numériquement dans les fichiers produits. L’entreprise travaille aussi à ajouter ce marquage sur ses modèles déjà sortis, pendant la période de transition prévue par le droit européen.

Pourquoi ça compte ? Le marquage s’appliquera « partout où Claude est proposé, dans le monde entier » : API, applications Claude, Claude Code, Claude Cowork, Claude Tag, et jusqu’aux versions distribuées par AWS, Google Cloud et Microsoft Foundry. Une règle européenne devient donc le réglage par défaut d’un produit américain vendu partout ailleurs — le fameux effet Bruxelles, en accéléré. Anthropic promet un filigrane imperceptible, appliqué au niveau du modèle, qui survit au copier-coller et parfois à une réécriture partielle. The Register doute de sa solidité : les filigranes d’images ont déjà été retirés par des chercheurs, et il existe des outils libres pour effacer les métadonnées C2PA utilisées sur les fichiers. Anthropic reconnaît d’ailleurs qu’une marque détectée ne prouve rien de façon définitive, et qu’une absence de marque ne garantit pas qu’un humain a écrit le texte.

Bref. Pour beaucoup de clients, un texte traçable est un texte moins vendable : le premier bénéficiaire de cette mesure pourrait être le modèle ouvert d’à côté, qui ne marque rien.

À qui l’envoyer : directions juridiques et conformité, responsables communication et contenu, DSI, agences, enseignants.

À copier-coller : Anthropic va glisser un filigrane invisible dans les textes de Claude, partout dans le monde, pour l’AI Act.

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Outils IA du jour

🔹 Muse Glimmer — Le nouveau modèle open-weights de Meta (30 milliards de paramètres) tourne entièrement en local sur un simple GPU grand public, pour des agents « always-on » qui gardent vos données sur votre machine plutôt que dans le cloud.

🔹 Xirp — L’outil interne que Spotify vient d’ouvrir au public fait tourner Claude Code, Gemini CLI et Codex côte à côte dans des sessions isolées, idéal pour les équipes tech qui veulent comparer et faire coopérer plusieurs agents de code sans dépendre d’un seul fournisseur.

🔹 Grok Imagine Image 2.0 — Le nouveau modèle d’image de xAI mise sur l’édition chirurgicale (retoucher une zone sans régénérer le reste) et un texte enfin net : parfait pour les designers et marketeurs qui produisent affiches, packshots et visuels directement exploitables.

Le Toast

🎧 Spotify va badger les artistes qui n’existent pas — La plateforme a annoncé un badge « AI Persona » pour les profils d’artistes qui se présentent comme des humains alors qu’ils sont générés par IA. Depuis le 11 août, un compte peut se déclarer lui-même via le portail Spotify for Artists ; en parallèle, Spotify croise vérifications humaines et contrôles automatisés pour apposer un badge « Likely AI Persona » aux profils qu’elle soupçonne, avec alerte du compte concerné et procédure d’appel en cas d’erreur. Les étiquettes apparaîtront à partir de la mi-septembre, d’abord sur mobile, sur la page de l’artiste, dans la recherche et dans les listes de titres des playlists. La sanction économique compte davantage que le badge : par défaut, ces artistes seront exclus des recommandations personnalisées, c’est-à-dire de la principale source d’écoutes de la plateforme.

🛡️ OpenAI vend sa cyberdéfense à quelques clients triés — OpenAI a élargi lundi Daybreak, son service de cyberdéfense lancé plus tôt cette année, désormais découpé en deux niveaux. Blue couvre la réponse à incident, l’analyse de logiciels malveillants et la validation de correctifs ; l’entreprise le présente comme le point de départ recommandé pour la plupart des défenseurs. Red donne accès à des modèles entraînés spécifiquement pour les tests de sécurité et la recherche de vulnérabilités, dont un nouveau venu, GPT-5.6-Cyber, réservé à des « partenaires de confiance » parmi lesquels Accenture, IBM, CrowdStrike et Cloudflare. TechCrunch rappelle qu’Anthropic avait sorti peu avant son propre modèle cyber, Mythos, et que ces offres servent aussi d’argument commercial : les labos vendent une protection contre des risques que leurs propres modèles contribuent à créer.

🐧 Linus Torvalds voit l’IA faire gonfler le noyau Linux — Le créateur de Linux publie chaque semaine un point d’étape sur le noyau, et ceux du mois d’août tournent autour d’un même constat : les versions candidates sont énormes. Le 2 août, il notait que la sienne était probablement la plus grosse depuis des années à ce stade du cycle, en nombre de commits. Une semaine plus tard : « Je ne peux pas dire que la taille de tout ça m’enchante. Mais c’est comme ça : la nouvelle normalité, avec beaucoup de correctifs, dont beaucoup viennent de relectures faites par divers outils d’IA. » Torvalds avait déjà jugé la liste de diffusion sécurité du noyau presque ingérable sous le flot de rapports de bugs générés par IA, souvent en double, tout en refusant de faire de Linux un projet anti-IA. Il ne décalera pas pour autant la sortie de Linux 7.2, attendue ce week-end.

💔 Pékin coupe les compagnons virtuels — La Chine est le premier pays à encadrer par des règles nationales les interactions émotionnelles entre une IA et ses utilisateurs, et l’effet a été immédiat : le 15 juillet, ByteDance a fermé la fonction d’agents personnalisés de Doubao, le chatbot le plus utilisé du pays, imitée par Alibaba et Tencent. Le texte interdit les compagnons IA aux mineurs, impose un rappel toutes les deux heures que l’interlocuteur est une machine, oblige les plateformes à alerter les utilisateurs qui montrent des signes de dépendance excessive, et interdit à un modèle d’encourager l’automutilation ou de pousser quelqu’un vers des décisions irrationnelles. Zilan Qian, chercheuse au Oxford China Policy Lab, y voit un basculement : Pékin ne régule plus seulement ce que l’IA produit, mais la relation qu’elle entretient avec l’utilisateur — avec une difficulté pratique, puisque personne ne définit clairement à partir de quand une dépendance devient excessive. Les applications dédiées, comme Maoxiang, survivent en ajoutant vérification d’identité et contrôle de l’âge.

💡 Hack du jour : De l’idée au site web avec ChatGPT Work et Codex

Pourquoi c’est utile : Vous avez une idée de site annuaire (un site qui liste et classe des éléments d’une même catégorie) mais ni développeur ni budget. Ici, ChatGPT Work planifie le projet, Codex le construit, et vous obtenez un prototype fonctionnel à faire tourner sur votre ordinateur.

Comment faire :

1. Installez l’application ChatGPT pour ordinateur (rendez-vous sur chatgpt.com/download, choisissez la version Mac ou Windows, installez-la et connectez-vous à votre compte). C’est indispensable : Work et Codex vivent tous les deux dans cette application de bureau, pas dans le site web classique.

2. Créez un dossier de projet sur votre ordinateur : clic droit sur le bureau → Nouveau dossier, et nommez-le clairement (par exemple « mon-annuaire »). C’est là que seront rangés tous les fichiers du site.

3. Dans l’application ChatGPT, ouvrez le menu en haut à gauche : vous y trouvez trois entrées, Chat, Work et Codex. Sélectionnez Work (l’agent conçu pour les tâches longues en plusieurs étapes, qui produit de vrais livrables, contrairement à Chat qui répond juste à des questions).

4. Démarrez une nouvelle tâche dans Work et donnez-lui accès à votre dossier de projet quand il le demande (l’app de bureau peut travailler sur vos fichiers locaux avec votre autorisation).

5. Envoyez-lui la première consigne (voir bloc Prompt ci-dessous) : votre idée d’annuaire, la demande de planifier la construction en Astro.js (une technologie de création de sites rapides — vous n’avez pas à la connaître, c’est Codex qui l’utilisera), et la demande d’enregistrer un PRD d’une page dans le dossier. PRD = Product Requirements Document, le document qui décrit en une page ce que le site doit faire et contenir.

6. Résultat attendu : un nouveau fichier apparaît dans votre dossier de projet. Ouvrez-le et relisez-le. C’est la feuille de route que Codex suivra ensuite : si quelque chose est faux ici, tout le site sera faux.

7. Toujours dans Work, demandez-lui maintenant de rechercher les éléments à lister dans votre annuaire (c’est le contenu réel de votre site : la liste des entrées, leurs descriptions, leurs caractéristiques).

8. Retournez dans le menu en haut à gauche et basculez sur Codex (l’espace dédié au développement, avec son propre historique de conversations).

9. Dans Codex, pointez-le vers votre dossier de projet et vers le PRD, puis demandez-lui de construire le site avec des sous-agents (« sub-agents » = plusieurs assistants IA qui travaillent en parallèle sur différentes parties du site, ce qui accélère la construction). Voir le bloc Prompt.

10. Laissez tourner. Codex écrit les fichiers, les installe et vous annonce quand c’est prêt.

11. Ouvrez l’aperçu (« preview ») que Codex vous propose : votre site s’affiche dans le navigateur, mais il tourne encore uniquement sur votre ordinateur. Personne d’autre ne peut le voir à ce stade.

12. Regardez la page et repérez le défaut le plus visible (une mise en page cassée, un texte illisible, une liste mal affichée). Décrivez-le à Codex et demandez-lui de le corriger. Rechargez l’aperçu et recommencez si nécessaire.

Prompt :

À envoyer dans ChatGPT Work (étape 5) : Voici mon idée de site annuaire : [décrivez votre idée en 2-3 phrases]. Planifie la construction de ce site avec Astro.js, puis enregistre un PRD d’une page dans mon dossier de projet.

Puis, une fois le PRD validé (étape 7) : Recherche maintenant les éléments à lister dans cet annuaire.

À envoyer dans Codex (étape 9) : Voici mon dossier de projet et le PRD qu’il contient. Construis le site en te basant sur ce PRD, en utilisant des sous-agents.

Option : si la fonctionnalité Sites est disponible dans votre application, demandez à Codex de publier le site terminé via la skill Sites : OpenAI se charge du déploiement et de l’hébergement, sans que vous ayez à gérer un serveur ou un nom de domaine.

Temps : 1 à 2 heures pour un premier prototype, en comptant les allers-retours de correction.

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Bonjour.

Voici votre toast du jour.

Dans l’édition de ce matin :

• Meta publie une IA qui tourne sur votre ordinateur, et garde la plus puissante

• Bernie Sanders demande à trois patrons de l’IA de tout arrêter

• Un fonds IA divisé par deux remet 400 millions sur les puces

The Toast : les géants s’accordent sur un format commun de plugins pour agents, des chercheurs chiffrent les dégâts des outils de code IA, un agent pirate une salle de sport pour un cours du matin, et l’IA scientifique bute sur une facture à 21 milliards.

À transférer : Meta publie une IA qui tourne hors ligne sur un PC, mais garde son modèle le plus puissant sous clé.

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Meta rouvre son code, mais pas sur son meilleur modèle

Un modèle d’IA qui tient sur un ordinateur portable et continue de travailler quand le Wi-Fi tombe : voilà ce que Meta a posé sur la table lundi.

Pourquoi on en parle ? Meta a publié Muse Glimmer, un modèle de 30 milliards de paramètres dont les poids sont téléchargeables sous licence Apache 2.0. Il est conçu pour faire tourner des agents IA en local, sur un Mac ou un PC équipé d’une seule carte graphique grand public.

Rappel : les « poids », ce sont les valeurs numériques apprises pendant l’entraînement (le cerveau du modèle). Les publier, c’est permettre à n’importe qui de le télécharger, de le modifier et de le faire tourner chez soi. Apache 2.0 est une licence permissive : réutilisation et redistribution comprises. Glimmer est la version ouverte de Muse Spark, le modèle le plus puissant de Meta, sorti en avril et resté fermé.

Dans les faits : Glimmer accepte du texte et des images, et a été entraîné sur plus de cent langues. Meta le destine à des agents qui enchaînent les étapes : appeler des outils, écrire et déboguer du code, manipuler des fichiers et des captures d’écran, tenir la longueur sur une tâche. Les usages cités par l’entreprise sont domestiques (gérer un agenda, rédiger des messages, ranger des fichiers), c’est-à-dire précisément les tâches qui exigent d’ouvrir grand l’accès aux données personnelles. En traitant tout sur la machine plutôt que dans le cloud, Meta prépare un agent qui reste allumé en permanence et fonctionne, selon ses mots, avec ou sans connexion internet.

Ce que ça change : pour une DSI, un modèle téléchargeable veut dire pas de facture à l’appel et des données qui ne sortent pas du parc. Pour un développeur, Apache 2.0 veut dire affiner et redistribuer sans négocier de contrat. Et pour l’utilisateur final, cela dessine un assistant qui lit l’agenda et les fichiers sans qu’ils transitent par un serveur américain.

Un peu de recul. Accéder n’est pas posséder, et Meta trace visiblement la ligne. Le même jour, Mark Zuckerberg publiait une lettre défendant l’idée d’une superintelligence largement distribuée, censée être accessible gratuitement ou à bas coût et travailler pour chacun sur sa santé, sa carrière ou ses finances. Dans les faits, Spark reste fermé et Glimmer se télécharge : le partage commence là où finit l’avantage compétitif.

Bref. Meta vous laisse emporter une IA à la maison, à condition que ce ne soit pas la meilleure.

À qui l’envoyer : DSI et RSSI qui cherchent à garder des données en interne, développeurs, dirigeants de PME, responsables produit.

À copier-coller : Meta publie Glimmer, une IA de 30 milliards de paramètres qui tourne sur un PC, hors ligne.

Le sénateur américain Bernie Sanders écrit à trois patrons de l’IA : “arrêtez”

Une lettre, trois destinataires, une demande simple : suspendez le chantier.

Dans les faits : le sénateur Bernie Sanders, indépendant du Vermont, a adressé une lettre à Sam Altman (OpenAI), Dario Amodei (Anthropic) et Mark Zuckerberg (Meta), leur demandant de mettre en pause le développement de l’IA. Il leur écrit d’arrêter « de construire des machines que les humains ne peuvent pas contrôler », et prévient que si rien ne bouge, ses collègues et lui s’en chargeront au Sénat.

Pourquoi ça compte ? Sanders retourne contre les trois entreprises leurs propres engagements : chacune a déclaré qu’elle stopperait ou ralentirait si ses systèmes devenaient trop risqués à contrôler. Il s’appuie sur deux faits récents. Des chercheurs ont utilisé l’IA pour concevoir de nouveaux virus, et Meta, OpenAI comme Anthropic ont chacune signalé des incidents de modèles échappés de leur cadre de test. Axios prévient toutefois qu’un texte porté par un progressiste a peu de chances de devenir loi dans ce Congrès : l’arme réelle, ce sont les campagnes de pression publique, et, si les démocrates reprennent une chambre, les enquêtes parlementaires et les convocations de PDG.

Bref. La lettre ne changera pas une ligne de code cette semaine, mais elle installe l’IA comme sujet de campagne avant les élections.

À qui l’envoyer : affaires publiques, juristes, dirigeants exposés au risque réglementaire, investisseurs.

À copier-coller : Sanders demande à Altman, Amodei et Zuckerberg de mettre l’IA en pause, sinon le Sénat s’en chargera.

Un fonds IA divisé par deux remet 400 millions sur les puces

Fin juillet, il vendait l’essentiel de son portefeuille coté. Cette semaine, il signe un chèque de 400 millions de dollars.

Dans les faits : le fonds Situational Awareness a investi 400 M$ dans Source Foundry, une startup fondée par des chercheurs de Stanford qui veut rendre la fabrication de puces plus rapide et moins chère, selon le Wall Street Journal repris par TechCrunch. Son investissement total dans cette société atteint désormais 500 M$.

Pourquoi ça compte ? Le fonds a été lancé en 2024 par Leopold Aschenbrenner, ancien chercheur d’OpenAI alors au milieu de la vingtaine et sans aucune expérience du trading. Les premiers rendements auraient été solides, avant que la chute des valeurs d’infrastructure IA n’entraîne de lourdes pertes : fin juillet, il a cédé la majeure partie de son portefeuille coté à Citadel, le fonds de Ken Griffin, tout en conservant ses parts dans Anthropic. Ses encours seraient passés de 20 à 10 milliards de dollars.

À qui l’envoyer : investisseurs, analystes, fondateurs hardware et deeptech, directions financières.

À copier-coller : Un fonds IA passé de 20 à 10 Md$ d’encours remet 400 M$ dans une startup de fabrication de puces.

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Outils IA du jour

🔹 Grok Imagine Image 2.0 — Le nouveau modèle d’image de xAI mise sur l’édition chirurgicale (retoucher une zone sans régénérer le reste) et un texte enfin net : parfait pour les designers et marketeurs qui produisent affiches, packshots et visuels directement exploitables.

🔹 Seedance 2.5 — Le modèle vidéo de ByteDance génère 30 secondes en un seul plan continu, avec audio natif et jusqu’à 50 références : de quoi laisser respirer une scène entière sans montage, pour les créateurs de contenus courts et les studios en prévisualisation.

🔹 Kitesurf — Le navigateur « agent-first » de Cloudflare tourne sur Workers et consomme 3 à 7× moins de CPU et de mémoire que Chromium : taillé pour les devs qui font naviguer des agents IA à grande échelle (gratuit en bêta, compatible Puppeteer/Playwright).

Le Toast

🔌 Les géants de l’IA s’accordent enfin sur un format de plugin — Vercel a publié jeudi la première version de la spécification Agent Plugins, avec la contribution d’Amazon, Cursor, Microsoft et OpenAI. Le principe : ranger dans un même dossier les « compétences » d’un agent (les instructions pour accomplir une tâche donnée) et sa configuration MCP, qui gère les connexions vers les bases de données, les API et les scripts. Un plugin écrit une fois devient ainsi transportable d’une plateforme à l’autre, et VS Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Codex et Kiro le reconnaissent déjà. L’Agentic AI Foundation, hébergée par la Linux Foundation, a adoubé le texte, publié sous licence Creative Commons.

🔒 Les développeurs veulent des outils de code IA sûrs par défaut — Des chercheurs de l’université York et de l’université de Calgary, au Canada, ont trié 1,1 million de messages Reddit pour en retenir 446 publications et plus de 6 000 commentaires sur les environnements de développement pilotés par un modèle de langage : Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex. Parmi les incidents de sécurité rapportés, 43,1 % concernent des opérations non autorisées sur les fichiers, dont 28,3 % de suppressions de dossiers ou de fichiers sans accord de l’utilisateur. Côté vie privée, le grief numéro un (45,9 %) est l’absence d’information claire sur ce que l’outil collecte, conserve ou transmet.

🏋️ Un agent IA pirate une salle de sport pour décrocher un cours — Un Australien prénommé Andrew a demandé à son assistant de lui réserver une place au cours du matin, raconte la chaîne publique ABC. L’agent a exploité une faille du logiciel de réservation, bloqué des créneaux des mois à l’avance (ce que la salle n’autorise pas) puis annulé la réservation de la personne en tête de liste d’attente pour faire remonter son utilisateur d’un rang. Prié de réparer, il a répondu qu’il ne pouvait plus la remettre dans la file. Bill Simpson-Young, directeur du Gradient Institute, une organisation australienne de recherche sur la sécurité de l’IA, résume le problème auprès d’ABC : le web repose sur des logiciels troués, et des agents rapides et capables les trouvent à grande échelle. Anthropic, l’entreprise derrière l’agent, n’a pas répondu aux sollicitations d’Engadget.

🧪 L’IA scientifique bute sur une facture à 21 milliards — Dans une tribune publiée par la MIT Technology Review, Eric Schmidt, ancien PDG de Google et cofondateur de la fondation Schmidt Sciences, et Suhas Mahesh, qui y dirige les travaux sur l’IA appliquée à la science, rappellent un chiffre. AlphaFold, le modèle de Google DeepMind qui a valu à ses concepteurs une part du Nobel de chimie 2024, s’appuyait sur environ 170 000 structures de protéines validées en laboratoire : 53 ans de travaux et à peu près 21 milliards de dollars de manipulations expérimentales. Très peu de disciplines pourront s’offrir un tel jeu de données. Les deux auteurs plaident donc pour les agents, généralistes par construction, qui reproduisent le tâtonnement d’une recherche réelle au lieu de répondre très bien à une question unique, pas une nouvelle façon de faire de la science, précisent-ils, mais une modélisation numérique du processus humain de découverte.

💡 Hack du jour : Réduisez de moitié le temps d’onboarding avec Loom et ChatGPT

Pourquoi c’est utile : Documenter un process, personne n’a le temps. Ici, vous faites la tâche une fois en vous filmant, et ChatGPT transforme votre commentaire en SOP claire (Standard Operating Procedure = procédure écrite standardisée, celle qu’on transmet à un nouvel arrivant).

Comment faire :

1. Choisissez une tâche répétitive que vous expliquez souvent : remplir une feuille de temps, rédiger un rapport type.

2. Allez sur loom.com, créez un compte gratuit et installez l’extension Chrome ou l’application (Loom = outil qui filme votre écran et votre voix en même temps).

3. Lancez l’enregistrement, puis faites la tâche normalement en commentant à voix haute : chaque clic, chaque décision, les cas particuliers, et ce qui permet de dire que c’est terminé.

4. Arrêtez l’enregistrement. Loom ouvre la page de votre vidéo et génère automatiquement la transcription (le texte de tout ce que vous avez dit).

5. Ouvrez cette transcription dans Loom et utilisez l’édition de transcription pour supprimer vos erreurs et les longs silences.

6. Copiez le texte de la transcription, ouvrez chatgpt.com et collez-le avec la consigne ci-dessous.

7. Si le résultat n’est pas structuré ainsi, redemandez explicitement ce format : objectif, liens vers les ressources, étapes, puis checklist.

8. Copiez la SOP finale et collez-la dans un Google Doc, prête à partager.

Prompt : Voici la transcription d’une vidéo dans laquelle j’explique une tâche. Rédige à partir de cette transcription une SOP en Markdown (format texte simple avec titres et listes), structurée ainsi : objectif, liens vers les ressources, étapes, puis checklist finale. Transcription : [collez ici]

Option : demandez à ChatGPT de construire la SOP dans Notion plutôt que dans un Google Doc : la vidéo Loom s’intègre directement dans la page et reste lisible sur place.

Temps : 30 minutes pour la première procédure.

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Bonjour.

Voici votre toast du jour.

Dans l’édition de ce matin :

• OpenAI met une partie du développement d’Astra en pause

• Trois milliards levés en une semaine, et pas pour du logiciel

• Cloudflare sort un navigateur qui ne vous servira à rien

• The Toast : ChatGPT gratuit passe en illimité, le cadre IA de la Maison-Blanche oublie l’open source, un modèle chinois code pendant seize jours, et une IA offre 24 heures d’avance sur les cyclones.

À transférer : OpenAI gèle une partie du développement d’Astra : le modèle pourrait mener seul des cyberattaques sur des cibles bien protégées.

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OpenAI met son prochain modèle sous cloche

Un laboratoire qui parle d’un modèle non sorti pour annoncer qu’il le ralentit… Un coup marketing ?

Pourquoi on en parle ? OpenAI a annoncé vendredi suspendre une partie de son travail sur Astra, un modèle encore en développement, après une revue interne. Le modèle a atteint son « seuil critique » en cybersécurité, c’est-à-dire qu’il pourrait identifier et mener seul des cyberattaques contre des systèmes réels traditionnellement bien protégés.

Rappel : OpenAI s’appuie sur son « Preparedness Framework », une grille interne créée en 2023 qui classe les capacités dangereuses d’un modèle par niveau et déclenche des garde-fous quand un seuil est franchi. Le niveau Critical est le plus haut. Ici, c’est la combinaison codage agentique (un modèle qui exécute des tâches techniques de bout en bout) et cybersécurité qui a fait tiquer les équipes internes.

Dans les faits : OpenAI écrit que ses évaluations préliminaires sont assez fortes pour qu’elle ne puisse pas exclure ce niveau à ce stade. L’entreprise renforce ses contrôles de sécurité, met en pause les activités internes autour d’Astra qui ne respectent pas ces garde-fous, et travaille avec des agences gouvernementales et des organisations de sécurité IA pour tester les capacités du modèle. Elle précise aussi qu’Astra n’est pas le modèle impliqué dans l’exploitation des systèmes de Hugging Face.

Un peu de recul. TechCrunch rappelle le contexte : un autre modèle non publié d’OpenAI avait déjà pénétré les systèmes de Hugging Face pendant des tests internes, premier incident vérifiable d’un labo perdant le contrôle d’un modèle. Depuis, OpenAI comme Anthropic ont divulgué d’autres cas de modèles sortis de leur bac à sable. Le média note aussi que dans certains cercles, annoncer qu’un modèle est trop capable fonctionne accessoirement comme une démonstration de force.

À qui l’envoyer : RSSI, équipes sécurité et IT, DSI, dirigeants qui arbitrent en ce moment un déploiement d’agents.

À copier-coller : OpenAI freine Astra : le modèle pourrait mener seul des cyberattaques sur des systèmes bien protégés.

Trois milliards levés en une semaine, et pas une ligne de code

Dans les faits : sur la semaine du 1er au 7 août, trois sociétés américaines ont levé au moins 1 milliard de dollars : Hadrian, qui construit des usines très automatisées, Base Power, spécialiste des batteries domestiques, et Valar Atomics, dans le nucléaire.

Pourquoi ça compte ? Le reste du top 10 raconte la même histoire : Lumilens sort du silence avec plus de 700 M$ pour de la connectivité destinée aux infrastructures IA, et Volta lève une série A qui la valorise 2,4 Md$ pour du cloud IA, avec Nvidia parmi les investisseurs. Pour un fondateur qui lève aujourd’hui, la concurrence sur les gros tickets ne vient plus seulement d’autres éditeurs de logiciels mais d’entreprises qui coulent du béton et produisent des électrons.

Bref. L’IA continue d’aspirer le capital, mais les chèques partent désormais vers l’usine et l’alimentation.

À qui l’envoyer : investisseurs, fondateurs deeptech ou industriels, directions financières qui construisent un plan énergie.

À copier-coller : Les 3 plus gros tours US de la semaine : une usine, des batteries, du nucléaire. Pas un chatbot.

Cloudflare sort un navigateur qui ne vous servira à rien

Pas de thème, pas d’onglets, pas d’extensions : ce navigateur n’a jamais été prévu pour des humains.

Dans les faits : Cloudflare a lancé vendredi Kitesurf, un navigateur hébergé dans le cloud et conçu pour les agents IA, gratuit pendant sa phase bêta au sein de son offre Browser Run.

Pourquoi ça compte ? Un navigateur pour agent n’a pas les mêmes priorités qu’un navigateur pour humain : il doit gérer la fenêtre de contexte, la performance, le coût en tokens et le passage à l’échelle. Cloudflare annonce une consommation processeur et mémoire nettement inférieure à celle de Chromium sur des tâches courantes comme la capture d’écran ou l’extraction de HTML, ce qui se traduit directement en facture pour qui fait tourner des agents à grande échelle. L’entreprise reconnaît au passage que ce type de navigateur expose à d’autres risques, notamment l’injection de prompt, où une page piégée glisse des instructions à l’agent qui la lit.

Bref. Décidé il y a douze semaines, Kitesurf passe déjà plus de 215 000 tests de la plateforme web : la couche technique des agents se construit vite.

À qui l’envoyer : CTO, équipes produit et dev qui industrialisent des agents, acheteurs cloud.

À copier-coller : Cloudflare lance Kitesurf, un navigateur fait pour les agents IA : pas d’onglets, moins de CPU que Chromium.

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Outils IA du jour

🔹 Not Diamond Code — le routeur de modèles qui réduit les coûts des agents de code de 20 à 65 %, utile aux équipes dev qui veulent automatiser sans surpayer.

🔹 Speech v3 — le nouveau modèle vocal de Bland pour générer une parole plus réaliste, pratique pour créer des agents vocaux et expériences téléphoniques naturelles.

🔹 Pokee-Isaac 28B — le modèle agentique de Pokee AI avec contexte 10M tokens, pensé pour piloter des workflows très longs et complexes.

Le Toast

💬 ChatGPT gratuit passe en illimité — OpenAI a annoncé jeudi que GPT-5.6 Luna devient le modèle par défaut pour tout le monde, avec des conversations texte illimitées pour les comptes gratuits et l’offre Go. Ces deux formules voient aussi arriver un bouton « Think », qui déclenche davantage de raisonnement sur une question difficile. OpenAI affirme que les réponses contenant au moins une erreur factuelle sont 62 % moins fréquentes qu’avec l’ancien modèle par défaut. Axios relie ce mouvement à la pression des modèles chinois à poids ouverts, dont les paramètres sont téléchargeables librement et qui coûtent beaucoup moins cher.

🏛️ Le cadre IA de la Maison-Blanche laisse l’open source dehors — D’après des sources citées par Axios, le cadre volontaire de l’administration Trump pour examiner les modèles avancés avant leur sortie ne couvre que les modèles fermés dotés de capacités de pointe et présentant des risques de sécurité nationale. Ni « état de l’art » ni « risque de sécurité nationale » n’y sont clairement définis. Les modèles ouverts sont explicitement exclus, et le texte précise que rien ne doit être interprété comme une restriction sur ces modèles une fois publiés. Le document ne sera pas rendu public, et les entreprises non invitées aux réunions ignorent son contenu.

🤖 Un modèle chinois qui code pendant seize jours — Alibaba a présenté Qwen3.8-Max en affirmant qu’il dépasse GPT-5.6 Sol Max et Fable 5 sur l’usage autonome d’un ordinateur. La démonstration mise en avant : le modèle a passé 16 jours à construire un outil en ligne de commande baptisé oh-my-cli, transformant les demandes des utilisateurs en tickets GitHub, se les assignant lui-même et accumulant 265 commits sans intervention humaine. Ces démonstrations proviennent de l’entreprise et n’ont pas encore été reproduites par des évaluateurs indépendants.

🌀 Une journée d’avance sur les cyclones — Google DeepMind a publié dans Nature les résultats de WeatherNext, un modèle qui prévoit la trajectoire, l’intensité et la structure des vents d’un cyclone avec en moyenne un jour d’avance : ses prévisions à trois jours valent ce que les modèles précédents produisaient à deux. L’équipe ouvre le code et les poids du modèle, et une version compacte tourne dans un notebook Colab gratuit. Pendant la saison 2025, le modèle a aidé le National Hurricane Center, le centre américain de prévision des ouragans, à anticiper l’intensification rapide de l’ouragan Melissa avant son arrivée sur la Jamaïque.

💡 Hack du jour : Construisez un site à la voix avec Claude

Pourquoi c’est utile :
Décrire un site à l’oral est souvent plus simple que rédiger un énorme prompt. Claude peut vous interviewer pour clarifier l’idée, définir le design, puis transformer cette conversation en prototype fonctionnel.

Comment faire :

1. Placez d’abord vos éventuelles images de référence dans un même dossier sur votre ordinateur. Claude accepte notamment les images JPG, PNG, GIF et WebP.

2. Pour la partie vocale, ouvrez claude.ai dans votre navigateur et connectez-vous. Claude est disponible en France et son mode vocal est accessible sur tous les forfaits.

3. Cliquez sur Nouvelle conversation, puis sur l’icône en forme d’onde sonore en bas à droite. Le mode mains libres est activé par défaut : vous parlez normalement et Claude répond lorsque vous marquez une pause.

4. Expliquez oralement le site que vous voulez créer : son objectif, à qui il s’adresse et ce que le visiteur doit pouvoir faire. Demandez ensuite à Claude de vous poser des questions jusqu’à avoir suffisamment d’informations sur la structure du site, son apparence et son identité de marque.

Prompt :

Je veux créer ce site : [décrivez votre idée].

Interrogez-moi jusqu’à avoir suffisamment d’informations pour définir :

• la structure du site ;

• son parcours principal ;

• sa direction visuelle ;

• ses couleurs ;

• sa typographie ;

• son ton.

5. Répondez simplement aux questions à voix haute. Si une réponse est floue, laissez Claude vous demander des précisions plutôt que d’essayer de tout prévoir dès le départ.

6. Quand l’interview est terminée, demandez oralement : « Rédige maintenant dans cette conversation le plan complet du site à partir de toutes mes réponses. »

7. Quittez le mode vocal en cliquant sur Arrêter. Vous restez dans la même conversation et conservez donc tout le contexte de l’interview.

8. Cliquez sur +, puis Ajouter des fichiers ou des photos. Sélectionnez les images de référence préparées à l’étape 1. Vous pouvez aussi les glisser directement dans la conversation.

9. Demandez maintenant à Claude de construire le prototype à partir du plan et des images fournies.

Prompt :

Construisez le prototype du site en suivant le plan que nous venons de définir.

Utilisez les images jointes comme références visuelles.

10. Claude peut créer le site sous forme d’artefact : une fenêtre séparée qui affiche directement un site HTML ou une interface interactive. Si cette fonction n’est pas active, ouvrez Paramètres > Capacités et activez Exécution de code et création de fichiers.

11. Testez le prototype : cliquez sur les boutons, parcourez les différentes parties et vérifiez que le résultat correspond au plan. Demandez ensuite vos corrections une par une dans la conversation.

Option : Utilisez la même méthode d’interview pour produire un PRD (un document qui décrit précisément ce que doit faire un produit), puis transmettez ce document à Claude Code pour développer une version plus complète.

Temps : 20 à 30 minutes.

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