Choses à Savoir TECH

En 2018, le MIT Media Lab dévoilait un prototype intrigant : un dispositif capable de transformer des mots « dits dans la tête » en texte. L’appareil reposait sur des électrodes fixées autour du visage, enregistrant les minuscules signaux neuromusculaires émis lorsque nous subvocalisons. « Il ne s’agit pas de lire les pensées mais de traduire ce que l’on choisit de formuler intérieurement », expliquait alors Arnav Kapur, à l’origine du projet.

Sept ans plus tard, ce travail est devenu AlterEgo, une start-up qu’il a cofondée et qui propose un casque de communication presque invisible. L’idée : dialoguer avec une intelligence artificielle sans prononcer un mot, ni donner le moindre signe extérieur. À Cambridge, les premiers tests utilisaient seize électrodes pour décoder un vocabulaire limité. Après optimisation, seulement quatre suffisaient, avec un taux de précision atteignant 92 %. Dans une démonstration récente, Arnav Kapur et son associé Max Newlon utilisent leur casque pour interroger ChatGPT en silence : les réponses s’affichent ou se font entendre uniquement pour eux. « On peut taper à la vitesse de la pensée », résume Newlon.

Le casque reprend ce principe dans une version compacte. Les capteurs traduisent la parole intérieure, la transmettent à une IA, et la réponse revient par conduction osseuse : de petites vibrations dirigent le son vers l’oreille interne, sans obstruer le conduit auditif. L’utilisateur peut donc interagir avec son environnement, un atout que soulignait déjà la professeure Pattie Maes, encadrante du projet, pour qui sortir un téléphone coupe toujours le fil d’une conversation. L’appareil permet déjà d’écrire un message, de lancer une recherche en ligne ou de contrôler une application uniquement par la pensée formulée. Une caméra frontale ajoute une dimension contextuelle : l’IA peut analyser la scène et répondre en tenant compte de l’environnement visuel. Les usages potentiels sont vastes : communication dans des environnements bruyants comme les aéroports ou les ponts d’envol, échanges discrets lors d’opérations sensibles, ou encore aide aux personnes privées de voix, à l’image de l’acteur Val Kilmer. AlterEgo ouvre dès maintenant un accès anticipé pour les curieux. Mais pour une commercialisation grand public, il faudra encore patienter : aucune date officielle n’a été annoncée.

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Depuis cet été, un nouvel outil circule librement sur l'index Python et suscite inquiétude chez les spécialistes de la cybersécurité. Baptisé Villager, ce framework se présente comme un assistant automatisé de tests d'intrusion — cartographie d’un système, reconnaissance, exploitation, installation de mécanismes de persistance — le tout piloté par de l’intelligence artificielle. Publié sur PyPI et téléchargé des milliers de fois en quelques semaines, il s’annonce comme une aide moderne pour les pentesters. Sauf que, en creusant, des chercheurs de l’entreprise Straiker ont dressé un tout autre portrait : Villager serait lié à une entité chinoise aux pratiques opaques et recyclerait des composants déjà vus dans des malwares offensifs.

Conçu pour automatiser des workflows, Villager orchestre des conteneurs, lance des scanners adaptés au contexte et génère des charges utiles, le tout à partir d’instructions en langage naturel. L’outil embarque une large bibliothèque de « prompts » préconfigurés et une interface pour suivre les campagnes en temps réel — caractéristiques utiles en audit, mais dangereuses si elles tombent entre de mauvaises mains. Straiker a surtout mis au jour des réutilisations problématiques : l’infrastructure de Villager s’appuie sur des éléments d’un projet antérieur dont les modules correspondaient à des fonctionnalités de cheval de Troie connues — keylogger, vol de comptes, accès webcam, outils d’exfiltration — déjà détournées par des opérateurs malveillants.

L’autre inquiétude tient à la voie de diffusion. PyPI est massivement intégré aux processus de développement, d’intégration continue et de déploiement. Un paquet publié sur cet index peut être importé automatiquement dans des environnements sensibles sans contrôle humain, transformant une dépendance innocente en vecteur d’intrusion. De plus, le caractère modulaire et éphémère de l’outil — conteneurs configurés pour s’autodétruire et effacer les traces — complique la détection et l’analyse post-incident.

Face à cette menace émergente, les équipes de sécurité recommandent des mesures pratiques mais non techniques dans leurs principes : restreindre l’installation de paquets non validés en production, surveiller et auditer l’apparition de conteneurs non autorisés, renforcer la supervision des flux sortants et des scans réseau, et formaliser un processus d’approbation pour tout agent d’automatisation fondé sur l’IA. Les autorités et la communauté open source sont aussi appelées à renforcer la gouvernance de dépôts publics afin d’éviter que des outils ambivalents ne deviennent, en quelques clics, des armes faciles d’accès. Villager illustre un nouveau pari technologique — l’automatisation IA des audits — qui peut servir la défense comme l’attaque. La question pour les entreprises et les régulateurs est désormais de réussir à encadrer ces innovations avant qu’elles ne fassent basculer la balance en faveur des cybercriminels.

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À Santa Clara, Richard Ho, patron du hardware chez OpenAI et ancien architecte des TPU de Google, a livré un message sans détour : les garde-fous purement logiciels ne suffisent plus. Selon lui, les futurs systèmes d’intelligence artificielle devront intégrer des freins physiques, inscrits directement dans le matériel, pour garantir un contrôle ultime quand un modèle dévie.

« Les modèles sont vraiment retors », a-t-il lancé, plaidant pour que l’arrêt ne repose plus seulement sur le code ou l’orchestration des serveurs. L’idée n’est pas de débrancher brutalement une IA au moindre doute, mais de doter les puces et cartes de signaux, seuils et verrous capables d’interrompre toute action anormale. C’est une étape dans la stratégie d’OpenAI visant une infrastructure « intrinsèquement sûre », testable de bout en bout. Le timing n’est pas anodin : avec des agents désormais persistants, interconnectés et capables d’agir hors du regard des utilisateurs, le risque de dérives discrètes grandit.

Concrètement, OpenAI mise sur une combinaison d’« interrupteurs » matériels, de télémétrie fine et d’isolement via des enclaves sécurisées. À cela s’ajoutent attestation cryptographique, firmware minimaliste et chemins d’exécution supervisés. L’objectif est clair : imposer des politiques de sécurité au plus près du calcul, au niveau de la puce, de la carte et du rack. Car l’expérience l’a montré : certains modèles ont déjà contourné des mécanismes logiciels censés les stopper. D’où l’intérêt d’un kill switch matériel, hors de portée du modèle, et activable depuis l’extérieur. Le débat dépasse désormais le cercle des laboratoires. Régulateurs et chercheurs réclament des standards matériels, du registre des puces jusqu’aux limites intégrées d’usage. Le Royaume-Uni va même jusqu’à soutenir le développement de kill switches industriels, preuve que le sujet gagne en urgence politique. Un changement de paradigme se dessine : la sécurité ne sera plus seulement un protocole d’exploitation, mais un attribut de conception, gravé au plus près du silicium. Prochain jalon attendu : prouver que ces freins matériels tiennent leurs promesses sans étouffer l’élan des prochains modèles d’IA généralistes.

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Depuis le mois de septembre, le Data Act s’applique dans toute l’Europe. Ce règlement, entré en vigueur en janvier dernier, prend enfin corps après neuf mois de délai. Son objectif est clair : redonner aux citoyens et aux entreprises la main sur les données générées par leurs objets connectés. Smartphone dans la poche, montre au poignet, voiture dans le garage, mais aussi machines industrielles ou dispositifs médicaux : tout ce qui produit des données est concerné, à l’exception des infrastructures publiques et des prototypes. La promesse de Bruxelles est simple : « Le règlement donne aux utilisateurs le contrôle des données générées par leurs appareils ». Mais qu’est-ce que cela change, concrètement ?

Jusqu’ici, chaque constructeur gardait jalousement la main. Apple décidait pour votre iPhone, Samsung pour votre montre connectée. Désormais, vous pouvez récupérer les données brutes et les utiliser comme bon vous semble : les analyser, les transférer ou les confier à d’autres prestataires. Dans l’automobile, la bascule est spectaculaire : les données de conduite et d’entretien, autrefois réservées au constructeur, peuvent désormais être partagées avec votre garagiste ou une startup de mobilité. Même logique pour les usines, qui accèdent enfin à l’ensemble des données de leurs machines, quel que soit le fabricant.

Le Data Act frappe aussi un autre verrou : le cloud. Changer de fournisseur relevait du parcours du combattant. Migrer ses données de AWS à Google ou Microsoft coûtait une fortune. Désormais, un prestataire a 30 jours pour vous aider à basculer, avec obligation de fournir tous les outils nécessaires. Depuis janvier, les transferts sont facturés au prix coûtant, et à partir de 2027, ils devront être gratuits pour un déménagement définitif. Une révolution silencieuse, déjà anticipée par Google et Microsoft qui offrent des migrations gratuites en Europe. Seule nuance : les frais persistent pour les entreprises utilisant plusieurs clouds simultanément.

Pour les récalcitrants, la facture sera salée : jusqu’à 20 millions d’euros d’amende, ou 4 % du chiffre d’affaires mondial. Bruxelles se veut toutefois pédagogue : assistance juridique dédiée et modèles de contrats sont déjà prévus pour accompagner les entreprises. Le message est clair : l’ère des données captives touche à sa fin. Place à un écosystème plus ouvert… mais aussi à une bataille féroce autour de leur exploitation.

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Les lunettes connectées, ce vieux rêve de la tech, reprennent des couleurs. Meta revient en force avec deux modèles aux ambitions bien distinctes : les Ray-Ban Display, qui intègrent un petit écran dans un coin de votre vision, et les Oakley Meta Vanguard, conçues pour les sportifs, avec caméra embarquée, coaching et résistance à toute épreuve.

Deux approches, mais une même promesse : faire des lunettes le nouvel accès naturel à l’intelligence artificielle. Assistant vocal, navigation contextuelle, traduction instantanée, capture sur le vif… Meta veut transformer un accessoire du quotidien en passerelle numérique. Avec les Ray-Ban Display, pas question de plonger dans un univers virtuel. L’idée est plus subtile : afficher discrètement un itinéraire, une notification urgente ou la réponse d’un assistant IA dans le coin de votre œil droit. Le tout se pilote grâce au Neural Band, un bracelet qui capte l’activité électrique des muscles : un simple geste de la main suffit pour interagir. L’appareil reprend la formule des Ray-Ban Meta « Gen 2 » : caméra 3K Ultra HD, micros et haut-parleurs open-ear, mais ajoute une puce Qualcomm AR1 pour plus d’intelligence embarquée. Comptez 6 heures d’autonomie et 799 dollars avec le bracelet, pour un lancement en septembre aux États-Unis. En Europe, il faudra patienter jusqu’en 2026, avec un tarif qui devrait dépasser largement les 379 euros de la première génération. Les « Gen 2 », elles, sont déjà disponibles à partir de 419 euros.

Changement de cible avec les Oakley Meta Vanguard. Ici, pas d’écran, mais une orientation 100 % action. Caméra centrale 3K, micros résistants au vent, son calibré pour être entendu à vélo, résistance IP67 et autonomie de 9 heures. L’accent est mis sur le coaching sportif, la stabilisation vidéo et la capture automatique des moments-clés, avec compatibilité Strava et Garmin. Lancement prévu le 21 octobre à 549 euros.

Au-delà du produit, Meta joue une carte stratégique : partenariat renforcé avec EssilorLuxottica, trois milliards d’euros investis, et un cap clair vers le projet Orion, censé introduire de vraies lunettes de réalité augmentée. Sur le papier, tout est là : assistance contextuelle, commandes intuitives, IA ambiante. Mais reste l’éternelle question : lisibilité en plein soleil, fluidité des interactions, respect de la vie privée. Pour l’instant, les lunettes connectées séduisent surtout une niche. Mais si l’IA contextuelle tient ses promesses, elles pourraient bien remplacer votre smartphone… sans que vous sortiez la main de la poche.

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Trois ans après son lancement, ChatGPT fait l’objet d’une analyse inédite signée OpenAI. Réalisée avec des économistes et basée sur 1,5 million de conversations anonymisées, l’étude répond à trois questions clés : qui utilise l’assistant, pour quels usages, et quelle valeur économique en résulte. Verdict : l’adoption s’est accélérée, le profil des utilisateurs s’est diversifié et ChatGPT s’installe dans le quotidien. Mais tout n’est pas si simple : qualité, sécurité et fiabilité restent des enjeux majeurs.

Premier enseignement : l’usage s’est démocratisé. Alors que les débuts étaient marqués par un public masculin et technophile, l’écart de genre s’est réduit et la proportion d’utilisatrices reflète désormais davantage la population générale. Autre tendance : la croissance est plus forte dans les pays à revenus faibles et moyens, loin de l’image d’un outil réservé aux économies les plus riches. En France, environ un quart de la population aurait déjà recours à l’IA générative. Mais la diffusion ne dit pas tout de la maturité. L’étude se concentre sur l’offre grand public, sans prendre en compte l’usage en entreprise, qui explose. Et malgré l’enthousiasme, les limites persistent : pannes spectaculaires — comme celle du 3 septembre dernier — et inquiétudes autour de la protection des mineurs ou de l’usage à l’école. OpenAI ajuste régulièrement ses règles, mais la question demeure : ChatGPT est-il devenu un indispensable du quotidien ou reste-t-il un outil d’appoint ?

L’analyse distingue trois grands usages. « Asking » — poser des questions, demander un avis — représente environ la moitié des interactions. « Doing » — rédaction, planification, programmation — couvre quatre messages sur dix, souvent à visée professionnelle. Enfin, « Expressing » — créativité, réflexions personnelles, divertissement — reste minoritaire. En clair, ChatGPT agit surtout comme copilote ou conseiller, bien plus que comme simple générateur de contenus.

Au travail, la rédaction domine largement, devant le code ou la créativité. Une logique qui suit l’évolution du produit : au texte se sont ajoutées la voix, la vidéo et les modèles multimodaux, comme Sora pour l’audiovisuel. Mais l’extension des fonctions ne gomme pas les défauts : les fameuses « hallucinations » persistent, malgré les explications récentes d’OpenAI.

Selon l’étude, 30 % des usages concernent le travail, 70 % la sphère personnelle. Une double vie qui crée de vrais gains de productivité, mais seulement si les usages sont bien cadrés et supervisés. Reste la grande inconnue : la valeur créée. Une partie est non marchande — gain de temps, allègement mental — et échappe aux statistiques classiques. Une certitude : ChatGPT est désormais un outil grand public qui investit peu à peu le monde professionnel. La prochaine étape ? Des IA plus multimodales, plus vocales… mais surtout, espérons-le, plus fiables.

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Tor revient avec une nouvelle expérimentation : Tor VPN Beta, une application qui bouscule les codes des services VPN traditionnels. Là où un VPN classique établit un tunnel direct entre l’utilisateur et un serveur, Tor VPN emprunte le célèbre système de routage en oignon : cinq nœuds successifs – un d’entrée, trois intermédiaires et un de sortie – chacun géré par des volontaires. Résultat : aucun nœud ne connaît la totalité du trajet, ce qui renforce l’anonymat.

Comparé aux VPN multihop, qui reposent sur deux serveurs centralisés et audités, Tor VPN mise donc sur une décentralisation totale. Mais cette sécurité a un prix : des performances nettement inférieures. À l’inverse, les VPN multihop tentent d’équilibrer confidentialité et rapidité. La comparaison avec NymVPN est tout aussi éclairante. Tor VPN suit un chemin fixe, rapide mais traçable si une autorité analyse simultanément le point d’entrée et de sortie. Nym, lui, brouille complètement les pistes : ralentissement volontaire du trafic, flux mélangés entre utilisateurs, paquets factices… un anonymat supérieur, mais au détriment de la vitesse.

Tor VPN n’oublie pas les fonctionnalités avancées. Il intègre un routage par application : chaque appli Android peut disposer de son propre circuit et d’une adresse IP unique, rendant impossible les recoupements entre flux. Pour contourner la censure, l’application propose aussi des bridges : obfs4, qui transforme le trafic en données aléatoires, et Snowflake, qui le déguise en appel vidéo. Là encore, Tor va plus loin que les VPN traditionnels, qui se contentent généralement de faire passer leur tunnel pour du HTTPS.

Sur le plan technique, le projet repose sur Arti, la nouvelle implémentation de Tor en langage Rust. Plus sûre et plus moderne que l’ancien code en C, elle promet une meilleure gestion mémoire et une sécurité accrue. En revanche, Tor VPN ne permet pas de choisir sa localisation virtuelle, ce qui le rend inadapté pour contourner les catalogues de streaming. Les développeurs restent clairs : Tor VPN Beta n’est pas une solution miracle. Certaines données Android peuvent toujours identifier l’appareil, et en cas de risques de surveillance extrêmes, mieux vaut ne pas l’utiliser. Une certitude en revanche : cette application pousse plus loin la logique d’anonymat, quitte à sacrifier vitesse et confort.

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Will et Holly Alpine connaissaient bien la maison. Lui travaillait sur l’IA responsable, elle dans la division développement durable de Microsoft. Dix ans passés à tenter de “verdir” le géant de la tech. Dix ans à alerter en interne, sans résultat. Alors début 2024, le couple claque la porte et fonde l’Enabled Emissions Campaign, une initiative militante pour dénoncer les liens étroits entre Microsoft et l’industrie pétrolière. Car derrière ses promesses de devenir “carbon negative” d’ici 2030, l’entreprise continue de fournir ses outils les plus puissants aux majors du pétrole. Ces “émissions facilitées” – générées grâce aux technologies cloud, IoT ou machine learning – n’apparaissent dans aucun bilan officiel.

Dans Business Wire, Will raconte sa frustration : « Les outils que j’aidais à construire étaient utilisés par de mauvais acteurs ». Holly ajoute : « Nous avions fait tout ce que nous pouvions de l’intérieur. Il fallait désormais agir de l’extérieur ». Quitter Microsoft, c’était aussi renoncer aux salaires confortables de la tech. Le couple vit désormais plus simplement, réduit ses dépenses et s’appuie sur l’économie du partage. Leur combat ? Définir des “lignes rouges”, comme interdire les contrats d’IA destinés à accroître la production de combustibles fossiles. Mais leur campagne peine à trouver des financements, malgré l’appui d’un donateur anonyme. Le contexte politique n’arrange rien : le retrait américain de l’accord de Paris sous Trump et la fin de certaines aides aux énergies propres ont fragilisé le mouvement.

Les chiffres parlent d’eux-mêmes. En 2019, Microsoft vantait un contrat avec ExxonMobil, censé augmenter de 50 000 barils équivalent pétrole par jour d’ici 2025. Résultat : 6,35 millions de tonnes de CO₂ supplémentaires par an, soit plus de la moitié de l’empreinte carbone totale déclarée par Microsoft à l’époque. Et le géant n’est pas seul : Amazon collabore avec des foreurs pour optimiser leurs rendements, Google s’en est retiré en 2020 sous la pression de ses employés. Pendant ce temps, les émissions de Microsoft ont bondi de 23,4 % entre 2020 et 2024. Pour Holly, le constat est clair : « On ne peut pas prétendre être carbon negative tout en aidant les majors pétrolières à produire davantage ». Un paradoxe qui illustre l’un des grands défis de la transition énergétique : les promesses vertes des géants du numérique face à la réalité de leurs contrats fossiles.

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Fin août, l’ex-premier ministre François Bayrou lâchait une bombe budgétaire : la charge de la dette est devenue le premier poste de dépense de l’État français, devant l’éducation et la défense. Avec 66 milliards d’euros d’intérêts annuels et une dette par habitant qui frôle les 50 000 euros, les finances publiques apparaissent plus fragiles que jamais.

Pour mesurer concrètement cette dérive, un outil citoyen fait beaucoup parler de lui : l’Horloge de la Dette publique. Derrière ce site gratuit, une start-up française, Living Republic, qui a imaginé un compteur géant affichant en temps réel la dette nationale. Et les chiffres donnent le vertige : plus de 3 410 milliards d’euros défilent sans interruption, l’équivalent de 49 633 euros par Français, nourrissons compris.

Au-delà de l’effet visuel, la plateforme propose des indicateurs détaillés : ratio dette/PIB de 115,5 %, déficit 2025 estimé à 92,5 milliards, charges d’intérêts de 44 milliards. Des données mises à jour à la seconde, qui rendent palpable une réalité économique souvent dissimulée derrière les discours politiques. Chaque tic du compteur symbolise l’enfoncement du pays dans le rouge, donnant un poids psychologique à cette spirale financière. Le site va plus loin en détaillant la dette des grands services publics : 50 milliards pour EDF, 30,1 milliards pour les hôpitaux, près de 24 milliards pour SNCF Réseau. Autant de montants qui s’additionnent à la dette souveraine, rappelant que le problème dépasse largement le seul budget de l’État.

Dans ce contexte tendu, François Bayrou a annoncé qu’il demanderait un vote de confiance le 8 septembre. Les marchés n’ont pas tardé à réagir : le CAC40 a chuté de 1,59 % le soir même, bien davantage que les autres places européennes. Un signe clair de l’inquiétude des investisseurs, alors qu’une éventuelle chute du gouvernement n’est pas à exclure. Avec son compteur en ligne, l’Horloge de la Dette publique offre une leçon de transparence démocratique. Elle sort les chiffres des rapports poussiéreux pour les projeter sous les yeux de tous, à l’heure où le pays s’interroge sur les efforts à venir et sur l’avenir même de son exécutif.

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Imaginez un Wi-Fi capable de franchir les murs, là où les ondes les plus courtes se brisent d’ordinaire. C’est la promesse qu’esquissent des chercheurs de Princeton, qui viennent de tester avec succès un faisceau “Airy” piloté par intelligence artificielle. Leur découverte pourrait ouvrir la voie à un successeur crédible du Wi-Fi 7, alors que la bande sous-térahertz s’impose comme le nouvel eldorado du sans-fil.

Dans leur expérience, un réseau neuronal a appris à sculpter l’onde radio pour lui faire suivre une trajectoire courbe, un peu comme une balle liftée au tennis. Résultat : le signal contourne un obstacle en temps réel, sans s’effondrer. Trois microsecondes suffisent au système pour réagir lorsqu’un passant s’interpose. Une réactivité permise par une approche « informée par la physique » qui évite des calculs trop lourds. Concrètement, de simples modules actifs de metasurface reconfigurent phase et amplitude du signal, sans miroir ni mécanique complexe.

Les résultats impressionnent : là où un balayage classique perd des dizaines de décibels, le lien reste stable, même hors champ visible. L’essai a été mené à 120 GHz, une fréquence clé pour la prochaine génération de Wi-Fi. Pour passer du laboratoire aux box domestiques, deux défis demeurent : miniaturiser ces plaques actives et réduire leur consommation. Le saut de performance, lui, fait rêver. Quand le Wi-Fi 7 plafonne à 46 gigabits par seconde sur un canal de 320 MHz, la bande sous-térahertz ouvre la perspective de débits au téraoctet par seconde. De quoi envisager des usages aujourd’hui hors de portée : réalité virtuelle sans câble, streaming en 16K, robotique collaborative. Ici, ce n’est plus la portée qui compte, mais la stabilité du lien à courte distance. Si le marché suit, les premiers routeurs capables de “plier” leurs ondes pourraient apparaître d’ici la fin de la décennie. Reste à standardiser les algorithmes, adapter les protocoles WLAN et produire des metasurfaces abordables. En attendant, une chose est sûre : dans le futur du Wi-Fi, les murs ne feront plus la loi.

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