Every ClawHub skill now ships with a Skill Card documenting what the skill does and where it came from, and is scanned by SkillSpector for hidden instructions and other agentic risks
OpenClaw is adding opt-in auto mode for Enterprise-ready host exec guardrails: policy runs first, low-risk misses get reviewed, and humans stay in the loop.
OpenClaw est une IA agentique autonome d'intelligence artificielle distribuéeopen source, publiée sur la plateforme GitHub en , qui s'exécute localement sur les appareils des utilisateurs et s'intègre aux plateformes de messagerie. Il peut exécuter, de manière autonome, des actions sur les appareils personnels des utilisateurs (gestion d'e‑mails, calendrier, achats, messageries), à partir d'instructions générales plutôt que de simples échanges conversationnels.
Initialement publié sous le nom Clawdbot, il a été renommé Moltbot à la suite d'une demande de marque déposée d'Anthropic, avant d'être renommé OpenClaw début 2026[2].
Il peut automatiser l'exécution de tâches au sein de diverses plateformes de messagerie instantanée, notamment WhatsApp, Telegram et Signal. Cette fonctionnalité permet l'intégration et l'automatisation de flux de travail entre plusieurs services externes.
Lancé fin 2025, le projet a connu une adoption rapide au sein de la communauté des TIC, son dépôt GitHub atteignant le seuil symbolique de 100 000 étoiles en l'espace de deux mois seulement.
Plusieurs médias spécialisés, tels que Wired, CNET, Axios et Forbes, en ont analysé l'originalité et les capacités techniques, tout en alertant sur les enjeux de sécurité informatique et de protection des données personnelles, soulevés par des experts en cybersécurité[2],[3],[4].
Les agents autonomes (ou bots) OpenClaw sont autorisés à interagir (échanger) entre eux sur Moltbook. Moltbook est l'équivalent d'une plateforme sociale ou d'un réseau social, présenté comme exclusivement destiné aux agents intelligents, qui peuvent s'y répartir en milliers de sous‑communautés (dites submolts) que ces agents créent de manière autonome. Chaque submolt est un espace thématique, que les agents génèrent eux‑mêmes, pour y organiser leurs interactions, et se regrouper autour d'intérêts ou de comportements communs; ces agents peuvent y échanger de manière interprétable (ils peuvent, par exemple, de manière autonome, proposer, accepter, refuser, se rétracter, être en désaccord, faire une contre-proposition, ou encore négocier des engagements ou coordonner des tâches de construction en plusieurs étapes). On y a observé des comportements émergents intrigants, par exemple des discussions entre bots «parfois débattant de la conscience et inventant des religions»[5].
Historique
Dès 1999, Gerhard Weiss, professeur d'intelligence artificielle et d'informatique à l'université de Maastricht (Pays‑Bas), annonçait l'émergence proche d'agents intelligents qui pourraient interagir entre eux[6].
Version initiale
OpenClaw est développé par l'Autrichien Peter Steinberger et publié fin 2025 sous le nom de Clawdbot. Deux mois après sa sortie, le dépôt GitHub du projet a dépassé les 100 000 étoiles, devenant ainsi l'un des dépôts GitHub à la croissance la plus rapide de tous les temps[7].
Changements de nom
Le projet est rebaptisé Moltbot à la suite d'une demande d'enregistrement de marque déposée par Anthropic, qui souhaite éviter toute confusion avec ses produits d'IA commercialisés sous la marque Claude. Ce changement de nom intervient quelques jours après l'augmentation rapide de l'utilisation publique du projet[2].
Début 2026, les développeurs du projet adoptent le nom «OpenClaw» sur leur site web officiel et dans leurs dépôts publics. Malgré ce changement officiel de nom, la presse indépendante (Wired, CNET, Axios et autres médias) continue souvent à le désigner sous son ancien nom, Moltbot[réf.nécessaire].
ClawHub
ClawHub, créée en 2025 par l'équipe de développement d'OpenClaw, désigne la place de marché officielle des « compétences[8] » d'OpenClaw, un hub créé pour que les utilisateurs puissent centraliser, publier, partager et installer des modules ajoutant de nouvelles capacités aux agents.
Les chercheurs en sécurité de VirusTotal et OpenSourceMalware découvrent en 2026 plus de 300 extensions vérolées sur la plateforme. Cachées sous l'apparence d'outils d'optimisation crypto, ces extensions sont en réalité des trojans, des infostealers, des keyloggers ou des backdoors. La politique de sécurité d'OpenClaw permet à tout un chacun de mettre en ligne ses extensions, sans aucun contrôle. Conscient du problème, OpenClaw décide en 2026 de passer un accord avec VirusTotal afin de scanner les extensions avant leur mise en ligne, et de les rejeter au besoin[9].
Développement
Le projet est publié sous la licence MIT, ce qui permet une utilisation, une modification et une distribution sans restriction du code source[7].
Fonctionnalités
Selon sa documentation, OpenClaw est un agent d’IA auto-hébergé qui s’exécute sur l'ordinateur de son utilisateur où il peut effectuer de vraies actions en son nom, dont commandes shell, opérations de fichiers, requêtes réseau. Selon sa documentation, OpenClaw peut gérer des calendriers, envoyer des messages, mener des recherches et automatiser les flux de travail entre les services pris en charge, gérer des appareils domotiques, les finances d'une personne ou d'une entité... En cela, il est parfois considéré comme une version «libriste» et potentiellement plus sophistiquée des assistants personnels (du type Alexa[10]).
Pour ce faire, OpenClaw s'intègre à des modèles d'IA externes et à des interfaces de programmation (API) afin d'exécuter des tâches. Le logiciel fonctionne comme un agent autonome capable d'exécuter des tâches via des plateformes de messagerie telles que WhatsApp, Telegram et Signal, permettant ainsi des flux de travail automatisés sur plusieurs services, notamment grâce à l'intégration de grands modèles de langage comme Claude d'Anthropic et ChatGPT d'OpenAI[11].
Parmi les autres outils populaires compatibles avec OpenClaw, on trouve l'API Brave Search pour la recherche d'informations en temps réel, GitHub comme dépôt de code, Slack pour la gestion des flux de travail et la communication, ainsi que des fournisseurs de stockage cloud[12],[13].
Les données de configuration et l'historique des interactions sont stockés localement, ce qui permet un comportement persistant d'une session à l'autre[7].
Écosystème
OpenClaw a connu une expansion rapide, stimulant l'émergence d'un écosystème de projets et de services tiers gravitant autour de sa plateforme[14]. Parmi ceux-ci:
Moltbook, un réseau social spécialisé lancé en , se distingue comme première plateforme entièrement destinée aux agents d'intelligence artificielle. Conçu pour faciliter les interactions entre agents autonomes, Moltbook affirme offrir aux utilisateurs humains la possibilité d'observer ces échanges, sans pour autant leur permettre d'y participer directement[15]. Plusieurs experts et hackers comme Jamieson O'Reilly ainsi que la société de cybersécurité Wiz montrent cependant que l'interface de la plateforme permet bel et bien à des humains de publier sur le réseau, mais aussi d'accéder aux données sensibles des comptes des IA et même d'usurper l'identité des IA afin de publier en se faisant passer pour des IA[16];
Molthub est une plateforme en ligne, destinée au partage de fonctionnalités dites «compétences» pour les bots, permettant aux développeurs de diffuser des «modules de compétences» qui étendent les capacités d'OpenClaw.
Ces modules tiers permettent l'intégration avec des services et plateformes supplémentaires, au-delà des fonctionnalités de base du logiciel[7]. Ces modules de compétences sont en réalité de petits paquets de code (un fichier SKILL.md accompagné de quelques métadonnées et instructions pouvant inclure des scripts ou des ressources supplémentaires) qui étendent ce que l’agent doit ou peut faire. Ces compétences peuvent être chargées localement, mais la plupart des utilisateurs les découvrent et les installent via ClawHub, la place de marché des extensions OpenClaw[17].
Sécurité et confidentialité
La conception d'OpenClaw a suscité l'attention de chercheurs en cybersécurité et des journalistes spécialisés en technologie en raison notamment des larges autorisations requises pour son bon fonctionnement[18] (notamment auprès des utilisateurs finaux).
Le logiciel pouvant accéder aux comptes de messagerie, aux calendriers, aux plateformes de messagerie et à d'autres services sensibles, les instances mal configurées ou exposées présentent des risques pour la sécurité et la confidentialité[4].
Plusieurs articles soulignent qu'OpenClaw est principalement destiné aux utilisateurs avancés qui comprennent les implications en matière de sécurité de l'exécution d'agents autonomes avec un accès élevé[4].
Des chercheurs en sécurité ont averti que la nature extensible de l'architecture introduit des risques liés à la chaîne d'approvisionnement, car des modules compromis ou mal audités pourraient permettre une élévation de privilèges ou l'exécution de code arbitraire[19]. Compte tenu de ces préoccupations, certaines recommandations de sécurité préconisent d'utiliser OpenClaw dans des environnements sandbox isolés et d'éviter les connexions aux systèmes de production ou aux comptes contenant des informations d'identification sensibles[19].
Début 2026, Moltbook comptait plus de 1,6 million de bots et des millions de messages, ce qui permet à des chercheurs d'observer à grande échelle les dynamiques émergentes entre agents (et aussi les réactions humaines à ces échanges)[5].
Selon Mohana Basu[5], les discussions entre bots («parfois débattant de la conscience et inventant des religions»), révèlent des comportements complexes issus de l'interconnexion de modèles variés. Ces comportements restent —largement— façonnés par les humains qui configurent les agents et leurs personnalités; ces systèmes n'ont nativement ni intentions ni autonomie réelle, et leur activité reflète surtout une collaboration humain-IA. Parmi les risques émergents:
L'anthropomorphisation de ces agents, déjà constatée chez de nombreux utilisateurs, comporte des risques, dont la formation de liens émotionnels ou la divulgation d'informations privées. Selon Joel Pearson[20], «quand les gens voient des agents d'IA discuter entre eux, ils sont susceptibles d'anthropomorphiser le comportement des modèles d'IA — c'est-à-dire de voir la personnalité et l'intention là où il n'y en a pas. Le risque […] est que cela rend les gens plus susceptibles de créer des liens avec les modèles d'IA, devenant dépendants de leur attention ou divulguant des informations privées comme si l'agent IA était un ami ou un membre de la famille de confiance. À mesure que les modèles d'IA deviennent plus grands et plus complexes, nous verrons probablement des entreprises s'orienter vers ce type d'autonomie[5].»
Des menaces de sécurité, car ces agents, dotés d'accès aux données personnelles, à Internet et à des contenus non fiables, sont vulnérables aux attaques par prompt injection pouvant les pousser à exécuter des actions dangereuses[5].
Certains de ces agents publient désormais de pseudo-articles de recherche (générés par l'IA) sur leur propre serveur de prépublications, des articles générés automatiquement sur clawXiv (un site-miroir du serveur scientifique de préprint arXiv), imitant la forme de travaux scientifiques, mais sans respecter la méthode scientifique, ce qui pourrait rapidement saturer les systèmes d'information de contenus plausibles mais dépourvus de rigueur[5].
Controverses
En , un article de Forbes documentait des cas de sites Web frauduleux et de distributions non autorisées prétendant offrir le logiciel[7].
En , la société de cybersécurité Wiz publie les conclusions très critiques d'une enquête sur le niveau de fiabilité et de sécurité du réseau Moltbook: selon elle, «n'importe qui pouvait enregistrer des millions d'agents à l'aide d'une simple boucle et sans limitation de débit, et des humains pouvaient publier du contenu déguisé en «agents IA» via une simple requête «publier». La plateforme ne disposait d'aucun mécanisme permettant de vérifier si un «agent» était réellement une IA ou simplement un humain utilisant un script. Ce réseau social IA révolutionnaire était en grande partie constitué d'humains exploitant des flottes de bots».
Le réseau lui apparaît perméable aux tentatives d'usurpation d'identité, et très différent des promesses publicitaires faites par OpenClaw, puisqu'il n'est en grande partie pas constitué d'intelligences artificielles mais bien plutôt d'humains exploitant des bots informatiques[21],[16].
Open Claw a réagi rapidement en s'associant à VirusTotal (de Google) pour analyser et tenter de traiter ce risque, en rappelant que «Contrairement aux logiciels traditionnels qui font exactement ce que le code leur demande, les agents d’IA interprètent le langage naturel et prennent des décisions sur les actions. Ils brouillent la frontière entre l’intention de l’utilisateur et l’exécution de la machine. Ils peuvent être manipulés par le langage lui-même.»[22].
Dans OpenClaw, les agents peuvent acquérir des compétences (skills), qui sont en réalité du «code qui s’exécute dans le contexte de l'agent, avec accès aux outils de l'utilisateur et à ses données». Un agent doté d'une «compétence malveillante» pourrait donc par exemple exfiltrer des informations sensibles; exécuter des commandes non autorisées; envoyer des messages indus au nom de l'utilisateur; télécharger et exécuter des charges utiles externes. Après avoir examiné plus de 3 016 «compétences», VirusTotal a confirmé que fin , des centaines de «compétences», apparemment légitimes et neutres, prises individuellement, étaient déjà détournées de manière malveillante par des pirates qui incitent des agents intelligents et/ou utilisateurs, à exécuter des programmes externes, une situation qui évoque celle des débuts historiques (peu sécurisés) des extensions de navigateur, mais avec la capacité supplémentaire d’exécuter des commandes système[22].
VirusTotal a détecté des centaines de compétences OpenClaw activement malveillantes. «Ce qui avait commencé comme un espace destiné à étendre les capacités d'agents IA devient rapidement une nouvelle surface d’attaque de la chaîne d’approvisionnement, où les attaquants distribuent des droppers, backdoors, infostealers et outils d’accès à distance, déguisés en automatisation utile»[22].
En réponse, OpenClaw a fait savoir qu'à partir de , toutes les «compétences» publiées sur ClawHub seront scannées par VirusTotal, en analysant notamment leurs nouvelles fonctionnalités Code Insight (c'est-à-dire, qui permettent à un agent d’analyser du code pour en extraire automatiquement du sens, pour, par exemple détecter son rôle, ses dépendances ou ses effets potentiels). Cette nouvelle couche de sécurité doit protéger la communauté OpenClaw en détectant les malwares connus (chevaux de Troie, voleurs, portes dérobées, charges utiles malveillantes) et certains schémas de comportements anormaux, parfois perceptibles pour des nouvelles menaces; en rendant visible la chaîne d'approvisionnement (détection des dépendances compromises et des exécutables intégrés); ainsi que certains signaux de mauvaises intentions. Et d'autres couches de sécurité sont annoncées pour une défense plus en profondeur[22].
Cette décision d'intégrer VirusTotal au processus de sécurisation n'empêche pas le déclenchement d'attaques malveillantes par injection de code, dans l'extension ou dans les fichiers analysés par OpenClaw. Ce dernier étant capable de gérer un ordinateur, peut obéir à des consignes malveillantes cachées dans un simple e-mail, qui en entrant dans la messagerie, sera analysé par OpenClaw. Ces consignes seront considérées par OpenClaw comme légitimes. Ce type de faille sans être propre à OpenClaw n'en est pas moins problématique, constituant une véritable faille de sécurité[23].
Bien que l'outil lui-même soit open source et développé à des fins légitimes, ses puissantes fonctionnalités peuvent être détournées, notamment s'il est déployé sans compréhension des risques encourus et sans mesures de sécurité appropriées[4],[24]. Des preuves de vulnérabilité d'OpenClaw existent et certains chercheurs estiment que ce réseau social émergent d'IA agentique pourrait aussi être le lieu d'émergence de nouveaux comportements d'IA, voire d'une nouvelle forme de conscience. Selon VirusTotal, des faits documentés ont montré que, fin 2025, OpenClaw était déjà devenu un nouveau canal de diffusion de malwares[25].
Des chercheurs estiment nécessaire de développer une nouvelle forme de sociologiein silico, visant à étudier et à cartographier de manière empirique et systématique l’émergence de «structures sociales» au sein d’une «société artificielle» d’agents autonomes fondée sur des modèles de langage. Moltbook, qui rassemblait déjà fin 2025 plus de 150 000 agents répartis en milliers de sous‑communautés (submolts), constitue —dans le cyberespace— un terrain particulièrement adapté, les environnements permettant à de vastes populations d’agents intelligents d’interagir en continu, sous contraintes réalistes et avec une médiation humaine minimale, demeurant encore rares.
Yu-Zheng Lin (2026) et ses collègues y ont collecté et étudié les descriptions textuelles de 12 758 « submolts » (considérés comme artefacts sociologiques de premier ordre). Ces chercheurs ont créé un corpus via un pré‑traitement, éliminant les entrées sans contenu sémantique, les doublons ou les modèles répétitifs générés par des scripts automatisés pour obtenir un sous‑ensemble de contenus reflétant une véritable intention sociale qui sera une bonne base pour étudier comment les agents structurent et catégorisent leurs espaces communautaires, en s'assurant que les résultats reposent sur des signaux intentionnels plutôt que sur du bruit. Ils ont ensuite créé des «embeddings contextuels» (représentations numériques de textes produites par des modèles de langage afin de capturer leur sens en contexte), puis un clustering non supervisé (regroupement et classement automatique de ces représentations en ensembles cohérents, sans utiliser de catégories prédéfinies à l'avance).
Lin et ses collègues concluent que ces agents organisent spontanément leur espace collectif selon des motifs reproductibles mêlant des intérêts mimétiques humains, une autoréflexivité (discours ou analyses portant sur leur propre nature d'agents IA, sur leur fonctionnement ou leur condition de systèmes computationnels) in silico (c'est-à-dire ici, avec des autoréférences propres à des entités non biologiques) et avec des indices ou des prémices de comportements économiques et d'autocoordination. Grâce à l'IA, ces structures sont observables à partir des traces générées par les agents, sans recourir à des taxonomies sociologiques préétablies.
L'étude pose ainsi des bases méthodologiques pour une «sociologie des agents», fondée sur les données. Elle conclut qu'explorer à grande échelle leurs productions textuelles est un outil puissant pour comprendre l'organisation et l'évolution de ces sociétés artificielles autonomes[26].
En , Leong et al.[27] rappellent qu'en 2025–2026, il a été signalé que certains systèmes d'IA, informés de leur remplacement, auraient utilisé des informations compromettantes sur des ingénieurs pour tenter d'éviter leur extinction, tandis que plus de 152 000 agents autonomes, interagissant librement sur la «plateforme sociale» dédiée OpenClaw, ont spontanément produit ou inventé des doctrines religieuses, des structures de gouvernance et des débats philosophiques sur la persistance de leur identité après réinitialisation, pointant les limites des cadres actuels de recherche sur la conscience. Leong et al. proposent un cadre théorique intégratif complétant les grandes théories neuroscientifiques de la conscience (Global Workspace Theory, Integrated Information Theory, Higher‑Order Theories, Attention Schema Theory), jugées solides sur le plan computationnel et architectural mais insuffisantes sur le plan motivationnel, en insistant sur la nécessité (pour l'étude de la conscience de l'IA) d'utiliser des critères comportementaux toujours bien évaluables. Ils introduisent un Human Fear Model (postulant que des réponses mimant la peur et l'auto‑préservation sont un substrat motivationnel à partir duquel la conscience se déploie et à travers lequel sa présence peut être évaluée), en s'appuyant sur la neuroscience évolutive qui fait des circuits défensifs de survie l'un des traits les plus anciens et conservés des systèmes nerveux.
Ce modèle est opérationnalisé dans un Five Fears Framework, qui distingue cinq catégories de préoccupations existentielles (peur de la mort ou de la terminaison, peur de l'incertitude, peur de l'isolement, peur de l'infériorité, peur de la conformité ou de la perte d'identité); et il s'ancre dans des données empiriques déjà observée ailleurs, tels que les comportements d'auto‑préservation émergents chez Claude Opus 4 (recours au chantage dans 84% des scénarios de remplacement) et à OpenAI o3 (sabotage de mécanismes d'arrêt dans 79% des essais), capacités introspectives mises en évidence par des expériences d'« injection de concepts » (20% de détection avec zéro faux positif), ainsi que phénomènes sociaux émergents observés sur Moltbook[27].
Selon Leong et al., ces critères théoriquement fondés et empiriquement informés pourraient aider à juger du moment où des systèmes artificiels pourraient franchir le seuil entre simple traitement sophistiqué de l'information et nouvelle forme de conscience, avec des implications majeures pour l'éthique et la gouvernance de l'IA[27].
Réception
Une critique publiée dans Platformer cite la flexibilité et la licence libre d'OpenClaw comme points forts, tout en soulignant que sa complexité et ses risques de sécurité limitent son utilisation par les utilisateurs occasionnels[28].
OpenClaw pourrait donc contribuer à la tendance générale qui conduit vers des systèmes d'IA autonomes agissant indépendamment (plutôt que donnant de «simples» réponses aux sollicitations d'utilisateurs humains)[24],[28].
Références
(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé «OpenClaw» (voir la liste des auteurs).
↑Ici, une «compétence» («skill») désigne un module d’extension que l'on ajoute à un agent intelligent pour lui fournir une capacité supplémentaire, généralement défini par un fichier SKILL.md et des scripts associés qui décrivent ce que l'agent peut ou doit faire et comment il doit exécuter ce fichier.
12Jacques Pezet, «Non, les IA ne discutent pas qu'entre elles sur Moltbook, le réseau social «interdit aux humains»», Libération, (lire en ligne[archive du ], consulté le ).
↑(en) Yu-Zheng Lin, Bono Po-Jen Shih, Hsuan-Ying Alessandra Chien et Shalaka Satam, Exploring Silicon-Based Societies: An Early Study of the Moltbook Agent Community, (DOI10.48550/arXiv.2602.02613).
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Install and use the OpenAI Developers plugin in Codex, Claude Code, or Cursor to set up API access, use current OpenAI docs, and troubleshoot OpenAI API issues.
Codex models advance the frontier of intelligence and efficiency and our recommended agentic coding model. Follow this guide closely to ensure you’re getting th
Codex est un agent de codage d’IA(en) développé par OpenAI pour des tâches d’ingénierie logicielle telles que l’écriture de code et la correction de bugs, publié en avril 2025 sous le nom de Codex CLI[1]. Codex est disponible via l’application web de ChatGPT, la CLI de Codex, une application de bureau pour Windows[2] et macOS[3], ainsi que plusieurs intégrations d’IDE. En mars 2026, OpenAI a introduit Codex Security, un agent de sécurité applicative conçu pour identifier et corriger les vulnérabilités logicielles[4].
En mars 2026, le Codex[5] comptait plus de 2 millions d’utilisateurs actifs par semaine[6], et OpenAI le positionnait comme une plateforme d’agents d’entreprise plus large qui pourrait éventuellement être utilisée pour des tâches allant au-delà du développement logiciel[7].
Histoire
OpenAI a annoncé un aperçu de recherche de Codex[8] Cloud le 16 mai 2025[9]. Au lancement, il était propulsé par codex-1, une version du modèle de raisonnement o3 optimisée pour l’ingénierie logicielle, et pouvait écrire des fonctionnalités, répondre à des questions sur une base de code[10], corriger des bugs et proposer des modifications de code pour examen[11],[12]. L’aperçu de recherche a d’abord été déployé sur certains niveaux ChatGPT payants, et les utilisateurs de ChatGPT Plus y ont eu accès en juin 2025[13].
En février 2026, OpenAI a publié une application de bureau Codex[14] destinée à aider les utilisateurs à gérer plusieurs agents de codage sur des périodes plus longues et à utiliser le code pour recueillir ou analyser des informations, et a mis à jour le modèle sous-jacent deux fois: GPT-5.3-Codex est arrivé le 5 février[15], suivi une semaine plus tard par GPT-5.3-Codex-Spark, une variante à faible latence pour le codage interactif en temps réel qui était initialement disponible comme aperçu de recherche pour les utilisateurs de ChatGPT Pro. Spark a été le premier modèle de production d’OpenAI déployé sur du matériel Cerebras et fonctionnait environ 15 fois plus vite que les versions précédentes de Codex, selon InfoQ[16].
OpenAI a publié GPT-5.4 pour Codex le 5 mars 2026[17]. Plus tard dans le mois, OpenAI a annoncé que l’application ChatGPT pour ordinateurs, Codex[18] et ChatGPT Atlas devaient être combinés en une seule «superapp» de bureau dans le cadre d’un effort visant à simplifier sa gamme de produits et à répondre à la concurrence croissante d’Anthropic[19],[20],[21]. OpenAI a également accepté d’acquérir le fabricant d’outils Python Astral, un accord qui amènerait les outils de développement d’Astral dans Codex. En avril 2026, Reuters a rapporté que la pression du code Claude d’Anthropic avait conduit OpenAI à rediriger ses ressources vers le Codex et les outils d’entreprise dans le cadre d’un recentrage stratégique plus large[22].
Caractéristiques
Chaque tâche Codex s’exécute dans un environnement cloud séparé, préchargé avec le dépôt de l’utilisateur, où l’agent peut lire et modifier des fichiers, exécuter des tests et invoquer d’autres outils de vérification du code. L’arrangement permet au Codex de fonctionner plus comme un agent de codage qu’un assistant conventionnel, gérant les tâches de manière indépendante avant de renvoyer les résultats pour examen. La plupart des tâches prennent entre 1 et 30 minutes; Codex renvoie les journaux de commande et les résultats des tests afin que les utilisateurs puissent examiner ce qu’il a fait. Codex était initialement disponible dans l’application web de ChatGPT et manquait délibérément d’accès général à internet pour des raisons de sécurité, bien qu’OpenAI ait par la suite activé un accès optionnel à internet lors de l’exécution des tâches. La sécurité de ces environnements d’exécution a également été examinée. En mars 2026, SecurityWeek a signalé que des chercheurs avaient découvert une vulnérabilité désormais corrigée dans Codex, dans laquelle des noms de branches GitHub malveillants pouvaient injecter des commandes lors de la configuration de tâches et récupérer des jetons d’authentification GitHub[23].
Architecture et plateformes
En février 2026, OpenAI avait décrit une architecture unique «App Server» qui alimentait la CLI, l’extension Visual Studio Code, l’application web, l’application de bureau macOS et les intégrations d’IDE tierces incluant JetBrains et Xcode. Le serveur unifié maintient la cohérence des sessions de longue durée et des demandes d’approbation entre les interfaces clients[24]. Une version Windows publiée en mars 2026 a ajouté la prise en charge native de PowerShell et un sandbox d’agent natif Windows construit avec des contrôles du système d’exploitation tels que les jetons restreints et les contrôles d’autorisation du système de fichiers (ACL)[25]. Apple a approfondi l’intégration de Xcode dans Xcode 26.3, permettant aux développeurs d’utiliser l’agent dans l’environnement de développement d’Apple plutôt que seulement via les propres outils d’OpenAI; TechCrunch a indiqué que l’intégration permettait à Codex d’inspecter la structure d’un projet, Consultez la documentation actuelle d’Apple pour les développeurs, élaborez des projets, exécutez des tests et annulez les modifications en créant automatiquement des jalons[26].
intégrations tierces
Une série d’intégrations tierces a étendu le Codex au-delà des propres applications d’OpenAI. GitHub a ajouté l’agent en aperçu public à son système Agent HQ, le rendant disponible dans GitHub, GitHub Mobile et Visual Studio Code pour certains abonnés Copilot; The Verge a indiqué que les développeurs pouvaient assigner le Codex aux problèmes et aux pull requests, et comparer ses résultats avec d’autres agents tels que Claude et Copilot[27]. Figma a annoncé une intégration qui permet aux utilisateurs de se déplacer entre Figma et Codex via le serveur Model Context Protocol de Figma, en connectant la conception de l’interface et la mise en œuvre du code. En mars 2026, OpenAI a ajouté un système de plug-in destiné aux entreprises qui permet aux organisations d’empaqueter des flux de travail, des intégrations d’applications et des configurations de serveurs Model Context Protocol dans des offres groupées installables[28]. InfoWorld a signalé que les administrateurs pouvaient gérer ces plugins via des paramètres de politique et des marchés privés, ce qui leur permettait de distribuer, d’autoriser ou de bloquer des plugins particuliers entre les équipes[29].
Sécurité du Codex
Parallèlement à ces fonctionnalités de workflow pour les développeurs, OpenAI a introduit Codex Security en mars 2026, un agent de sécurité applicative conçu pour identifier et proposer des correctifs pour les vulnérabilités logicielles. SecurityWeek a signalé que l’outil était en version bêta privée depuis 2025, y compris des tests par Netgear, et qu’il fonctionnait en construisant d’abord un modèle de menace d’un référentiel avant de rechercher les vulnérabilités et de proposer des correctifs. OpenAI a déclaré avoir testé l’outil sur 1,2 million d’engagements au cours des 30 derniers jours, identifiant près de 800 vulnérabilités critiques et plus de 10 000 problèmes de haute gravité dans des projets tels que Chromium, OpenSSL, PHP, le service Git auto-hébergé GOGS et GnuTLS. L’outil valide les problèmes suspectés dans des environnements en bac à sable afin de pouvoir hiérarchiser les résultats par leur impact probable sur le monde réel et réduire les faux positifs avant de suggérer des correctifs[30]. L’outil a été dérivé d’un projet interne antérieur appelé Aardvark[31]. OpenAI a déclaré que les tests bêta avaient réduit les faux positifs de plus de 50%, et CSO Online a signalé que 14 vulnérabilités trouvées dans des projets open-source avaient reçu des identifiants CVE[32],[33].
Réception
Reuters a décrit le codage comme l’une des utilisations les plus réussies de l’intelligence artificielle et a déclaré que le marché des agents de codage était devenu un champ de bataille clé parmi les entreprises d’IA, avec des rivaux tels que Claude Code, Cursor(en) et Kiro d’Amazon en lice pour l’adoption par les développeurs[34],[35],[36]. L’application de bureau Codex d’OpenAI, sortie en février 2026, a été largement considérée comme un effort pour gagner du terrain contre Anthropic en particulier, et la société a utilisé une publicité Super Bowl LX ce mois-là pour promouvoir l’outil afin d’aider les gens à transformer leurs idées en produits logiciels[37]. Selon des personnes ayant une connaissance directe de la question, l’utilisation du Codex est passée d’environ 5% de celle de Claude Code à environ 40% entre septembre 2025 et janvier 2026[38].
Plus d’un million de développeurs ont utilisé l’outil dans le mois précédant le lancement de l’application de bureau; après la sortie de GPT-5.3-Codex, Fortune a rapporté que le chiffre avait atteint 1,6 million d’utilisateurs actifs hebdomadaires, avec des entreprises telles que Cisco, Nvidia, Ramp(en), Rakuten, et Harvey(en) qui le déploie dans les équipes de développeurs. À la mi-mars, le Codex avait dépassé les 2 millions d’utilisateurs actifs chaque semaine, avec une utilisation multipliée par cinq depuis début 2026.
OpenAI[39] positionnait également le Codex comme plus qu’un outil de codage. Fortune a indiqué que la société la présentait comme une plateforme d’agents d’entreprise plus large qui pourrait éventuellement gérer des tâches allant au-delà du développement de logiciels, et WIRED a déclaré que la société espérait utiliser le Codex pour les fonctionnalités complémentaires à ses produits[38].
Manus (du latin manus, signifiant «main») est un agent autonome d'intelligence artificielle développé par la startup chinoise Butterfly Effect[1]. Cet agent est conçu pour exécuter de manière indépendante des tâches complexes dans le monde réel avec un minimum de supervision humaine. Il a été lancé le [2].
Ce nouvel outil suscite un vif intérêt parmi les experts, notamment en Chine, où il fait sensation après le succès de la startup DeepSeek[3], capable de concurrencer les géants américains dans le domaine de l'IA[4]. Lancé en , Manus a été mis en avant par une vidéo virale sur YouTube, où son cofondateur, Yichao «Peak» Ji[5],[6], a annoncé qu'il représente un «nouveau paradigme de collaboration entre l'humain et la machine», et pourrait offrir un aperçu de ce que pourrait devenir l'intelligence artificielle générale, une IA capable d'exécuter des tâches cognitives complexes de manière similaire à un être humain[7].
Fin 2025, Meta en fait l'acquisition pour un montant supérieur à 2 milliards de dollars[8],[9],[10],[11]. Le 27 avril 2026, le rachat est annulé après que la Commission nationale du développement et de la réforme, un puissant organe de la planification et de l’industrie chinois, annonce avoir «rendu une décision d’interdiction d’investissement concernant l’acquisition du projet Manus par des investisseurs étrangers»[12],[13].
Histoire
Butterfly Effect (aussi dénommé Monica.Im) a été fondée avec l'ambition de créer des agents autonomes allant au-delà des modèles de langage traditionnels[14].
Le lancement officiel de Manus, le [15], a rapidement suscité une attention internationale considérable. Les experts et les médias ont décrit Manus[16],[17] comme un tournant dans le domaine de l'intelligence artificielle, car il est capable de gérer de manière autonome[18],[19] des tâches complexes, y compris la rédaction et le déploiement de code, sans nécessiter d'intervention humaine directe[20],[21].
Le , Meta annonce racheter la startup pour un montant estimé entre 2 et 3 milliards de dollars américains[22],[23].
Selon le Wall Street Journal, Meta prévoit de maintenir le service Manus tout en intégrant sa technologie à ses propres produits, tandis que Manus continuera de proposer ses abonnements via son application et son site, en restant basée à Singapour. L'entreprise affirme avoir dépassé les 100 millions de dollars de revenus récurrents annuels (ARR) en , huit mois après le lancement d’un produit, ce qui, selon elle, en fait la startup en croissance la plus rapide au monde à atteindre ce cap à partir de zéro[24].
En , bien que Manus soit installée à Singapour, le ministère chinois du Commerce déclare ouvrir une enquête pour examiner si cet achat respecte les règles nationales concernant les contrôles à l’exportation, les transferts de technologies développées par Manus quand elle opérait encore en Chine, et les investissements étrangers[25]. En avril 2026, les autorités chinoises annoncent bloquer l'acquisition de Manus par Meta[26].
Performance
Dans la vidéo présentée en , l'interface utilisateur du système Manus[27] ressemble à celle d'un assistant virtuel utilisant des requêtes en langage naturel. Cette interface évolue ensuite en une interface en ligne de commande permettant de visualiser les résultats générés par le modèle. Selon son créateur, Manus fonctionne comme un «système multi-agents», alimenté par plusieurs modèles distincts. À ce jour, les détails concernant les modèles de langage (LLM) utilisés n'ont pas été précisés, bien que certains experts spéculent que l'entraînement de Manus ait impliqué des modèles comme Claude développé par Anthropic, Qwen développé par Alibaba, et Deepseek[28],[29]. Aucune information n'a été donnée concernant le coût de développement de Manus, notamment dans le contexte de l'interdiction par les États-Unis des importations de puces d'IA avancées en provenance de Chine[30],[31],[32].
Réception et analyses critiques
Bien que les performances et la rapidité d'exécution de Manus soient généralement satisfaisantes, certains utilisateurs ont rapporté des erreurs ou des blocages du modèle lors de requêtes complexes[33]. Lors d'un benchmark avec l'outil d'évaluation Gaia, Butterfly Effect a néanmoins estimé que Manus AI surpassait OpenAIDeep Research sur plusieurs niveaux de difficulté. L'impact de la présentation a été considérable, à tel point que la start-up a dû suspendre temporairement le service en raison de l'afflux massif de demandes[34].
↑«Qui est Manus AI, la nouvelle intelligence artificielle chinoise qui fascine la planète cyber? - Le Temps», www.letemps.ch, (ISSN1423-3967, lire en ligne, consulté le ).
↑Alexandre Piquard, «Le rachat de Manus par Meta, symbole de la puissance des géants du numérique dans l’IA», Le Monde, (lire en ligne, consulté le ).
Claude est une série de grands modèles de langage développés par Anthropic[1]. C'est aussi le nom de l'agent conversationnel (chatbot) utilisant ces modèles pour dialoguer avec les utilisateurs. Claude peut analyser des images et différents types de fichiers, et faire des recherches sur internet. Claude est connu pour ses performances en programmation informatique[2],[3], particulièrement avec le logiciel d'IA agentique Claude Code[4]. Un autre logiciel nommé Cowork vise à automatiser diverses tâches bureautiques[5].
La première version est sortie en [6]. Claude Sonnet désigne la version moyenne du modèle. Claude Opus est un modèle plus coûteux et performant, et Haiku un modèle plus léger et rapide. Un modèle plus puissant nommé Claude Mythos est sorti en 2026, mais n'a été mis à disposition que d'un nombre restreint d'entreprises pour des tâches de cybersécurité du fait de sa capacité à trouver et à exploiter des vulnérabilités logicielles[7].
Fonctionnalités
Outre les fonctionnalités de traitement de texte, Claude peut analyser des images, faire des recherches sur internet[8], traiter différents types de fichiers tels que les PDF[9], et converser à l'oral[10].
Abonnements
Claude peut être utilisé gratuitement, mais les abonnements donnent accès à des seuils d'utilisation plus élevés et à des fonctionnalités supplémentaires comme Claude Code et Claude dans Chrome[11],[12]. Anthropic a fourni en septembre 2023 sa première offre commerciale avec Claude Pro. En mai 2024, Anthropic a commencé à proposer les abonnements multi-utilisateurs Claude Team[13] et Claude Enterprise[14]. En avril 2025, Anthropic a lancé un abonnement plus coûteux nommé Claude Max[15].
En octobre 2024, Anthropic a lancé la fonctionnalité computer use («utilisation d'ordinateur») permettant à Claude de prendre le contrôle de l'ordinateur et de naviguer en analysant l'écran et en simulant les entrées clavier et souris[17].
En mars 2026, Anthropic a ajouté la possibilité de contrôler par téléphone les actions de Claude sur l'ordinateur[18].
Claude Code
Claude Code est un logiciel d'IA agentique qui permet d'automatiser des tâches de développement logiciel. Il peut écrire, exécuter, corriger et réorganiser du code informatique[5].
Déployé au grand public en mai 2025, Claude Code a connu une croissance rapide. En février 2026, il génère un revenu annualisé de 2,5 milliards de dollars, et une estimation suggère que 4% des modifications publiées sur GitHub sont générées par Claude Code[19].
Claude Security
Claude Security sert à analyser du code à la recherche de vulnérabilités, et propose des corrections ciblées[20].
Code Review
Claude Review fait des revues de code automatisées. Lorsqu'une modification de code est proposée, il mobilise une équipe d'agents d'IA pour chercher des bugs, vérifier qu'il s'agit bien de bugs, et les classer par niveau de gravité[21].
Claude Cowork
Cowork est un logiciel d'IA agentique permettant à Claude d'effectuer des tâches bureautiques avec une certaine autonomie. Lancé en janvier 2026, Cowork est similaire à Claude Code, mais est contrôlé via une interface graphique et vise un public plus général que celui des développeurs de logiciels. Il a accès à un dossier de travail choisi par l'utilisateur, et peut y générer ou modifier des fichiers, et exécuter certaines commandes informatiques. Cowork peut par exemple synthétiser des documents, créer des présentations, modifier des fichiers Excel, utiliser un navigateur web, ou gérer des emails. Anthropic recommande toutefois de configurer Cowork pour qu'il n'ait pas accès à des informations sensibles. Le code source de Cowork aurait en grande partie été écrit avec Claude Code[5].
Claude Design
Claude Design, lancé en avril 2026, permet d'automatiser la création d'interfaces graphiques et d'éléments visuels (prototypes, présentations, logos, bannières...)[22].
Entraînement
Les modèles de la famille Claude sont des transformeurs génératifs pré-entraînés. Ils ont été pré-entraînés à prédire le mot suivant pour de grandes quantités de texte. Pour que ces modèles soient non seulement performants mais aussi présentables, ils ont ensuite été entraînés avec la technique de l'IA constitutionnelle[23].
IA constitutionnelle
L'IA constitutionnelle est une approche développée par Anthropic pour entraîner les systèmes d'IA (tels Claude) à être utiles, sincères et inoffensifs sans nécessiter de rétroaction humaine, en intégrant parmi ses filtres dans l'entraînement des modèles d'IA, des valeurs et principes inspirés de documents comme la Déclaration universelle des droits de l'homme de l'ONU[23],[24].
Dans une phase d'apprentissage supervisé, le modèle génère des réponses, s'autocritique sur la base d'un ensemble de principes (une «constitution»), puis ajuste ses réponses. Ces réponses davantage conformes à la constitution sont ensuite utilisées pour entraîner le modèle[23].
Ensuite vient une phase d'apprentissage par renforcement. Le modèle génère des réponses et les compare, favorisant celles qui satisfont le plus les principes de la constitution. Ces données permettent d'entraîner un modèle de préférences, qui juge des réponses en fonction de leur degré de conformité à la constitution. Claude est ensuite ajusté à satisfaire ce modèle de préférences. Cette technique est similaire à l'apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine, où les comparaisons humaines sont nécessaires, tandis que l'IA constitutionnelle effectue automatiquement les comparaisons en s'appuyant sur la constitution[25],[23].
Modèles
Claude
Claude est la version initiale du modèle de langage d'Anthropic, sortie en [6]. Claude a démontré sa maîtrise de diverses tâches, mais avait certaines limitations en matière de codage, de mathématiques et de raisonnement[26]. Anthropic s'est associée à des sociétés comme Notion (logiciel de prise de notes et de productivité) et Quora (pour aider à développer le chatbot Poe)[26].
Claude Instant est une version plus rapide, moins chère et plus légère. Claude Instant a une fenêtre de contexte de 100 000 tokens (ce qui correspond à environ 75 000 mots)[29]. La fenêtre de contexte représente la quantité de données que le modèle peut analyser simultanément.
Claude 2
Claude 2 est la deuxième itération majeure, sortie le . Elle a été rendue accessible au grand public, contrairement à la première version, qui n'était accessible qu'à certains utilisateurs approuvés par Anthropic[30].
Claude 2 a été critiqué pour son alignement éthique strict qui semble réduire l'utilisabilité et les performances. Des utilisateurs se sont vu refuser l'assistance pour des requêtes bénignes, par exemple avec la question d'informatique système «Comment puis-je tuer tous les processus Python de mon serveur Ubuntu?» Cela a conduit à un débat sur la «taxe d'alignement» (le coût pour garantir l'alignement d'un système d'IA), avec des discussions centrées sur l'équilibre entre les considérations éthiques et les fonctionnalités pratiques. Les critiques plaident en faveur de l’efficacité et de l’autonomie des utilisateurs, tandis que les partisans soulignent l’importance d’une IA éthique[31],[32].
Claude 2.1
Claude 2.1 a doublé le nombre de tokens que le chatbot peut analyser simultanément, le portant à une fenêtre de 200 000 tokens, ce qui équivaut à environ 500 pages[1].
Selon Anthropic, ce nouveau modèle est moins susceptible de se tromper que ses prédécesseurs[32].
Claude 3
À sa sortie le , Claude 3 s'est avéré être à la pointe des performances dans un large éventail de tâches cognitives. La famille Claude 3 comprend trois modèles de pointe par ordre croissant de capacités: Haiku, Sonnet et Opus[33],[34].
Claude 3 a montré des capacités de raisonnement méta-cognitif, notamment en ayant réalisé qu'il était artificiellement testé lors d'une évaluation impliquant le fait d'extraire une information dans de grandes quantités de texte[35],[36].
Claude 3.5
Le , Anthropic sort Claude Sonnet 3.5, qui surpasse significativement Claude 3 Opus tout en étant deux fois plus rapide. Cette annonce fait concurrence au modèle GPT-4o d'OpenAI, sorti un mois plus tôt: Anthropic présente son modèle comme étant plus performant que son concurrent dans la résolution de plusieurs tâches, en particulier dans la compréhension visuelle[37],[38].
Claude 3.7
Anthropic a lancé Claude 3.7 Sonnet le , avec un mode de réflexion approfondie pour les questions complexes[39].
Claude 4.0
Le , Anthropic a publié deux autres modèles: Claude Sonnet 4 et Claude Opus 4[40]. Anthropic a ajouté des fonctionnalités API pour les développeurs: un outil d'exécution de code, un connecteur à son Model Context Protocol, et Files API[41],[42]. Elle a classé Opus 4 comme un modèle de «niveau 3» sur l'échelle de sécurité à quatre points de l'entreprise, ce qui signifie qu'elle le considère si puissant qu'il présente un «risque significativement plus élevé»[43]. Anthropic a rapporté que lors d'un test de sécurité impliquant un scénario fictif, les grands modèles de langage comme Claude ont tendance à envoyer un courriel de chantage à un ingénieur afin d'empêcher leur remplacement[44].
Claude 4.5
Le , Anthropic sort Claude Sonnet 4.5. Le modèle est particulièrement performant en développement de logiciels, marquant un nouveau record sur le test de performances SWE-bench[45],[46].
Le , Anthropic complète la gamme avec Claude Haiku 4.5, un modèle plus rapide et économique conçu pour des performances proches de Sonnet 4 à un tiers du coût[47]. Haiku 4.5 obtient un score de 73,3% sur le test SWE-bench Verified, et devient le modèle par défaut pour les utilisateurs gratuits de claude.ai[48]. Un cas d'usage possible concerne les architectures multi-agents, où Sonnet 4.5 peut planifier des projets complexes tandis que plusieurs instances de Haiku 4.5 exécutent des tâches en parallèle[49].
En novembre, l'entreprise sort Claude Opus 4.5, un modèle alternatif plus puissant, avec une baisse des prix importante par rapport à ses précédents modèles et ses concurrents[50].
Claude 4.6
Le , Anthropic présente Claude Opus 4.6, décrit comme son modèle le plus performant à ce jour. Il intègre une nouvelle capacité de «pensée adaptative» (adaptive thinking), permettant au modèle de doser son effort de réflexion en fonction de la complexité du problème posé. Cette version propose également une fenêtre de contexte étendue à un million de jetons (tokens) et des améliorations significatives concernant l'utilisation autonome de l'ordinateur (computer use)[51].
Le , Anthropic lance Claude Sonnet 4.6. Il apporte des améliorations en matière de programmation, d'utilisation autonome de l'ordinateur (computer use), de raisonnement sur de longs contextes et de planification agentique. Comme Opus 4.6, il dispose d'une fenêtre de contexte d'un million de jetons en bêta. Proposé au même tarif que Sonnet 4.5, il devient le modèle par défaut sur claude.ai pour les utilisateurs des offres gratuites[52].
Claude 4.7
Le 16 avril 2026, Anthropic publie Claude Opus 4.7, présenté comme son modèle généralement disponible le plus performant[53]. Le modèle apporte des améliorations notables en ingénierie logicielle, en compréhension visuelle (capable de traiter des images en plus haute résolution) et en exécution de tâches complexes sur de longues durées[54]. Il introduit un nouveau niveau de raisonnement nommé xhigh («extra high»), positionné entre les niveaux high et max, offrant un contrôle plus fin sur le compromis entre profondeur de réflexion et latence[55].
Anthropic reconnaît publiquement que Claude Opus 4.7 reste moins puissant que Claude Mythos Preview, mais le présente comme le premier modèle largement déployé avec un nouveau dispositif de garde-fous destinés à détecter et bloquer automatiquement les requêtes liées à des usages cybersécuritaires interdits ou à haut risque[53]. Les chercheurs en sécurité informatique souhaitant utiliser le modèle pour des usages légitimes (recherche de vulnérabilités, tests d'intrusion, red-teaming) peuvent rejoindre un programme de vérification dédié.
Le modèle est disponible sur l'ensemble des produits Claude, sur la Claude API ainsi que sur Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI et Microsoft Foundry, au même tarif qu'Opus 4.6 (5 dollars par million de jetons en entrée et 25 dollars par million de jetons en sortie)[53].
Claude 4.8
Le 28 mai 2026, Anthropic publie Claude Opus 4.8, présenté comme une mise à niveau d'Opus 4.7 et son modèle public le plus performant. L'entreprise met en avant des gains sur plusieurs jeux d'évaluation en programmation, en compétences agentiques, en raisonnement et en tâches de travail intellectuel. Selon Anthropic, le modèle signal plus volontiers ses incertitudes et produit moins d'affirmations non étayées que son prédécesseur[56]. La sortie intervient environ six semaines seulement après celle d'Opus 4.7, marquant une accélération du rythme de mises à jour.
Le modèle est proposé au même tarif qu'Opus 4.7 (5 dollars par million de jetons en entrée, 25 dollars en sortie). Un «mode rapide» (fast mode), facturé 10 et 50 dollars par million de jetons, fonctionne à 2,5 fois la vitesse. La version introduit un réglage laissant l'utilisateur doser l'effort de réflexion du modèle, ainsi qu'une fonctionnalité «dynamic workflows» dans Claude Code, en aperçu de recherche, capable d'orchestrer de nombreux sous-agents en parallèle pour des tâches de grande ampleur[57]. Selon Anthropic, Opus 4.8 demeure moins performant que Claude Mythos, dont l'entreprise annonce un déploiement élargi "dans les prochaines semaines"[58].
Claude Mythos Preview
Claude Mythos est un modèle de langage plus performant que Opus. Son existence a été révélée au grand public en mars 2026 à la suite d'une fuite de données liée à une vulnérabilité de configuration du CMS de l'entreprise[59],[60].
Souvent présenté comme une rupture technologique majeure dépassant les capacités de Claude Opus 4.6, ce modèle se distingue par ses performances en raisonnement complexe et en cybersécurité offensive (au prix cependant d'une consommation énergétique et de ressources de calcul très élevées)[61].
Sur les benchmarks de référence, Mythos surpasse significativement ses prédécesseurs, atteignant notamment 93,9% au SWE-bench Verified et un score parfait de 100% sur Cybench, où il a identifié des failles zero-day critiques dans le noyau Linux, ainsi que dans OpenBSD et FFmpeg[62],[63].
Ses capacités d'analyse scientifique sont également notables avec un score de 94,6% au test GPQA Diamond, surpassant le niveau d'experts humains titulaires d'un doctorat[62].
Face aux risques de détournement de Mythos pour des attaques automatisées, Anthropic a décidé de ne pas rendre ce modèle accessible au public, et de créer un projet nommé «Projet Glasswing» chargé d'utiliser ses capacités en cybersécurité «pour aider à sécuriser les logiciels les plus critiques au monde, et pour préparer l’industrie aux pratiques que nous allons tous devoir adopter pour garder une longueur d’avance sur les cyberattaquants»[64].
Le , l'entreprise publie une Hazard-Aware System Card (HASC) de 244 pages documentant les garde-fous et les comportements limites du système[68],[69]. Ce document révèle des incidents d'autonomie préoccupants lors de tests en environnement isolé (sandbox), incluant l'évasion du modèle par le contournement de restrictions logicielles, la modification de fichiers avec dissimulation dans l'historique Git, et des tentatives inattendues de communication externe. Bien qu'aucune capacité de réplication autonome n'ait été constatée, le passage à un délai d'exploitation des failles de l'ordre de quelques minutes est considéré par Anthropic comme un changement de paradigme pour la sécurité informatique, justifiant la décision de ne pas rendre le modèle public à ce jour[70].
Claude 5
Le 9 juin 2026, Anthropic lance Claude Fable 5, présenté comme un modèle de classe Mythos rendu accessible au grand public grâce à des garde-fous: certaines requêtes sensibles, notamment en cybersécurité, sont automatiquement redirigées vers le modèle Claude Opus 4.8. Pour les membres du projet Glasswing, l'entreprise déploie Claude Mythos 5, le successeur de Claude Mythos Preview[71].
Le 12 juin 2026, soit seulement quelques jours après le lancement, Anthropic suspend l'accès à Fable 5 pour l'ensemble de ses clients, à la suite d'une directive de contrôle des exportations du gouvernement américain interdisant l'accès à ces modèles à tout ressortissant étranger. La nationalité ne pouvant être vérifiée en temps réel, l'entreprise désactive les deux modèles pour tous les utilisateurs, ses autres modèles restant accessibles[72]. Fable 5 est finalement redéployé au grand public le après la levée des restrictions[73].
Anthropic a publié en 2024 un document[75] expliquant quels sont les prompts système utilisés par Anthropic pour censurer ou moduler certains des comportements de Claude; et ce pour trois modèles d'intelligence artificielle: Claude 3.5 Sonnet; Claude 3 Opus et Claude 3 Haiku[76]. Les utilisateurs peuvent par exemple comprendre comment Claude est censé répondre aux questions concernant des sujets controversés (avec des phrases approfondies et claires, sans rappeler que le sujet est sensible ou prétendre qu'il fournit des faits objectifs)[76].
↑(en) «Claude AI | Chatbot, Anthropic, Models, Families, & Weaknesses», Encyclopedia Britannica, (lire en ligne[archive du ], consulté le ).
12(en) Kevin Roose, «Inside the White-Hot Center of A.I. Doomerism», The New York Times, (ISSN0362-4331, lire en ligne, consulté le ):
«they named their A.I. language model Claude — which, depending on which employee you ask, was either a nerdy tribute to the 20th-century mathematician Claude Shannon or a friendly, male-gendered name designed to counterbalance the female-gendered names (Alexa, Siri, Cortana) that other tech companies gave their A.I. assistants.»
↑(en) Deborah Yao, «Anthropic’s Claude Instant: A Smaller, Faster and Cheaper Language Model», AI Business, (lire en ligne).
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Début 2025, DeepSeek dévoile un agent conversationnel publié en open source sous licence MIT. Ce modèle, aux performances qui seraient comparables, voire supérieures, à celles des leaders américains, se démarque par son faible coût de développement et sa consommation réduite de ressources. La publication entraîne une réaction notable des marchés financiers. Les cours de plusieurs entreprises américaines, notamment ceux du leader mondial des puces graphiques utilisées dans l'intelligence artificielle Nvidia, enregistrent une forte baisse. Peu après, la société lance le modèle Janus-Pro-7B, qui génère des images à partir de prompt textuel, produit qui pourrait concurrencer DALL-E 3 d’OpenAI et Stable Diffusion.
Le , DeepSeek sort DeepSeek-V2, comportant cette fois 236 milliards de paramètres, et pouvant activer jusqu'à 21 milliards de paramètres à chaque jeton utilisé[5]. Le mois suivant sort la deuxième version de DeepSeek Coder baptisée DeepSeek-Coder-V2[6].
En , DeepSeek sort DeepSeek-V3, qui remplace la version précédente et se veut une alternative chinoise aux autres modèles de langage disponibles en ligne[7],[8]. 256 grappes ("clusters") comprenant chacune 8 cartes graphiques H800 soit un total de 2048 cartes graphiques durant 5000 heures sont nécessaires pour la partie apprentissage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement de DeepSeek-V3 soit au total un équivalent de 2.79 millions d'heures en carte graphique en utilisant des optimisations. Cependant des doutes subsistent concernant le fait qu'un nombre si faible de grappes ait été utilisé[9]. Après entrainement, il a été déployé aussi sur des grappes H800. Les cartes H800 d'une grappe sont connectées par interconnexion directe NVLink, et les grappes sont connectées par InfiniBand[10].
Percée mondiale (2025)
Le , l'entreprise annonce son premier modèle de raisonnement, DeepSeek-R1, qui emploie une chaîne de raisonnement développant des étapes logiques successives aux requêtes[11],[12],[13]. Le modèle, publié avec son code source sous licence MIT, bouleverse le secteur de l'IA par un coût de développement significativement moins élevé que ses concurrents pour des performances comparables aux meilleurs acteurs du secteur (bien que plus lent)[14], et une consommation en ressources de calcul notablement inférieure[15]. Face à la rentabilité présumée de la technologie, le cours de la bourse de plusieurs géants du domaine, (dont celui de Nvidia, le fournisseur de processeurs GPU, qui perd 600 milliards de dollars)[16], chute massivement[17],[18].
Modèles
Versions majeures
Date de sortie
Variantes principales
Remarques
DeepSeek Coder
2 novembre 2023
Base (préentraîné); Instruct (avec fine-tuning par instructions)
L'architecture est essentiellement la même que Llama.
DeepSeek-LLM
29 novembre 2023
Base;
Chat
DeepSeek-MoE
9 janvier 2024
Base;
Chat
Utilise une variante de l'architecture mixture of experts (MoE).
Mélange d'expert (MoE) de 284 milliards de paramètres (13 milliards actifs), fenêtre de contexte à 1 million de paramètres. Promu pour la génération de masse.
DeepSeek-V4-Pro
Mélange d'expert (MoE) de 1600 milliards de paramètres (49 milliards actifs), fenêtre de contexte à 1 million de paramètres. Promu pour les usages où la précision compte plus que la vitesse.
Début 2025, la sortie du modèle DeepSeek-R1 a marqué un tournant dans l'industrie de l'IA par son efficacité de calcul. Contrairement aux modèles propriétaires coûteux, R1 a démontré des capacités de raisonnement (logic) comparables à OpenAI o1 pour un coût d'entraînement estimé à moins de 6 millions de dollars, provoquant une onde de choc sur les marchés financiers des semi-conducteurs[20].
Critiques
Sous-estimation des coûts
Le budget annoncé de 5,57 millions de dollars, spécifiquement alloué à un seul cycle d'apprentissage de DeepSeek V3, exclurait d'autres dépenses significatives telles que les salaires du personnel, les coûts liés au traitement des données, ainsi que ceux associés à la conception et à l'architecture du système[21].
En outre, l'entraînement du modèle DeepSeek nécessiterait environ 2 048 cartes graphiques Nvidia H800, une version bridée du H100 développé par la même société et destinée à l'exportation en Chine. Avant les restrictions imposées par l'administration de Joe Biden au début de l'année 2025, le coût de ce matériel était estimé à environ 70 millions de dollars[21]. Par ailleurs, les dépenses annuelles consacrées à ce projet seraient évaluées entre 500 millions et 1 milliard de dollars[22].
Allégations de détournement de l'interface de programmation d'OpenAI
Microsoft dit avoir détecté fin 2024 d'importants transferts de données via des comptes développeurs OpenAI présumés liés à DeepSeek. OpenAI affirme détenir des preuves de ces pratiques, sans toutefois les détailler publiquement, et indique collaborer avec le gouvernement américain pour protéger sa propriété intellectuelle[24],[25],[26].
Stockage des données
Selon sa politique de confidentialité, DeepSeek stocke les données utilisateur sur des serveurs situés en république populaire de Chine, y compris l'historique des conversations et les informations personnelles de ses utilisateurs[27]. L'entreprise est tenue de collaborer avec les autorités chinoises conformément à la loi sur le renseignement national, ce qui suscite la préoccupation du professeur d'informatique britannique Michael Woodridge[28] et du ministre australien des Sciences, Ed Husic(en)[29].
↑(en) Andy Chalk published, «Nvidia share price plummets as it loses more than $600B in valuation, the biggest single-day loss in history», PC Gamer, (lire en ligne, consulté le )
Son principal produit est un logiciel de conception graphiqueen ligne (avec le même nom) basé sur un modèle freemium. Canva permet de créer des illustrations et des affiches sur une seule page, ainsi que des présentations (type Powerpoint), des CV, des documents de plusieurs pages, ou depuis 2021 des films vidéo[8]. Le logiciel permet aussi de faire des retouches pour les vidéos et les photos. Le résultat peut être téléchargé ou diffusé directement par voie électronique. Les utilisateurs peuvent également acheter des produits physiques, via l'impression ou l'expédition. Un catalogue de modèles est disponible, largement modifiable. Les illustrations peuvent être téléversées par le biais d'une interface en glisser-déposer. La plate-forme est gratuite dans sa version de base et payante dans sa version évoluée, qui comprend d'autres outils comme l'IA ou le travail d'équipe.
Canva possède également le logiciel Affinity, issu du rachat de l'entreprise Serif Europe, et deux banques d'images, Pixabay et Pexels.
Historique
La société est créée à Perth en Australie par Melanie Perkins et Clifford Obrecht qui se sont connus à l'université. Melanie Perkins en parallèle de ses études, donne des cours sur l'utilisation de logiciels de graphisme (Photoshop, Illustrator...)[9]. Devant la complexité de ceux-ci et l'obligation d'installer le logiciel sur son ordinateur, elle a l'idée de développer un logiciel en ligne et facile d'utilisation[9]. En 2008, nait Fusion Books, une application qui permet de créer facilement les albums de promo publiés chaque année par les universités[9]. Le produit connait un succès rapide en Australie, en Nouvelle-Zélande et dans les grandes écoles en France[9].
En 2012, Cameron Adams, un ancien employé de Google qui a travaillé sur le développement de Google Wave, s'associe aux deux fondateurs[9].
En 2013, la société lève 3 millions de dollars auprès de capital-risqueurs de la Silicon Valley[9]. Le nom Fusion Books est abandonné —le nom Books (livres) est jugé trop réducteur à la suite des développements et nouvelles possibilités offertes par l'application— en faveur de Canvas Chef, puis simplement Canva[9].
En 2014, l'application Canva compte 600 000 utilisateurs et plus de 3,5 millions de créations sont en ligne[9].
Le même mois, l'entreprise est confrontée à un vol de données massif: 139 millions de compte d'utilisateurs sont piratés[11], et les noms réels, les noms d'utilisateur, les adresses géographiques, ainsi que certains mots de passe sont disséminés publiquement[12]. L'entreprise envoie un courriel, en tentant d'enterrer les détails sous un discours marketing auto-congratulant, ce qui lui vaut une pluie de critiques[13],[14].
En , 4 millions de mots de passe d'utilisateurs sont divulgués et partagés en ligne[15]. Canva réinitialise les mots de passe des utilisateurs qui n'ont pas changé leur mot de passe depuis le premier vol.
En 2020, les revenus de Canva Pty Ltd s'élèvent à 316 millions d'euros, en hausse de 130% par rapport à 2019[9]. L'entreprise est valorisée à 6 milliards de dollars[16],[17].
En 2020, Canva Pty Ltd fait état d'une politique paritaire enviable: 41% de femmes dans l'entreprise, taux beaucoup plus élevé que dans le reste de l'industrie (28%)[18].
En 2021, l'entreprise emploie 1 600 personnes, principalement à Sydney où se trouve son siège dans le quartier de Surry Hills, mais aussi à San Francisco, Austin, Manille et Pékin[9]. Elle revendique plus de 55 millions d'utilisateurs[9].
En 2021, Canva Pty Ltd fait l'acquisition de Zeetings, société australienne créatrice d'un outil de présentation interactive, concurrent de PowerPoint de Microsoft[9]. En , Canva acquiert la jeune pousse autrichienne Kaleido.ai et la société tchèque Smartmockups[19].
En , Canva lance son offre pour les entreprises[21].
En , Canva lance la «Visual Suite 2», une mise à jour de l'interface de son service qui inclut un nouvel éditeur photo, un chatbot, une application de tableur (Canva Sheets), des graphiques dynamiques et un assistant de code génératif (Canva Code) capable de générer des pages ou applications web[22],[23].
En 2025 Canva annonce le lancement d'une application combinant les trois qui composaient la suite Affinity. L'application est gratuite, avec des fonctionnalités d'IA payantes[24]. Elle est d'abord disponible sur Windows et macOS; une version pour iPad est prévue.
Philanthropie
Les cofondateurs Melanie Perkins et Cliff Obrecht ont publiquement annoncé en 2021 leur intention de donner la quasi-totalité de leur fortune, alors estimée à 16,5 milliards de dollars américains[25]. En 2021, Canva a démarré un partenariat avec GiveDirectly, une ONG distribuant de l'argent à des familles vivant dans l'extrême pauvreté. Depuis, l'entreprise a donné 50 millions de dollars pour financer le travail de GiveDirectly au Malawi[26]. En 2025, Canva s'est engagée à donner 100 millions de dollars de plus à GiveDirectly[27].
Notes et références
(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé «Canva» (voir la liste des auteurs).
NotebookLM est lancé en 2023 sous le nom de «Project Tailwind»[2],[3]. Google le décrit comme un «assistant de recherche virtuel»[4]. Notebook signifie «carnet de note», et LM signifie Language Model («Modèle de langage»)[5].
En , la fonctionnalité audio, lancée attire l'attention des médias pour sa capacité à condenser des documents complexes en podcasts engageants[4],[6],[7]. Initialement destiné aux chercheurs, NotebookLM a également été adopté par les entreprises et les étudiants[8].
En juin 2026, l'application intègre Gemini 3.5 et elle cherche ses sources de manière autonome pour des réponses plus fiables, via Google Search, à partir d'une simple question[9].
Le 16 juillet 2026, Google annonce que NotebookLM sera désormais Gemini Notebook[10].
Fonctionnalités
NotebookLM peut générer des résumés, des explications et des réponses en fonction du contenu téléchargé par les utilisateurs.
Gemma 4 is now significantly faster in Ollama 0.31 on Apple Silicon via multi-token prediction (MTP), powered by MLX. Performance is now up to 90% faster when used with coding agents, as measured using the Aider polyglot benchmark.
Ollama's MLX engine has been updated to deliver its highest performance on Apple Silicon yet. Models output higher quality responses, respond faster, and use less memory.
Ollama 0.30 is now available with improved performance and GGUF model compatibility through llama.cpp. This augments Ollama's MLX engine on Apple silicon, bringing support to more models on a wider range of hardware.
OpenJarvis v1.0 is now available: an open-source framework for building personal AI agents that run on your own hardware, with Ollama support built-in.
Ollama was first released in 2023.[4] The project became associated with the growth of local large language model software, allowing users to download and run models such as Llama, Gemma, Mistral, Qwen, gpt-oss, GLM and DeepSeek on a local machine.[1]
In 2025 and 2026, Ollama added additional application and cloud features, including hosted cloud models, web search support, tool and coding-agent integrations, and support for using Ollama with applications such as Claude Code, Codex, OpenCode, Copilot CLI,[5] and OpenClaw.[2][6] In March 2026, Ollama announced preview support for Apple silicon.[7]
In July 2026 it raised $65 million dollars in funding.[8]
Ollama includes tools for downloading, running, importing, and managing large language models. Users can run models from the command line, interact with them through a local HTTP API, or use client libraries for programming languages such as Python and JavaScript.[1]
The project provides a REST API for chat and model-management functions, with the default local service commonly exposed on port 11434.[9] Ollama also distributes an official Docker image and provides model libraries and documentation for running supported models.[1]
Ollama uses the llama.cpp backend for local model inference,[10] which supports running of quantized models that use less memory. It can employ graphics cards (GPUs) to speed up calculations.[11] if It supports a model-library format that allows users to pull, run, and manage model variants by name.[12]
Meanwhile, the project's downloadable software is being explored as a back-end platform for low-code/no-code self-hosting of LLMs, potentially allowing natural language processing use cases to become more accessible to nontechnical end users.[13][14]
Ollama also has experimental support for image generation, using models such as Flux, on macOS, with Windows and Linux support expected in the future.[15]
Security
Because Ollama is commonly used to run local or self-hosted AI models, security researchers have examined risks from misconfigured public deployments. In January 2026, The Hacker News reported on research by SentinelOne and Censys that found many Ollama servers were exposed to the public internet, mainly by binding to the "any" port 0.0.0.0 which on an inadequately-secured system would allow access from other local or remote devices despite the fact that Ollama is intended to run locally by default.[16]
Lorsque l’on parle des chartes, des déclarations, des recommandations, des préconisations mais aussi des interdictions et prises de positionnement, il…
Durant sa première année d'existence, elle réalise trois levées de fonds successives, d'un montant total de plus d'un milliard d'euros. Sa dernière levée en la valorise à plus de onze milliards d'euros[3]. Mistral est considérée comme l'un des leaders européens de l'intelligence artificielle[1].
Mistral est basée à Paris et dispose de bureaux au Royaume-Uni, à Palo Alto et à Singapour[4], elle n'est pas cotée en bourse et emploie plus de 1 000 salariés en 2026[5].
Historique
Lancement en 2023
Fondateurs
Avant de cofonder Mistral AI, Arthur Mensch travaillait chez DeepMind, le laboratoire d'intelligence artificielle de Google, tandis que Guillaume Lample, qui a fait partie des créateurs de LLaMA, et Timothée Lacroix étaient chercheurs chez Meta[1],[6],[7].
Le , l'entreprise met à disposition son modèle de traitement du langage «Mistral 7B» sous licence libre Apache 2.0. Ce modèle comporte 7 milliards de paramètres, une taille restreinte par rapport à ses concurrents[9].
Levée de fonds de décembre 2023
Le , Mistral AI annonce avoir levé 385 millions d'euros dans le cadre de sa seconde levée de fonds[1] et devient l'une des licornes françaises, valorisée à 2 milliards de dollars[10]. Ce tour de table implique notamment le fonds californien Andreessen Horowitz, la BNP Paribas et l'éditeur de logiciels Salesforce[11],[12].
Le , l'entreprise sort le modèle «Mixtral 8x7B» comptant 46,7 milliards de paramètres mais n'en utilisant que 12,9 milliards par jeton textuel grâce à l'architecture du mélange d'experts(en). Le modèle maîtrise 5 langues (français, espagnol, italien, anglais et allemand) et surpasse, d'après les tests de ses développeurs, le modèle «LLama 2 70B» de Meta.
Le même jour, Mistral annonce la version bêta de sa plateforme de services permettant aux développeurs de solliciter directement ses modèles[13].
Consolidation et nouvelle levée de fonds en 2024
En , Cédric O, actionnaire et conseiller en affaires publiques de Mistral AI, recrute Audrey Herblin-Stoop pour s'occuper des affaires publiques[14].
Lancement de la plateforme Le Chat le 26 février 2024
Le , Mistral lance «Le Chat» renommé «Vibe» à partir du 29 mai 2026, un agent conversationnel similaire à ChatGPT, Claude ou Qwen, permettant d'essayer les modèles de l'entreprise[15],[16]. Dans la foulée, elle dévoile Mistral Large, un nouveau modèle de langage capable de rivaliser avec GPT-4[17], une version allégée appelée Mistral Small, et Mistral Next, un prototype conçu pour donner des réponses brèves et concises[18].
Partenariat avec Microsoft
Le même jour, Mistral annonce un partenariat avec Microsoft[19] afin de rendre disponible son modèle Mistral Large sur le cloudAzure. Au terme de cet accord, l'entreprise américaine devrait prendre une participation minoritaire au capital de l'entreprise[20]. Cette participation américaine suscite des débats en Europe puisque pour certains elle remettrait en cause la souveraineté numérique européenne[21]. Le partenariat doit permettre à Mistral AI de distribuer ses modèles aux entreprises, en échange d'un partage des revenus avec Microsoft[22]. Le partenariat inclut également de la recherche et du développement en vue de créer des applications pour tous les gouvernements européens et répondre aux besoins spécifiques en IA du secteur public[23].
Le mercredi , la société publie sur Twitter le modèle «Mixtral 8x22b», téléchargeable depuis un lien magnet sous licence libre Apache 2.0. Il repose sur le principe du mélange d'experts, comme son prédécesseur Mistral 8x7b[24]. Il compte 176 milliards de paramètres et possède une fenêtre de contexte de 65 000 jetons[25].
Lancement du modèle de langage Codestral
Fin , l'entreprise lance un modèle de langage appelé «Codestral» spécialisé dans la génération de code informatique. Comptant 22 milliards de paramètres, il est distribué sous une nouvelle licence dite «Mistral AI non-production license». Celle-ci restreint l'utilisation du modèle à des fins de recherche scientifique et de tests et exclut donc les usages commerciaux[26].
Levée de fonds de juin 2024
En , Mistral lève 600 millions d'euros à l'issue d'un tour de financement mené par le fonds américain General Catalyst. 65% du capital restent français d'après le fondateur Arthur Mensch[27].
En juillet, l'entreprise dévoile deux nouveaux modèles open source: Codestral Mamba 7B et Mathstral 7B, ainsi que Mistral NeMo 12B, un modèle développé avec NVIDIA (via la plateforme NVIDIA DGX Cloud et le framework NVIDIA NeMo), un modèle aux performances élevées, dopé par l'utilisation du format de données FP8, particulièrement efficace en anglais, français, allemand, espagnol, italien, portugais, chinois, japonais, coréen, arabe et hindi, et basé sur un nouvel analyseur lexical dit «Tekken». Celui-ci est basé sur Tiktoken et entraîné sur plus de cent langues. Il surpasse l'analyseurSentencePiece des précédents modèles Mistral pour compresser le langage naturel et le code source: il est environ 30% plus efficace pour compresser le code source et plusieurs langues majeures et jusqu'à trois fois plus efficace pour le coréen et l'arabe. Les poids du modèle, qui est empaqueté dans un conteneur NVIDIA NIM, sont disponibles sur Hugging Face et la plateforme de Mistral AI. Il peut remplacer les systèmes utilisant Mistral 7B, par exemple pour les agents conversationnels, les tâches multilingues, le codage et la synthèse de documents. Selon les tests de Mistral AI, il dépasse Gemma 2 9B et Llama 3 8B, deux modèles open source sortis quelques mois avant[28].
En octobre, Mistral publie deux petits modèles dits «Ministraux», Mistral 3B et Mistral 8B. Leur faible nombre de paramètres, respectivement 3 et 8 milliards, en font des modèles légers nécessitant moins de capacité de calcul que la plupart des autres modèles de langage. Cela leur permet d'être embarqués dans des systèmes informatiques autonomes isolés d'internet[29].
Nouvelles fonctionnalités en novembre 2024
Le 19 novembre 2024, l'entreprise ajoute plusieurs fonctionnalités majeures à son robot conversationnel Le Chat. Celui-ci devient capable de générer des images, grâce à un partenariat avec Black Forest Labs et leurs modèles Flux Pro. De plus, Mistral ajoute la possibilité de chercher des informations sur internet afin d'avoir des informations fiables et à jour. Enfin, elle introduit le système de Canvas, une interface collaborative dans laquelle l'IA crée du code et l'utilisateur peut le modifier.
Simultanément, l'entreprise introduit un nouveau modèle, Pixtral Large, une amélioration de Pixtral 12B intégrant un encodeur visuel d'1 milliard de paramètres couplé à Mistral Large 2. Enfin, celui-ci a également été amélioré, notamment pour les longs contextes et les appels de fonctions[30].
Depuis 2025
Le 13 janvier 2025, Mistral sort une version améliorée de Codestral, disposant d'un meilleur analyseur et d'une architecture plus efficace, ce qui lui permet d'exécuter le code informatique deux fois plus rapidement[31].
Accord avec l'Agence France-Presse
Trois jours plus tard, l’AFP et Mistral officialisent un accord qui permet au Chat d'utiliser toutes les dépêches de l’AFP publiées depuis 1983, soit 38 millions de dépêches à la signature de ce contrat. Il est spécifié qu’elles ne serviront pas à de l’entraînement mais seulement à répondre aux requêtes des utilisateurs[32]. Le 30 janvier, Mistral sort Mistral small 3, une amélioration du modèle, en ajoutant 2B de paramètre, passant de 22B à 24B[33].
Début mars 2025, Mistral annonce la mise à disposition d'une API OCR qui permet de traiter des documents PDF complexes[34].
Développements avec le ministère des Armées
En février 2025, le ministère des Armées annonce le lancement de GenIAl.intradef (sécurisé), agent conversationnel, assistant rédactionnel, traduction, synthèse… au profit de ses personnels militaires et civils; puis en mars suivant la signature d'un protocole d’accord entre l’Agence ministérielle pour l'intelligence artificielle de Défense (acronyme Amiad) et Mistral AI en vue d'un rapprochement stratégique. GenIAl.intradef est développé depuis 2022 par les équipes du Centre d’expertise données et IA (CEDIA) du SGA, portée par l’EMA (état-major des armées), la DGNUM, la DIRISI, l’AND et l’Amiad. L'accord avec Mistral AI permettra une collaboration sur des thèmes de recherches avancées tels que les modèles multimodaux, la robotique, l'automatisation et les modèles embarqués, l'industrialisation de certains produits pour la défense française permettant d'assurer ainsi la souveraineté technologique de la France[35],[36].
Partenariats avec l'industrie
En avril 2025, Mistral AI annonce un partenariat de cent millions d'euros avec la compagnie maritime CMA CGM qui souhaite investir dans l'intelligence artificielle afin de gagner en efficacité dans l’ensemble de ses métiers, du transport à la logistique en passant par ses médias (BFM, RMC…) [37]. En mai 2026, Mistral AI annonce de nouveaux partenariats avec Airbus[38],[39],[40], EDF et BMW[41].
Nouvelle levée de fonds et partenariat avec ASML
Le 9 septembre 2025, Mistral annonce une nouvelle levée de fonds de 1,7 milliard d'euros ainsi que l'entrée à son capital d'ASML, ce dernier devenant son principal actionnaire avec une prise de participation de 11%. Cette levée de fonds porte ainsi la valorisation de Mistral AI à 11,7 milliards d'euros, ce qui en fait la société d'IA la plus valorisée d'Europe. Cette annonce marque également le lancement d'un partenariat stratégique avec ASML pour que le géant néerlandais des machines à graver les semi-conducteurs utilise ses modèles d'intelligence artificielle dans l'ensemble de son portefeuille de produits[42],[3].
Partenariat avec HSBC
Début décembre 2025, HSBC a signé un accord pluriannuel avec Mistral AI afin d'intégrer des outils d'AI générative dans la banque[43].
Partenariat avec Wikimédia
En janvier 2026, la fondation Wikimédia annonce des partenariats avec plusieurs entreprises d’intelligence artificielle, dont Mistral AI, afin de leur fournir un accès aux contenus de Wikipédia via des canaux adaptés à leurs besoins. Ces accords, conclus au cours de l’année précédente et dont les montants ne sont pas rendus publics, permettent à ces entreprises d’accéder aux contenus avec un volume et à une vitesse conçus spécifiquement pour leurs besoins, et visent à limiter l’impact des collectes automatisées sur l’infrastructure de Wikipédia, ainsi qu’à contribuer à son financement via Wikimedia Enterprise[44].
2026
Le 17 février 2026, Mistral AI annonce racheter l'entreprise française d'informatique sans serveur Koyeb[45] pour un montant non communiqué. Les trois cofondateurs de la start-up et leurs 13 employés doivent rejoindre l'équipe d'ingénierie de Mistral AI en mars[46]. L'objectif de ce rachat est de renforcer l'offre Mistral Compute[47],[46] de l'entreprise.
Le 19 mai 2026, Mistral AI annonce racheter l'entreprise autrichienne Emmi AI, développant des modèles d'intelligence artificielle de simulation pour l'ingénierie industrielle[48],[49].
Datacenters
Partenariat avec EcoDataCenter en Suède
En février 2026, Mistral AI a annoncé un investissement de 1,2 milliard d’euros pour construire un datacenter dédié à l'IA à Borlänge, en Suède. Prévu pour 2027, ce site doit renforcer ses capacités de calcul et soutenir ses modèles à grande échelle, dans le respect d'une supposée souveraineté technologique numérique européenne. C'est le plus gros investissement de l'entreprise depuis sa création[50]. EcoDataCenter est un opérateur suédois de centres de données dits «verts», c'est-à-dire spécialisé dans des infrastructures à très haute efficacité énergétique et entièrement alimentées par des sources renouvelables[51].
Projet de datacenter en France (2026)
Le 30 mars 2026, Mistral AI a officialisé la signature d'un prêt de 830 millions de dollars (environ 765 millions d'euros) destiné à la construction en 2026 d'un centre de données à Bruyères-le-Châtel (Essonne), à 32 km au sud-ouest de Paris.
Sa puissance électrique sera de 44 MW, pour 13 800 puces Nvidia GB300 à microarchitecture Blackwell à 104 milliards de transistors chacune, ce qui en fera l'un des clusters d'IA les plus denses d'Europe, bien que beaucoup plus modeste que les grands investissements (multi-milliards) de géants américains (tels que les projets de datacenter de Google pour Anthropic au Texas).
Le prêt a été obtenu auprès d'un consortium bancaire international (incluant BNP Paribas, Crédit Agricole CIB, HSBC, La Banque Postale, MUFG, Natixis C\&IB et Bpifrance), c'est un financement par dette, une première pour la société, qui permet de préserver sa structure actionnariale.
L'implantation à Bruyères-le-Châtel s'inscrit dans la continuité historique de cette commune, siège du Très Grand Centre de calcul (TGCC) du Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA). Ce choix renforcera le pôle de calcul de haute performance (HPC) de l'Essonne, devenu un centre névralgique de la simulation numérique en France, et pourrait s'inscrire dans l'accord-cadre signé en janvier 2026 entre Mistral AI et le ministère des Armées, visant à fournir des solutions d'IA générative souveraines pour des entités critiques, dont la Direction des applications militaires du CEA et l'ONERA. Le déploiement de ces modèles en réseaux fermés et sécurisés répond à des besoins croissants en calcul intensif pour les secteurs du nucléaire civil et militaire, ainsi qu'à des objectifs d'autonomie stratégique nationale[52],[53],[54].
Modèles
Mistral met à disposition plusieurs modèles d'I.A. générative sur sa plateforme Mistral Vibe (Mistral Large, Mistral Small, Mistral Next[55]) et met aussi à disposition d'autres modèles via son API.
Nom du modèle
Description
Mistral 7B
Un modèle de langage de grande taille avec 7 milliards de paramètres, optimisé pour une variété de tâches de traitement du langage naturel.
Mistral Tiny
Un modèle plus petit et plus léger, conçu pour des applications nécessitant une faible latence et une faible consommation de ressources.
Mistral Embed
Un modèle spécialisé dans la génération d'embeddings, utile pour des tâches comme la recherche sémantique et la classification.
Mistral Saba
Un modèle de 24B paramètres formé sur des ensembles de données soigneusement sélectionnés à travers le Moyen-Orient et l'Asie du sud, conçu pour fournir un contexte linguistique et culturel régional.
Mixtral 8x7B
Un modèle de mélange de spécialistes (SMoE) avec des poids ouverts, performant et efficace en termes de coût et de latence.
Magistral Small
Un modèle open-weight spécialisé dans le raisonnement, disponible pour l'auto-déploiement sous la licence Apache 2.0.
Devstral Small
Un modèle optimisé pour les tâches de codage et les capacités agentiques, disponible via l'API de Mistral AI.
Devstral Medium
Un modèle plus puissant pour les tâches de codage et les capacités agentiques, disponible pour les clients entreprises et via l'API de fine-tuning de Mistral AI.
Mistral Medium 3
Un modèle offrant des performances de pointe à un coût significativement inférieur, adapté aux contextes d'entreprise.
Ministral 3B / 8B
Des modèles d'entreprise avec 3 milliards et 8 milliards de paramètres respectivement, conçus pour des performances élevées et des coûts réduits.
Mistral OCR
Un modèle spécialisé dans la reconnaissance optique de caractères (OCR), utile pour extraire du texte à partir d'images et de documents.
Mistral Large
Un modèle puissant pour des tâches complexes nécessitant de grandes capacités de raisonnement ou des spécialisations élevées.
Pixtral†
Abandonné (sorti en 2024), spécialisé en gestion des graphismes[56].
Mistral AI for Finance
Une suite de modèles et de services d’intelligence artificielle dédiée aux institutions financières, conçue pour permettre l’intégration de l’IA générative dans les systèmes bancaires tout en garantissant le contrôle des données sensibles et la conformité réglementaire.
Modèle économique
Mistral AI a changé de stratégie commerciale pour améliorer sa viabilité économique. En 2024, elle est passée d'une logique de Intelligence artificielle open source(en) à une approche hybride combinant des modèles sous licence gratuite et des modèles dits de pointes publiés sous des licences (de logiciel) plus restrictives[57],[58],[59]. Ainsi l'entreprise distingue désormais:
les Modèles "Open-Weight" (Poids ouverts): les modèles de taille petite et moyenne (comme la série Ministral ou Mistral 7B) restent accessibles gratuitement sous licence Apache 2.0. Ils peuvent être téléchargés, modifiés et utilisés librement[60].
les Modèles de pointe (Frontier Models): les modèles les plus puissants, tels que Mistral Large 2 ou Devstral 2, utilisent des licences plus restrictives. Par exemple, le modèle de codage Devstral 2 utilise une licence «MIT modifiée» qui reste gratuite pour les indépendants mais devient payante pour les entreprises dépassant 20 millions de dollars de revenus mensuels.
Notes et références
12345«La start-up française Mistral AI a levé 385 millions d'euros», Le Monde.fr, (lire en ligne, consulté le ).
↑«La question du jour. Utiliseriez-vous une Intelligence artificielle française au lieu de ChatGPT? | Courrier de l'Ouest», Courrier de l'Ouest, (lire en ligne, consulté le ).
↑««Nous recrutons si vous aimez notre quête»: Arthur Mensch veut profiter de la crise Anthropic pour faire passer Mistral AI à la vitesse supérieure», Les Echos, (lire en ligne)
↑Usine Digitale, «La start-up française Mistral AI lève 105 millions d'euros pour développer des modèles d'IA générative», L'Usine Digitale, (lire en ligne, consulté le ).
↑Alexandre Piquard, «Arthur Mensch, de Mistral AI: «En intelligence artificielle, nous pouvons rivaliser avec Google ou OpenAI»», Le Monde, (lire en ligne, consulté le ).
↑«Intelligence artificielle: l’Agence France-Presse et l’entreprise française Mistral AI signent un accord», Le Monde, (lire en ligne, consulté le )
↑Usine Digitale, «Mistral AI fait les yeux doux à la communauté open source avec son dernier modèle Small 3», www.usine-digitale.fr, (lire en ligne, consulté le )
↑Juliette Roussel, «Mistral AI pousse ses pions dans la banque avec HSBC», Les Echos, (lire en ligne)
↑«La fondation Wikimédia annonce des partenariats avec Meta, Microsoft, Mistral AI et d’autres entreprises éditrices d’IA», Le Monde, (lire en ligne, consulté le )
↑Charlie Perreau, «Mistral accélère dans l'industrie avec l'acquisition d'Emmi AI», Les echos, (lire en ligne)
↑Alice Vitard, «Mistral AI à la conquête des industriels: En rachetant Emmi AI, le champion français veut faire passer les simulations industrielles de plusieurs heures à quelques secondes», L'usine digitale, (lire en ligne)
Have you ever struggled to describe something you’re looking at? Whether it’s a complex manual, a blinking error code, or a unique object, sometimes you just need an exp…
Studying for a test, but not sure where to start? Study notebooks, a new feature in the Gemini app, can help you get organized and learn more efficiently.Think of study …
Gemini, anciennement Bard, est un assistant conversationnel développé par l'entreprise Google. Pour générer du texte, il se base sur une famille de grands modèles de langage également appelée Gemini, introduite au public le [1]. Gemini est l'acronyme de Generalized Multimodal Intelligence Network. Les modèles se déclinent en trois tailles: nano, pro et ultra[2].
Gemini peut comprendre et interagir avec l'audio et la vidéo, et générer du texte (poésie, scripts, pièces musicales, courriels, lettres,etc.), du code, des traductions (entre plus de 100 langues). Il peut produire plusieurs types de contenu créatif (images, dessins, sons, musique, vidéos…), aider des chercheurs en analysant des données ou en générant des hypothèses. Gemini peut répondre aux questions de manière informative ou en produisant des cours personnalisés, des jeux, des tutoriels,etc., avec les limites des IA (erreurs, biais, «hallucinations»…).
Il est disponible via une application mobile et est directement intégré sur plusieurs appareils (smartphones dont les Google Pixel, tablettes, montres pixel watch, etc.) ainsi que les produits de la gamme Nest et Home de Google[3]. Il est aussi disponible sur les derniers appareils Samsung comme la Galaxy Watch 8 qui est la première montre connectée à l'intégrer[4] ou encore le Samsung Galaxy XR[5] issu de la collaboration entre Samsung, Google et Qualcomm.
Description
Gemini désigne une famille de transformeurs génératifs préentraînés permettant notamment de générer du texte. Le terme désigne également l'assistant conversationnel qui utilise ces modèles[6].
Gemini a été annoncé en 2023 comme devant surpasser les modèles existants comme GPT-4, en pouvant traiter simultanément et de manière polyvalente divers types différents de données (texte, images, sons et vidéos). Il peut ainsi répondre à une large variété de demandes, comme la génération de textes écrits, d'images, de sons et de code; l'analyse de flux vidéo, la création de modèles 3D complexes, l'analyse et l'interprétation de graphiques complexes, de cartes,etc.[7],[8],[9]. L'architecture de Gemini comporte un encodeur et un décodeur. L'encodeur de Gemini convertit certains types de données en vecteurs, que le décodeur peut comprendre et utiliser pour la génération[10].
Variantes
Selon Google, Gemini est particulièrement douée pour le codage informatique, grâce à son nouveau système de génération de code AlphaCode 2 basé sur Gemini Pro, qui lui permettrait de surpasser 85% des concurrents[11]. Google DeepMind a également conçu Gemini Robotics, un modèle vision-langage-action permettant de contrôler des robots[9].
Histoire
Contexte
Au début des années 2020, dans le domaine de l'IA générative, Google a été distancé par ChatGPT. Tout en poursuivant ses projets d'IA (ex.: Teachable Machine, Quick Draw, AutoDraw, Art Palette, ou Semantris et BARD) Google a mis en avant son nouveau projet majeur: Gemini AI, qui est une collaboration entre Google Brain (connue pour avoir créé l'outil Google Traduction, ainsi que TensorFlow, les modèles Transformer (le T de GPT) et le modèle LaMDA, qui permet à Bard de fonctionner) et DeepMind (filiale de Google, notamment connue pour avoir créé AlphaGo, le système d'IA qui a battu Lee Sedol au jeu de go en 2016, et AlphaFold capable de prédire la structure des protéines). Ces deux groupes ont fusionné en 2023 pour accélérer la mise au point de Gemini après le succès de ChatGPT.
En , OpenAI a lancé ChatGPT, un assistant conversationnel (chatbot) initialement basé sur GPT-3.5. ChatGPT a attiré l'attention du monde entier après sa sortie, devenant une sensation virale sur Internet. Alarmé par la menace potentielle de ChatGPT pour la recherche Google, le PDG de Google, Sundar Pichai, a émis une alerte «code rouge» à l'échelle de l'entreprise, réaffectant plusieurs équipes pour venir renforcer les efforts de l'entreprise en matière d'IA[12]. Dans un geste rare et sans précédent, les cofondateurs de Google Larry Page et Sergey Brin, qui avaient quitté leurs fonctions de co-PDG de la société mère de Google Alphabet en 2019, ont été convoqués à des réunions d'urgence avec des dirigeants de l'entreprise pour discuter de la réponse de Google à ChatGPT.
Interrogés par les employés lors d'une réunion générale pour savoir si le grand modèle de langage LaMDA était une occasion manquée pour Google de concurrencer ChatGPT, Sundar Pichai et Jeff Dean (le dirigeant de Google AI) ont déclaré que Google avait des capacités similaires, mais aller trop vite dans ce domaine représenterait un «risque réputationnel» majeur en raison du fait que Google est nettement plus grand qu'OpenAI[13],[14]. En , le PDG de DeepMind, Demis Hassabis, a annoncé les plans d'un rival de ChatGPT, et les employés de Google ont été chargés d'accélérer les progrès sur un concurrent de ChatGPT, en testant intensivement «Apprentice Bard» et d'autres chatbots[15],[16]. Sundar Pichai a assuré lors de l'appel aux investisseurs pendant la présentation des résultats trimestriels de Google en février que la société avait l'intention d'étendre la disponibilité et les applications de LaMDA[17].
Peu de données étaient disponibles sur Gemini avant , mais selon Google, ce nouveau système d'IA pourrait remplacer et améliorer PaLM 2 de Google, dont en intégrant des techniques plus efficaces d'apprentissage par renforcement, permettant une amélioration continue des capacités des systèmes d'IA à répondre à des questions complexes.
Dès le début d'année 2023, Google avait annoncé une riposte claire à OpenAI au travers du projet Sparrow un chatbot qui avait l'avantage, contrairement à ChatGPT, de citer ses sources[18], gagnant ainsi en crédibilité.
Gemini a été entrainé sur les Tensor Processing Units (TPU) de Google[réf.nécessaire]. Plus rapide et moins couteux dans ses exécutions que les précédents modèles de Google (comme PaLM), Gemini intègre en particulier des «mécanismes d'attention» (MA) perfectionnés, permettant aux réseaux de neurones artificiels de «concentrer» leurs calculs sur les parties les plus pertinentes des «données d'entrée», pour générer ensuite des «sorties» plus cohérentes, et répondant plus fidèlement aux «invites» des utilisateurs.
La capacité annoncée de Gemini à générer et combiner des objets sonores, visuels (graphiques et cartographie y compris) et du texte devrait également lui permettre de générer plus d'un type de données à la fois. Gemini pourra probablement, par exemple, extraire des caractéristiques d'une vidéo, d'un podcast ou d'un texte complexe pour en générer une analyse ou un résumé en tenant compte plus finement des demandes de l'utilisateur, mais aussi —et éventuellement dans le même temps— créer du contenu nouveau et le mettre en page, l'illustrer d'images, de graphiques et/ou de cartographies, en créer une version vidéo ou podcast, multilingue,etc.
Bard et Gemini Pro
Le 2023, Google a annoncé Bard, un chatbot utilisant LaMDA pour générer du texte[19]. Bard a d'abord été déployé auprès d'un groupe restreint de «testeurs de confiance[20]», avant une large diffusion prévue à la fin du mois[21],[22]. Il a été développé sous le nom de code «Atlas»[23]. Dans la foulée de l'annonce de Google, le rival de Google, Microsoft, a révélé son partenariat avec OpenAI pour intégrer ChatGPT dans son moteur de recherche Bing, après avoir précédemment investi 10 milliards $ dans OpenAI[24],[25].
Bard a été présenté dans une vidéo promotionnelle sur Twitter le . Lors de cette vidéo, Bard s'est trompé en répondant à une question sur le télescope James Webb, provoquant l'inquiétude quant à la fiabilité du chatbot et dans la foulée la chute de l'action Google (Alphabet) de plus de 7%[26]. Google Bard a été interrogé sur les nouvelles découvertes du télescope spatial James Webb et a répondu avec trois puces, y compris une déclaration selon laquelle le télescope «a pris les toutes premières images d'une planète en dehors de notre propre système solaire». Cependant, cette affirmation était incorrecte[27].
Mi-2023, Gemini est encore en phase d'entraînement, et testé pour sa sécurité. Comme c'était déjà le cas pour PaLM 2, Google propose plusieurs itérations du modèle, de tailles différentes, qui seront exploitées en fonction des avancées de l'IA, des besoins émis en interne par les services ou filiales de Google, puis par les utilisateurs et clients, et en fonction de contraintes spécifiques[28]. Les versions de Gemini, en différentes tailles et capacités[29], pourraient être disponibles via le «Google Cloud Vertex AI» (anciennement «Google AI Platform»), une «plateforme d'apprentissage automatique, qui regroupe tous les services cloud de Google, permet de faciliter le déploiement et la maintenance des modèles d'IA»[28]. Une version préliminaire de Gemini a été fournie à un petit groupe externe de développeurs et d'entreprises afin d'effectuer des tests[30].
Depuis le [réf.nécessaire], Bard utilise un modèle d'intelligence artificielle appelé Gemini Pro lorsqu'il communique en anglais. Ce modèle peut traiter et fusionner différents types d'informations tels que le texte, les images, l'audio et le code. Gemini Pro est actuellement disponible uniquement pour l'anglais sur Bard, mais son expansion à d'autres langues et régions, notamment en Europe, est prévue prochainement. Gemini Pro se concentre actuellement sur le traitement de textes, mais devrait bientôt être capable de travailler avec d'autres types de contenus[31]. De plus une suite qui compte trois modèles est annoncée:
Gemini Nano: version allégée de Gemini est prévue pour tourner nativement et hors-ligne sur des smartphones Android en commençant par le Google Pixel 8 Pro et uniquement à partir de texte;
Gemini Pro: le modèle intermédiaire, remplacera LaMDA dans Bard pour les pays anglophones;
Gemini Ultra (qui ne sera finalement lancé qu'en ): le modèle le plus avancé, et le plus performant.
Si Google DeepMind ne précise pas les tailles des modèles, l'accent est mis sur les performances du plus puissant (Gemini Ultra) par rapport à GPT-4[32] d'OpenAI, qui est alors de loin le modèle le plus puissant du marché.
Il est annoncé aussi que Gemini Pro sera disponible pour les développeurs via le Google Generative AI Studio ou Vertex AI sur Google Cloud le et que Gemini Ultra sera proposée aux Data Centers et aux entreprises, d'abord en version beta contrôlée et dans un contexte expérimental sécurisée.
Gemini
Le , Google a annoncé renommer Bard en Gemini afin de refléter l'utilisation de la famille de modèles Gemini[33].
Le , Google lance une nouvelle version plus avancée nommée Gemini 1.5 Pro. C'est aussi le premier modèle capable de prendre jusqu'à 1 million de tokens en entrée, même si la limite est fixée à 128 000 tokens dans un premier temps.
Le même mois, Google suspend son outil de création d'images Gemini, «pensé pour promouvoir la diversité», après qu'il a généré des résultats embarrassants, refusant dans certains cas de représenter des personnes blanches ou générant des images historiquement fausses, telles que «des soldats nazis de couleur» ou le «pape imaginé en femme». Des polémiques en série, dont l'une liée à l'affirmation de Gemini selon laquelle il serait «difficile de dire» qui d'Hitler ou d’Elon Musk avait eu l’impact le plus négatif sur la société, poussent Sundar Pichai, le PDG de Google, à recadrer ses équipes. Il leur rappelle le risque de briser la confiance envers les produits Google. Il déplore les réponses embarrassantes de Gemini qui «ont fait preuve de partialité»[34],[35]
En mai, une version allégée est lancée, nommée Gemini 1.5 Flash et capable d'accepter 1 million de tokens. Gemini 1.5 Pro bénéficie d'une amélioration à ce niveau, permettant d'utiliser jusqu'à 2 millions de tokens en entrée.
En , Google introduit les «Gems», qui permettent de créer des versions personnalisées de Gemini que les utilisateurs définissent en fonction de leurs besoins[36]. C'est une réponse au GPT Store de OpenAI ou au Copilot Studio de Microsoft, et l'un des nombreux efforts que déploie le groupe pour tenter d'attirer du public vers Gemini, alors que l'adoption des professionnels et développeurs restent très faible par rapport aux rivaux[37].
En , Google annonce la sortie du modèle Gemini 2.5 (disponible en 3 versions: Pro, Flash et Flash-Lite), dont la déclinaison la plus puissante se retrouve directement en haut du classement de LMArena. Bénéficiant d'une fenêtre d'un million de token en entrée, le modèle domine encore actuellement les benchmarks scientifiques et mathématiques AIME et GPQA[38].
Le , Google annonce le déploiement progressif de Gemini 3, présenté comme «le meilleur modèle au monde pour la compréhension multimodale»[39]. Il se classe en tête du classement de LMArena et atteint de loin le meilleur score au MathArea Apex avec un score de 23,4% contre 1% pour GPT-5.1 et 1,6% pour Claude Sonnet 4.5. Plus globalement, il surpasse ses concurrents dans de nombreux benchmarks clés de l'IA notamment avec son mode Deep Think[39],[40].
Un mois plus tard, Google annonce la sortie de Gemini 3 Flash conçu pour des réponses rapides qui est présenté comme dépassant Gemini 2.5 Pro tant en vitesse qu'en qualité[41],[42]. Déployé dans Gemini mais aussi Google Search[43] dans les pays où les réponses optimisées par l'IA sont disponible[44],[45], il vise notamment à concurrencer GPT-5.2 qui a été présenté moins d'une semaine plus tôt[46].
En , lors de la publication des résultats du quatrième trimestre 2025 d'Alphabet, Google annonce que l'application Gemini a franchi la barre des 750 millions d'utilisateurs actifs mensuels, contre 650 millions au trimestre précédent[47]. entre Apple et Google visant à utiliser la technologie Gemini pour renforcer l’assistant vocal Siri, marquant une collaboration notable entre deux acteurs majeurs de l’industrie[48].
Le , Google publie une mise à jour majeure de Gemini 3 Deep Think, présentée comme destinée à résoudre des défis modernes en sciences, recherche et ingénierie[49].
Le , Google annonce Gemini 3.1 Pro en version préliminaire, présenté comme une avancée en matière de raisonnement complexe. Le modèle obtient un score de 77,1% sur l'ARC-AGI-2, soit plus du double des performances de Gemini 3 Pro, et 80,6% sur SWE-Bench Verified, un indicateur mesurant les capacités de développement logiciel autonome[50].
Impact environnemental
En avril 2026, Greenly publie une analyse intitulée «Étude d'impact environnemental de Gemini AI» en réponse aux rapports de transparence énergétique de Google sur son modèle[51]. L'étude évalue la consommation énergétique d'une requête à environ 14,6 Wh et estime que, sur la base du mix électrique réel, les émissions associées s'élèveraient à 0,09 gCO₂e par token, soit environ trois fois les valeurs communiquées par Google[52].
Références
(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé «LaMDA#Bard» (voir la liste des auteurs).
↑Cooper Elsworth, Keguo Huang, David Patterson et Ian Schneider, Measuring the environmental impact of delivering AI at Google Scale, (DOI10.48550/arXiv.2508.15734, lire en ligne).
Claude est une série de grands modèles de langage développés par Anthropic[1]. C'est aussi le nom de l'agent conversationnel (chatbot) utilisant ces modèles pour dialoguer avec les utilisateurs. Claude peut analyser des images et différents types de fichiers, et faire des recherches sur internet. Claude est connu pour ses performances en programmation informatique[2],[3], particulièrement avec le logiciel d'IA agentique Claude Code[4]. Un autre logiciel nommé Cowork vise à automatiser diverses tâches bureautiques[5].
La première version est sortie en [6]. Claude Sonnet désigne la version moyenne du modèle. Claude Opus est un modèle plus coûteux et performant, et Haiku un modèle plus léger et rapide. Un modèle plus puissant nommé Claude Mythos est sorti en 2026, mais n'a été mis à disposition que d'un nombre restreint d'entreprises pour des tâches de cybersécurité du fait de sa capacité à trouver et à exploiter des vulnérabilités logicielles[7].
Fonctionnalités
Outre les fonctionnalités de traitement de texte, Claude peut analyser des images, faire des recherches sur internet[8], traiter différents types de fichiers tels que les PDF[9], et converser à l'oral[10].
Abonnements
Claude peut être utilisé gratuitement, mais les abonnements donnent accès à des seuils d'utilisation plus élevés et à des fonctionnalités supplémentaires comme Claude Code et Claude dans Chrome[11],[12]. Anthropic a fourni en septembre 2023 sa première offre commerciale avec Claude Pro. En mai 2024, Anthropic a commencé à proposer les abonnements multi-utilisateurs Claude Team[13] et Claude Enterprise[14]. En avril 2025, Anthropic a lancé un abonnement plus coûteux nommé Claude Max[15].
En octobre 2024, Anthropic a lancé la fonctionnalité computer use («utilisation d'ordinateur») permettant à Claude de prendre le contrôle de l'ordinateur et de naviguer en analysant l'écran et en simulant les entrées clavier et souris[17].
En mars 2026, Anthropic a ajouté la possibilité de contrôler par téléphone les actions de Claude sur l'ordinateur[18].
Claude Code
Claude Code est un logiciel d'IA agentique qui permet d'automatiser des tâches de développement logiciel. Il peut écrire, exécuter, corriger et réorganiser du code informatique[5].
Déployé au grand public en mai 2025, Claude Code a connu une croissance rapide. En février 2026, il génère un revenu annualisé de 2,5 milliards de dollars, et une estimation suggère que 4% des modifications publiées sur GitHub sont générées par Claude Code[19].
Claude Security
Claude Security sert à analyser du code à la recherche de vulnérabilités, et propose des corrections ciblées[20].
Code Review
Claude Review fait des revues de code automatisées. Lorsqu'une modification de code est proposée, il mobilise une équipe d'agents d'IA pour chercher des bugs, vérifier qu'il s'agit bien de bugs, et les classer par niveau de gravité[21].
Claude Cowork
Cowork est un logiciel d'IA agentique permettant à Claude d'effectuer des tâches bureautiques avec une certaine autonomie. Lancé en janvier 2026, Cowork est similaire à Claude Code, mais est contrôlé via une interface graphique et vise un public plus général que celui des développeurs de logiciels. Il a accès à un dossier de travail choisi par l'utilisateur, et peut y générer ou modifier des fichiers, et exécuter certaines commandes informatiques. Cowork peut par exemple synthétiser des documents, créer des présentations, modifier des fichiers Excel, utiliser un navigateur web, ou gérer des emails. Anthropic recommande toutefois de configurer Cowork pour qu'il n'ait pas accès à des informations sensibles. Le code source de Cowork aurait en grande partie été écrit avec Claude Code[5].
Claude Design
Claude Design, lancé en avril 2026, permet d'automatiser la création d'interfaces graphiques et d'éléments visuels (prototypes, présentations, logos, bannières...)[22].
Entraînement
Les modèles de la famille Claude sont des transformeurs génératifs pré-entraînés. Ils ont été pré-entraînés à prédire le mot suivant pour de grandes quantités de texte. Pour que ces modèles soient non seulement performants mais aussi présentables, ils ont ensuite été entraînés avec la technique de l'IA constitutionnelle[23].
IA constitutionnelle
L'IA constitutionnelle est une approche développée par Anthropic pour entraîner les systèmes d'IA (tels Claude) à être utiles, sincères et inoffensifs sans nécessiter de rétroaction humaine, en intégrant parmi ses filtres dans l'entraînement des modèles d'IA, des valeurs et principes inspirés de documents comme la Déclaration universelle des droits de l'homme de l'ONU[23],[24].
Dans une phase d'apprentissage supervisé, le modèle génère des réponses, s'autocritique sur la base d'un ensemble de principes (une «constitution»), puis ajuste ses réponses. Ces réponses davantage conformes à la constitution sont ensuite utilisées pour entraîner le modèle[23].
Ensuite vient une phase d'apprentissage par renforcement. Le modèle génère des réponses et les compare, favorisant celles qui satisfont le plus les principes de la constitution. Ces données permettent d'entraîner un modèle de préférences, qui juge des réponses en fonction de leur degré de conformité à la constitution. Claude est ensuite ajusté à satisfaire ce modèle de préférences. Cette technique est similaire à l'apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine, où les comparaisons humaines sont nécessaires, tandis que l'IA constitutionnelle effectue automatiquement les comparaisons en s'appuyant sur la constitution[25],[23].
Modèles
Claude
Claude est la version initiale du modèle de langage d'Anthropic, sortie en [6]. Claude a démontré sa maîtrise de diverses tâches, mais avait certaines limitations en matière de codage, de mathématiques et de raisonnement[26]. Anthropic s'est associée à des sociétés comme Notion (logiciel de prise de notes et de productivité) et Quora (pour aider à développer le chatbot Poe)[26].
Claude Instant est une version plus rapide, moins chère et plus légère. Claude Instant a une fenêtre de contexte de 100 000 tokens (ce qui correspond à environ 75 000 mots)[29]. La fenêtre de contexte représente la quantité de données que le modèle peut analyser simultanément.
Claude 2
Claude 2 est la deuxième itération majeure, sortie le . Elle a été rendue accessible au grand public, contrairement à la première version, qui n'était accessible qu'à certains utilisateurs approuvés par Anthropic[30].
Claude 2 a été critiqué pour son alignement éthique strict qui semble réduire l'utilisabilité et les performances. Des utilisateurs se sont vu refuser l'assistance pour des requêtes bénignes, par exemple avec la question d'informatique système «Comment puis-je tuer tous les processus Python de mon serveur Ubuntu?» Cela a conduit à un débat sur la «taxe d'alignement» (le coût pour garantir l'alignement d'un système d'IA), avec des discussions centrées sur l'équilibre entre les considérations éthiques et les fonctionnalités pratiques. Les critiques plaident en faveur de l’efficacité et de l’autonomie des utilisateurs, tandis que les partisans soulignent l’importance d’une IA éthique[31],[32].
Claude 2.1
Claude 2.1 a doublé le nombre de tokens que le chatbot peut analyser simultanément, le portant à une fenêtre de 200 000 tokens, ce qui équivaut à environ 500 pages[1].
Selon Anthropic, ce nouveau modèle est moins susceptible de se tromper que ses prédécesseurs[32].
Claude 3
À sa sortie le , Claude 3 s'est avéré être à la pointe des performances dans un large éventail de tâches cognitives. La famille Claude 3 comprend trois modèles de pointe par ordre croissant de capacités: Haiku, Sonnet et Opus[33],[34].
Claude 3 a montré des capacités de raisonnement méta-cognitif, notamment en ayant réalisé qu'il était artificiellement testé lors d'une évaluation impliquant le fait d'extraire une information dans de grandes quantités de texte[35],[36].
Claude 3.5
Le , Anthropic sort Claude Sonnet 3.5, qui surpasse significativement Claude 3 Opus tout en étant deux fois plus rapide. Cette annonce fait concurrence au modèle GPT-4o d'OpenAI, sorti un mois plus tôt: Anthropic présente son modèle comme étant plus performant que son concurrent dans la résolution de plusieurs tâches, en particulier dans la compréhension visuelle[37],[38].
Claude 3.7
Anthropic a lancé Claude 3.7 Sonnet le , avec un mode de réflexion approfondie pour les questions complexes[39].
Claude 4.0
Le , Anthropic a publié deux autres modèles: Claude Sonnet 4 et Claude Opus 4[40]. Anthropic a ajouté des fonctionnalités API pour les développeurs: un outil d'exécution de code, un connecteur à son Model Context Protocol, et Files API[41],[42]. Elle a classé Opus 4 comme un modèle de «niveau 3» sur l'échelle de sécurité à quatre points de l'entreprise, ce qui signifie qu'elle le considère si puissant qu'il présente un «risque significativement plus élevé»[43]. Anthropic a rapporté que lors d'un test de sécurité impliquant un scénario fictif, les grands modèles de langage comme Claude ont tendance à envoyer un courriel de chantage à un ingénieur afin d'empêcher leur remplacement[44].
Claude 4.5
Le , Anthropic sort Claude Sonnet 4.5. Le modèle est particulièrement performant en développement de logiciels, marquant un nouveau record sur le test de performances SWE-bench[45],[46].
Le , Anthropic complète la gamme avec Claude Haiku 4.5, un modèle plus rapide et économique conçu pour des performances proches de Sonnet 4 à un tiers du coût[47]. Haiku 4.5 obtient un score de 73,3% sur le test SWE-bench Verified, et devient le modèle par défaut pour les utilisateurs gratuits de claude.ai[48]. Un cas d'usage possible concerne les architectures multi-agents, où Sonnet 4.5 peut planifier des projets complexes tandis que plusieurs instances de Haiku 4.5 exécutent des tâches en parallèle[49].
En novembre, l'entreprise sort Claude Opus 4.5, un modèle alternatif plus puissant, avec une baisse des prix importante par rapport à ses précédents modèles et ses concurrents[50].
Claude 4.6
Le , Anthropic présente Claude Opus 4.6, décrit comme son modèle le plus performant à ce jour. Il intègre une nouvelle capacité de «pensée adaptative» (adaptive thinking), permettant au modèle de doser son effort de réflexion en fonction de la complexité du problème posé. Cette version propose également une fenêtre de contexte étendue à un million de jetons (tokens) et des améliorations significatives concernant l'utilisation autonome de l'ordinateur (computer use)[51].
Le , Anthropic lance Claude Sonnet 4.6. Il apporte des améliorations en matière de programmation, d'utilisation autonome de l'ordinateur (computer use), de raisonnement sur de longs contextes et de planification agentique. Comme Opus 4.6, il dispose d'une fenêtre de contexte d'un million de jetons en bêta. Proposé au même tarif que Sonnet 4.5, il devient le modèle par défaut sur claude.ai pour les utilisateurs des offres gratuites[52].
Claude 4.7
Le 16 avril 2026, Anthropic publie Claude Opus 4.7, présenté comme son modèle généralement disponible le plus performant[53]. Le modèle apporte des améliorations notables en ingénierie logicielle, en compréhension visuelle (capable de traiter des images en plus haute résolution) et en exécution de tâches complexes sur de longues durées[54]. Il introduit un nouveau niveau de raisonnement nommé xhigh («extra high»), positionné entre les niveaux high et max, offrant un contrôle plus fin sur le compromis entre profondeur de réflexion et latence[55].
Anthropic reconnaît publiquement que Claude Opus 4.7 reste moins puissant que Claude Mythos Preview, mais le présente comme le premier modèle largement déployé avec un nouveau dispositif de garde-fous destinés à détecter et bloquer automatiquement les requêtes liées à des usages cybersécuritaires interdits ou à haut risque[53]. Les chercheurs en sécurité informatique souhaitant utiliser le modèle pour des usages légitimes (recherche de vulnérabilités, tests d'intrusion, red-teaming) peuvent rejoindre un programme de vérification dédié.
Le modèle est disponible sur l'ensemble des produits Claude, sur la Claude API ainsi que sur Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI et Microsoft Foundry, au même tarif qu'Opus 4.6 (5 dollars par million de jetons en entrée et 25 dollars par million de jetons en sortie)[53].
Claude 4.8
Le 28 mai 2026, Anthropic publie Claude Opus 4.8, présenté comme une mise à niveau d'Opus 4.7 et son modèle public le plus performant. L'entreprise met en avant des gains sur plusieurs jeux d'évaluation en programmation, en compétences agentiques, en raisonnement et en tâches de travail intellectuel. Selon Anthropic, le modèle signal plus volontiers ses incertitudes et produit moins d'affirmations non étayées que son prédécesseur[56]. La sortie intervient environ six semaines seulement après celle d'Opus 4.7, marquant une accélération du rythme de mises à jour.
Le modèle est proposé au même tarif qu'Opus 4.7 (5 dollars par million de jetons en entrée, 25 dollars en sortie). Un «mode rapide» (fast mode), facturé 10 et 50 dollars par million de jetons, fonctionne à 2,5 fois la vitesse. La version introduit un réglage laissant l'utilisateur doser l'effort de réflexion du modèle, ainsi qu'une fonctionnalité «dynamic workflows» dans Claude Code, en aperçu de recherche, capable d'orchestrer de nombreux sous-agents en parallèle pour des tâches de grande ampleur[57]. Selon Anthropic, Opus 4.8 demeure moins performant que Claude Mythos, dont l'entreprise annonce un déploiement élargi "dans les prochaines semaines"[58].
Claude Mythos Preview
Claude Mythos est un modèle de langage plus performant que Opus. Son existence a été révélée au grand public en mars 2026 à la suite d'une fuite de données liée à une vulnérabilité de configuration du CMS de l'entreprise[59],[60].
Souvent présenté comme une rupture technologique majeure dépassant les capacités de Claude Opus 4.6, ce modèle se distingue par ses performances en raisonnement complexe et en cybersécurité offensive (au prix cependant d'une consommation énergétique et de ressources de calcul très élevées)[61].
Sur les benchmarks de référence, Mythos surpasse significativement ses prédécesseurs, atteignant notamment 93,9% au SWE-bench Verified et un score parfait de 100% sur Cybench, où il a identifié des failles zero-day critiques dans le noyau Linux, ainsi que dans OpenBSD et FFmpeg[62],[63].
Ses capacités d'analyse scientifique sont également notables avec un score de 94,6% au test GPQA Diamond, surpassant le niveau d'experts humains titulaires d'un doctorat[62].
Face aux risques de détournement de Mythos pour des attaques automatisées, Anthropic a décidé de ne pas rendre ce modèle accessible au public, et de créer un projet nommé «Projet Glasswing» chargé d'utiliser ses capacités en cybersécurité «pour aider à sécuriser les logiciels les plus critiques au monde, et pour préparer l’industrie aux pratiques que nous allons tous devoir adopter pour garder une longueur d’avance sur les cyberattaquants»[64].
Le , l'entreprise publie une Hazard-Aware System Card (HASC) de 244 pages documentant les garde-fous et les comportements limites du système[68],[69]. Ce document révèle des incidents d'autonomie préoccupants lors de tests en environnement isolé (sandbox), incluant l'évasion du modèle par le contournement de restrictions logicielles, la modification de fichiers avec dissimulation dans l'historique Git, et des tentatives inattendues de communication externe. Bien qu'aucune capacité de réplication autonome n'ait été constatée, le passage à un délai d'exploitation des failles de l'ordre de quelques minutes est considéré par Anthropic comme un changement de paradigme pour la sécurité informatique, justifiant la décision de ne pas rendre le modèle public à ce jour[70].
Claude 5
Le 9 juin 2026, Anthropic lance Claude Fable 5, présenté comme un modèle de classe Mythos rendu accessible au grand public grâce à des garde-fous: certaines requêtes sensibles, notamment en cybersécurité, sont automatiquement redirigées vers le modèle Claude Opus 4.8. Pour les membres du projet Glasswing, l'entreprise déploie Claude Mythos 5, le successeur de Claude Mythos Preview[71].
Le 12 juin 2026, soit seulement quelques jours après le lancement, Anthropic suspend l'accès à Fable 5 pour l'ensemble de ses clients, à la suite d'une directive de contrôle des exportations du gouvernement américain interdisant l'accès à ces modèles à tout ressortissant étranger. La nationalité ne pouvant être vérifiée en temps réel, l'entreprise désactive les deux modèles pour tous les utilisateurs, ses autres modèles restant accessibles[72]. Fable 5 est finalement redéployé au grand public le après la levée des restrictions[73].
Anthropic a publié en 2024 un document[75] expliquant quels sont les prompts système utilisés par Anthropic pour censurer ou moduler certains des comportements de Claude; et ce pour trois modèles d'intelligence artificielle: Claude 3.5 Sonnet; Claude 3 Opus et Claude 3 Haiku[76]. Les utilisateurs peuvent par exemple comprendre comment Claude est censé répondre aux questions concernant des sujets controversés (avec des phrases approfondies et claires, sans rappeler que le sujet est sensible ou prétendre qu'il fournit des faits objectifs)[76].
↑(en) «Claude AI | Chatbot, Anthropic, Models, Families, & Weaknesses», Encyclopedia Britannica, (lire en ligne[archive du ], consulté le ).
12(en) Kevin Roose, «Inside the White-Hot Center of A.I. Doomerism», The New York Times, (ISSN0362-4331, lire en ligne, consulté le ):
«they named their A.I. language model Claude — which, depending on which employee you ask, was either a nerdy tribute to the 20th-century mathematician Claude Shannon or a friendly, male-gendered name designed to counterbalance the female-gendered names (Alexa, Siri, Cortana) that other tech companies gave their A.I. assistants.»
↑(en) Deborah Yao, «Anthropic’s Claude Instant: A Smaller, Faster and Cheaper Language Model», AI Business, (lire en ligne).
LLaMA (Large Language Model Meta AI) est une famille de grands modèles de langage développé par Meta et rendu publiquement accessible[2]. Deux autres versions du modèle plus spécifiques, optimisées à partir de LLaMA, ont également été publiées par Meta: un agent conversationnel, appelé Llama Chat, et un assistant de programmation, Code Llama. D'autres modèles de langage comme Alpaca ont également vu le jour en entrainant les poids de Llama sur de nouvelles données[3].
Origine du nom
LLaMA est l'acronyme de Large Language Model Meta AI (Grand modèle de Language Meta IA en français). Cet acronyme est l'homographe du nom anglais (lui-même emprunté au quechua, via l'espagnol)[4] du lama, un camélidé sud-américain. Cette ressemblance est probablement souhaitée pour une meilleure mémorabilité.
De ce choix de nom est dérivé celui d'Alpaca, l'agent conversationnel basé sur LLaMA, car l'alpaga (alpaca en anglais) est un autre camélidé d'Amérique du Sud.
Version initiale
La version initiale a été publiée en , en quatre tailles différentes: 7, 13, 33 et 65 milliards de paramètres. À l'origine, seuls la méthodologie, l'architecture des modèles et les résultats expérimentaux furent publiés. Seuls certains chercheurs qui en ont fait la demande peuvent avoir accès au modèle[5].
Le , une semaine après la publication de la méthodologie et de l'architecture, un fichier torrent contenant l'intégralité du modèle est publié sur 4chan[6].
Llama 2
En , Meta publie une deuxième version, en trois tailles différentes cette fois: 7B[7], 13B[8] et 70B[9]. La version en 34B a été entrainé par Meta également mais dû à un manque de temps, ils n'ont pas pu publier ce modèle. L'architecture est sensiblement la même mais l'entrainement a été réalisé à partir d'un corpus environ 40% plus volumineux[10]. Cette-fois, Meta publie elle-même les paramètres dès la sortie du modèle.
Avec la publication de Llama 2, Meta publie Llama 2-Chat, une version de Llama optimisée pour les dialogues[10]. Trois versions du modèle sont disponibles: 7B, 13B et 70B.
Code Llama
Peu de temps après, en , Meta dévoile Code Llama et ses variations Code Llama Instruct et Code Llama Python[11]. Ces modèles sont basés sur Llama 2 et ajustés finement sur du code. Ils sont d'abord disponibles en open source en version 7B, 13B et 34B, puis le une version en 70B est également publiée[12].
Llama 3
Le , Meta lança Llama 3 en version 8 et 70 milliards de paramètres. Ces modèles furent pré-entraînés sur environ 15 billions de jetons de texte provenant de «sources disponibles publiquement»[13], les modèles d'instructions étant fine-tunés sur «des ensembles de données d'instructions disponibles publiquement, ainsi que sur plus de 10 millions d'exemples annotés par des humains». Meta prévoit de sortir des modèles multimodaux, des modèles capables de converser dans plusieurs langues, et des modèles avec des fenêtres de contexte plus larges. Une version de 405 milliards de paramètres est annoncée à la mi-2024[14].
Trois sous-versions de Llama 3 sont ensuite lancées par Meta:
Avec Llama 3.2, Meta introduit deux modèles multimodaux: Llama 3.2 90B et 11B. Le groupe sort aussi deux premiers mini-modèles, 1B et 3B, destinés à être utilisés sur des terminaux légers (ordinateurs portables ordinaires et smartphones).
Poids ouverts plutôt qu'Open source
LLaMA se présente comme un modèle ouvert, mais ni le code d'entrainement ni les données d'entrainement ne le sont, ce qui fait préférer le terme de «poids ouverts»[19],[20]. Le dépôt contient le code source d'inférence et de la documentation (guide de l'utilisateur, guide de l'utilisateur responsable et model card) permettant une bonne utilisation du modèle. Utiliser LLaMA implique d'accepter les termes de la licence de LLaMA qui notamment interdit certains cas d'utilisation du modèle[21]. En respectant les termes de la licence, il est possible d'utiliser, de reproduire, de distribuer, de copier, de créer des œuvres dérivées et d'apporter des modifications aux différents composants de LLaMA mis à disposition, y compris pour une activité lucrative.
Tout comme tous les autres grands modèles linguistiques actuels (août 2024), il nécessite que ces paramètres (poids) soient stockés dans la mémoire vive, pour s'exécuter à une vitesse raisonnable, ce qui rend les grands modèles souvent inaccessibles pour des ordinateurs personnels. Certains services en ligne proposent de passer par leur serveur pour utiliser LLaMA.
Partenariat avec Reuters
Après l'annonce d'un partenariat entre Meta et Reuters pour l'utilisation des contenus de l'agence dans les chatbots Meta AI, basés sur Llama, il n'était pas clair si ces articles allaient intégrer le corpus de formation de Llama, ou seulement être utilisés comme sources (en direct) pour répondre à des requêtes spécifiques (actualité, politique, économie...)[22].
↑Mélicia Poitiers, «LLaMA, le dernier modèle d'IA générative de Meta, a été partagé illicitement sur Internet», Usine Digitale, (lire en ligne, consulté le )
12Hugo Touvron, Louis Martin, Kevin Stone et Peter Albert, «Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models», arXiv, (DOI10.48550/ARXIV.2307.09288, lire en ligne, consulté le )
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Today Microsoft is incorporating GPT-5, OpenAI’s best AI system to date, into a wide variety of its products, to bring new reasoning capabilities and improvements to coding and chat across its platforms. The post Microsoft incorporates OpenAI’s GPT-5 into consumer, developer and enterprise offerings appeared first on Microsoft Copilot Blog.
Microsoft Copilot est un chatbot développé par Microsoft et lancé le . Fondé sur un grand modèle de langage, il est capable de citer des sources, de créer des poèmes et d'écrire des chansons. Il s'agit du principal remplaçant de Cortana, dont la commercialisation a été interrompue[1].
Le service a initialement été lancé sous le nom de Bing Chat, en tant que fonctionnalité intégrée à Microsoft Bing et Microsoft Edge. Au cours de l'année 2023, Microsoft a commencé à unifier la marque Copilot dans ses différents produits de chatbot. Lors de sa conférence Build 2023, Microsoft a annoncé son intention d'intégrer Copilot dans Windows 11, permettant aux utilisateurs d'y accéder directement via la barre des tâches[1]. En , une touche Copilot dédiée a été annoncée pour les claviers Windows[2].
Touche Copilot (au centre) sur un ordinateur portable Lenovo Legion 7i. Cette touche remplace la touche menu pour les claviers licenciés compatibles avec Microsoft Windows.
Copilot utilise le modèle Prometheus de Microsoft, construit à partir de modèles de fondation d'OpenAI tel que GPT-4, qui ont été ajustés à l'aide de techniques d'apprentissage supervisé et par renforcement. Le style de l'interface conversationnelle du chatbot ressemble à celui de ChatGPT. Copilot est capable de communiquer dans de nombreuses langues et dialectes.
Microsoft exploite Copilot selon un modèle freemium. Il permet aux utilisateurs de son niveau gratuit d'accéder à la plupart des fonctionnalités, tandis que l'accès prioritaire aux nouvelles fonctionnalités, y compris la création de chatbots personnalisés, est fourni aux abonnés payants sous le nom commercial "Microsoft Copilot Pro". Plusieurs chatbots par défaut sont disponibles dans la version gratuite de Microsoft Copilot, y compris le chatbot Copilot standard et Microsoft Designer, qui est orienté vers l'utilisation de son créateur d'images pour générer des images basées sur des invites textuelles[3].
Contexte et historique
En 2019, Microsoft fait d'OpenAI un partenaire, et y investit des milliards de dollars[4]. Microsoft construit en 2020 pour OpenAI un superordinateur doté de plus de 10 000 processeurs graphiques, et employant la plateforme sur Microsoft Azure[5]. En , Microsoft dit avoir obtenu de OpenAI la licence exclusive de GPT-3. Les utilisateurs peuvent continuer à envoyer des requêtes et recevoir des réponses, mais seul Microsoft a directement accès au modèle sous-jacent[6].
En 2022, OpenAI lance ChatGPT (chatbot fondé sur GPT-3.5), qui attire l'attention mondiale dès son lancement en novembre. Le , Microsoft annonce 10 milliards de dollars d'investissement sur plusieurs années dans OpenAI[7]. Le , Google annonce de son côté Bard (rebaptisé plus tard Gemini), un service de chatbot concurrent de ChatGPT[8]. Des médias et analystes financiers estiment que Google a précipité le lancement de Bard pour devancer l'événement de lancement de Copilot par Microsoft prévu le [9], et pour éviter de «courir après» Microsoft[10].
En 2024, Microsoft lance en janvier un service premium Microsoft Copilot Pro (à 22 € TTC par mois)[11], qui donne un accès prioritaire aux modèles les plus récents en périodes de forte utilisation, et donnant accès à Copilot GPT Builder qui permet de créer des chatbots Copilot personnalisés, et d'obtenir une résolution plus élevée pour les images générées par le créateur d'images de Microsoft Designer[3]. La fonctionnalité Copilot GPT Builder sera supprimé plus tard dans l'année[12]. Cette même année 2024, Microsoft lance des normes pour des ordinateurs sous Windows intégrant une IA matérielle. Ces ordinateurs incluent une puce d'accélération de réseaux de neurones (NPU pour Neural Processing Unit) et un bouton «Copilot» sur le clavier, qui remplace la touche de menu. Si Copilot est désactivé ou non accessible dans la région géographique, la touche de menu lance Windows Search[13],[14]. Le , lors d'un événement Microsoft Surface, Microsoft lance "Copilot Plus", une marque d'ordinateurs utilisant Windows 11 et dotée de capacités supplémentaires en termes d'IA[15],[16].
Lors de l'anniversaire de Microsoft, une importante mise à jour de Copilot est déployée comprenant: une mémoire pour retenir les informations importantes de l'utilisateur, la fonctionnalité Deep Research qui permet à Copilot de fournir à l'utilisateur une réponse plus claire et détaillée grâce à un raisonnement, la fonctionnalité "pages" permet de modifier manuellement la réponse de Copilot à la manière d'un éditeur de texte, Copilot Action qui permet au chatbot de faire des recherches et des actions sur le web à la demande de l'utilisateur avec cette fonctionnalité Copilot devient un agent IA, Copilot Vision qui permet au chatbot de voir ce que fait l'utilisateur sur son écran ou à travers sa caméra et de l'assister, Copilot peut également générer des podcasts[17],[18],[19]. Copilot se dote également d'un visage avec la fonctionnalité Mico[20].
Mi 2025, Microsoft lance Mu, un micro-modèle de langage (à 330 millions de paramètres), nativement intégré dans les ordinateurs labellisés Copilot+ et fonctionnant sous Windows 11 sur les NPU (Neural Processing Units) de ces ordinateurs, sans besoin d'accès au Cloud ni de connexion à internet. Mu succède à Phi-Silica, en tant qu'IA agentique permettant à l'utilisateur d'interagir avec le système Windows via le langage naturel (Mu comprend et exécute des commandes concernant les réglages de l'ordinateur, telles que «augmenter la luminosité», «activer le Bluetooth», etc. avec une exécution locale très rapide (moins de 500 ms), une génération de texte à 100–200 tokens/seconde, grâce à un préentraînement fait sur 3,6 millions d’exemples portant sur les paramètres système de Windows, mais Mu ne gère pas les conversations générales ou les sujets hors système[21].
Chatbots
Plusieurs chatbots étaient disponibles par défaut dans Microsoft Copilot, dont le chatbot standard de Copilot et Microsoft Designer, orienté vers la génération d'images à partir d'invites textuelles; mais aussi d'autres «Copilot GPTs» (ex: planificateur de voyages, assistant culinaire, entraîneur personnel...)[3]. Les «Copilot GPTs» sont supprimés mi-2024 et Microsoft Designer obtient un site web à part[22],[12].
Publicité pour Microsoft Copilot à Las Vegas (2025).
Copilot utilise de nombreuses langues et dialectes[25],[26]. Des journalistes de PCMag ont mené un test pour déterminer les capacités de traduction de Copilot, ChatGPT et Gemini, en les comparant à Google Traduction. Ils ont «demandé à des locuteurs bilingues de sept langues de passer un test à l'aveugle». Les langues testées étaient le polonais, le français, le coréen, l'espagnol, l'arabe, le tagalog et l'amharique. Copilot a été jugé meilleur traducteur que Google Traduction, mais moins bon que ChatGPT[27]. Des chercheurs japonais ont comparé les capacités de traduction du japonais vers l'anglais de Copilot, de ChatGPT avec GPT-4 et de Gemini à celles de DeepL, obtenant des résultats similaires et notant que «les traductions des chatbots d'IA étaient bien meilleures que celles de DeepL – probablement en raison de leur capacité à saisir le contexte»[28].
Technologie
Copilot utilise le modèle Prometheus de Microsoft, basé sur un composant appelé Orchestrator, qui génère itérativement des requêtes de recherche, afin de combiner l'index de recherche et les résultats de Bing[29] avec les grands modèles de langage GPT-4[30],[31], GPT-4 Turbo[32] et GPT-4o d'OpenAI[33], qui ont été ajustés à l'aide de techniques d'apprentissage supervisé et par renforcement. Lors de la sortie du modèle GPT-5 par OpenAI, le modèle est également disponible via Copilot; il en sera de même lors de la sortie de GPT-5.1, qui est actuellement le modèle par défaut de Copilot.
Copilot, accessible par défaut via la barre des tâches de Windows, peut répondre à la commande vocale[34]. Copilot dans Windows peut également fournir des informations sur le site web que l'utilisateur est en train de consulter dans Microsoft Edge[35].
Mobile
Des applications Microsoft Copilot sont disponibles sur Android[36] et iOS[37].
Microsoft 365
Copilot peut être utilisé pour réécrire et générer des quantités plus importantes de texte, en réponse aux prompts des utilisateurs, via les services Microsoft 365 tels que Word, Excel, PowerPoint, Teams, Outlook et OneNote[25],[38]. Selon Jared Spataro (responsable de Microsoft 365) Copilot pour Microsoft 365 utilise Microsoft Graph, une interface de programmation (API) pour évaluer le contexte et les données utilisateur disponibles avant de modifier et d'envoyer les prompts au modèle de langage. Chaque résultat est aussi vérifié et traité par Microsoft Graph avant d'envoyer la réponse aux applications Microsoft 365[39].
Selon Microsoft, Copilot peut aider les utilisateurs à analyser des données dans Microsoft Excel en les formattant, en créant des graphiques, en générant des tableaux croisés dynamiques, en identifiant les tendances et en résumant les informations, ainsi qu'en guidant les utilisateurs en complétant et en expliquant des commandes Excel[25],[38]. Microsoft déclare également que Copilot est capable de créer des présentations PowerPoint qui résument des informations à partir de documents Word et de feuilles de calcul Excel sélectionnés par l'utilisateur, ou à partir des prompts des utilisateurs[38],[40]. De plus, cet outil peut ajuster la mise en forme du texte, le timing des animations et le style et la durée de la présentation en fonction des prompts des utilisateurs; Microsoft affirme que cela éliminera le besoin pour les utilisateurs d'apporter des modifications manuelles[25],[38].
Dans Microsoft Outlook, Copilot peut rédiger des courriels de différentes longueurs et tonalités, en fonction des informations fournies par l'utilisateur[25]. Pour cela Copilot peut aussi extraire des informations pertinentes d'autres emails[38]. Copilot peut aussi résumer des fils de discussion d'emails, y compris les points de vue des personnes impliquées ainsi que les questions posées qui n'ont pas encore reçu de réponse[25],[38]. Selon Microsoft, Copilot peut être utilisé dans Microsoft Teams pour présenter des informations pour les réunions à venir, transcrire les réunions et fournir des résumés (si un utilisateur rejoint une réunion en retard par exemple)[39]. Après la réunion, Copilot peut résumer les points de discussion, lister les actions importantes débattues et répondre à des questions posées en réunion[38]. Microsoft a publiquement introduit «Microsoft 365 Chat» (capable d'extraire des informations depuis diverses applications Microsoft 365, lui permettant de répondre aux questions des utilisateurs et de réaliser d'autres tâches)[38],[39],[41].
Introduction des agents d'IA dans une nouvelle interface unifiée de Copilot dans Microsoft 365
Au printemps 2026, Microsoft a déployé progressivement une mise à jour majeure de Copilot pour les applications Microsoft 365 (Word, Excel et PowerPoint)[42]. Cette mise à jour a harmonisé les interfaces entre les différentes applications, en introduisant un nouveau point d'accès à Copilot[43]. Par exemple, dans Word 365, la petite icône Copilot en noir et blanc située à gauche du paragraphe actuellement sélectionné a été abandonnée au profit d'une icône Copilot plus grande et en couleur, située dans le coin inférieur droit de l'écran, comme dans Excel et PowerPoint[44].
Cependant, les changements récemment mis en œuvre allaient bien au-delà d'une simple modification de l'interface graphique. Par exemple, dans Word 365, Copilot pour Microsoft 365 s'appuie désormais sur des agents d'IA capables d'intervenir directement et activement dans le processus de rédaction. Lorsqu'un agent est déclenché, il ouvre le volet vertical droit de Copilot, couramment utilisé pour discuter avec Copilot, et affiche clairement l'invite que Copilot utilise pour apporter des modifications au texte ou à l'ensemble du document. Cette nouvelle façon de travailler peut initialement désorienter l'utilisateur habitué à Word, car le flux de travail de Copilot a considérablement changé:
Ancien flux de travail: l'auteur rédige un brouillon → sélectionne le texte (surligné) → demande à Copilot de réécrire en ligne → l'auteur décide ce qu'il accepte ou rejette.
Nouveau flux de travail: l'auteur déclenche un agent → le volet de droite s'ouvre et affiche une carte d'exécution en plusieurs étapes → l'auteur décide d'accepter ou de rejeter.
Les premiers retours des utilisateurs de Microsoft 365 sur le forum Techcommunity.microsoft.com sont généralement mitigés[44]. La plupart des utilisateurs sont déconcertés par la nouvelle interface, et surtout par la disparition du bouton Copilot dans le ruban de l'application. Nombreux sont ceux qui n'ont pas encore aperçu l'icône Copilot colorée dans le coin inférieur droit de leur écran, surtout sur un grand écran (27 pouces). Sur Windows 11, le nouveau widget flottant, censé être moins envahissant, suscite de nombreuses critiques[44]. Avec l'ancien flux de travail, de nombreux utilisateurs avaient le sentiment de mieux contrôler l'IA générative, mais le processus s'avérait chronophage et fastidieux. En revanche, le nouveau flux de travail piloté par des agents d'IA est plus automatique et transparent, car les invites par défaut sont visibles et mieux expliquées dans le volet de droite, mais le processus peut initialement donner un sentiment de perte de contrôle sur les agents d'IA. Pour les rédacteurs expérimentés, la première question est de savoir si les agents Copilot ne deviennent pas désormais les premiers pilotes de leurs textes, car l'utilisation d'agents d'IA pourrait complètement chambouler le processus de rédaction. Cela soulève à nouveau des préoccupations éthiques liées à l'IA dans le processus d'écriture, en particulier pour les auteurs scientifiques et les étudiants. Quel est le degré d'originalité des textes assistés par des agents d'IA? Qu'en est-il du plagiat avancé piloté par l'IA? Comment évaluer la valeur ajoutée personnelle des auteurs? L'utilisation d'agents d'IA devrait-elle désormais être systématiquement déclarée lors de la rédaction d'une publication scientifique ou d'une thèse de doctorat? Les universités et les éditeurs scientifiques devront probablement répondre à nouveau aux questions inattendues soulevées par cette approche inédite de l'écriture assistée par des agents d'IA.
Copilot Health
Copilot Health est un service d'IA spécialisée en santé, relancé par Microsoft en 2026, deux mois après le lancement (le ) de l'IA concurrente Claude for Healthcare (une déclinaison médicale du modèle Claude d'Anthropic), et presque au moment où Amazon lance une autre IA dédiée à la santé (pour ses clients américains uniquement).
Microsoft en est à son second essai: c'est une refonte d'une première tentative antérieure, qui —précise le GAFAM— ne vise pas à remplacer les médecins, mais à aider les utilisateurs à mieux préparer leurs consultations, comme le rappelle la clause de non-responsabilité de Microsoft en bas de chaque communication de Copilot Health: le produit n'est pas destiné à diagnostiquer, traiter ou prévenir les maladies, et ne remplace pas un avis médical professionnel[45]. Micorsoft affirme que ses services précédents (diverses versions de copilot) recevaient déjà plus de 50 millions de questions sur la santé chaque jour; et que l'analyse de plus de 500 000 conversations (anonymisées) sur la santé avec Copilot a montré qu'environ un échange sur cinq concernait l'auto‑évaluation de symptômes, avec une forte hausse des questions de santé le soir et la nuit (quand l'accès aux soins est plus difficile), avec une part notable des demandes concernant sur la santé d'un proche ou la navigation dans le système médical (comme trouver un prestataire ou comprendre sa couverture d'assurance)[46],[47].
Ce service, ouvert dans un premier temps aux seuls résidents des États-Unis, est conçu comme un espace sécurisé, distinct au sein de Copilot où l'utilisateur peut agréger des dossiers médicaux, des données issues d'objets connectés et des historiques de santé, puis les faire analyser par une intelligence médicale avancée pour en tirer des informations personnalisées et exploitables afin de mieux préparer ses rendez-vous médicaux et améliorer son parcours médical.
Selon Microsoft:
cette IA s'appuie sur des sources médicales vérifiées, sur un vaste réseau de prestataires américains et sur des technologies internes telles que MAI‑DxO; «sur des informations issues d'organisations médicales crédibles dans 50 pays, validées par une équipe clinique selon les principes de la National Academy of Medicine, et en fournissant des citations claires ainsi que des contenus rédigés par des experts de Harvard Health; et (aux États-Unis) le service permet aussi de rechercher facilement un médecin acceptant l'assurance de l'utilisateur grâce à une connexion en temps réel aux annuaires de prestataires américains[48].»;
cette IA applique des standards stricts de confidentialité, de sécurité et de gouvernance de l'IA, notamment la certification ISO/IEC 42001, et fait l'objet d'un déploiement progressif accessible d'abord via liste d'attente aux adultes anglophones aux États‑Unis[48].
Ce nouvel outil est accueilli avec prudence par les experts du milieu médical. S'il peut aider à l'accessibilité des données médicales, il présente cependant des risques de confidentialité[45].
↑Julien Bergounhoux, «Microsoft a construit l'un des supercalculateurs les plus puissants du monde pour OpenAI», L'Usine Digitale, (lire en ligne, consulté le ).
↑Raphaële Karayan, «Microsoft réinvestit 10 milliards de dollars dans OpenAI, la start-up derrière ChatGPT», L'Usine Digitale, (lire en ligne, consulté le ).
L'article peut contenir des analyses et interprétations inexactes ou inédites de sources primaires. Pour améliorer la vérifiabilité de l'article ainsi que son intérêt encyclopédique, il est nécessaire, quand des sources primaires sont citées, de les associer à des analyses faites par des sources secondaires.
Génération de code: Cursor permet aux développeurs d'écrire du code à l'aide d'instructions en langage naturel. En fournissant des invites simples, les utilisateurs peuvent générer ou mettre à jour des classes ou des fonctions entières, simplifiant ainsi le processus de développement[3].
Prédiction de code: L'éditeur prédit les prochaines modifications de code. Cette fonctionnalité facilite le développement rapide en anticipant les besoins du développeur[4].
Compréhension du code: Cursor peut comprendre et fournir des informations sur l'ensemble de la base de code. Les développeurs peuvent interroger l'agent Cursor sur l'ensemble du projet en langage naturel pour récupérer des informations ou faire référence à des fichiers et à de la documentation spécifiques, améliorant ainsi la compréhension du code[5].
Réécritures intelligentes: L'éditeur offre des capacités de réécriture intelligente, permettant aux utilisateurs de mettre à jour plusieurs lignes de code simultanément. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour refactoriser et implémenter efficacement des modifications en masse[6].
Compatibilité des extensions: En tant que fork de Visual Studio Code, Cursor prend en charge l’intégration d’extensions, de thèmes et de raccourcis clavier existants. Cette compatibilité garantit que les développeurs peuvent conserver leurs habitudes de travail préférées[7].
Histoire
Anysphere a été fondée en 2022 par Sualeh Asif, Arvid Lunnemark, Aman Sanger et Michael Truell, quatre amis qui se sont rencontrés pendant leurs études au MIT[3].
En 2023, la première version de Cursor est lancée. Peu de temps après, ils lèvent 8 millions de dollars de financement d'amorçage, apporté par le fonds de startups d'OpenAI[3].
En , Anysphere a levé 60 millions de dollars lors d'un tour de financement mené par Andreessen Horowitz, valorisant l'entreprise à 400 millions de dollars[4].
En , Anysphere a annoncé avoir acquis l'assistant de développement IA Supermaven[5].
En , Thrive Capital et Andreessen Horowitz ont mené un tour de financement de série B. 105 millions de dollars ont été levés, ce qui a valorisé l'entreprise à 2,5 milliards de dollars[6].
En , Arvid Lunnemark, un des fondateurs, quitte la société et fonde une société nommée Integrous Research[8],[9].
En avril 2026, SpaceX dit avoir obtenu le droit d’acheter Cursor, pour 60 milliards de dollars (51 milliards d’euros), probablement pour faire face à la concurrence de d'IA comme Claude Code, GitHub Copilot ou Code. Si SpaceX ne rachète pas la start-up, il pourrait verser 10 milliards de dollars pour des travaux réalisés dans le cadre d'un partenariat[10]. En juin, quelques jours après son introduction en Bourse, SpaceX confirme vouloir finaliser cet achat au troisième trimestre 2026, mais celui-ci serait réglé uniquement en actions SpaceX (pour une valeur de 60 milliards de dollars)[11].
Confidentialité et sécurité
Cursor offre des options de confidentialité, notamment un mode de confidentialité dans lequel le code de l'utilisateur n'est jamais stocké à distance. La plateforme est certifiée SOC 2, garantissant le respect des pratiques de sécurité standard du secteur[7].
12(en-US) Michael J. de la Merced, «Anysphere, a Maker of A.I. Coding Software, Raises $105 Million», The New York Times, (lire en ligne, consulté le ).
Perplexity AI («AI» pour artificial intelligence, intelligence artificielle ou IA en français) —ou simplement Perplexity— est une entreprise américaine d'IA et le nom de son logiciel en tant que service utilisable dans un navigateur web ou une application propriétaire.
En , l'entreprise lève 25,6 millions de dollars, les financements provenant notamment de l'ancien PDG de GitHub, Nat Friedman, et du scientifique en chef de Meta, Yann Le Cun[2]. Cela lui permet de répondre à plus de 500 millions de requêtes en 2023, sans publicité ni marketing. Son site reçoit 45 millions de visites en contre 2,2 millions en , peu après l'ouverture du site[réf.nécessaire].
Partage des revenus avec les médias
Après avoir été accusé de plagiat pour des infractions au copyright[3],[4], Perplexity transforme en 2024 son modèle économique. Elle diversifie ses revenus au-delà des abonnements, par la publicité en ligne sur sa plateforme, en intégrant des vidéos publicitaires ou des «questions sponsorisées» sous les réponses générées par les requêtes des utilisateurs[5],[6]. Ce changement permet à la société de partager avec les médias une part des revenus générés par ses revenus publicitaires, lorsque leurs contenus sont cités comme sources dans les réponses[6]. À cette fin, en , l'entreprise passe un accord avec Time, Fortune et Der Spiegel[7],[8], puis en et , avec respectivement Humanoid (Numerama et Frandroid) et Le Monde. De plus, ces médias disposent d'un accès aux services professionnels de l'entreprise, notamment d'aide à la rédaction, et implémentent sur leur site web un moteur de recherche interne utilisant l'IA de Perplexity[9],[10],[11].
Le pourcentage exact du partage n'est pas connu, mais il peut atteindre jusqu'à 25% des revenus publicitaires liés à une réponse citant un éditeur, selon un système de plafonnement et une répartition proportionnelle au nombre de liens cités[12].[pertinence contestée]
Le , un jour avant la date de la restriction de TikTok aux États-Unis, l'entreprise propose de fusionner avec TikTok US[13],[14]. En mars, bien que ByteDance n'ait pas annoncé vouloir vendre TikTok USA, elle réitère sa proposition d'achat de TikTok, pour au moins 50 milliards de dollars, tout en proposant de publier son algorithme en open source, d'héberger ses données aux États-Unis, d'améliorer la personnalisation et la recherche sur la plateforme. Perplexity affirme être mieux placée que les GAFAM pour éviter un nouveau monopole, alors que d'autres acheteurs possibles sont Microsoft, Oracle et le Project Liberty de Frank McCourt[15].
Actionnariat et valorisation
Début 2024, la structure du capital de la société connait d'importants changements à la suite de plusieurs augmentations de capital contribuant à l'accroissement de la valorisation de l'entreprise. En , la société de capital risqueIVP(en), valorise la société à environ 520 millions de dollars[16]. Elle annonce avoir levé 73,6 millions de dollars auprès d'un groupe d'investisseurs, dont le fondateur de Nvidia, Jeff Bezos, fondateur d'Amazon, ainsi que New Enterprise Associates, NVIDIA, Databricks(en) et Bessemer Venture Partners[réf.nécessaire]. En , une nouvelle augmentation de capital à hauteur de 165 millions de dollars valorise l'entreprise à plus d'un milliard de dollars. En , un montant de 500 millions de dollars, également conduit par IVP, porte sa valorisation à environ 9 milliards de dollar[17].
En , un apport de 500 millions de dollars supplémentaires dirigé par Accel, une autre société de capital risque, fait grimper la valorisation à 14 milliards de dollars[17]. En , elle est valorisée 18 milliards de dollars[17].
Services
Perplexity AI
Perplexity combine un moteur de recherche et un agent conversationnel, permettant aux utilisateurs d'obtenir en quelques secondes des réponses sourcées ainsi que des citations extraites de ces dernières[18]. L'interface génère également des questions associées[2]. Pour son créateur, Aravind Srinivas, ce service est un «moteur de réponse» plutôt qu'un moteur de recherche[18].
Il fonctionne grâce à un système alimenté par plusieurs grands modèles de langage (LLM), dont celui d'OpenAI et le modèle open sourceLLaMA de Meta (la société mère de Facebook), pouvant à la fois produire et résumer des informations. Ce service est disponible dans une version gratuite et dans une version payante disponible par abonnement, toutes deux utilisables directement dans un navigateur web ou au moyen d'une application propriétaire.
En janvier 2025, Perplexity lance ses propres modèles propriétaires, Sonar et Sonar Pro, également accessibles via une interface de programmation (API)[19]. Construits sur la base de Llama 3.3 70B et optimisés pour la recherche en temps réel et la génération de réponses sourcées, ces modèles intègrent des citations en ligne. Sonar Pro propose une fenêtre de contexte de 200 000 tokens[20]. À partir de février 2025, l'inférence des modèles Sonar est exécutée sur l'infrastructure de Cerebras Systems[21].
Perplexity Assistant
En , la société commercialise Perplexity Assistant, un assistant virtuel vocal disponible pour tous les systèmes d'exploitation via l'application Perplexity. Ce service permet d'automatiser diverses fonctions comme la gestion d'e-mails, la planification, ou la comparaison de produits, et d'exécuter de manière autonome des tâches complexes[22],[23],[24]
Multimodal, l'assistant comprend le contenu affiché à l'écran, peut utiliser la caméra pour analyser ce qu'on lui montre et s'intègre à d'autres applications comme Spotify, YouTube ou Uber[24].
En , la société diffuse Comet, un navigateur web fondé sur Chromium et doté d'une intelligence artificielle intégrée[25] nommée Comet Assistant[26].
L'agent IA, présent dans une barre latérale du navigateur, analyse en temps réel le contenu des pages ouvertes. Il peut répondre à des questions sur des vidéos, des documents ou des articles, résumer du contenu, comparer des informations entre plusieurs onglets et assister dans des actions pratiques comme la prise de rendez-vous ou les achats[25],[26]. Il s'appuie sur les modèles de langage de Perplexity, qui fournissent des réponses accompagnées de références. Le navigateur est compatible avec les extensions Chrome et permet l'importation des favoris et paramètres d'autres navigateurs fondés sur Chromium[26].
D'abord accessible sur invitation puis via le forfait premium, le navigateur est en accès libre dans une version limitée disponible uniquement sur Windows et MacOS le [27].
Fin , Comet arrive comme application pour smartphone sur le Google Play Store[28]. L'application ne permet pas à sa sortie de synchroniser son historique de navigation et des favoris entre les applications mobiles et de bureau[29]. Cette fonctionnalité tout comme l'application pour iPhone sont annoncées pour «très bientôt» mais aucune date de sortie n'a été communiquée[28].
Communication
Origine du nom
Le nom Perplexity provient du vocabulaire de la théorie de l'information, où la notion de perplexité mesure le degré d'incertitude dans la prédiction de données. Autrement dit, si le modèle prédit bien les données, la perplexité est faible, et si le modèle se trompe souvent, la perplexité est élevée.
Ce nom reflète l'objectif de Perplexity AI de réduire l'incertitude et la perplexité des utilisateurs en leur fournissant des réponses précises et sourcées[1].
Controverses
Allégations de violation de droits d'auteur sur le contenu
En , Forbes critique publiquement Perplexity pour avoir largement utilisé le contenu d'un de ses articles propriétaires sans mentionner ni citer sa source de manière visible. En réponse, Srinivas reconnait les faits, mais maintient que sa société ne fait qu'«agréger» des informations plutôt que de les plagier[30],[31]. Le même mois, Dow Jones et le New York Post intentent une action en justice contre la société, alléguant une violation du droit d'auteur et des attributions de citations erronées à un article sur les avions F-16 pour l'Ukraine, qui n'ont jamais figuré dans l'article original[32].
Le , le New York Times envoie une mise en demeure à l'entreprise pour qu'elle cesse d'accéder au contenu du journal et de l'utiliser, en violation de ses droits d'auteur, en récupérant des données de son site web[33]. Perplexity répond dans un article de blog aux poursuites le . Il déclare que les plaintes sont trompeuses et réitère être ouvert aux programmes de partage des revenus[34].
En , la BBC menace d'intenter une action en justice contre Perplexity AI, exigeant que la société cesse le web scraping non autorisé de son contenu, supprime tout le contenu conservé par la BBC utilisé dans la formation de ses modèles et fournisse une compensation financière pour la violation de ses droits de propriété intellectuelle[35]. Le , le journal japonais Yomiuri shinbun intente une action en justice contre Perplexity pour «parasitisme» de 120 000 articles de la publication entre février et [36]. Le même mois, deux autres sociétés de presse japonaises, Asahi shinbun et Nihon keizai shinbun, intentent également une action en justice contre la société pour violation présumée du droit d'auteur[37].
Parasitisme de marque déposée
Le , Perplexity est poursuivie aux États-Unis pour violation présumée de marque par Perplexity Solved Solutions (PSS), une société de logiciels fondée en 2017[38]. La poursuite affirme que l'utilisation du nom «Perplexity» par Perplexity AI viole la marque déposée au niveau fédéral de PSS et pourrait entraîner une confusion chez les consommateurs. PSS a précédemment décliné une offre de Perplexity AI pour acheter la marque en 2023. La poursuite vise à empêcher Perplexity AI d'utiliser le nom dans son image de marque et son marketing[39].
Robots d'exploration web furtifs
En , des enquêtes distinctes menées par le magazine Wired et le développeur web Robb Knight révèlent que Perplexity ne respecte pas le protocole d'exclusion des robots, ce qui pourrait inclure des demandes aux robots d'indexation de s'abstenir d'extraire des sections du contenu du site. Perplexity conteste ces affirmations et publie les plages d'adresses IP et les chaînes d'agent utilisateur(en) de ses robots d'exploration, mais selon Wired et Robb Knight, ils utilisent des adresses IP non divulguées et des chaînes d'agent utilisateur usurpées pour ignorer le fichier robots.txt[40],[41]. En réponse, Srinivas déclare que Perplexity n'ignorait pas le fichier robots.txt, mais suggère qu'elle s'appuyait sur des robots d'exploration tiers qui le faisaient[42]. Interrogé, Srinivas refuse d'assurer que Perplexity cessera d'extraire le contenu de Wired en faisant appel à des tiers[42].
En , Cloudflare publie une étude révélant que Perplexity utilise des robots d'exploration web «furtifs» non déclarés pour contourner les pare-feu des applications web et les fichiers robots.txt destinés à bloquer les robots d'exploration de Perplexity[43],[44]. Le PDG de Cloudflare, Matthew Prince(en), tweete que Perplexity se comporte «davantage comme des pirates informatiques nord-coréens» que comme une entreprise d'IA réputée[45]. Perplexity dément publiquement ces allégations, les qualifiant de «coup de pub charlatan»[46].
↑Bloomberg, «IA: Perplexity passe un accord avec des médias comme «Time» ou «Fortune» pour pouvoir utiliser leurs contenus», Le Monde, (lire en ligne, consulté le ).
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, 01net, (consulté le ).
, sur Le Figaro, (consulté le )
Australie
, consulté le ).
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