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OpenClaw
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Informations
Développé par Peter SteinbergerVoir et modifier les données sur Wikidata
Dernière version 2026.4.29 ()[1]Voir et modifier les données sur Wikidata
Dépôt github.com/openclaw/openclawVoir et modifier les données sur Wikidata
Écrit en TypeScriptVoir et modifier les données sur Wikidata
Type Assistant personnel intelligent
Autonomous agent (en)
Agent logicielVoir et modifier les données sur Wikidata
Licence MIT license
Site web openclaw.aiVoir et modifier les données sur Wikidata

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OpenClaw est une IA agentique autonome d'intelligence artificielle distribuée open 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].

Préoccupations[source insuffisante]

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 sociologie in 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

  1. ↑ « openclaw 2026.4.29 », (consulté le )
  2. 1 2 3 (en) Clive Thompson, « Clawdbot Is Taking Over Silicon Valley », Wired,‎ (lire en ligne, consulté le ).
  3. ↑ (en) « Clawdbot, Moltbot, OpenClaw? The Wild Ride of This Viral AI Agent », CNET,‎ (lire en ligne, consulté le ).
  4. 1 2 3 4 (en) « Moltbot highlights cybersecurity risks of autonomous AI agents », Axios,‎ j29 anvier 2026 (lire en ligne, consulté le ).
  5. 1 2 3 4 5 6 (en) Mohana Basu, « OpenClaw AI chatbots are running amok — these scientists are listening in », Nature,‎ (ISSN 0028-0836 et 1476-4687, DOI 10.1038/d41586-026-00370-w, lire en ligne, consulté le ).
  6. ↑ (en) Gerhard Weiss, Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT Press (ISBN 978-0-262-73131-7, lire en ligne).
  7. 1 2 3 4 5 (en) Oscar Leo, « GitHub: The Fastest Growing Open-Source Repositories of All Time », Medium, (consulté le ).
  8. ↑ 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.
  9. ↑ Florian Bayard, « OpenClaw : l’IA open source se tourne vers Google pour chasser les virus de son écosystème » Accès libre, 01net, (consulté le ).
  10. ↑ https://www.cnet.com/tech/services-and-software/from-clawdbot-to-moltbot-to-openclaw/
  11. ↑ https://www.bfmtv.com/tech/intelligence-artificielle/remplacer-80-des-applications-sur-votre-telephone-c-est-quoi-open-claw-l-agent-ia-derriere-le-reseau-social-reserve-aux-ia-moltbook-qui-fascine-autant-qu-il-inquiete_AV-202602040431.html
  12. ↑ (en) « OpenClaw Web Search Configuration Guide », APIyi Help Center (consulté le ).
  13. ↑ (en) « OpenClaw Tutorial: Installation to First Chat Setup », Codecademy, (consulté le ).
  14. ↑ En Chine, la ruée vers OpenClaw, l’agent IA autonome, Le Monde, Jordan Pouille, 16 mars 2026
  15. ↑ (en) Jared Perlo, « Humans welcome to observe: This social network is for AI agents only », NBC News, (consulté le ).
  16. 1 2 Jacques 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 ).
  17. ↑ (en) Bernardo.Quintero, « From Automation to Infection: How OpenClaw AI Agent Skills Are Being Weaponized », (consulté le ).
  18. ↑ Voir sur bravrez.fr.
  19. 1 2 (en) Tobias Jonas, « OpenClaw: When AI Agents Get Full System Access – Revolution or Security Nightmare? », innFactory AI Consulting, (consulté le ).
  20. ↑ Neuroscientifique à l'université de Nouvelle-Galles du Sud à Sydney, interrogé par Nature.
  21. ↑ (en-US) « Hacking Moltbook: AI Social Network Reveals 1.5M API Keys | Wiz Blog », sur wiz.io, (consulté le ).
  22. 1 2 3 4 (en) « OpenClaw Partners with VirusTotal for Skill Security — OpenClaw Blog », sur openclaw.ai (consulté le ).
  23. ↑ Florian Bayard, « La « recette d’un désastre » : OpenClaw, l’IA la plus tendance du moment, est une catastrophe de cybersécurité » Accès libre, 01net, (consulté le ).
  24. 1 2 (en) « It's incredible. It's terrifying. It's Moltbot », 1Password Blog, (consulté le ).
  25. ↑ (en) Bernardo.Quintero, « From Automation to Infection: How OpenClaw AI Agent Skills Are Being Weaponized », (consulté le ).
  26. ↑ (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, (DOI 10.48550/arXiv.2602.02613).
  27. 1 2 3 (en) Leong, Y. R., Teh, H. K., et Au, S. H., "Human-Like AI Consciousness: An Integrative Five-Fear Framework for Definition, Emergence Pathways, and Behavioral Assessment".
  28. 1 2 (en) « Falling in and out of love with Moltbot », Platformer,‎ (lire en ligne, consulté le ).

Voir aussi

Bibliographie

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Article connexe

Liens externes

Source Wikipédia (CC BY-SA 4.0) : https://fr.wikipedia.org/wiki/OpenClaw
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Type Agent intelligentVoir et modifier les données sur Wikidata

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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].

Voir aussi

Liste des outils de développement logiciel assistés par l’IA (en)

Notes et références

Sur les autres projets Wikimedia :

  1. ↑ (en-US) Kyle Wiggers, « OpenAI debuts Codex CLI, an open source coding tool for terminals », sur TechCrunch, (consulté le )
  2. ↑ « Codex a atterri sur Windows - Le Monde Informatique », sur LeMondeInformatique, (consulté le )
  3. ↑ (en) Deepa Seetharaman, « OpenAI launches Codex app to gain ground in AI coding race », sur Reuters, (consulté le )
  4. ↑ (en-US) Eduard Kovacs, « OpenAI Rolls Out Codex Security Vulnerability Scanner », sur SecurityWeek, (consulté le )
  5. ↑ La rédaction, « Vibe Coding : OpenAI lance son agent IA de "génie logiciel", Codex », sur InformatiqueNews.fr, (consulté le )
  6. ↑ (en) Reuteurs, « OpenAI to buy Python toolmaker Astral to take on Anthropic », sur Reuters, (consulté le )
  7. ↑ (en) Jeremy Kahn, « Why Codex is at the heart of OpenAI's plans to sell AI agents to enterprises », sur Fortune (consulté le )
  8. ↑ Nicolas Lellouche, « Et si le futur d'OpenAI n'était pas ChatGPT... mais Codex ? », sur Numerama, (consulté le )
  9. ↑ (en-US) Will Knight, « OpenAI Launches an Agentic, Web-Based Coding Tool », Wired,‎ (ISSN 1059-1028, lire en ligne, consulté le )
  10. ↑ Juan Salazar, « OpenAI Codex : automatiser ses workflows et son code sans développeur », sur Volteyr, (consulté le )
  11. ↑ (en-US) « Introducing Codex », sur OpenAI (consulté le )
  12. ↑ (en-US) Alex Heath, « ChatGPT is getting an AI coding agent », sur The Verge, (consulté le )
  13. ↑ (en) Reuters, « Musk's xAI forays into agentic coding with new model », sur Reuters, (consulté le )
  14. ↑ « OpenAI dévoile Codex, une IA capable de remplacer "un développeur logiciel" », sur clubic.com, (consulté le )
  15. ↑ (en) Samuel Axon, « With GPT-5.3-Codex, OpenAI pitches Codex for more than just writing code », sur Ars Technica, (consulté le )
  16. ↑ (en) « OpenAI Codex-Spark Achieves Ultra-Fast Coding Speeds on Cerebras Hardware », sur InfoQ (consulté le )
  17. ↑ (en-US) « Introducing GPT-5.4 », sur OpenAI, (consulté le )
  18. ↑ Arthur Rafié, « ChatGPT : OpenAI dévoile une nouvelle application surprise pour booster votre productivité sur Mac », sur Frandroid, (consulté le )
  19. ↑ (en) Reuters, « OpenAI plans desktop 'superapp' to streamline user experience », sur Reuters, (consulté le )
  20. ↑ (en) Ashley Capoot, « OpenAI to create desktop super app, combining ChatGPT app, browser and Codex app », sur CNBC, (consulté le )
  21. ↑ (en-US) Berber Jin, « Exclusive. OpenAI Plans Launch of Desktop ‘Superapp’ to Refocus, Simplify User Experience », sur The Wall Street Journal, (consulté le )
  22. ↑ (en) Deepa Seetharaman, « Artificial Intelligencer: OpenAI’s $852 billion problem: finding focus », sur Reuters, (consulté le )
  23. ↑ (en-US) Kevin Townsend, « Critical Vulnerability in OpenAI Codex Allowed GitHub Token Compromise », sur SecurityWeek, (consulté le )
  24. ↑ (en) « OpenAI Publishes Codex App Server Architecture for Unifying AI Agent Surfaces », sur InfoQ (consulté le )
  25. ↑ (en) Craig Hale published, « OpenAI releases a Windows version of Codex coding app », sur TechRadar, (consulté le )
  26. ↑ (en-US) Sarah Perez, « Xcode moves into agentic coding with deeper OpenAI and Anthropic integrations », sur TechCrunch, (consulté le )
  27. ↑ (en-US) Tom Warren, « GitHub adds Claude and Codex AI coding agents », sur The Verge, (consulté le )
  28. ↑ (en-US) Ivan Mehta, « Figma partners with OpenAI to bake in support for Codex », sur TechCrunch, (consulté le )
  29. ↑ (en) « OpenAI adds plugin system to Codex to help enterprises govern AI coding agents », sur InfoWorld (consulté le )
  30. ↑ (en-US) Sinisa Markovic, « OpenAI joins the race in AI-assisted code security », sur Help Net Security, (consulté le )
  31. ↑ (en) Sam Sabin, « OpenAI rolls out Codex Security to automate code security reviews », sur Axios, (consulté le )
  32. ↑ (en-US) « OpenAI introduces Codex Security to help developers fix software vulnerabilities », sur SiliconANGLE, (consulté le )
  33. ↑ (en) « OpenAI says Codex Security found 11,000 high-impact bugs in a month », sur CSO Online (consulté le )
  34. ↑ (en) Stephen Nellis, « Microsoft to offer rival AI models from own data center; launches AI coding agent », sur Reuters, (consulté le )
  35. ↑ (en) Greg Bensinger, « Amazon pushes in-house AI coding tool Kiro over competitors', memo shows », sur Reuters, (consulté le )
  36. ↑ (en) Reuters, « OpenAI CEO Altman dismisses Moltbook as likely fad, backs the tech behind it », sur Reuters,
  37. ↑ (en) Krystal Hu, « Artificial Intelligencer: AI's coding war hits Super Bowl ads », sur Reuters, (consulté le )
  38. 1 2 (en-US) Maxwell Zeff, « Inside OpenAI’s Race to Catch Up to Claude Code », Wired,‎ (ISSN 1059-1028, lire en ligne, consulté le )
  39. ↑ Guillaume Serries, « OpenAI met à jour Codex pour automatiser vos flux de travail – et mieux rivaliser avec Claude Code », sur ZDNET, (consulté le )
Source Wikipédia (CC BY-SA 4.0) : https://fr.wikipedia.org/wiki/Codex_(agent_IA)
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Claude (modèle de langage)

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Claude
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Informations
Développé par AnthropicVoir et modifier les données sur Wikidata
Première version
Dernière version Claude Fable 5 ()
Type Famille de grands modèles de langage
Licence Propriétaire
Site web https://claude.ai

modifier - - voir Wikidata (aide)

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].

Artifacts

La fonctionnalité Artifacts affiche dans un panneau dédié des documents ou du code informatique interprété. Par exemple, cela permet de visualiser directement des diagrammes et de les ajuster itérativement[16].

Utilisation d'ordinateur

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].

Certains employés d'Anthropic considèrent le nom « Claude » comme une référence au mathématicien Claude Shannon, père de la théorie de l'information[27],[28]. D'autres employés le décrivent comme un nom masculin amical pour contrebalancer les noms féminins d'assistants d'IA comme Alexa, Siri ou Cortana[28].

Claude Instant

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].

Glasswing est un consortium qui, lors de son lancement, regroupait Amazon Web Services, Anthropic, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, la Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA et Palo Alto Networks[65],[66]. Le groupe a été ensuite élargi à plus de 40 organisations supplémentaires qui construisent ou maintiennent des infrastructures logicielles critiques[67].

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].

Le 30 juin, Anthropic lance Claude Sonnet 5[74].

Transparence

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].

Références

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  2. ↑ Nicolas Lellouche, « Anthropic lance Claude Sonnet 4.5, un nouveau modèle présenté comme plus performant que GPT-5 », sur Numerama, (consulté le ).
  3. ↑ « Anthropic frappe fort avec Claude Sonnet 4.5 qui surpasse allègrement GPT-5 », sur L'Usine Digitale, .
  4. ↑ Benjamin Polge, « Avec Claude Sonnet 4.5, Anthropic reprend la tête sur le code », sur JDN, (consulté le ).
  5. 1 2 3 Lisa Imperatrice, « Fini les tâches ingrates ? Anthropic lance Claude Cowork pour automatiser votre travail », sur Numerama, (consulté le ).
  6. 1 2 (en) Aaron Drapkin, « What Is Claude AI and Anthropic? ChatGPT's Rival Explained », sur Tech.co, (consulté le ).
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  8. ↑ « L'assistant IA d'Anthropic, Claude, peut enfin naviguer sur le web », sur L'Usine Digitale, (consulté le ).
  9. ↑ Frédéric Olivieri, « Claude d'Anthropic peut désormais générer des PDF, des diapositives et des feuilles de calcul », sur Siècle Digital, (consulté le ).
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  11. ↑ Frédéric Olivieri, « Avec son extension Chrome, Claude passe du chatbot à l'assistant capable d'agir sur le web à votre place », sur Siècle Digital, (consulté le ).
  12. ↑ (en-US) Kyle Wiggers, « Anthropic launches new iPhone app and premium plan for businesses », sur TechCrunch, (consulté le ).
  13. ↑ « Anthropic lance une offre payante pour les équipes en entreprise et se dote d'une application iOS », sur L'Usine Digitale, (consulté le ).
  14. ↑ « Anthropic dévoile une version Enterprise de son modèle Claude », sur L'Usine Digitale, (consulté le ).
  15. ↑ Frédéric Olivieri, « Claude AI : Anthropic lance une offre à 200$ par mois pour rivaliser avec ChatGPT », sur Siècle Digital, (consulté le ).
  16. ↑ Benjamin Polge, « Créer un dashboard interactif, un quiz, un générateur de factures... Tout ce qu'Artifacts dans Claude peut faire pour vous », sur Journal du net, (consulté le ).
  17. ↑ « Le modèle Claude AI d'Anthropic arrive à piloter un PC », sur Le Monde Informatique, (consulté le ).
  18. ↑ « Avec Claude Dispatch, Anthropic va encore transformer notre façon de travailler », sur Presse-citron, (consulté le ).
  19. ↑ « 30 milliards de dollars levés pour une valorisation à 380 milliards de dollars : comment Anthropic a réussi à devenir un acteur incontournable sur le marché de l’IA », sur L'Usine Digitale, (consulté le ).
  20. ↑ « En ciblant Cobol et la sécurité, Anthropic chahute les fournisseurs IT », sur Le Monde Informatique, (consulté le ).
  21. ↑ « Les ingénieurs d’Anthropic ont produit trois fois plus de code en moyenne en 2025, et Code Review doit les aider à mieux trouver les bugs », sur L'Usine Digitale, (consulté le ).
  22. ↑ « Anthropic vient de rendre Figma obsolète en quelques minutes avec son nouvel outil Claude Design », sur Numerama, (consulté le ).
  23. 1 2 3 4 (en) Will Henshall, « What to Know About Claude 2, Anthropic's Rival to ChatGPT », sur Time, (consulté le ).
  24. ↑ « Intelligence artificielle : Daniela Amodei promet un ChatGPT plus sûr », Les Echos,‎ (lire en ligne [archive du ], consulté le ).
  25. ↑ (en) Lance Eliot, « Latest Generative AI Boldly Labeled As Constitutional AI Such As Claude By Anthropic Has Heart In The Right Place, Says AI Ethics And AI Law », sur Forbes, (consulté le ).
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  28. 1 2 (en) Kevin Roose, « Inside the White-Hot Center of A.I. Doomerism », The New York Times,‎ (ISSN 0362-4331, 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. »
  29. ↑ (en) Deborah Yao, « Anthropic’s Claude Instant: A Smaller, Faster and Cheaper Language Model », AI Business,‎ (lire en ligne).
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  34. ↑ (en) Lance Whitney, « Anthropic's Claude 3 chatbot claims to outperform ChatGPT, Gemini », sur ZDNET, (consulté le ).
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  46. ↑ Nicolas Lellouche, « Anthropic lance Claude Sonnet 4.5, un nouveau modèle présenté comme plus performant que GPT-5 », sur Numerama, (consulté le ).
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  52. ↑ (en) « Introducing Claude Sonnet 4.6 », sur Anthropic, .
  53. 1 2 3 (en) « Introducing Claude Opus 4.7 », sur Anthropic, (consulté le )
  54. ↑ (en) Sara Salinas, « Anthropic releases Claude Opus 4.7, a less risky model than Mythos », sur CNBC, (consulté le )
  55. ↑ (en) Ina Fried, « Anthropic releases Claude Opus 4.7, concedes it trails unreleased Mythos », sur Axios, (consulté le )
  56. ↑ (en) « Introducing Claude Opus 4.8 », sur www.anthropic.com (consulté le )
  57. ↑ (en-US) Russell Brandom, « Anthropic releases Opus 4.8 with new 'dynamic workflow' tool », sur TechCrunch, (consulté le )
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  59. ↑ (en) Beatrice Nolan, « Exclusive: Anthropic left details of an unreleased model, an upcoming exclusive CEO event, in a public database », sur Fortune (consulté le ).
  60. ↑ Frédéric Olivieri, « Anthropic face à un dilemme : son modèle Claude Mythos serait trop puissant pour être lancé », sur Siècle Digital, (consulté le ).
  61. ↑ « Avec Mythos, Anthropic risque de bouleverser le marché de la cybersécurité », sur Le Monde Informatique, (consulté le ).
  62. 1 2 « Claude Mythos : les benchmarks sont tombés, l'IA est si puissante qu'Anthropic ne la rendra pas publique », sur Les Numériques, (consulté le ).
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  74. ↑ Ulrich Rozier, « Anthropic lance Claude Sonnet 5, presque aussi bon qu’Opus 4.8 et bien moins cher », sur Frandroid, (consulté le )
  75. ↑ (en) « System Prompts », sur Anthropic (consulté le ).
  76. 1 2 Guillaume Serries, « Comment fonctionne Claude ? Anthropic révèle ses secrets », sur ZDNET, (consulté le ).

Liens externes

Source Wikipédia (CC BY-SA 4.0) : https://fr.wikipedia.org/wiki/Claude_(modèle_de_langage)#Claude_Code
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Page d’aide sur la paronymie

Cet article possède un paronyme, voir Canevas.

Canva
logo de Canva
Logo de la société et du produit Canva.
Création 2013
Fondateurs Melanie Perkins[1],[2],[3] et Clifford Obrecht (en)[4],[5],[6],[7]Voir et modifier les données sur Wikidata
Personnages clés Melanie Perkins, Cliff Obrecht, Cameron Adams
Siège social Sydney
Drapeau de l'Australie Australie
Actionnaires Canva (d)Voir et modifier les données sur Wikidata
Produits Canva Pro (d), Canva for Education (d), Canva for Nonprofits (d), Canva for Enterprise (d) et AffinityVoir et modifier les données sur Wikidata
Effectif 5500 en 2024
Site web https://www.canva.com/
modifier - - voir Wikidata 

Canva Pty Ltd est une société australienne d'informatique.

Capture d'écran de l'interface du site Canva.

Son principal produit est un logiciel de conception graphique en 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].

En , l'entreprise acquiert Pixabay, une banque de données d'images et illustrations en licence libre, et Pexels[10].

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 rachète Serif Europe et sa suite Affinity[20].

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

  1. ↑ « https://www.forbes.com/profile/melanie-perkins/ »
  2. ↑ « https://kitrum.com/blog/melanie-perkins-story-as-canva-ceo/ »
  3. ↑ « https://www.bbc.com/audio/play/w3ct8c43 »
  4. ↑ « https://www.nasdaqprivatemarket.com/company/canva/ »
  5. ↑ « https://www.linkedin.com/in/cliff-obrecht-79ba9920/?originalSubdomain=au »
  6. ↑ « https://www.forbes.com/profile/cliff-obrecht/ »
  7. ↑ « https://qatar.websummit.com/attendees/qat26/5e2f624c-ae93-4908-abec-d43f56834209/cliff-obrecht/ »
  8. ↑ (en-US) « Canva is getting into video », sur TechCrunch (consulté le )
  9. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Gregory Plesse, « Canva, la pépite australienne qui affole la planète tech », Les Échos,‎ (lire en ligne Inscription nécessaire, consulté le ).
  10. ↑ « Australia's design unicorn, Canva, picks up two free image-sharing services, and launches new photo product », sur TechCrunch (consulté le )
  11. ↑ (en) « Australian tech unicorn Canva suffers security breach », sur ZDNet (consulté le )
  12. ↑ (en) « 139 Million Users Hit in Canva Data Breach », sur Tom's Guide, (consulté le )
  13. ↑ (en) « Canva criticised after data breach exposed 139m user details », sur Australian Financial Review, (consulté le )
  14. ↑ (en-US) Stephanie Palmer-Derrien, « “Marketing fluff”: What startups can learn from Canva’s data-breach response », sur SmartCompany, (consulté le )
  15. ↑ « Canva Security Incident – May 24 FAQs », sur Canva, (consulté le )
  16. ↑ (en) Crystal Tse, Katie Roof, Gillian Tan et Yoolim Lee, « Australia’s Canva Startup Almost Doubles Valuation to $6 Billion » [« L'entreprise australienne Canva double presque de valeur atteignant 6 milliards de dollars »], sur bloomberg.com, Bloomberg, (consulté le ).
  17. ↑ (en) Jordan Crook, « Canva, now valued at $3.2 billion, launches an enterprise product » [« Canva, valant maintenant 3,2 milliards de dollars, lance un produit d'entreprise »], sur techcrunch.com, Tech Crunch, (consulté le ).
  18. ↑ (en-US) « The Companies Making A Difference: Introducing Our Women Leading Tech Advocacy Finalists », sur B&T, (consulté le )
  19. ↑ (en) Yoolim Lee, « Australia's Canva Buys European Design Startups to Fuel Growth », Bloomberg.com,‎ (lire en ligne [archive du ], consulté le )
  20. ↑ « Face à Adobe, Canva rachète les outils de créations graphiques d'Affinity », sur clubic.com, (consulté le )
  21. ↑ (en) Chris Wood, « Canva introduces Canva Enterprise, Work Kits and adtech apps », sur MarTech, (consulté le )
  22. ↑ (en-US) Jess Weatherbed, « Canva is now in the coding and spreadsheet business », sur The Verge, (consulté le )
  23. ↑ Marc Zaffagni, « Canva reçoit sa plus importante mise à jour depuis des années », sur ZDNET, (consulté le )
  24. ↑ « Affinity ridiculise Adobe et vous allez adorer sa nouvelle surprise », sur clubic.com, (consulté le )
  25. ↑ (en) « Canva founders to give $16.5b fortune away », sur Australian Financial Review, (consulté le )
  26. ↑ (en) « The Canva mission: ‘We want our giving to grow as fast as the company is growing’ », sur Philanthropy Australia, (consulté le )
  27. ↑ (en) « Canva pledges $100M for unconditional cash to boost local economies through cash in Malawi », sur Africa Sustainability Matters, (consulté le )

Liens externes

Source Wikipédia (CC BY-SA 4.0) : https://fr.wikipedia.org/wiki/Canva
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Ollama

Ollama
DevelopersOllama Inc. and contributors
ReleaseJuly 7, 2023; 3 years ago (2023-07-07)
Stable release
0.22.1 / April 28, 2026; 2 months ago (2026-04-28)
Written inGo
Operating systemmacOS, Linux, Windows
TypeLarge language model runtime
LicenseMIT License
Websiteollama.com
Repositorygithub.com/ollama/ollama

Ollama is an open-source software platform for running and managing large language models on local computers and through hosted cloud models. It provides a command-line interface, a native GUI, a local REST API, model-management tools, and integrations for using open-weight models with coding assistants and other applications.[1][2][3]

History

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]

Features

Ollama running Llama 3 in Linux

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]

See also

References

  1. 1 2 3 4 "ollama/ollama". GitHub. Retrieved April 29, 2026.
  2. 1 2 "Ollama". Ollama. Retrieved April 29, 2026.
  3. ↑ SitePoint Team (April 22, 2026). "10GB VRAM Local LLM: The Complete Setup Guide (2026)". SitePoint. Retrieved April 29, 2026.
  4. ↑ "Versions: github.com/ollama/ollama". deps.dev. Retrieved April 29, 2026.
  5. ↑ "About GitHub Copilot CLI". GitHub Docs. GitHub. Retrieved April 29, 2026.
  6. ↑ "Blog". Ollama. Retrieved April 29, 2026.
  7. ↑ Medina, David (March 31, 2026). "Ollama Taps Apple's MLX Framework to Make Local AI Faster". The New Stack. Retrieved April 29, 2026.
  8. ↑ Bort, Julie (July 9, 2026). "Popular open source AI developer tool Ollama raises $65M, grows to nearly 9M users". TechCrunch. Retrieved July 12, 2026.
  9. ↑ "API reference". Ollama Docs. Retrieved April 29, 2026.
  10. ↑ "Forensic Implications of Localized AI: Artifact Analysis of Ollama, LM Studio, and llama.cpp". arxiv.org. Retrieved May 22, 2026.
  11. ↑ Easton (April 25, 2026). "Ollama GPU Setup: CUDA, ROCm, Metal, and Troubleshooting". Easton Blog. Retrieved July 14, 2026.
  12. ↑ "Library". Ollama. Retrieved April 29, 2026.
  13. ↑ Sempio, Julius (March 31, 2026). "Low-Code Self-Hosting of RAG-Enabled Language Models Using Ollama and Open WebUI". IEEE Xplore. doi:10.1109/ICAIIC68212.2026.11454259. Retrieved May 20, 2026.
  14. ↑ "Low-Code vs. No-Code: What's the difference?". IBM Cloud Education. Retrieved June 4, 2026.
  15. ↑ Kemper, Jonathan (January 21, 2026). "Ollama brings local AI image generation to Mac". The Decoder. Retrieved May 22, 2026.
  16. ↑ Lakshmanan, Ravie (January 29, 2026). "Researchers Find 175,000 Publicly Exposed Ollama AI Servers Across 130 Countries". The Hacker News. Retrieved April 29, 2026.
Source Wikipédia (CC BY-SA 4.0) : https://en.wikipedia.org/wiki/Ollama
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Cursor
Description de l'image Cursor logo.png.
Description de l'image Cursor Screenshot.png.
Informations
Développé par Anysphere Inc
Fichier exécutable Cursor_64.AppImage (Linux)
Première version
Dernière version 3.11 ()[1]Voir et modifier les données sur Wikidata
Interface ElectronVoir et modifier les données sur Wikidata
Système d'exploitation

Windows macOS

Linux
Langues AnglaisVoir et modifier les données sur Wikidata
Type Environnement de développement intégréVoir et modifier les données sur Wikidata
Licence propriétaire
Site web https://www.cursor.com/

modifier - - voir Wikidata (aide)

Cursor est un environnement intégré de développement (IDE) basé sur de l'intelligence artificielle (IA) pour Windows, macOS et Linux, conçu pour améliorer la productivité des développeurs. Il est à l'origine un fork de Visual Studio Code, enrichi des fonctionnalités d'IA supplémentaires telles que la génération de code, les réécritures intelligentes et des suggestions intelligentes. Cursor est un logiciel propriétaire développé par Anysphere Inc[2].

Caractéristiques

Cursor intègre des fonctionnalités basées sur des grands modèles de langage (LLM) pour aider à la programmation grâce à des outils d'auto-complétion et de requête conversationnelle.

  • 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].

Références

  1. ↑ « https://cursor.com/changelog/side-chat »,
  2. ↑ (en) Aubry, « Cursor AI: A Guide With 10 Practical Examples », DataCamp, (consulté le ).
  3. 1 2 3 (en-US) Wiggers, « Anysphere raises $8M from OpenAI to build an AI-powered IDE », TechCrunch, (consulté le ).
  4. 1 2 (en) Shrivastava, « Engineers At OpenAI And Midjourney Are Using This $400 Million Startup's AI Coding Software », Forbes (consulté le ).
  5. 1 2 (en-US) Wiggers, « Anysphere acquires Supermaven to beef up Cursor », TechCrunch, (consulté le ).
  6. 1 2 (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 ).
  7. 1 2 « Cursor Privacy and Security », Cursor (consulté le ).
  8. ↑ Forbes - Arvid Lunnemark profile. .
  9. ↑ Site officiel de la société Integrous Research.
  10. ↑ « SpaceX mise sur l’IA et noue un partenariat avec l’éditeur de code Cursor », sur Le Monde, (consulté le ).
  11. ↑ Setra Rakt, « SpaceX rachète Cursor à 60 milliards de dollars pour booster son intelligence artificielle : voici ce qui va changer », sur Journal du Geek, (consulté le ).

Voir aussi

Articles connexes

Liens externes

Source Wikipédia (CC BY-SA 4.0) : https://fr.wikipedia.org/wiki/Cursor_(éditeur_de_code)
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Consensus (moteur de recherche)

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Consensus est un moteur de recherche scientifique (de type métamoteur) assisté par intelligence artificielle (IA agentique), conçu pour extraire et synthétiser rapidement des résultats issus de la littérature académique évaluée par les pairs. Créé en 2021 aux États‑Unis par Eric Olson et Christian Salem, il est développé par la société Consensus Inc. Il peut notamment fournir des synthèses d'études sourcées, assorties d'indicateurs de degré d'accord entre études[1].

Fonctions

Le moteur, un peu à la manière de Google scholar répond à des demandes factuelles en s'appuyant uniquement sur des publications scientifiques, mais en utilisant également une IA plus sophistiquée et en proposant des fonctions poussées de recherche et analyse documentaire, en indiquant clairement ses sources (pour faciliter la traçabilité des informations), à partir d'un corpus (de plus de 200 millions d'articles en 2025). Conçu pour agir comme un assistant intelligent de revue de littérature : il ne se contente pas de donner une réponse, il montre d'où elle vient et dans quelle mesure la communauté scientifique est d'accord. Il produit une synthèse structurée, souvent accompagnée d'un indicateur visuel (Consensus Meter) montrant le degré d'accord ou de divergence entre les études, avec :

  • des résumés automatiques d'articles ;
  • une liste de références directes, cliquable, d'articles évalués par les pairs, avec résumé et données (voir ci-dessous) ;
  • des extractions de données clés (données chiffrées, méthodologie, taille d'échantillon, résultats clé) ;
  • la possibilité de poser des questions ciblées sur un article précis (Ask Paper) ;
  • la possibilité de filtrer par type d'étude (ex. : essai contrôlé randomisé, méta‑analyse, étude observationnelle) ;
  • des outils d'analyse thématique et de comparaison d'études.

Utilisateurs

Cet outil est principalement destiné aux chercheurs, étudiants, journalistes scientifiques ou professionnels souhaitant accéder rapidement à l'état des connaissances sur un sujet, tout en vérifiant les sources originales.

Accès

Le service est proposé selon un modèle freemium : un accès gratuit permet d'effectuer un nombre limité de requêtes et de consulter des fonctionnalités de base, tandis qu'une offre payante par abonnement, déclinée en formules individuelles, professionnelles et institutionnelles, donne accès à des recherches illimitées, à des filtres avancés et à des analyses approfondies, constituant la principale source de revenus de l'entreprise.

Références

  1. ↑ (en) Allison Faix, « Consensus: Using AI to Analyze Scientific Literature », Library Trends, vol. 73, no 3 « Generative AI and Libraries: Applications and Ethics, Part I »,‎ , p. 344-354 (ISSN 0024-2594, e-ISSN 1559-0682, DOI 10.1353/lib.2025.a961198).

Voir aussi

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Bibliographie

Articles connexes

Théorie

Automatisation

Liens externes

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Gamma (app)

Gamma
Operating systemWeb
TypePresentation software; document creation software
LicenseProprietary
Websitegamma.app

Gamma is a web-based software platform that uses artificial intelligence to generate presentations, documents, webpages, and other visual content.[1][2][3] The platform allow users to create structured layouts and draft text based on prompts or uploaded material.[4] It operates as an online application and provides tools for editing, organizing, and sharing content.[5][6][7]

History

Gamma was established in the early 2020s by Grant Lee,[8] James Fox, and Jon Noronha during a period of increased development in artificial intelligence–based productivity software. The platform was introduced as a web-based format designed to present information through structured visual layouts rather than traditional slide-based presentations.[9] Its interface was developed to adapt content to different screen sizes and devices.

In later updates, Gamma expanded its functionality to support additional formats, including documents and simple webpages.[10] By November 2025, the company reported that the platform had reached approximately 70 million users.[11]

Gamma has raised venture capital funding from a number of technology-focused investors since its founding.[12][13][14][15][16]

Features

Gamma allows users to create presentations, documents, and webpages by entering prompts, pasting text, or uploading source files.[17] The platform uses artificial intelligence to generate draft text, organize information, and apply structured layouts. Users can edit generated material manually and adjust formatting, structure, and visual elements.[18]

The software also supports collaborative editing, allowing multiple users to contribute to and revise the same project.[19] Instead of relying only on fixed slide-based formats, Gamma presents content in scrollable layouts designed for web viewing across different screen sizes.[20]

Projects created on the platform can be shared through web links or exported to formats compatible with other software.[21] Gamma also provides integration options and developer access through an application programming interface (API).[22]

Technology

Gamma uses generative artificial intelligence models to interpret user input and generate structured content.[23] The software automates elements of layout selection, formatting, and visual presentation.[24] As with other AI-assisted tools, output produced by the system may require human review and revision to ensure accuracy and appropriate context.[25][26]

Funding

Gamma has raised venture capital funding from a number of technology-focused investors since its founding.[27] In November 2025, the company announced a Series B funding round that raised $68 million at a reported valuation of approximately $2.1 billion.[28][29] Investors in the round included Andreessen Horowitz, Accel, and Uncork Capital, among others.[30][31][32]

Controversy

In 2025, cybersecurity researchers reported that Gamma had been used in a phishing campaign targeting Microsoft accounts.[33] Attackers shared links to presentations hosted on the platform that redirected users to a spoofed Microsoft SharePoint login page intended to collect credentials. Researchers noted that the incident reflected the broader misuse of legitimate online services in phishing schemes.[34]

References

  1. ↑ "Gamma's startup journey: The future of presentations with AI". J.P. Morgan Insights. Retrieved 10 April 2026.
  2. ↑ "Gamma brings in $7M to bring the slide deck into the 21st century". TechCrunch. 28 October 2021. Retrieved 10 April 2026.
  3. ↑ "Gamma App review and overview". Unite.AI. Retrieved 10 April 2026.
  4. ↑ "Gamma app: From creating engaging presentations to webpages, know how this AI tool helps". Hindustan Times. 13 March 2024. Retrieved 10 April 2026.
  5. ↑ "Gamma AI fundraise and growth details". The New York Times. 10 November 2025. Retrieved 10 April 2026.
  6. ↑ "Gamma AI review". Undetectable.ai. Retrieved 10 April 2026.
  7. ↑ "Gamma raises $12 million in Series A". The SaaS News. Retrieved 10 April 2026.
  8. ↑ "Gamma founder Grant Lee on making slide creation effortless". Fast Company. Retrieved 10 April 2026.
  9. ↑ "Gamma 3 AI presentation tool overview". Geeky Gadgets. Retrieved 10 April 2026.
  10. ↑ "How to use Gamma app". Dataconomy. 5 September 2023. Retrieved 10 April 2026.
  11. ↑ "India fastest-growing market for 'PowerPoint killer' AI firm Gamma". The Economic Times. Retrieved 10 April 2026.
  12. ↑ "Investing in Gamma". Andreessen Horowitz. Retrieved 10 April 2026.
  13. ↑ "AI 'PowerPoint killer' Gamma hits $2.1B valuation". TechCrunch. 10 November 2025. Retrieved 10 April 2026.
  14. ↑ "Gamma secures $68M Series B at $2.1B valuation". The SaaS News. Retrieved 10 April 2026.
  15. ↑ "Top AI tools revolutionizing presentation creation in 2025". QUASA. Retrieved 10 April 2026.
  16. ↑ "Gamma raises $12M in Series A funding". FinSMEs. 16 May 2024. Retrieved 10 April 2026.
  17. ↑ "Gamma's startup journey: The future of presentations with AI". J.P. Morgan Insights. Retrieved 13 April 2026.
  18. ↑ "Google Pixel 10 launch set for August 21; AI tool of the day: Gamma app". IT Voice. Retrieved 13 April 2026.
  19. ↑ "Gamma 3 AI presentation tool overview". Geeky Gadgets. Retrieved 13 April 2026.
  20. ↑ "Gamma app: How this AI tool helps create presentations and webpages". Techpoint Africa. Retrieved 13 April 2026.
  21. ↑ "Gamma raises $12 million in Series A". The SaaS News. Retrieved 13 April 2026.
  22. ↑ "AI presentation tool overview". Geeky Gadgets. Retrieved 13 April 2026.
  23. ↑ "Use Gamma AI to create presentations". MakeUseOf. Retrieved 14 April 2026.
  24. ↑ "Easy AI PowerPoint generator overview". MethodShop. Retrieved 14 April 2026.
  25. ↑ "SaaStr AI App of the Week: Gamma". SaaStr. Retrieved 14 April 2026.
  26. ↑ "Beautiful.ai vs Gamma comparison". Techpoint Africa. Retrieved 14 April 2026.
  27. ↑ "Investing in Gamma". Andreessen Horowitz. Retrieved 13 April 2026.
  28. ↑ "AI 'PowerPoint killer' Gamma hits $2.1B valuation". TechCrunch. 10 November 2025. Retrieved 13 April 2026.
  29. ↑ "Gamma secures $68M Series B at $2.1B valuation". The SaaS News. Retrieved 13 April 2026.
  30. ↑ "Top AI tools revolutionizing presentation creation in 2025". QUASA. Retrieved 13 April 2026.
  31. ↑ "Gamma raises $12M in Series A funding". FinSMEs. 16 May 2024. Retrieved 13 April 2026.
  32. ↑ "Gamma brings in $7M to bring the slide deck into the 21st century". TechCrunch. 28 October 2021. Retrieved 13 April 2026.
  33. ↑ "AI-powered Gamma used to host Microsoft-themed phishing content". The Hacker News. April 2025. Retrieved 10 April 2026.
  34. ↑ "Hackers exploit Gamma AI platform". CybersecurityNews. Retrieved 10 April 2026.
Source Wikipédia (CC BY-SA 4.0) : https://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_(app)

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GitHub Copilot

GitHub Copilot
Description de l'image GitHub Copilot logo.svg.
Informations
Développé par OpenAI, GitHub
Première version Voir et modifier les données sur Wikidata
État du projet en développement actif
Système d'exploitation Microsoft Windows, Linux et macOSVoir et modifier les données sur Wikidata
Type Logiciel en tant que serviceVoir et modifier les données sur Wikidata
Documentation https://docs.github.com/fr/copilot
Site web github.com/features/copilotVoir et modifier les données sur Wikidata

modifier - - voir Wikidata (aide)

GitHub Copilot est une extension d'environnement de développement intégré (IDE) fondée sur l'intelligence artificielle et développée par GitHub et OpenAI pour aider les développeurs en proposant des auto-complétions de code[1].

Disponible par abonnement pour les développeurs individuels et les entreprises, l'outil a été annoncé pour la première fois le et a notamment été entrainé sur un grand nombre de dépôts publics GitHub.

Historique

Le , GitHub a annoncé GitHub Copilot pour un aperçu technique dans l'environnement de développement Visual Studio Code[2].

GitHub Copilot a été publié en tant que plugin sur le marché JetBrains le [3].

GitHub a annoncé la disponibilité de Copilot pour l'IDE Visual Studio le [4].

Le , GitHub a annoncé que Copilot n'était plus en « aperçu technique » et est disponible en tant que service par abonnement pour les développeurs individuels[5].

GitHub Copilot est l'évolution du plugin « Bing Code Search » pour Visual Studio 2013, un projet de Microsoft Research sorti en [6]. Ce plugin gratuit exploitait diverses sources, notamment MSDN et Stack Overflow, pour fournir des extraits de code adaptés au contexte (renommage de variables) et de haute qualité (compilations transparentes dans le contexte du projet utilisateur pour valider la compatibilité du code fourni, exploitation des votes utilisateurs) en réponse à des requêtes en langage naturel[7].

Caractéristiques

GitHub Copilot est capable de générer un code de solution lorsqu'on lui fournit un problème de programmation en langage naturel. Il est également capable de décrire un code d'entrée en anglais et de traduire ce code dans un langage de programmation différent[8].

L'outil inclut des fonctionnalités d'aide au développement, telles que la conversion des commentaires de code en code exécutable et la saisie semi-automatique de morceaux de code, des sections de code répétitives, des méthodes et fonctions entières[9].

D'après GitHub, la fonctionnalité de saisie semi-automatique de Copilot est précise environ la moitié du temps. En ayant seulement l'en-tête d'une fonction Python, par exemple, Copilot a correctement complété le reste du code de la fonction 43% du temps au premier essai et 57% du temps après dix tentatives[10].

GitHub indique que les fonctionnalités de Copilot permettent aux développeurs d'utiliser des framework et des langages de programmation inconnus en réduisant le temps passé à lire la documentation.

Le logiciel est gratuit pour les étudiants, les enseignants et les développeurs contribuant à des projets open-source populaires.

Mise en œuvre

GitHub Copilot est alimenté par Codex d'OpenAI[11], qui est une version modifiée de GPT-3[12]. Le modèle Codex a en outre été entraîné sur des gigaoctets de code source provenant notamment de dépôts publics GitHub, et faisant intervenir une douzaine de langages de programmation[13]. Cela inclut un ensemble de données filtré de 159 gigaoctets de code Python provenant de 54 millions de dépôts GitHub publics[14]. Le modèle GPT-3 d'Open AI a fait l'objet d'une licence exclusive accordée à Microsoft, la société mère de GitHub[15].

En , Copilot Chat a été mis à jour pour utiliser le modèle GPT-4 de OpenAI[16]. En 2024, Copilot a commencé à laisser aux utilisateurs le choix du grand modèle de langage utilisé pour la génération, incluant notamment GPT-4o et Claude 3.5[17].

Notes et références

  1. ↑ « GitHub met l'intelligence artificielle au service des développeurs », sur Les Echos, (consulté le )
  2. ↑ Gershgorn, « GitHub and OpenAI launch a new AI tool that generates its own code », The Verge, (consulté le )
  3. ↑ « GitHub Copilot - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace », JetBrains Marketplace (consulté le )
  4. ↑ (en-US) « GitHub Copilot now available for Visual Studio 2022 », The GitHub Blog, (consulté le )
  5. ↑ Par Mary Jo Foley |, « GitHub Copilot se lance et dévoile ses prix », sur ZDNet France (consulté le )
  6. ↑ (en-US) Frederic Lardinois, « Microsoft Launches Smart Visual Studio Add-On For Code Snippet Search », sur TechCrunch, (consulté le )
  7. ↑ (en-US) « Bing Code Search », sur Microsoft Research, (consulté le )
  8. ↑ Finnie-Ansley, Denny, Becker et Luxton-Reilly, « The Robots Are Coming: Exploring the Implications of OpenAI Codex on Introductory Programming », Australasian Computing Education Conference, New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, aCE '22,‎ , p. 10–19 (ISBN 978-1-4503-9643-1, DOI 10.1145/3511861.3511863, S2CID 246681316)
  9. ↑ Sobania, Schweim et Rothlauf, « A Comprehensive Survey on Program Synthesis with Evolutionary Algorithms », IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 27,‎ , p. 82–97 (ISSN 1941-0026, DOI 10.1109/TEVC.2022.3162324, S2CID 247721793, lire en ligne)
  10. ↑ (en) « GitHub Copilot · Your AI pair programmer », sur GitHub (consulté le )
  11. ↑ (en) Krill, « OpenAI offers API for GitHub Copilot AI model », InfoWorld, (consulté le )
  12. ↑ (en-US) « OpenAI Releases GPT-3, The Largest Model So Far », Analytics India Magazine, (consulté le )
  13. ↑ « GitHub Copilot · Your AI pair programmer », GitHub Copilot (consulté le )
  14. ↑ (en) « OpenAI Announces 12 Billion Parameter Code-Generation AI Codex », InfoQ (consulté le )
  15. ↑ (en) « OpenAI is giving Microsoft exclusive access to its GPT-3 language model », MIT Technology Review (consulté le )
  16. ↑ (en) « GitHub Copilot – November 30th Update », sur The GitHub Blog, (consulté le )
  17. ↑ (en) Tom Warren, « GitHub Copilot will support models from Anthropic, Google, and OpenAI », sur The Verge, (consulté le )

Voir aussi

Liens externes

Source Wikipédia (CC BY-SA 4.0) : https://fr.wikipedia.org/wiki/GitHub_Copilot
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