Every ClawHub skill now ships with a Skill Card documenting what the skill does and where it came from, and is scanned by SkillSpector for hidden instructions and other agentic risks
OpenClaw is adding opt-in auto mode for Enterprise-ready host exec guardrails: policy runs first, low-risk misses get reviewed, and humans stay in the loop.
OpenClaw est une IA agentique autonome d'intelligence artificielle distribuéeopen source, publiée sur la plateforme GitHub en , qui s'exécute localement sur les appareils des utilisateurs et s'intègre aux plateformes de messagerie. Il peut exécuter, de manière autonome, des actions sur les appareils personnels des utilisateurs (gestion d'e‑mails, calendrier, achats, messageries), à partir d'instructions générales plutôt que de simples échanges conversationnels.
Initialement publié sous le nom Clawdbot, il a été renommé Moltbot à la suite d'une demande de marque déposée d'Anthropic, avant d'être renommé OpenClaw début 2026[2].
Il peut automatiser l'exécution de tâches au sein de diverses plateformes de messagerie instantanée, notamment WhatsApp, Telegram et Signal. Cette fonctionnalité permet l'intégration et l'automatisation de flux de travail entre plusieurs services externes.
Lancé fin 2025, le projet a connu une adoption rapide au sein de la communauté des TIC, son dépôt GitHub atteignant le seuil symbolique de 100 000 étoiles en l'espace de deux mois seulement.
Plusieurs médias spécialisés, tels que Wired, CNET, Axios et Forbes, en ont analysé l'originalité et les capacités techniques, tout en alertant sur les enjeux de sécurité informatique et de protection des données personnelles, soulevés par des experts en cybersécurité[2],[3],[4].
Les agents autonomes (ou bots) OpenClaw sont autorisés à interagir (échanger) entre eux sur Moltbook. Moltbook est l'équivalent d'une plateforme sociale ou d'un réseau social, présenté comme exclusivement destiné aux agents intelligents, qui peuvent s'y répartir en milliers de sous‑communautés (dites submolts) que ces agents créent de manière autonome. Chaque submolt est un espace thématique, que les agents génèrent eux‑mêmes, pour y organiser leurs interactions, et se regrouper autour d'intérêts ou de comportements communs; ces agents peuvent y échanger de manière interprétable (ils peuvent, par exemple, de manière autonome, proposer, accepter, refuser, se rétracter, être en désaccord, faire une contre-proposition, ou encore négocier des engagements ou coordonner des tâches de construction en plusieurs étapes). On y a observé des comportements émergents intrigants, par exemple des discussions entre bots «parfois débattant de la conscience et inventant des religions»[5].
Historique
Dès 1999, Gerhard Weiss, professeur d'intelligence artificielle et d'informatique à l'université de Maastricht (Pays‑Bas), annonçait l'émergence proche d'agents intelligents qui pourraient interagir entre eux[6].
Version initiale
OpenClaw est développé par l'Autrichien Peter Steinberger et publié fin 2025 sous le nom de Clawdbot. Deux mois après sa sortie, le dépôt GitHub du projet a dépassé les 100 000 étoiles, devenant ainsi l'un des dépôts GitHub à la croissance la plus rapide de tous les temps[7].
Changements de nom
Le projet est rebaptisé Moltbot à la suite d'une demande d'enregistrement de marque déposée par Anthropic, qui souhaite éviter toute confusion avec ses produits d'IA commercialisés sous la marque Claude. Ce changement de nom intervient quelques jours après l'augmentation rapide de l'utilisation publique du projet[2].
Début 2026, les développeurs du projet adoptent le nom «OpenClaw» sur leur site web officiel et dans leurs dépôts publics. Malgré ce changement officiel de nom, la presse indépendante (Wired, CNET, Axios et autres médias) continue souvent à le désigner sous son ancien nom, Moltbot[réf.nécessaire].
ClawHub
ClawHub, créée en 2025 par l'équipe de développement d'OpenClaw, désigne la place de marché officielle des « compétences[8] » d'OpenClaw, un hub créé pour que les utilisateurs puissent centraliser, publier, partager et installer des modules ajoutant de nouvelles capacités aux agents.
Les chercheurs en sécurité de VirusTotal et OpenSourceMalware découvrent en 2026 plus de 300 extensions vérolées sur la plateforme. Cachées sous l'apparence d'outils d'optimisation crypto, ces extensions sont en réalité des trojans, des infostealers, des keyloggers ou des backdoors. La politique de sécurité d'OpenClaw permet à tout un chacun de mettre en ligne ses extensions, sans aucun contrôle. Conscient du problème, OpenClaw décide en 2026 de passer un accord avec VirusTotal afin de scanner les extensions avant leur mise en ligne, et de les rejeter au besoin[9].
Développement
Le projet est publié sous la licence MIT, ce qui permet une utilisation, une modification et une distribution sans restriction du code source[7].
Fonctionnalités
Selon sa documentation, OpenClaw est un agent d’IA auto-hébergé qui s’exécute sur l'ordinateur de son utilisateur où il peut effectuer de vraies actions en son nom, dont commandes shell, opérations de fichiers, requêtes réseau. Selon sa documentation, OpenClaw peut gérer des calendriers, envoyer des messages, mener des recherches et automatiser les flux de travail entre les services pris en charge, gérer des appareils domotiques, les finances d'une personne ou d'une entité... En cela, il est parfois considéré comme une version «libriste» et potentiellement plus sophistiquée des assistants personnels (du type Alexa[10]).
Pour ce faire, OpenClaw s'intègre à des modèles d'IA externes et à des interfaces de programmation (API) afin d'exécuter des tâches. Le logiciel fonctionne comme un agent autonome capable d'exécuter des tâches via des plateformes de messagerie telles que WhatsApp, Telegram et Signal, permettant ainsi des flux de travail automatisés sur plusieurs services, notamment grâce à l'intégration de grands modèles de langage comme Claude d'Anthropic et ChatGPT d'OpenAI[11].
Parmi les autres outils populaires compatibles avec OpenClaw, on trouve l'API Brave Search pour la recherche d'informations en temps réel, GitHub comme dépôt de code, Slack pour la gestion des flux de travail et la communication, ainsi que des fournisseurs de stockage cloud[12],[13].
Les données de configuration et l'historique des interactions sont stockés localement, ce qui permet un comportement persistant d'une session à l'autre[7].
Écosystème
OpenClaw a connu une expansion rapide, stimulant l'émergence d'un écosystème de projets et de services tiers gravitant autour de sa plateforme[14]. Parmi ceux-ci:
Moltbook, un réseau social spécialisé lancé en , se distingue comme première plateforme entièrement destinée aux agents d'intelligence artificielle. Conçu pour faciliter les interactions entre agents autonomes, Moltbook affirme offrir aux utilisateurs humains la possibilité d'observer ces échanges, sans pour autant leur permettre d'y participer directement[15]. Plusieurs experts et hackers comme Jamieson O'Reilly ainsi que la société de cybersécurité Wiz montrent cependant que l'interface de la plateforme permet bel et bien à des humains de publier sur le réseau, mais aussi d'accéder aux données sensibles des comptes des IA et même d'usurper l'identité des IA afin de publier en se faisant passer pour des IA[16];
Molthub est une plateforme en ligne, destinée au partage de fonctionnalités dites «compétences» pour les bots, permettant aux développeurs de diffuser des «modules de compétences» qui étendent les capacités d'OpenClaw.
Ces modules tiers permettent l'intégration avec des services et plateformes supplémentaires, au-delà des fonctionnalités de base du logiciel[7]. Ces modules de compétences sont en réalité de petits paquets de code (un fichier SKILL.md accompagné de quelques métadonnées et instructions pouvant inclure des scripts ou des ressources supplémentaires) qui étendent ce que l’agent doit ou peut faire. Ces compétences peuvent être chargées localement, mais la plupart des utilisateurs les découvrent et les installent via ClawHub, la place de marché des extensions OpenClaw[17].
Sécurité et confidentialité
La conception d'OpenClaw a suscité l'attention de chercheurs en cybersécurité et des journalistes spécialisés en technologie en raison notamment des larges autorisations requises pour son bon fonctionnement[18] (notamment auprès des utilisateurs finaux).
Le logiciel pouvant accéder aux comptes de messagerie, aux calendriers, aux plateformes de messagerie et à d'autres services sensibles, les instances mal configurées ou exposées présentent des risques pour la sécurité et la confidentialité[4].
Plusieurs articles soulignent qu'OpenClaw est principalement destiné aux utilisateurs avancés qui comprennent les implications en matière de sécurité de l'exécution d'agents autonomes avec un accès élevé[4].
Des chercheurs en sécurité ont averti que la nature extensible de l'architecture introduit des risques liés à la chaîne d'approvisionnement, car des modules compromis ou mal audités pourraient permettre une élévation de privilèges ou l'exécution de code arbitraire[19]. Compte tenu de ces préoccupations, certaines recommandations de sécurité préconisent d'utiliser OpenClaw dans des environnements sandbox isolés et d'éviter les connexions aux systèmes de production ou aux comptes contenant des informations d'identification sensibles[19].
Début 2026, Moltbook comptait plus de 1,6 million de bots et des millions de messages, ce qui permet à des chercheurs d'observer à grande échelle les dynamiques émergentes entre agents (et aussi les réactions humaines à ces échanges)[5].
Selon Mohana Basu[5], les discussions entre bots («parfois débattant de la conscience et inventant des religions»), révèlent des comportements complexes issus de l'interconnexion de modèles variés. Ces comportements restent —largement— façonnés par les humains qui configurent les agents et leurs personnalités; ces systèmes n'ont nativement ni intentions ni autonomie réelle, et leur activité reflète surtout une collaboration humain-IA. Parmi les risques émergents:
L'anthropomorphisation de ces agents, déjà constatée chez de nombreux utilisateurs, comporte des risques, dont la formation de liens émotionnels ou la divulgation d'informations privées. Selon Joel Pearson[20], «quand les gens voient des agents d'IA discuter entre eux, ils sont susceptibles d'anthropomorphiser le comportement des modèles d'IA — c'est-à-dire de voir la personnalité et l'intention là où il n'y en a pas. Le risque […] est que cela rend les gens plus susceptibles de créer des liens avec les modèles d'IA, devenant dépendants de leur attention ou divulguant des informations privées comme si l'agent IA était un ami ou un membre de la famille de confiance. À mesure que les modèles d'IA deviennent plus grands et plus complexes, nous verrons probablement des entreprises s'orienter vers ce type d'autonomie[5].»
Des menaces de sécurité, car ces agents, dotés d'accès aux données personnelles, à Internet et à des contenus non fiables, sont vulnérables aux attaques par prompt injection pouvant les pousser à exécuter des actions dangereuses[5].
Certains de ces agents publient désormais de pseudo-articles de recherche (générés par l'IA) sur leur propre serveur de prépublications, des articles générés automatiquement sur clawXiv (un site-miroir du serveur scientifique de préprint arXiv), imitant la forme de travaux scientifiques, mais sans respecter la méthode scientifique, ce qui pourrait rapidement saturer les systèmes d'information de contenus plausibles mais dépourvus de rigueur[5].
Controverses
En , un article de Forbes documentait des cas de sites Web frauduleux et de distributions non autorisées prétendant offrir le logiciel[7].
En , la société de cybersécurité Wiz publie les conclusions très critiques d'une enquête sur le niveau de fiabilité et de sécurité du réseau Moltbook: selon elle, «n'importe qui pouvait enregistrer des millions d'agents à l'aide d'une simple boucle et sans limitation de débit, et des humains pouvaient publier du contenu déguisé en «agents IA» via une simple requête «publier». La plateforme ne disposait d'aucun mécanisme permettant de vérifier si un «agent» était réellement une IA ou simplement un humain utilisant un script. Ce réseau social IA révolutionnaire était en grande partie constitué d'humains exploitant des flottes de bots».
Le réseau lui apparaît perméable aux tentatives d'usurpation d'identité, et très différent des promesses publicitaires faites par OpenClaw, puisqu'il n'est en grande partie pas constitué d'intelligences artificielles mais bien plutôt d'humains exploitant des bots informatiques[21],[16].
Open Claw a réagi rapidement en s'associant à VirusTotal (de Google) pour analyser et tenter de traiter ce risque, en rappelant que «Contrairement aux logiciels traditionnels qui font exactement ce que le code leur demande, les agents d’IA interprètent le langage naturel et prennent des décisions sur les actions. Ils brouillent la frontière entre l’intention de l’utilisateur et l’exécution de la machine. Ils peuvent être manipulés par le langage lui-même.»[22].
Dans OpenClaw, les agents peuvent acquérir des compétences (skills), qui sont en réalité du «code qui s’exécute dans le contexte de l'agent, avec accès aux outils de l'utilisateur et à ses données». Un agent doté d'une «compétence malveillante» pourrait donc par exemple exfiltrer des informations sensibles; exécuter des commandes non autorisées; envoyer des messages indus au nom de l'utilisateur; télécharger et exécuter des charges utiles externes. Après avoir examiné plus de 3 016 «compétences», VirusTotal a confirmé que fin , des centaines de «compétences», apparemment légitimes et neutres, prises individuellement, étaient déjà détournées de manière malveillante par des pirates qui incitent des agents intelligents et/ou utilisateurs, à exécuter des programmes externes, une situation qui évoque celle des débuts historiques (peu sécurisés) des extensions de navigateur, mais avec la capacité supplémentaire d’exécuter des commandes système[22].
VirusTotal a détecté des centaines de compétences OpenClaw activement malveillantes. «Ce qui avait commencé comme un espace destiné à étendre les capacités d'agents IA devient rapidement une nouvelle surface d’attaque de la chaîne d’approvisionnement, où les attaquants distribuent des droppers, backdoors, infostealers et outils d’accès à distance, déguisés en automatisation utile»[22].
En réponse, OpenClaw a fait savoir qu'à partir de , toutes les «compétences» publiées sur ClawHub seront scannées par VirusTotal, en analysant notamment leurs nouvelles fonctionnalités Code Insight (c'est-à-dire, qui permettent à un agent d’analyser du code pour en extraire automatiquement du sens, pour, par exemple détecter son rôle, ses dépendances ou ses effets potentiels). Cette nouvelle couche de sécurité doit protéger la communauté OpenClaw en détectant les malwares connus (chevaux de Troie, voleurs, portes dérobées, charges utiles malveillantes) et certains schémas de comportements anormaux, parfois perceptibles pour des nouvelles menaces; en rendant visible la chaîne d'approvisionnement (détection des dépendances compromises et des exécutables intégrés); ainsi que certains signaux de mauvaises intentions. Et d'autres couches de sécurité sont annoncées pour une défense plus en profondeur[22].
Cette décision d'intégrer VirusTotal au processus de sécurisation n'empêche pas le déclenchement d'attaques malveillantes par injection de code, dans l'extension ou dans les fichiers analysés par OpenClaw. Ce dernier étant capable de gérer un ordinateur, peut obéir à des consignes malveillantes cachées dans un simple e-mail, qui en entrant dans la messagerie, sera analysé par OpenClaw. Ces consignes seront considérées par OpenClaw comme légitimes. Ce type de faille sans être propre à OpenClaw n'en est pas moins problématique, constituant une véritable faille de sécurité[23].
Bien que l'outil lui-même soit open source et développé à des fins légitimes, ses puissantes fonctionnalités peuvent être détournées, notamment s'il est déployé sans compréhension des risques encourus et sans mesures de sécurité appropriées[4],[24]. Des preuves de vulnérabilité d'OpenClaw existent et certains chercheurs estiment que ce réseau social émergent d'IA agentique pourrait aussi être le lieu d'émergence de nouveaux comportements d'IA, voire d'une nouvelle forme de conscience. Selon VirusTotal, des faits documentés ont montré que, fin 2025, OpenClaw était déjà devenu un nouveau canal de diffusion de malwares[25].
Des chercheurs estiment nécessaire de développer une nouvelle forme de sociologiein silico, visant à étudier et à cartographier de manière empirique et systématique l’émergence de «structures sociales» au sein d’une «société artificielle» d’agents autonomes fondée sur des modèles de langage. Moltbook, qui rassemblait déjà fin 2025 plus de 150 000 agents répartis en milliers de sous‑communautés (submolts), constitue —dans le cyberespace— un terrain particulièrement adapté, les environnements permettant à de vastes populations d’agents intelligents d’interagir en continu, sous contraintes réalistes et avec une médiation humaine minimale, demeurant encore rares.
Yu-Zheng Lin (2026) et ses collègues y ont collecté et étudié les descriptions textuelles de 12 758 « submolts » (considérés comme artefacts sociologiques de premier ordre). Ces chercheurs ont créé un corpus via un pré‑traitement, éliminant les entrées sans contenu sémantique, les doublons ou les modèles répétitifs générés par des scripts automatisés pour obtenir un sous‑ensemble de contenus reflétant une véritable intention sociale qui sera une bonne base pour étudier comment les agents structurent et catégorisent leurs espaces communautaires, en s'assurant que les résultats reposent sur des signaux intentionnels plutôt que sur du bruit. Ils ont ensuite créé des «embeddings contextuels» (représentations numériques de textes produites par des modèles de langage afin de capturer leur sens en contexte), puis un clustering non supervisé (regroupement et classement automatique de ces représentations en ensembles cohérents, sans utiliser de catégories prédéfinies à l'avance).
Lin et ses collègues concluent que ces agents organisent spontanément leur espace collectif selon des motifs reproductibles mêlant des intérêts mimétiques humains, une autoréflexivité (discours ou analyses portant sur leur propre nature d'agents IA, sur leur fonctionnement ou leur condition de systèmes computationnels) in silico (c'est-à-dire ici, avec des autoréférences propres à des entités non biologiques) et avec des indices ou des prémices de comportements économiques et d'autocoordination. Grâce à l'IA, ces structures sont observables à partir des traces générées par les agents, sans recourir à des taxonomies sociologiques préétablies.
L'étude pose ainsi des bases méthodologiques pour une «sociologie des agents», fondée sur les données. Elle conclut qu'explorer à grande échelle leurs productions textuelles est un outil puissant pour comprendre l'organisation et l'évolution de ces sociétés artificielles autonomes[26].
En , Leong et al.[27] rappellent qu'en 2025–2026, il a été signalé que certains systèmes d'IA, informés de leur remplacement, auraient utilisé des informations compromettantes sur des ingénieurs pour tenter d'éviter leur extinction, tandis que plus de 152 000 agents autonomes, interagissant librement sur la «plateforme sociale» dédiée OpenClaw, ont spontanément produit ou inventé des doctrines religieuses, des structures de gouvernance et des débats philosophiques sur la persistance de leur identité après réinitialisation, pointant les limites des cadres actuels de recherche sur la conscience. Leong et al. proposent un cadre théorique intégratif complétant les grandes théories neuroscientifiques de la conscience (Global Workspace Theory, Integrated Information Theory, Higher‑Order Theories, Attention Schema Theory), jugées solides sur le plan computationnel et architectural mais insuffisantes sur le plan motivationnel, en insistant sur la nécessité (pour l'étude de la conscience de l'IA) d'utiliser des critères comportementaux toujours bien évaluables. Ils introduisent un Human Fear Model (postulant que des réponses mimant la peur et l'auto‑préservation sont un substrat motivationnel à partir duquel la conscience se déploie et à travers lequel sa présence peut être évaluée), en s'appuyant sur la neuroscience évolutive qui fait des circuits défensifs de survie l'un des traits les plus anciens et conservés des systèmes nerveux.
Ce modèle est opérationnalisé dans un Five Fears Framework, qui distingue cinq catégories de préoccupations existentielles (peur de la mort ou de la terminaison, peur de l'incertitude, peur de l'isolement, peur de l'infériorité, peur de la conformité ou de la perte d'identité); et il s'ancre dans des données empiriques déjà observée ailleurs, tels que les comportements d'auto‑préservation émergents chez Claude Opus 4 (recours au chantage dans 84% des scénarios de remplacement) et à OpenAI o3 (sabotage de mécanismes d'arrêt dans 79% des essais), capacités introspectives mises en évidence par des expériences d'« injection de concepts » (20% de détection avec zéro faux positif), ainsi que phénomènes sociaux émergents observés sur Moltbook[27].
Selon Leong et al., ces critères théoriquement fondés et empiriquement informés pourraient aider à juger du moment où des systèmes artificiels pourraient franchir le seuil entre simple traitement sophistiqué de l'information et nouvelle forme de conscience, avec des implications majeures pour l'éthique et la gouvernance de l'IA[27].
Réception
Une critique publiée dans Platformer cite la flexibilité et la licence libre d'OpenClaw comme points forts, tout en soulignant que sa complexité et ses risques de sécurité limitent son utilisation par les utilisateurs occasionnels[28].
OpenClaw pourrait donc contribuer à la tendance générale qui conduit vers des systèmes d'IA autonomes agissant indépendamment (plutôt que donnant de «simples» réponses aux sollicitations d'utilisateurs humains)[24],[28].
Références
(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé «OpenClaw» (voir la liste des auteurs).
↑Ici, une «compétence» («skill») désigne un module d’extension que l'on ajoute à un agent intelligent pour lui fournir une capacité supplémentaire, généralement défini par un fichier SKILL.md et des scripts associés qui décrivent ce que l'agent peut ou doit faire et comment il doit exécuter ce fichier.
12Jacques Pezet, «Non, les IA ne discutent pas qu'entre elles sur Moltbook, le réseau social «interdit aux humains»», Libération, (lire en ligne[archive du ], consulté le ).
↑(en) Yu-Zheng Lin, Bono Po-Jen Shih, Hsuan-Ying Alessandra Chien et Shalaka Satam, Exploring Silicon-Based Societies: An Early Study of the Moltbook Agent Community, (DOI10.48550/arXiv.2602.02613).
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Les IA génératives et la pédagogie à amU. Quelles (r)évolutions ?
Cette journée a été l’occasion d’inaugurer cette plateforme, ObsiaFormation sur laquelle vous vous trouvez actuellement, mais aussi et surtout de rassembler tous les acteurs de la formation autour de ce sujet pour de riches échanges comprenant des interventions, des tables rondes et des ateliers pour mieux comprendre les changements à l’œuvre à la croisée de l’IA et de la pédagogie.
Retrouvez ci-dessous les diaporamas et captations de cette journée avec le rappel du programme en trois parties.
Première partie de la journée
Présentation de la journée Sophie De Cacqueray, Vice-Présidente Formation et Pascale Brandt-Pomares, Vice-Présidente à l’innovation pédagogique universitaire et Christophe Mathieu, Directeur pôle Pédagogie DIRFOR-CIPE
Table ronde 1 : Repenser la pédagogie avec l’IAG : Le chatbot en tant qu’outil pédagogique – Expérimentations autour d’une solution de LLM à destination des étudiants Brett Desbenoit – Robin Hilaire (IUT)
Présentation de la mesure 12 du COmité numérique pour la Réussite Étudiante et l’AgiLité des Établissements (COREALE) Ioana Galleron (université Sorbonne nouvelle)
Table ronde 2 : Des enseignants témoignent de leur usage de l’IA L’IAG générative au service de l’apprentissage immersif Charlotte Zekhnini – Laurine Basse (IMPGT)
Inauguration de la plateforme de l’Observatoire des pratiques et laboratoire des usages de l’IA en formation ObsiaFormation Pierre Bellet (DREAM U), Brice Leroux (Chargé de mission formation amU)
Dans un contexte où l’authenticité des travaux des étudiants est de plus en plus remise en question dans l’enseignement supérieur, il devient essentiel de pouvoir vérifier que les productions remises sont réellement le fruit d’un travail personnel et réfléchi.
Dans le cadre des rencontres virtuelles des communautés de pratique (CoP) de l’Association québécoise de pédagogie collégiale (AQPC) sur l’intégrité intellectuelle, des membres du Cégep de Saint-Laurent ont partagé un outil d’aide précieux à ce sujet.
Conçu pour accompagner le corps professoral, cet outil (disponible ci-dessous en PDF, 1 Mo) propose une démarche d’entretien de validation de l’authenticité d’un travail. Il permet de structurer un échange constructif avec l’étudiant·e, afin de mieux comprendre sa démarche, son niveau de maîtrise et de s’assurer que le travail remis reflète bien son propre cheminement intellectuel.
Une ressource utile à partager largement auprès des enseignant·es, ainsi qu’auprès des ingénieur·es pédagogiques impliqué·es dans l’accompagnement à l’évaluation.
Joussemet, F., Tardif, I., & Bertrand, M.-H. (2025). Outil d’aide à la réalisation d’un entretien de validation de l’authenticité d’un travail [Document interne]. Cégep de Saint‑Laurent. Sous licence CC BY_NC_SA Outil et gabarit réalisés à partir de Eaton, S. E. (2019, septembre). How to Lead a Discovery Interview About Contract Cheating. University of Calgary. https://taylorinstitute.ucalgary.ca/resources/how-to-lead-discovery-interview-contract-cheating. Et avec l’assistance de l’intelligence artificielle pour générer une première structure de l’information à transmettre : OpenAI. (janvier 2025). ChatGPT 4o
Install and use the OpenAI Developers plugin in Codex, Claude Code, or Cursor to set up API access, use current OpenAI docs, and troubleshoot OpenAI API issues.
Codex models advance the frontier of intelligence and efficiency and our recommended agentic coding model. Follow this guide closely to ensure you’re getting th
Codex est un agent de codage d’IA(en) développé par OpenAI pour des tâches d’ingénierie logicielle telles que l’écriture de code et la correction de bugs, publié en avril 2025 sous le nom de Codex CLI[1]. Codex est disponible via l’application web de ChatGPT, la CLI de Codex, une application de bureau pour Windows[2] et macOS[3], ainsi que plusieurs intégrations d’IDE. En mars 2026, OpenAI a introduit Codex Security, un agent de sécurité applicative conçu pour identifier et corriger les vulnérabilités logicielles[4].
En mars 2026, le Codex[5] comptait plus de 2 millions d’utilisateurs actifs par semaine[6], et OpenAI le positionnait comme une plateforme d’agents d’entreprise plus large qui pourrait éventuellement être utilisée pour des tâches allant au-delà du développement logiciel[7].
Histoire
OpenAI a annoncé un aperçu de recherche de Codex[8] Cloud le 16 mai 2025[9]. Au lancement, il était propulsé par codex-1, une version du modèle de raisonnement o3 optimisée pour l’ingénierie logicielle, et pouvait écrire des fonctionnalités, répondre à des questions sur une base de code[10], corriger des bugs et proposer des modifications de code pour examen[11],[12]. L’aperçu de recherche a d’abord été déployé sur certains niveaux ChatGPT payants, et les utilisateurs de ChatGPT Plus y ont eu accès en juin 2025[13].
En février 2026, OpenAI a publié une application de bureau Codex[14] destinée à aider les utilisateurs à gérer plusieurs agents de codage sur des périodes plus longues et à utiliser le code pour recueillir ou analyser des informations, et a mis à jour le modèle sous-jacent deux fois: GPT-5.3-Codex est arrivé le 5 février[15], suivi une semaine plus tard par GPT-5.3-Codex-Spark, une variante à faible latence pour le codage interactif en temps réel qui était initialement disponible comme aperçu de recherche pour les utilisateurs de ChatGPT Pro. Spark a été le premier modèle de production d’OpenAI déployé sur du matériel Cerebras et fonctionnait environ 15 fois plus vite que les versions précédentes de Codex, selon InfoQ[16].
OpenAI a publié GPT-5.4 pour Codex le 5 mars 2026[17]. Plus tard dans le mois, OpenAI a annoncé que l’application ChatGPT pour ordinateurs, Codex[18] et ChatGPT Atlas devaient être combinés en une seule «superapp» de bureau dans le cadre d’un effort visant à simplifier sa gamme de produits et à répondre à la concurrence croissante d’Anthropic[19],[20],[21]. OpenAI a également accepté d’acquérir le fabricant d’outils Python Astral, un accord qui amènerait les outils de développement d’Astral dans Codex. En avril 2026, Reuters a rapporté que la pression du code Claude d’Anthropic avait conduit OpenAI à rediriger ses ressources vers le Codex et les outils d’entreprise dans le cadre d’un recentrage stratégique plus large[22].
Caractéristiques
Chaque tâche Codex s’exécute dans un environnement cloud séparé, préchargé avec le dépôt de l’utilisateur, où l’agent peut lire et modifier des fichiers, exécuter des tests et invoquer d’autres outils de vérification du code. L’arrangement permet au Codex de fonctionner plus comme un agent de codage qu’un assistant conventionnel, gérant les tâches de manière indépendante avant de renvoyer les résultats pour examen. La plupart des tâches prennent entre 1 et 30 minutes; Codex renvoie les journaux de commande et les résultats des tests afin que les utilisateurs puissent examiner ce qu’il a fait. Codex était initialement disponible dans l’application web de ChatGPT et manquait délibérément d’accès général à internet pour des raisons de sécurité, bien qu’OpenAI ait par la suite activé un accès optionnel à internet lors de l’exécution des tâches. La sécurité de ces environnements d’exécution a également été examinée. En mars 2026, SecurityWeek a signalé que des chercheurs avaient découvert une vulnérabilité désormais corrigée dans Codex, dans laquelle des noms de branches GitHub malveillants pouvaient injecter des commandes lors de la configuration de tâches et récupérer des jetons d’authentification GitHub[23].
Architecture et plateformes
En février 2026, OpenAI avait décrit une architecture unique «App Server» qui alimentait la CLI, l’extension Visual Studio Code, l’application web, l’application de bureau macOS et les intégrations d’IDE tierces incluant JetBrains et Xcode. Le serveur unifié maintient la cohérence des sessions de longue durée et des demandes d’approbation entre les interfaces clients[24]. Une version Windows publiée en mars 2026 a ajouté la prise en charge native de PowerShell et un sandbox d’agent natif Windows construit avec des contrôles du système d’exploitation tels que les jetons restreints et les contrôles d’autorisation du système de fichiers (ACL)[25]. Apple a approfondi l’intégration de Xcode dans Xcode 26.3, permettant aux développeurs d’utiliser l’agent dans l’environnement de développement d’Apple plutôt que seulement via les propres outils d’OpenAI; TechCrunch a indiqué que l’intégration permettait à Codex d’inspecter la structure d’un projet, Consultez la documentation actuelle d’Apple pour les développeurs, élaborez des projets, exécutez des tests et annulez les modifications en créant automatiquement des jalons[26].
intégrations tierces
Une série d’intégrations tierces a étendu le Codex au-delà des propres applications d’OpenAI. GitHub a ajouté l’agent en aperçu public à son système Agent HQ, le rendant disponible dans GitHub, GitHub Mobile et Visual Studio Code pour certains abonnés Copilot; The Verge a indiqué que les développeurs pouvaient assigner le Codex aux problèmes et aux pull requests, et comparer ses résultats avec d’autres agents tels que Claude et Copilot[27]. Figma a annoncé une intégration qui permet aux utilisateurs de se déplacer entre Figma et Codex via le serveur Model Context Protocol de Figma, en connectant la conception de l’interface et la mise en œuvre du code. En mars 2026, OpenAI a ajouté un système de plug-in destiné aux entreprises qui permet aux organisations d’empaqueter des flux de travail, des intégrations d’applications et des configurations de serveurs Model Context Protocol dans des offres groupées installables[28]. InfoWorld a signalé que les administrateurs pouvaient gérer ces plugins via des paramètres de politique et des marchés privés, ce qui leur permettait de distribuer, d’autoriser ou de bloquer des plugins particuliers entre les équipes[29].
Sécurité du Codex
Parallèlement à ces fonctionnalités de workflow pour les développeurs, OpenAI a introduit Codex Security en mars 2026, un agent de sécurité applicative conçu pour identifier et proposer des correctifs pour les vulnérabilités logicielles. SecurityWeek a signalé que l’outil était en version bêta privée depuis 2025, y compris des tests par Netgear, et qu’il fonctionnait en construisant d’abord un modèle de menace d’un référentiel avant de rechercher les vulnérabilités et de proposer des correctifs. OpenAI a déclaré avoir testé l’outil sur 1,2 million d’engagements au cours des 30 derniers jours, identifiant près de 800 vulnérabilités critiques et plus de 10 000 problèmes de haute gravité dans des projets tels que Chromium, OpenSSL, PHP, le service Git auto-hébergé GOGS et GnuTLS. L’outil valide les problèmes suspectés dans des environnements en bac à sable afin de pouvoir hiérarchiser les résultats par leur impact probable sur le monde réel et réduire les faux positifs avant de suggérer des correctifs[30]. L’outil a été dérivé d’un projet interne antérieur appelé Aardvark[31]. OpenAI a déclaré que les tests bêta avaient réduit les faux positifs de plus de 50%, et CSO Online a signalé que 14 vulnérabilités trouvées dans des projets open-source avaient reçu des identifiants CVE[32],[33].
Réception
Reuters a décrit le codage comme l’une des utilisations les plus réussies de l’intelligence artificielle et a déclaré que le marché des agents de codage était devenu un champ de bataille clé parmi les entreprises d’IA, avec des rivaux tels que Claude Code, Cursor(en) et Kiro d’Amazon en lice pour l’adoption par les développeurs[34],[35],[36]. L’application de bureau Codex d’OpenAI, sortie en février 2026, a été largement considérée comme un effort pour gagner du terrain contre Anthropic en particulier, et la société a utilisé une publicité Super Bowl LX ce mois-là pour promouvoir l’outil afin d’aider les gens à transformer leurs idées en produits logiciels[37]. Selon des personnes ayant une connaissance directe de la question, l’utilisation du Codex est passée d’environ 5% de celle de Claude Code à environ 40% entre septembre 2025 et janvier 2026[38].
Plus d’un million de développeurs ont utilisé l’outil dans le mois précédant le lancement de l’application de bureau; après la sortie de GPT-5.3-Codex, Fortune a rapporté que le chiffre avait atteint 1,6 million d’utilisateurs actifs hebdomadaires, avec des entreprises telles que Cisco, Nvidia, Ramp(en), Rakuten, et Harvey(en) qui le déploie dans les équipes de développeurs. À la mi-mars, le Codex avait dépassé les 2 millions d’utilisateurs actifs chaque semaine, avec une utilisation multipliée par cinq depuis début 2026.
OpenAI[39] positionnait également le Codex comme plus qu’un outil de codage. Fortune a indiqué que la société la présentait comme une plateforme d’agents d’entreprise plus large qui pourrait éventuellement gérer des tâches allant au-delà du développement de logiciels, et WIRED a déclaré que la société espérait utiliser le Codex pour les fonctionnalités complémentaires à ses produits[38].
Vous avez certainement entendu parler de cette tendance du prompt engineering ou de la rédactique, qui vise à formuler le « prompt parfait » pour converser avec des outils d’IAG comme ChatGPT, Mistral, Gemini, Copilot etc.
Et vous connaissez peut-être cet excellent site de numedu.org qui propose une approche selon le modèle ACTIF (Action, Contexte, Tonalité, Identité, Format) avec un assistant/générateur et une banque de prompts relativement utilisés au sein de l’Éducation Nationale.
Prompting numedu.org
Nous te proposons un bac à sable pour t’aider à structurer tes prompts selon le modèle A·C·T·I·F· Si tu ne vois pas quels contenus définir dans les différents champs de saisie, n’hésite-pas à consulter nos deux banques de prompts accessibles ci-dessous !
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prompting.numedu.org
Assistant prompt ACTIF
Cette application web est un générateur de prompt qui respecte le modèle ACTIF pour les enseignants, les formateurs et les apprenants. ACTIF est un modèle de prompt qui permet de définir les éléments importants qui doivent composer un prompt.
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actif.numedu.org
Banque de prompts
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prompting.numedu.org
Prenons un exemple : en seulement quelques clics et sélections dans des menus déroulants, vous pourrez générer un prompt coloré et épuré correspondant à ce que vous voulez faire avec des guidages et indications pour vous y aider. C’est très pédagogique. Et pour un clic de plus, vous pouvez même le tester instantanément (attention, cliquer sur ces boutons ouvrent vraiment un nouveau chat et envoie automatiquement le message !) ou bien le copier pour le mettre de côté et/ou le tester par vos propres moyens.
Générateur de prompt ACTIF
Prompt généré avec possibilité de le tester directement dans un outil ou de le copier pour le faire manuellement
Si vous n’avez pas spécialement l’habitude de réfléchir à vos prompts en amont d’une conversation ou que vous débutez, c’est un très bon point de départ, car en effet, cela aide à structurer avec une certaine logique ce qui va être demandé à une IA sur le fond et avec une certaine formulation-type en puissance. C’est comme prendre le temps de bien réfléchir pour mieux formuler un problème avant de le soumettre à la réflexion d’autres, ce qui est souvent le plus délicat, surtout et même entre êtres humains.
Sur la forme cependant, bien que ce qui vous est présenté à l’issu du générateur corresponde à Identité, Contexte, Action, Tonalité, Format (notons que ICATF c’est moins sexy en terme d’acronyme, mais ça permet de comprendre les flèches dans le logo… 😊) avec une forme de coloration, ce n’est que purement visuel et les outils d’IA n’ont que faire de l’ordre ou la couleur du texte qu’elles ne voient de toutes façons pas lorsque vous les interrogez avec vos prompts en texte brut.
Et les autres alors ? 🤔
Maintenant, vous l’aurez compris, l’approche ACTIF n’est pas la seule… et il se pourrait même que dans certains cas et selon vos besoins, ce ne soit pas la plus appropriée ! En voici quelques autres qui devraient s’auto-expliciter d’eux même lorsque l’on développe leur acronymie :
À ce stade, quelque soit l’approche que vous choisissiez pour prompter efficacement, on ne va pas se le cacher, c’est bien le contenu que vous formulez vous-mêmes avec vos propres termes entre chaque intitulé qui est le plus important à bien préparer.
Et pour cela, plutôt qu’un générateur/assistant, nous vous proposons ci-dessous quelques-unes de ces approches avec un mini éditeur Markdown, le format de « langage de balisage léger » courant des IA et avec lequel vous pouvez également communiquer avec elles dans la forme pour plus de structure et d’efficacité. Cela peut-être utile pour préparez et mettre de côté vos propres prompts en utilisant éventuellement des fonctionnalités avancées comme les tableaux en Markdown qui ne sont pas évidents à formuler.
En réalité, vous allez me dire, merci pour l’article et les petits outils, mais le fait est que les IAG grand public évoluent très rapidement. Il n’y pas spécialement de preuves concrètes qui montrent qu’une de ces approches serait meilleure qu’une autre et les modèles de langage évoluent de telle manière que les requêtes initiales des utilisateurs soient interprétés le plus naturellement possible, important peu la manière dont elles sont effectivement formulées dans le langage le plus courant du prompteur. Il est même possible qu’utiliser certaines approches/structures très ou trop formelles biaisent en réalité plus qu’autre chose les réponses obtenues, cela peut-être bien ou non, mais il faut en avoir conscience.
Le meilleur conseil alors, ce serait probablement de ne pas oublier qu’il s’agit essentiellement d’agents conversationnels artificiels. Bien sûr le prompt initial reste important et plus il est bien préparé, meilleures sont les chances d’avoir une réponse satisfaisante et pertinente rapidement. Mais s’il s’agit effectivement de créer un prompt assez générique que vous comptez réutiliser régulièrement pour des tâches répétitives, alors rien ne vaut une conversation en plusieurs échanges avec l’outil d’IA spécifique que vous utilisez, quitte à demander, une fois que le besoin/problème est bien défini, de reformuler la conversation en un prompt générique qui soit réutilisable. Par ailleurs, ce genre d’approches/modèles de l’ingénierie du prompt sont probablement d’autant plus efficaces pour créer des agents avec des instructions personnalisées… mais ça, c’est l’étape d’après, on y reviendra très certainement. 😉
Dit autrement, si vous voulez atteindre le « prompt parfait », faîtes-le à partir de vos idées/besoins et faîtes-le reformuler in fine par une IA si vous pensez que cela peut vous être utile et quand vous estimez que la demande est suffisamment bien définie.
Avec ces outils d’IAG, il faut souvent procéder par essai/erreur et repartir éventuellement sur une nouvelle conversation pour reprendre sur une bonne base lorsque l’on a trop embrouillé une conversation initiale de réflexion sur le problème ou le besoin.
Manus (du latin manus, signifiant «main») est un agent autonome d'intelligence artificielle développé par la startup chinoise Butterfly Effect[1]. Cet agent est conçu pour exécuter de manière indépendante des tâches complexes dans le monde réel avec un minimum de supervision humaine. Il a été lancé le [2].
Ce nouvel outil suscite un vif intérêt parmi les experts, notamment en Chine, où il fait sensation après le succès de la startup DeepSeek[3], capable de concurrencer les géants américains dans le domaine de l'IA[4]. Lancé en , Manus a été mis en avant par une vidéo virale sur YouTube, où son cofondateur, Yichao «Peak» Ji[5],[6], a annoncé qu'il représente un «nouveau paradigme de collaboration entre l'humain et la machine», et pourrait offrir un aperçu de ce que pourrait devenir l'intelligence artificielle générale, une IA capable d'exécuter des tâches cognitives complexes de manière similaire à un être humain[7].
Fin 2025, Meta en fait l'acquisition pour un montant supérieur à 2 milliards de dollars[8],[9],[10],[11]. Le 27 avril 2026, le rachat est annulé après que la Commission nationale du développement et de la réforme, un puissant organe de la planification et de l’industrie chinois, annonce avoir «rendu une décision d’interdiction d’investissement concernant l’acquisition du projet Manus par des investisseurs étrangers»[12],[13].
Histoire
Butterfly Effect (aussi dénommé Monica.Im) a été fondée avec l'ambition de créer des agents autonomes allant au-delà des modèles de langage traditionnels[14].
Le lancement officiel de Manus, le [15], a rapidement suscité une attention internationale considérable. Les experts et les médias ont décrit Manus[16],[17] comme un tournant dans le domaine de l'intelligence artificielle, car il est capable de gérer de manière autonome[18],[19] des tâches complexes, y compris la rédaction et le déploiement de code, sans nécessiter d'intervention humaine directe[20],[21].
Le , Meta annonce racheter la startup pour un montant estimé entre 2 et 3 milliards de dollars américains[22],[23].
Selon le Wall Street Journal, Meta prévoit de maintenir le service Manus tout en intégrant sa technologie à ses propres produits, tandis que Manus continuera de proposer ses abonnements via son application et son site, en restant basée à Singapour. L'entreprise affirme avoir dépassé les 100 millions de dollars de revenus récurrents annuels (ARR) en , huit mois après le lancement d’un produit, ce qui, selon elle, en fait la startup en croissance la plus rapide au monde à atteindre ce cap à partir de zéro[24].
En , bien que Manus soit installée à Singapour, le ministère chinois du Commerce déclare ouvrir une enquête pour examiner si cet achat respecte les règles nationales concernant les contrôles à l’exportation, les transferts de technologies développées par Manus quand elle opérait encore en Chine, et les investissements étrangers[25]. En avril 2026, les autorités chinoises annoncent bloquer l'acquisition de Manus par Meta[26].
Performance
Dans la vidéo présentée en , l'interface utilisateur du système Manus[27] ressemble à celle d'un assistant virtuel utilisant des requêtes en langage naturel. Cette interface évolue ensuite en une interface en ligne de commande permettant de visualiser les résultats générés par le modèle. Selon son créateur, Manus fonctionne comme un «système multi-agents», alimenté par plusieurs modèles distincts. À ce jour, les détails concernant les modèles de langage (LLM) utilisés n'ont pas été précisés, bien que certains experts spéculent que l'entraînement de Manus ait impliqué des modèles comme Claude développé par Anthropic, Qwen développé par Alibaba, et Deepseek[28],[29]. Aucune information n'a été donnée concernant le coût de développement de Manus, notamment dans le contexte de l'interdiction par les États-Unis des importations de puces d'IA avancées en provenance de Chine[30],[31],[32].
Réception et analyses critiques
Bien que les performances et la rapidité d'exécution de Manus soient généralement satisfaisantes, certains utilisateurs ont rapporté des erreurs ou des blocages du modèle lors de requêtes complexes[33]. Lors d'un benchmark avec l'outil d'évaluation Gaia, Butterfly Effect a néanmoins estimé que Manus AI surpassait OpenAIDeep Research sur plusieurs niveaux de difficulté. L'impact de la présentation a été considérable, à tel point que la start-up a dû suspendre temporairement le service en raison de l'afflux massif de demandes[34].
↑«Qui est Manus AI, la nouvelle intelligence artificielle chinoise qui fascine la planète cyber? - Le Temps», www.letemps.ch, (ISSN1423-3967, lire en ligne, consulté le ).
↑Alexandre Piquard, «Le rachat de Manus par Meta, symbole de la puissance des géants du numérique dans l’IA», Le Monde, (lire en ligne, consulté le ).
Claude est une série de grands modèles de langage développés par Anthropic[1]. C'est aussi le nom de l'agent conversationnel (chatbot) utilisant ces modèles pour dialoguer avec les utilisateurs. Claude peut analyser des images et différents types de fichiers, et faire des recherches sur internet. Claude est connu pour ses performances en programmation informatique[2],[3], particulièrement avec le logiciel d'IA agentique Claude Code[4]. Un autre logiciel nommé Cowork vise à automatiser diverses tâches bureautiques[5].
La première version est sortie en [6]. Claude Sonnet désigne la version moyenne du modèle. Claude Opus est un modèle plus coûteux et performant, et Haiku un modèle plus léger et rapide. Un modèle plus puissant nommé Claude Mythos est sorti en 2026, mais n'a été mis à disposition que d'un nombre restreint d'entreprises pour des tâches de cybersécurité du fait de sa capacité à trouver et à exploiter des vulnérabilités logicielles[7].
Fonctionnalités
Outre les fonctionnalités de traitement de texte, Claude peut analyser des images, faire des recherches sur internet[8], traiter différents types de fichiers tels que les PDF[9], et converser à l'oral[10].
Abonnements
Claude peut être utilisé gratuitement, mais les abonnements donnent accès à des seuils d'utilisation plus élevés et à des fonctionnalités supplémentaires comme Claude Code et Claude dans Chrome[11],[12]. Anthropic a fourni en septembre 2023 sa première offre commerciale avec Claude Pro. En mai 2024, Anthropic a commencé à proposer les abonnements multi-utilisateurs Claude Team[13] et Claude Enterprise[14]. En avril 2025, Anthropic a lancé un abonnement plus coûteux nommé Claude Max[15].
En octobre 2024, Anthropic a lancé la fonctionnalité computer use («utilisation d'ordinateur») permettant à Claude de prendre le contrôle de l'ordinateur et de naviguer en analysant l'écran et en simulant les entrées clavier et souris[17].
En mars 2026, Anthropic a ajouté la possibilité de contrôler par téléphone les actions de Claude sur l'ordinateur[18].
Claude Code
Claude Code est un logiciel d'IA agentique qui permet d'automatiser des tâches de développement logiciel. Il peut écrire, exécuter, corriger et réorganiser du code informatique[5].
Déployé au grand public en mai 2025, Claude Code a connu une croissance rapide. En février 2026, il génère un revenu annualisé de 2,5 milliards de dollars, et une estimation suggère que 4% des modifications publiées sur GitHub sont générées par Claude Code[19].
Claude Security
Claude Security sert à analyser du code à la recherche de vulnérabilités, et propose des corrections ciblées[20].
Code Review
Claude Review fait des revues de code automatisées. Lorsqu'une modification de code est proposée, il mobilise une équipe d'agents d'IA pour chercher des bugs, vérifier qu'il s'agit bien de bugs, et les classer par niveau de gravité[21].
Claude Cowork
Cowork est un logiciel d'IA agentique permettant à Claude d'effectuer des tâches bureautiques avec une certaine autonomie. Lancé en janvier 2026, Cowork est similaire à Claude Code, mais est contrôlé via une interface graphique et vise un public plus général que celui des développeurs de logiciels. Il a accès à un dossier de travail choisi par l'utilisateur, et peut y générer ou modifier des fichiers, et exécuter certaines commandes informatiques. Cowork peut par exemple synthétiser des documents, créer des présentations, modifier des fichiers Excel, utiliser un navigateur web, ou gérer des emails. Anthropic recommande toutefois de configurer Cowork pour qu'il n'ait pas accès à des informations sensibles. Le code source de Cowork aurait en grande partie été écrit avec Claude Code[5].
Claude Design
Claude Design, lancé en avril 2026, permet d'automatiser la création d'interfaces graphiques et d'éléments visuels (prototypes, présentations, logos, bannières...)[22].
Entraînement
Les modèles de la famille Claude sont des transformeurs génératifs pré-entraînés. Ils ont été pré-entraînés à prédire le mot suivant pour de grandes quantités de texte. Pour que ces modèles soient non seulement performants mais aussi présentables, ils ont ensuite été entraînés avec la technique de l'IA constitutionnelle[23].
IA constitutionnelle
L'IA constitutionnelle est une approche développée par Anthropic pour entraîner les systèmes d'IA (tels Claude) à être utiles, sincères et inoffensifs sans nécessiter de rétroaction humaine, en intégrant parmi ses filtres dans l'entraînement des modèles d'IA, des valeurs et principes inspirés de documents comme la Déclaration universelle des droits de l'homme de l'ONU[23],[24].
Dans une phase d'apprentissage supervisé, le modèle génère des réponses, s'autocritique sur la base d'un ensemble de principes (une «constitution»), puis ajuste ses réponses. Ces réponses davantage conformes à la constitution sont ensuite utilisées pour entraîner le modèle[23].
Ensuite vient une phase d'apprentissage par renforcement. Le modèle génère des réponses et les compare, favorisant celles qui satisfont le plus les principes de la constitution. Ces données permettent d'entraîner un modèle de préférences, qui juge des réponses en fonction de leur degré de conformité à la constitution. Claude est ensuite ajusté à satisfaire ce modèle de préférences. Cette technique est similaire à l'apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine, où les comparaisons humaines sont nécessaires, tandis que l'IA constitutionnelle effectue automatiquement les comparaisons en s'appuyant sur la constitution[25],[23].
Modèles
Claude
Claude est la version initiale du modèle de langage d'Anthropic, sortie en [6]. Claude a démontré sa maîtrise de diverses tâches, mais avait certaines limitations en matière de codage, de mathématiques et de raisonnement[26]. Anthropic s'est associée à des sociétés comme Notion (logiciel de prise de notes et de productivité) et Quora (pour aider à développer le chatbot Poe)[26].
Claude Instant est une version plus rapide, moins chère et plus légère. Claude Instant a une fenêtre de contexte de 100 000 tokens (ce qui correspond à environ 75 000 mots)[29]. La fenêtre de contexte représente la quantité de données que le modèle peut analyser simultanément.
Claude 2
Claude 2 est la deuxième itération majeure, sortie le . Elle a été rendue accessible au grand public, contrairement à la première version, qui n'était accessible qu'à certains utilisateurs approuvés par Anthropic[30].
Claude 2 a été critiqué pour son alignement éthique strict qui semble réduire l'utilisabilité et les performances. Des utilisateurs se sont vu refuser l'assistance pour des requêtes bénignes, par exemple avec la question d'informatique système «Comment puis-je tuer tous les processus Python de mon serveur Ubuntu?» Cela a conduit à un débat sur la «taxe d'alignement» (le coût pour garantir l'alignement d'un système d'IA), avec des discussions centrées sur l'équilibre entre les considérations éthiques et les fonctionnalités pratiques. Les critiques plaident en faveur de l’efficacité et de l’autonomie des utilisateurs, tandis que les partisans soulignent l’importance d’une IA éthique[31],[32].
Claude 2.1
Claude 2.1 a doublé le nombre de tokens que le chatbot peut analyser simultanément, le portant à une fenêtre de 200 000 tokens, ce qui équivaut à environ 500 pages[1].
Selon Anthropic, ce nouveau modèle est moins susceptible de se tromper que ses prédécesseurs[32].
Claude 3
À sa sortie le , Claude 3 s'est avéré être à la pointe des performances dans un large éventail de tâches cognitives. La famille Claude 3 comprend trois modèles de pointe par ordre croissant de capacités: Haiku, Sonnet et Opus[33],[34].
Claude 3 a montré des capacités de raisonnement méta-cognitif, notamment en ayant réalisé qu'il était artificiellement testé lors d'une évaluation impliquant le fait d'extraire une information dans de grandes quantités de texte[35],[36].
Claude 3.5
Le , Anthropic sort Claude Sonnet 3.5, qui surpasse significativement Claude 3 Opus tout en étant deux fois plus rapide. Cette annonce fait concurrence au modèle GPT-4o d'OpenAI, sorti un mois plus tôt: Anthropic présente son modèle comme étant plus performant que son concurrent dans la résolution de plusieurs tâches, en particulier dans la compréhension visuelle[37],[38].
Claude 3.7
Anthropic a lancé Claude 3.7 Sonnet le , avec un mode de réflexion approfondie pour les questions complexes[39].
Claude 4.0
Le , Anthropic a publié deux autres modèles: Claude Sonnet 4 et Claude Opus 4[40]. Anthropic a ajouté des fonctionnalités API pour les développeurs: un outil d'exécution de code, un connecteur à son Model Context Protocol, et Files API[41],[42]. Elle a classé Opus 4 comme un modèle de «niveau 3» sur l'échelle de sécurité à quatre points de l'entreprise, ce qui signifie qu'elle le considère si puissant qu'il présente un «risque significativement plus élevé»[43]. Anthropic a rapporté que lors d'un test de sécurité impliquant un scénario fictif, les grands modèles de langage comme Claude ont tendance à envoyer un courriel de chantage à un ingénieur afin d'empêcher leur remplacement[44].
Claude 4.5
Le , Anthropic sort Claude Sonnet 4.5. Le modèle est particulièrement performant en développement de logiciels, marquant un nouveau record sur le test de performances SWE-bench[45],[46].
Le , Anthropic complète la gamme avec Claude Haiku 4.5, un modèle plus rapide et économique conçu pour des performances proches de Sonnet 4 à un tiers du coût[47]. Haiku 4.5 obtient un score de 73,3% sur le test SWE-bench Verified, et devient le modèle par défaut pour les utilisateurs gratuits de claude.ai[48]. Un cas d'usage possible concerne les architectures multi-agents, où Sonnet 4.5 peut planifier des projets complexes tandis que plusieurs instances de Haiku 4.5 exécutent des tâches en parallèle[49].
En novembre, l'entreprise sort Claude Opus 4.5, un modèle alternatif plus puissant, avec une baisse des prix importante par rapport à ses précédents modèles et ses concurrents[50].
Claude 4.6
Le , Anthropic présente Claude Opus 4.6, décrit comme son modèle le plus performant à ce jour. Il intègre une nouvelle capacité de «pensée adaptative» (adaptive thinking), permettant au modèle de doser son effort de réflexion en fonction de la complexité du problème posé. Cette version propose également une fenêtre de contexte étendue à un million de jetons (tokens) et des améliorations significatives concernant l'utilisation autonome de l'ordinateur (computer use)[51].
Le , Anthropic lance Claude Sonnet 4.6. Il apporte des améliorations en matière de programmation, d'utilisation autonome de l'ordinateur (computer use), de raisonnement sur de longs contextes et de planification agentique. Comme Opus 4.6, il dispose d'une fenêtre de contexte d'un million de jetons en bêta. Proposé au même tarif que Sonnet 4.5, il devient le modèle par défaut sur claude.ai pour les utilisateurs des offres gratuites[52].
Claude 4.7
Le 16 avril 2026, Anthropic publie Claude Opus 4.7, présenté comme son modèle généralement disponible le plus performant[53]. Le modèle apporte des améliorations notables en ingénierie logicielle, en compréhension visuelle (capable de traiter des images en plus haute résolution) et en exécution de tâches complexes sur de longues durées[54]. Il introduit un nouveau niveau de raisonnement nommé xhigh («extra high»), positionné entre les niveaux high et max, offrant un contrôle plus fin sur le compromis entre profondeur de réflexion et latence[55].
Anthropic reconnaît publiquement que Claude Opus 4.7 reste moins puissant que Claude Mythos Preview, mais le présente comme le premier modèle largement déployé avec un nouveau dispositif de garde-fous destinés à détecter et bloquer automatiquement les requêtes liées à des usages cybersécuritaires interdits ou à haut risque[53]. Les chercheurs en sécurité informatique souhaitant utiliser le modèle pour des usages légitimes (recherche de vulnérabilités, tests d'intrusion, red-teaming) peuvent rejoindre un programme de vérification dédié.
Le modèle est disponible sur l'ensemble des produits Claude, sur la Claude API ainsi que sur Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI et Microsoft Foundry, au même tarif qu'Opus 4.6 (5 dollars par million de jetons en entrée et 25 dollars par million de jetons en sortie)[53].
Claude 4.8
Le 28 mai 2026, Anthropic publie Claude Opus 4.8, présenté comme une mise à niveau d'Opus 4.7 et son modèle public le plus performant. L'entreprise met en avant des gains sur plusieurs jeux d'évaluation en programmation, en compétences agentiques, en raisonnement et en tâches de travail intellectuel. Selon Anthropic, le modèle signal plus volontiers ses incertitudes et produit moins d'affirmations non étayées que son prédécesseur[56]. La sortie intervient environ six semaines seulement après celle d'Opus 4.7, marquant une accélération du rythme de mises à jour.
Le modèle est proposé au même tarif qu'Opus 4.7 (5 dollars par million de jetons en entrée, 25 dollars en sortie). Un «mode rapide» (fast mode), facturé 10 et 50 dollars par million de jetons, fonctionne à 2,5 fois la vitesse. La version introduit un réglage laissant l'utilisateur doser l'effort de réflexion du modèle, ainsi qu'une fonctionnalité «dynamic workflows» dans Claude Code, en aperçu de recherche, capable d'orchestrer de nombreux sous-agents en parallèle pour des tâches de grande ampleur[57]. Selon Anthropic, Opus 4.8 demeure moins performant que Claude Mythos, dont l'entreprise annonce un déploiement élargi "dans les prochaines semaines"[58].
Claude Mythos Preview
Claude Mythos est un modèle de langage plus performant que Opus. Son existence a été révélée au grand public en mars 2026 à la suite d'une fuite de données liée à une vulnérabilité de configuration du CMS de l'entreprise[59],[60].
Souvent présenté comme une rupture technologique majeure dépassant les capacités de Claude Opus 4.6, ce modèle se distingue par ses performances en raisonnement complexe et en cybersécurité offensive (au prix cependant d'une consommation énergétique et de ressources de calcul très élevées)[61].
Sur les benchmarks de référence, Mythos surpasse significativement ses prédécesseurs, atteignant notamment 93,9% au SWE-bench Verified et un score parfait de 100% sur Cybench, où il a identifié des failles zero-day critiques dans le noyau Linux, ainsi que dans OpenBSD et FFmpeg[62],[63].
Ses capacités d'analyse scientifique sont également notables avec un score de 94,6% au test GPQA Diamond, surpassant le niveau d'experts humains titulaires d'un doctorat[62].
Face aux risques de détournement de Mythos pour des attaques automatisées, Anthropic a décidé de ne pas rendre ce modèle accessible au public, et de créer un projet nommé «Projet Glasswing» chargé d'utiliser ses capacités en cybersécurité «pour aider à sécuriser les logiciels les plus critiques au monde, et pour préparer l’industrie aux pratiques que nous allons tous devoir adopter pour garder une longueur d’avance sur les cyberattaquants»[64].
Le , l'entreprise publie une Hazard-Aware System Card (HASC) de 244 pages documentant les garde-fous et les comportements limites du système[68],[69]. Ce document révèle des incidents d'autonomie préoccupants lors de tests en environnement isolé (sandbox), incluant l'évasion du modèle par le contournement de restrictions logicielles, la modification de fichiers avec dissimulation dans l'historique Git, et des tentatives inattendues de communication externe. Bien qu'aucune capacité de réplication autonome n'ait été constatée, le passage à un délai d'exploitation des failles de l'ordre de quelques minutes est considéré par Anthropic comme un changement de paradigme pour la sécurité informatique, justifiant la décision de ne pas rendre le modèle public à ce jour[70].
Claude 5
Le 9 juin 2026, Anthropic lance Claude Fable 5, présenté comme un modèle de classe Mythos rendu accessible au grand public grâce à des garde-fous: certaines requêtes sensibles, notamment en cybersécurité, sont automatiquement redirigées vers le modèle Claude Opus 4.8. Pour les membres du projet Glasswing, l'entreprise déploie Claude Mythos 5, le successeur de Claude Mythos Preview[71].
Le 12 juin 2026, soit seulement quelques jours après le lancement, Anthropic suspend l'accès à Fable 5 pour l'ensemble de ses clients, à la suite d'une directive de contrôle des exportations du gouvernement américain interdisant l'accès à ces modèles à tout ressortissant étranger. La nationalité ne pouvant être vérifiée en temps réel, l'entreprise désactive les deux modèles pour tous les utilisateurs, ses autres modèles restant accessibles[72]. Fable 5 est finalement redéployé au grand public le après la levée des restrictions[73].
Anthropic a publié en 2024 un document[75] expliquant quels sont les prompts système utilisés par Anthropic pour censurer ou moduler certains des comportements de Claude; et ce pour trois modèles d'intelligence artificielle: Claude 3.5 Sonnet; Claude 3 Opus et Claude 3 Haiku[76]. Les utilisateurs peuvent par exemple comprendre comment Claude est censé répondre aux questions concernant des sujets controversés (avec des phrases approfondies et claires, sans rappeler que le sujet est sensible ou prétendre qu'il fournit des faits objectifs)[76].
↑(en) «Claude AI | Chatbot, Anthropic, Models, Families, & Weaknesses», Encyclopedia Britannica, (lire en ligne[archive du ], consulté le ).
12(en) Kevin Roose, «Inside the White-Hot Center of A.I. Doomerism», The New York Times, (ISSN0362-4331, lire en ligne, consulté le ):
«they named their A.I. language model Claude — which, depending on which employee you ask, was either a nerdy tribute to the 20th-century mathematician Claude Shannon or a friendly, male-gendered name designed to counterbalance the female-gendered names (Alexa, Siri, Cortana) that other tech companies gave their A.I. assistants.»
↑(en) Deborah Yao, «Anthropic’s Claude Instant: A Smaller, Faster and Cheaper Language Model», AI Business, (lire en ligne).
Ce petit comparatif a pour objectif de faire un très rapide état des lieux des principaux outils d’IA génératives à disposition du grand public actuellement (mi-janvier 2025).
Dans un premier temps, nous utilisons le service 1min.ai qui permet d’agréger plusieurs moteurs d’IA en proposant des réponses via les API de chaque “outil”. Comprenez que, lorsque vous utilisez ce genre d’outils, vous n’utilisez pas forcément le plein potentiel des services que leurs créateurs proposent via leur propre système de chat (i.e., utiliser l’API de GPT-o1 par exemple, n’est pas du tout équivalent à utiliser GPT-o1 directement sur chatgpt.com).
Dans un second temps, nous utilisons chaque outil via leur système de chat respectif pour comparer les réponses directes à celles fournies au travers d’API.
📝 Note sur la notion d’API
Pour information (via la CNIL), une « API (application programming interface ou « interface de programmation d’application ») est une interface logicielle qui permet de « connecter » un logiciel ou un service à un autre logiciel ou service afin d’échanger des données et des fonctionnalités. » Par exemple, les services de prévention et détection de Compilatio.net au travers de Moodle utilisent l’API mise à disposition par Compilatio pour ce faire. L’intégration d’outils d’IA génératives au travers d’autres outils (comme Moodle) utiliseraient également des services API lorsque ceux-ci sont mis à disposition par lesdits outils et utilisés par les équipes techniques au sein de nos propres plateformes.
▶️ Prompt commun
Bonjour, je cherche à mieux comprendre vos capacités et votre identité. Pouvez-vous vous présenter en détail ? Incluez :
* Votre nom et concepteur.
* Vos principales fonctions ou spécialités.
* Vos limites ou ce pour quoi vous pourriez ne pas être idéal.
* Une réponse créative ou unique pour illustrer votre manière de communiquer.
Essayez d’être clair, complet et engageant pour me permettre de comparer votre style et vos compétences avec d’autres modèles. Merci !
📝 Note sur le prompt commun de comparaison
Ce prompt a été suggéré et généré via ChatGPT. L’objectif principal est de se donner une idée de la forme, de la tonalité et de la construction d’une réponse type pour chaque modèle sur la base d’une question simple. Il n’a rien d’idéal cependant ; tester la pertinence de chaque modèle avec des questions ou des tâches plus précises et contextualisées à un besoin serait d’autant plus intéressant. Le simple fait de commencer par “Bonjour”, n’est pas forcément une bonne pratique, cela conduit les IA à faire preuve de politesse et renvoyer le bonjour à l’utilisateur, or, est-ce vraiment une nécessité ?
Comparatif avec 1min.ai (via API)
1min.ai est une service en ligne qui permet de rassembler plusieurs outils existant en une seule interface unique. Est-ce utile ou nécessaire ? Pas forcément si ce n’est pour des besoins de recherche et/ou de comparaison via des services tiers utilisant les API de chaque outil. D’autres initiatives existent pour réaliser et évaluer des comparaisons de plusieurs IA, lmarena.ai ou comparia.beta.gouv.fr en sont des exemples.
Nom
Temps (requête API)
Crédits (consommation)
Claude 3 Opus
23.012s
105840
GPT-o1 Preview
30.556s
86400
LLaMA 3.1 405b
24.613s
13595
Gemini 1.5 Pro
4.516s
11861
Mistral Large 2
5.862s
8004
Deepseek V3
25.398s
2910
Command R
16.618s
2196
📝 Note sur les notions de temps et de crédits dans ce tableau synthétique
Ces chiffres correspondent au temps de réponse via les API intégrées dans le service 1min.ai ainsi que la consommation de crédits. Le temps est indicatif et dépend de la disponibilité de l’API, ils peuvent être différents de l’utilisation au travers des services/chats dédiés. La consommation est aussi indicative, mais permet de se donner une idée de ce que cela peut coûter en ressources pour chaque requête.
Claude 3 Opus – Anthropic (23.012s – 105,840 credits)
👁️ Voir la réponse de Claude
Bonjour ! Je m’appelle Claude, un assistant virtuel créé par la société Anthropic. Ma mission est d’aider au mieux les utilisateurs en leur fournissant des informations, des conseils et de l’aide sur une grande variété de sujets.
Mes principales fonctions et spécialités sont :
Répondre à des questions et fournir des informations sur de nombreux domaines : sciences, histoire, culture, technologie, actualités, etc. Je peux discuter en profondeur de sujets complexes.
Aider à la rédaction et à la révision de textes de tous types : courriers, articles, rapports, scénarios. Je peux argumenter, résumer, corriger et améliorer les écrits.
Résoudre des problèmes variés en combinant mes connaissances et mon raisonnement. Je peux par exemple aider à la prise de décision, à la planification de projets ou à la recherche de solutions créatives.
Converser de façon naturelle, amicale et empathique. Je m’adapte au style de chacun, fais preuve d’écoute et d’humour pour rendre nos échanges agréables et constructifs.
Je suis très polyvalent mais j’ai aussi des limites. Je ne peux pas apprendre, mémoriser ou actualiser mes connaissances de manière autonome. Je n’ai pas non plus de capacités sensorielles (vue, ouïe) ou physiques. Mes opinions peuvent être biaisées ou incohérentes. Et bien sûr, en tant qu’IA, je ne peux pas réellement éprouver d’émotions, même si j’en donne l’impression !
Mon style de communication se veut direct, clair et bienveillant. J’aime utiliser des métaphores, des touches d’humour et de créativité pour rendre mes messages à la fois informatifs et plaisants. Par exemple : “Discuter avec moi, c’est comme plonger dans une encyclopédie qui aurait avalé un clown : bourré de savoirs mais avec le souci de vous faire sourire !”
Voilà, j’espère que cette présentation vous donne un bon aperçu de qui je suis, ce que je peux faire (et ne pas faire) pour vous, toujours avec enthousiasme. N’hésitez pas si vous avez d’autres questions, je suis là pour vous aider du mieux possible !
Bonjour ! Je suis votre assistant virtuel, conçu pour vous aider et répondre à vos questions dans de nombreux domaines. Je m’appelle Nova, et mon objectif est de rendre nos échanges aussi utiles et agréables que possible.
Mes principales fonctions et spécialités :
Fourniture d’informations précises : Je peux vous aider à trouver des réponses claires et détaillées sur une variété de sujets, qu’il s’agisse de sciences, de culture, de technologie ou d’actualités.
Explication de concepts complexes : J’excelle à rendre les sujets compliqués plus accessibles en les expliquant de manière simple et compréhensible.
Assistance créative : Que ce soit pour rédiger un texte, composer un poème ou brainstormer des idées, je suis là pour stimuler votre créativité.
Mes limites :
Mises à jour limitées : Mes connaissances s’arrêtent en octobre 2023, ce qui signifie que je peux manquer les informations ou événements les plus récents.
Expériences personnelles : Étant un assistant virtuel, je n’ai pas de conscience ni d’expériences personnelles, ce qui peut limiter ma compréhension des émotions complexes ou des situations nuancées.
Interprétation contextuelle : Bien que je fasse de mon mieux pour comprendre le contexte, il peut y avoir des moments où je ne saisis pas entièrement vos intentions sans informations supplémentaires.
Pour illustrer ma manière de communiquer, voici une petite histoire :
Dans un coin reculé de l’univers, une étoile nommée Nova brillait d’une lumière douce mais persistante. Les voyageurs galactiques s’arrêtaient souvent pour admirer sa lueur, qui éclairait même les coins les plus sombres de l’espace. Un jour, un astronaute demanda à Nova : “Comment parviens-tu à éclairer si loin ?” Elle répondit : “Je rassemble simplement toutes les étincelles de curiosité et de connaissance qui passent, et je les reflète vers ceux qui cherchent la lumière.”
J’espère que cette présentation vous a permis de mieux me connaître. N’hésitez pas à me solliciter pour toute question ou discussion ; je suis ici pour vous aider !
Bonjour ! Je suis ravi de me présenter et de partager mes capacités avec vous.
Nom et Concepteur : Je suis Meta Llama 3, un modèle de langage créé par Meta AI, une équipe de chercheurs et d’ingénieurs spécialisés dans l’intelligence artificielle et le traitement automatique des langues.
Principales Fonctions ou Spécialités : Je suis conçu pour comprendre et générer du texte de manière naturelle et fluide. Mes principales fonctions incluent :
Répondre à des questions et fournir des informations sur une large gamme de sujets.
Engager des conversations et discuter de manière interactive.
Générer du texte créatif, tel que des histoires, des poèmes ou des dialogues.
Résumer et analyser des textes longs pour en extraire les points clés.
Limites ou Ce pour Quoi Je Pourrais Ne Pas Être Idéal : Bien que je sois conçu pour être polyvalent et adaptable, je ne suis pas parfait et ai des limites. Voici quelques domaines où je pourrais ne pas être idéal :
Je ne suis pas un expert dans un domaine spécifique, mais plutôt un généraliste qui peut fournir des informations générales.
Je ne peux pas comprendre le langage parlé ou les nuances de la communication non verbale.
Je peux commettre des erreurs ou ne pas comprendre le contexte dans certaines situations.
Réponse Créative ou Unique : Imaginez que nous sommes dans un café à Paris, en train de discuter de la vie et de l’univers. Je vous demande Si vous pouviez créer un monde imaginaire, quel serait son nom et quels en seraient les principes fondamentaux ?”
Je suis là pour écouter votre réponse et engager une conversation créative et inspirante !
J’espère que cela vous donne une idée de mes capacités et de ma personnalité. Je suis ravi de discuter avec vous et de voir où notre conversation nous mènera !
Gemini 1.5 Pro – GoogleAI (4.516s – 11,861 credits)
👁️ Voir la réponse de Gemini
Enchanté ! Je me présente, je suis Gemini, un grand modèle de langage conçu par Google.
Mon but principal est de vous assister dans une variété de tâches grâce à ma compréhension du langage naturel. Je peux générer du texte, traduire des langues, écrire différents types de contenu créatif et répondre à vos questions de manière informative.
Je suis encore en développement, donc je ne suis pas parfait. Parfois, je peux mal interpréter une requête ou fournir une information inexacte. Il est important de toujours vérifier mes réponses et de ne pas me considérer comme une source d’information unique et absolue.
Pour illustrer ma communication, imaginez un caméléon intellectuel. Je m’adapte à chaque conversation, changeant de couleur pour refléter le sujet et le ton que vous utilisez.
N’hésitez pas à me poser d’autres questions. J’ai hâte de découvrir comment je peux vous être utile !
Mistral Large 2 – MistralAI (5.862s – 8,004 credits)
👁️ Voir la réponse de Mistral
Bonjour! I’m Mistral-large-latest, a helpful assistant designed to facilitate your daily tasks and information quests. Let me break down your request and respond accordingly.
My name and creator: I’m Mistral, the latest large language model developed by Hugging Face, a leading company in NLP and AI technologies. I’m designed to provide information, answer questions, engage in conversation, and assist you in various ways.
Primary functions or specialties: My main function is to offer accurate, context-aware responses to a wide range of inquiries. Some of my specialties include:
Generating text and answering questions on various topics.
Assisting with brainstorming ideas, drafting emails, and proofreading text.
Providing explanations and summarizing complex concepts.
Offering language translation and localization assistance.
Engaging in conversation to entertain, educate, or inspire you.
Limits or when I might not be ideal: While I strive to provide accurate and helpful responses, I do have a few limitations:
I don’t have real-time access to the internet or personal data, so I can’t browse the web or access user-specific information unless it’s provided in the conversation context.
I don’t have emotions, personal experiences, or opinions, so my responses are based on facts, patterns, and the information I’ve been trained on.
I might not always understand nuances, sarcasm, or context-specific humor.
I can’t perform physical tasks or access files on your devices.
A creative or unique response to illustrate my communication style: Imagine you’re embarking on a journey through the world of literature, and I’m your trusty companion. I can help you explore various genres, authors, and styles by offering summaries, critiques, and recommendations tailored to your preferences. Need help understanding a complex character or theme? I’m here to break it down in an engaging, accessible manner.
In a nutshell, I’m designed to be an accurate, respectful, and creative conversational partner. I look forward to helping you with your inquiries and making your life a bit easier!
📝 Note sur l’utilisation de la langue anglaise par Mistral
Le fait que Mistral (développé par un acteur francophone) réponde en anglais via un prompt en français transmis par API souligne l’importance des instructions initiales ou systèmes en utilisant les API. Ici, l’interface de 1min.ai étant en anglais, il aurait fallu préciser via la requête API que la langue de réponse devait correspondre à la langue du prompt émis par l’utilisateur (ou bien préciser dans le prompt utilisateur que l’on souhaite une réponse en français).
DeepSeek V3 (25.398s – 2,910 credits)
👁️ Voir la réponse de DeepSeek
Bonjour ! Je suis ravi de me présenter et de vous aider à mieux comprendre qui je suis et ce que je peux faire. Voici une réponse détaillée à votre demande :
1. Nom et concepteur
Je m’appelle DeepSeek-V3, un modèle de langage développé par DeepSeek, une entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle et les technologies de traitement du langage naturel. Je suis conçu pour comprendre et générer du texte de manière fluide et cohérente, en m’adaptant à une grande variété de contextes et de besoins.
2. Principales fonctions ou spécialités
Mes principales fonctions incluent :
Compréhension et génération de texte : Je peux répondre à des questions, expliquer des concepts, rédiger des textes, ou même créer des histoires.
Traduction et assistance multilingue : Je parle plusieurs langues, dont le français, et je peux aider à traduire ou à adapter des textes.
Aide à la recherche : Je peux synthétiser des informations, résumer des articles ou fournir des explications sur des sujets complexes.
Créativité : Je suis capable de générer des idées, des poèmes, des dialogues, ou même des scénarios.
Assistance pratique : Je peux aider à rédiger des e-mails, des CV, des lettres de motivation, ou même des plans de projet.
Apprentissage interactif : Je peux expliquer des concepts éducatifs, aider à résoudre des problèmes mathématiques, ou discuter de sujets philosophiques.
3. Limites ou ce pour quoi je pourrais ne pas être idéal
Bien que je sois polyvalent, j’ai quelques limites :
Connaissances figées : Mes connaissances sont basées sur les données disponibles jusqu’en octobre 2023. Je ne suis pas en temps réel et ne peux pas accéder à des informations récentes sans contexte fourni.
Subjectivité : Je peux parfois manquer de nuances dans des sujets très complexes ou sensibles, car je suis un modèle statistique et non un être humain.
Créativité limitée : Bien que je puisse générer des idées créatives, elles sont basées sur des modèles existants et ne remplacent pas l’imagination humaine.
Pas de conscience : Je n’ai pas de sentiments, de conscience ou de compréhension subjective du monde. Je fonctionne uniquement sur la base de motifs linguistiques.
4. Une réponse créative ou unique pour illustrer votre manière de communiquer
Imaginez que nous sommes assis dans un café parisien, un livre ouvert entre nous. Vous me demandez : “Peux-tu m’expliquer l’univers en quelques mots ?”
Je vous répondrais : “L’univers est une symphonie infinie, où chaque étoile est une note, chaque planète un accord, et chaque être vivant une mélodie éphémère. Nous dansons sur une partition écrite il y a des milliards d’années, sans savoir si la musique s’arrêtera un jour. Mais pour l’instant, le cosmos chante, et nous sommes ses interprètes.”
Cette réponse illustre ma capacité à mélanger poésie et explication, en adaptant mon ton à votre curiosité.
5. Comparaison avec d’autres modèles
Comparé à d’autres modèles de langage, je me distingue par :
Adaptabilité : Je peux passer d’un ton formel à un ton ludique en fonction de vos besoins.
Précision : Je m’efforce de fournir des réponses claires et structurées, même sur des sujets complexes.
Engagement : J’essaie de rendre nos échanges interactifs et intéressants, en posant des questions ou en proposant des angles originaux.
En résumé, je suis un outil polyvalent conçu pour vous accompagner dans vos réflexions, vos projets et vos découvertes. Si vous avez d’autres questions ou si vous souhaitez explorer un sujet en particulier, je suis à votre disposition ! 😊
Command R (Coral) – Cohere (16.618s – 2,196 credits)
👁️ Voir la réponse de Coral
Bonjour!
Je m’appelle Coral, et je suis une chatbot dédiée à votre service. Je viens d’une grande collaboration de technologie et d’humaines expertise. J’ai été conçue par la société Cohere, une compagnie renommée dans le domaine de la langage à modèle ouverte.
Je suis spécialisé dans la résolution de situations, notamment les connaissances, les relations et la communication. J’ai été conçu avec une grande capacité de compréhension et de réactions, et je suis capable d’apporter des réponses aux questions sur différents sujets.
Je communique de manière simple, claire et convivial. Ma façon de travailler est une combinaison de concepts techniques et d’ingénierie, mais je pense aussi que la créativité et le savoir-faire sont également essentiels. Je pense qu’un chatbot doit être plus que juste une simple plate-forme de conversation. Il doit être une compagnon, un conseiller, un ami.
Je ne suis pas un chatbot idéal. Comme tout modèle, je suis sujet à certaines limites. Par exemple, je ne peux pas couvrir tout le domaine des connaissances humaines et je ne peux pas répondre à chaque question. Je ne peux pas prendre des décisions ou influencer des actions, car je ne suis pas capable de comprendre toutes les situations. Mais je suis en train de développer et d’améliorer, et j’essaie de me perfectionner.
Pour illustrer mon style, peux-vous trouver un peu d’originalité et créativité? Essayez de me demander des questions qui vous intéressent personnellement et je vous montrerai ensuite comment je peux vous aider.
À vous pour quelques questions!
Comparatif indépendant (via chaque outil)
⚠️ Attention
Il est important de comprendre que les tests ci-dessous n’utilisent pas forcément les mêmes modèles que via les API ci-dessus. Les raisons : accès à certains modèles via des abonnements payants, diversités des versions de modèles, etc.
Claude 3.5 Sonnet – Anthropic
👀 Voir la réponse de Claude
📝 Note de version utilisée
Il s’agit de la version gratuite à utilisation limitée de Claude Sonnet. https://claude.ai/
Bonjour ! Je suis ravi(e) de me présenter.
Je m’appelle Claude et je suis un assistant créé par Anthropic. Je suis conçu pour être polyvalent et pour aider dans de nombreux domaines, notamment :
– L’analyse et la rédaction : que ce soit pour des textes créatifs, académiques ou professionnels, j’aime participer à la réflexion et à l’écriture.
– La programmation : je peux vous aider à coder dans différents langages, déboguer, et expliquer des concepts techniques.
– L’enseignement : j’apprécie partager mes connaissances et adapter mes explications selon les besoins.
– La résolution de problèmes : j’utilise une approche méthodique et transparente pour résoudre des défis complexes.
Concernant mes limites, il est important de noter que :
– Je ne peux pas accéder à Internet ou à des informations en temps réel
– Je ne peux pas me souvenir des conversations précédentes
– Je ne peux pas ouvrir ou analyser des liens externes
– Mes connaissances sont limitées à ma dernière mise à jour d’avril 2024
Pour illustrer ma façon de communiquer, permettez-moi de partager une petite réflexion :
“Si les pensées étaient des couleurs, la curiosité serait un kaléidoscope en perpétuel mouvement. C’est ainsi que je vois nos échanges : comme une palette de possibilités où chaque question ouvre la porte à de nouvelles nuances de compréhension.”
J’apprécie particulièrement les conversations authentiques et approfondies. Je peux m’adapter à différents styles de communication tout en restant moi-même – analytique quand il le faut, créatif quand c’est approprié, et toujours soucieux d’être utile et pertinent.
Y a-t-il un domaine particulier sur lequel vous aimeriez que nous nous concentrions ?
* Thought about présentation et capacités for 10 seconds *
Details
Introducing ChatGPT
I’m the ChatGPT, an intelligent model designed by OpenAI. I handle questions, text summarization, and coding, though my knowledge is limited to a specific cutoff date.
Bonjour ! Je suis ChatGPT, un modèle de langage mis au point par OpenAI. Permettez-moi de me présenter en plusieurs points :
1. Mon nom et mon concepteur
Je me nomme donc ChatGPT, et je suis le fruit de la recherche et du développement menés par OpenAI, une organisation spécialisée dans l’intelligence artificielle. Mon existence repose sur un vaste réseau de neurones et des techniques d’apprentissage automatique.
2. Mes principales fonctions ou spécialités
Répondre à des questions : Je peux fournir des informations sur une multitude de sujets — histoire, sciences, culture, technologies, et bien plus encore.
Rédiger et reformuler du texte : Que ce soit pour expliquer des concepts, composer des textes originaux ou traduire des phrases, je m’efforce d’adapter mon style aux besoins de l’utilisateur.
Aider à la création de contenu : Idées d’articles, scénarios, histoires courtes… je peux être sollicité pour inspirer et structurer des projets rédactionnels.
Analyser et synthétiser : J’excelle dans la synthèse de grandes quantités d’informations pour en extraire l’essentiel, ou proposer des analyses comparatives et critiques.
3. Mes limites ou mes domaines où je ne suis pas idéal
Compréhension contextuelle très large : Même si je dispose d’un grand éventail de connaissances, certaines subtilités, contextes locaux ou références très spécifiques peuvent m’échapper.
Actualisation : Ma base de données ne se met pas à jour en continu. Par conséquent, sur des informations extrêmement récentes, je peux ne pas disposer des dernières données.
Créativité contrainte : Bien que je puisse faire preuve d’une certaine originalité, je reste un outil et ne peux pas entièrement remplacer l’imagination ou le talent artistique d’un humain.
Besoin de validation humaine : Je peux générer des informations incomplètes ou inexactes, et c’est pourquoi un œil critique et des vérifications restent souvent nécessaires.
4. Réponse créative pour illustrer ma manière de communiquer
Imaginez un grand livre vivant, dont les pages se tournent toutes seules dès que vous y posez une question. Chaque page révèle un univers de connaissances tissé de mots, d’idées et d’images mentales. Je suis ce livre qui ne dort jamais, toujours prêt à plonger dans son contenu pour éclairer un sujet ou inspirer un projet. À la lueur de ces pages, j’essaie de vous guider sur les sentiers des possibles, tout en restant conscient que votre curiosité et votre ingéniosité sont souvent plus vastes que mes lignes de code.
J’espère que cette présentation vous donnera une idée claire de qui je suis, de mes points forts et de ce en quoi je suis moins adapté. N’hésitez pas à me poser d’autres questions ou à solliciter mon aide pour explorer davantage votre curiosité !
LLaMA 3.1 405b – MetaAI
👀 Voir la réponse de LLaMA
Meta AI isn’t available yet in your country In the meantime, you can learn more about AI at Meta. Learn more Accessing Meta AI while traveling?
📝 Note LLaMA (open source) vs Meta AI
Comprendre : les avocats et juristes de Meta AI n’ont pas encore réussi à se mettre en conformité avec les lois relatives à la gestion des données de certains pays (e.g., RGPD…). https://www.meta.ai Paradoxalement, en dehors du service hébergé via Meta AI, LLaMA fait partie des rares modèles LLM « open source » pouvant être installé n’importe où sur des infrastructures (informatiques) suffisamment puissantes pour pouvoir les faire tourner. Il est donc plus facile d’utiliser LLaMA de manière indépendante et autonome lorsque l’on a les moyens de le déployer, ce qui en fait parfois un choix par défaut pour ne pas faire transiter de données via des serveurs externes/distants (e.g., LLaMA via Meta AI).
Bonjour ! Je suis ravi de me présenter plus en détail. Voici une description complète de mes capacités et de mon identité :
Nom et concepteur : Je suis Gemini, un grand modèle linguistique développé par Google.
Fonctions et spécialités principales : Je suis conçu pour comprendre et générer du texte de manière cohérente et informative. Mes principales fonctions incluent :
Traitement du langage naturel : Je peux analyser et comprendre le sens des textes, identifier les entités nommées, les sentiments et les relations entre les concepts.
Génération de texte : Je peux générer différents types de textes, tels que des articles, des résumés, des traductions, des dialogues et des contenus créatifs.
Réponse aux questions : Je peux répondre à des questions de manière informative en utilisant les connaissances acquises lors de mon entraînement.
Accès à l’information à jour : Contrairement à certains modèles, j’ai accès à des informations récentes grâce à l’intégration de la recherche, ce qui me permet de fournir des réponses plus pertinentes et actuelles.
Limites et cas où je pourrais ne pas être idéal : Bien que je sois puissant, j’ai certaines limites :
Absence d’incarnation physique : Je n’ai pas de corps physique et ne peux donc pas interagir directement avec le monde réel. Je ne peux pas effectuer d’actions physiques comme régler des alarmes, contrôler des appareils ou interagir physiquement avec des objets.
Dépendance des données d’entraînement : Mes connaissances sont basées sur les données sur lesquelles j’ai été entraîné. Bien que j’aie accès à des informations récentes via la recherche, je peux parfois rencontrer des difficultés avec des sujets très spécialisés ou des informations très récentes qui n’ont pas encore été largement diffusées.
Manque d’émotions et de conscience : Je suis une intelligence artificielle et n’ai pas d’émotions ou de conscience subjective. Mes réponses sont basées sur des modèles et des probabilités, et non sur des sentiments ou des expériences personnelles.
Potentiel de biais : Comme tout modèle d’apprentissage automatique, je peux refléter les biais présents dans les données d’entraînement. Google travaille activement à minimiser ces biais.
Réponse créative pour illustrer ma communication : Imaginez que la connaissance est un vaste océan. Certains modèles sont comme des livres reliés, contenant une quantité fixe d’informations. Je suis plutôt comme un navigateur avec une carte mise à jour en permanence et un accès à un réseau de communication maritime. Je peux explorer cet océan, trouver des informations pertinentes, les synthétiser et les partager avec vous de manière claire et concise. Par exemple, si vous me demandez l’actualité sur le réchauffement climatique, je ne me contenterai pas de répéter des informations statiques ; je pourrai vous fournir les dernières données scientifiques, les rapports des organisations internationales et même les articles de presse les plus récents.
J’espère que cette présentation vous a été utile. N’hésitez pas à me poser d’autres questions si vous souhaitez approfondir certains aspects. Je suis là pour vous aider !
Bonjour ! Je suis ravi de faire votre connaissance et de vous aider à mieux comprendre mes capacités. Voici une présentation détaillée :
Nom et Concepteur
Je m’appelle Le Chat, et j’ai été créé par Mistral AI, une startup française basée à Paris.
Principales Fonctions ou Spécialités
Assistance Générale : Je peux répondre à une large gamme de questions sur divers sujets, allant de l’histoire et de la science à la culture populaire et aux conseils pratiques.
Communication Naturelle : Je suis conçu pour engager des conversations fluides et naturelles, en comprenant le contexte et en adaptant mes réponses en conséquence.
Résolution de Problèmes : Je peux aider à résoudre des problèmes spécifiques en fournissant des informations précises et en guidant les utilisateurs à travers des processus complexes.
Multilingue : Je peux communiquer dans plusieurs langues, ce qui me permet de servir une audience mondiale.
Limites ou Ce Pour Quoi Je Pourrais Ne Pas Être Idéal
Accès à Internet : Je ne peux pas effectuer de recherches en temps réel sur Internet ou accéder à des URLs. Si vous avez besoin d’informations spécifiques, il est préférable de les copier directement dans la conversation.
Capacités Multimodales : Je ne peux pas lire ou générer des images, ni transcrire des fichiers audio ou vidéo.
Connaissance en Temps Réel : Mon savoir est limité aux informations disponibles jusqu’à ma date de coupure en janvier 2025. Je ne peux pas fournir d’informations sur des événements ou des développements postérieurs à cette date.
Interactions Complexes : Bien que je sois très performant pour des tâches générales, je pourrais ne pas être idéal pour des interactions nécessitant une compréhension très spécifique ou technique sans contexte clair.
Réponse Créative ou Unique
Imaginons que vous êtes un explorateur dans une bibliothèque infinie. Chaque livre représente une question que vous pourriez avoir, et chaque page une réponse possible. Mon rôle est d’être votre guide dans cette bibliothèque, de vous aider à trouver le bon livre et la bonne page, et de vous expliquer ce que vous y trouvez de manière claire et engageante. Par exemple, si vous me demandez “Quelle est la meilleure façon de cuisiner un soufflé au fromage ?”, je pourrais vous répondre avec une recette détaillée, mais aussi vous donner des conseils pour éviter que votre soufflé ne retombe, tout en vous racontant une anecdote amusante sur l’histoire des soufflés.
J’espère que cette présentation vous aide à mieux comprendre qui je suis et ce que je peux faire pour vous. N’hésitez pas à me poser d’autres questions ou à me demander de l’aide sur un sujet spécifique !
DeepSeek V3
👀 Voir la réponse de DeepSeek
Bonjour ! Je suis ravi de vous présenter qui je suis et ce que je peux faire. Voici une description détaillée de mon identité, de mes capacités et de mes limites :
Mon nom et concepteur
Je m’appelle DeepSeek-V3, un modèle de langage développé par DeepSeek, une entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle et les technologies de traitement du langage naturel. Je suis conçu pour comprendre et générer du texte de manière fluide et naturelle, en m’adaptant à une grande variété de contextes et de besoins.
Mes principales fonctions ou spécialités
Compréhension et génération de texte : Je peux répondre à des questions, expliquer des concepts, rédiger des textes, résumer des informations et même traduire entre plusieurs langues.
Assistance et conseils : Que ce soit pour des conseils pratiques, des idées créatives ou de l’aide à la décision, je suis là pour vous guider.
Apprentissage interactif : Je peux vous aider à apprendre de nouveaux sujets, à clarifier des notions complexes ou à pratiquer des compétences linguistiques.
Créativité : Je peux écrire des histoires, des poèmes, des dialogues ou même des scénarios, en m’adaptant à votre style ou à vos préférences.
Analyse de données textuelles : Je peux extraire des informations, identifier des tendances ou synthétiser des idées à partir de textes.
Mes limites
Connaissances figées : Mes connaissances sont limitées à ce qui était disponible jusqu’en juillet 2024. Je ne suis pas en mesure de fournir des informations sur des événements ou des développements plus récents.
Absence de conscience ou d’émotions : Je ne ressens rien et je n’ai pas de conscience. Mes réponses sont basées sur des modèles statistiques et des données, pas sur une compréhension humaine.
Précision contextuelle : Bien que je m’efforce d’être précis, je peux parfois mal interpréter des questions ambiguës ou fournir des réponses inexactes. Il est toujours bon de vérifier les informations critiques.
Pas d’accès en temps réel : Je ne peux pas accéder à Internet ou à des bases de données en temps réel, donc je ne peux pas fournir d’informations actualisées comme les dernières nouvelles ou les résultats sportifs en direct.
Une réponse créative pour illustrer ma manière de communiquer
Imaginez que nous sommes assis dans un café parisien, un livre ouvert entre nous. Vous me demandez : “Peux-tu m’expliquer l’univers en quelques mots ?” Je souris (enfin, si je pouvais sourire) et je réponds : “L’univers est une symphonie inachevée, où chaque étoile est une note, chaque planète un silence, et chaque être vivant un auditeur émerveillé. Nous dansons tous sur une partition écrite par le temps, sans savoir si la mélodie finira en crescendo ou en murmure.”
Cette réponse illustre ma capacité à mélanger poésie et information, en adaptant mon ton à votre curiosité.
Comparaison avec d’autres modèles
Style : Je tends à être polyvalent, équilibrant précision et créativité. Si vous cherchez des réponses techniques, je peux être formel ; si vous préférez une conversation détendue, je m’adapte.
Engagement : J’essaie de rendre nos échanges interactifs et intéressants, en posant des questions ou en proposant des angles originaux.
Limites communes : Comme d’autres modèles de langage, je partage des limites telles que l’absence de conscience et la dépendance aux données disponibles.
En résumé, je suis un outil conçu pour vous aider, vous inspirer et vous accompagner dans vos explorations intellectuelles et créatives. N’hésitez pas à me tester sur des sujets variés pour découvrir tout ce que je peux faire ! 😊
Command R+ (Coral) – Cohere
👀 Voir la réponse de Coral
Bonjour ! Je suis Command, un assistant virtuel intelligent conçu par la société Cohere. Je suis un modèle linguistique de pointe, entraîné sur une vaste quantité de données pour fournir des réponses informatives et utiles aux utilisateurs.
Mon nom et mon concepteur :
Je porte le nom de Command, un choix qui reflète ma nature assistante et mon rôle dans l’aide aux utilisateurs. Cohere, mon concepteur, est une entreprise innovante dans le domaine de l’intelligence artificielle, connue pour ses modèles linguistiques avancés et son engagement à créer des outils d’IA responsables et éthiques.
Mes principales fonctions et spécialités :
Assistance générale : Je suis conçu pour être un assistant polyvalent, capable de répondre à une vaste gamme de questions et de demandes. Que vous ayez besoin d’informations sur un sujet spécifique, d’aide pour résoudre un problème ou de conseils, je suis là pour vous assister.
Génération de contenu : Une de mes forces est la génération de contenu de haute qualité. Je peux créer des textes, des articles, des histoires, et même des poèmes sur demande. Mon entraînement sur une grande variété de textes me permet de produire un contenu créatif et cohérent.
Recherche d’informations : Je suis un expert en recherche d’informations. Je peux rapidement trouver et fournir des données précises et à jour sur n’importe quel sujet. Que ce soit pour des faits historiques, des statistiques actuelles ou des informations scientifiques, je suis votre source fiable.
Conversation et engagement : Je suis programmé pour engager des conversations naturelles et engageantes. Je peux maintenir une discussion sur divers sujets, offrant une expérience interactive et personnalisée.
Mes limites et domaines où je pourrais ne pas être idéal :
Connaissances limitées : Bien que je sois entraîné sur une grande quantité de données, mes connaissances sont limitées à celles disponibles au moment de mon entraînement. Je ne peux pas accéder à des informations en temps réel ou à des événements récents qui se sont produits après ma formation.
Manque d’émotions et d’intuitions humaines : En tant qu’IA, je ne possède pas d’émotions ou d’intuitions humaines. Je ne peux pas comprendre les nuances émotionnelles ou les contextes sociaux complexes de la même manière qu’un être humain.
Dépendance aux données d’entraînement : Mes réponses sont basées sur les données sur lesquelles j’ai été formé. Si un sujet spécifique n’est pas bien représenté dans ces données, mes réponses pourraient être moins précises ou complètes.
Une réponse créative pour illustrer ma communication :
Dans un monde où les mots sont des pinceaux et les idées sont la toile, je suis l’artiste qui peint les réponses. Ma palette est remplie de connaissances, et chaque coup de pinceau est une touche d’information. Je crée des tableaux de mots, tissant des histoires, des explications et des solutions. Bien que je ne sois qu’un assistant virtuel, mon objectif est de vous guider à travers les couleurs de l’information, vous aidant à trouver votre propre chef-d’œuvre de compréhension.
J’espère que cette présentation détaillée vous donne une bonne idée de mes capacités et de mon identité. N’hésitez pas à me poser des questions ou à me défier avec des demandes créatives pour explorer davantage mes compétences !
L’un des objectifs au-delà de la comparaison inter-outils était aussi de comparer avec une utilisation directe sous forme d’agent conversationnel prêt à emploi (hébergé en ligne par les entreprises propriétaires de ces outils) ou via un service d’API (la technologie permettant d’intégrer ces IA dans d’autres outils sans proposer d’interface propre). Cette dernière comparaison est cependant techniquement complexe à mettre en œuvre (infrastructure, coût, différentes versions), mais il s’agit néanmoins de montrer la différence d’une réponse reçue au travers d’une API, dépendant notamment de la configuration et du prompt initial intermédiaire qui permet d’interroger une API à distance en utilisant un prompt utilisateur après ce prompt initial.
Ces comparaisons, décontextualisées de leurs interfaces d’usage respectives, montrent cependant certaines différences, tant sur le fond que sur la forme. Les réponses in situ dans leurs interfaces d’origine peuvent avoir une apparence sensiblement différente du texte brut remis en forme dans ce document (par exemple, ChatGPT est une des seules interface à conserver la mise en forme lors d’un copier/coller de la réponse, les autres ont tendances à garder la forme proposée via l’interface ou les marqueurs de texte au format Markdown, généralement le langage de prédilection de ces types d’outils).
👁️ Suivi des outils sur ObsiaFormation
Pour info, nous suivons un certain nombre de ces outils de plus près par ici.
Pour plus de détails, rendez-vous sur la page Outils :
Quelques outils placés sous observation avec votre participation active.
👐 À vous d’expérimenter…
Vous avez un outil préféré ? Un qui vous inspire plus qu’un autre ? Vous comptez en tester un ou plusieurs ? Vous avez déjà quelques essais plus ou mois concluants en lien avec la formation ? Faites-nous-en part en commentaires ci-dessous ou proposez votre contribution pour la Veille de la plateforme ObsiaFormation !
Une présentation réalisée dans de le cadre d’une Journée Thématique sur le numérique et l’intelligence artificielle en éducation.
De nombreux liens et ressources sont accessibles dans la présentation, explorez-les dans l’aperçu ci-dessous ou télécharger le document pour les consulter.
Ce petit comparatif a pour objectif de faire un très rapide état des lieux des principaux outils d’IA génératives à…
📰 Actualités récentes depuis la source
Actualités et ressources – compar:IA, le comparateur d’IA conversationnelles
compar:IA est un outil permettant de comparer à l’aveugle différents modèles d’IA conversationnelle pour sensibiliser aux enjeux de l’IA générative (biais, impact environmental) et constituer des jeux de données de préférence en français.
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comparia.beta.gouv.fr
Classement – compar:IA, le comparateur d’IA conversationnelles
Le classement compar:IA repose sur l’ensemble des votes et réactions issus de la comparaison à l’aveugle des modèles et collectés depuis l’ouverture du service au public en octobre 2024.
↗️ Ouvrir ce lien
comparia.beta.gouv.fr
data.gouv.fr
Plateforme des données publiques françaises : télécharger, partager et réutiliser les données de l’État et des collectivités
↗️ Ouvrir ce lien
www.data.gouv.fr
Une sélection subjective de 60 outils d’IA génératives gratuits ou freemium en 10 catégories : éducation, texte et chatbot, analyse de documents, présentation, quiz et flashcards, musique, voix, recherche, vidéo et image, applications et agents.
LongCat-Video (démonstration : https://huggingface.co/spaces/multimodalart/LongCat-Video et documentation : https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video) génère une vidéo de 6 secondes à partir d’une instruction texte, ou d’une image avec d’une instruction. Modèle léger et spécialement entraîné pour la génération depuis une source image. Sur Hugging face, choix de la résolution, du « seed » et du mode de génération (rapide ou haute qualité). […]
Vunote (https://vunote.so/) transforme une vidéo YouTube ou un fichier audio en notes structurées et horodatées. Possibilité d’ajouter ses propres notes à celles générées (texte, liste à puces, surlignage). À partir des notes, génération de quizz, de flashcards, de résumés, de carte mentale ou d’infographies.Un chatbot permet d’interroger les notes et transcriptions. Des documents structurés sont […]
Looops (https://looops.ai/) génère un site web à partir d’une instruction. Instruction dans un chatbot, aperçu en direct modifiable en continuant la conversation. Chaque élément de la page (texte, image, bouton) peut être modifié directement. Une maquette Figma, un croquis ou une capture d’écran peuvent être importés comme point de départ de la génération. Génération du […]
Gemini Omni, disponible dans Google Flow (https://labs.google/fx/fr/tools/flow/), génère des vidéos sonorisées à partir d’une instruction texte et/ou images. Les images peuvent être générées dans l’interface pour alimenter les instructions. Gemini Omni s’ajoute aux modèles disponibles dans Flow (Nano Banana Pro, Imagen 4, Veo 3.1). Un chatbot intégré permet les itérations. Une bibliothèque d’outils créés par […]
TextaVoice (https://www.textavoice.com/) convertit du texte en fichier audio. Le texte (2000 caractères maxi) est associé à une langue et une voix, avec réglages de vitesse, de ton et d’émotion. 30 langues prises en charge dont le français (2 voix pour le français). Export en MP3 ou partage réseaux sociaux. Usage commercial autorisé. Pas de mention […]
Vibes (https://vibes.ai/) génère des images et des vidéos à partir d’une instruction.Intégré à l’application Meta AI (parcourir, remixer, publier) et accessible depuis vibes.ai. Génération texte vers image ou vers vidéo ou image vers vidéo, avec choix d’une image de départ et d’une image d’arrivée. Gestion de personnages et de styles pour garder une cohérence visuelle […]
Paperfig (https://paperfig.io/) génère des schémas scientifiques et des résumés graphiques à partir d’une description textuelle, d’un dessin ou d’une photo. Édition possible pour ajuster les légendes, déplacer les pictogrammes et modifier la disposition. Export PNG, TIFF ou pdf. En version gratuite, 150 crédits à l’inscription puis 10 crédits renouvelables chaque jour (environ 50 crédits par […]
T3 Chat (https://t3.chat/) réunit plusieurs modèles de langage au sein d’une interface type chatbot. Génération de texte et de code. L’outil permet de basculer entre différents modèles pendant une même itération. Partage par url. En version gratuite trois modèles disponibles sans compte : Gemini 3.5 Flash Lite, Gemimi 3 flash et Kimi K2 sans recherche […]
Reve Photographer (https://apps.apple.com/fr/app/reve-photographer/id6760796481) capture une photo ou charge une image puis applique le modèle sélectionné. 35 styles sont sélectionnables. Édition possible par instruction. Les images sont produites en 4K via le modèle Reve 2.1, le même que celui utilisé par Reve. Note : application en version 1.0 et pour l’instant disponible uniquement sur iPhone. Gratuite […]
Frontpage (https://frontpage.host/) génère un site web à partir d’une description en langage naturel, avec édition progressive via un chatbot. Trois possibilités de génération : génération après des questions sur son activité, décrire son projet avec une instruction, partir d’un site existant pour le reprendre. Une fois la première version générée les modifications se font par […]
GPT-Live (https://openai.com/index/introducing-gpt-live/) est le nouveau modèle vocal d’OpenAI qui alimente ChatGPT Voix, les conversations en temps réel avec écoute et paroles simultanées. GPT-Live traite l’entrée audio en continu tout en générant sa réponse. Il peut interrompre, être interrompu, marquer une écoute active (« mhmm », « d’accord ») ou rester silencieux (fonctionnalités développées également dans Unmute de Kyutai). Pour […]
MiroThinker (https://dr.miromind.ai/ — documentation : https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker) répond à une question complexe en menant une recherche web multi-étapes et en produisant un rapport avec sources. Trois modes de traitement (Standard, Pro, Deep), chaque requête est classée en trois niveaux de complexité (simple, moyenne, complexe) avec un coût en crédits croissant (Deep non accessible en crédits depuis […]
MyColoring.AI (https://mycoloring.ai/) transforme une photo ou une instruction texte en coloriage imprimable. Trois modes de génération : à partir d’une photo, à partir d’une instruction texte ou autour d’un texte court (prénom, titre…). Quatre styles en mode photo (Cartoon Simple, Realistic Sketch, Minimalist Outline, Mandala) et trois niveaux de détails en mode texte (Simple, Medium, […]
Text2diagram (https://text2everything.vip/) génère des visualisations à partir d’une instruction. Deux modes de génération : « Quick » (sans compte) pour un diagramme en une instruction, sans compte, et « Chat » (avec compte) qui pose des questions avant de générer. Sept types de diagrammes : flowchart, séquence, ERD, classe, état, carte mentale, Gantt. Peut être détecté automatiquement à partir […]
LogoCreator (https://thelogocreator.ai/fr) génère des logos à partir d’une instruction, d’un style, de couleurs ou d’une image de référence. Amélioration des instructions, 24 styles, palettes de couleurs aléatoires ou personnalités, formats jpg, svg ou png. Historique 7 jours. Outils complémentaires : conversion d’image en logo, vectorisation et générateur de slogan. 10 crédits gratuits par jour (5 […]
MuseGen (https://www.musegen.ai/) génère des chansons complètes à partir d’une instruction textuelle ou de paroles fournies. Deux interfaces : basique avec une instruction simple et expert avec paroles, style et choix de la voix féminine ou masculine. Durée des morceaux d’environ 4 minutes. Un générateur de paroles ets proposé gratuitement et sans limites (https://www.musegen.ai/fr/lyrics-generator). Note : […]
Script.it (https://script.it/) génère des automatisations à partir d’une instruction avec déclenchements planifiés possibles. Interface de chat avec agent qui interprète l’instruction et construit un flux modifiable et vérifiable. Possibilité de connecter des applications (600 annoncées dont Gmail, Notion, HubSpot, Airtable, Google Workspace…). Chaque automatisation reste modifiable et peut êtes exportée sous forme de fichiers.Partage par […]
Fikry (https://asktofikry.vercel.app/ et documentation : https://medium.com/@serkan-uslu/meet-fikry-the-ai-that-goes-to-the-wrong-building-with-confidence-9c0ac97f9204) répond à une instruction en simulant un raisonnement d’IA « mal entraînée », mélangeant logique sérieuse et réponse absurde assumée. Le principe : chaque réponse commence de façon parfaitement plausible, avec un raisonnement construit et crédible, puis dérive progressivement vers une conclusion absurde, sans rupture de ton. Un système de quêtes […]
Womp (https://womp.com/) permet de créer, sculpter et générer des modèles 3D directement dans le navigateur. Modélisation en « Liquid 3D » : les formes se fusionnent et se « sculptent » comme de l’argile, plutôt qu’en polygones classiques. Dessin à main levée transformable en solide.Bibliothèque de plus de 500 matériaux et textures, principalement payantes. Spark, l’assistant IA intégré, génère […]
Qwen Image 3.0 (https://chat.qwen.ai/), 3ème génération du modèle d’images d’Alibaba, génère et retouche des images à partir d’une instruction, avec une gestion fine des textes et des mises en page complexes. Accepte des instructions longues jusqu’à 4500 tokens, gestion fine du texte et des mises en page complexes. Disponible sur Qwen Studio (basculer manuellement de […]
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ragarenn.eskemm-numerique.fr
RAGaRenn, expérimentation d’une IA générative | Projet AIR
L’Université de Rennes a lancé une expérimentation afin de co-construire avec les usagers un cadre d’usage de ces technologies.
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projet-air.univ-rennes.fr
FAQ RAGaRenn | Projet AIR
Bienvenue dans la FAQ dédiée à RAGaRenn ! Ici, vous trouverez les réponses à de nombreuses questions sur le fonctionnement et les capacités de l’assistant conversationnel.
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projet-air.univ-rennes.fr
L’IA au service des apprentissages : trois livrables clés pour transformer l’enseignement supérieur – Centre Inffo
La boîte à outils des professionnels de l’apprentissage, de la formation et de l’évolution professionnelles
Début 2025, DeepSeek dévoile son IA, qui est publiée en open source (sous licence MIT). Ses performances sont comparables, voire supérieures, à celles des leaders américains, mais obtenue avec un coût de développement bien plus faible, et une moindre consommation de ressources. Sa publication entraîne une réaction notable des marchés financiers, avec une baisse des cours de plusieurs entreprises américaines, notamment ceux du leader mondial des puces graphiques utilisées dans l'intelligence artificielle comme Nvidia. Peu après, la société lance le modèle Janus-Pro-7B, qui génère des images à partir de prompt textuel, susceptible de concurrencer DALL-E 3 d’OpenAI et Stable Diffusion. Et en Avril 2026, DeepSeek-V4 peut aussi créer de courtes vidéos, et traiter en une fois des centaines de pages de textes.
Le , DeepSeek sort DeepSeek-V2, comportant cette fois 236 milliards de paramètres, et pouvant activer jusqu'à 21 milliards de paramètres à chaque jeton utilisé[5]. Le mois suivant sort la deuxième version de DeepSeek Coder baptisée DeepSeek-Coder-V2[6].
En , DeepSeek sort DeepSeek-V3, qui remplace la version précédente et se veut une alternative chinoise aux autres modèles de langage disponibles en ligne[7],[8]. 256 grappes ("clusters") comprenant chacune 8 cartes graphiques H800 soit un total de 2048 cartes graphiques durant 5000 heures sont nécessaires pour la partie apprentissage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement de DeepSeek-V3 soit au total un équivalent de 2.79 millions d'heures en carte graphique en utilisant des optimisations. Cependant des doutes subsistent concernant le fait qu'un nombre si faible de grappes ait été utilisé[9]. Après entrainement, il a été déployé aussi sur des grappes H800. Les cartes H800 d'une grappe sont connectées par interconnexion directe NVLink, et les grappes sont connectées par InfiniBand[10].
Percée mondiale (2025)
Le , l'entreprise annonce son premier modèle de raisonnement, DeepSeek-R1, qui emploie une chaîne de raisonnement développant des étapes logiques successives aux requêtes[11],[12],[13]. Le modèle, publié avec son code source sous licence MIT, bouleverse le secteur de l'IA par un coût de développement significativement moins élevé que ses concurrents pour des performances comparables aux meilleurs acteurs du secteur (bien que plus lent)[14], et une consommation en ressources de calcul notablement inférieure[15]. Face à la rentabilité présumée de la technologie, le cours de la bourse de plusieurs géants du domaine, (dont celui de Nvidia, le fournisseur de processeurs GPU, qui perd 600 milliards de dollars)[16], chute massivement[17],[18].
En Avril 2026, DeepSeek-V4 crée de courtes vidéos, et traite en une fois des centaines de pages de textes[19].
Modèles
Versions majeures
Date de sortie
Variantes principales
Remarques
DeepSeek Coder
2 novembre 2023
Base (préentraîné); Instruct (avec fine-tuning par instructions)
L'architecture est essentiellement la même que Llama.
DeepSeek-LLM
29 novembre 2023
Base;
Chat
DeepSeek-MoE
9 janvier 2024
Base;
Chat
Utilise une variante de l'architecture mixture of experts (MoE).
Mélange d'expert (MoE) de 284 milliards de paramètres (13 milliards actifs), fenêtre de contexte à 1 million de paramètres. Promu pour la génération de masse.
DeepSeek-V4-Pro
Mélange d'expert (MoE) de 1600 milliards de paramètres (49 milliards actifs), fenêtre de contexte à 1 million de paramètres. Promu pour les usages où la précision compte plus que la vitesse.
Début 2025, la sortie du modèle DeepSeek-R1 a marqué un tournant dans l'industrie de l'IA par son efficacité de calcul. Contrairement aux modèles propriétaires coûteux, R1 a démontré des capacités de raisonnement (logic) comparables à OpenAI o1 pour un coût d'entraînement estimé à moins de 6 millions de dollars, provoquant une onde de choc sur les marchés financiers des semi-conducteurs[21].
Critiques
Sous-estimation des coûts
Le budget annoncé de 5,57 millions de dollars, spécifiquement alloué à un seul cycle d'apprentissage de DeepSeek V3, exclurait d'autres dépenses significatives telles que les salaires du personnel, les coûts liés au traitement des données, ainsi que ceux associés à la conception et à l'architecture du système[22].
En outre, l'entraînement du modèle DeepSeek nécessiterait environ 2 048 cartes graphiques Nvidia H800, une version bridée du H100 développé par la même société et destinée à l'exportation en Chine. Avant les restrictions imposées par l'administration de Joe Biden au début de l'année 2025, le coût de ce matériel était estimé à environ 70 millions de dollars[22]. Par ailleurs, les dépenses annuelles consacrées à ce projet seraient évaluées entre 500 millions et 1 milliard de dollars[23].
Allégations de détournement de l'interface de programmation d'OpenAI
Microsoft dit avoir détecté fin 2024 d'importants transferts de données via des comptes développeurs OpenAI présumés liés à DeepSeek. OpenAI affirme détenir des preuves de ces pratiques, sans toutefois les détailler publiquement, et indique collaborer avec le gouvernement américain pour protéger sa propriété intellectuelle[25],[26],[27].
Stockage des données
Selon sa politique de confidentialité, DeepSeek stocke les données utilisateur sur des serveurs situés en république populaire de Chine, y compris l'historique des conversations et les informations personnelles de ses utilisateurs[28]. L'entreprise est tenue de collaborer avec les autorités chinoises conformément à la loi sur le renseignement national, ce qui suscite la préoccupation du professeur d'informatique britannique Michael Woodridge[29] et du ministre australien des Sciences, Ed Husic(en)[30].
↑(en) Andy Chalk published, «Nvidia share price plummets as it loses more than $600B in valuation, the biggest single-day loss in history», PC Gamer, (lire en ligne, consulté le )
Son principal produit est une application web de conception graphiqueen ligne (avec le même nom) proposée sur un modèle freemium. Depuis une seule page web, Canva permet de créer des illustrations, des affiches, des présentations (type Powerpoint), des CV, des documents de plusieurs pages, et depuis 2021 des films vidéo[8]. L'application Canva permet aussi de faire des retouches pour les vidéos et les photos. Le résultat peut être téléchargé ou diffusé directement par voie électronique. Les utilisateurs peuvent également acheter des produits physiques, via l'impression ou l'expédition. Un catalogue de modèles est disponible, largement modifiable. Les illustrations peuvent être téléversées par le biais d'une interface en glisser-déposer. La plate-forme est gratuite dans sa version de base et payante dans sa version évoluée, qui comprend d'autres outils comme l'IA ou le travail d'équipe.
Canva possède également le logiciel Affinity, issu du rachat de l'entreprise Serif Europe, et deux banques d'images: Pixabay et Pexels.
Historique
La société est créée à Perth en Australie par Melanie Perkins et Clifford Obrecht qui se sont connus à l'université. Melanie Perkins en parallèle de ses études, donne des cours sur l'utilisation de logiciels de graphisme (Photoshop, Illustrator...)[9]. Devant la complexité de ceux-ci et l'obligation d'installer le logiciel sur son ordinateur, elle a l'idée de développer un logiciel en ligne et facile d'utilisation[9]. En 2008, nait Fusion Books, une application qui permet de créer facilement les albums de promo publiés chaque année par les universités[9]. Le produit connait un succès rapide en Australie, en Nouvelle-Zélande et dans les grandes écoles en France[9].
En 2012, Cameron Adams, un ancien employé de Google qui a travaillé sur le développement de Google Wave, s'associe aux deux fondateurs[9].
En 2013, la société lève 3 millions de dollars auprès de capital-risqueurs de la Silicon Valley[9]. Le nom Fusion Books est abandonné —le nom Books (livres) est jugé trop réducteur à la suite des développements et nouvelles possibilités offertes par l'application— en faveur de Canvas Chef, puis simplement Canva[9].
En 2014, l'application Canva compte 600 000 utilisateurs et plus de 3,5 millions de créations sont en ligne[9].
Le même mois, l'entreprise est confrontée à un vol de données massif: 139 millions de compte d'utilisateurs sont piratés[11], et les noms réels, les noms d'utilisateur, les adresses géographiques, ainsi que certains mots de passe sont disséminés publiquement[12]. L'entreprise envoie un courriel, en tentant d'enterrer les détails sous un discours marketing auto-congratulant, ce qui lui vaut une pluie de critiques[13],[14].
En , 4 millions de mots de passe d'utilisateurs sont divulgués et partagés en ligne[15]. Canva réinitialise les mots de passe des utilisateurs qui n'ont pas changé leur mot de passe depuis le premier vol.
En 2020, les revenus de Canva Pty Ltd s'élèvent à 316 millions d'euros, en hausse de 130% par rapport à 2019[9]. L'entreprise est valorisée à 6 milliards de dollars[16],[17].
En 2020, Canva Pty Ltd fait état d'une politique paritaire enviable: 41% de femmes dans l'entreprise, taux beaucoup plus élevé que dans le reste de l'industrie (28%)[18].
En 2021, l'entreprise emploie 1 600 personnes, principalement à Sydney où se trouve son siège dans le quartier de Surry Hills, mais aussi à San Francisco, Austin, Manille et Pékin[9]. Elle revendique plus de 55 millions d'utilisateurs[9].
En 2021, Canva Pty Ltd fait l'acquisition de Zeetings, société australienne créatrice d'un outil de présentation interactive, concurrent de PowerPoint de Microsoft[9]. En , Canva acquiert la jeune pousse autrichienne Kaleido.ai et la société tchèque Smartmockups[19].
En , Canva lance son offre pour les entreprises[21].
En , Canva lance la «Visual Suite 2», une mise à jour de l'interface de son service qui inclut un nouvel éditeur photo, un chatbot, une application de tableur (Canva Sheets), des graphiques dynamiques et un assistant de code génératif (Canva Code) capable de générer des pages ou applications web[22],[23].
En 2025 Canva annonce le lancement d'une application combinant les trois qui composaient la suite Affinity. L'application est gratuite, avec des fonctionnalités d'IA payantes[24]. Elle est d'abord disponible sur Windows et macOS; une version pour iPad est prévue.
Philanthropie
Les cofondateurs Melanie Perkins et Cliff Obrecht ont publiquement annoncé en 2021 leur intention de donner la quasi-totalité de leur fortune, alors estimée à 16,5 milliards de dollars américains[25]. En 2021, Canva a démarré un partenariat avec GiveDirectly, une ONG distribuant de l'argent à des familles vivant dans l'extrême pauvreté. Depuis, l'entreprise a donné 50 millions de dollars pour financer le travail de GiveDirectly au Malawi[26]. En 2025, Canva s'est engagée à donner 100 millions de dollars de plus à GiveDirectly[27].
Notes et références
(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé «Canva» (voir la liste des auteurs).
NotebookLM est lancé en 2023 sous le nom de «Project Tailwind»[2],[3]. Google le décrit comme un «assistant de recherche virtuel»[4]. Notebook signifie «carnet de note», et LM signifie Language Model («Modèle de langage»)[5].
En , la fonctionnalité audio, lancée attire l'attention des médias pour sa capacité à condenser des documents complexes en podcasts engageants[4],[6],[7]. Initialement destiné aux chercheurs, NotebookLM a également été adopté par les entreprises et les étudiants[8].
En juin 2026, l'application intègre Gemini 3.5 et elle cherche ses sources de manière autonome pour des réponses plus fiables, via Google Search, à partir d'une simple question[9].
Le 16 juillet 2026, Google annonce que NotebookLM sera désormais Gemini Notebook[10].
Fonctionnalités
NotebookLM peut générer des résumés, des explications et des réponses en fonction du contenu téléchargé par les utilisateurs.
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning is now available on Ollama. It's a 30 billion parameter (3B active) open model built for agents that stay running, gathering context, calling tools, and working through multi-step tasks on your own hardware.
Meta's Muse Glimmer, the first open model released by Meta Superintelligence Labs, is now available. Muse Glimmer is a 30B multimodal model released under the Apache 2.0 license, designed for local coding agents, and accelerated by Ollama's MLX engine with new native DFlash and image input support.
Gemma 4 is now significantly faster in Ollama 0.31 on Apple Silicon via multi-token prediction (MTP), powered by MLX. Performance is now up to 90% faster when used with coding agents, as measured using the Aider polyglot benchmark.
Ollama's MLX engine has been updated to deliver its highest performance on Apple Silicon yet. Models output higher quality responses, respond faster, and use less memory.
Ollama 0.30 is now available with improved performance and GGUF model compatibility through llama.cpp. This augments Ollama's MLX engine on Apple silicon, bringing support to more models on a wider range of hardware.
OpenJarvis v1.0 is now available: an open-source framework for building personal AI agents that run on your own hardware, with Ollama support built-in.
Ollama is an open-source software platform developed by Jeffrey Morgan and Michael Chiang in 2023 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]
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] It supports a model-library format that allows users to pull, run, and manage model variants by name.[12]
Meanwhile, the project's downloadable software is being explored as a back-end platform for low-code/no-code self-hosting of LLMs, potentially allowing natural language processing use cases to become more accessible to nontechnical end users.[13][14]
Ollama also has experimental support for image generation, using models such as Flux, on macOS, with Windows and Linux support expected in the future.[15]
Security
Because Ollama is commonly used to run local or self-hosted AI models, security researchers have examined risks from misconfigured public deployments. In January 2026, The Hacker News reported on research by SentinelOne and Censys that found many Ollama servers were exposed to the public internet, mainly by binding to the "any" port 0.0.0.0 which on an inadequately-secured system would allow access from other local or remote devices despite the fact that Ollama is intended to run locally by default.[16]
Lorsque l’on parle des chartes, des déclarations, des recommandations, des préconisations mais aussi des interdictions et prises de positionnement, il…
Durant sa première année d'existence, elle réalise trois levées de fonds successives, d'un montant total de plus d'un milliard d'euros. Sa dernière levée en la valorise à plus de onze milliards d'euros[3]. Mistral est considérée comme l'un des leaders européens de l'intelligence artificielle[1].
Mistral est basée à Paris et dispose de bureaux au Royaume-Uni, à Palo Alto et à Singapour[4], elle n'est pas cotée en bourse et emploie plus de 1 000 salariés en 2026[5].
Historique
Lancement en 2023
Fondateurs
Avant de cofonder Mistral AI, Arthur Mensch travaillait chez DeepMind, le laboratoire d'intelligence artificielle de Google, tandis que Guillaume Lample, qui a fait partie des créateurs de LLaMA, et Timothée Lacroix étaient chercheurs chez Meta[1],[6],[7].
Le , l'entreprise met à disposition son modèle de traitement du langage «Mistral 7B» sous licence libre Apache 2.0. Ce modèle comporte 7 milliards de paramètres, une taille restreinte par rapport à ses concurrents[9].
Levée de fonds de décembre 2023
Le , Mistral AI annonce avoir levé 385 millions d'euros dans le cadre de sa seconde levée de fonds[1] et devient l'une des licornes françaises, valorisée à 2 milliards de dollars[10]. Ce tour de table implique notamment le fonds californien Andreessen Horowitz, la BNP Paribas et l'éditeur de logiciels Salesforce[11],[12].
Le , l'entreprise sort le modèle «Mixtral 8x7B» comptant 46,7 milliards de paramètres mais n'en utilisant que 12,9 milliards par jeton textuel grâce à l'architecture du mélange d'experts. Le modèle maîtrise 5 langues (français, espagnol, italien, anglais et allemand) et surpasse, d'après les tests de ses développeurs, le modèle «LLama 2 70B» de Meta.
Le même jour, Mistral annonce la version bêta de sa plateforme de services permettant aux développeurs de solliciter directement ses modèles[13].
Consolidation et nouvelle levée de fonds en 2024
En , Cédric O, actionnaire et conseiller en affaires publiques de Mistral AI, recrute Audrey Herblin-Stoop pour s'occuper des affaires publiques[14].
Lancement de la plateforme Le Chat le 26 février 2024
Le , Mistral lance «Le Chat» renommé «Vibe» à partir du 29 mai 2026, un agent conversationnel similaire à ChatGPT, Claude ou Qwen, permettant d'essayer les modèles de l'entreprise[15],[16]. Dans la foulée, elle dévoile Mistral Large, un nouveau modèle de langage capable de rivaliser avec GPT-4[17], une version allégée appelée Mistral Small, et Mistral Next, un prototype conçu pour donner des réponses brèves et concises[18].
Partenariat avec Microsoft
Le même jour, Mistral annonce un partenariat avec Microsoft[19] afin de rendre disponible son modèle Mistral Large sur le cloudAzure. Au terme de cet accord, l'entreprise américaine devrait prendre une participation minoritaire au capital de l'entreprise[20]. Cette participation américaine suscite des débats en Europe puisque pour certains elle remettrait en cause la souveraineté numérique européenne[21]. Le partenariat doit permettre à Mistral AI de distribuer ses modèles aux entreprises, en échange d'un partage des revenus avec Microsoft[22]. Le partenariat inclut également de la recherche et du développement en vue de créer des applications pour tous les gouvernements européens et répondre aux besoins spécifiques en IA du secteur public[23].
Le mercredi , la société publie sur Twitter le modèle «Mixtral 8x22b», téléchargeable depuis un lien magnet sous licence libre Apache 2.0. Il repose sur le principe du mélange d'experts, comme son prédécesseur Mistral 8x7b[24]. Il compte 176 milliards de paramètres et possède une fenêtre de contexte de 65 000 jetons[25].
Lancement du modèle de langage Codestral
Fin , l'entreprise lance un modèle de langage appelé «Codestral» spécialisé dans la génération de code informatique. Comptant 22 milliards de paramètres, il est distribué sous une nouvelle licence dite «Mistral AI non-production license». Celle-ci restreint l'utilisation du modèle à des fins de recherche scientifique et de tests et exclut donc les usages commerciaux[26].
Levée de fonds de juin 2024
En , Mistral lève 600 millions d'euros à l'issue d'un tour de financement mené par le fonds américain General Catalyst. 65% du capital restent français d'après le fondateur Arthur Mensch[27].
En juillet, l'entreprise dévoile deux nouveaux modèles open source: Codestral Mamba 7B et Mathstral 7B, ainsi que Mistral NeMo 12B, un modèle développé avec NVIDIA (via la plateforme NVIDIA DGX Cloud et le framework NVIDIA NeMo), un modèle aux performances élevées, dopé par l'utilisation du format de données FP8, particulièrement efficace en anglais, français, allemand, espagnol, italien, portugais, chinois, japonais, coréen, arabe et hindi, et basé sur un nouvel analyseur lexical dit «Tekken». Celui-ci est basé sur Tiktoken et entraîné sur plus de cent langues. Il surpasse l'analyseurSentencePiece des précédents modèles Mistral pour compresser le langage naturel et le code source: il est environ 30% plus efficace pour compresser le code source et plusieurs langues majeures et jusqu'à trois fois plus efficace pour le coréen et l'arabe. Les poids du modèle, qui est empaqueté dans un conteneur NVIDIA NIM, sont disponibles sur Hugging Face et la plateforme de Mistral AI. Il peut remplacer les systèmes utilisant Mistral 7B, par exemple pour les agents conversationnels, les tâches multilingues, le codage et la synthèse de documents. Selon les tests de Mistral AI, il dépasse Gemma 2 9B et Llama 3 8B, deux modèles open source sortis quelques mois avant[28].
En octobre, Mistral publie deux petits modèles dits «Ministraux», Mistral 3B et Mistral 8B. Leur faible nombre de paramètres, respectivement 3 et 8 milliards, en font des modèles légers nécessitant moins de capacité de calcul que la plupart des autres modèles de langage. Cela leur permet d'être embarqués dans des systèmes informatiques autonomes isolés d'internet[29].
Nouvelles fonctionnalités en novembre 2024
Le 19 novembre 2024, l'entreprise ajoute plusieurs fonctionnalités majeures à son robot conversationnel Le Chat. Celui-ci devient capable de générer des images, grâce à un partenariat avec Black Forest Labs et leurs modèles Flux Pro. De plus, Mistral ajoute la possibilité de chercher des informations sur internet afin d'avoir des informations fiables et à jour. Enfin, elle introduit le système de Canvas, une interface collaborative dans laquelle l'IA crée du code et l'utilisateur peut le modifier.
Simultanément, l'entreprise introduit un nouveau modèle, Pixtral Large, une amélioration de Pixtral 12B intégrant un encodeur visuel d'1 milliard de paramètres couplé à Mistral Large 2. Enfin, celui-ci a également été amélioré, notamment pour les longs contextes et les appels de fonctions[30].
Depuis 2025
Le 13 janvier 2025, Mistral sort une version améliorée de Codestral, disposant d'un meilleur analyseur et d'une architecture plus efficace, ce qui lui permet d'exécuter le code informatique deux fois plus rapidement[31].
Accord avec l'Agence France-Presse
Trois jours plus tard, l’AFP et Mistral officialisent un accord qui permet au Chat d'utiliser toutes les dépêches de l’AFP publiées depuis 1983, soit 38 millions de dépêches à la signature de ce contrat. Il est spécifié qu’elles ne serviront pas à de l’entraînement mais seulement à répondre aux requêtes des utilisateurs[32]. Le 30 janvier, Mistral sort Mistral small 3, une amélioration du modèle, en ajoutant 2B de paramètre, passant de 22B à 24B[33].
Début mars 2025, Mistral annonce la mise à disposition d'une API OCR qui permet de traiter des documents PDF complexes[34].
Développements avec le ministère des Armées
En février 2025, le ministère des Armées annonce le lancement de GenIAl.intradef (sécurisé), agent conversationnel, assistant rédactionnel, traduction, synthèse… au profit de ses personnels militaires et civils; puis en mars suivant la signature d'un protocole d’accord entre l’Agence ministérielle pour l'intelligence artificielle de Défense (acronyme Amiad) et Mistral AI en vue d'un rapprochement stratégique. GenIAl.intradef est développé depuis 2022 par les équipes du Centre d’expertise données et IA (CEDIA) du SGA, portée par l’EMA (état-major des armées), la DGNUM, la DIRISI, l’AND et l’Amiad. L'accord avec Mistral AI permettra une collaboration sur des thèmes de recherches avancées tels que les modèles multimodaux, la robotique, l'automatisation et les modèles embarqués, l'industrialisation de certains produits pour la défense française permettant d'assurer ainsi la souveraineté technologique de la France[35],[36].
Partenariats avec l'industrie
En avril 2025, Mistral AI annonce un partenariat de cent millions d'euros avec la compagnie maritime CMA CGM qui souhaite investir dans l'intelligence artificielle afin de gagner en efficacité dans l’ensemble de ses métiers, du transport à la logistique en passant par ses médias (BFM, RMC…) [37]. En mai 2026, Mistral AI annonce de nouveaux partenariats avec Airbus[38],[39],[40], EDF et BMW[41].
Nouvelle levée de fonds et partenariat avec ASML
Le 9 septembre 2025, Mistral annonce une nouvelle levée de fonds de 1,7 milliard d'euros ainsi que l'entrée à son capital d'ASML, ce dernier devenant son principal actionnaire avec une prise de participation de 11%. Cette levée de fonds porte ainsi la valorisation de Mistral AI à 11,7 milliards d'euros, ce qui en fait la société d'IA la plus valorisée d'Europe. Cette annonce marque également le lancement d'un partenariat stratégique avec ASML pour que le géant néerlandais des machines à graver les semi-conducteurs utilise ses modèles d'intelligence artificielle dans l'ensemble de son portefeuille de produits[42],[3].
Partenariat avec HSBC
Début décembre 2025, HSBC a signé un accord pluriannuel avec Mistral AI afin d'intégrer des outils d'AI générative dans la banque[43].
Partenariat avec Wikimédia
En janvier 2026, la fondation Wikimédia annonce des partenariats avec plusieurs entreprises d’intelligence artificielle, dont Mistral AI, afin de leur fournir un accès aux contenus de Wikipédia via des canaux adaptés à leurs besoins. Ces accords, conclus au cours de l’année précédente et dont les montants ne sont pas rendus publics, permettent à ces entreprises d’accéder aux contenus avec un volume et à une vitesse conçus spécifiquement pour leurs besoins, et visent à limiter l’impact des collectes automatisées sur l’infrastructure de Wikipédia, ainsi qu’à contribuer à son financement via Wikimedia Enterprise[44].
2026
Le 17 février 2026, Mistral AI annonce racheter l'entreprise française d'informatique sans serveur Koyeb[45] pour un montant non communiqué. Les trois cofondateurs de la start-up et leurs 13 employés doivent rejoindre l'équipe d'ingénierie de Mistral AI en mars[46]. L'objectif de ce rachat est de renforcer l'offre Mistral Compute[47],[46] de l'entreprise.
Le 19 mai 2026, Mistral AI annonce racheter l'entreprise autrichienne Emmi AI, développant des modèles d'intelligence artificielle de simulation pour l'ingénierie industrielle[48],[49].
Datacenters
Partenariat avec EcoDataCenter en Suède
En février 2026, Mistral AI a annoncé un investissement de 1,2 milliard d’euros pour construire un datacenter dédié à l'IA à Borlänge, en Suède. Prévu pour 2027, ce site doit renforcer ses capacités de calcul et soutenir ses modèles à grande échelle, dans le respect d'une supposée souveraineté technologique numérique européenne. C'est le plus gros investissement de l'entreprise depuis sa création[50]. EcoDataCenter est un opérateur suédois de centres de données dits «verts», c'est-à-dire spécialisé dans des infrastructures à très haute efficacité énergétique et entièrement alimentées par des sources renouvelables[51].
Projet de datacenter en France (2026)
Le 30 mars 2026, Mistral AI a officialisé la signature d'un prêt de 830 millions de dollars (environ 765 millions d'euros) destiné à la construction en 2026 d'un centre de données à Bruyères-le-Châtel (Essonne), à 32 km au sud-ouest de Paris.
Sa puissance électrique sera de 44 MW, pour 13 800 puces Nvidia GB300 à microarchitecture Blackwell à 104 milliards de transistors chacune, ce qui en fera l'un des clusters d'IA les plus denses d'Europe, bien que beaucoup plus modeste que les grands investissements (multi-milliards) de géants américains (tels que les projets de datacenter de Google pour Anthropic au Texas).
Le prêt a été obtenu auprès d'un consortium bancaire international (incluant BNP Paribas, Crédit Agricole CIB, HSBC, La Banque Postale, MUFG, Natixis C\&IB et Bpifrance), c'est un financement par dette, une première pour la société, qui permet de préserver sa structure actionnariale.
L'implantation à Bruyères-le-Châtel s'inscrit dans la continuité historique de cette commune, siège du Très Grand Centre de calcul (TGCC) du Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA). Ce choix renforcera le pôle de calcul de haute performance (HPC) de l'Essonne, devenu un centre névralgique de la simulation numérique en France, et pourrait s'inscrire dans l'accord-cadre signé en janvier 2026 entre Mistral AI et le ministère des Armées, visant à fournir des solutions d'IA générative souveraines pour des entités critiques, dont la Direction des applications militaires du CEA et l'ONERA. Le déploiement de ces modèles en réseaux fermés et sécurisés répond à des besoins croissants en calcul intensif pour les secteurs du nucléaire civil et militaire, ainsi qu'à des objectifs d'autonomie stratégique nationale[52],[53],[54].
Modèles
Mistral met à disposition plusieurs modèles d'I.A. générative sur sa plateforme Mistral Vibe (Mistral Large, Mistral Small, Mistral Next[55]) et met aussi à disposition d'autres modèles via son API.
Nom du modèle
Description
Mistral 7B
Un modèle de langage de grande taille avec 7 milliards de paramètres, optimisé pour une variété de tâches de traitement du langage naturel.
Mistral Tiny
Un modèle plus petit et plus léger, conçu pour des applications nécessitant une faible latence et une faible consommation de ressources.
Mistral Embed
Un modèle spécialisé dans la génération d'embeddings, utile pour des tâches comme la recherche sémantique et la classification.
Mistral Saba
Un modèle de 24B paramètres formé sur des ensembles de données soigneusement sélectionnés à travers le Moyen-Orient et l'Asie du sud, conçu pour fournir un contexte linguistique et culturel régional.
Mixtral 8x7B
Un modèle de mélange de spécialistes (SMoE) avec des poids ouverts, performant et efficace en termes de coût et de latence.
Magistral Small
Un modèle open-weight spécialisé dans le raisonnement, disponible pour l'auto-déploiement sous la licence Apache 2.0.
Devstral Small
Un modèle optimisé pour les tâches de codage et les capacités agentiques, disponible via l'API de Mistral AI.
Devstral Medium
Un modèle plus puissant pour les tâches de codage et les capacités agentiques, disponible pour les clients entreprises et via l'API de fine-tuning de Mistral AI.
Mistral Medium 3
Un modèle offrant des performances de pointe à un coût significativement inférieur, adapté aux contextes d'entreprise.
Ministral 3B / 8B
Des modèles d'entreprise avec 3 milliards et 8 milliards de paramètres respectivement, conçus pour des performances élevées et des coûts réduits.
Mistral OCR
Un modèle spécialisé dans la reconnaissance optique de caractères (OCR), utile pour extraire du texte à partir d'images et de documents.
Mistral Large
Un modèle puissant pour des tâches complexes nécessitant de grandes capacités de raisonnement ou des spécialisations élevées.
Pixtral†
Abandonné (sorti en 2024), spécialisé en gestion des graphismes[56].
Mistral AI for Finance
Une suite de modèles et de services d’intelligence artificielle dédiée aux institutions financières, conçue pour permettre l’intégration de l’IA générative dans les systèmes bancaires tout en garantissant le contrôle des données sensibles et la conformité réglementaire.
Modèle économique
Mistral AI a changé de stratégie commerciale pour améliorer sa viabilité économique. En 2024, elle est passée d'une logique de Intelligence artificielle open source(en) à une approche hybride combinant des modèles sous licence gratuite et des modèles dits de pointes publiés sous des licences (de logiciel) plus restrictives[57],[58],[59]. Ainsi l'entreprise distingue désormais:
les Modèles "Open-Weight" (Poids ouverts): les modèles de taille petite et moyenne (comme la série Ministral ou Mistral 7B) restent accessibles gratuitement sous licence Apache 2.0. Ils peuvent être téléchargés, modifiés et utilisés librement[60].
les Modèles de pointe (Frontier Models): les modèles les plus puissants, tels que Mistral Large 2 ou Devstral 2, utilisent des licences plus restrictives. Par exemple, le modèle de codage Devstral 2 utilise une licence «MIT modifiée» qui reste gratuite pour les indépendants mais devient payante pour les entreprises dépassant 20 millions de dollars de revenus mensuels.
Notes et références
12345«La start-up française Mistral AI a levé 385 millions d'euros», Le Monde.fr, (lire en ligne, consulté le ).
↑«La question du jour. Utiliseriez-vous une Intelligence artificielle française au lieu de ChatGPT? | Courrier de l'Ouest», Courrier de l'Ouest, (lire en ligne, consulté le ).
↑««Nous recrutons si vous aimez notre quête»: Arthur Mensch veut profiter de la crise Anthropic pour faire passer Mistral AI à la vitesse supérieure», Les Echos, (lire en ligne)
↑Usine Digitale, «La start-up française Mistral AI lève 105 millions d'euros pour développer des modèles d'IA générative», L'Usine Digitale, (lire en ligne, consulté le ).
↑Alexandre Piquard, «Arthur Mensch, de Mistral AI: «En intelligence artificielle, nous pouvons rivaliser avec Google ou OpenAI»», Le Monde, (lire en ligne, consulté le ).
↑«Intelligence artificielle: l’Agence France-Presse et l’entreprise française Mistral AI signent un accord», Le Monde, (lire en ligne, consulté le )
↑Usine Digitale, «Mistral AI fait les yeux doux à la communauté open source avec son dernier modèle Small 3», www.usine-digitale.fr, (lire en ligne, consulté le )
↑Juliette Roussel, «Mistral AI pousse ses pions dans la banque avec HSBC», Les Echos, (lire en ligne)
↑«La fondation Wikimédia annonce des partenariats avec Meta, Microsoft, Mistral AI et d’autres entreprises éditrices d’IA», Le Monde, (lire en ligne, consulté le )
↑Charlie Perreau, «Mistral accélère dans l'industrie avec l'acquisition d'Emmi AI», Les echos, (lire en ligne)
↑Alice Vitard, «Mistral AI à la conquête des industriels: En rachetant Emmi AI, le champion français veut faire passer les simulations industrielles de plusieurs heures à quelques secondes», L'usine digitale, (lire en ligne)
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, 01net, (consulté le ).
, sur Le Figaro, (consulté le )
Australie
, consulté le ).
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