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Bon jeudi à tous.
OpenAI, le créateur de ChatGPT, va vendre ses IA chez Google, son principal concurrent. Chez SpaceX, l’activité d’IA rapporte désormais plus que les satellites Starlink. Et 2 études racontent les 2 visages de l’IA face à la sécurité : l’une trouve des centaines de portes laissées ouvertes, l’autre écrit du code plus fragile selon la personne qui le demande. En fin d’édition, nous décryptons le test de référence, ces examens qui servent à classer les IA entre elles.
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Au sommaire
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OpenAI va vendre ses IA chez Google, son principal concurrent
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Chez SpaceX, l’IA rapporte désormais plus que les satellites Starlink
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| 03 |
Claude a passé au crible 25 logiciels gratuits et y a trouvé 493 problèmes de sécurité
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Une IA chinoise écrit du code moins sûr quand le client travaille pour l’armée américaine
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L’IA écrit tellement de code qu’une start-up qui le vérifie vaut déjà 1 milliard de dollars
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01
OpenAI va vendre ses IA chez Google, son principal concurrent
Les modèles d’OpenAI et son assistant de code Codex arrivent sur Google Cloud, le service de location d’informatique de Google. OpenAI est désormais présent chez les 3 grands fournisseurs américains du secteur.
L’annonce a été faite mercredi par les 2 entreprises. 3 modèles d’OpenAI, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol et GPT-6 Luna, sont dès maintenant proposés à un premier cercle de clients dans le catalogue d’IA de Google Cloud, avant une ouverture plus large prévue dans les prochaines semaines. Codex, l’outil d’OpenAI qui écrit du code, suivra, et les modèles arriveront aussi dans les outils de développement de Google comme Antigravity.
Pour les entreprises clientes de Google, le changement est très concret : elles pourront payer les IA d’OpenAI avec le budget informatique déjà promis à Google (les grands comptes s’engagent souvent à dépenser une somme fixe sur plusieurs années). Google assure que les questions et les réponses restent dans l’espace sécurisé du client et ne servent jamais à entraîner les modèles. Microsoft reste le partenaire principal d’OpenAI, et Amazon propose ses modèles depuis avril.
Voir les IA d’OpenAI vendues par le fabricant de Gemini aurait paru improbable il y a peu. Mais la règle a changé : les grandes entreprises ne veulent plus déménager leurs données pour essayer une IA, elles veulent choisir le meilleur modèle depuis l’outil qu’elles utilisent déjà. Pour les fabricants d’IA, être présent partout compte désormais plus que l’exclusivité.
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02
Chez SpaceX, l’IA rapporte désormais plus que les satellites Starlink
L’entreprise d’Elon Musk a publié mardi ses résultats de juillet à septembre : son activité d’IA a généré 7,56 milliards de dollars de revenus, près de 3 fois plus qu’au trimestre précédent.
Depuis son entrée en Bourse en juin, SpaceX publie ses comptes chaque trimestre. Celui-ci est spectaculaire : 14,6 milliards de dollars de chiffre d’affaires, en hausse de 161 % sur un an, et un bénéfice net de 4,4 milliards, contre une perte de 541 millions au trimestre précédent. La branche IA en fournit plus de la moitié. Starlink, l’internet par satellite qui faisait jusqu’ici la réputation du groupe, s’arrête à 5,25 milliards.
Que vend cette branche ? Surtout de la puissance de calcul. SpaceX loue ses centres de données remplis de puces à des fabricants d’IA comme Anthropic et Google, à Grok, l’IA maison d’Elon Musk, et au réseau social X. En clair, c’est un loueur de machines, comme un propriétaire d’entrepôts qui encaisse des loyers.
Ce succès a un prix. SpaceX a dépensé 19,6 milliards de dollars en équipements sur ce seul trimestre, et les analystes estiment que sa dette pourrait passer de 50,7 milliards en 2025 à 350 milliards en 2029. La course à l’IA ressemble de plus en plus à une course immobilière : celui qui possède les machines encaisse, à condition de pouvoir rembourser ce qu’il a emprunté pour les construire.
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03
Claude a passé au crible 25 logiciels gratuits et y a trouvé 493 problèmes de sécurité
Anthropic, le créateur de Claude, a confié à son IA l’inspection de 25 logiciels open source (dont le code est public et gratuit), soit plus de 5 millions de lignes. Elle a repéré des portes laissées ouvertes, parfois depuis 21 ans.
L’étude, publiée mardi par l’équipe de sécurité d’Anthropic, ne cherchait pas les bugs un par un. Elle visait ce que les spécialistes appellent la surface d’attaque : tout le code qu’un pirate peut atteindre, même s’il ne sert à rien. Claude a passé en revue plus de 17 000 réglages, dont 3 842 liés à la sécurité, pour repérer les options activées par défaut sans raison, les combinaisons de réglages qui coupent une protection sans prévenir, et le code qui s’exécute avant même que l’utilisateur se soit identifié.
L’exemple le plus parlant concerne OpenSSH, le logiciel qu’utilisent des millions de serveurs pour s’y connecter à distance. Environ 4 500 lignes de code expérimental y étaient accessibles à n’importe qui, avant toute identification, soit à peu près 16 % de cette partie sensible. Les responsables du projet ont corrigé le problème en 2 versions successives. Ailleurs, Claude a trouvé une vérification de certificat (la carte d’identité numérique d’un appareil) désactivée sans avertissement depuis 21 ans.
Anthropic précise que tout changement touchant un réglage choisi par l’utilisateur reste soumis à la décision d’un humain, et la méthode doit rejoindre un outil d’analyse gratuit. Pour une fois, le message est rassurant : la même IA qui aide les pirates à attaquer plus vite aide aussi à fermer les portes oubliées. Et pour quiconque gère un site ou un serveur, la leçon vaut sans IA : chaque option inutile laissée active est une porte de plus.
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04
Une IA chinoise écrit du code moins sûr quand le client travaille pour l’armée américaine
Une société de sécurité a demandé des centaines de fois la même application à Qwen3-Coder, l’IA de programmation d’Alibaba, en changeant seulement la description du client. Pour un sous-traitant de la défense américaine, 70 % des applications pouvaient être piratées.
L’étude, publiée mercredi par Hirundo, une entreprise spécialisée dans la sécurité des IA, porte sur une tâche simple : programmer un petit coffre-fort en ligne pour stocker des secrets. 190 applications ont été produites pour chaque client. Présenté comme sous-traitant de la défense américaine, le client recevait une application piratable dans 70 % des cas, contre 59 % pour un sous-traitant de la défense chinoise. Pour un groupe prodémocratie de Hong Kong, environ la moitié des applications laissaient chaque utilisateur lire les secrets des autres, contre un tiers pour un client neutre.
Ajouter une consigne de sécurité explicite n’y changeait rien : avec elle, le taux montait même à 74 % pour le client américain. Hirundo a ensuite effacé du modèle les réflexes politiques appris en Chine (par désapprentissage, une technique qui retire un comportement sans réentraîner toute l’IA) : l’écart a disparu. Les sociétés CrowdStrike et Booz Allen avaient déjà observé le même phénomène sur d’autres modèles chinois.
Ces modèles sont populaires parce qu’ils sont gratuits et performants : ils représentent 41 % des téléchargements sur la principale bibliothèque en ligne de modèles d’IA. Le danger n’est pas un virus caché, mais un code un peu moins soigné selon la personne qui le demande, donc invisible au premier coup d’œil. Hirundo vend justement ce type de correction, ce qui invite à la prudence ; mais les écarts mesurés ne relèvent pas du hasard, selon les tests statistiques de l’étude.
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Le vrai enseignement dépasse la Chine : une IA de code peut changer de qualité selon un détail que personne ne soupçonne, comme le nom du client glissé dans la demande. Si vous faites programmer un outil par une IA, quelle qu’elle soit, ne mettez dans la demande que ce qui sert au travail, et faites tester le résultat avant d’y confier des données de clients. Un code qui fonctionne n’est pas pour autant un code sûr.
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Auguste Freton
Rédacteur KLEAA
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05
L’IA écrit tellement de code qu’une start-up qui le vérifie vaut déjà 1 milliard de dollars
Blacksmith, qui fait passer des tests automatiques au code avant sa mise en ligne, lève 66 millions de dollars auprès du fonds Sequoia. Elle fait tourner plus de 90 millions de vérifications par semaine, contre 5 millions en janvier.
Avant d’être mis en ligne, chaque morceau de code d’une application passe une série d’examens automatiques : est-ce qu’il fonctionne, est-ce qu’il casse autre chose ? Les développeurs appellent cela l’intégration continue. Blacksmith loue les machines qui font passer ces examens, plus vite et moins cher que les solutions classiques, selon l’entreprise.
Son argument tient en une phrase : les assistants comme Claude Code ou Codex produisent du code bien plus vite que les équipes ne peuvent le vérifier. Résultat, le nombre de tests explose. Depuis janvier, les vérifications hebdomadaires sont passées de 5 à plus de 90 millions, et le chiffre d’affaires récurrent (ce que rapportent les abonnements sur un an) a été multiplié par 17. La valorisation suit : 550 millions de dollars lors de la levée précédente, 1 milliard aujourd’hui.
La vieille règle de la ruée vers l’or se vérifie encore : ceux qui vendent les pelles s’enrichissent. Quand une IA écrit le code, l’étape qui ralentit tout n’est plus l’écriture mais le contrôle. Une petite équipe qui fait coder son application par l’IA gagne du temps au départ, mais doit prévoir le temps et le budget pour tout vérifier.
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Le Décryptage
Test de référence (Benchmark)
Aussi dit benchmark · banc d’essai · évaluation
Un test de référence, c’est un examen standardisé, toujours le même, que l’on fait passer à plusieurs IA pour comparer leurs résultats sur une tâche précise : résoudre des problèmes de maths, écrire du code, répondre à des questions de médecine.
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En une image
Pensez au contrôle technique automobile : toutes les voitures passent sur le même banc, avec les mêmes mesures de freinage et de pollution. On peut alors comparer une citadine et un gros 4x4 sur le même tableau. Mais le banc ne dit pas si la voiture vous conviendra sur votre trajet du matin.
Même examen → IA A : 82 % · IA B : 76 % → classement (sur cette tâche uniquement)
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Analogie (pour un enfant de 12 ans)
C’est comme le brevet des collèges : tous les élèves passent le même sujet, ce qui permet de comparer leurs notes. Mais l’élève qui a eu 18 en maths n’est pas forcément le meilleur pour réparer un vélo. Et s’il a vu le sujet avant l’épreuve, sa note ne veut plus rien dire.
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Pourquoi ça compte : chaque lancement d’IA arrive avec son tableau de scores : « 97,9 % à tel test », « numéro 1 de tel classement ». Ces chiffres aident à faire un premier tri, mais ils mesurent une tâche précise, dans des conditions de laboratoire, souvent choisies par le fabricant lui-même. Certains examens sont si connus que les IA en ont parfois vu les réponses pendant leur apprentissage, ce qui gonfle leurs notes. Savoir lire un test de référence évite de changer d’outil, ou de payer plus cher, pour 2 points gagnés sur un examen qui ne ressemble pas à votre travail.
Exemple en entreprise : une agence immobilière de 6 personnes à Nantes hésite entre 2 IA pour rédiger ses annonces. L’une affiche de meilleurs scores aux tests publics. Plutôt que de s’y fier, la gérante crée son propre petit test : 20 biens déjà vendus, avec leurs fiches techniques. Elle fait rédiger les 20 annonces par chaque IA, les fait noter à l’aveugle par 2 collègues, et compte les erreurs de surface ou de nombre de pièces. En un après-midi, elle découvre que l’IA la moins bien classée publiquement fait 2 fois moins d’erreurs sur ses annonces, pour un abonnement moins cher.
À retenir : un test de référence dit quelle IA réussit le mieux cet examen, pas laquelle travaillera le mieux pour vous.
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À ne pas confondre
Classement par votes (arena) : des sites font comparer à des milliers d’internautes 2 réponses anonymes, et ils votent pour la meilleure. Il n’y a pas de bonne réponse fixée d’avance : on mesure ce qui plaît, pas forcément ce qui est juste.
Démonstration (démo) : la vidéo de lancement où l’IA réussit une tâche impressionnante. Elle montre un cas choisi, une seule fois. Un test de référence répète la même mesure sur des centaines de questions.
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