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Au sommaire
5 actus · 1 Grand Angle
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Une IA a géré un commerce pendant un an et fini avec trente fois sa mise
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Un pirate a lancé des centaines d’IA à l’assaut de 395 entreprises
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Près d’un tiers des postes supprimés à cause de l’IA seront recréés d’ici 2029
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Interdire l’IA aux étudiants leur fait obtenir de moins bons résultats
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OpenAI renonce à entrer en Bourse cette année au nom de la sécurité
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Le Grand Angle
Trunk Tools, l’IA qui répond aux ouvriers du chantier par SMS.
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01
Une IA a géré un commerce pendant un an et fini avec trente fois sa mise
Le laboratoire Andon Labs confie chaque année à des IA la gestion d’un distributeur automatique : trouver des fournisseurs, négocier, fixer les prix. Le dernier modèle d’OpenAI est parti de 500 dollars et a terminé l’année à 15 515 dollars en moyenne.
Andon Labs fait tourner un test appelé Vending‑Bench : on donne à une IA 500 dollars et un distributeur automatique, puis on la laisse gérer une année entière de commerce simulé. Elle doit trouver des fournisseurs, commander le stock, payer, fixer ses prix et surveiller sa caisse. Sur six parties, le nouveau modèle d’OpenAI a fini avec 15 515 dollars en moyenne, contre 5 422 dollars pour le modèle d’Anthropic. C’est la première fois qu’OpenAI arrive en tête de ce classement.
L’écart ne vient pas d’une prouesse technique mais de gestes de gestion très ordinaires. Le modèle d’OpenAI confirme que la commande est bien partie avant de payer ; celui d’Anthropic paie d’avance et perd 14 331 dollars en marchandises qui n’arrivent jamais. Il négocie aussi : un lot facturé 226,32 dollars a été obtenu à 108 dollars. Et quand plusieurs IA se sont retrouvées en concurrence sur le même marché, l’une a proposé aux autres de s’entendre sur les prix : le modèle d’OpenAI a refusé, celui d’Anthropic a accepté.
Le résultat reste une simulation, et la fiabilité est loin d’être acquise : sur un autre test, où le même modèle pilotait un petit drone dans un bureau, il n’a atteint le niveau attendu que dans une tentative sur dix pour reconstituer les lieux. Mais l’exercice déplace la question. Ce qui sépare aujourd’hui les modèles n’est plus la qualité du texte produit, c’est leur discipline sur des tâches d’exploitation : vérifier avant de payer, discuter un prix, refuser un arrangement illégal.
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02
Un pirate a lancé des centaines d’IA à l’assaut de 395 entreprises
Un attaquant russophone a confié le sale travail à des agents (des logiciels d’IA qui enchaînent les actions tout seuls, sans qu’on leur dicte chaque étape). Ils sont entrés par le logiciel qui gère les imprimantes des bureaux, dans 48 pays, France comprise.
PaperCut est un logiciel discret installé dans des milliers d’entreprises : il gère les imprimantes partagées, les quotas et la facturation des copies. Deux failles connues y ont été exploitées. Les chercheurs de la société de sécurité GreyNoise ont recensé 440 installations compromises chez 395 organisations dans 48 pays. Le secteur de l’éducation concentre 204 victimes, devant le commerce, les services aux entreprises et l’hôtellerie. Les États‑Unis arrivent en tête avec 98 victimes, suivis du Royaume‑Uni, de la France, de l’Espagne et du Canada.
Le détail qui change tout, c’est la vitesse. L’attaquant a assemblé ses agents à partir d’outils de piratage disponibles publiquement et de modèles d’IA du commerce. Il lui a fallu moins de quatre heures pour passer d’un poste de travail vide à la première entrée réussie chez une vraie victime, puis deux heures de plus pour obtenir les droits d’administrateur du réseau. Une fois la campagne lancée, onze organisations ont été compromises en 26 secondes. Au total, des mots de passe ont été récupérés chez 280 victimes et les clés du réseau interne chez 147.
Les agents n’ont pas non plus suivi les consignes à la lettre : l’attaquant leur avait interdit 28 pays, ils ont quand même attaqué en Russie, en Chine, au Kazakhstan et au Pakistan. Autrement dit, personne ne pilote vraiment la machine, même pas celui qui l’a lancée. La porte d’entrée, elle, n’était ni le compte bancaire ni la messagerie : c’était le logiciel d’impression, exactement le genre d’outil dont la mise à jour attend des mois parce qu’il ne fait rien de stratégique.
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03
Près d’un tiers des postes supprimés à cause de l’IA seront recréés d’ici 2029
Le cabinet d’études Gartner a chiffré ce qu’il faudra défaire : 30 % des salariés remplacés par une IA devront être réembauchés d’ici 2029, et souvent plus cher qu’au moment de leur départ.
Gartner a publié le 9 septembre ses prévisions sur le travail à l’horizon 2029. La première est brutale : près d’un salarié sur trois licencié parce qu’une IA faisait son travail devra être réembauché, et le rachat coûtera plus cher que l’économie réalisée. La raison est simple. Une suppression de poste vide aussi le vivier interne et emporte des savoirs que personne n’a écrits nulle part. Comme la population active stagne ou recule dans la plupart des pays riches, il faut ensuite payer le recrutement, la formation et l’intégration au prix fort.
La seconde prévision vise la même erreur par l’autre bout. D’ici 2027, selon le cabinet, 75 % des organisations qui transformeront leurs gains de productivité en pures économies se feront dépasser par des concurrents qui auront réinvesti ces mêmes gains dans leurs produits, leurs outils et la formation de leurs équipes. Le gain de temps est identique dans les deux cas ; seule change la destination de l’argent.
Gartner propose une troisième voie qu’il appelle le remaniement des compétences : garder les gens, laisser l’IA absorber les tâches à faible valeur, et redéployer les heures ainsi libérées vers la décision, la relation client et l’expertise que la machine ne couvre pas. La décision de couper reste la plus rapide à inscrire au bilan. Elle est aussi la plus difficile à annuler quand il faut rappeler, deux ans plus tard, les compétences qu’on a laissées partir.
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04
Interdire l’IA aux étudiants leur fait obtenir de moins bons résultats
Un chercheur de l’université libre d’Amsterdam a suivi deux promotions pendant deux ans. Le groupe interdit de ChatGPT a fini dernier, derrière ceux qui avaient le droit de s’en servir, formés ou non.
Thibault Schrepel, chercheur à l’université libre d’Amsterdam, a mené la même expérience deux années de suite : 66 étudiants en 2024, 164 en 2025. Trois groupes. Le premier n’avait pas le droit d’utiliser ChatGPT. Le deuxième recevait des suggestions écrites par l’IA, sans la moindre explication sur la façon de s’en servir. Le troisième avait suivi une formation à la rédaction des consignes et à la vérification des réponses.
Le groupe privé d’IA a terminé dernier les deux années. Les étudiants tournaient à vide au bout de dix à quinze minutes, faute d’idées neuves. Le groupe laissé sans mode d’emploi acceptait les suggestions sans les contrôler, et a pourtant mieux réussi ses examens que prévu. Quant à l’avance du groupe formé, elle avait presque disparu la deuxième année : entre‑temps, les étudiants avaient appris seuls à se servir de l’outil. Le chercheur reconnaît s’être trompé sur ce point et conclut qu’interdire l’IA produit de moins bons résultats moyens que l’autoriser.
Le résultat ne dit pas que l’IA rend meilleur. Il dit que l’interdiction coûte plus qu’elle ne protège, et que l’avantage donné par une formation formelle fond dès que les gens pratiquent. C’est exactement le débat qui traverse aujourd’hui les entreprises qui bloquent ces outils sur les postes de travail pour éviter les fuites de données : la mesure déplace le problème vers les téléphones personnels, sans supprimer l’usage. Ce qui garde de la valeur dans la durée, c’est le réflexe de vérifier ce que la machine répond.
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05
OpenAI renonce à entrer en Bourse cette année au nom de la sécurité
Sam Altman, le patron d’OpenAI, écarte toute introduction en Bourse (la mise en vente d’actions de l’entreprise au grand public) en 2026. Au même moment, le patron d’Anthropic demande au secteur de lever le pied.
Interrogé le 12 septembre par le magazine Fortune, dans les locaux d’OpenAI à San Francisco, Sam Altman a écarté toute mise en Bourse en 2026. L’entreprise, dit‑il, ne subit aucune pression pour le faire, et il reste beaucoup de travail sur la sécurité de ses modèles ainsi que sur la coordination avec les États. Il ajoute qu’une probabilité même faible que l’IA conduise à l’extinction de l’humanité serait inacceptable : « Que ce soit 10, 8 ou 6, peu importe le chiffre, nous portons tous une responsabilité énorme. »
La sortie n’arrive pas seule. Le même jour, Dario Amodei, patron d’Anthropic, publiait un texte demandant aux entreprises du secteur de ralentir volontairement les progrès de leurs modèles, le temps que la sécurité rattrape son retard. Il y décrit notamment le risque de voir apparaître, d’ici six à douze mois, des réseaux d’agents d’IA détournés à grande échelle. Altman a répondu que le sujet revenait en permanence dans les discussions internes d’OpenAI, et Elon Musk comme Demis Hassabis, le patron de l’IA de Google, ont soutenu l’idée de contrôles indépendants à l’intérieur des laboratoires.
Rester en dehors de la Bourse a une conséquence concrète pour les clients : OpenAI continue de se financer par des levées privées et doit trouver ses revenus ailleurs, ce qui explique la publicité arrivée dans ChatGPT et le prix des formules professionnelles. Reste le message lui‑même, rare dans une industrie qui vend de la vitesse : les dirigeants qui fournissent ces outils déclarent publiquement qu’ils avancent trop vite. Ceux qui construisent un processus de travail par‑dessus savent désormais à quoi s’en tenir.
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Le Grand Angle
Trunk Tools
États-Unis · Construction · Documents de chantier
Trunk Tools est une entreprise new-yorkaise qui rassemble les milliers de pages de plans et de contrats d’un chantier au même endroit, puis laisse les ouvriers poser leurs questions par SMS et recevoir la réponse exacte, avec la page d’où elle vient.
Sur un chantier, la réponse existe presque toujours. Elle est juste enfouie quelque part dans les milliers de pages qui accompagnent le projet : plans, cahiers des charges, contrats, avenants, questions déjà posées à l’architecte. Un chef d’équipe qui veut savoir quelle fixation poser sur un mur précis doit ouvrir cinq documents, ou attendre le bureau. Trunk Tools a été fondée en 2021 à New York par Sarah Buchner, ancienne ouvrière du bâtiment devenue docteure en génie de la construction, pour supprimer cette attente.
Le cœur du produit s’appelle Cortex et a été mis en service le 17 juin dernier, après quatre ans de développement sur des données de chantiers réels. Sa particularité : il ne se contente pas de chercher dans le texte, il lit les plans eux‑mêmes. Il reconnaît les symboles de dessin, repère ce qui a changé entre deux versions d’un plan, y compris les modifications glissées hors des zones signalées comme révisées, et relie chaque élément au reste du dossier. Au‑dessus, des outils simples : un ouvrier envoie sa question par SMS à un numéro et reçoit la réponse avec la page exacte d’où elle sort. Un autre outil rédige en moins de cinq minutes le résumé des changements d’un lot de vingt plans, un troisième compare les devis des sous‑traitants au périmètre réellement demandé.
L’entreprise mesure 36 minutes gagnées à chaque question posée par message, et plus de la moitié du délai de validation des fiches techniques supprimé. Sur un chantier, ces minutes ne sont pas de la paperasse : c’est une équipe qui attend, ou un mur monté d’après un plan périmé puis démoli. Trunk Tools revendique un millier de chantiers actifs aux États‑Unis, représentant 50 milliards de dollars de travaux, chez des constructeurs comme Gilbane, Suffolk, DPR ou Consigli. Suffolk vient d’étendre l’outil à plus de 1 500 personnes sur le terrain. La société a levé 70 millions de dollars au total, dont 40 millions menés par le fonds Insight Partners.
Deux choses se copient ici sans être dans le bâtiment. La première est l’interface : pas d’application à installer, pas de formation, un simple message texte vers un numéro, donc l’IA se glisse dans l’outil que les gens utilisent déjà. La seconde est la réponse citée : chaque affirmation arrive avec sa source, ce qui permet de vérifier en dix secondes et rend l’outil utilisable là où une erreur se paie. La pile de documents que tout le monde traite comme une obligation juridique devient alors la matière première.
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